A16z：5 Cara Blockchain Membantu Infrastruktur Agen AI

null

Penulis: a16z

Terjemahan: Hu Tao, ChainCatcher

Agen kecerdasan buatan dengan cepat beralih dari “sopir samping” menjadi pelaku ekonomi, bahkan kecepatannya melebihi infrastruktur di sekitarnya.

Meskipun agen sekarang dapat menjalankan tugas dan melakukan transaksi, mereka kekurangan metode standar untuk membuktikan identitas, hak akses, dan cara mendapatkan imbalan di berbagai lingkungan. Informasi identitas tidak dapat dibagikan secara lintas platform, metode pembayaran belum diotomatisasi secara default, dan koordinasi pekerjaan dilakukan secara terpisah.

Blockchain menyelesaikan masalah ini di lapisan infrastruktur. Buku besar publik menyediakan kwitansi untuk setiap transaksi, siapa saja dapat melakukan audit. Dompet menyediakan identitas yang dapat dipindahkan oleh pengguna. Stablecoin menawarkan alternatif metode penyelesaian. Ini bukan teknologi masa depan yang jauh. Mereka sudah dapat digunakan sekarang dan dapat membantu pengguna beroperasi layaknya pelaku ekonomi yang sesungguhnya tanpa izin.

1. Identitas Non-Manusia

Kendala utama dalam ekonomi agen saat ini bukanlah kecerdasan, melainkan identitas.

Hanya di industri layanan keuangan, jumlah identitas non-manusia (sistem perdagangan otomatis, mesin risiko, model penipuan) sudah sekitar 100 kali lebih banyak daripada karyawan manusia. Dengan penerapan besar kerangka kerja agen modern (menggunakan alat LLM, alur kerja otonom, orkestrasi multi-agen), rasio ini akan terus meningkat di berbagai sektor.

Namun, agen-agen ini sebenarnya masih belum memiliki rekening bank. Mereka dapat berinteraksi dengan sistem keuangan, tetapi cara interaksinya kurang portabel, dapat diverifikasi, dan bukan secara default dipercaya. Mereka kekurangan metode standar untuk membuktikan hak akses, tidak dapat beroperasi secara independen di berbagai platform, dan tidak dapat bertanggung jawab atas tindakan mereka.

Yang saat ini hilang adalah lapisan identitas umum—seperti protokol SSL untuk agen—yang dapat menstandarkan koordinasi di berbagai platform. Meski sudah ada upaya signifikan, metode yang ada masih bersifat fragmentaris: satu sisi adalah tumpukan yang terintegrasi vertikal dan berorientasi fiat; sisi lain adalah standar terbuka asli kriptografi (seperti x402 dan proposal identitas agen yang sedang berkembang); serta kerangka pengembang seperti ekstensi MCP (Model Context Protocol) yang berusaha menjembatani identitas di lapisan aplikasi.

Belum ada satu metode yang diadopsi secara luas dan dapat saling beroperasi, sehingga satu agen dapat membuktikan kepada agen lain: siapa dia, apa yang diizinkan untuk dilakukan, dan bagaimana mendapatkan imbalan. Inilah inti dari KYA (Know Your Agent, Kenali Agen Anda).

Seperti manusia yang bergantung pada riwayat kredit dan KYC (Know Your Customer), agen juga membutuhkan bukti berisi tanda tangan kriptografi yang mengikat agen dengan pemberi kuasa, hak akses, batasan, dan reputasi mereka. Blockchain menyediakan lapisan koordinasi netral untuk semua ini: identitas yang dapat dipindahkan, dompet yang dapat diprogram, dan bukti yang dapat diverifikasi yang dapat dipahami di aplikasi chat, API, dan pasar.

Kami sudah melihat munculnya implementasi awal: registri agen di blockchain, dompet asli yang menggunakan USDC sebagai agen, standar ERC untuk “agen minimal kepercayaan”, serta toolkit pengembang yang menggabungkan identitas dengan pembayaran terintegrasi dan kontrol penipuan.

Namun, sebelum standar identitas umum muncul, pedagang masih akan memblokir agen di firewall mereka.

2. Tata Kelola Sistem Operasi Kecerdasan Buatan

Agen mulai mengoperasikan sistem yang sesungguhnya, menimbulkan beberapa masalah baru.

