Автор: Институт RWA
В марте 2026 года руководитель глобального рынка Circle Питер Шредер опубликовал в платформе X ряд данных: за последние девять месяцев между AI-агентами было выполнено 140 миллионов платежей на сумму 43 миллиона долларов. Из них 98,6% были рассчитаны в USDC, средняя сумма одного платежа — всего 0,31 доллара. Более того, число AI-агентов с возможностью совершать покупки превысило 400 тысяч.
Эти данные лучше любой финансовой отчетности показывают суть: AI-агенты переходят от концепции к реальной экономической деятельности.
400 тысяч AI-агентов, 140 миллионов транзакций, 43 миллиона долларов — это автономный обмен ценностью между машинами. Без вмешательства человека, без одобрения банка, без проверки кредитных карт. Код взаимодействует с кодом, протокол с протоколом, завершая процессы, которые раньше требовали подписи человека, сверки и расчетов.
За последние несколько торговых дней цена акций Circle выросла с 60 до 105 долларов, что на 75%. Рынок интерпретировал этот рост как положительный отклик на финансовую отчетность — выручка Circle за четвертый квартал 2025 года составила 770 миллионов долларов, что на 77% больше по сравнению с прошлым годом, чистая прибыль — 133 миллиона долларов. Но настоящая ценность — не эти цифры сами по себе, а структурные изменения, скрытые за ними: когда AI-агенты становятся новыми субъектами экономики, вся логика финансовой инфраструктуры должна быть переписана.
И в процессе этого переписывания возникает более глубокий вопрос: что произойдет, когда AI-агенты начнут обладать свободными средствами, когда они смогут зарабатывать USDC, выполняя задачи? Первый шаг — платежи, второй — управление активами. Именно на втором этапе сосредоточена сфера RWA (реальных активов).
1. От платежеспособности к владению активами
Чтобы понять, какие финансовые услуги нужны AI-агентам, необходимо сначала понять их модель экономической деятельности.
В отчете Deloitte «Прогнозы в области технологий, медиа и телекоммуникаций на 2026 год» отмечается, что при эффективной совместной работе интеллектуальных агентов в бизнесе и у поставщиков услуг глобальный рынок AI-агентов может достичь к 2030 году 45 миллиардов долларов. Основная характеристика этой модели — разбиение сложных задач на несколько этапов, выполняемых разными специализированными агентами, каждый вызов сопровождается микроплатежом.
Например, API-вызовы. Одно AI-приложение может одновременно обращаться к нескольким крупным языковым моделям, получать доступ к разным базам данных, использовать различные вычислительные ресурсы. Каждый вызов — это небольшая сумма, например 0,01, 0,05 или 0,1 доллара. Эти платежи очень малы, но происходят очень часто. Данные Circle за последние девять месяцев показывают 140 миллионов транзакций со средним платежом всего 0,31 доллара — это классическая характеристика рынка микроплатежей.
Проблема в том, что когда AI-агенты постоянно зарабатывают — будь то предоставляя услуги пользователям или участвуя в распределенных вычислительных сетях — на их счетах накапливаются средства. Эти деньги не могут оставаться вечно в движении. Любой рациональный субъект экономики задумается: что делать с неиспользуемыми средствами?
Это и есть отправная точка перехода AI-агента от «плательщика» к «владельцу активов».
В традиционной финансовой системе физические и юридические лица кладут временно свободные деньги в банки, покупают денежные фонды или краткосрочные государственные облигации, чтобы получать доход. AI-агенты нуждаются в такой же возможности — не для спекуляций, а для оптимизации своей экономической модели. Постоянное наличие на счету USDC для платежей — необходимость, но если часть средств простаивает, это означает потерю возможностей. Автоматическая покупка через протокол короткосрочных американских облигаций или токенизированных фондов, а при необходимости — автоматический выкуп, повышают «операционную эффективность».
Еще дальше — если AI-агенту нужно резервировать средства для долгосрочной работы или хеджировать колебания газовых сборов (gas fees), он может потребовать распределения активов по разным уровням риска. Тогда он перестает быть просто «плательщиком» и становится «инвестором» — пусть даже это всего лишь код.
Circle решает задачу превращения AI-агента в «плательщика». Чтобы сделать их «инвесторами», нужна другая инфраструктура.
2. RWA и AI-агенты: двунаправленный процесс
За последние годы Circle построил три уровня возможностей.
