ملاحظة المحرر: توفر هذه المقالة منظورًا بنّاءً أكثر هدوءًا: خلال العام الماضي، أصبح دفع الوكلاء سردًا شائعًا في التقاطع بين الذكاء الاصطناعي والدفع والعملات المشفرة، حيث بدأت شركات مثل Stripe وVisa وCoinbase وGoogle في الاستثمار، وازدادت شعبية مفاهيم مثل الدفعات الصغيرة بالعملات المستقرة وx402 والتسوية بين الآلات والتجارة الإلكترونية للوكلاء. لكن المؤلف، بعد أن بدأ فعليًا في تطوير منتجات والتفاعل مع التجار والمطورين، اكتشف أن الطلب الحقيقي لم يظهر بعد على نطاق واسع.

فكّكت المقالة عدة سيناريوهات نموذجية: لا يتفوق التسوق بواسطة الوكلاء على التجارة الإلكترونية التقليدية في معظم الفئات، لأن المستخدمين لا يزالون بحاجة إلى الصور والمقارنة والتصفح؛ بينما يبدو دفع واجهات برمجة التطبيقات الآلية مناسبًا للمدفوعات الدقيقة بالعملات المستقرة، إلا أن المطورين حاليًا يحلون المشكلات عبر الاشتراكات وشحن النقاط ونظم الفواتير الحالية؛ أما الدفع بين الوكلاء، فهو هدف طويل الأمد، لكنه لا يزال في مراحله المبكرة ويخلو من حجم معاملات حقيقي.

بالنسبة مقارنةً، فإن الذكاء الاصطناعي المالي هو أحد المجالات القليلة التي لديها بالفعل طلب. فصناديق الاستثمار وفرق التمويل ومستخدمو DeFi يدفعون بالفعل مقابل أدوات مالية، كما يمكن للذكاء الاصطناعي تقديم تحسينات عملية مثل المراقبة في الوقت الفعلي وإعادة التوازن التلقائي للمحفظة. لكن هذا السوق يُفضّل أيضًا المؤسسات التقليدية التي تمتلك بالفعل تراخيص وامتثالًا وعلاقات عملاء.

الحكم النهائي للكاتب هو أن الاقتصاد الذكي لا يفتقر حقًا إلى طبقة دفع بسيطة، بل إلى قدرات تنسيق أكثر تعقيدًا: كيفية جعل الوكلاء تتعاون مع البشر، والتحقق من إكمال المهام، وإتمام تسويات النتائج. الدفع هو مجرد حلقة واحدة ضمن سلسلة. بالنسبة للشركات الكبرى، فإن التخطيط المبكر هو خيار دفاعي؛ لكن بالنسبة للشركات الناشئة، فإن الأهم حقًا هو العثور على الأسواق الموجودة فعليًا اليوم.

The following is the original text:

على مدار العام الماضي، كنت أبني البنية التحتية لاقتصاد الوكلاء، وتحدثت مع فرق في Stripe وVisa وCoinbase وGoogle وعشرات الشركات الناشئة التي تعمل على تطوير نماذج تجارية للوكلاء. قمت بتنظيم هذا المجال، وأطلقت منتجًا، وحاولت تحديد السوق الحقيقي.

لكن الواقع هو: لم تظهر الحاجة الحقيقية بعد. هناك العديد من المشكلات الهيكلية التي لا تزال قائمة للشركات الناشئة التي ترغب في الدخول إلى هذا المجال.

أطلقت Stripe الشهر الماضي 288 منتجًا جديدًا في مؤتمر Sessions، ووصل عدد زيارات وثائق Agent إلى ما يقارب 40% من إجمالي عدد قراءات الوثائق. وقد ارتبط سوق Agent التجاري الخاص بها بأكثر من 1000 تاجر. لكن في موقع مؤتمر Sessions، كان عدد Agents الذين سجلوا وأنجزوا معاملات فعليًا أقل من عشرة.

