Vào tháng 3 năm 2026, Peter Schroeder, Giám đốc Marketing toàn cầu của Circle, đã công bố dữ liệu về nền tảng X cho thấy trong chín tháng qua, các tác nhân AI đã hoàn tất 140 triệu giao dịch thanh toán, tổng trị giá 43 triệu đô la. 98,6% trong đó quyết toán bằng USDC, trung bình chỉ 0,31 đô la mỗi giao dịch. Quan trọng hơn, số lượng tác nhân AI có khả năng mua sắm đã vượt quá 400.000.
Dữ liệu này nói lên nhiều điều hơn bất kỳ báo cáo tài chính nào: Các tác nhân AI đang chuyển từ ý tưởng sang hoạt động kinh tế thực tế.
400.000 tác nhân AI, 140 triệu giao dịch, 43 triệu đô la—đây là giá trị trao đổi được hoàn thành tự động giữa các máy móc. Không có sự can thiệp của con người, không cần phê duyệt của ngân hàng, không cần xác minh thẻ tín dụng. Giữa các mã và giao thức, các quy trình trước đây cần chữ ký của con người, đối chiếu và thanh toán đã được hoàn thành.
Giá cổ phiếu của Circle đã tăng vọt 75% trong vài ngày giao dịch gần đây, từ 60 đô la tăng 105 đô la. Thị trường diễn giải tăng lần là phản ứng tích cực đối với báo cáo thu nhập của công ty – Circle báo cáo doanh thu 770 triệu đô la trong quý IV năm 2025, tăng trưởng 77% so với cùng kỳ năm trước, và lợi nhuận ròng 133 triệu đô la. Tuy nhiên, điều thực sự đáng chú ý không phải là bản thân các con số, mà là những thay đổi cấu trúc đằng sau chúng: khi các tác nhân AI trở thành những tác nhân kinh tế mới, logic của toàn bộ cơ sở hạ tầng tài chính cần phải được viết lại.
Trong quá trình viết lại này, một câu hỏi sâu sắc hơn đang nổi lên: khi các tác nhân AI bắt đầu có nguồn vốn khả dụng và có thể kiếm được USDC bằng cách hoàn thành nhiệm vụ, chúng sẽ quản lý số tiền đó như thế nào? Thanh toán là bước đầu tiên; quản lý tài sản là bước thứ hai. Lĩnh vực RWA (Tài sản Thế giới Thực) cần trả lời chính xác câu hỏi thứ hai này.
I. Từ khả năng thanh toán đến tài sản nắm giữ
Để hiểu được các dịch vụ tài chính cần thiết cho các tác nhân AI, điều cần thiết là phải hiểu trước tiên các mô hình hoạt động kinh tế của chúng. Báo cáo"Dự báo ngành Công nghệ, Truyền thông & Viễn thông năm 2026" của Deloitte chỉ ra rằng thị trường AI dựa trên tác nhân toàn cầu dự kiến sẽ đạt 45 tỷ đô la vào năm 2030 nếu các doanh nghiệp và nhà cung cấp dịch vụ có thể đạt được sự hợp tác thông minh hiệu quả. Đặc điểm cơ bản của mô hình hợp tác đa tác nhân này là một nhiệm vụ phức tạp được chia nhỏ thành nhiều bước, được hoàn thành một cách cộng tác bởi các tác nhân chuyên biệt khác nhau, với lần lần gọi đi kèm với một khoản thanh toán nhỏ. Lấy ví dụ về các cuộc gọi API. Một ứng dụng AI có thể đồng thời gọi nhiều mô hình ngôn ngữ lớn, truy cập nhiều cơ sở dữ liệu và sử dụng nhiều tài nguyên tính toán. Mỗi lần gọi liên quan đến sự tích lũy của 0,01 đô la, 0,05 đô la và 0,1 đô la. Những khoản thanh toán này cực kỳ nhỏ nhưng thường xuyên. Dữ liệu của Circle cho thấy 140 triệu giao dịch trong chín tháng qua, trung bình chỉ 0,31 đô la mỗi giao dịch - một đặc điểm điển hình của thị trường thanh toán nhỏ. Tuy nhiên, vấn đề nằm ở chỗ, khi các tác nhân AI liên tục tạo ra thu nhập— dù bằng cách cung cấp dịch vụ cho người dùng hay tham gia vào mạng lưới điện toán phân tán — tiền lắng đọng trong tài khoản của chúng. Số tiền này không thể duy trì tính thanh