Intinya adalah siapa yang benar-benar mengendalikan semuanya. Bayangkan dalam sebuah komunitas atau perusahaan, sistem kecerdasan buatan bertanggung jawab mengoordinasikan sumber daya utama, baik distribusi dana maupun manajemen rantai pasok. Bahkan jika orang voting untuk mengubah kebijakan, jika lapisan AI dasar dikendalikan oleh satu vendor, dan vendor tersebut dapat mengirim pembaruan model, menyesuaikan batasan, atau membatalkan keputusan, kekuasaan itu sangat rapuh. Lapisan tata kelola formal mungkin terdesentralisasi, tetapi lapisan operasional tetap terpusat; siapa yang mengendalikan model, akhirnya mengendalikan hasilnya.

Ketika agen mengambil peran tata kelola, mereka memperkenalkan lapisan ketergantungan baru. Secara teori, ini bisa memudahkan penerapan demokrasi langsung: setiap orang bisa memiliki perwakilan AI yang bertugas memahami proposal kompleks, menimbang pro dan kontra, serta memberikan suara sesuai preferensinya.

Namun, visi ini hanya bisa terwujud jika agen-agen ini benar-benar bertanggung jawab kepada rakyat yang mereka wakili, dapat digunakan secara umum di berbagai penyedia layanan, dan secara teknis dibatasi untuk mengikuti instruksi manusia. Jika tidak, sistem yang tampaknya demokratis ini sebenarnya didorong oleh perilaku model yang tidak transparan, yang sebenarnya tidak dapat dikendalikan oleh siapa pun.

Jika saat ini agen dibangun dari sejumlah model dasar, kita perlu metode untuk membuktikan bahwa perilaku agen sesuai dengan kepentingan pengguna, bukan kepentingan perusahaan pembuat model. Ini mungkin memerlukan lapisan-lapisan jaminan kriptografi: (1) dari data pelatihan, proses fine-tuning, atau reinforcement learning yang digunakan untuk membangun model; (2) prompt dan instruksi spesifik yang mengendalikan agen; (3) catatan perilaku agen di dunia nyata; dan (4) jaminan yang dapat diandalkan bahwa setelah deployment, penyedia tidak dapat mengubah instruksi atau melatih ulang agen sehingga beroperasi tanpa sepengetahuan pengguna. Tanpa jaminan ini, tata kelola agen akhirnya akan bergantung pada pihak yang mengendalikan bobot model.

Di sinilah peran cryptocurrency. Jika pengambilan keputusan kolektif dicatat di blockchain dan dieksekusi otomatis, sistem AI dapat diminta menjalankan hasil yang telah diverifikasi. Jika agen memiliki identitas kriptografi dan log eksekusi yang transparan, orang dapat memeriksa apakah agen tersebut mematuhi aturan. Apalagi, jika lapisan AI dimiliki dan dapat dipindahkan oleh pengguna, bukan dikunci di satu platform, maka perusahaan mana pun tidak bisa mengubah aturan melalui pembaruan model.

Pada akhirnya, tata kelola sistem AI adalah tantangan infrastruktur, bukan kebijakan. Otoritas sejati bergantung pada kemampuan membangun mekanisme penegakan yang dapat dieksekusi di dalam sistem itu sendiri.

3. Mengisi Kekosongan Sistem Pembayaran Tradisional untuk Perusahaan Berbasis AI Asli

Agen AI mulai melakukan pembelian—pengambilan data web, sesi browser, pembuatan gambar—dan stablecoin menjadi lapisan penyelesaian alternatif untuk transaksi ini. Sementara itu, pasar baru yang berorientasi agen sedang terbentuk. Misalnya, pasar MPP dari Stripe dan Tempo, yang menggabungkan lebih dari 60 layanan khusus untuk agen AI. Dalam minggu pertama peluncuran, mereka memproses lebih dari 34.000 transaksi, biaya rendah hingga 0,003 dolar AS, dan stablecoin menjadi salah satu metode pembayaran default.

Perbedaannya terletak pada cara akses layanan ini. Tidak ada halaman checkout. Agen membaca skema, mengirim permintaan, membayar, dan menerima output dalam satu pertukaran. Mereka mewakili jenis “penjual tanpa kepala”: hanya satu server, satu set endpoint, dan harga per panggilan. Tidak ada antarmuka pengguna—baik toko maupun tim penjualan.

