Thanh toán tự động giữa các tác nhân AI thúc đẩy tăng trưởng thị trường thanh toán vi mô
Các giao thức mới cho thanh toán tự động, nơi các giao dịch được thực hiện không phải bởi con người mà bởi các tác nhân AI, có thể cung cấp động lực cần thiết để mở rộng thị trường thanh toán vi mô.
Giao thức Machine Payments Protocol (MPP), do Tempo khởi xướng, có thể trở thành nền tảng để mở rộng thị trường thanh toán vi mô vốn đã không có nhiều phát triển trong hơn 30 năm qua. Quan điểm này được chia sẻ bởi Meng Liu, Nhà phân tích cấp cao tại Forrester, một công ty nghiên cứu và tư vấn có trụ sở tại Mỹ.
Theo Liu, MPP cho phép tự động hóa thanh toán ở cấp độ các tương tác giữa dịch vụ và các tác nhân AI, loại bỏ yếu tố con người vốn trước đây cản trở sự phát triển của các giao dịch vi mô do rào cản nhận thức và sự không muốn thực hiện các khoản thanh toán nhỏ của người dùng.
Không giống như các giải pháp trước đây, MPP được thiết kế từ đầu cho các kịch bản vận hành bằng máy móc. Thanh toán trở thành một phần của yêu cầu lập trình và được thực hiện tự động, không cần bước xác nhận riêng biệt. Điều này loại bỏ cái gọi là “chi phí giao dịch tinh thần,” vốn khiến người dùng không muốn thực hiện ngay cả các khoản thanh toán nhỏ như $0.001.
Một điểm khác biệt quan trọng của MPP, theo Liu, là các tác nhân AI và hệ thống tự động không đưa ra quyết định theo nghĩa truyền thống. Họ thực hiện thanh toán như một bước bắt buộc để truy cập dữ liệu, tài nguyên tính toán hoặc API. Vì vậy, hành vi điển hình của người dùng như từ chối trả tiền hoặc tìm kiếm các lựa chọn miễn phí cũng biến mất.
Yếu tố đóng góp khác, theo chuyên gia, là sự trưởng thành của hạ tầng. Không giống như các nỗ lực trước kia để triển khai thanh toán vi mô, vốn đòi hỏi ví mới và hệ sinh thái riêng biệt, MPP có thể hoạt động trên các tuyến thanh toán hiện có, bao gồm chuyển khoản ngân hàng, mạng thẻ và quỹ token hoá. Điều này làm giảm rào cản tích hợp và mở rộng quy mô.
Tác giả cũng chỉ ra rằng nhu cầu chính cho các giải pháp kiểu này đang xuất hiện ở phân khúc B2B, giữa các nhà phát triển và người dùng doanh nghiệp, nơi tự động hóa quy trình, đối soát và xử lý giao dịch từ đầu đến cuối khiến ngay cả các khoản thanh toán nhỏ diễn ra thường xuyên cũng trở nên hiệu quả về kinh tế.
Liu cũng nhấn mạnh rằng một hệ sinh thái nhiều tầng cho thanh toán bằng máy đang dần hình thành. Bên cạnh MPP, các giao thức thay thế cũng đang được phát triển, bao gồm x402 của Coinbase và Agent Transaction Protocol của Circuit & Chisel. Đặc biệt chú ý đến việc xác định tác nhân AI và phòng chống gian lận. Đồng thời, một số nhà cung cấp hạ tầng cũng đang cung cấp cho các tác nhân AI ví riêng, thẻ ảo và giới hạn chi tiêu lập trình được.
Gần đây, Visa đã công bố hỗ trợ cho MPP và bổ sung phần mở rộng dựa trên thẻ vào hạ tầng của mình.
Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm: Mọi thông tin trong bài viết đều thể hiện quan điểm của tác giả và không liên quan đến nền tảng. Bài viết này không nhằm mục đích tham khảo để đưa ra quyết định đầu tư.
Bạn cũng có thể thích

Lợi nhuận ròng Q2 của Berkshire tăng gấp đôi, quy mô mua lại cổ phiếu trong một quý lớn nhất 5 năm qua, Google lọt vào top 5 danh mục nắm giữ hàng đầu
Trong quý II, Berkshire đã chi 4,527 tỷ USD để mua lại cổ phiếu của chính mình, trong khi quy mô mua lại ở quý I chỉ khoảng 235 triệu USD. Tổng cộng, trong nửa đầu năm, công ty đã mua lại khoảng 4,76 tỷ USD cổ phiếu, phần lớn tập trung trong quý II. Ngoài ra, trong quý II, công ty đã mua ròng cổ phiếu khoảng 19,8 tỷ USD, trong đó có khoảng 10 tỷ USD để mua cổ phiếu phổ thông Alphabet, chính thức đưa Google vào top 5 danh mục nắm giữ lớn nhất.
Monster: Giá trị tăng vọt, “thời kỳ ngọt ngào” của Monster có thể kéo dài bao lâu?

Câu chuyện lợi nhuận gộp của các công ty ứng dụng AI lần đầu bị "kiểm tra sức khỏe": Canva chủ động giảm tốc độ, Figma tự chịu chi phí suy luận
Trải nghiệm của Canva và Figma cho thấy khó khăn chung mà các công ty ứng dụng AI đang đối mặt: chi phí suy luận cao đang làm giảm mạnh lợi nhuận gộp và phá vỡ mô hình kinh tế trên từng đơn vị. Để kiểm soát chi phí, Canva chủ động trì hoãn việc mở rộng AI, khiến tốc độ tăng trưởng doanh thu chậm lại; Figma phải tự gánh chi phí khi thử nghiệm miễn phí AI, dẫn đến giá cổ phiếu sụt giảm nghiêm trọng. Cả hai đều kỳ vọng phát triển mô hình AI tự chủ để giải quyết vấn đề, nhưng con đường kiếm lợi nhuận từ AI vẫn cần thời gian để kiểm chứng.
