AI 智能体完成了 1.38 亿笔加密货币支付，它们都买了什么？

在Chainalysis的2026年北美研究中，Base上记录了超过1.38亿笔x402支付。数量很大；典型支付金额很小。一些软件购买数据、代码检查和AI模型访问权限，而早期活动包括一种投机性代币铸造，产生了交易，但并未证明存在持久的服务经济。更具揭示性的数据涉及那些会返回、充值并向指定类别提供商付款的钱包。

10月14日的Chainalysis研究列出了为这1.38亿笔计数提供经济背景的类别：AI模型推理、代码分析、搜索和数据源、支付基础设施、代理工具、游戏和代币发行。研究还表示，最早的x402活动包括短暂的模因币兴趣。一笔链上支付可以是真实的，而它所购买的服务却是一次投机性铸造，而非持久的业务支出。

crypto.news此前对1亿笔门槛的报道解释了该支付协议。新报告提供了关于收款方销售什么以及钱包是否持续为其购买提供资金的证据。这两项测试比将一笔交易视为一个自主客户更重要。

1.38亿笔计数中有什么？

Chainalysis将x402描述为Coinbase在2025年发布的一种协议，允许软件在服务器请求付款时为网络资源付费。钱包可以转移稳定币、接收资源并继续其任务，而无需人工授权该笔单独收费。本报告中观察到的活动是Base上的x402。它不是所有链上所有AI支付的计数，也不是AI系统通过银行卡和普通银行账户进行的所有商业活动的计数。

1.38亿笔总数是截至该研究2026年报告期结束的累计值，报告将其定义为截至2026年7月1日的12个月。Chainalysis将其对支付规模的审查延长至9月。这是两个观察窗口。除非底层数据集和定义相匹配，否则将扩展样本中87%的小额支付占比机械地应用于全部1.38亿笔交易，会造成虚假的精确性。

报告称，扩展窗口内超过87%的支付金额在百分之一美分至十美分之间。这一范围跨越了1,000倍的差距。将交易数量乘以其中猜测的平均值，不会得出站得住脚的总美元价值。大量小额转账解释了为什么x402对API调用很有趣；它们并未显示代理服务提供商的收入或Base的费用收入。

交易是行为，不是人。一个开发者可以为多个钱包提供资金。一个钱包可以数百次调用同一个API。一项服务可以作为促销活动的一部分创建大量低价值交易。该计数作为协议使用量的衡量最强，作为独立付费客户数量的衡量最弱。识别重复的、互不相关的交易对手以及持续收入，将增强后一种说法。

购买集中在信息领域

Chainalysis表示，它追踪了从代理钱包到代码审查、金融情报、数据和搜索API提供商的数百万笔交易。模型推理，即使用付费AI模型生成响应，是另一个重要类别。对于被分配了任务并需要外部答案或当前信息来完成任务的软件来说，这些是合理的购买。

检查智能合约的代理可能会向分析服务付费以进行安全审查。金融工具可能会购买市场数据查询。旅行或研究助手可能会购买其原本无法读取的数据库的访问权限。这些例子说明了报告中描述的类别，而非每个钱包的已验证身份。Chainalysis 的分类依赖于了解接收方服务并给钱包打标签；超出该观察群体的活动可能有所不同。

该报告还追踪了向代理框架、工具目录、支付轨道、游戏、代币发行方和赌博相关服务的付款。将所有这些交易都称为 AI 生产力支出会抹去差异。一个机器人购买另一个模型的推理服务可能是重复性软件工作流的一部分。一个钱包付费铸造模因币可能是一种投机游戏。两者使用相同的支付协议，并且在交易层上可能看起来相似。

Crypto.news 此前对亚马逊代理支付集成的报道展示了一个带有控制措施的程序化 USDC 支出的企业场景。它表明开发者可以设计真实的支付工作流；它并未识别出这 1.38 亿笔交易中哪些源自亚马逊服务。在没有直接关联的情况下，不应使用一个来源将另一个数据集的钱包归属于某个具名企业。

一个模因币展示了计数如何被夸大

Chainalysis 的六月 x402 活动研究称，PING 这一付费铸造实验推动了早期的激增。用户调用一个端点，收到支付请求并付费铸造代币。协议按设计处理了这些调用。然而，对 PING 的需求并不能证明开发者会在投机消退后继续为有用的数据或推理付费。

十月报告称，这种组合正在向信息服务成熟。这是一个有可观察反证的论断：与代码审查、数据和模型服务相关的接收地址是否会在一次性促销结束后继续收到付款？相同的客户是否会补充预算并在多个报告期内使用该服务？如果没有类别层面的交易量和价值，叙事的变化可能会超前于交易组合。

