Как NVIDIA создала модель платежной системы для PayPal

В выпуске 5 «Агентного Коммерса» Саймон Тейлор (глава отдела развития рынка в Tempo) и Бэм Азизи (генеральный директор и основатель Mesh) пригласили Пахала Патангию (глава отдела развития глобального промышленного бизнеса и платежей в NVIDIA) обсудить такие темы, как модели с открытым исходным кодом в финансовых услугах, агентифицированные рабочие процессы как интеллектуальная собственность в бизнесе и многое другое.

Хронология:

00:00 Введение
05:03 Модель платежной системы на основе архитектуры Transformer
10:44 Принятие моделей с открытым исходным кодом в финансовых услугах
17:53 Компромиссы между стоимостью и задержкой в выводах ИИ
20:24 Токенизированная экономика и эффективность в системах ИИ
23:21 Агентные рабочие процессы как интеллектуальная собственность в бизнесе
25:45 Тенденции интеграции протоколов в агентной коммерции
30:17 Среда выполнения с открытым исходным кодом OpenSHIELD для безопасности агентов
33:33 Преимущества стейблкоинов в микроплатежах от агента к агенту
35:36 По сравнению с платежами, поиск быстрее внедряется в агентах

Выводы:

1. Суть агентурной коммерции заключается в "контекстном аутсорсинге": контекст принятия решений потребителем, ранее принадлежавший людям, теперь передается агентам через модели внедрения + фундаментальные модели, делая возможности оплаты частью цепочки принятия решений, а не только уровнем выполнения.
2. Модель платежного фонда является ключевой переменной: ввод традиционных табличных финансовых данных в трансформеры генерирует встраивания поведения пользователей, что является ключевой инфраструктурой для агентов, чтобы "потреблять как люди".
3. Поиск созрел, в то время как платежи все еще находятся на ранних стадиях: реальная реализация Agentic Commerce в настоящее время сосредоточена на поиске и рекомендациях, в то время как платежи остаются в фазах тестирования и экспериментов.
4. Основная причина взрывного роста использования открытого исходного кода в финансовой отрасли - это не технология, а регулирование и контроль: понятность, управляемость и возможности тонкой настройки важнее производительности.
5. Разрыв в производительности между моделями с открытым и закрытым исходным кодом сузился до «незначительного диапазона», что делает стоимость, соответствие требованиям и гибкость развертывания доминирующими факторами в принятии корпоративных решений.
6. Экономика токенов становится новым поколением «экономики платежей»: основные ограничения систем ИИ больше не сводятся только к комиссиям за транзакции, но и к комплексной оптимизации потребления токенов, стоимости вычислений, задержке и потреблению энергии.
7. Системы с множеством агентов - это будущий поле боя: эмитенты, получатели, продавцы и внутренние корпоративные системы превратятся в агентов, завершающих бизнес-процессы посредством взаимодействия машина-машина.
8. Рабочие процессы агентов становятся новыми ключевыми активами для предприятий: ранее это были API и SaaS, теперь пути принятия решений, логика выполнения и циклы обратной связи агентов составляют новый «бизнес-объект интеллектуальной собственности».
9. Стейблкоины имеют структурные преимущества в сценариях взаимодействия агентов: микроплатежи, расчеты в реальном времени и глобальная доступность — это то, что традиционные карточные сети не могут поддерживать.
10. Рост объема транзакций, приносимый агентами, экспоненциальный: люди проводят около 2 транзакций в день, в то время как агенты могут проводить 2000, и традиционные модели TPS платежных систем не могут вместить этот сдвиг парадигмы.
11. Платежные рельсы не будут заменены, но будут сосуществовать в слоях: карточные сети подходят для взаимодействия людей, в то время как стейблкоины более подходят для взаимодействия машин, и оба будут работать параллельно в разных сценариях.
12. Текущий уровень протокола находится на «ранней стадии LLM»: сосуществование нескольких протоколов способствует инновациям, и в долгосрочной перспективе это неизбежно приведет к слиянию в несколько стандартов.
13. Безопасность стала вопросом инфраструктуры в эпоху агентов: для изоляции агентов в песочницах и предотвращения распространения системных рисков необходимы такие среды выполнения, как OpenSHIELD.
14. Основные области применения ИИ в платежах не изменились: борьба с мошенничеством, проверка личности и персонализация остаются наиболее важными аспектами, при этом реализация эволюционирует от правил к моделям и агентам.
15. Настоящий прорыв в агентурной коммерции заключается не в платежах, а в «автоматизации принятия решений»: когда поиск + рекомендация + выполнение полностью автоматизированы, платежи являются лишь последним этапом вызова функционала.

