Nền kinh tế AI agent thật sự bùng nổ? 6.4 triệu giao dịch thanh toán cho thấy một câu chuyện khác

Khắp nơi trên các kênh tài chính và hội thảo, mọi người đều nói về chủ đề nóng: các AI agent tự động sắp “đại náo” lĩnh vực tài chính và sẽ thay chúng ta xử lý tiền bạc thật sự.

Một báo cáo mới từ BeInCrypto Intelligence, hợp tác cùng AWS, Cloudflare, Chainalysis và Zoomex, chỉ ra sự chênh lệch rõ rệt giữa lời hứa tài chính tự chủ và những gì máy móc thực tế đang làm với tiền bạc.

The State of AI Agent Payments 2026 phân tích thực tế các khoản thanh toán và công cụ tài chính AI. Các kết quả của báo cáo đã thách thức những kỳ vọng quá mức:

• 90.8% trong số mẫu 402 giao dịch có giá trị dưới một cent. Trong suốt 35 ngày khảo sát với 6.4 triệu giao dịch, chỉ có 119,947 USD được giao dịch thực sự. Hầu hết các hoạt động xoay quanh mua quyền truy cập API, tài nguyên tính toán và các yêu cầu dữ liệu tự động.
• Sẵn sàng tại tổ chức còn kém xa thanh toán siêu nhỏ. Ở thang điểm 100 của báo cáo, thanh toán siêu nhỏ đạt 60.7, trong khi quy trình tài chính tổ chức chỉ đạt 12.0.
• Con người vẫn kiểm soát phần lớn quyết định tài chính. Trong 19 công cụ AI được đánh giá, có 14 công cụ chỉ hoạt động trong giới hạn chi tiêu hoặc giao dịch định trước. Giao diện được gắn nhãn AI chỉ chiếm dưới 0.55% khối lượng giao dịch trên Hyperliquid, còn quy trình chuẩn bị lệnh trên Zoomex đều cần xác nhận của con người.

Có 6 trong số 12 quy trình tổ chức có thể khởi tạo hoặc hoàn tất thanh toán trong giới hạn được phép. Tuy nhiên, doanh nghiệp có tin tưởng giao số tiền lớn cho các agent hay không lại là chuyện khác.

BeInCrypto đã hỏi ý kiến 3 lãnh đạo ngành về điểm khác biệt giữa thanh toán siêu nhỏ với việc chi tiêu các khoản tiền lớn thật sự.

Các khoản thanh toán lớn hơn cần giải pháp lưu trữ an toàn hơn

Marcel Robert Harmann, nhà sáng lập kiêm CEO THORWallet, dự đoán hoạt động giao dịch tự động của agent sẽ tăng mạnh trong 12 tháng tới. Những nền tảng như Hyperliquid hiện đã cung cấp API cho giao dịch tự động hóa. Thách thức lớn nhất là kiểm soát dòng tiền.

“Các giao dịch nhỏ lẻ, nơi agent thanh toán dữ liệu hoặc tính toán, vẫn sẽ là số đông trong tổng giao dịch. Khối lượng sẽ tăng lên nhiều khi hoạt động giao dịch thực sự được thực hiện qua các agent.”

Harmann cho rằng chữ ký ngưỡng là một cách giảm rủi ro khi cho AI agent truy cập ví không giới hạn. Thay vì chỉ 1 khóa, giao dịch cần được xác nhận bởi nhiều thành phần khác nhau, bao gồm cả bên kiểm duyệt tính tuân thủ chính sách.

“Với chữ ký ngưỡng, agent có thể giữ một phần khóa, còn bên kiểm duyệt chính sách sẽ giữ phần còn lại. Quy trình làm việc cũng sẽ được điều chỉnh để thích nghi với mô hình này.”

Nhờ vậy, agent sẽ có thể đề xuất chuyển khoản giá trị lớn mà không nắm toàn quyền chi tiền.

Theo Harmann, khi số lượng giao dịch tăng, các tổ chức quản lý cũng sẽ cần có hệ thống theo dõi tự động. Con người không thể kiểm tra từng giao dịch của máy một cách thủ công. Hệ thống giám sát phải đủ thông minh để phát hiện bất thường nhanh, nhưng quyết định cuối cùng vẫn thuộc về con người.

Hệ thống tài chính có thể cần được xây lại từ đầu

Nhà sáng lập kiêm CEO ZeruAI – Ashutosh Sahoo – cho rằng vấn đề không chỉ nằm ở khâu lưu trữ tiền.

“Tôi không nghĩ sẽ có sự thay đổi lớn ngoài thanh toán siêu nhỏ, trừ khi chúng ta xây dựng một hệ thống tài chính dành riêng cho AI. Hạ tầng ngân hàng, quy định tuân thủ và mô hình trách nhiệm hiện tại được thiết kế cho con người, tổ chức – không phải cho những tác nhân kinh tế tự chủ như AI agent.”

