इस साल हर बड़ी फाइनेंशियल कॉन्फ्रेंस में, ऐसा लगता है कि लेटेस्ट AI हाइप से बचना नामुमकिन हो गया है।
हर जगह एक ही बात सुनने को मिल रही है कि ऑटोनॉमस AI एजेंट्स जल्द ही ग्लोबल फाइनेंस को संभालने वाले हैं, आसानी से बड़ी पूंजी को मैनेज करेंगे और अपने इंसानी ओनर्स की तरफ से इकोनॉमी को चलाएंगे।
लेकिन क्या यही हकीकत है? क्या AI एजेंट्स वाकई बड़े लेवल पर पैसे ट्रांसफर कर रहे हैं? असल में इन्हें कौन यूज़ कर रहा है? अगर AI की बड़ी बबल फट गई, तो क्या एजेंटिक पेमेंट्स भी सारे वेंचर कैपिटल के साथ गायब हो जाएंगे?
BeInCrypto की लेटेस्ट रिपोर्ट, The State of AI Agent Payments 2026, इन सवालों के जवाब ढूंढने की कोशिश करती है, जहां x402 – एक पेमेंट प्रोटोकॉल जो मशीनों के लिए डिजाइन किया गया है – की असली ट्रांजैक्शंस को देखा गया है।
यह रिसर्च, AWS, Cloudflare, Chainalysis और Zoomex के साथ मिलकर पब्लिश की गई है। इसमें पता चला है कि मशीन पेमेंट्स के लिए टेक्निकल इन्फ्रास्ट्रक्चर तो तैयार है, लेकिन रियल-वर्ल्ड कमर्शियल डिमांड फिलहाल न के बराबर है।
क्या AI आपके पेमेंट्स को संभालने के लिए तैयार है?
रिपोर्ट के मुताबिक, मार्केटिंग हाइप और ऑन-चेन रियलिटी में जबरदस्त फर्क है। जहां Coinbase का x402 और Stripe/Tempo का Machine Payments Protocol मिलियन ट्रांजैक्शंस प्रोसेस कर रहे हैं, वहीं 90.8% रिकॉर्ड की गई एजेंट पेमेंट्स माइक्रोट्रांजैक्शंस हैं, जिनकी वैल्यू 1 पाई से भी कम है।
असल में, 35 दिन के स्टडी में 6.4 मिलियन ट्रांजैक्शंस के ज़रिए सिर्फ $119,947 की वैल्यू प्रोसेस हुई।
इतने ज्यादा ट्रांजैक्शन वॉल्यूम के बावजूद, इसमें ऑटोनॉमस शॉपिंग या B2B कॉमर्स की कोई बूमिंग एक्टिविटी नहीं दिख रही है; ये सिर्फ ऑटोमेटेड पिंग्स हैं जिनमें API एक्सेस, कंप्यूट टाइम और बेसिक डेटा चेक्स जैसी एक्टिविटीज छुपी हुई हैं।
इन बेसलाइन नंबर्स पर रिएक्ट करते हुए, Castle Labs के फाउंडर और CEO Francesco Gi बताते हैं कि इंडस्ट्री ने असली मार्केट डिमांड से कहीं आगे पेमेंट इन्फ्रास्ट्रक्चर तैयार कर दिया है:
“BeInCrypto की रिपोर्ट एजेंटिक फाइनेंस का करंट स्टेटस बिल्कुल सही तरीके से दिखाती है: पेमेंट इन्फ्रास्ट्रक्चर तो काम कर रहा है, लेकिन डिमांड की कमी है। मशीन इकोनॉमी में ज़्यादातर एक्टिविटी छोटी, रिपिटेटिव और चुनिंदा यूज़र्स के बीच कंसन्ट्रेटेड है, जिससे साफ है मार्केट अभी शुरुआती स्टेज पर है। कई प्रॉब्लम्स के सॉल्यूशन पहले से ही मौजूद हैं, जो अभी आए भी नहीं हैं, लेकिन टेक्नोलॉजी आखिरकार एडॉप्शन और यूज़ केस के ऊपर ही डिपेंड करती है,” Francesco Gi ने कहा।
जब इंस्टिट्यूशनल एडॉप्शन की बात आती है, तो इंसानी झिझक कुछ और साफ दिखती है।
रिपोर्ट के रेडीनेस फ्रेमवर्क में माइक्रोपेमेंट्स को 100 में से 60.7 अंक मिले, जबकि Institutional Financial Workflows को सिर्फ 12.0 का स्कोर मिला, जो सबसे नीचे है।
19 में से समीक्षा किए गए ट्रेडिंग टूल्स और फाइनेंशियल सिस्टम्स में से 14 केवल इन्सानों द्वारा सेट किए गए प्री-अप्रूव्ड खर्च लिमिट्स के अंदर ही ऑपरेट करते हैं, जबकि Zoomex जैसी बड़ी exchanges में हर एक ट्रेड ऑर्डर कन्फर्म करने के लिए अब भी किसी रियल पर्सन की जरूरत होती है।
Hyperliquid जैसी ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म्स पर, AI-लेबल्ड टूल्स का ओवरऑल ट्रेडिंग वॉल्यूम में हिस्सा 0.55% से भी कम है।