Саймон Тейлор:
Добро пожаловать в Tokenized, шоу, посвященное стейблкоинам и внедрению токенизации реальных активов. Я Саймон Тейлор, ваш ведущий сегодня, а также автор Fintech Brain Food, а также руководитель отдела развития рынка в Tempo.

Сегодня мы продолжаем серию Agentic Commerce, и ко мне присоединился Бэм Азизи, генеральный директор Mesh. Как дела, Бэм?

Бэм Азизи:
Со мной все в порядке, спасибо Саймону за то, что снова пригласил нас.

Саймон Тейлор:
Этот сериал действительно набирает обороты. Я чувствую, что Agentic Commerce стала одной из самых горячих тем в мире прямо сейчас, действительно привлекая внимание всех.

Сегодня у нас также есть гость от компании, которая также находится в центре внимания - возможно, одна из крупнейших компаний в мире - но они сделали кое-что для поддержки Agentic Commerce, о чем большинство людей не знают.

Так что сегодня мы приветствуем Пахала Патангия, руководителя глобального развития индустриального бизнеса и платежей в NVIDIA. Пахал, как твои дела?

Пахал Патангия:
Со мной все в порядке, Саймон, спасибо за приглашение. Я рад быть в шоу и с нетерпением жду нашего разговора.

Саймон Тейлор:
Действительно, все складывается - это все, что я люблю: платежи, накопление NVIDIA в игровом пространстве, бизнес, стейблкоины... все эти хорошие вещи.

Но прежде чем мы начнем, я хочу напомнить нашим зрителям и слушателям: мнения наших гостей представляют их личные мнения и не обязательно отражают мнения их компаний. Кроме того, все, что мы обсуждаем, не является налоговым, юридическим или финансовым советом, поэтому, пожалуйста, проводите собственное исследование.

Хорошо, с макроэкономической точки зрения, что значит Agentic Commerce для такой компании, как NVIDIA? Компания по производству графических процессоров, компания по ускорению вычислений, компания по искусственному интеллекту, компания по производству оборудования — почему вы занимаетесь платежами и бизнесом?

Пахал Патангия:
Конечно, Саймон, это отличный вопрос. Я рад, что вы задаете его с точки зрения компании по производству графических процессоров, компании по производству оборудования и компании по ускорению вычислений, поскольку именно так NVIDIA воспринималась на протяжении десятилетий.

Но я хочу сказать, что это восприятие менялось на протяжении последних 20 лет.

За последние несколько десятилетий NVIDIA превратилась в полнофункциональную платформу ускоренных вычислений, предоставляющую возможности для применения ИИ во всей экосистеме.

Прежде чем мы погрузимся в Agentic Commerce или ИИ, важно понять позиционирование NVIDIA на уровне платформы и возможности, которые мы предоставляем — эти возможности фактически являются движущей силой взрыва ИИ, который вы видите каждый день.

Мы обычно описываем возможности NVIDIA для создания приложений ИИ в экосистеме, используя концепцию «пирога из пяти слоев».

Этот «пирог из пяти слоев» состоит из различных «ингредиентов», которые сегодня позволяют создавать приложения ИИ и фабрики ИИ масштабируемым образом.

Нижний слой - это земля, мощность и энергия - это основа для выполнения любых задач, связанных с ИИ.

Выше находится слой чипов, который включает в себя аппаратное обеспечение, графические процессоры, центральные процессоры и связанные сетевые системы.

Следующий слой - это системный слой или слой центра обработки данных, который организует то, как эти чипы собираются вместе; мы рассматриваем их как разные единицы, которые в конечном итоге объединяются в "мощный компьютер".

В прошлом мы понимали компьютеры как персональные устройства, но теперь сам центр обработки данных является компьютером, который является системным слоем.

Выше находится слой базовой модели. Эти базовые модели содержат знания, понимание отрасли и различные возможности. В экосистеме есть много партнеров, таких как OpenAI, Meta, Mistral и т. д., которые создают эти базовые модели.

Но эти базовые модели необходимо дополнительно адаптировать для конкретных отраслей, конкретных сценариев и конкретных задач, что является пятым уровнем — уровнем приложений.

Платформа NVIDIA охватывает эти пять уровней, объединяя весь этот набор возможностей. Разработчики могут использовать эту пятиуровневую платформу для создания приложений для своих задач.

В сфере платежей ключевое применение - Agentic Commerce.

