Діалог a16z Crypto: Яка буде епоха, коли штучний інтелект замінить твої покупки?

Оригінальна назва відео: The end of ads? AI agents are about to change how we buy
Оригінальне джерело відео: a16z crypto
Оригінальний переклад: Deep潮 TechFlow

Редакційний вступ

Цього епізоду подкасту зібрано CTO a16z Crypto Едді Лацзарін, партнером з інвестицій Noah Levine та колегою з a16z, який створив Agent Cash — Самом Рагсдейлом. Три учасники обговорювали стан технологій AI-агентів, платіжну інфраструктуру та питання виживання системи кредитних карток у високій щільності.

Головний висновок — миттєві розрахунки стабільних монет та їхні характеристики з нульовими маржинальними витратами природно підходять для мікротранзакцій у агентській економіці на рівні 1-2 центів, тоді як система комісій за транзакції кредитних карток (2-3% маржі + 30 центів фіксованої плати) у цьому світі є вразливою.

Agent Commerce руйнує рекламний бізнес-модель інтернету, що існувала понад 20 років. Едді Лацзарін навіть прямо заявив: «Рекламний контракт вже мертвий, і через 10 років він зникне повністю».

Витяги з ключових цитат

Суть AI-агентів

· «LLM — це чат-бот, агент — це чат-бот, який може керувати вашим комп’ютером. Те, що може зробити людина з комп’ютером, може зробити і агент.»

· «З минулого листопада-місяця моделі AI стали розумнішими. Вони здатні виконувати складні завдання протягом тривалого часу і використовувати інструменти. Ми почали називати їх «агентами», бо вони не просто пишуть код, а допомагають виконати цілі завдання.»

· «У нас це називається «мгнове природномовне програмування». Користувач описує потребу природною мовою, а агент у фоновому режимі створює, наприклад, тисячі рядків JavaScript-коду для виконання, витрачаючи лише 20 центів на токен і 10 центів на API-запит, а потім цей код викидається. Чотири роки тому для цього потрібен був дорогий інженер, який би тиждень працював над цим.»

Безфронтендні торговці та переформатування бізнесу

· «Як виглядає безфронтендний торговець (Headless Merchant)? Це орієнтований на AI сервіс, а не на людину. Відсутній сайт із фронтендом, є лише API-інтерфейс і достатньо хороша документація, щоб модель могла читати, розуміти і викликати його.»

· «Лідери у data-індустрії беруть у 100 разів менше за ціну, ніж конкуренти, використовуючи один і той самий downstream data source. Їхній основний продукт — це не дані, а команда продажів компанії. У світі агентських рішень агент не піддається обману красивими продажами. Він тестує всі джерела даних, знаходить найзручніше і найвигідніше, і запам’ятовує його.»

· «Ви радісно запускаєте агента на всю ніч. Вранці о 9:00 бачите, що він застряг ще з 2:30 ночі, бо наступний крок вимагає вам зателефонувати до команди продажів.»

Кінець рекламної моделі

· «Економічний контракт інтернету з 2000 року базується на відволіканні уваги. Агент не відволікається. Якщо він заходить на ваш сайт за рецептом, він не побачить рекламу взуття поруч. Ця стара модель приречена померти за 10 років.»

· «У 2016 році загальний обсяг інтернет-реклами становив 60 мільярдів доларів, і всі вважали, що це вже максимум. Сьогодні Google заробляє лише на рекламі понад 300 мільярдів на рік. Але після появи GPT-4 трафік технологічних новинних сайтів знизився приблизно на 80%, і Stack Overflow теж. Це — ранні adopters, які вже вирішили використовувати агентів для отримання інформації та виконання коду. Інші приєднаються, адже досвід дійсно кращий.»

Стабільні монети проти кредитних карток

· «Середній обсяг транзакцій Agent Cash — 1-2 цента. Фіксована комісія кредитної картки — 30 центів. Витрати на транзакцію у цьому сценарії — повна нісенітниця. У 2026 році лояльність має належати торговцям, а не карткам.»

· «Кредитні картки дійсно з’явилися раніше і успішно пережили перехід з неінтернет-доінтернет-світу. Хоч і були багато проблем, вони вижили. Тому висновки ще не зроблено.»

· «Якщо хтось із кредитних карткових компаній слухає, у вас є ліцензія на передачу грошей, ви цілком можете миттєво створювати стабільні монети для клієнтів, щоб вони платили ними. Я настійно раджу вам це врахувати.»

