TRM Labs Analizi: x402 Ödemelerinin Çoğunun Yapay Zeka Ajanlarından Gelmediğini Gösterdi

Serdar HocamYazar & Editör

Yeni bir blockchain analizi, makineden makineye ticaret protokolü olan x402 üzerinden geçen ödemelerin çok küçük bir kısmının özerk yapay zeka ajanlarından oluştuğunu ortaya koydu.

◉ 0 okunma
Agentic Payments Are Growing, but Most x402 Payments Aren’t From AI Agents | PYMNTS.com

Blokzincir istihbarat şirketi TRM Labs tarafından yürütülen yeni bir araştırma, makineden makineye ticaret için tasarlanan x402 protokolündeki işlemlerin çok küçük bir oranının özerk yapay zeka ajanlarına ait olduğunu gösterdi.

x402 Protokolünün Yapısı

Coinbase tarafından 2025 yılında hayata geçirilen x402 protokolü, HTTP 402 ödeme durum kodunu internet tabanlı bir ödeme mekanizmasına dönüştürüyor.

Protokol geleneksel ödeme sayfalarını ortadan kaldırsa da, çalışmak için yapay zekaya ihtiyaç duymuyor ve sıradan yazılım betikleri de aynı süreci yürütebiliyor.

TRM Labs Tarafından Yapılan Analiz

TRM Labs, Mayıs 2025'ten itibaren Base, Solana ve Polygon blokzincirlerindeki 198,9 milyon x402 uzlaşma işleminde yaklaşık 52,7 milyon dolarlık değeri inceledi.

Gerçek ticareti temsil etmeyen hareketler filtrelendikten sonra, kalan ödeme değerinin yalnızca yüzde 0,6 ile yüzde 7,5 arasındaki kısmının ajan kaynaklı olduğu tahmin edildi.

Ajan Davranışlarının Tespiti

Zincir üzerindeki verilerde ajan kimliği doğrudan görünmediği için TRM, farklı ürünleri keşfetme ve birden fazla satıcıya ödeme yapma gibi kriterleri baz aldı.

Tek bir satıcıya sürekli aynı tutarı ödeyen adresler geleneksel otomasyon olarak değerlendirilirken, bu durum bazı gerçek ajanların gözden kaçmasına da yol açabilir.

Kararlı Para Birimi ve Uyum Sorunları

Yapılan incelemeler, x402 işlemlerinin neredeyse tamamının USDC kullanılarak gerçekleştirildiğini ve sistemin kararlı para birimi odaklı olduğunu kanıtladı.

Çok düşük dolar değerleri ile yüksek işlem hacimlerini birleştiren ajan ödemeleri, insan ödeme alışkanlıklarına göre tasarlanan mevcut uyum ve denetim mekanizmaları için yeni zorluklar doğuruyor.