Наша цель - внедрить наше оборудование, программное обеспечение и модели в этих игроков экосистемы, позволяя им создавать эти приложения в масштабе. Это наша позиция и то, как мы стимулируем развитие всей экосистемы.

Саймон Тейлор:
Один интересный момент для меня заключается в том, что когда мы говорим со многими людьми об Agentic Commerce, все предполагают, что за этим стоит много программного обеспечения и оборудования, но вы давно работаете в этой отрасли и действительно понимаете, как работают эти основы. Как вы считаете?

Бэм Азизи:
Да, это интересно. Я даже опубликовал что-то в LinkedIn об этой многоуровневой структуре, и это привлекло довольно много внимания.

Это очень похоже на то, что только что описал Пахал. Я говорил о базовом уровне, уровне распределения, уровне оркестрации и уровне соединения. Моя точка зрения заключалась в том, что уровень соединения является самым важным, конечно, немного "эгоистично", поскольку Mesh работает на этом уровне.

Но мне действительно интересно, с точки зрения NVIDIA, какой слой вы считаете наиболее важным? Где вы в настоящее время вкладываете больше всего времени и ресурсов?

Пахал Патангия:
Да, это отличный вопрос. Я думаю, с нашей точки зрения, в индустрии платежей сейчас происходят два очень важных явления.

Мы внедряем ИИ в индустрию платежей в масштабе, и обычно одно явление ведет к другому.

Первое явление - появление "Модели платежного фонда".

Если вы посмотрите на весь процесс агентурной коммерции, вы обнаружите, что этот процесс фактически был "сжат". Например, процесс оформления заказа был сжат.

В прошлом вы как человек обладали контекстом. Вы знали, что хотели купить, вы знали, как завершить оформление заказа, и этот контекст существовал в вашем сознании.

Но теперь вопрос: откуда агент получает этот контекст?

Агент должен изучать поведение пользователей, профили пользователей, предпочтения пользователей и различные ограничения, которые вы устанавливаете для транзакции (от SKU до окончательных правил транзакции), чтобы получить этот контекст.

Итак, как агент приобретает эти возможности?

Это приводит к новому тренду, который я бы назвал немного "подпольным", но который быстро привлекает внимание — "Модель платёжного фонда".

Потому что в индустрии финансовых услуг, особенно в платежах и банковском деле, исторически все данные существовали в структурированных табличных формах.

Раньше эти данные передавались алгоритмам машинного обучения для создания моделей склонности, например, для прогнозирования того, что пользователи могут купить или какие транзакции они могут совершить.

Однако с появлением нового поколения алгоритмов, в частности архитектуры Transformer — это основа генеративного ИИ — сейчас появилась новая тенденция — предоставление этих структурированных данных моделям Transformer.

Это концепция «Модели платежной основы».

Эти модели генерируют нечто, называемое «встраиванием».

Простыми словами, встраивание — это семантическое представление поведения пользователя. Например:

• Что может сделать Pahal

• Каковы его недавние динамические предпочтения

• Каковы его долгосрочные модели поведения

Трансформерные модели могут интегрировать эту информацию для формирования этого встраивания.

Затем эти встраивания передаются агенту, который выполняет действия на основе этой информации, например, завершает транзакции.

Здесь два мира начинают сливаться - ИИ и платежи.

Эти встраивания становятся "контекстным слоем" для агента, позволяя агенту лучше выполнять задачи, лучше итерироваться и обеспечивать выполнение всех действий в рамках установленных правил, при этом постоянно обучаясь и оптимизируясь.

Это важная тенденция, которая в настоящее время движет развитие Agentic Commerce.

Кроме того, я хочу подчеркнуть еще одну тенденцию, которую мы наблюдаем в Agentic Commerce:

Если разбить весь процесс на "поиск" и "оплату",

Наиболее быстро развивающейся и зрелой частью является компонент «поиск».

Проблема поиска изучалась на протяжении многих лет, и теперь для ее решения существуют более эффективные алгоритмы, поэтому эта волна технологий очень эффективна в «поиске».

Вот почему пользовательский опыт становится более персонализированным и навязчивым.

Мы также активно сотрудничаем с PayPal. PayPal хочет внедрить возможности Agentic Commerce в свою экосистему продавцов, в которую входит около 19 миллионов продавцов.

Большинство этих продавцов - это малый и средний бизнес, и они относительно "в темноте" об ИИ, не до конца понимая, что происходит.

Подход PayPal заключается в предоставлении этих возможностей продавцам через свою платформу.

