NVIDIAがPayPalの支払い財団モデルを構築する方法

お問い合わせ代理店会社第5号では、サイモン・テイラー(テンポ・マーケット・デベロップメントの責任者)とBam Azizizi(Mesh CEO and founder)が、以下のトピックについて話し合いました。金融サービスにおけるオープンソースモデルのオープンソース、ビジネスにおける知的財産としてのエージェント化されたワークフロー。

時間軸:

00:00 はじめに
05:03 ベース 月トランス構造決済ベースモデル
10:44 金融サービスのオープンソースモデルの採用
17:53 AIの推論のコストと遅延バランス
20:24 に AIトークンそして効率
23:21 業務における知的財産としての代理業務
25:45 エージェンシー株式会社のプロトコル統合の動向
エージェントの安全のために稼働しているオープンソースのOpenSHIELD
33:33:33 エージェント・ツー・エージェント・マイクロペイメントにおける安定した通貨優位性
35:36 支払いよりも早くエージェントの実際の着陸を検索

テイクアウト:

1. エージェント・コマースの本質は「コンテキストでアウトソーシング」です。過去の管理された消費決定のコンテキストは、エージェントに転送され、支払い能力はもはや役員ではなく、意思決定チェーンの一部ではありません。
2. Payments Foundation Model は、従来の表形式の財務データをトランスに入力し、エージェントが「人間のような消費」できる重要なインフラであるユーザー行動を埋め込むことです。
3. 検索は成熟し、支払いはまだ初期段階にある: 現在のエージェンシー会社の実質の着陸は、検索と紹介リンクに集中しています。これはまだサンドボックスと実験段階にあります。
4. 金融セクターにおける爆発の根本的な理由は技術ではありませんが、規制と制御:解釈性、制御性、微調整、および性能よりも重要な。
5. オープンソースとクローズド・ソース・モデル間のパフォーマンスギャップは、コスト、コンプライアンス、および展開の柔軟性を企業の意思決定における優位性要因に絞られました。
6. トークン経済は「経済の支払い」の新世代になりました。AIのコア制約は、もはや処理のコストではなく、トークン消費、推論コスト、遅延、エネルギー消費の併用最適化です。
7. 多くのエージェントシステムは、将来の主な戦場です。アスザー、アクター、マーチャント、エンタープライズ内部システムはすべてエージェントに進化し、機械対機械の相互作用によって商業プロセスが完了します。
8. エージェントのワークフローは、以前の API と SaaS の新しいコアのエンタープライズアセットになっています。エージェントの決定パス、実装ロジック、フィードバックサイクルは、新しい「ビジネス IP」を構成するようになりました。
9. 安定化通貨は、従来のカードネットワークがサポートできないマイクロペイメント、リアルタイム決済、グローバル可用性、エージェント・ツー・エージェントのシナリオで構造上の優位性を持っています。
10. エージェントの取引成長は指数関数的です: 従来の決済システムTPSモデルは、人間の1日2回の取引で、このパラダイムシフトを運ぶことができません。
11. 支払いトラックは交換されませんが、レイヤーで共存します。 Carnets は人間の相互作用に適用され、安定化の硬貨は機械相互作用に多くを適用し、2つは異なるシナリオで並行して実行されます。
12. LLMレイヤーは現在、LMの「早期ステージ」にあります。マルチネゴシエーションはイノベーションを促進し、長期的にいくつかの基準に契約するためにバインドされています。
13. セキュリティは、エージェントの年齢層のインフラ問題になります。OpenSHILDのようなランタイムは、サンドボックスからエージェントを分離し、システムリスクの広がりを防ぐ必要があります。
14. 支払い領域におけるAIのコア使用は変更されていません: アンチ詐欺, 認証, 個別化は、最も中心的な値を維持します, しかし、唯一のルールベースのエージェントのモデルから進化した方法で。
15. エイジニック・コマースの真のブレークスルーは支払うべきではありませんが、「意思決定の自動化」:検索+推奨+実装が完全に自動化されると、支払いは動員能力の最後のステップです。

サイモン・テイラー:
コインの安定化とリアル・ワールド・アセット・モネタイゼーション・エージェンシーに重点を置いたプログラムである Tokenized へようこそ。 私はサイモン・テイラー、今日のホストであり、私はフィンテック・ブレイン・フードの作者であり、テンポの市場発展のディレクターです。

今日、私たちは、メッシュのCEOであるBam Aziziziziと共に、エイジニックコモンズシリーズに取り組んでいます。 どのようにして、Bam

バン・アジツィヒ:
今年もサイモンにご来場頂きありがとうございました。

サイモン・テイラー:
このシリーズは、今のところ本当にオフです。 エイジニック・コマースは世界で最も人気のある話題の一つになっていて、みんなの注目を集めていると思います。

今日、私たちはまた、非常に興味深い会社からのゲストを持っています - 実際には、世界最大の企業の一つ - ほとんどの人がActic Companyのサポートで実現していない何かを行っている。

NVIDIAのグローバルビジネス開発と支払いマネージャPahal Patangiaを今すぐ招待します。 Pahalさん、どうですか

Pahal Patangia:
サイモンは、招待状をありがとうございました。 ここにあるのは良いことだし、この対話を3つすべて楽しみにしています。

サイモン・テイラー:
確かに、このすべてが一緒に集まっています。 それは私が好きなすべてです:支払い、NVIDIAはビデオゲーム、ビジネス、安定したコインの蓄積...これらすべての良いこと。