Crypto.news 对 XRPL 代理支付的另一篇分析将一笔巨大的支付数量按当时声明的费用换算为约 280 美元的网络费用。Base 有不同的费用结构，其 1.38 亿这个数字不能乘以 XRPL 的费用。这一比较说明了为什么计数、发送价值、服务收入和网络费用必须是四列，而不是一列。

一次 x402 请求可能涉及不到一美分的金额，这使得卡支付经济性变得困难。然而，低结算成本只是总成本的一部分。必须有人为钱包注资、管理密钥和权限、处理制裁和欺诈风险、核对收据并解决失败的 API 响应。只有当这些固定成本和运营成本能够分摊到足够多的有用工作上时，更便宜的边际转账才有帮助。

钱包充值提供了更好的留存信号

Chainalysis 按钱包首次获得资金的季度对其进行分组。在符合条件的钱包中，30 天内收到第二笔存款的比例从 2025 年第三季度队列的 70.6% 上升到 2026 年第二季度队列的 89.3%。研究人员要求钱包至少在两个不同的日期发送交易，将该计算中仅一天的实验排除在外。充值证明运营者为持续活动提供了资金，尽管它并不能证明业务盈利或用户独立。

分母至关重要。它不是所有曾经接触过 x402 的钱包中的 89.3%。它是一个经过筛选、符合活跃度规则并在完整 30 天窗口内被观察的队列。Chainalysis 表示，2026 年第二季度是拥有此类窗口的最新队列。将该数字推广到所有代理钱包会夸大留存率。即使对于符合条件的钱包，第二次注资也可能很小，或与测试相关。

从注资到首次支付的间隔中位数从 2025 年末钱包的 73 天缩短至 2026 年第三季度的 18 分钟。根据同一项研究，在注资后一小时内消费的占比从 2025 年第三季度的 4% 上升至 2026 年第三季度的 67%。这种模式符合为即时任务而配置的钱包，而不是在有人尝试之前一直闲置的钱包。该报告没有展示客户的完整软件任务，因此意图是根据时间安排推断出来的。

跨越更多月份的队列图表将检验这种改善的持续性。如果新注资的钱包继续充值，但它们购买的服务主要与其自身运营方有关联，那将表明存在运营层面的复用，而非广泛的市场。如果独立供应商从许多分别注资的代理那里收到重复付款，那么一个运转良好的机器对机器市场的论据就会更强。

美国的主导地位取决于类别和样本

该报告将其能够地理定位到美国注资钱包的 x402 代理对服务交易中的 30% 归因于此。具体到 AI 模型推理，这一占比为 88.1%。不同的分母解释了为什么这两个百分比都可以成立。美国钱包在带有位置标签的子集中主导了付费模型访问，而不是 Base 上每一笔 x402 支付的 88.1%。

Chainalysis 表示，在带有标签的安全和代码分析类别中，与中国有关联的钱包约占交易量的十分之九，其中该类别的大部分流向了 AgentLISA。一个接收方的主导地位可以塑造一个国家的占比。这并不表明所有中国代理支出的 90% 都用于安全，也不表明每个此类钱包都属于中国居民。链上地址的地理归属是基于可用信号的估计。

研究人员提出，不同的模型经济性或许可以解释为什么美国钱包更频繁地为推理付费，而中国运营方则使用开放权重替代方案。这是一个提出的解释，而不是一个能够识别模型价格或客户动机的交易字段。运营方可以从另一个地点向美国服务付费，或通过一个使位置标记复杂化的交易所来路由资金。

Crypto.news 对 USDC 在代理支付中的报道描述了美元计价结算的强劲作用。归属于特定数据集和日期的占比不应被粘贴到新的 Chainalysis 样本中的每一笔交易上。有用的联系是结构性的：一笔低价值的自动购买需要一种卖方可以定价的单位，而不会让波动性代币在请求和履行之间改变价值。

自主性有一个预算所有者

代理可以选择何时何地购买 API 结果，但由个人或组织为其钱包提供资金、定义权限并补充资金。一个无需人工为每次请求点击即可付款的软件流程，并不是一个具有独立财务责任的实体。部署代理的企业需要按供应商、金额、时间和服务类型设置限额，并需要一种撤销受损凭证的方法。

支付本身在链上可见，而购买的结果可能仍留在链下。区块链记录可以显示代币转移给了提供商；它通常无法证明返回的数据是准确的，或模型答案是有用的。服务可能为不可用的端点收费，或者恶意代理可能购买无关信息。收据和争议处理必须将代币转移与 API 响应联系起来。

The Graph 的 x402 数据网关报道说明了为什么按量计费的 API 访问对提供商有吸引力。按查询收费可以吸引不愿购买订阅的客户。它也使卖方暴露于请求峰值，使买方暴露于反复调用同一端点的失控循环。支出上限、日志记录和异常警报可以限制这种风险。一个结算转账的协议无法判断代理是否需要该答案。