Jalur pembayaran yang memungkinkan hal ini sudah ada. Coinbase x402 dan MPP menggunakan pendekatan berbeda, tetapi keduanya menyisipkan pembayaran langsung ke dalam permintaan HTTP. Visa juga mengembangkan jalur serupa dengan menyediakan alat CLI yang memungkinkan pengembang melakukan pengeluaran dari terminal, dan pedagang menerima stablecoin secara instan di backend.

Data saat ini masih dalam tahap awal. Setelah menyaring aktivitas non-organik seperti wash trading, x402 memproses sekitar 1,6 juta dolar AS per bulan dalam pembayaran yang didorong agen, jauh di bawah laporan Bloomberg sebesar 24 juta dolar (mengutip data dari x402.org). Tetapi infrastruktur pendukung berkembang pesat: Stripe, Cloudflare, Vercel, dan Google sudah mengintegrasikan x402 ke platform mereka.

Alat pengembang menyimpan peluang besar. Kemunculan Vibe Coding memperluas komunitas pengembang perangkat lunak dan memperbesar pasar alat pengembang. Perusahaan seperti Merit Systems berusaha membangun solusi masa depan, meluncurkan AgentCash—dompet CLI dan platform pasar yang terhubung dengan protokol MPP dan x402. Produk ini memungkinkan agen menggunakan stablecoin dari satu akun untuk membeli data, alat, dan fitur yang dibutuhkan. Misalnya, agen tim penjualan cukup panggil satu endpoint untuk mengakses data dari Apollo, Google Maps, dan Whitepages guna memperkaya informasi prospek, tanpa meninggalkan antarmuka baris perintah.

Alasan utama agen ini cenderung menggunakan pembayaran kripto (dan solusi berbasis kartu yang sedang berkembang) adalah beberapa hal. Pertama, underwriting. Ketika pemroses pembayaran terhubung ke pedagang, mereka menanggung risiko pedagang tersebut. Pedagang tanpa situs web atau badan hukum, seperti agen tanpa kepala, sulit diasuransikan oleh pemroses tradisional. Kedua, stablecoin di jaringan terbuka dapat diprogram tanpa izin: siapa saja bisa membuat endpoint mendukung pembayaran tanpa perlu mengintegrasikan pemroses pembayaran atau menandatangani perjanjian pedagang.

Model ini pernah kita lihat sebelumnya. Setiap perubahan model bisnis akan melahirkan sekelompok pedagang baru, dan sistem yang ada awalnya sulit melayani mereka. Perusahaan yang membangun infrastruktur ini tidak mengandalkan pendapatan bulanan sebesar 1,6 juta dolar, melainkan berinvestasi pada potensi pendapatan saat agen menjadi pembeli default.

4. Menetapkan Ulang Kepercayaan dalam Ekonomi Agen

Selama 300.000 tahun, kognisi manusia menjadi hambatan utama kemajuan. Kini, AI menurunkan biaya marginal eksekusi ke nol. Ketika sumber daya langka menjadi melimpah, faktor pembatas pun bergeser. Ketika kecerdasan menjadi murah, apa yang menjadi mahal? Verifikasi.

Dalam ekonomi agen, batasan nyata dari pertumbuhan adalah keterbatasan naluri biologis kita—kemampuan kita untuk mengaudit dan menilai keputusan mesin. Throughput agen sudah jauh melampaui kapasitas pengawasan manusia. Karena biaya pengawasan tinggi dan kegagalan membutuhkan waktu untuk terdeteksi, pasar cenderung mengurangi investasi dalam pengawasan. “Kolaborasi manusia-mesin” dengan cepat menjadi kenyataan yang tampaknya tidak mungkin.

Namun, menyebarkan agen yang tidak diverifikasi membawa risiko berlapis. Sistem akan secara kejam mengoptimalkan indikator “agen”, sambil secara diam-diam menyimpang dari niat manusia, menciptakan ilusi produktivitas palsu dan menutupi akumulasi utang AI yang besar. Untuk mengamankan ekonomi yang dipercayakan kepada mesin, kepercayaan tidak bisa lagi bergantung pada audit manusia—harus tertanam secara langsung dalam arsitektur.