khoản vô thời hạn. Bất kỳ tác nhân kinh tế hợp lý nào cũng sẽ cân nhắc: phải làm gì với số tiền nhàn rỗi? Đây là điểm khởi đầu hợp lý cho sự chuyển đổi của các tác nhân AI từ "người trả tiền" thành " người nắm giữ tài sản ". Trong hệ thống tài chính truyền thống, các cá nhân và doanh nghiệp gửi tiền nhàn rỗi ngắn hạn vào ngân hàng, mua quỹ thị trường tiền tệ hoặc trái phiếu chính phủ ngắn hạn để tạo ra lợi nhuận. Các tác nhân AI cũng cần khả năng này — không phải để đầu cơ, mà để tối ưu hóa mô hình kinh tế của chính chúng. Việc duy trì một lượng USDC nhất định trong tài khoản để thanh toán là cần thiết, nhưng để tiền dư thừa nhàn rỗi đồng nghĩa với việc phát sinh chi phí cơ hội. Nếu tiền dư thừa có thể được tự động sử dụng để mua một quỹ token hóa được bảo đảm bằng trái phiếu kho bạc ngắn hạn của Mỹ, và sau đó được tự động quy đổi khi cần thanh toán, thì "hiệu quả hoạt động" của nó sẽ được cải thiện. Hơn nữa, nếu tác nhân AI cần dự trữ giá trị cho hoạt động dài hạn hoặc phòng ngừa rủi ro chi phí do biến động phí Gas gây ra, nó có thể cần phân bổ tài sản với các mức độ rủi ro khác nhau. Ở giai đoạn này, nó không còn chỉ là "người trả tiền" mà là "nhà đầu tư"—mặc dù nhà đầu tư này là một đoạn mã. Circle giải quyết vấn đề biến các tác nhân AI thành "người trả tiền". Tuy nhiên, để biến chúng thành "nhà đầu tư", cần thêm một cơ sở hạ tầng khác.
II. RWA và các tác nhân AI: Một cuộc đua hai chiều đang diễn ra
Những nỗ lực của Circle trong vài năm qua có thể được tóm tắt là xây dựng năng lực ba lớp. Lớp đầu tiên là mạng lưới phát hành và thanh khoản stablecoin . Theo thông báo chính thức của Circle, tính đến cuối năm 2025, nguồn cung lưu hành của USDC đạt 75,3 tỷ USD, tăng trưởng 72% so với năm trước, chiếm gần 50% thị phần giao dịch stablecoin . Điều này cung cấp một phương tiện giá trị khả dụng cho các khoản thanh toán AI. Lớp thứ hai là mạng lưới quyết toán Chuỗi hiệu quả. Vào tháng 8 năm 2025, Circle đã ra mắt Arc Chuỗi, được thiết kế đặc biệt cho các dịch vụ tài chính cấp tổ chức. Vào tháng 3 năm 2026, Circle đã ra mắt hệ thống Nanopayments, tổng hợp hàng chục nghìn khoản thanh toán nhỏ ngoài Chuỗi và sau đó định kì đóng gói chúng lên Chuỗi, giảm chi phí giao dịch cho các nhà phát triển xuống bằng không. Mạng thử nghiệm hiện đã hỗ trợ 12 Chuỗi, bao gồm Arbitrum, Arc, Avalanche , Base và Ethereum. Ở cấp độ giao thức thanh toán, giao thức x402 cho phép các trang web hoặc API trực tiếp phát hành yêu cầu thanh toán HTTP 402 khi trả về yêu cầu, nhúng trực tiếp các khoản thanh toán vào các yêu cầu internet. Lớp thứ ba là khả năng kết nối với hệ thống tài chính truyền thống. Mạng lưới Thanh toán Vòng tròn (CPN) kết nối các ngân hàng, nhà cung cấp dịch vụ thanh toán, các tổ chức thanh toán bù trừ xuyên biên giới và khách hàng doanh nghiệp. Tính đến tháng 2 năm 2026, đã có 55 tổ chức tài chính tham gia, với khối lượng giao dịch hàng năm khoảng 5,7 tỷ đô la. Vào tháng 2 năm nay, CPN đã bổ sung hệ thống thanh toán trực tiếp cho tiền tệ địa phương và stablecoin ở một số khu vực, bao gồm châu Á và Trung Đông. Ba lớp khả năng này tạo nên "cơ sở hạ tầng thanh toán" của nền kinh tế tác nhân AI. Tuy nhiên, một nền kinh tế hoàn chỉnh cũng cần "cơ sở hạ tầng quản lý tài sản " - và đây chính là lĩnh vực mà RWA có thể tham gia. Việc khám phá token hóa RWA ( Tài sản Thế giới Thực) trong vài năm qua chủ yếu tập trung vào "ánh xạ Chuỗi" trong tài chính truyền thống. Theo dữ liệu từ Devilama, tính đến tháng 6 năm 2025, tổng giá trị khóa vị thế(TVL) của RWA đã đạt 12,5 tỷ đô la, tăng trưởng 124% so với năm 2024. Các ngân hàng hàng đầu toàn cầu như Citibank và Standard Chartered đang khám phá các kịch bản ứng dụng của RWA trong quyết toán toán, quản lý tài sản và giao dịch xuyên biên giới. Tuy nhiên, để gia nhập thế giới của nền kinh tế tác nhân AI, RWA cần trải qua quá trình chuyển đổi "thuần AI". Điều này không chỉ đơn giản là tài sản lên Chuỗi, mà là làm cho tài sản"có thể hiểu và giao dịch được bởi AI". Bước đầu tiên là chuẩn hóa dữ liệu. Các dự án RWA hàng đầu như Ondo Finance đang nỗ lực chuyển đổi dòng tiền cơ bản, các điều khoản pháp lý và xếp hạng rủi ro thành các định dạng dữ liệu có cấu trúc, có thể đọc được bằng máy. Vào tháng 7 năm 2025, Ondo Finance trở thành dự án đầu tiên ra mắt trái phiếu kho bạc Hoa Kỳ token hóa cho các nhà đầu tư toàn cầu và được đưa vào báo cáo của Nhà Trắng do Lực lượng đặc nhiệm thị trường tài sản kỹ thuật số của Tổng thống Hoa Kỳ công bố. Thứ hai, đó là vấn đề về logic lập trình. Các quy tắc về cổ tức, thanh toán lãi suất, mua lại và thanh lý được ghi vào hợp đồng thông minh và được thực thi tự động bởi mã lập trình. Điều này cho phép tương tác "không cần tin tưởng" giữa các tác nhân AI và tài sản— không cần phải tin tưởng đối tác sẽ thực hiện nghĩa vụ của mình, chỉ cần tin tưởng rằng mã lập trình sẽ hoạt động theo các quy tắc đã được xác định trước. Thứ ba, đó là sự phân mảnh thanh khoản. Sau khi token hóa), về mặt lý thuyết, nó có thể được chia thành các đơn vị cực nhỏ — 0,01 đô la trái phiếu kho bạc, 0,1 mét vuông quyền lợi nhuận bất động sản — rất quan trọng đối với nhu cầu phân bổ quy mô nhỏ của các tác nhân AI. Thanh toán nano đã chứng minh tính khả thi về mặt kỹ thuật của thanh toán vi mô; logic tương tự có thể được mở rộng cho các khoản đầu tư vi mô. Bộ phận Kinexys của JPMorgan Chase cung cấp một nghiên cứu điển hình tham khảo. Vào tháng 5 năm 2025, Kinexys đã hoàn thành giao dịch công khai đầu tiên về trái phiếu kho bạc Hoa Kỳ token hóa trên mạng thử nghiệm Ondo Chain, sử dụng Quỹ Trái phiếu Kho bạc Hoa Kỳ token hóa (OUSG) của Ondo Finance và quyết toán thông qua cơ sở hạ tầng Chuỗi chéo của Chainlink . Giao dịch này tuân theo mô hình Giao hàng đến Thanh toán (Delivery-to-Payment - DvP), cho phép trao đổi tài sản và thanh toán đồng thời. Bộ phận Kinexys của JPMorgan hiện xử lý hơn 2 tỷ đô la giao dịch mỗi ngày và đã tạo điều kiện cho các giao dịch có giá trị danh nghĩa hơn 1,5 nghìn tỷ đô la kể từ khi thành lập. Giá trị của trường hợp này nằm ở việc nó chứng minh sự tích hợp của Thanh toán Thực tế (Real-Way Payment - RWA) với các mạng lưới quyết toán toán cấp tổ chức. Trong nền kinh tế dựa trên tác nhân AI trong tương lai, thực thể giao dịch có thể chuyển từ JPMorgan sang một tác nhân AI, và quy mô giao dịch có thể giảm từ hàng triệu đô la xuống chỉ còn vài đô la, nhưng logic cơ bản vẫn giữ nguyên – sự kết nối liền mạch giữa chuyển giao giá trị và lưu trữ giá trị là điều thiết yếu.