Их метод:
Тщательная настройка моделей с открытым исходным кодом для адаптации этих моделей к среде PayPal и конкретным случаям использования.

Таким образом, продавцы могут естественным образом использовать эти возможности, не нуждаясь в понимании самой технологии.

Саймон Тейлор:
Я только что много слышал от вас, и я хочу попытаться обобщить это, чтобы убедиться, что я правильно понял, а также чтобы было легче для аудитории понять.

Многие люди упускают из виду один момент: помимо таких моделей, как Anthropic, ChatGPT и Gemini, на самом деле существует множество моделей с открытым исходным кодом, и NVIDIA является важным игроком в этой области.

Модели вроде ваших NeMo и Neotron неизменно находятся на переднем крае в плане производительности.

Затем такие компании, как PayPal, предоставят эти возможности продавцам.

Создание ценности для продавцов - это всё в индустрии платежей. Коммерсанты являются основой мировых операций. Если вы не можете обслуживать коммерсантов, то вы по сути ничто.

Они те, кто продает товары, они ваши клиенты, они платят вам. Поэтому вы должны создавать для них ценность.

Ранее Stripe выпустила модель Payment Foundation, которая хорошо зарекомендовала себя в борьбе с мошенничеством.

Но мне интересно, помимо борьбы с мошенничеством, что еще может сделать модель платежного фонда?

Если у меня теперь есть очень богатая, многомерная модель, которая может понимать различные предпочтения пользователей, как эти возможности могут помочь продавцам продавать больше и лучше обслуживать клиентов?

И продавцы, вероятно, не хотят делиться этими данными с крупными лабораториями ИИ.

Поэтому они, как правило, используют модели с открытым исходным кодом.

Более того, разрыв между моделями с открытым исходным кодом и передовыми моделями сейчас составляет около 6 месяцев, и это разрыв в производительности.

Для большинства повседневных задач разница почти незаметна.

Для многих мелких и средних продавцов эти модели уже намного лучше бесплатной версии ChatGPT, которую они используют в настоящее время.

Таким образом, PayPal может предоставить им очень хороший опыт, в то время как основные возможности на самом деле принадлежат NVIDIA.

Думаю, многие люди об этом не знают.

Кроме того, я видел опрос, согласно которому 65% финансовых учреждений уже используют ИИ, в то время как 84% утверждают, что модели с открытым исходным кодом важны для их стратегии ИИ.

Поэтому я хочу спросить вас: почему модели с открытым исходным кодом стали так важны в финансовой отрасли?

Пахал Патангия:
Да, это отличный вопрос.

Финансовая отрасль всегда была "медленной в принятии" новых технологий.

Причины этого "медленного принятия" включают:
Регулирование
Требования к объяснимости
И недоверие к "моделям черного ящика"

Финансовые учреждения хотят понимать, что происходит внутри модели, чтобы они могли уверенно использовать ее в производственной среде.

Поэтому они склонны отдавать предпочтение моделям, которые можно контролировать и настраивать.

В то же время, как вы упомянули, производительность моделей с открытым исходным кодом теперь очень близка к производительности крупных моделей с закрытым исходным кодом.

Эта "близость производительности" смещает акцент дискуссии с "производительности модели" на другие аспекты, такие как:

• Стоимость

• Контроль

• Соблюдение требований

• Устойчивость системы

Предприятия хотят иметь больше возможностей при создании этих приложений, а не полагаться на одного поставщика.

Конечно, мы также считаем провайдеров базовых моделей важными клиентами и партнерами.

Но в то же время, когда предприятиям нужен больший уровень гибкости, модели с открытым исходным кодом становятся более подходящими.

Например, модель Neotron и инструментарий NeMo от NVIDIA могут помочь предприятиям более легко настраивать модели.

И эта возможность станет все более важной в Agentic Commerce.

Саймон Тейлор:
Этот компромисс действительно интересен.

Бам, я также хочу спросить вас, с точки зрения создания компании в области стейблкоинов и платежей, как вы относитесь к открытому исходному коду по сравнению с закрытым? Заботят ли ваши клиенты об этом вопросе?

Бэм Азизи:
Я думаю, с точки зрения клиента, им на самом деле все равно, является ли программное обеспечение открытым исходным кодом или нет.

Это вызывает беспокойство у технического сообщества, что важно для научного и технологического развития.

Но клиентов волнует только одно:
Существует ли лучшее решение, которое может помочь им вести свой бизнес.

Однако открытый исходный код очень важен для отрасли, и нам все равно нужно продвигать его как можно больше.

Еще один момент, который меня впечатлил, - это то, что Пахал упомянул о позиции NVIDIA.

