Franklin Templeton Mengidentifikasi Agentic AI sebagai Killer Use Case Utama Blockchain

SOL-0,01%
BNB-0,38%
V-0,71%
APT2,55%
Key Takeaways
  • Franklin Templeton mengidentifikasi agentic AI sebagai aplikasi terobosan berbasis blockchain yang mendorong adopsi arus utama melalui aset digital, pada Rabu.
  • Solana memproses 6.284 transaksi per detik, sementara Aptos menangani 12.933, dibandingkan Visa yang berada di kisaran 1.700 hingga 10.000 per detik.
  • McKinsey memproyeksikan agentic commerce akan mencapai 3 triliun dolar AS pada 2030, seiring Visa dan Tempo meluncurkan alat pembayaran berbasis AI pada Maret 2026.

Franklin Templeton, yang mengelola sekitar US$1,8 triliun dalam aset, mengidentifikasi AI agenik sebagai terobosan aplikasi yang akan mendorong adopsi blockchain arus utama, menurut catatan digital assets yang diterbitkan pada Rabu. Sandy Kaul, Kepala Digital Assets dan Inovasi di Franklin Templeton, menyatakan bahwa agen perangkat lunak otonom tidak dapat lolos pemeriksaan identitas bank dan karena itu harus menyelesaikan pembayaran di jaringan blockchain publik seperti Solana dan BNB Chain, yang membersihkan transaksi dalam hitungan detik dibanding Visa yang memerlukan satu hingga tiga hari kerja. McKinsey memperkirakan commerce agenik akan mencapai US$3 triliun pada 2030, meski pembayaran yang diprakarsai agen saat ini beroperasi di luar kerangka verifikasi identitas dan perlindungan konsumen yang ada.

Kaul menggambarkan situasi ini sebagai ketidaksesuaian struktural antara infrastruktur perbankan konvensional dan kebutuhan commerce berbasis mesin. AI agenik merujuk pada perangkat lunak yang mengeksekusi tindakan, memproses pembayaran, dan membuat keputusan tanpa persetujuan manusia yang berkelanjutan. Karena agen seperti ini tidak dapat membuka rekening bank atau menyelesaikan proses verifikasi know-your-customer, mereka tidak memiliki akses ke jaringan kartu dan harus bertransaksi melalui infrastruktur terdesentralisasi.

Franklin Templeton Menguraikan Mekanika Token Pembayaran untuk Agen Otonom

Setiap agen otonom menghasilkan token pembayaran yang menyematkan aturan untuk mengatur penerimaan merchant, jumlah maksimum transaksi, serta periode validitas token. Catatan digital assets itu menjelaskan bahwa token ini berfungsi sebagai instrumen pembayaran yang dapat diprogram, dirancang khusus untuk commerce mesin-ke-mesin.

Analisis Franklin Templeton mengarahkan ulang adopsi kripto sebagai solusi atas masalah pembayaran untuk mesin, bukan sebagai pengganti layanan keuangan manusia. Perusahaan ini mengelola sekitar US$1,8 triliun dalam aset di seluruh produk investasi tradisional dan digital.

Jaringan Blockchain Memproses Ribuan Lebih Transaksi per Detik daripada Visa

Catatan Franklin Templeton menyajikan data pemrosesan transaksi perbandingan: Solana menangani 6.284 transaksi per detik, Aptos memproses 12.933, dan BNB Chain mengelola 3.252, sementara jaringan Visa beroperasi antara 1.700 dan 10.000 transaksi per detik. Kaul mengidentifikasi biaya tinggi dan jendela penyelesaian multi-hari sebagai keterbatasan struktural pada jalur kartu untuk commerce berbasis mesin.

Kecepatan penyelesaian merepresentasikan kesenjangan performa yang lebih signifikan dibanding throughput transaksi. Visa membutuhkan satu hingga tiga hari kerja untuk membersihkan pembayaran, sedangkan jaringan blockchain yang disebut mencapai penyelesaian secara simultan. Laporan gabungan dari Visa dan Artemis sampai pada kesimpulan paralel, dengan mencatat bahwa infrastruktur kartu yang dibangun untuk commerce manusia tidak memiliki arsitektur yang diperlukan untuk micropayments berbasis agen, yang menuntut biaya yang nyaris nol dan finalitas yang nyaris instan.

Visa dan Tempo Luncurkan Alat Pembayaran Berbasis AI pada Maret 2026

Divisi kripto Visa dan perusahaan pembayaran Tempo masing-masing meluncurkan alat pembayaran berbasis AI pada Maret 2026. Catatan Franklin Templeton menyinggung rilis produk ini sebagai bukti pergerakan industri menuju infrastruktur machine-commerce, meski catatan tersebut tidak memberikan spesifikasi teknis untuk kedua platform.

Proyeksi McKinsey sebesar US$3 triliun untuk commerce agenik pada 2030 mengasumsikan kerangka regulasi akan beradaptasi untuk mengakomodasi transaksi yang diprakarsai agen. Analisis Franklin Templeton mengakui bahwa aturan perlindungan konsumen dan standar verifikasi identitas saat ini tidak mencakup agen perangkat lunak otonom yang beroperasi sebagai aktor ekonomi independen.

FAQ

Apa yang diidentifikasi Franklin Templeton sebagai use case “killer” blockchain?

Franklin Templeton mengidentifikasi AI agenik sebagai terobosan aplikasi yang akan mendorong adopsi blockchain arus utama. Sandy Kaul, Kepala Digital Assets dan Inovasi, menyatakan bahwa agen perangkat lunak otonom tidak dapat lolos pemeriksaan identitas bank dan harus menyelesaikan pembayaran di jaringan blockchain publik seperti Solana dan BNB Chain, alih-alih jaringan kartu tradisional.

Bagaimana kecepatan penyelesaian blockchain dibanding pemrosesan pembayaran Visa?

Jaringan blockchain seperti Solana, Aptos, dan BNB Chain mencapai penyelesaian simultan, sementara Visa membutuhkan satu hingga tiga hari kerja untuk membersihkan pembayaran. Catatan digital assets Franklin Templeton mengutip kesenjangan penyelesaian ini sebagai keunggulan struktural bagi infrastruktur blockchain dalam aplikasi commerce berbasis mesin.

Seberapa besar pasar yang diproyeksikan McKinsey untuk commerce agenik pada 2030?

McKinsey memproyeksikan commerce agenik akan mencapai US$3 triliun pada 2030, menurut catatan digital assets Franklin Templeton yang diterbitkan pada Rabu. Proyeksi tersebut mengasumsikan agen otonom akan melakukan transaksi di luar kerangka verifikasi identitas yang ada serta perlindungan konsumen yang saat ini mengatur commerce manusia.

Penafian: Informasi di halaman ini mungkin berasal dari sumber pihak ketiga dan hanya untuk referensi. Ini tidak mewakili pandangan atau pendapat Gate dan bukan merupakan nasihat keuangan, investasi, atau hukum. Perdagangan aset virtual melibatkan risiko tinggi. Mohon jangan hanya mengandalkan informasi di halaman ini saat membuat keputusan. Untuk detailnya, lihat Penafian.
Komentar
0/400
Tidak ada komentar