Một phân tích mới cho thấy Ripple USD (RLUSD) đang vượt XRP về mức độ sử dụng trong các giao dịch thanh toán của AI agent trên XRP Ledger (XRPL).

Ngày 26/9 (giờ địa phương), U.Today dẫn dữ liệu từ XRPL AI Hub cho biết các AI agent hoạt động trên hạ tầng XRPL đang có xu hướng ưu tiên stablecoin mang tính tuân thủ như RLUSD, thay vì sử dụng XRP cho nhu cầu thanh toán on-chain trong 24 giờ qua.

Dữ liệu giao dịch on-chain cho thấy RLUSD chiếm ưu thế cả ở mức đỉnh thanh toán trực tiếp từng ghi nhận lẫn xu hướng trong 30 ngày gần đây. Trong khi đó, khối lượng giao dịch của XRP, token gốc của mạng XRPL, gần như đi ngang trong tuần qua.

Diễn biến này cũng trùng với một ghi chú nghiên cứu của BlackRock về “nền kinh tế bản địa của máy”. Theo BlackRock, hệ thống ngân hàng truyền thống vốn vận hành theo giờ làm việc của con người khó có thể đáp ứng về mặt kỹ thuật các khoản thanh toán vi mô được thực hiện theo từng mili giây bởi phần mềm tự trị.

BlackRock cho biết quy mô thị trường stablecoin toàn cầu đã vượt 300 tỷ USD, trong khi tổng giá trị giao dịch hằng năm đạt 11.600 tỷ USD. Tổ chức này đánh giá stablecoin đang dần trở thành đơn vị thanh toán cơ bản cho AI. Theo đó, thanh khoản đủ lớn là điều kiện cần để các mạng lưới máy móc xử lý thanh toán vi mô tần suất cao một cách ổn định, hạn chế tắc nghẽn và chi phí phát sinh.

Báo cáo cũng nhấn mạnh các hệ thống tự trị cần liên tục mua năng lực tính toán và thanh toán phí truy cập API 24/7. Trong bối cảnh đó, GPU được token hóa xem là một đầu vào quan trọng của hạ tầng công nghệ mới.

CEO Coinbase Brian Armstrong cũng dự báo số lượng AI agent có khả năng tự thực hiện giao dịch sẽ tăng theo cấp số nhân. Tuy nhiên, ông nhấn mạnh loại phần mềm này cần một cấu trúc chi phí có thể dự báo trước, do các tài sản biến động mạnh không phù hợp với những thuật toán quản lý ngân sách chặt chẽ.

Chỉ cần giá XRP biến động vài phần trăm trong vòng một giờ, mô hình tài chính của một tác vụ tự trị đã có thể bị ảnh hưởng. Ngược lại, RLUSD được neo theo USD theo tỷ lệ 1:1, giúp thuật toán ước tính chi phí chính xác hơn.

Điều đó cho thấy trong thanh toán của AI agent, khả năng dự báo chi phí đang nổi lên như yếu tố quan trọng hơn tốc độ. Ngay trong hệ sinh thái XRPL, dòng tiền nội bộ của các phần mềm tự trị cũng đang dịch chuyển từ tài sản biến động mạnh sang tài sản số neo theo USD.