Pada Mei 2026, sebuah unggahan publik berisi instruksi dalam sandi Morse membuat sebuah wallet yang terhubung AI mengirimkan US$175.000. Sekitar 80% dana berhasil dipulihkan. Transfer ini sah di chain, tapi perangkat lunaknya telah menerima instruksi dari sumber yang semestinya tidak layak dipercaya.
Insiden ini menggambarkan hambatan utama dalam keuangan otonom: bagaimana bisnis dapat mempercayakan uang dalam jumlah besar kepada agen AI?
Laporan State of AI Agent Payments 2026 dari BeInCrypto Intelligence melacak 6,4 juta pembayaran x402 di Base dan Solana selama 35 hari, dengan nilai total hanya US$119.947. Lebih dari 90% transaksi bernilai di bawah satu sen.
Lima pemimpin industri berbicara dengan BeInCrypto tentang apa langkah selanjutnya.
Jutaan Pembayaran, Namun Nilai Kecil
x402 memungkinkan perangkat lunak untuk membayar sumber daya online secara otomatis. Namun, jumlah transaksinya tidak menunjukkan permintaan komersial nyata. Beberapa pembayaran bisa saja hanya berupa pengujian atau permintaan layanan berulang.
“Micropayment kemungkinan besar akan tetap mendominasi jumlah transaksi, sementara operasi trading dan treasury akan mengambil porsi lebih besar dari total nilai yang berpindah,” ujar Amir Forouzani, co-founder dan CEO Puffer Labs.
Saad Naja, founder dan CEO Hygentra, memperkirakan AI trading bakal bertumbuh jauh lebih pesat.
“Saya memperkirakan 12 bulan ke depan akan jadi tahun breakout untuk agent trading, meskipun jumlah transaksi tetap akan didominasi oleh micropayment. Dalam 5 tahun, saya memprediksi 80% trading akan dilakukan oleh agen AI,” tutur dia.
Prediksi itu jauh melampaui bukti yang terlihat saat ini. Dari empat koneksi Hyperliquid terpilih, aplikasi berlabel AI hanya mencakup 0,55% total nilai trading. Aktivitas AI tanpa label tidak dapat diukur.
Pembayaran Paling Berbahaya Bisa Jadi Sah
Laporan ini mengidentifikasi dua insiden melibatkan transfer dana senilai US$281.200 ke wallet yang dikuasai penyerang sebelum dana pulih. Tidak ada yang membutuhkan pemalsuan signature blockchain. Para agen mengikuti instruksi yang sebenarnya harus ditolak.
“Kunci privat yang disimpan secara aman tetap bisa mengizinkan transaksi yang berakibat fatal jika agen telah dimanipulasi oleh situs web berbahaya, tagihan, atau respons dari layanan lain… Membatasi jumlah pengeluaran saja belum cukup. Kita juga harus mengatur siapa saja sumber instruksi yang diterima agen dan menegakkan izin tersebut secara independen dari model AI,” terang Forouzani.
Satu kesalahan agen bisa menyebar ke banyak agen lain yang memakai informasi yang sama.
“Saat ribuan agen membeli umpan data murah yang sama dan mengeksekusinya dengan kecepatan mesin, satu input buruk bisa langsung tersebar ke semua agen sekaligus, dan pembatasan pengeluaran per agen tidak mampu benar-benar membendung dampaknya,” ungkap Markus Levin, co-founder XYO.
Sebuah Transaksi Bisa Dibatalkan Setelah Agen Bertindak
Benedikt Bünz, co-founder dan chief scientist di Espresso Systems, menjelaskan bahwa agen menghadapi risiko lain saat mereka membelanjakan dana sebelum transaksi dasarnya tuntas.
“Transaksi Ethereum hanya benar-benar final setelah 16 menit, artinya transaksi masih bisa dibatalkan sebelum itu. Para agen harus menunggu selama waktu ini, atau melanjutkan langkah berikutnya pada pembayaran yang masih bisa dibatalkan. Risiko paparan ini bisa punya dampak merembet berbahaya dalam skala besar,” urai dia.
Trade dan pembayaran otomatis sering kali bergantung pada transaksi sebelumnya. Jika terjadi pembatalan, langkah selanjutnya ikut terdampak. Proses finalitas Ethereum menunjukkan betapa pentingnya konfirmasi dan finalitas.
Siapa yang Bertanggung Jawab Saat AI Melakukan Kesalahan?
Dalam kerangka kesiapan laporan tersebut, skor micropayment adalah 60,7 dari 100, sedangkan otomatisasi institusional hanya mendapat skor 12,0. Rendahnya transparansi hasil nyata berkontribusi pada skor institusional yang minim.
Dari 19 produk yang ditinjau, 14 produk yang menangani dana tetap berada dalam batasan yang ditetapkan manusia.
Chandler Fang, co-founder t54 Labs, melihat masih ada pertanyaan yang belum tuntas:
“Sekarang para agen sudah punya kemampuan teknis memindahkan uang dan kadang mengambil keputusan sendiri. Bagaimana kita memastikan jika agen melakukan transaksi salah, terdapat prosedur dan protokol jelas untuk menangani resiko kerugian?” papar dia.
Levin memperkirakan peluang besar berikutnya akan datang dari pembayaran di dunia nyata.
“Kategori pembayaran berbasis agen yang saya kira akan tumbuh selanjutnya adalah pembayaran yang dirilis setelah pekerjaan di dunia nyata selesai, seperti pengiriman yang tuntas atau job selesai di lokasi, dan jumlahnya jauh lebih besar dibanding panggilan API,” komentar dia.
Pembayaran semacam ini membutuhkan bukti jelas pekerjaan selesai, aturan perizinan di luar model AI, serta kepastian tanggung jawab saat transaksi bermasalah. Institusi masih tetap memerlukan bukti bahwa perlindungan tersebut benar-benar bekerja pada skala besar.