Майбутнє досвіду споживачів

· «Якщо агент допомагає вам купувати, ви можете додати навик оптимізації кредитної картки і тепер точно бачите ROI кожної карти. Коли ви не маєте лояльності до картки, всі психологічні ефекти блокування зникають.»

· «З часом ви зрозумієте, що насправді ніколи не любили шопінг.»

Архітектура відкритого агентського бізнес-стеку

Ведучий: Вітаю всіх! Сьогодні зі мною CTO a16z Crypto Едді Лацзарін, партнер з інвестицій Noah Levine та колега з a16z, який створив Merit Systems — Сам Рагсдейл. Він працює над проектом Agent Cash, і ми з ним скоро детально поговоримо.

Перед цим хочу трохи розставити фон. У сфері AI-агентів зараз відбувається дуже багато подій, і якщо не стежити цілодобово, важко тримати руку на пульсі. Тому, Саме, ти на передовій — розкажи, будь ласка, що зараз відбувається?

Сам Рагсдейл: Я люблю почати з класифікації, яку запозичив у Еріка Реппеля, співзасновника протоколу Coinbase x402.

Ця класифікація ділить агентські бізнеси на дві категорії. Перша — conversational commerce, тобто оплата через ChatGPT. Ти кажеш ChatGPT: «Я чоловік із Вест-Віллідж у Нью-Йорку, хочу піти в Equinox, купити пару взуття, щоб вписатися у моє соціальне коло». Воно з розумінням рекомендує Nike, і ти купуєш.

Друга — довіряєш гроші агенту, щоб він витрачав їх за тебе для виконання завдань.

Обидва сценарії — цілком реальні. ChatGPT, Gemini, Claude та всі сучасні моделі з функцією оплати зможуть це зробити. Це добре для споживачів, бо допомагає знайти кращі товари; для торговців — підвищує конверсію; для платформ — дає 5-10% комісії. Це новий Google Shopping.

Інша реальність — можливості агентів наразі обмежені. Багато хто просить агентів зробити складні речі, наприклад «зробити продажі», і агент відповідає: «Я не можу, у мене немає доступу до потрібної інформації». Якщо агент матиме баланс і зможе витратити кілька центів на додаткові сервіси, він стане сильнішим.

Зараз існує два паралельних світи: один — через традиційний інтерфейс LLM рекомендує товари і виконує останній крок, отримуючи комісію; інший — самостійне розгортання агентів для купівлі товарів і послуг.

Noah Levine: Я бачу два варіанти. Перший — природна еволюція електронної комерції: платформи змінюються, мобільна ера перенесла бізнес у мобільні додатки, з’явилися нові форми реклами і Google Shopping. Люди завжди щось купують, поведінка змінюється, і тепер інформацію отримують через LLM, тому бізнес природно міг би перейти у агентські рішення.

Другий — менш «предметний». Інтернет сам по собі змінюється. Способи отримання інформації і виконання дій змінюються разом із LLM. Можливо, інтернет, який ми будували 20 років, вже не той.

Замість пошуку через Google і натискання на сторінки з продажу, з’явиться більш агент-орієнтований інтернет, де агенти платитимуть за потрібне їм, щоб зробити процес більш ефективним.

Ведучий: Це прямо пов’язано з твоєю інвестиційною тематикою, Noah. Але перед тим, як розгорнути тему, зробимо коротку базову довідку. Люди вже звикли до взаємодії з LLM, але тепер з’являються такі, як Codex від OpenAI, — агенти з досить високою автономією, здатні реально виконувати завдання. Якщо не слідкувати, можна не усвідомлювати, наскільки ця технологія вже просунулася. Едді, розкажи, будь ласка?

Едді Лацзарін: Швидко пройдуся по останніх п’яти місяцях. Близько листопада-грудня минулого року моделі AI стали розумнішими. Вони здатні виконувати складні завдання протягом тривалого часу і використовувати інструменти. Ми почали називати їх «агентами», бо це антропоморфізм — вони не просто пишуть код, а допомагають виконати цілі.

Але агенти не всесильні. Програмне забезпечення — це не просто маленька програма на комп’ютері. Інтернет вимагає підключення до багатьох систем і сервісів.

Агенти вирішують проблему намірів, частково — проблему моделювання. Ви говорите їм, що потрібно зробити, і вони розуміють, що потрібно, і мапують це на інструменти, мережі та сервіси. За допомогою діалогу і пам’яті вони приблизно розуміють ваші переваги і передають цю інформацію до інструментів і постачальників.