归因带来了另一个挑战。一个钱包可能因为使用了 x402 而被称为代理，但付款方可能是人工脚本、交易机器人或促销服务。Chainalysis 的分类衡量的是可观察的交互，而不是每笔交易背后的私有模型和决策过程。对 1.38 亿这一数字的诚实标签是：Base 上与代理常用协议相关的 x402 支付，并带有研究人员披露的类别和局限性。

更有力的论据与缺失的资金数字

Coinbase 和 Circle 提出了一个可信的主张：卡网络并不适合机器规模的收费。一笔一美分的数据请求无法承受与普通卡购买相同的固定经济成本。Chainalysis 的证据表明，许多符合条件的钱包会快速充值和消费，这支持了一个超越一日演示的新兴用例。企业集成则为这些通道触达真实软件预算增添了另一条路径。

这些证据仍不足以构成一份完整的收入账目。报告提供了庞大的累计交易数量、广泛的微支付分布以及选定的钱包行为。它没有给出经审计的付费模型推理收入总额、API 卖家的净收益，或为这些钱包提供资金的不相关公司的数量。即使总价值很大，也可能包含关联账户之间的重复转账；即使总价值很小，也可能为有用的、廉价的工作付费。收款人层面的需求正是缺失的那一列。

下一份有用的报告应识别可比时期的类别交易量和美元价值、在归属允许时识别唯一付费组织、经常性收款人、退款以及与投机相关的交易占比。它应让未知活动保持可见，而不是给每笔交易都赋予商业目的。Chainalysis 的队列数据提供了密切关注该市场的理由；它们并未就该市场的经济规模盖棺定论。

1.38 亿这个分母需要一次交易审计

链上支付是可观察的，但判断一个钱包是否属于 AI 代理是一项分类工作。X402 标记的是客户端与服务之间的一种特定交换。人类可以编写脚本执行这些调用，模型也可以在开发者授权预算后发起这些调用。Chainalysis 的计数之所以有价值，是因为它遵循一个已定义的协议，但它不应被重新标记为 1.38 亿次独立的机器决策。唯一付款人、供应商和已完成任务的数量并不包含在标题数字中。

一次有用的审计应抽样每个类别中的收款合约或账户，核实提供了什么服务，并估算流向同一运营方自有基础设施的交易比例。开发者可以合法地在其控制的组件之间路由支付以测试应用；这种活动表明通道在运转，但并不代表外部收入。公共账本可以暴露重复的地址和金额，而要证明谁控制每个钱包通常需要链下证据。

累计计数还混合了行为差异极大的不同时期。Chainalysis 6 月的报告描述了早期的投机性激增；10 月的报告描述了信息服务使用的上升。将所有时间的交易量与当前月份的服务组合进行比较，可能会使新用途显得比实际更大。采用相同标记规则的月度类别将显示有用购买何时超过了促销活动——如果这种交叉已经发生的话。没有这样的序列，方向是由研究者的定性分类所支持的，而非一个已发布的交叉日期。

稳定币的流动可能因同一笔资金的重复使用而被放大。一个注资 10 美元的钱包可能进行数百次微小查询，并在之后补充资金。对转账求和可以显示付费调用发生的频率，但这并不意味着每次都有 10 美元的新资本到位。提供商在扣除退款、费用和转回关联钱包后的净收款才是收入的对应项。链上支付量与收入不应被视为同义词。

为什么首次消费时间比注册数量更重要

从 73 天到 18 分钟的变化表明，钱包的创建或注资更接近任务需要付费服务的那一刻。这是一种运营上的变化。它可能源于开发者改进了集成，可能源于注资工具自动配置钱包，也可能源于参与者组合转向了有即时需求的运营方。报告的数据显示了结果，并支持有目的使用的解读；它并未分离出是哪种解释导致了这一结果。

一小时内消费的比例——较新队列中为 67%——在与第二项注资统计数据一起解读时尤其具有信息量。一个快速支付一次的钱包仍可能是一次实验。一个在多个日期支付并在一个月内收到另一笔存款的钱包更符合持续进行的工作。单看任何一个数字都无法识别最终客户。两者结合起来，比一张钱包创建总量图表提供了更可信的运营信号。

进一步的测试将对每个队列跟踪 90 天，追踪活跃天数、供应商多样性和稳定币支出。一个月后的第二次注资可能反映开发者设置的固定转账。供应商多样性可以显示钱包是在整个生态系统中购买，还是仅在一个应用内购买。队列之间应保留相同的定义；将规则从两个活跃日改为一个活跃日，可以在行为没有变化的情况下使留存看起来更强。

订阅类比有一个有用的限度。人类续订订阅时，往往会判断该服务是否值得付费。而代理钱包可能在预算下自动充值，评估则在稍后于组织层面进行。三十天充值只能证明资金回到了钱包，并不能证明买家计算出了正回报。在具名服务上的客户续订会是更强的商业指标。

