USDC가 온라인에서 돈을 사용하는 AI 에이전트 지출을 지배합니다 (x402 지불)

TRM Labs 보고서는 대부분의 x402 프로토콜 결제 볼륨이 AI 에이전트에서 발생하지 않았다고 추정하며, 알려진 x402 촉진자에 의해 처리된 198.9백만 건의 결제에서 총 5270만 달러의 정산 가치를 발견했습니다. 제외 후, TRM은 남은 상업 거래 가치의 0.6%에서 7.5% 사이가 AI 에이전트에 의해 추진된 결제에 기인한다고 추정했습니다. 보고서에서는 또한 촉진자 방송 결제 평균이 $1 미만이며, USDC가 정산 가치의 99.6%를 차지한다고 언급했습니다.

TRM Labs는 2025년 5월 이후 Base, Solana, Polygon에서 알려진 x402 촉진자에 의해 처리된 198.9백만 건의 결제에서 5270만 달러의 정산 가치를 조사했습니다. 데이터셋은 촉진자 방송 결제를 포함하고 있으며 해당 네트워크에서의 정산 수준 활동을 식별했습니다. TRM은 초기 정산 총계를 후속 필터링 단계에서 분리하여 가능한 상업 거래를 고립시켰습니다. 보고서는 제외 전후의 결제 흐름을 정량화했습니다.

TRM은 스스로의 결제, 한두 명의 지불자에 의한 대량 흐름, 구매자가 10명 미만인 판매자를 필터링 기준으로 제외하였으며, 이로 인해 데이터셋은 2562만 달러의 가능성 있는 상업 거래로 축소되었습니다. 이러한 제외 후, TRM은 남아 있는 상업 거래 가치의 0.6%에서 7.5% 사이가 AI 에이전트에 의해 추진된 결제에 기인한다고 추정했습니다. 촉진자 방송 결제 평균은 $1 미만이었으며, USDC는 정산 가치의 99.6%를 차지하여 5247만 달러에 해당했습니다.

TRM은 더 정확한 등록, 상대방 평판 정보, 그리고 대규모 작은 결제를 모니터링할 것을 촉구했습니다. 이 보고서에는 이러한 권고 사항이 포함되어 있습니다.

TRM Labs는 Base, Solana 및 Polygon 전반에 걸친 x402 프로토콜 지불 활동에서 시간에 따른 변화를 관찰했습니다. 2025년 말, 이 보고서는 meme-token 발행과 하나의 AI 분석 서비스에 대한 지불이 포함된 활동을 확인했습니다. 2026년 초에는 단일 지불 계약이 집중된 거래량을 나타냈습니다. 중반에 이르러, 보고서는 에이전트-지불 라우터를 통해 라우팅된 AI 서비스 지불의 복귀를 확인했습니다.

이번 보고서는 온체인 활동과 함께 언급된 여러 생태계 이니셔티브도 문서화하고 있습니다. Binance의 8월 에이전트 OS 출시에는 x402 지불 레이어가 포함되었습니다. Coinbase의 Base 가속기는 에이전트 및 지불 스타트업을 위한 100만 달러 프로그램을 목표로 했습니다. 5월에는 Amazon이 AgentCore Payments를 Coinbase와 Stripe와 함께 발표하여 에이전트가 스테이블코인으로 온라인 서비스를 지불할 수 있도록 했습니다.

이 보고서는 x402 지불에서 관찰된 시간적 변화를 에이전트 지불과 관련된 동시 생태계 발전과 짝지어 설명하고 있습니다. 이러한 사건들은 보고서의 문서화된 활동 타임라인의 일부로 제시됩니다.

TRM Labs는 개인이 에이전트 주소의 소유권을 선언할 수 있는 온체인 에이전트 등록부를 문서화했으며, 이러한 선언은 자발적이며 현재 널리 사용되지 않는다고 언급했습니다. 보고서는 여러 서비스와 제품을 탐색하는 주소를 진정한 에이전트로 취급하고, 같은 가격을 반복하는 주소는 더 스크립트처럼 행동한다고 가정하는 모델링 가정을 설명했습니다. TRM은 이러한 모델링 선택이 반복적으로 하나의 서비스에 지불하는 단일 목적 에이전트의 존재를 과소 평가할 수 있다고 인정했습니다. 이러한 관찰은 상업 가능성이 높은 데이터셋과 이를 격리하는 데 사용된 필터링 절차와 함께 제시되었습니다.

TRM은 중개인의 보다 정확한 공개 등록, 상대방 평판 정보의 포함, 그리고 대규모 소액 결제를 포함하는 사례를 감지하기 위한 모니터링 강화를 권장했습니다. 이 보고서는 이러한 권장 사항을 온체인 식별에서 관찰된 격차와 적용된 모델링 접근법의 한계를 반영하는 대응책으로 설명했습니다. TRM은 추천된 조치를 현재의 자발적인 등록 선언과 연관 지었습니다.

이 보고서는 발견된 내용 내에서 이러한 관찰, 모델링 주의사항, 그리고 권장 행동을 제시합니다. 자발적인 공개 등록의 사용과 TRM이 기여도 개선을 위해 제안하는 구체적인 단계들을 기록합니다. 해당 텍스트는 식별된 한계를 목표 등록 및 모니터링 조치와 연결합니다.