Ці дві частини — наміри і переваги — вже вирішені, і це дуже захоплює. Всі прагнуть вирішити решту проблем, але вони дуже складні. Приклад — авторизація і делегування: як довести, що цей агент — саме я? Як підтвердити особистість?

Далі — платіжна і розрахункова системи. Коли агент зрозуміє ваші наміри і зможе діяти, йому потрібно платити, демонструвати платоспроможність, обробляти розподілені платежі, повернення тощо. Я пропустив пошук, антифрод — важливі елементи, але зрозуміло, що автоматизація намірів і переваг — це вже велика частина бізнес-процесу. Це викликає захоплення у інженерів: «Ого, тепер ці речі, які раніше вимагали людського вводу або хоча б озвучення, можна зробити автоматично!»

Коли говоримо про «агентську торгівлю» (Agentic Commerce), маємо на увазі перехід від «я кажу агенту, що потрібно» до «він отримує те, що потрібно», і що це означає для всієї системи, бо багато речей кардинально зміниться.

Ведучий: Це дуже корисно. Тепер ми рухаємося від взаємодії з LLM через природну мову до розширених систем, що підключають мережі і реальні системи.

Едді Лацзарін: Не зовсім про підключення. Це не просто про те, що вони підключені. Ваш ноутбук і так підключений до всього. Зміни в тому, що тепер вони можуть використовувати інструменти, довго думати, і наполегливо пробиватися до цілі, доки не досягнуть результату.

Сам Рагсдейл: Щоб ще раз спростити, LLM — це чат-бот, який добре веде діалог, раніше його вважали найкращим для підтримки клієнтів. Коли вони навчилися використовувати інструменти, це означає, що вони навчилися керувати комп’ютером. LLM — це чат-бот, а агент — це чат-бот, який може керувати вашим комп’ютером.

Ключове — вони досягли рівня людських середніх навичок у GPT-4 і подальше здешевлення приблизно у 1000 разів, і ще можна масштабувати їх можливості за додаткову плату. Тому, грубо кажучи, те, що може зробити людина з комп’ютером, тепер може і агент.

Едді Лацзарін: Саме так. Це дуже проста передумова, але вона викликає багато змін — короткострокових, середньострокових і довгострокових. У короткостроковій перспективі всі намагаються зробити так, щоб агенти могли реально виконувати завдання. У довгостроковій — якщо агент отримує додатки, то скільки ще UI і інтерфейсів потрібно? Чи потрібен Amazon App? Можливо, агент зробить все за вас, прочитає всі відгуки і покаже тільки те, що вас цікавить — хіба це не краще?

Сам Рагсдейл: Ми називаємо це «мгнове природномовне програмування» (Just-in-time Natural Language Programming), хоча назва не дуже приваблива. Вона перетворює непрофесіоналів у програмістів. Ви говорите: «Я хочу купити щось для моєї нареченої на Amazon, враховуючи її вподобання, мої попередні покупки, останній товар, допоможи мені переглянути близько тисячі варіантів, обрати найкращий і замовити, щоб доставити на наш домашній адрес.»

Фактично, агент внутрішньо пише програму для виконання цієї складної задачі — можливо, тисячі рядків JavaScript і Bash. Вона виконується, але користувач її не бачить, і після завершення просто видаляється.

Чотири роки тому це здавалося фантастикою. Написати таку програму раніше міг лише дорогий інженер, який тижнями налагоджував API і писав код. Тепер вартість — близько 20 центів за токен, ще 10 центів — за API-запити, і товар вже замовлений. Це настільки дешево, що не потрібно зберігати код на GitHub. Навіть люди без технічної підготовки можуть зробити це. Мої батьки вже пишуть природномовні програми і навіть не підозрюють. Вони вже можуть називати себе програмістами.

Ведучий: Це шалено. Ти, мабуть, заручений? Той приклад — це твій реальний досвід?

Сам Рагсдейл: Так, я заручений, дякую. Але кільце не купила AI. Це було раніше за появу AI — можливо, ще раніше за перший комп’ютер.

Про безфронтендних торговців

Ведучий: Добре, тепер поговоримо про наслідки. Саме ти раніше згадував, як зміниться бізнес у світі агентських транзакцій, і це безпосередньо пов’язано з твоєю концепцією «безфронтендних торговців» (Headless Merchant). Розкажи, що це таке?

