Von Machine-to-Machine-Abwicklung zu realem Handel

Für $XRP könnte eine neue Phase entstehen, da autonome Software vom Kauf digitaler Ressourcen zur Abwicklung realer kommerzieller Aufgaben übergeht. Chandler Fang, Mitgründer des KI-Agenten-Trust-Startups t54, erläuterte diesen möglichen Übergang in einem X-Post am Aug. 21 und beschrieb eine Agentenökonomie aus Märkten mit unterschiedlichen Zahlungswerten, Frequenzen und Abwicklungsanforderungen.

Bevor er t54 mitgründete, war Fang Produktleiter bei Ripple, nachdem er bei J.P. Morgan Positionen im quantitativen Finanzwesen und im Blockchain-Bereich innehatte. Ripple hat sein Unternehmen inzwischen unterstützt und sich gemeinsam mit Franklin Templeton an einer Seed-Runde über $5 million beteiligt.

Der Hintergrund seiner Argumentation ist ein Ledger, das für Zahlungen in Maschinenmaßstab gebaut wurde: Das XRP Ledger ging 2012 als offenes Zahlungsnetzwerk live und wickelte Transaktionen in Sekunden zu Gebühren im Bruchteil eines Cents ab. Machine-to-Machine-Abwicklung ist dort nicht länger die offene Frage: Agenten haben bereits mehr als a million Transaktionen über das $XRP Ledger bewegt, ohne dass ein Mensch eingriff. Die nächste Frage sei, sagte Fang, wie sich diese Aktivität zu breiterem Handel entwickelt, einschließlich Anwendungen, die im Hintergrund XRPL auswählen. Er schrieb: „This changes how we should think about XRPL adoption.“

Ausgabenregeln könnten Agentenzahlungen neu definieren

Die erste kommerzielle Phase konzentriert sich auf digitale Produkte, die Agenten innerhalb automatisierter Workflows entdecken, kaufen und konsumieren können. Ripple’s XRPL AI Starter Kit, veröffentlicht am June 10, ermöglicht bereits x402-Zahlungen mit $XRP oder Ripple USD ( $RLUSD ) und erlaubt autonomer Software, für Application Programming Interfaces, Rechenressourcen, Model Inference und andere Online-Dienste zu zahlen.

Die nächste Stufe würde Agenten eine begrenzte Ausgabenbefugnis geben, sie zugleich aber verpflichten, von Nutzern festgelegte Budgets, Händlerbeschränkungen und Freigaberegeln einzuhalten. Mastercard’s Agent Pay for Machines-Programm erweitert dieses Modell auf Rechnungen, Rechenkapazität und andere maschinengesteuerte Transaktionen, die Unternehmen ohne menschliche Freigabe für jede einzelne Zahlung abwickeln möchten.

Das Kartennetzwerk eröffnete das Programm am June 10 mit mehr als 30 Startpartnern, darunter Coinbase, Stripe und die Solana Foundation. Ripple schloss sich über RippleX an und brachte Krypto-Abwicklungsrails und traditionelle Zahlungsdienstleister in einen einzigen Rahmen für automatisierte Geschäftskäufe.

Verbraucher und Unternehmen bräuchten Krypto-Wallets sowie Finanztools, die festlegen, was ein Agent kaufen darf, wie viel er ausgeben kann und welche Entscheidungen menschliche Genehmigung erfordern. Händler müssten zugleich Preise, Bestände, Lieferbedingungen und Zahlungsoberflächen in Formaten bereitstellen, die autonome Systeme interpretieren können.

Agenten, die verlässliche Identitäts-, Transaktions- und Rückzahlungsverläufe aufbauen, könnten schließlich finanzielle Spielräume oder Kredit erhalten, statt für jede Aufgabe vorab finanziert zu werden, sagte Fang.

Die Nutzung von $XRP würde von den Abwicklungsanforderungen abhängen

Wachsende Agentenaktivität würde nicht bedeuten, dass jede Suche, jede Richtlinienprüfung oder jeder Preisvergleich zu einer XRPL-Transaktion werden muss. Wiederholte Zahlungen zwischen denselben Parteien könnten XRPL Payment Channels nutzen, wodurch Teilnehmer signierte $XRP-Ansprüche außerhalb des Konsenses austauschen können, bevor sie ihre gemeinsame Verbindlichkeit per Ledger-Transaktion ausgleichen.

Die drei Adoptionsphasen erzeugen unterschiedliche Arbeitslasten, sagte Fang: häufige Zahlungen mit geringem Wert für digitale Dienste, weniger höherwertige Transaktionen für Verbraucher- und Unternehmenshandel sowie tausende interne Aktionen vor einer einzigen Abwicklung bei eingebetteten Agenten. Plattformen könnten Aktivitäten bündeln oder Nettoschulden ausgleichen, statt jeden Schritt im Ledger zu erfassen, fügte er hinzu.

Das Zahlungsasset würde je nach Zweck und Abwicklungsanforderungen der jeweiligen Transaktion variieren. $XRP könnte direkte Zahlungen, Routing oder die endgültige Abwicklung übernehmen, während $RLUSD für bestimmte Käufe einen auf den Dollar lautenden Wert bereitstellen könnte. Bestehende Analysen beschreiben $XRP und $RLUSD als komplementäre XRPL-Funktionen, statt als Konkurrenten um die Abwicklung jeder Transaktion.

XRPL-Adoption könnte unsichtbar werden

Langfristige Akzeptanz könnte Agenten in Treasury-Plattformen, Logistiksysteme und Finanzanwendungen verlagern, ohne dass Nutzer direkt mit XRPL interagieren müssen. Die Software könnte Anbieter vergleichen, Risiken bewerten und die Blockchain-Infrastruktur im Hintergrund auswählen.

Interoperabilität sei, sagte Fang, ein größeres Problem als die Bewegung von Vermögenswerten zwischen Blockchains, da Transaktionen zunehmend in Karten-, Bank- oder institutionellen Systemen beginnen könnten, bevor sie mit blockchainbasierter Abwicklung verbunden werden.

„Long-term adoption does not require every person to open an XRPL wallet or consciously choose a blockchain before completing a task“, erklärte Fang.

Das Transaktionsvolumen allein würde daher nur ein unvollständiges Maß für die Agentenadoption liefern. Aussagekräftigere Indikatoren wären wiederholte Aktivität, Händlerumsätze, die Einhaltung von Ausgabenmandaten, erfolgreiche Lieferung und wirksame Streitbeilegung. Der t54-Mitgründer schloss: „By then, XRPL will not be judged only by whether agents can use it. It will be judged by how much useful economic activity they choose to settle on it.“

Fortschritt werde aus Sicht der Branche weiterhin schrittweise wirken, sagte Fang und verglich das Muster mit dem Erscheinen von ChatGPT, als jahrelange Infrastrukturarbeit erst dann plötzlich erschien, als das Produkt ein breites Publikum erreichte. Er prognostizierte, dass Menschen irgendwann nicht mehr fragen werden, was als agentische Transaktion gilt, sondern schlicht erwarten, dass Agenten ihre Grenzen einhalten, und fügte hinzu, dass die Adoption die Arbeitslast offenlegt, die XRPL als Nächstes skalieren muss.