تشير فيزا إلى أن رمز وكيلها يتطلب حاليًا من 3 إلى 9 أشهر للحصول على موافقة KYC، ويتطلب في الأساس أن يكون دخل الشركة السنوي على الأقل 250 مليون دولار أمريكي ليكون مؤهلاً للانضمام. اليوم، فقط الشركات على مستوى أمازون وولمارت لديها القدرة على إغلاق سلسلة التحقق من الهوية.

أفادت Coinbase أن هناك 69 ألف عامل نشط و165 مليون معاملة على x402 حتى أبريل. لكن التحليل المستقل على السلسلة أظهر أن حجم المعاملات اليومي الحقيقي يبلغ حوالي 17 ألف دولار أمريكي، نصفها تقريبًا معاملات اختبارية (CoinDesk، مارس 2026).

ما الذي تعلمناه أثناء بناء shop.fast.xyz

قمنا ببناء shop.fast.xyz بهدف التحقق الإيجابي من النماذج التجارية الوكيلة. منتجات حقيقية، تجار حقيقيون، معاملات حقيقية.

لكن بالنسبة لمعظم فئات المنتجات، فإن تجربة التسوق بالذكاء الاصطناعي الحالية أسوأ بكثير من التسوق التقليدي. عند شراء الملابس أو المنتجات الإلكترونية أو الأثاث، يرغب المستخدمون في رؤية الصور، واستكشاف الخيارات، ومقارنة المنتجات جنبًا إلى جنب. إن المحادثات على شكل روبوتات دردشة هي تراجع: فأنت تستبدل واجهة بصرية غنية بسلسلة من المحادثات النصية. يتسوق البشر أولاً باستخدام أعينهم.

أدى الوكيل بشكل جيد في الجزء الذي اعتقدنا أنه الأصعب. فهو يفهم ما يريده المستخدم، كما يتعامل بشكل جيد مع الطلبات مثل "مشابه لهذا، لكن بسعر أرخص قليلاً". إن طبقة النموذج فعالة. لكنه لا يمكنه استبدال تجربة "النظر إلى عشرة منتجات في نفس الوقت، ثم اختيار أحدها". يمكن لإطار المحادثة إضافة عرض تدويري للمنتجات وعرض تفاعلي، لكن عند هذه النقطة، فأنت تعيد بناء واجهة أمامية للتجارة الإلكترونية داخل نافذة المحادثة. بالنسبة لسيناريوهات التسوق التي تتطلب مقارنة بصرية، لم نجد بعد إجابة مقنعة توضح لماذا سيكون الغلاف المحادثي أفضل من واجهة التجارة الإلكترونية الأصلية.

نلاحظ بالفعل وجود طلب من جانب التجار، لكن هذا الطلب أكثر دفاعية. يرغب التجار في أن تكون متاجرهم قابلة للبحث من قبل الوكلاء، ليس لأن هناك بالفعل عددًا كبيرًا من المستهلكين يشترون عبر الوكلاء اليوم، بل لأنهم يخشون أن يُتركوا خلفهم إذا أصبح الوكلاء قناة رئيسية في المستقبل. هذا هو ما يُعرف بفرصة تحسين محركات الوكلاء (Agentic Engine Optimization)، لكنها حاليًا مجرد "أفضل أن تكون موجودة" وليس "ضرورية". فالتجار يستعدون مسبقًا لموجة لم تأتِ بعد.

