Ripple ได้ร่วมมือกับ Privy ซึ่งเป็นบริษัทในเครือของ Stripe เพื่อผลักดันการชำระเงินที่ขับเคลื่อนด้วย AI และกระเป๋าเงินแบบฝังตัวเข้าสู่ XRP Ledger ซึ่งจะช่วยขยายขอบเขตการค้าขายแบบอัตโนมัติด้วยเอเจนต์
ข้อตกลงนี้ชี้ให้เห็นถึงอนาคตที่ซอฟต์แวร์เอเจนต์สามารถชำระค่าบริการโดยไม่ต้องรอการอนุมัติแบบแมนนวล
XRP Ledger มีบทบาทอย่างไรในระบบชำระเงินด้วย AI
การค้าขายผ่านเอเจนต์หมายถึง การใช้ AI เอเจนต์ซื้อสินค้าแทนผู้ใช้งาน ไม่ว่าจะเป็นการชำระเงินเพื่อข้อมูล, พลังการประมวลผล หรือซอฟต์แวร์ต่าง ๆ โดย XRP Ledger คือบล็อกเชนสาธารณะที่ใช้ชำระเงินด้วย XRP และเหรียญเสถียร RLUSD ของ Ripple
การ ร่วมมือกันครั้งนี้ ช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างแอปชำระเงินโดยใช้ XRP, RLUSD และสินทรัพย์อื่น ๆ ได้ โดยไม่ต้องให้ผู้ใช้บริหารจัดการ private key ด้วยตัวเอง
กระเป๋าเงินแบบโปรแกรมของ Privy จัดการทั้งการสร้างกระเป๋า การอนุมัติจากผู้ใช้ และการจ่ายเงินคริปโตแบบฝังตัวในแอปพลิเคชัน ซึ่งการต่อยอดชุด AI Starter Kit ของ Ripple ที่ปล่อยออกมาในเดือนมิถุนายนยังช่วยให้นักพัฒนาออกแบบแอปจ่ายเงินอัตโนมัติได้ง่ายขึ้นอีกด้วย
หัวใจสำคัญของข้อตกลงคือ x402 ซึ่งเป็นโปรโตคอลการจ่ายเงินแบบเปิด ที่ถูกสร้างมาเพื่อธุรกรรมแบบซอฟต์แวร์ต่อซอฟต์แวร์โดยอัตโนมัติ โดยเอเจนต์ AI สามารถซื้อการเข้าถึงข้อมูล ชำระเงินผ่าน XRPL และรับบริการได้ทันที
Ripple ระบุว่าตอนนี้จำนวนธุรกรรมผ่านเอเจนต์ถือว่ามีปริมาณมาก โดยมีการดำเนินธุรกรรมประมาณ 14 ล้านครั้งใน XRPL หรือคิดเป็นประมาณ 25% ของกิจกรรมเครือข่าย เพิ่มขึ้นจาก 1 ล้านครั้งเมื่อเดือนกรกฎาคมที่ผ่านมา
แม้ธุรกรรมเหล่านี้ส่วนใหญ่เกี่ยวข้องกับจำนวนเงินไม่มาก แต่ก็สะท้อนถึงการเริ่มใช้งานมากกว่ามูลค่าที่เกิดขึ้น
AI Agents สามารถทำให้ XRP Ledger กลายเป็น Settlement Layer ได้หรือไม่
ข้อตกลงนี้ อาจวางตำแหน่งให้ XRP Ledger เป็นชั้นการหักบัญชีสำคัญสำหรับธุรกรรมระหว่างเครื่องจักร ซึ่งคุณสมบัติเหล่านี้อาจช่วยให้ธุรกิจสามารถบริหารจัดการการชำระเงินอัตโนมัติได้ง่ายขึ้น แต่กระนั้น ผลกระทบเชิงราคายังคงไม่แน่นอน
XRP ซื้อขายใกล้กับ USD1.37 เมื่อวันที่ 13 ตุลาคม อยู่ในช่วงระหว่าง USD1.31 ถึง USD1.38 โดย token นี้เพิ่มขึ้นประมาณ 0.31% ตลอดวันก่อนหน้า ส่งผลให้มีมูลค่าตลาดใกล้กับ USD86.7 พันล้าน
การเคลื่อนไหวที่ยั่งยืนจะขึ้นอยู่กับสภาวะตลาดโดยรวม และ การนำเครื่องมือเหล่านี้ไปใช้งานเพิ่มเติม สำหรับนักพัฒนาแล้ว คำถามสำคัญก็คือเครื่องมือเหล่านี้สามารถดึงดูดการใช้งานเชิงพาณิชย์จริง ๆ ได้มากกว่าแค่การทดลองในระยะต้นหรือไม่ ทั้งนี้ ตัวเลขการนำไปใช้จะเป็นตัวชี้วัดที่น่าสนใจ
