Kontynuacja analizy: Od narracji do konkretnych tokenów
W poprzednim artykule płatności miedzy agentami AI zastanawialiśmy się, czy płatności między agentami AI to kolejna „gorąca narracja” krypto, czy rzeczywista rewolucja. Po głębszej analizie rynku i projektów, które pozycjonują się w tej przestrzeni, czas przejść od teorii do praktyki i odpowiedzieć na kluczowe pytanie: jeśli trend AI-to-AI się potwierdzi, które projekty crypto mają największy potencjał?
Davos 2026: Kiedy wizja staje się planem działania
Podczas tegorocznego Forum Ekonomicznego w Davos Changpeng Zhao przewidział, że kryptowaluty staną się domyślną walutą dla agentów sztucznej inteligencji. To nie było luźne spekulowanie. CZ argumentował, że blockchain stanie się najbardziej naturalnym interfejsem technicznym dla agentów AI, a gdy technologia osiągnie poziom pozwalający na autonomiczne rezerwacje i płatności, wszystkie transakcje będą przepływać przez kryptowaluty.
Równolegle ogłoszono protokół Agent Payments Protocol (AP2) prowadzony przez Google, który ma bezpiecznie uwierzytelniać i walidować uprawnienia agentów do dokonywania transakcji. To już nie jest science fiction – to infrastruktura w budowie.
Moja top 5: Projekty gotowe na AI-to-AI payments boom
Po przeanalizowaniu ekosystemu, oto projekty, które moim zdaniem mają największy potencjał w przypadku realizacji scenariusza płatności między agentami:
1. TAO (Bittensor)
Dlaczego fundamentalne: Bittensor to zdecentralizowany rynek dla modeli AI, gdzie agenty mogą kupować i sprzedawać dostęp do specjalistycznych modeli w czasie rzeczywistym. To dosłownie infrastruktura stworzona pod AI-to-AI commerce.
Przypadek użycia: Agent zajmujący się analizą prawną potrzebuje specjalistycznego modelu do wykrywania klauzul abuzywnych. Zamiast trenować własny model, płaci TAO innemu agentowi, który już ma tę kompetencję.
Dlaczego wyprzedza konkurencję: Jest już działającym marketplace’em z aktywną siecią węzłów i modelami. Gdy płatności AI-to-AI eksplodują, TAO ma przewagę first-mover w tym konkretnym segmencie.
2. VIRTUAL
Dlaczego teraz: Agenci AI stali się głównym tematem w Davos, z Prosus wdrażającym 30,000 agentów i przewidując firmy zarządzane przez agentów w ciągu pięciu lat. VIRTUAL pozycjonuje się jako platforma do tworzenia i monetyzacji AI agentów.
Przypadek użycia: Firma tworzy specjalistycznego agenta do customer service, który automatycznie integruje się z innymi agentami (płatności, CRM, analytics) i rozlicza mikrotransakcje za każdą interakcję.
Momentum rynkowe: Jesteśmy w momencie, gdy agenty przechodzą z fazy POC do produkcji. VIRTUAL trafia idealnie w ten timing.
3. RENDER
Dlaczego infrastruktura wygrywa: Na Davos Microsoft CEO Satya Nadella stwierdził, że energia i infrastruktura będą kluczowym czynnikiem określającym zwycięzców w wyścigu AI. Agenty AI potrzebują mocy obliczeniowej.
Przypadek użycia: Agent generujący obrazy dla e-commerce płaci RENDER za dostęp do GPU w chmurze, dokładnie wtedy gdy ich potrzebuje, w modelu pay-per-use.
Defensywny moat: Bez względu na to, który protokół płatności wygra, agenty będą potrzebować GPU. RENDER to fundamentalna warstwa infrastruktury.
4. STARKNET (STRK)
Poufność + skala: Płatności między agentami będą wymagały miliardów mikrotransakcji dziennie. Ethereum mainnet tego nie udźwignie. Potrzeba Layer 2 z zero-knowledge proofs dla prywatności biznesowej.
Przypadek użycia: Korporacyjny agent AI dokonuje tysięcy transakcji dziennie, kupując dane, APIs i usługi. StarkNet pozwala na to z minimalnymi opłatami i bez ujawniania detali transakcji konkurencji.
Technologia: ZK-rollups to najbardziej eleganckie rozwiązanie problemu skalowalności i prywatności jednocześnie.
5. NEAR
Dlaczego szybkość: Agenty AI działają w milisekundach. Finalizacja transakcji w 15 sekund (Ethereum) to wieczność. NEAR oferuje ~1 sekundę finalizacji.
Przypadek użycia: Trading agent potrzebuje kupić dane rynkowe z innego agenta i wykonać transakcję w oknie arbitrażu. Każda sekunda to stracony profit.
Developer experience: NEAR ma jedną z najlepszych UX dla deweloperów budujących aplikacje z AI agents.
Inne projekty z tego kręgu warte wspomnienia
ASI Alliance (FET, AGIX, OCEAN) – Fuzja trzech projektów AI crypto tworzy największy ekosystem dla autonomous agents. Ryzykowne, ale jeśli się uda, potencjał największy.
INJ (Injective) – DeFi + AI agents to naturalny match. Wyobraź sobie agenty automatycznie zarządzające portfelami i handlujące na DEX-ach.
Ryzyka i wyzwania
Nie pozwólmy się ponieść euforii. Każdy z tych projektów niesie ryzyko:
Ryzyko techniczne: Czy blockchain rzeczywiście udźwignie miliardy transakcji? Może tradycyjny fintech + APIs jest lepszym rozwiązaniem?
Ryzyko regulacyjne: W Davos pojawiły się dyskusje o potrzebie runtime governance dla multi-agent systemów. Autonomiczne agenty z dostępem do funduszy to regulacyjny koszmar.
Ryzyko adopcji: Czy rzeczywiście zaufają płatnościom między agentami? Czy nie wolą kontrolowanych, scentralizowanych rozwiązań?
Ryzyko konkurencji: OpenAI, Google, Microsoft mogą stworzyć własne zamknięte ekosystemy płatności AI-to-AI, omijając całkowicie crypto.
Timing: Jesteśmy w fazie wczesnej adopcji. W 2025 roku AI agents weszły do płatności i zmieniły kwestię kontroli, ale masowa adopcja to prawdopodobnie 2026-2027.
Finalna myśl
Płatności AI-to-AI to nie jest pytanie „czy”, ale „kiedy” i „na jakiej infrastrukturze”. Projekty, które wygrają, to te które:
- Rozwiązują realny problem (skalowanie, prywatność, szybkość)
- Mają gotowy produkt, który przejdzie adopcję do masowego użycia
- Budują długoterminowe partnerstwa z firmami i instytucjami
Disclaimer: To nie jest porada inwestycyjna. DYOR. Rynek crypto jest ekstremalnie ryzykowny i zmiennym. Inwestuj tylko to, na czego stratę możesz sobie pozwolić.