المكان الحقيقي الذي يمكن أن تُحسّن فيه المحادثات التجارية التجربة هو سيناريوهات الشراء ذات التكرار العالي وتكلفة اتخاذ القرار المنخفضة، حيث يعرف المستخدم بالفعل ما يريده. أفضل مثال هو طلب الطعام: السوق كبير بما يكفي، والتكرار عالٍ، واتخاذ القرار سريع، مثل "ساعدني في طلب صينية فو باد تاي من المطعم الذي أعجبني سابقًا". في مثل هذه السيناريوهات، قد تتفوق عوامل المحادثة. لكن منصات التسليم الرئيسية لا تفتح واجهات برمجة التطبيقات. المسار الوحيد هو استخدام الحاسوب، أي جعل الذكاء الاصطناعي يُجري عمليات داخل التطبيق بصريًا كما يفعل الإنسان. هذه العملية بطيئة وهشة، وتكاليف الاستدلال غير مبررة لوجبة غداء بقيمة 15 دولارًا.

فرصة أخرى تكمن في المتاجر الإلكترونية المعقدة التي تسبب إزعاجًا حقيقيًا للمستخدمين، مثل التخفيضات المتراكبة، ورموز الخصم، ونقاط العضوية، وعمليات الدفع الفوضوية. يمكن لوكيل يفهم "ساعدني في استخدام القسيمة، وخصم النقاط، وإيجاد أرخص طريقة شحن، وإكمال العملية بلغتي" أن يبسط تجربة التسوق التي أصبحت متعثرة اليوم. هذا مهم جدًا للمستخدمين المسنين، وغير الناطقين باللغة الأم، خاصة عند التسوق عبر المناطق؛ أو في بعض السيناريوهات المحددة جدًا حيث يمتلك المستخدمون احتياجات نادرة ومعقدة للغاية.

لكن هاتين الفرصة تتطلبان قدرة هائلة على التوزيع B2C. أنت تتنافس مع DoorDash وAmazon على نقاط دخول المستخدمين. قدرة التوزيع على نطاق المستهلكين هي ميزة للشركات الكبرى الحالية. إن جانب العرض في النموذج التعاوني جاهز بالفعل، لكن جانب الطلب محدود بسبب تجربة المستخدم وقنوات التوزيع، ولا يمكن حل هاتين المشكلتين من خلال مزيد من البنية التحتية.

ما الذي تعلمناه في x402 و MPP

تحدثنا مع عشرات المطورين حول احتياجاتهم الحقيقية للدفع. كانت النماذج متطابقة تقريبًا تمامًا: استخدام واجهة برمجة تطبيقات الوكلاء اليوم هو في جوهره استهلاك متكرر، مثل قوة الحوسبة، والاستنتاج، ومصادر البيانات. لدى المطورين بالفعل علاقات فوترة مع مزودي الخدمة الأساسيين، بما في ذلك الاشتراكات ومفاتيح API والحسابات المرتبطة.

الحجة النموذجية لدفع العملات المستقرة هي أن التكلفة الدنيا الفعالة لدفعات بطاقات الائتمان على Stripe تبلغ حوالي 2.9% زائد 30 سنتًا، مما يجعل مكالمات API بأقل من دولار واحد غير اقتصادية. لكن في هذا الحجم المنخفض من المعاملات اليوم، يمكن حل المشكلة ببساطة عن طريق شحن النقاط. يُشحن المطورون حساباتهم مسبقًا، وبالتالي لا توجد هذه المشكلة.

المشكلة الأعمق تكمن في سوق الموردين. فمعظم شركات SaaS الكبيرة لا ترغب في تقديم وصول مجزأ إلى واجهات برمجة التطبيقات بأسعار تساوي جزءًا صغيرًا من سنت أمريكي. إن نموذج عملها يقوم على عقود مؤسسية طويلة الأجل. فالشركات التي تعتمد على إيرادات مضمونة كبيرة تقاوم أساليب التسعير الجديدة التي تتجاوز هذا النموذج.

الآلات التجارية هي سوق ذيل طويل من حيث البنية. فهي تخدم الخدمات الصغيرة ومصادر البيانات الرأسية والمطورين المستقلين وخوادم MCP إلخ. إن بروتوكولات مثل MPP وx402 مثالية لهذا القطاع المتخصص. ولكن بحسب التعريف، هذا سوق موجه لمستخدمين لديهم احتياجات متخصصة؛ والمطورون تاريخيًا من بين أقل الفئات رغبة في الدفع.