当买家是代码时，谁来检查一笔购买？

组织可以为代理分配每日预算和已批准供应商，但软件仍可能在该额度内做出一系列糟糕的购买。支付政策必须界定谁可以更改额度、凭证如何存储、哪种 API 响应算作履约，以及账户何时被冻结。区块链确认的是代币发生了转移，而不是信息是否新鲜，或所购买的计算是否成功完成。

小额支付可能通过频率变成大额成本。一个代理如果每秒发送一次五美分的请求，在不停运行的情况下，一小时会花费 180 美元。如果每次请求十美分，每小时就是 360 美元。这些是费率乘以金额的假设性计算，不是 Chainalysis 的观察结果。它们说明了为什么即使单价很低，仍然需要速率限制、支出上限，以及当代理陷入循环时发出警报。

代理可能从一个恶意服务购买，该服务返回的不是所请求的数据，而是指令。接受外部响应的软件必须将付费内容与其钱包的权限分开。支付系统的批准列表和模型的指令边界是彼此独立的控制措施。一个系统即使能验证发票，却信任每一条返回消息，仍然可能在支付协议没有任何故障的情况下被利用。

对于合规而言，出资方和收款方是比代理标签更有意义的身份。Chainalysis 的地理发现依赖于对资金来源的归属，这就是为什么未知地点应被排除在国家份额声明之外。企业需要将钱包、人类预算所有者和供应商账户联系起来的记录。如果代理购买受监管服务，自主请求并不会免除企业自身的法律义务。

当支付金额小于调查它的费用时

微支付改变了监督的经济性。公司无法手动审查每一次对模型或 API 的五美分调用，同时仍以五美分提供该服务。它可以审查资金来源、批准收款方类别，并设置自动阈值来阻止或标记异常行为。调查会跟随某种模式或例外。Chainalysis 对筛查设置和目的地提出了类似主张，但实施细节因钱包提供商和组织而异。

一个带有 20 美元额度的钱包可以完成许多廉价请求，但规则必须规定代理如何在供应商之间选择。如果某个服务将价格从 0.02 美元改为 0.20 美元，静态额度可能仍允许每次调用支出十倍金额。代理应从其运营方获得价格上限，并在供应商超过该上限时故障关闭。同样，转账可以正确结算，而购买决策却是糟糕的。

收据需要一种买卖双方都能审计的单位。稳定币交易哈希证明支付发生了；服务响应标识符可以显示它为哪次查询付费。如果客户对收费提出异议，或者 API 在接受付款后超时，将两者关联起来是必要的。一个没有可用重试或退款流程的服务，可能拥有令人印象深刻的链上交易量，却留存率很差。

同样的问题也影响欺诈衡量。恶意行为者可以通过其控制的服务路由大量廉价调用，以抬高其表面用户群。成本将是网络费用、开发者时间以及转化损失，当资金循环时，这可能远低于头条名义交易量。一个严肃的仪表盘应报告独立控制的买家和经常性服务收入，而不仅仅是交易笔数。

下一份报告可以将一个行业与一场演示区分开来

一个行业存在的证据将包括：服务提供商从不相关的代理那里获得持续收入，运营者在评估结果后增加预算，以及多个供应商在价格和质量上展开竞争。Chainalysis 新的接收方类别和钱包群组将讨论推向了这个方向。它们尚未识别出支付账单的最终用户，也未识别出所售服务的利润。

低价值分布使这一用例独具特色。一次花费几美分的付费数据请求在传统卡组织通道上可能不切实际，而可编程钱包可以在软件任务进行中完成支付。然而，所展示的卡世界拥有基于账户的计费和月度聚合，这也可以支持小额单价，而无需为每次调用都刷一次卡。X402 的优势应与这一替代方案相比较，而不仅仅与为不到一美分而单独刷卡的荒谬情况相比较。

提供商可以选择订阅、预付积分或 x402 按使用付费，而客户可能偏好不同的模式。如果代理支付能够减少入门摩擦、触达一个有价值的买家市场，并以可接受的总成本完成结算，它们将获得持久的位置。1.38 亿这一数字表明软件正在使用这条通道。未来各期的类别和收入数据将显示有多少经济活动依托于它。

值得关注的内容

• 可比时期：在Base上使用相同分类窗口统计的新x402交易数量和美元价值。
• 接收方构成：流向推理、数据、代码审查和投机性代币活动的支付笔数及价值占比。
• 钱包群体：在明确说明活动筛选条件和完整观察期的情况下，重复注资率。
• 集中度：每个类别中是否由少数服务或钱包贡献了大部分流量。
• 对照项：关于代理预算、供应商权限以及失败付费请求处理方式的公开产品条款。

常见问题