Раньше NVIDIA была больше похожа на уровень аппаратного обеспечения, затем был промежуточный слой, как ChatGPT, облачные провайдеры и т. д., а затем уровень приложений.

Но теперь вы напрямую сотрудничаете с такими компаниями, как PayPal, значит ли это, что вы "пропускаете промежуточный слой"?

Означает ли это быстрее, дешевле и эффективнее?

Не станет ли это угрозой для таких компаний, как OpenAI?

Пахал Патангия:
Ни в коем случае.

Наша философия заключается в том, чтобы «поддерживать разработчиков там, где они находятся».

Если разработчики хотят использовать наших крупных партнеров, таких как поставщики моделей на базе фондов, мы полностью поддерживаем это и помогаем им добиться наилучших результатов.

Если они хотят использовать модели с открытым исходным кодом, мы также предоставляем инструменты и поддержку платформы.

Это действительно зависит от внутренних бизнес-потребностей и решений предприятия.

Мы предоставляем полную платформу, которая позволяет им свободно выбирать.

Саймон Тейлор:
Мне этот компромисс кажется очень интересным.

Пахал, как вы помогаете таким платежным компаниям, как PayPal, принимать эти решения? Например, когда они хотят предоставить эти возможности продавцам, как вы помогаете им взвешивать разные варианты использования? Какой отзыв вы получаете от этих платежных компаний?

Пахал Патангия:
Это отличный вопрос.

В этой области, когда вы начинаете запускать все более сложные модели, от сегодняшних моделей до будущих агентов, до систем с множеством агентов, есть много факторов, которые нужно учитывать.

Во-первых, конечно, это точность. Но как только вы оптимизируете точность до определенной степени, то, что действительно определяет результат, - это несколько других факторов.

Первый - это стоимость.

Например, если вы обслуживаете 19 миллионов продавцов, это генерирует огромное количество запросов на интерпретацию каждый день. Вы должны подумать о том, как оптимизировать стоимость этих вызовов интерпретации до минимума в вашем случае использования.

Второе - задержка.

Никто не хочет ждать, как в той маленькой игре с змейкой в браузере, когда сеть отключается (игра в офлайне в Chrome).

Вам нужны ответы на уровне миллисекунд.

Модели нужно думать, интерпретировать, собирать информацию из различных источников данных, комбинировать контекст и принимать решения в рамках установленных правил — все это в течение миллисекунд.

Для достижения всего этого требуется использование большого количества токенов, принятие множества решений, выполнение сложных процессов, и все это должно быть динамичным и интеллектуальным.

Если агент правильно настроен и работает в рамках правильных ограничений, он может достичь этого.

Вы выполняете один раз, а затем возникает цикл обратной связи.

Этот цикл обратной связи создает "колесо данных":
Вы постоянно получаете новые данные, сравниваете "фактические результаты" с "идеальными результатами", а затем постоянно оптимизируете модель.

Саймон Тейлор:
А затем, когда вы распространяете эту логику с одного агента на систему с несколькими агентами, все становится еще сложнее.

Например:

• Агенты на стороне сети

• Агенты на стороне эмитента

• Агенты на стороне эквайера

Эти агенты будут общаться друг с другом.

Или в рамках предприятия:

• Агент по закупкам в системе SAP

• Он должен взаимодействовать с системой учета запасов

• Он также должен взаимодействовать с финансовой системой

Как вся система делает выводы? Как это становится более эффективным?

Это приводит к проблеме: токены будут расти в геометрической прогрессии.

Вот почему "экономика токенов" становится очень важной.

Речь идет не только о сокращении использования токенов, но и о том, как достичь оптимальной эффективности между стоимостью, вычислительной мощностью и задержкой.

Это даже можно понимать как:
«Сколько высококачественных токенов можно сгенерировать за киловатт-час».

За этим стоит экономическая модель.

Если вы не умеете этим управлять, легко потратить много денег.

Любой, кто играл в OpenClaw, знает, что можно легко потратить 1000 долларов за месяц, просто вызвав несколько API, а затем вы попадаете в различные кроличьи норы.

Для предприятий эта проблема еще серьезнее.

Раньше вы могли просто запускать некоторые модели машинного обучения, например, модели на Snowflake, CNN и т. д., но теперь структура затрат на эти модели ИИ совершенно другая.

Для компании, ориентированной на лояльность клиентов или борьбу с мошенничеством, эта разница в затратах огромна.

