AI Agent chi tiền on-chain rốt cuộc khó ở đâu?

Nguyên bản｜Odaily（@OdailyChina）

Tác giả｜Wenser（@wenser 2010 ）

Bước sang quý IV năm 2026, AI Agent đã bắt đầu tiếp quản việc thực thi tiêu dùng cả trực tuyến lẫn ngoại tuyến. Đặc biệt là sự bùng nổ của Muse và Grok Bot cho thấy sau khi AI Agent có được quyền thực thi thao tác, nó có thể làm mọi việc tốt hơn.

Nhưng ít ai nghĩ tiếp: khi một AI Agent nhận nhiệm vụ thanh toán hoặc giao dịch, việc chi tiêu trên chuỗi sẽ lần lượt gặp phải những điểm nghẽn nào: không có ví chứa private key, ai sẽ trả gas, ai sẽ phê duyệt ủy quyền, hạn mức bao nhiêu, làm sao vượt qua cửa sổ tuân thủ?

Một loạt đội ngũ hạ tầng tài chính, public chain và thanh toán đang trả lời câu hỏi "AI Agent chi tiêu như thế nào", nhưng trước đó có ba câu hỏi then chốt hơn cần được trả lời trước: Tại sao là bây giờ? Thanh toán máy móc diễn ra ra sao? Hiện đã đi đến bước nào? Odaily sẽ điểm lại sự phát triển của các dự án liên quan trong bài viết này để phần nào nhìn rõ bức tranh.

Câu hỏi then chốt thứ nhất: Tại sao là nửa cuối năm 2026?

Thời điểm này có những điều kiện tiên quyết, và vào nửa cuối năm 2026 đồng thời hội đủ các điều kiện sau:

Thứ nhất, Agent ngoài chuỗi đã được sản phẩm hóa ở mức độ cao. Sự bùng nổ của OpenClaw hồi đầu năm đã dọn sạch rào cản giáo dục người dùng, AI Agent nhờ sự lặp迭代 của các mô hình lớn đã thâm nhập vào các kịch bản thực tế, bắt đầu xử lý các cuộc gọi API trả phí và thực thi nhiệm vụ ngoại tuyến. Nhưng nhu cầu "máy móc cần trả tiền" phát sinh từ các kịch bản ngoài chuỗi vẫn luôn thiếu nguồn cung đã được sản phẩm hóa cho việc thanh toán trên chuỗi.

Thứ hai, hạ tầng công cộng cho thanh toán máy móc đã xuất hiện hình thái sơ khai. Từ giao thức x402 đến giao thức thanh toán máy móc MPP do Tempo xây dựng, rồi đến Linux Foundation với 40 thành viên vận hành triển khai, BNB Chain cũng đã ra mắt Agent Studio vào tháng 7 năm nay. Chính sự hoàn thiện của các tiêu chuẩn và công cụ thanh toán mới cho phép "thanh toán của Agent trên chuỗi" thực sự được đẩy mạnh.

Cuối cùng là nỗi lo tăng trưởng đằng sau sự phát triển của các public chain và dự án crypto. Khi GameFi, SocialFi, DAO, metaverse, NFT và nhiều narrative khác rơi vào ngõ cụt do thiếu thanh khoản, dòng người dùng tăng trưởng dần cạn kiệt. Trong khi đó, lượng AI Agent đang trong giai đoạn tăng trưởng nhanh được kỳ vọng sẽ trở thành nguồn tiêu thụ gas và mức độ hoạt động giao dịch tiếp theo, là chủ thể tiềm năng của hệ sinh thái mạng lưới crypto.

Từ góc độ động cơ của các bên chuyển hướng, những động lực chính và rủi ro tiềm ẩn khi phát triển sang hệ sinh thái kinh tế AI Agent như sau:

Nhu cầu thực sự đằng sau các dự án và ứng dụng Agent hiện có đang phải trải qua một vòng sàng lọc:

• Nhu cầu thực sự đã được thị trường crypto kiểm chứng: thanh toán (máy trả tiền cho dịch vụ), ủy quyền (ranh giới bảo mật và hạn mức), danh tính (có thể xác minh, có thể truy xuất nguồn gốc), chức năng Skill có thể tái sử dụng (đã được kiểm chứng ngoài chuỗi).
• Narrative bong bóng bị cảm xúc thị trường phóng đại quá mức: "nền kinh tế AI Agent hoàn toàn tự chủ", "Agent thay thế tài khoản con người trên quy mô lớn", trong ngắn và trung hạn, chủ thể tài khoản thanh toán, giao dịch vẫn là con người, AI Agent chỉ đóng vai trò người thực thi.

