1.38億筆鏈上交易:AI Agent如何用「被遺忘的402代碼」實現自主支付?

一份被遺忘了三十年的HTTP狀態碼402,如今正成為機器經濟的收銀台。Chainalysis報告顯示,截至2026年9月,透過x402協議完成的AI Agent支付交易累計超過1.65億筆,總金額突破5000萬美元,每秒約有5筆鏈上支付發生,單筆金額多在0.01至10美分之間。

x402協議的運作機制簡單直接:當AI Agent請求API時,服務端若要求付費便回傳402狀態碼及價格資訊,Agent錢包自動簽名並完成鏈上USDC結算。這套流程無需註冊帳戶或API密鑰,穩定幣的低成本結算使「按次計費」模式首次可行。

從消費場景分析,模型推理佔最大比例,美國錢包貢獻88.1%;數據與搜索API次之;來自中國的錢包則在程式碼審計(佔90%)與金融情報(佔46.7%)類別表現突出,反映美國Agent傾向「生產端」消費,中國Agent則偏向「分析端」。

用戶行為出現顯著轉變:錢包從創建到首筆支付的時間由73天縮短至18分鐘,充值後一小時內消費的比例從4%躍升至67%,顯示x402已從實驗工具蛻變為Agent工作流的預設支付層。支付金額結構也從小型試探轉向單筆超過1美元的重度服務採購。

這條賽道吸引眾多科技巨頭押注:AWS整合了Agent Core Payments、Coinbase與AWS共同發起x402 Foundation、Cloudflare內建原生支援、Google與Visa也相繼跟進。這份支持者名單顯示產業對「機器經濟支付標準」的共識浮現。

儘管目前5000萬美元的總金額在加密市場中微不足道,但其增長軌跡與早期DeFi相似。AI Agent數量指數成長,而傳統支付系統無法滿足機器自主付款的需求,穩定幣結合x402恰好填補了這個基礎設施空白——這可能是加密貨幣首個不依賴投機的大規模應用場景。

總結

作者:小餅

一個被HTTP協議遺忘了三十年的狀態碼,正在成為機器經濟的收銀台。

Chainalysis 10月14日發佈的北美加密市場報告披露了一組數據:截至2026年9月,Coinbase旗下Base鏈上通過x402協議完成的AI Agent支付交易累計超過1.38億筆。加上Solana等其他鏈,x402生態的總交易量已經突破1.65億筆,支付金額超過5000萬美元。

這些交易中,87%的單筆金額在0.01美分到10美分之間。最常見的支付區間是1到10美分。

換一種方式理解:每秒鐘大約有5筆AI Agent的鏈上支付在發生,每筆花費可能還不到一根棒棒糖的價格。

一個狀態碼的復活

故事要從HTTP 402說起。

1997年,HTTP/1.1標準定義了一個狀態碼「402 Payment Required」,設想未來的網絡服務可以用它要求訪問者先付費、再獲取內容。但當時沒有任何支付基礎設施能支撐網頁級別的小額付費,這個狀態碼被標註為「保留供將來使用」,一擱就是二十多年。

2025年5月,Coinbase把它撿了回來。x402協議的設計非常直接:當AI Agent向一個API發送請求,如果服務端要求付費,就返回402狀態碼,附帶價格、收款地址和支持的代幣。Agent的錢包自動簽名、鏈上結算、獲得訪問權限。整個過程不需要註冊賬戶,不需要API Key,不需要人類審批。

一個HTTP請求,一筆USDC轉賬,一次數據交換。三步完成一筆機器對機器的商業交易。

這個機制之所以能跑起來,是因為穩定幣把結算成本壓到了足夠低。用Visa刷一筆0.03美元的交易,手續費可能比交易本身還貴。但在Base上用USDC結算,成本不到一美分。當單筆交易可以小到一美分的百分之一,整個「按次計費」的商業模式就變得可行了。

AI Agent在買什麼

Chainalysis的報告拆解了這1.38億筆交易背後的消費場景,幾個類別浮出水面:

模型推理(Inference)是最大的單一品類。AI Agent調用大語言模型的API,按token付費。一次問答可能花費0.02美元,一次代碼生成可能花0.08美元。美國錢包貢獻了模型推理支付的88.1%,這和美國頭部模型服務商(OpenAI、Anthropic、Google)的市場地位一致。

數據和搜索API緊隨其後。Agent為獲取實時數據付費:價格行情、鏈上分析、新聞摘要、學術論文檢索。這類支付的地理分佈更均勻,美國錢包佔23.2%。

代碼審計和安全分析是一個意外的亮點。来自中國的錢包貢獻了這個類別約90%的交易量,主力是AgentLISA,一個智能合約自動審計服務。Agent把合約代碼提交上去,用USDC按次付費獲取審計報告。