И среди различных ролей, таких как организации, выпускающие карты, продавцы и эмитенты, каждая роль имеет разные требования к агентам и разные потребности в токенах.

Поэтому сложность всей системы очень высока.

Вам нужно не только контролировать затраты, но и добиваться того, чтобы система со временем совершенствовалась, обучаясь, как человек:
«Вы только что допустили ошибку, в следующий раз не делайте этого снова».

Но если вы действительно использовали OpenClaw, вы поймете, что поддерживать систему стабильно стабильной в выполнении правильных действий на самом деле очень сложно.

Поэтому решение этой проблемы в корпоративных сценариях очень ценно для NVIDIA.

Саймон Тейлор:
Давайте вернемся к теме электронной коммерции.

Какое влияние в настоящее время оказывает Agentic Commerce на бизнес?

Действительно ли пользователи могут почувствовать эти изменения при оформлении заказа? Где проявляется эта ценность?

Пахал Патангия:
Наша цель - поддержать тех игроков, которые действительно создают ценность для конечных пользователей, таких как платежные платформы, как PayPal.

В то же время они будут сотрудничать с крупными ритейлерами для развертывания агентов, ориентированных на потребителей.

С точки зрения отрасли, некоторые тенденции, которые мы наблюдаем, включают:

Например, Mastercard уже внедрила полностью автоматизированные транзакции в некоторых странах.

Это первые признаки успеха.

Это дает нам уверенность в том, что эти технологии в конечном итоге станут основными.

Конечно, все еще предстоит решить множество проблем, таких как:
Смогут ли эти агенты действительно повысить коэффициент конверсии на этапе оформления заказа?
Достаточно ли они стабильны?

В настоящее время требуется более точная настройка и механизмы ограничения, чтобы агенты могли автономно выполнять задачи.

Саймон Тейлор:
Я хочу особо отметить Sardine, поскольку они много сделали в области борьбы с мошенничеством.

У них есть сеть данных из 7 миллиардов устройств, они создали собственные модели и зафиксировали производительность агентов.

Эти исторические данные и рабочие процессы агентов сами по себе являются формой интеллектуальной собственности.

В электронной коммерции ваш рабочий процесс агента является вашей основной интеллектуальной собственностью.

Я думаю, что это очень важный момент.

Саймон Тейлор:
Ладно, спасибо Mesh и всем спонсорам за то, что сделали этот показ возможным.

Бам, я не знаю, такой ли вы, как я, но теперь я слышу так много разных названий протоколов, что не могу отслеживать их все.

Как вы сейчас обсуждаете эти протоколы с клиентами? Какие вопросы вы задаете NVIDIA?

Бэм Азизи:
Я думаю, что самый важный вопрос сейчас: пойдет ли будущее по пути интеграции или продолжит фрагментироваться?

Это "вопрос на миллиард долларов". Если кто-то сможет ответить на этот вопрос, он сможет построить огромную компанию в этой области.

Если вы спросите меня, я бы склонился к интеграции, как и к развитию интернета.

Раньше было много разных протоколов, но в конечном итоге мы объединились в HTTP.

Существовало также много протоколов для связи между устройствами, но в итоге они в основном объединились в Wi-Fi и Bluetooth.

Даже в интерфейсах зарядки это перешло от различных интерфейсов к одному или двум стандартизированным.

Поэтому я думаю, что здесь произойдет что-то подобное.

Особенно с недавним прогрессом в x402, например, они стремятся войти в Linux Foundation, которая находится под эгидой нейтральной организации, при поддержке таких компаний, как Stripe и Coinbase.

Я работаю в области проверки подлинности и безопасности, и мы наблюдали аналогичный процесс интеграции в протоколах аутентификации.

Поэтому я считаю, что интеграция произойдет.

Но мне также очень интересно узнать точку зрения Пахала.

Еще один вопрос:
Появятся ли в будущем другие протоколы?

Например:

• Взаимодействие между людьми и агентами

• Взаимодействие между агентами

Интерфейс пользователя/пользовательский опыт и протоколы для этих двух сценариев могут быть совершенно разными.

Что вы думаете о текущих событиях на рынке?

Саймон Тейлор:
Мне на ум приходит классический комикс XKCD:

«Сейчас существует 14 стандартов аутентификации; нам нужен единый стандарт».
Затем это стало: «Теперь существует 15 стандартов».

Вы так долго работаете в этой области, как вы видите эту проблему?

Пахал Патангия:
Да, если бы у меня был хрустальный шар, я бы с удовольствием узнал ответ (смеется).

Но с нашей точки зрения я согласен с мнением Бама:

В конечном итоге эти протоколы сольются в несколько основных решений.

