I mai 2026 fikk et offentlig innlegg med Morse-kodede instruksjoner en AI-relatert lommebok til å sende $ 175 000. Omtrent 80 % ble hentet tilbake. Overføringen var gyldig på blokkjeden, men programvaren godtok instruksjoner fra en kilde den aldri skulle ha stolte på.
Hendelsen illustrerer en stor utfordring for autonom finans: Hvordan kan virksomheter stole på AI-agenter med store pengesummer?
BeInCrypto Intelligence sin State of AI Agent Payments 2026 fulgte 6,4 millioner x402-betalinger mellom Base og Solana på 35 dager, verdt kun $ 119 947. Mer enn 90 % var under ett øre.
Fem bransjeledere snakket med BeInCrypto om hva som kommer videre.
Millioner av betalinger, lite penger
x402 gjør det mulig for programvare å betale for nettbaserte ressurser automatisk. Likevel sier ikke antall transaksjoner så mye om faktisk kommersiell etterspørsel. Noen betalinger kan være testing eller gjentatte tjenesteforespørsler.
“Mikrobetalinger kan forbli flertallet av transaksjonene mens trading og treasury-operasjoner utgjør en økende andel av verdien som flyttes,” sa Amir Forouzani, medgründer og CEO i Puffer Labs.
Saad Naja, gründer og CEO i Hygentra, forventer at AI-trading vil vokse mye raskere.
“Jeg forventer at de neste 12 månedene blir et gjennombruddsår for agent-trading, selv om mikrobetalinger fortsatt vil dominere transaksjonstallene. Om 5 år forventer jeg at 80 % av tradingen vil være agent-basert,” sa han.
Den prognosen ligger langt foran det som er mulig å observere i dag. På tvers av fire utvalgte Hyperliquid-tilkoblinger sto AI-merkede applikasjoner for bare 0,55 % av tradingverdien. Ikke-merket AI-aktivitet kunne ikke måles.
Den farligste betalingen kan være legitim
Rapporten identifiserte to hendelser der $ 281 200 ble overført til angriperkontrollerte lommebøker før tilbakebetaling. Ingen av dem krevde brudd på blokkjede-signaturen. Agentene handlet på instruksjoner de burde ha avvist.
“En sikkert lagret privatnøkkel kan fremdeles autorisere en katastrofal transaksjon hvis agenten har blitt manipulert av et ondsinnet nettsted, en faktura eller svar fra en annen tjeneste… Bruk av forbruksgrenser alene er utilstrekkelig. Du må også kontrollere hvem sin instruksjon agenten godtar og håndheve tillatelser uavhengig av AI-modellen,” advarer Forouzani.
Feil fra én agent kan også spre seg til mange andre som bruker samme informasjon.
“Når tusenvis av agenter kjøper samme rimelige feed og handler på dette i maskinfart, blir én feil input gjentatt over alle på en gang, og en forbruksgrense per agent begrenser dette svært lite,” sa Markus Levin, medgründer av XYO.
En transaksjon kan reverseres etter en agent har handlet
Benedikt Bünz, medgründer og sjefsforsker ved Espresso Systems, sier at agenter står overfor en ekstra risiko når de bruker midler før en underliggende transaksjon er endelig.
“Ethereum-transaksjoner er kun endelige etter 16 minutter, altså kan de bli tilbakeført før dette. Agenter må enten vente i denne perioden eller gå videre basert på en betaling som fortsatt kan reverseres. Denne typen eksponering kan ha farlige ringvirkninger når det skjer i stor skala,” sa han.
Automatiserte handler og betalinger er ofte avhengig av tidligere transaksjoner. En reversering kan påvirke senere steg. Ethereums finalitetsprosess viser hvorfor bekreftelse og endelighet er viktig.
Hvem tar ansvar når AI gjør feil
I rammeverket for beredskap i rapporten fikk mikrobetalinger en score på 60,7 av 100, mens institusjonell automatisering scoret 12,0. Mangelfull deling av resultater fra virkeligheten bidro til lav poengsum for institusjoner.
Av 19 produkter som ble gjennomgått holdt de 14 som håndterte penger seg innenfor menneskesatte grenser.
Chandler Fang, medgründer av t54 Labs, peker på et uløst spørsmål:
“Nå har agenter den tekniske evnen til å flytte penger og noen ganger ta egne beslutninger. Hvordan sikrer vi at det finnes tydelige prosedyrer og protokoller for å håndtere nedsiderisiko når agenter gjør feil transaksjoner?”
Levin forventer at den neste store muligheten kommer fra betalinger i den fysiske verden.
“Den neste kategorien av agent-basert betaling jeg tror vil vokse, er betalinger som frigis når arbeid er utført i den fysiske verden, som når en levering er fullført eller et oppdrag utført på stedet, og disse dreier seg om langt større beløp enn et API-kall,” sier han.
Slike betalinger krever bevis på at arbeidet er gjennomført, at regelverk håndheves utenfor AI-modellen og tydelig ansvar når en transaksjon går feil. Institusjoner trenger fortsatt bevis på at disse sikkerhetsmekanismene fungerer i stor skala.