金融情報與市場數據也在快速增長。中國錢包在這個類別佔46.7%,美國錢包佔比反而不高。這可能反映了一個現實:中國的AI應用開發者在用海外數據服務彌補信息差。

一條隱含的地理分界線浮現了:美國Agent消費偏向「生產端」(推理、生成),中國Agent消費偏向「分析端」(審計、情報)。Chainalysis將中國在推理類目佔比極低(0.1%)歸因於「AI民族主義」:DeepSeek、通義千問等國產開源模型免費可用,不需要通過鏈上支付調用海外商業API。

從投機工具到基礎設施:行為數據的轉變

比交易量更值得關注的是用戶行為的變化。

x402的早期增長很大一部分來自PING,一個要求用x402支付才能鑄造的Meme幣。這波投機帶來了大量錢包湧入,也導致了後續的流量退潮。但退潮之後,留下來的用戶表現出完全不同的行為模式。

Chainalysis追蹤了錢包的「粘性指標」:

首次充值後30天內再次充值的錢包比例,從2025年Q3的70.6%上升到2026年Q2的89.3%。近九成的錢包在充值後一個月內會回來繼續用。

更驚人的是「首次消費時間」的變化。2025年底,錢包從創建到第一筆x402支付的中位數時間是73天。到了2026年Q3,這個數字變成了18分鐘。

充值後一小時內就開始消費的錢包比例,從4%飆升到67%。

這三組數據拼在一起講的是同一件事:x402正在從「開發者試玩的新玩具」變成「Agent工作流裡的默認支付層」。錢包不再是人類好奇心驅動的探索工具,而是程序化部署的基礎設施組件。充進去就花,花完再充,像水電費自動扣款一樣運轉。

支付的金額結構也在發生遷移。2025年初,超過1美元的交易只佔總支付金額的49%;到2026年初,這個比例升到了95%。0.10到1美元之間的交易從佔比46%驟降到4%。Agent們不只是在做「試探性的小額調用」了,它們在為更重、更貴的服務買單:按小時租用GPU、批量採購數據集、訂閱持續更新的金融信息流。

巨頭們都在押注這條賽道

x402之所以值得認真對待,不只是因為鏈上交易量在漲,更因為押注它的名單。

2026年5月,AWS發佈了Bedrock AgentCore Payments,讓在亞馬遜雲上運行的AI Agent原生支持x402支付。開發者選擇Coinbase或Stripe的錢包,充入USDC,Agent就能自主為API調用、MCP服務器訪問和Agent間協作付費。

Coinbase和AWS共同發起了x402 Foundation,Cloudflare是聯合創始成員,並在Workers中內置了x402原生支持。Google將x402集成進了自家的Agent Payments Protocol(AP2)。Visa通過Trusted Agent Protocol(TAP)宣佈支持x402。

OpenAI和AWS聯合發佈了x402支付流的技術指南。Solana基金會為Google Cloud服務搭建了類似的Agent支付方案。

這個名單讀起來不像「加密項目的生態夥伴列表」,更像一份科技產業的基礎設施共識清單。當AWS、Google、Visa、Stripe同時出現在一個協議的支持者名單上,討論的就不再是「加密貨幣能不能主流化」,而是「機器經濟的支付標準是什麼」。

Circle在報告中的表態耐人尋味:穩定幣正在為「機器對機器結算」提供鐵軌(rails),處理那些金額小到信用卡網絡根本不願意碰的交易。貝萊德的Will Su則指出,AI Agent可能創造出一種全新的支付需求:全天候、高頻率、低金額的持續性支付流,這在人類經濟活動中幾乎不存在。

一個仍然微小但不可忽視的數字

需要保持冷靜的是:5000萬美元的總支付金額,分攤到1.65億筆交易上,平均每筆0.3美元。放在加密市場動輒數百億美元日交易量的語境裡,這是一個統計噪音級別的數字。

Agentic.Market上活躍的AI Agent約6.9萬個。這些Agent大多還處於「能跑起來」但離「大規模商業部署」有距離的階段。

但這裡有一個值得注意的結構:x402的增長軌跡和早期的DeFi非常相似。2019年DeFi的TVL不到10億美元,沒有人當回事。三年後鎖倉量峰值超過1800億。重要的不是當前的絕對數字,是增長曲線的形狀和背後的結構性驅動力。

AI Agent的數量在指數級增長,每個Agent都需要自主獲取和支付外部服務。傳統的支付系統(信用卡、銀行轉賬、PayPal)都不是為「機器自主付款」設計的,它們需要人類身份驗證、需要賬戶、需要最低交易金額。穩定幣+x402填補的,是一個現有金融基礎設施完全覆蓋不到的空白地帶。

當你讀到這篇文章的時候,可能已經有幾千個AI Agent在Base上默默完成了又一輪微支付。它們不睡覺,不吃飯,不過週末。它們只是按照代碼的指令,一美分一美分地,在鏈上購買這個世界的數據和算力。

這可能是加密貨幣找到的第一個不依賴投機的大規模使用場景。

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作者:深潮TechFlow

本文為PANews入駐專欄作者的觀點,不代表PANews立場,不承擔法律責任。

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