Dựa trên những thông tin trên, làn sóng "chuyển hướng sang kinh tế AI Agent" vào nửa cuối năm 2026 không thuần túy là chạy theo narrative hot, mà là sự lựa chọn chủ động và nhu cầu bị động của các public chain, giao thức, dự án crypto nhằm kéo dài vòng đời và giành lợi thế cạnh tranh, trong bối cảnh đối mặt với nhu cầu thực sự và narrative bong bóng.

Câu hỏi then chốt thứ hai: Thanh toán máy móc vượt qua "rào cản đầu tiên khi Agent chi tiêu" như thế nào?

Xu hướng chuyển hướng của ngành đã bắt đầu, nhưng khó khăn của ngành không thể giải quyết trong một sớm một chiều. Mặc dù AI Agent đã phổ cập quy mô lớn gần một năm, nhưng "rào cản đầu tiên khi AI Agent chi tiêu" mà thanh toán máy móc phải đối mặt, xét từ các khía cạnh chủ thể, chi phí, quy trình, tuân thủ, tồn tại những vấn đề sau:

Bốn cửa ải cho thao tác tự chủ trên chuỗi của AI Agent

Đối với việc AI Agent tự chủ thao tác trên chuỗi, đây không phải là hành vi độc lập "thực thi thao tác mua hàng", mà là hành vi kinh tế hệ thống liên quan đến nhiều quy trình như tiếp nhận danh tính, lưu ký tuân thủ, ma sát thực thi Gas, đánh giá kết quả thực thi.

Về tiếp nhận danh tính, AI Agent không thể hoàn thành các yêu cầu tuân thủ như KYC truyền thống, mở tài khoản ngân hàng, điền biểu mẫu chuyển khoản, chống rửa tiền, thẩm tra đối tác giao dịch — không có danh tính, AI Agent không thể bước vào hệ thống tài chính;

Về lưu ký tuân thủ, ví và private key của Agent do ai nắm giữ, làm sao đảm bảo không bị rò rỉ, làm sao tránh prompt injection, quyết định sai lầm, thử lại vô hạn dẫn đến chi tiêu vượt mức — không có "két sắt", quá trình vận hành của AI Agent luôn đối mặt với rủi ro bảo mật;

Về ma sát thực thi Gas, một mặt, chi phí Gas thường được định giá theo tài sản原生 của từng chuỗi, khi liên quan đến thực thi đa chuỗi, quy trình tự chủ dễ bị gián đoạn; mặt khác, phí dịch vụ mà AI Agent phải trả cũng đã gây ra vấn đề lệch đơn vị định giá, máy móc không thể tự hoàn thành — không có hệ sinh thái phổ quát, giao dịch của AI Agent không thể vận hành trơn tru;

Về đánh giá kết quả thực thi, dựa trên đặc điểm kinh tế máy móc tần suất cao giá trị nhỏ, tính không thể đảo ngược cuối cùng của việc thực hiện kết quả trên chuỗi, tồn tại tính bất đồng bộ giữa thực thi thanh toán máy móc và thanh toán vốn, việc quy trách nhiệm, thẩm tra tuân thủ cũng như "cơ chế danh tiếng lịch sử" và đánh giá thành quả đều cần tiêu chuẩn rõ ràng — không có đánh giá thực hiện hợp đồng, thực thi của AI Agent chỉ có thể dừng ở giai đoạn thẩm duyệt, không thể hình thành mạng lưới hệ sinh thái.