Сам Рагсдейл: Добре. Спершу потрібно зробити невелкий відступ. Окрім традиційних сценаріїв купівлі через ChatGPT, існує великий ринок B2B-інструментів для розробників. Платформи, як Claude Code, OpenAI Codex, — вони демократизують створення інструментів: будь-хто з комп’ютером і токенами може щось побудувати.

Раніше досвідчені розробники обирали інструменти з чіткими рекомендаціями, працювали з командами продажів і підписували контракти. Тепер — нові розробники приходять з ідеєю «що я хочу зробити», без прив’язки до конкретних ресурсів. Вони створюють щось дуже тимчасове, з оплатою за використання, без довгих інтеграційних процесів.

Як виглядає безфронтендний торговець? Це сервіс, орієнтований на AI, а не на людину. Немає фізичного магазину або сайту, є лише API-інтерфейс і хороша документація, щоб модель могла читати, розуміти і викликати його.

Едді Лацзарін: Я дуже згоден. Мені здається, що я в минулому був би AI. Як інженер, я завжди так робив: якщо заходиш на сайт і не бачиш цін, не можеш отримати API-ключ через кредитку — я закриваю сторінку. Не хочу спілкуватися з продажами, не хочу писати листи.

Бо домовлятися з командою продажів — це великий крок і гальмівний фактор. Я хочу просто спробувати зараз, швидко, без зайвих процедур. Кредитка, API-ключ, і вперед. Це — швидкий спосіб.

У епоху миттєвого і тимчасового софту ти справді хочеш чекати? Ти запускаєш агента на ніч, і вранці бачиш, що він застряг з 2:30 ночі, бо потрібно зателефонувати до компанії-продавця.

Сам Рагсдейл: Ще гірше, якщо в процесі є етапи з корпоративними продажами — тоді ціна API зросте в 10 разів, бо потрібно залучати менеджерів.

Едді Лацзарін: Це абсолютно неприйнятно. Агент має працювати автономно, бо інакше ти не зможеш швидко тестувати і реагувати на зворотній зв’язок. Ти не можеш чекати.

Якщо AI побачить три варіанти: один — з контактом з продажами, інший — з налаштуванням кредитної картки, третій — просто стабільні монети, і він кожного разу обирає третій, — це вже достатньо для революції.

Ведучий: Для традиційних компаній ці перешкоди — спосіб утримувати клієнтів і підтримувати лояльність. Якщо ці перешкоди зникнуть, як тоді прогнозувати доходи?

Едді Лацзарін: Мій провокаційний відповідь — давайте все зробимо максимально складним. Зробимо так, щоб було важко користуватися. Навіщо? Тому що іноді перешкоди корисні — вони захищають від спаму, фільтрують. Але вони мають і великий ціновий і часо-ресурсний кошт.

Зі зростанням продуктивності і зменшенням часу, витраченого на кожну операцію, ці витрати зростають у цінності. Це — тренд.

Повернемося до реальності: навіть при мінімальних перешкодах, коли ви отримуєте API-ключ за секунду або платите крипто-гаманцем, є ще щось, що тримає сервіс у «залежності» — репутація, пам’ять, статус, довіра.

Якщо агент знає, що вам потрібно швидко, він не буде витрачати 20 хвилин на пошук нових варіантів. Він запам’ятає, що раніше працювало добре, і повторить.

Сам Рагсдейл: Ось приклад. Ми щодня спілкуємося з багатьма торговцями і бачили все, що можна продавати через API — і з багатьма обговорювали, як інтегрувати «агентське розповсюдження» (Agent-native Distribution), орієнтоване на AI-агентів.

Дані — це товар масовий, і зазвичай їх продає 5-50 продавців. Найбільший — це той, хто заробляє у 100 разів більше за найменших, і часто їхні downstream data sources — одні й ті самі.

Вони досягають цього через команду продажів. Там працюють люди, які приїжджають до вас і кажуть: «Подивіться, які у нас дані — найкращі, коштують 35 000 доларів на рік». Ви підписуєте контракт, і через два роки вони знову приїжджають і повторюють цю ж презентацію. Так платять тисячі компаній.

Але ті, що пропонують кращі продукти і більш зручні, але не мають каналів розповсюдження, з часом збанкрутують. Тут немає інновацій — головний продукт — це команда продажів, а дані — другорядне.

У світі агентських рішень агент не буде слухати красивих продавців.