Thứ ba, ngoài mạng lưới thanh toán, còn có một tầng tiềm năng khác.
Kết nối logic trên, một vòng lặp khép kín hoàn chỉnh xuất hiện: một tác nhân tạo nội dung tích lũy một số dư USDC đáng kể trong tài khoản của mình bằng cách cung cấp dịch vụ cho nhiều khách hàng. Giao thức cơ bản của nó thiết lập các quy tắc quản lý quỹ: bất kỳ số dư nào vượt quá 1000 USDC sẽ tự động được phân bổ đều cho ba quỹ trái phiếu chính phủ ngắn hạn token hóa và một quỹ năng lượng xanh token hóa thông qua một bộ tổng hợp RWA. Khi nhu cầu của khách hàng giảm trong một tháng nhất định và số dư tài khoản cần được bổ sung, giao thức sẽ tự động mua lại một phần thị phần RWA, đổi chúng thành USDC cho các hoạt động hàng ngày. Trong quá trình này, tác nhân AI thực hiện các hành động bao gồm: giám sát số dư tài khoản, đánh giá đặc điểm rủi ro - lợi nhuận của tài sản khác nhau, thực hiện đăng ký và mua lại, và ghi lại luồng giao dịch để kiểm toán sau này. Tất cả các hành động đều được hoàn thành tự động bằng mã, không cần sự can thiệp của con người. Ví dụ, sau khi một người lập kế hoạch du lịch AI đặt vé máy bay và khách sạn cho người dùng, người dùng chuyển USDC vào tài khoản của nó như một khoản ngân sách. Trong khi chờ chuyến bay, tác nhân AI phát hiện ra một sản phẩm bảo hiểm RWA dựa trên dữ liệu về việc hoãn chuyến bay đang được chào bán. Nó tự động đăng ký một thị phần nhỏ bảo hiểm này bằng cách sử dụng một phần USDC tạm thời nhàn rỗi. Vài giờ sau, chuyến bay bị hoãn, và sản phẩm bảo hiểm RWA tự động kích hoạt khoản thanh toán theo quy định, làm tăng số dư tài khoản của tác nhân AI. Mỗi mô-đun công nghệ cấu thành nên các kịch bản này đều đã tồn tại: USDC cung cấp giá trị vận chuyển, Nanopayments giải quyết vấn đề chi phí thanh toán vi mô, giao thức x402 cho phép nhúng trực tiếp các khoản thanh toán vào các yêu cầu internet, trái phiếu chính phủ được token hóa đã hoạt động trên các nền tảng như Ondo Chain, và cơ chế quyết toán DvP đã được JPMorgan Chase xác nhận. Công việc còn lại là tích hợp—kết nối lớp thanh toán, lớp tài sản và lớp giao dịch, cho phép tác nhân AI gọi các chức năng tài chính này như gọi API. Li Ming, Chủ tịch điều hành Hiệp hội Tiêu chuẩn hóa Web3.0 Hồng Kông, đã nhận xét về sự phát triển của RWA, nói rằng, "Chúng tôi hy vọng sẽ tìm ra một điểm khởi đầu tiêu chuẩn cho Web3.0, một điểm có thể kết nối hệ sinh thái RWA." Đối với nền kinh tế tác nhân AI, điểm khởi đầu này có thể chính xác là sự kết nối giữa thanh toán và tài sản.