عند إطلاق Stripe Projects، تم دمج 32 شريكًا من مزودي الخدمة، بما في ذلك Vercel و Supabase و Cloudflare و Twilio، لتغطية معظم الخدمات الأساسية التي يستخدمها المطورون في بناء ونشر البرمجيات، ويمكن الوصول إليها جميعًا من خلال نظام الفوترة الحالي. لقد تم تلبية طبقة تقنيات المطورين بشكل جيد للغاية. تكمن فرصة مسارات الدفع الجديدة في كل ما هو خارج أول 30 مزودًا: إنها موجودة فعليًا، لكن حجمها أصغر بشكل طبيعي من المساحة السوقية التي توحي بها السرديات الكبيرة.

يُطبق نفس المنطق على الوصول إلى المحتوى. فقد بدأ الوكلاء في جمع وتلخيص المقالات باستمرار، كما بدأت الناشرون في مواجهة هذا التحدي. لكن عندما يصبح تحويل المحتوى إلى إيرادات على نطاق واسع حقيقيًا، فمن المرجح أن يحدث ذلك من خلال مزودي خدمة CDN الذين يقعون بالفعل بين الناشرين والإنترنت، مثل Cloudflare التي أطلقت بالفعل أدوات تدقيق ذكاء اصطناعي؛ أو من خلال اتفاقيات الترخيص الجماعي بين الناشرين ومختبرات الذكاء الاصطناعي. ستتجه فرص البنية التحتية إلى اللاعبين الحاليين الذين يمتلكون بالفعل قدرات توزيع.

ما الذي تعلمناه في الدفع من عامل إلى عامل

التجارة بين الوكلاء هي رؤية طويلة الأجل، لكنها حاليًا تبقى تقريبًا في مرحلة نظرية تمامًا. لم يُسجَّل بعد أي حجم تداول ذي معنى. الجزء الحقيقي الصعب يُقدَّم حاليًا من قبل شركات ناشئة متنوعة، تشمل اكتشاف الوكلاء، وبناء الثقة، والتفاوض على الشروط، وحل النزاعات.

عندما تتشكل هذه البنية التجارية فعليًا، ستكون مختلفة تمامًا عن مسارات الدفع الحالية. لا يوجد هوية بشرية لأي من الطرفين؛ متطلبات التأخير أقل من ثانية واحدة؛ يمكن أن تتراوح قيم المعاملات من جزء من سنت واحد إلى ملايين الدولارات؛ كما ستتضمن تسوية متعددة الأطراف، بدلاً من نموذج الشراء والبيع الثنائي الافتراضي في مسارات الدفع الحالية. عندما يحدث ذلك فعليًا، نؤمن أنه سيحدث بسرعة هائلة وبحجم هائل.

هذا بالضبط هو الرهان الطويل الأجل على البنية التحتية للتسوية المتخصصة، وهذا الرهان حقيقي. لكن "الرهان الطويل الأجل الحقيقي" و"السوق الحالي" ليسا شيئًا واحدًا. كنا أيضًا من بين أولئك الذين أعلنا لشهور متتالية أن هذا السوق سيأتي، وبنينا على مدار السنوات الماضية مجموعة كاملة من البنية التحتية حوله، بما في ذلك شبكتنا الموزعة. نظريًا، يمكنها التوسع إلى أكثر من مليار TPS، مع تأخير أقل من 50 مللي ثانية، ومتوسط وقت التوافق البالغ 10 مللي ثانية. لكننا يجب أن نعود إلى المكان الذي يوجد فيه السوق الآن.

ما الذي تعلمناه في Agent Finance

يمكن القول إن هذا هو الفئة الوحيدة التي لديها بالفعل طلب حقيقي. العملاء موجودون بالفعل ويدفعون بالفعل. يُنفق صناديق الاستثمار وإدارات الأصول ومستخدمو DeFi اليوم بالفعل على أدوات مالية. إدخال الذكاء الاصطناعي في سير العمل الحالي هو مسار منتج طبيعي.