Ketika siapa saja bisa menghasilkan konten secara gratis, sumber yang dapat diverifikasi menjadi sangat penting—mengetahui asal-usul konten dan kepercayaannya. Blockchain, serta sistem otentikasi di blockchain dan identitas digital terdesentralisasi, mengubah batas ekonomi dari keamanan. AI tidak lagi dianggap sebagai kotak hitam, melainkan memiliki riwayat yang jelas dan dapat diaudit.

Seiring semakin banyak agen AI yang mulai saling bertransaksi, mekanisme penyelesaian dan sistem pelacakan asal-usul menjadi tak terpisahkan. Sistem transfer dana—seperti stablecoin dan smart contract—juga dapat membawa kwitansi kriptografi yang merekam siapa melakukan apa, dan siapa yang harus bertanggung jawab jika terjadi masalah.

Kelebihan manusia terus meningkat: dari menemukan kesalahan kecil, merumuskan strategi, hingga bertanggung jawab atas kegagalan. Keunggulan yang bertahan adalah mereka yang dapat mengenkodekan dan mengasuransikan output, serta bertanggung jawab jika terjadi kegagalan.

Tanpa verifikasi, skala yang besar adalah risiko yang akan terus menumpuk seiring waktu.

5. Menjaga Kendali Pengguna

Selama puluhan tahun, lapisan abstraksi terus mengubah cara pengguna berinteraksi dengan teknologi. Bahasa pemrograman mengabstraksi kode mesin. Antarmuka baris perintah digantikan oleh GUI, lalu berkembang ke aplikasi mobile dan API. Setiap perubahan menyembunyikan kompleksitas di bawahnya, tetapi pengguna tetap mengendalikan gambaran besar.

Dalam dunia agen, pengguna menentukan hasil, bukan tindakan, dan sistem memutuskan bagaimana mewujudkan hasil tersebut. Agen tidak hanya mengabstraksi cara menyelesaikan tugas, tetapi juga siapa yang melaksanakan tugas itu. Setelah pengguna mengatur parameter awal, mereka mundur ke belakang, dan sistem berjalan sendiri. Peran pengguna beralih dari berinteraksi menjadi mengawasi; kecuali ada intervensi, sistem secara default dalam keadaan “aktif”.

Ketika pengguna mempercayakan lebih banyak tugas kepada agen, muncul risiko baru: input yang tidak jelas dapat menyebabkan agen bertindak berdasarkan asumsi yang salah tanpa sepengetahuan pengguna; kerusakan mungkin tidak dilaporkan, sehingga tidak ada jalur diagnosis yang jelas; persetujuan sekali bisa memicu alur kerja multi-langkah yang tidak diduga siapa pun.

Teknologi kriptografi berperan di sini. Inti dari kriptografi adalah meminimalkan kepercayaan buta. Ketika pengguna menyerahkan lebih banyak keputusan kepada perangkat lunak, sistem agen memperlihatkan masalah ini secara lebih nyata dan menuntut desain sistem yang lebih ketat—kita perlu menetapkan batasan yang lebih jelas, meningkatkan transparansi, dan memberikan jaminan yang lebih kuat terhadap fungsi sistem ini.

Untuk mengatasi tantangan ini, muncul alat kriptografi native generasi berikutnya. Contohnya, Delegation Toolkit dari MetaMask, AgentKit dan dompet agen dari Coinbase, serta AgentCash dari Merit Systems—kerangka kerja delegasi berbasis scope yang memungkinkan pengguna mendefinisikan operasi yang dapat dan tidak dapat dilakukan agen di tingkat kontrak pintar. Selain itu, arsitektur berbasis niat seperti NEAR Intents (yang sejak kuartal keempat 2024, telah mencatat volume transaksi lebih dari 15 miliar dolar di DEX () memungkinkan pengguna menetapkan hasil yang diharapkan—misalnya “bridge token dan staking”—tanpa harus menentukan cara spesifiknya.

***

AI menurunkan biaya skala secara besar-besaran, tetapi membangun kepercayaan menjadi sulit. Cryptocurrency dapat secara massal merekonstruksi kepercayaan.

Infrastruktur internet sedang dibangun, di mana individu dapat langsung berpartisipasi dalam aktivitas ekonomi. Masalahnya sekarang adalah apakah infrastruktur ini dirancang untuk mencapai transparansi maksimal, akuntabilitas, dan kendali pengguna, atau justru dibangun di atas sistem yang sejak awal tidak cocok untuk pelaku non-manusia.