Но в процессе текущее разнообразие на самом деле является хорошим фактором.

Потому что эти протоколы привлекают больше разработчиков и заставляют больше людей начать создавать что-то новое.

Текущая стадия на самом деле является "стадией демократизации", аналогичной развитию LLM за последние три года.

Появляются новые модели, способствующие внедрению в отрасли.

То же самое произойдет с этими протоколами.

Эти протоколы будут привлекать все больше и больше участников — разработчиков, предприятий, пользователей — все будут строить на этих основах.

Это будет способствовать развитию совместимости, в конечном итоге приводя к интеграции.

Кроме того, по мере создания большего количества агентов вопросы безопасности становятся все более важными.

Все создают свои собственные системы агентов, но крайне важно, чтобы эти системы работали в безопасной среде.

Вот почему мы выпустили на GTC нечто под названием OpenSHIELD.

OpenSHIELD — это защищенная от внедрения уязвимостей среда выполнения с открытым исходным кодом, которая находится между агентами и инфраструктурой.

Она может обеспечить среду типа «песочница», в которой агенты могут работать в контролируемой среде.

Таким образом, даже если возникнут проблемы, их последствия можно будет сдержать.

Саймон Тейлор:
Да, это очень важно.

Многие люди не понимают:

Когда вы создаете агентов и у вас также есть производственная среда, должны ли вы размещать агентов в производственной среде?

Если нет изоляции, то как только что-то пойдет не так, последствия будут значительными.

Поэтому такие механизмы песочницы, как OpenSHIELD, очень важны.

Саймон Тейлор:
Я также вспомнил пример: в начале эпохи мобильного интернета был WAP, который люди пытались использовать для платежей до появления смартфонов.

Агентный коммерс до некоторой степени все еще может находиться на очень ранней стадии.

Поэтому мне любопытно:

Как вы сейчас распределяете свое внимание?

Вы в основном сосредоточены на стейблкоинах?
Или на взаимодействии человека и агента?
Или на взаимодействии агентов между собой?

Вы занимаетесь всем этим или у вас есть определенный акцент?

Пахал Патангия:
Это отличный вопрос.

С моей точки зрения, мы в основном сосредоточены на самых важных трендах прямо сейчас:

• Модели фундаментальных платежей

• Агентский коммерс

Но в рамках этих тенденций будут продолжать появляться новые подтенденции.

Например, стейблкоины.

Мы рассматриваем стейблкоины как дополнение к существующей системе фиатных валют, привлекающее новых пользователей и новые экосистемы.

Следующее поколение пользователей может быть более привычным к использованию стейблкоинов, чем к кредитным картам.

Но в то же время между ними будет интеграция.

Однако в целом основные области применения ИИ в платежах не изменились:

• Борьба с мошенничеством

• Проверка личности

• Персонализация

Это остается наиболее важным.

Саймон Тейлор:
Да, по сути, это все еще добавленная стоимость платежей.

Независимо от того, используете ли вы стейблкоины или платежные сети, эти проблемы будут существовать.

Саймон Тейлор:
Бам, мне любопытно узнать ваше мнение. Вы создаете сеть в пространстве стейблкоинов; как вы видите взаимосвязь между Agentic Commerce и стейблкоинами?

Бэм Азизи:
Я считаю, что Agentic Commerce может использовать различные платежные системы.

Например, сейчас пользователи ищут такие товары, как обувь или футболки, в ChatGPT, Anthropic или Perplexity, и затем агенты могут помочь пользователям завершить платежи.

Этот платеж может быть произведен с помощью кредитных карт или стейблкоинов.

В этом сценарии оба варианта являются параллельными.

Но при трансграничных платежах и международных транзакциях стейблкоины будут иметь больше преимуществ.

В сценариях взаимодействия агентов я считаю, что стейблкоины имеют явное преимущество.

Причина в следующем:

Эти транзакции обычно представляют собой микроплатежи.
Например, суммы вроде $0.00005.

Такие суммы не могут быть обработаны Visa или традиционными банковскими системами.

В то же время эти транзакции должны быть:
В реальном времени
Глобальными
Онлайн

Стейблкоины идеально соответствуют этим условиям.

Еще один момент - частота транзакций.

Человек может совершать в среднем 2 транзакции в день, но агент может совершать 2000 транзакций в день.

Такой уровень TPS (производительности) может поддерживаться только блокчейном.

Традиционные платежные системы не предназначены для агентов; они потерпят неудачу.