IV. Những vấn đề cũ của thế giới mới: Rủi ro và trách nhiệm
Tất nhiên, vẫn còn nhiều trở ngại cần vượt qua giữa thanh toán AI hiện nay và quản lý tài sản AI trong tương lai. Đầu tiên là vấn đề xác thực dữ liệu. Tài sản cơ bản của RWA nằm ngoài Chuỗi, và trạng thái, giá trị và thông tin rủi ro của chúng cần được truyền tải một cách đáng tin cậy đến Chuỗi. Nếu tác nhân AI dựa vào dữ liệu không chính xác hoặc bị giả mạo, "quyết định đầu tư" của nó sẽ gặp vấn đề. "Báo cáo nghiên cứu phát triển ngành RWA" do Hiệp hội Tiêu chuẩn hóa Web3.0 Hồng Kông và các tổ chức khác cùng phát hành chỉ ra rằng, việc triển khai tài sản quy mô lớn thành công cần đáp ứng ba rào cản chính: tính ổn định giá trị, quyền sở hữu hợp pháp rõ ràng và khả năng xác minh dữ liệu Chuỗi chuỗi khối. Thứ hai là rủi ro mô hình của tác nhân AI. Ngay cả khi dữ liệu chính xác, logic ra quyết định đầu tư của tác nhân AI vẫn có thể bị sai sót. Ai chịu trách nhiệm cho những quyết định sai lầm của tác nhân AI? Là cá nhân, giao thức hay chính tác nhân AI? Câu hỏi về trách nhiệm pháp lý này vẫn chưa được giải đáp ở cấp độ pháp lý và quy định. Thứ ba là rủi ro thanh khoản . Độ sâu giao dịch Chuỗi của RWA thấp hơn nhiều so với crypto chính thống, và một số tài sản có thể có thanh khoản kém. Khi lượng lớn các tác nhân AI cần rút cùng một quỹ RWA cùng một lúc, sẽ có sự không chắc chắn về việc giao dịch có thể được hoàn tất thành công hay không. Thứ tư là sự khác biệt về quy định. Các quốc gia khác nhau có thái độ pháp lý khác nhau đối với RWA, và địa vị pháp lý của cùng một tài sản có thể khác nhau đáng kể giữa các khu vực pháp lý khác nhau. Các tác nhân AI cần có khả năng nhận biết và xử lý sự phức tạp này, điều này đặt ra yêu cầu cao đối với khả năng AI hiện tại. Cuối cùng, đó là vấn đề về bảo mật công nghệ. Rủi ro như lỗ hổng hợp đồng thông minh, tấn công cầu nối xuyên chuỗi và rò rỉ private key không biến mất chỉ đơn giản vì thực thể giao dịch là AI. Ngược lại, khi các tác nhân AI tự động hóa các giao dịch, tốc độ và quy mô khai thác lỗ hổng có thể vượt xa hoạt động của con người.
Phần kết luận
Quay trở lại với dữ liệu ban đầu: 400.000 tác nhân AI, 140 triệu giao dịch và 43 triệu đô la. Ý nghĩa của những con số này không nằm ở quy mô – so với hàng nghìn tỷ đô la thanh toán hàng năm do con người thực hiện, 43 triệu đô la là không đáng kể. Ý nghĩa thực sự của chúng nằm ở việc tiết lộ một hướng đi: máy móc đang trở thành những tác nhân kinh tế độc lập, sở hữu thu nhập, tài khoản và khả năng thanh toán riêng. Và một khi máy móc có thu nhập, chúng sẽ sớm có nhu cầu quản lý tài sản. Đây không phải là một viễn cảnh xa vời, mà là một con đường tự nhiên trong sự phát triển của nền kinh tế tác nhân AI. Circle đang đặt nền móng cho tương lai này với một "hệ thống thần kinh thanh toán" – cho phép các tác nhân AI chuyển giao giá trị một cách hiệu quả và với chi phí thấp. Điều mà lĩnh vực RWA cần làm là trở thành "hệ thống lưu trữ năng lượng" của nền kinh tế này – cho phép các tác nhân AI quản lý tài sản của chính chúng như thể chúng đang quản lý mã lập trình của riêng mình. Nếu đánh giá này là đúng, thì câu hỏi người hành nghề RWA cần xem xét ngày nay là: khi 400.000 tác nhân AI bắt đầu tìm kiếm tài sản có thể cấu hình, và khi nhu cầu quản lý tài sản phát sinh sau 140 triệu giao dịch thanh toán, liệu các sản phẩm RWA của bạn đã sẵn sàng để đánh giá, lựa chọn, nắm giữ và giao dịch hay chưa? (Bài viết này dựa trên thông tin công khai bao gồm báo cáo tài chính và thông báo chính thức của Circle, "Báo cáo dự báo ngành công nghệ, truyền thông và viễn thông năm 2026" của Deloitte, dữ liệu của Devilama, thông tin công khai của Ondo Finance, các tiết lộ chính thức của JPMorgan Chase Kinexy và "Báo cáo nghiên cứu phát triển ngành RWA" của Hiệp hội tiêu chuẩn hóa Web3.0 Hồng Kông, và không cấu thành bất kỳ lời khuyên đầu tư nào. Thị trường tiềm rủi ro; hãy đầu tư thận trọng.)