Tổng quan các điểm phân kỳ chính của ba giải pháp hiện có trên thị trường

Hiện nay, các giải pháp chủ流 cho thanh toán máy móc bao gồm ba loại sau:

Các giải pháp khác nhau tương ứng với các tiêu chuẩn giao thức khác nhau; và đằng sau cuộc tranh giành tiêu chuẩn giao thức thanh toán máy móc, vấn đề quan trọng hơn là — hành vi thanh toán máy móc rốt cuộc diễn ra ở "lớp ứng dụng" hay "lớp giao thức trên chuỗi"? Ai kiểm soát lớp báo giá thì tương đương với việc kiểm soát cửa ngõ phân phối thanh toán máy móc. Vấn đề này cũng mang tính giai đoạn quyết định public chain crypto là "đường ống" hay "quầy thu ngân".

Do đó, mặc dù giao thức x402 đã thu hút sự chú ý chính của thị trường, nhưng chúng ta vẫn khó đưa ra kết luận cuộc đua đã kết thúc, cụ thể là những vấn đề cần giải quyết còn bao gồm các khía cạnh sau:

• "Cấu trúc thanh toán hai lớp gồm chi phí Gas + phí dịch vụ" có bị narrative kinh tế máy móc làm mờ đi không?
• Cuộc tranh giành tiêu chuẩn thanh toán liệu có thể đón nhận kết thúc bằng một giải pháp phổ quát, hay trong tương lai chỉ có thể trông chờ vào việc các hệ sinh thái trên chuỗi khác nhau tự lập ra tiêu chuẩn riêng, dẫn đến tiêu chuẩn thanh toán máy móc bị phân mảnh?
• Chi phí tuân thủ (KYB / chống rửa tiền AML) của thanh toán stablecoin do ai gánh chịu? Là mạng lưới hệ sinh thái trên chuỗi, hay bên giao dịch cụ thể, hay bên xây dựng giao thức?

Theo dữ liệu mới nhất công bố ngày 15 tháng 10 của Chainalysis, tính đến cuối quý III năm 2026, giao thức thanh toán x402 thuộc Coinbase đã đạt khoảng 138,5 triệu giao dịch trên blockchain Base; trong khi quý III năm ngoái, con số này chỉ là 58.800 giao dịch, tốc độ tăng trưởng rất nhanh.

Câu hỏi then chốt thứ ba: Agent trên chuỗi đã phát triển đến bước nào?

Thông qua tình hình phát triển giao dịch x402, chúng ta cũng có thể phần nào hiểu được 4 khía cạnh mà việc AI Agent vận hành trên chuỗi bao gồm đều đã đạt được những đột phá nhất định, dựa trên giai đoạn phát triển của chúng (giai đoạn vận hành chính thức／giai đoạn mẫu demo／giai đoạn quy hoạch trên giấy), chúng ta có thể tóm tắt ngắn gọn thông tin sau:

Hiện nay, thứ tự độ chín muồi của các dự án trong ngành là thanh toán > danh tính >承载 > ủy quyền. Vì liên quan đến các vấn đề đường đỏ như ranh giới bảo mật và quyền kiểm soát của người dùng, phần "ủy quyền" là nơi narrative "tính tự chủ của Agent" bị phản chứng đầu tiên, chưa hoàn toàn đột phá, vẫn còn phụ thuộc vào thử nghiệm mẫu demo của các dự án như Visa, Mastercard. Trong khi ở các khía cạnh承载, thanh toán, ngoài các mạng Base, Solana, Tempo, Pharos Network vừa công bố nâng cấp Agent Native gần đây đã trở thành mạng lưới hệ sinh thái đề xuất giải pháp mới.

Giải pháp độc đáo của Pharos Network: Xây dựng hệ sinh thái mới bằng mạng lưới Agent Native

Theo giới thiệu chính thức, định vị cốt lõi của Pharos Network là đưa giá trị thế giới thực lên chuỗi thông qua RealFi, một trong những con đường đặt cược là kiến trúc hệ sinh thái Agent Native: để AI Agent vận hành như một chủ thể kinh tế nguyên bản trên chuỗi — nắm giữ tài sản, gọi công cụ, cộng tác với các Agent khác, tự trả tiền cho thao tác của mình.

Để đạt được mục tiêu này, Pharos Network chọn xây dựng một lớp giao