Các agent AI hiện nay chủ yếu hoạt động trong giới hạn chi tiêu nhất định, theo nguyên tắc giao dịch và cơ chế dừng khẩn cấp. Theo Sahoo, điều này không phải là tự chủ tài chính mà đơn thuần chỉ là tự động hóa dưới sự giám sát.

“Cột mốc thực sự sẽ đến khi chúng ta ngừng cố nhét agent vào hệ thống tài chính dành cho con người, mà bắt đầu thiết kế hạ tầng tài chính phù hợp với năng lực của agent.”

Ý tưởng này cũng thay đổi cách thức tuân thủ: thay vì kiểm tra sau khi giao dịch diễn ra, các hệ thống có thể áp dụng quyền và quy tắc rủi ro trực tiếp bằng giao thức.

“Nếu mã nguồn là luật, nhiều quy định tài chính sẽ được thực thi ngay ở cấp giao thức thay vì phải giám sát ngược lại từng giao dịch.”

Điều này đặt ra nhiều câu hỏi ai là người viết ra luật, ai có quyền thay đổi và cập nhật các quy tắc đó. Sahoo cũng lo ngại, nếu hệ thống tài chính do máy thiết kế, một ngày nào đó nó sẽ trở nên quá phức tạp để con người có thể hiểu nổi, dù các quyết định của nó có logic rất rõ ràng.

AI agent có thể tuân thủ mọi quy tắc nhưng vẫn khiến bạn mất tiền

Nhà sáng lập kiêm CEO HumanWrite Technologies – Tamara Frater – dự đoán sẽ có sự phát triển không đồng đều. Việc mua sức mạnh tính toán khá đơn giản, còn quyết định đầu tư lại phức tạp và rủi ro hơn rất nhiều.

“12 tháng tới có thể sẽ có nhiều thử nghiệm hơn, nhưng tôi không nghĩ thị trường sẽ chuyển ngay từ giao dịch dưới 1 USD sang cho phép AI tự ra quyết định tài chính lớn.”

Frater đặc biệt lo ngại về các sai sót trong phạm vi cho phép của agent. Một hệ thống có thể tuân thủ mọi giới hạn chi tiêu, nhưng lại thực hiện giao dịch sai hướng do nhận lệnh sai hoặc chuyển tiền nhầm người nhận.

“Điều lo ngại lớn nhất là một tác nhân có thể đưa ra quyết định sai ngay cả khi vẫn nằm trong phạm vi quyền hạn đã được cho phép. Việc giới hạn mức chi tiêu chỉ giúp giảm rủi ro, nhưng không đảm bảo rằng người nhận, chỉ dẫn hoặc thông tin nền tảng là chính xác.”

Báo cáo ghi nhận hai sự cố trong đó tổng cộng 281,200 USD đã được chuyển vào ví của kẻ tấn công trước khi được thu hồi lại. Những trường hợp này cho thấy việc giới hạn số tiền mà máy móc có thể chi tiêu không đủ để giải quyết câu hỏi về việc máy móc nên tin ai.

Frater kỳ vọng các tổ chức tài chính và cơ quan quản lý sẽ sử dụng AI để phát hiện các hoạt động khả nghi khi giao dịch tự động ngày càng tăng. Tuy nhiên, cô muốn mọi quyết định đều phải truy vết được tới những người chịu trách nhiệm cụ thể.

“Thách thức sẽ là làm sao để việc giám sát trở nên nhanh hơn mà vẫn dễ dàng xác định được ai là người chịu trách nhiệm.”

Bài kiểm tra tiếp theo là vốn thực sự

Ba lãnh đạo này có góc nhìn khác nhau về việc thanh toán bằng AI sẽ phát triển ra sao. Harmann chú trọng đến bảo mật ví. Sahoo mong muốn hệ thống tài chính được xây dựng xoay quanh các tác nhân tự động. Còn Frater nhấn mạnh rủi ro của những giao dịch được cho phép nhưng lại sai sót.

Điểm chung trong quan điểm của họ là khoảng cách giữa việc chỉ xử lý một giao dịch và việc được tin tưởng để đưa ra quyết định tài chính.

Đối với nhà đầu tư nhỏ lẻ, số lượng giao dịch thực sự không phản ánh đúng mức độ ứng dụng thực tế. Thước đo quan trọng hơn là giá trị thanh toán thương mại bền vững và liệu các doanh nghiệp có dám trao quyền cho các tác nhân với ít sự can thiệp của con người hay không.

Hiện tại, làn sóng thanh toán đầu tiên bằng công nghệ tác nhân AI chỉ mới chứng minh được rằng máy móc có thể thực hiện các khoản thanh toán nhỏ lẻ trên chuỗi. Giai đoạn tiếp theo cần chứng minh các doanh nghiệp có thực sự giao khoản tiền lớn cho máy móc xử lý hay không.