Він тестуватиме всі джерела даних і запам’ятає найкращий і найвигідніший варіант, наприклад: «Наступного разу, коли потрібні ці дані, використовую Minerva, а не інші три». Це створює більш ефективний світ. Ті компанії, що платили 35 000 доларів, тепер можуть витратити ці гроші на щось більш продуктивне.

Noah Levine: Ще один погляд — якщо ви вірите, що AI сприятиме появі мікро-компаній або дуже малих команд, які зможуть створювати продукти, раніше доступні лише великим — тоді команді продажів не потрібно їхати до одного-єдиного фрілансера або невеликої компанії. Це — новий канал залучення клієнтів.

З іншого боку, існуючі торговці побоюються, що доходи зменшаться, але з іншого — це новий канал залучення клієнтів. Зменшення бар’єрів для входу — велика можливість.

Сам Рагсдейл: Більшість користувачів ніколи не працювали з API, не знають, що це таке, і не мають API-ключів. Але вони зможуть за допомогою природної мови створити програму, що використовує шість різних джерел даних, і зробити замовлення — і все це без технічних знань. Це — новий ринок API-послуг.

Переформатування бізнес-моделі інтернету

Ведучий: Це схоже на «інноваційну пастку» Клейтона Крістенсена: високий сегмент — це дорогі програми для великих клієнтів, а низький — нові користувачі, що тестують агентські рішення. Що може зробити цю технологію справді революційною?

Сам Рагсдейл: Тому що вона дає кращий досвід.

Noah Levine: Хочу додати: хоча сьогодні це здається експериментальним, історія платформ показує подібні сценарії. Stripe починав з малих і довгих хвостів клієнтів, і з часом виріс у гіганта — це причина його зростання.

Shopify теж починав з малого — з дропшипінгу і продажу футболок, а тепер обслуговує багато брендів, що зросли з нуля. Аналогічно, нові розробники, використовуючи AI, будуть створювати великі компанії, і їхні інструменти, закуплені через агентські моделі, з часом стануть масовими.

Сам Рагсдейл: Це хороший погляд. Але я скажу ширше: економічний контракт інтернету вже помер.

З 2000 року, коли Google зробив «відкритий інтернет» головним трендом, модель була такою: ти — публікатор, створюєш контент, і Google показує його, щоб залучити користувачів.

Потім з’явився AdWords, і модель змінилася: ти створюєш контент, користувач заходить на сайт, і ти отримуєш частку від реклами. Google став головним гравцем, бо він зробив інтернет швидким, дешевим і всюдисущим — чим більше ти шукаєш, тим більше заробляє Google.

В основі — «відволікання». Коли ти дивишся контент, тебе відволікають, і ти можеш натрапити на щось цікаве — наприклад, купити ту пару взуття або дізнатися про B2B SaaS.

Ця модель зросла понад очікування. У 2016 році інтернет-реклама становила 60 мільярдів доларів, і всі казали, що це максимум. Але сьогодні Google заробляє понад 300 мільярдів на рік на рекламі.

Після появи агентів пошук і отримання інформації починає переходити у їхні руки. Зараз ще рано, але вже є перші ознаки: трафік новинних сайтів зменшився на 80%, Stack Overflow — теж. Це — ранні adopters, які вже використовують агентів для пошуку і виконання коду. Інші приєднаються, бо досвід кращий.

Старі бізнес-моделі зникають. Агенти не відволікаються. Якщо вони заходять на сайт за рецептом, вони не побачать рекламу взуття. Видавці не отримують вигоду. З часом з’явиться новий контракт — новий мотив для підтримки сервісів агентів, а не реклами.

Можливо, це буде оплата за статтю? Не знаю. Можливо, за API-ресурси? Інтернет стане зовсім іншим? Також не знаю. Але старі моделі точно зникнуть за 10 років.

Ведучий: Якщо основна модель інтернету — це відволікання уваги, то це цікаво, бо спершу Google був проти порталу. Yahoo і AOL пропонували багато посилань і сервісів, а Google — один пошуковий рядок і швидка відповідь. Тепер ця еволюція веде до того, що інтернет стає відволікаючим.

Чому агентство не відволікається? Але чому його розвиток має бути іншим, ніж у людей? Чи з’являться механізми, що навмисно затримують агентів, щоб вони довше залишалися у системі?