Первый — выпуск стабильных монет и сеть ликвидности. По данным Circle, к концу 2025 года объем обращения USDC достиг 75,3 миллиарда долларов, рост за год — 72%, доля в торговле стабильными монетами — около 50%. Это обеспечивает доступный ценностный носитель для платежей AI.
Второй — эффективная сеть расчетов на блокчейне. В августе 2025 года Circle запустил цепочку Arc, специально предназначенную для институциональных финансовых услуг. В марте 2026 года — систему Nanopayments, которая агрегирует тысячи мелких платежей вне цепи и периодически объединяет их в транзакции на блокчейне, снижая издержки для разработчиков до нуля. Тестовая сеть поддерживает 12 EVM-совместимых цепочек, включая Arbitrum, Avalanche, Base, Ethereum. Протокол x402 позволяет сайтам и API при ответе на запрос сразу отправлять HTTP 402 — платежный запрос, интегрированный прямо в интернет-запрос.
Третий уровень — подключение к традиционной финансовой системе. Circle Payments Network (CPN) связывает банки, платежных провайдеров, международные клиринговые центры и корпоративных клиентов. По состоянию на февраль 2026 года в сеть вошли 55 финансовых учреждений, объем транзакций — около 5,7 миллиарда долларов в год. В феврале этого года добавлены системы прямых платежей в местных валютах и стабильных монетах в Азии, на Ближнем Востоке и других регионах.
Эти три уровня формируют «платежную инфраструктуру» экономики AI-агентов. Но для полноценной экономики необходима «инфраструктура управления активами» — и именно в этой области RWA может сыграть ключевую роль.
Токенизация реальных активов (RWA) в последние годы в основном шла по пути «отображения» традиционных финансовых активов на блокчейне. По данным Defillama, к июню 2025 года общий заблокированный объем (TVL) RWA достиг 12,5 миллиарда долларов, за год вырос более чем вдвое. Глобальные крупные банки, такие как Citi и Standard Chartered, исследуют применение RWA в расчетах, управлении активами и трансграничных операциях.
Но чтобы интегрировать RWA в экономику AI-агентов, необходимо провести «родную для AI» трансформацию. Это не просто перенос активов на блокчейн, а превращение их в такие, которые «может понять и с которыми может торговать AI».
Первое — стандартизация данных. Проекты вроде Ondo Finance работают над структурированием информации о потоках наличности, юридических условиях, рейтингах рисков — в машиночитаемый формат. В июле 2025 года Ondo стала первым проектом, предложившим токенизированные американские государственные облигации для глобальных инвесторов, что было отмечено в белом документе рабочей группы по цифровым активам при президенте США.
Второе — логика, программируемая в коде. Правила дивидендов, выплат процентов, обратных выкупов и расчетов записываются в смарт-контракты и автоматически исполняются. Взаимодействие AI-агентов с активами становится «без доверия» — не нужно верить контрагенту, достаточно доверять коду.
Третье — фрагментация ликвидности. После токенизации RWA могут быть разделены на очень мелкие части — например, облигации по 0,01 доллара или доли недвижимости по 0,1 квадратного метра. Это важно для мелких инвестиций AI-агентов. Микроплатежи уже доказали свою техническую реализуемость, и аналогичный подход можно применить к микровложениям.
Примером служит подразделение JPMorgan — Kinexys. В мае 2025 года на тестовой сети Ondo Chain было проведено первое публичное торгование токенизированными американскими облигациями через фонд Ondo Finance (OUSG), с расчетами через инфраструктуру Chainlink. Сделка реализована по модели «доставка против платежа» (DvP), что обеспечивает одновременную передачу актива и платежа. В настоящее время подразделение JPMorgan Kinexys ежедневно обрабатывает свыше 2 миллиардов долларов транзакций и с момента основания обеспечило номинальную стоимость сделок более чем на 1,5 триллиона долларов.
Этот пример важен тем, что показывает соединение RWA с инфраструктурой институциональных расчетов. В будущем в экономике AI-агентов участниками сделок могут стать не только банки, но и AI-агенты, а объем сделок — не миллионы, а доллары. Но логика останется той же — передача ценности и хранение ценности должны быть бесшовно связаны.
3. Вне платежных сетей — есть ли место для новых идей?
Если связать все вышесказанное, появляется полноценная замкнутая цепочка:
AI-агент по генерации контента, обслуживая нескольких клиентов, накапливает на счету значительный баланс USDC. В его протоколе заложены правила управления средствами: при превышении остатка 1000 USDC, часть автоматически переводится через RWA-агрегатор и распределяется между тремя токенизированными фондами короткосрочных облигаций и одним зеленым энергетическим фондом. Когда в какой-то месяц спрос клиентов снижается, а баланс нужно пополнить, протокол автоматически выкупает часть RWA и возвращает USDC для текущих нужд.