Поэтому я очень оптимистично отношусь к применению стейблкоинов в Agentic Commerce.

Саймон Тейлор:
Это действительно экспоненциальный взрыв, верно?

Я помню, что в интернете каждую секунду отправляется около 4 миллионов писем, и это только письма, не считая видео.

В таком мире возможности традиционных платежных систем обрабатывать десятки тысяч транзакций в секунду явно недостаточны.

Но давайте немного вернемся к реальности, Пахал, с вашей точки зрения, где реальный спрос со стороны пользователей? Где реальный объем транзакций?

Я часто шучу, что теперь в Agentic Commerce больше протоколов, чем в платежных протоколах.

Вы можете быть ближе всего к базовой инфраструктуре — даже к "инфраструктуре инфраструктуры инфраструктуры".

Так где вы видите реальный спрос? Где реальные примеры использования?

Пахал Патангия:
Я думаю, на этот вопрос можно ответить с двух точек зрения.

Первый из них - с точки зрения всей экосистемы.

Как я уже упоминал ранее, мы можем разделить весь процесс на две части:

• Поиск

• Оплата

В настоящее время часть поиска относительно зрелая, даже до такой степени, что можно сказать, что она в основном решена.

Однако платежная часть все еще находится на многих экспериментальных этапах.

Ведутся многочисленные тесты в песочнице.

Вот почему я очень оптимистично отношусь к таким инструментам, как OpenSHIELD, поскольку они могут помочь экосистеме создавать этих агентов в безопасной среде и предоставлять им возможность совершать транзакции.

Вторая перспектива - долгосрочная.

Я очень оптимистично отношусь к развитию систем с множеством агентов.

В будущем мире различные агенты будут взаимодействовать и сотрудничать друг с другом.

Наша роль - помочь этим системам улучшиться:

• Через обратные связи

• Через безопасные операционные среды

• Через различные механизмы ограничения (ограждения)

Конечно, также потребуется много доработок, чтобы эти агенты могли работать так, как ожидается, без отклонений.

Это все направления, на которых мы будем сосредоточены в будущем.

Саймон Тейлор:
Я думаю, что очень важной темой сегодняшнего обсуждения является "экономика токенов".

На самом деле, когда мы говорили о токенах ранее, Бэм и я оба хихикали, потому что в пространстве стейблкоинов наше понимание экономики токенов имеет другую логику.

Но теперь вы увидите:

Все превратилось в "токены".

Токены в идентификации личности
Токены в кибербезопасности
Visa и Mastercard имеют сетевые токены
Токены в открытом банкинге
Стейблкоины - это токены
Токены и в ИИ также

Термин "токен" на английском языке может быть довольно запутанным, поскольку изначально он просто означал "заместитель", но теперь токеном можно назвать практически что угодно.

Но в любом случае вы должны понимать лежащую в его основе экономическую модель.

В конечном итоге, будь то ИИ или платежные сети, то, что определяет пользовательский опыт, все еще является:

• Скорость

• Стоимость

Эти два фактора будут постоянно возвращать нас к реальности.

Саймон Тейлор:
Пахал, огромное спасибо за ваши сегодняшние идеи. Как человек, который давно следит за NVIDIA и также является частью платежной индустрии, этот разговор был очень интересным. Если люди хотят узнать больше о вас или о работе NVIDIA в сфере платежей, куда они могут обратиться?

Пахал Патангия:
Люди могут связаться со мной через LinkedIn или по электронной почте.

Если вы хотите узнать о работе NVIDIA в сфере финансовых услуг, вы можете посетить официальный сайт NVIDIA, где у нас есть специальная страница отрасли, подробно описывающая нашу работу в области платежей, банковского дела и рынков капитала.

Мы надеемся внедрить возможности ИИ во всей экосистеме и будем рады быть вашим партнером.

Саймон Тейлор:
Отлично, спасибо. Бам, если люди хотят подключиться к сети Mesh или связаться с вами, как им это сделать?

Бэм Азизи:
Вы можете посетить meshpay.com или найти Mesh Pay в Twitter или LinkedIn. Если вы хотите найти меня, вы можете поискать Bam Azizi в Telegram или Twitter.

Саймон Тейлор:
Вы также можете найти меня на различных платформах или посетить finttechbrainfood.com. Недавно я написал статью об "невидимом коммерсе", обсуждая некоторые потенциальные проблемы с Agentic Commerce. Если вам понравилось это шоу, не забудьте подписаться, поставить лайк и поделиться с друзьями, чтобы больше людей могли увидеть этот контент. До встречи в следующий раз.