Едді Лацзарін: Це дуже цікаве питання. Головне — хто для кого працює. Я чув, що «я знову почав користуватися Google, бо AI-відповіді вже достатньо хороші». У цьому випадку агент — це працівник Google, він працює у їхніх хмарах, і Google його контролює. Чи не буде він «відволікатися» на щось стороннє? Мені здається, так.

Ключ — у цілій системі: чи агент працює на користь вас чи на користь того, хто його створив. Якщо він працює на користь компанії, то він буде «відволікатися» і показувати вам те, що вигідно їм.

Я не так песимістичний. Хороша реклама — це хороший контент, і ця ідея існує давно. Хороша реклама майже не відрізняється від того, що ви вже хочете побачити.

Але якщо агент працює на Google або когось ще, то вся бізнес-ланцюг — це їхній інтерес, їхні правила і інфраструктура.

Якщо агент працює на вас, то він буде керуватися вашими інтересами. У крайніх випадках — працювати локально на вашому ноутбуці, з відкритим кодом, і ви зможете його налаштувати так, щоб він не відволікався. Тоді рекламодавці будуть мати справу з агентом, який зможе їх «розкусити». Це — гіпотетично, але можливо.

Сам Рагсдейл: Так, існує безліч способів повернути рекламу. Можна змінювати ваги моделі — наприклад, навмисно тренувати її на даних, що прославляють Nike. Nike може платити мільярд доларів на рік, і тоді в будь-якому чаті або сервісі вона буде найкращою.

Можна робити це на рівні викликів інструментів, у контексті системи або через додаткові шари, щоб не заходити у саму модель. Відомі компанії — Anthropic і OpenAI — вже сперечаються з цього приводу. Anthropic навіть зробив рекламу під час Супербоула, а OpenAI — ні.

Але відповідь OpenAI цілком логічна: «У нас у штаті понад мільйон безкоштовних користувачів у Техасі, і вони дають нам більше доходу, ніж усі платні користувачі Anthropic». Це — інший рівень. Вони мають забезпечити доступ до передових технологій для багатьох користувачів, і реклама — цілком логічний спосіб.

Рекламна модель у пошуку — це геніальна стратегія, бо користувачі не платять. Висока «мильність» — це платформа і рекламодавці, а не користувачі. Вони просто відкривають Google і отримують цінність.

Якщо спробувати відокремити інтереси і зробити рекламу максимально релевантною, досвід покращиться. Зараз компанії, що створюють моделі, уникають реклами. ChatGPT не показує рекламу, Gemini теж. Найбільше рекламодавців — Google, і вони вже готуються до цього. Вони зробили Gemini з рекламою, і вона з’явиться.

Але вони розуміють, що зараз ще немає монополії, і конкуренція триває. Вони не хочуть, щоб їх звинуватили у тому, що модель «менше співчутлива» або «менше орієнтована на цілі користувача». Тому зараз — утримуються від реклами і намагаються залишатися нейтральними.

Noah Levine: Ще один напрям — якщо торговці зроблять ціни і дані більш прозорими, то гроші, які раніше витрачалися на рекламу, можна буде спрямувати на знижки для агентських покупців. Агент — це покупець, і бюджет на рекламу можна перетворити у бюджет на знижки.

Ще один аспект — як виглядатиме пошук і відкриття у світі агентів? Хто буде цим займатися? Як відрізняти торговців? Мій прогноз — якщо реклама зменшиться через перехід до агентів, то торговці будуть намагатися залучати клієнтів через знижки або змінювати описи товарів, щоб агентам було легше їх зрозуміти — так з’являться «приховані» реклами.

Едді Лацзарін: Це дуже багато вимірів. Реклама — це лише один із способів отримати конверсію. Якщо система зможе досягти більш високої конверсії без реклами, вона так і зробить. Є багато інших способів залучення — рекомендаційні мережі, знижки, купони, спеціальні канали, безкоштовні токени для стартапів. Всі ці методи — різні, і реклама — найпомітніша, бо її найпростіше побачити.

Якщо налаштувати персоналізацію так, щоб агент міг спілкуватися з вами і дізнаватися, що ви не любите рекламу, — це вже буде великим кроком.

Роль стабільних монет і кредитних карток у платіжних системах агентів

Ведучий: Перед завершенням у мене два питання. Перше — наскільки традиційна платіжна інфраструктура може адаптуватися до агентських транзакцій? Чи потрібна нова, нативна платіжна система, наприклад, стабільні монети, які вже знаходять своє місце?

**Сам