В этом процессе AI-агент выполняет действия: мониторит баланс, оценивает риски и доходность активов, осуществляет покупку и продажу, регистрирует транзакции для аудита. Все автоматизировано — без участия человека.
Еще пример: AI-туристический агент бронирует билеты и отели, а пользователь переводит на его счет USDC как бюджет. В ожидании рейса агент отслеживает появление на рынке микрополисов страховых продуктов на основе задержек рейсов. Он использует часть USDC, лежащую в резерве, для автоматической покупки микроскопической доли страховки. Когда рейс задерживается, страховой продукт по правилам автоматически активирует выплату, и баланс агента увеличивается.
Все эти сценарии реализуемы благодаря существующим технологиям: USDC — носитель стоимости, Nanopayments — для микроплатежей, протокол x402 — для интеграции платежей в интернет-запросы, токенизированные облигации — на платформах вроде Ondo Chain, механизм DvP — проверен JPMorgan. Осталось только объединить их — связать платежный слой, слой активов и слой сделок, чтобы AI-агенты могли обращаться к этим функциям как к API.
Глава исполнительного комитета стандартизации Web3.0 в Гонконге Ли Мин отметил: «Мы хотим найти стандартную точку входа для Web3.0, чтобы связать экосистему RWA». Для экономики AI-агентов эта точка — именно соединение платежей и активов.
4. Старые проблемы нового мира: риски и ответственность
Конечно, между сегодняшними платежами AI и будущим управлением активами есть много препятствий.
Первое — проблема достоверности данных. Вне цепи находятся активы RWA, их состояние, стоимость и риски — и эти сведения должны надежно передаваться в цепь. Если AI-агент полагается на ошибочные или поддельные данные, его инвестиционные решения будут ошибочны. В отчете «Исследование развития индустрии RWA» совместно опубликованном Web3.0-ассоциацией Гонконга указывается, что для масштабируемого внедрения активов необходимо обеспечить стабильность стоимости, четкое юридическое закрепление прав и возможность верификации данных вне цепи.
Второе — риск модели AI-агента. Даже при наличии точных данных, логика инвестирования может ошибаться. Кто несет ответственность за ошибочные решения? Человек, протокол или сам AI-агент? В юридической и регуляторной сферах пока нет однозначных ответов.
Третье — риск ликвидности. Торговля RWA на цепи значительно менее ликвидна, чем основные криптовалюты. Некоторые активы могут иметь низкую ликвидность. Если множество AI-агентов одновременно захотят вывести свои доли из одного фонда RWA, смогут ли они это сделать без проблем? Неизвестно.
Четвертое — регуляторные различия. В разных странах отношение к RWA разное, и один и тот же актив в разных юрисдикциях может иметь разные правовые статусы. AI-агентам нужно уметь распознавать и учитывать эти различия, что требует высокой интеллектуальной способности.
Пятое — безопасность технологий. Уязвимости смарт-контрактов, атаки на мосты между цепочками, утечка приватных ключей — все эти риски не исчезнут, потому что сделка автоматизирована. И наоборот, скорость и масштаб злоупотреблений могут превзойти человеческие операции.
Итог
Возвращаясь к начальным данным: 400 тысяч AI-агентов, 140 миллионов транзакций, 43 миллиона долларов.
Эти цифры важны не сами по себе — по сравнению с ежегодным объемом платежей в триллионы долларов у человека, 43 миллиона — ничто. Но они показывают направление: машины становятся самостоятельными субъектами экономики, обладающими доходами, счетами и платежными возможностями.
И когда у машин появятся доходы, у них возникнет потребность в управлении активами. Это не фантазия — это естественный путь развития AI-агентов.
Circle создает «платежную нервную систему» будущего — чтобы AI-агенты могли эффективно и с минимальными затратами передавать ценность. А RWA — это «накопительная система» этого мира, позволяющая AI-агентам управлять своими активами так же легко, как управляют своим кодом.
Если предположение верно, то сегодня участникам рынка RWA стоит задать себе вопрос: готовы ли ваши продукты к тому, чтобы их оценивали, выбирали и держали в портфеле 40 тысяч AI-агентов, а после 140 миллионов платежей — к управлению активами этих агентов?