Albert Castellana, CEO, GenLayer Labs का मानना है कि ब्लॉकचेन पर कुछ सेंट्स भेजना आसान है, लेकिन सॉफ्टवेयर को जटिल आर्थिक फैसले लेने के लिए ट्रस्ट करना एकदम अलग बात है:
“अभी ज़्यादातर रियल एजेंट ट्रांजेक्शंस थोड़ी वैल्यू के ही होते हैं: APIs, कंप्यूट, डेटा या सिंपल डिजिटल सर्विसेज़ के पेमेंट। एक एजेंट इंस्ट्रक्शन के हिसाब से ट्रांजेक्शन पूरी ईमानदारी से कर सकता है, फिर भी गलत फैसला ले सकता है क्योंकि जानकारी गलत थी, मैनिपुलेट की गई थी, या सामने वाले ने डिलीवर ही नहीं किया। पैसे ट्रांसफर करना एक समस्या है, लेकिन जब ट्रांजेक्शन गलत हो जाए तब क्या करना है, ये उससे भी बड़ा चैलेंज है,” Castellana कहते हैं।
Castellana आगे बताते हैं कि अभी ज़्यादातर सेफ्टी डिस्कशंस सिर्फ वॉलेट परमिशन तक ही सीमित हैं, जबकि असली फोकस फैसले की एक्युरेसी पर होना चाहिए:
“आप एक एजेंट को $100,000 की लिमिट दे सकते हैं, एक्सेलेंट वॉलेट परमिशन दे सकते हैं, हर तरह का नॉर्मल सिक्योरिटी कंट्रोल लगा सकते हैं – लेकिन फिर भी वो एजेंट $100,000 ऐसे काम पर खर्च कर सकता है, जो आपने सोचा ही नहीं था। मशीन स्पीड पर पैसा भेजना तो आसान है, लेकिन जब कोई गड़बड़ होती है तो जल्द से जल्द सॉल्यूशन भी चाहिए।”
सिक्योरिटी रिस्क सच में है
सिर्फ खर्च की लिमिट सेट करने से सिक्योरिटी रिस्क खत्म नहीं होते; रिपोर्ट में बताया गया है कि $281,200 ऐसे एक्सप्लॉइट्स में लॉस्ट हो गए, जहां सही बजट वाला कैपिटल अटैकर-कंट्रोल्ड वॉलेट्स में डायवर्ट हो गया।
Robin Nordnes, Founder और CEO, Raiku के मुताबिक ट्रेडिंग में सबसे बड़ा खतरा सिर्फ मैलिशियस प्रॉम्प्ट्स नहीं हैं, बल्कि जिसे वो “execution gap” कहते हैं, वह असली रिस्क है:
“जिस रिस्क की मुझे सबसे ज्यादा चिंता है, वो डिसीजन और कन्फर्म्ड ट्रेड के बीच का गैप है। मान लीजिए एजेंट ने सही बजट में एक लॉजिकल ट्रेड किया, लेकिन ट्रांजेक्शन डिले हो गई या ब्लॉक तक पहुंचने से पहले कोई और उसे ओवरबिड कर गया। अगर एजेंट को पता नहीं चल पाया कि ट्रांजेक्शन हुआ या नहीं, तो वो दोबारा कोशिश करता है। फिर बार-बार। हर रीट्राई अलग से अप्रूव्ड थी, लेकिन मिलकर ये असली नुकसान कर सकती हैं।”
Nordnes का मानना है कि जैसे ही भरोसेमंद execution तैयार हो जाएगा, खासकर ऐसी हाई-स्पीड chains जैसे Solana पर, जिसने रिपोर्ट में 94.5% सभी ट्रांजेक्शंस संभाले, agent ट्रेडिंग टास्क सीधे करना शुरू कर देंगे और इंसानी sign-offs खत्म हो जाएंगे।
Venture capital पहले से ही इस सेटअप पर भारी दांव लगा रहा है।
रिपोर्ट के मुताबिक, VC फंडिंग का 92% ($3.91 बिलियन) Tempo और Mastercard/BVNK जैसे अंडरलाइनिंग पेमेंट और कैश मैनेजमेंट इन्फ्रास्ट्रक्चर में गया है, सिर्फ ट्रेडिंग बोट्स में नहीं।
Castle Labs के Francesco Gi के मुताबिक, सब-सेंट API कॉल्स से असली ऑटोनॉमस फाइनेंस की ओर शिफ्ट उसी वक्त होगी जब एजेंट वेरिफाइड ट्रैक रिकॉर्ड बनाना शुरू कर देंगे:
“आज के समय में, एक पेन के बराबर क्रेडिट ट्रांजेक्शन की कीमत $0.30 है, जिससे मशीन इकोनॉमी में माइक्रो-पेमेंट्स के लिए ट्रेडिशनल फाइनेंस इन्फ्रास्ट्रक्चर का इस्तेमाल करना इकोनॉमिकली प्रैक्टिकल नहीं रह गया है। जब एजेंट्स वेरिफाइड ट्रैक रिकॉर्ड बना लेंगे, तो हम उम्मीद करते हैं कि इन्वेस्टर्स उन्हीं एजेंट्स का सपोर्ट करेंगे जिनकी वेरिफाइड रेपुटेशन होगी। Stablecoin और एजेंटिक फाइनेंस की एडॉप्शन अब लगभग तय है,” Francesco Gi ने कहा।