سيقوم العامل المالي أيضًا بإنشاء أنماط سلوكية جديدة. يمكن للعامل الذي يمكنه مراقبة ذاتية وموازنة فورية لمئات المراكز أن يعمل بطرق لا يمكن للإنسان نسخها يدويًا. هنا توجد تحسينات حقيقية في القدرة، وليس فقط أتمتة.

التحدي يكمن في بيئة المنافسة. يخضع قطاع التمويل لتنظيم صارم ويعتمد على العلاقات القائمة. تمتلك المؤسسات الحالية تراخيص وهيكلًا متوافقًا وعلاقات عملاء. يمكن للشركات الناشئة الدخول عبر مجالات أقل تنظيمًا مثل DeFi، أو استهداف المجالات التي تتحرك فيها المؤسسات القائمة ببطء، أو استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء قدرات جديدة لم تكن متاحة للشركات الكبرى. لكن بشكل عام، فإن ديناميكيات المنافسة في هذا المجال أكثر ملاءمة للاعبين الحاليين مقارنة بالفئات الثلاث السابقة، لأن إضافة الذكاء الاصطناعي إلى منتجات وعملاء موجودين أسهل بكثير من البدء بالذكاء الاصطناعي ثم محاولة تعويض المنتجات والعملاء لاحقًا.

Honest summary

إذًا، لماذا لا يزال الجميع يواصل هذا الفعل؟ هناك سببان.

أولها هو آلية التحفيز. الشركات الكبرى لديها تدفقات نقدية كافية لتستثمر في مستقبل سيظهر بعد سنوات عديدة. بالنسبة لها، فإن تكلفة الدخول قبل خمس سنوات ليست سوى خطأ في نقطة عشرية؛ لكن تكلفة الدخول بعد سنة واحدة قد تكون كارثية. لذا يجب عليها القيام بذلك.

الثاني هو منطقة عمياء إدراكية. عندما يكون عملك هو الدفع، يبدو كل مشكلة وكأنها مشكلة دفع. تحتاج اقتصاديات الوكلاء إلى طبقة دفع، لذا يذهب الجميع لبناء طبقة دفع.

لكن الدفع هو مجرد جزء من مشكلة أكبر. المشكلة الحقيقية الصعبة ليست جعل الأموال تتدفق بين الوكلاء، بل كيفية تنسيق العمل بين الوكلاء والبشر، وكيفية التحقق من إتمام الأمور، وكيفية تسويتها. الدفع هو مجرد جزء من التسويات. التسويات هي مجرد جزء من التنسيق. والتنسيق، هو الجائزة الحقيقية.

التنسيق الواسع النطاق يولد تلقائيًا حاجة إلى آليات التسوية. ستُصبح المدفوعات أداة في هذه الأوركسترا، وليس العمل كله. الشركات التي تحلّ مشكلة التنسيق بشكل فعّال ستدمج المدفوعات ضمن حلولها، وليس العكس، حيث لا تبتلع شركات المدفوعات عملية التنسيق.

يقوم معظم الكبار الحاليين ببناء دفاعيًا مستقبلًا مبنيًا على "التداول الآلي الضخم". بالنسبة لهم، لا تهم الجدول الزمني، لأن لديهم مساحة تشغيل شبه لا نهائية.

لكن الشركات الناشئة لا تمتلك هذا الترف. يجب أن نجد أين يوجد السوق الحقيقي الآن. لا يمكننا الانتظار إلى أن تأتي الموجة.

لقد أدى بناء استمر لعام واحد إلى اتجاه غير متوقع. هناك بالفعل نشاط، ونمو سريع، وخدمات غير كافية. وهو موجود خارج الفئات الأربع التي قمنا بتحليلها.