開始する前に、このプログラムのゲストの見解は、個人だけでなく、必ずしもその会社の人々だけを表すという聴衆や聴衆を思い出したいと思います。 同時に、税金、法的、または財務のアドバイスを構成するものは何もありません。あなた自身の研究を行うために招待されます。

マクロの観点から、NVIDIAのような会社にとってはどういう意味ですか? 決済やビジネスに携わるハードウェア会社であるAI社、アクセラレータ企業であるGPUの企業はなぜですか

Pahal Patangia:
もちろん、サイモンは良い質問です。 GPU、ハードウェア、加速電卓の観点から、過去数年にわたってNVIDIAの知覚が本当にあるので、お聞きしました。

しかし、私が言っているのは、この知覚が実際に過去20年間に進化してきたことです。

NVIDIAは過去10年以上にわたり、本格的なアクセラレータプラットフォームに変身し、エコシステム全体でAIアプリケーションに能力を発揮しています。

私たちは、Agentic Commerce や AI に入る前に、プラットフォームレベルで NVIDIA の場所と、私たちが提供する機能を理解することが重要です。これは、実際に毎日見られる AI の爆発を運転しています。

通常は1つを使用します5階建てのケーキコンセプトは、NVIDIAのエコシステム構築AIアプリケーションを提供する能力について説明しています。

この「ケーキのファイブレイヤー」は、AIアプリケーションを構築し、拡張可能な方法でAIプラントを構築するために、今日可能なさまざまな「コンテンツ」で構成されています。

底面は土地、電気、エネルギーです。これはAIについて何かを行うための基礎です。

これは、ハードウェア、GPU、CPU、および関連するネットワークシステムを含むチップ層上にあります。

そして、システムレイヤー、データセンターレイヤー、これらのチップがどのように整理されているか、そして最終的に「ビッグコンピュータ」に結合する別のユニットとしてそれらを見ることができます。

過去にコンピューターをパーソナル機器として理解しましたが、今ではデータセンターはコンピュータそのものであり、システムレイヤーです。

そして、ベースモデルレイヤーです。 これらの基本モデルは、知識、業界知識、能力を含みます。 OpenAI、Meta、Mistralなどのエコシステムのパートナーの多くは、これらの基本モデルを構築しています。

しかし、これらの根本的なモデルは、特定の業界、特定のシナリオ、特定の問題にさらに分解され、これは5番目のアプリケーションレベルです。

NVIDIA プラットフォームは 5 つのフロアで動作し、この機能のセットを組み合わせます。 開発者は、これらの5つのフロアを使用して独自のアプリケーションを構築することができます。

支払いの領域では、主要なアプリケーションはAgentic Commerceです。

当社の目標は、ハードウェア、ソフトウェア、モデリング機能をこれらのエコプレイングハウスに組み込むことで、これらのアプリケーションを大規模に構築することができます。 つまり、私たちは、生態学的発展の全体を運転しているところです。

サイモン・テイラー:
私にとって興味深いのは、エイジニック・コマースに関する多くの人々に話したときに、私たちは皆、その背後にあるソフトウェアの多くがあることに同意します。それは多くのハードウェアが実行されていることですが、あなたは長い間このビジネスにいたし、これらのボトムスがどのように機能するかを本当に理解しています。 お問い合わせ

バン・アジツィヒ:
ええ、それはおもしろいです。 以前はLinkedInに投稿しました。 とても熱いです。

Pahal が言ったように思える。 基本、配布、レイアウト、接続について話しました。 私のポイントは、接続層が最も重要なことでした。もちろん、メッシュがそのレベルにあったからです。

しかし、私は実際に興味をそそそそそそそそそそそそそそそそそそそそそそそそそそそそそそそそそそそそそそそそそそそも、NVIDIAの観点から、最も重要だと思うんですか? どのくらいの時間を費やすか

Pahal Patangia:
そうなんですね。 我々の観点から、2つの非常に重要な現象が決済セクターで行われると思います。

大規模な決済業界にAIを導入し、通常は1つの現象が互いにつながります。

最初の現象は「支払いベースモデル」の出現です。

エイジニック・コマースのプロセス全体を見ると、実際に圧縮されていることがわかります。 たとえば、課金プロセスは実際に圧縮されています。

過去に、人間として、あなたは文脈を習得しました。 あなたが購入しようとしているものを知っている、あなたはあなたがチェックを終了しようとしている方法を知っている、そしてコンテキストはあなたの頭にあります。

しかし、今の質問は、エージェントがこれらの文脈を得る場所ですか

エージェントは、ユーザーの行動、ユーザーのイメージ、ユーザーの好み、およびトランザクションのために設定した制限について学習することで、これらのコンテキストにアクセスしなければなりません(例えば、SKUから最終トランザクションまでのすべてのルール)。

それで、エージェントは、これらのパワーをどのように手に入れますか

これは新しい傾向につながる, 私はやや「地下」と言うだろう, しかし、急速に注目を集めています — 「支払いベースモデル」。

金融サービス部門では、特に支払いおよび銀行セクターでは、構造化されたテーブルの形で歴史的に存在するデータの大部分。

使用するのは、アルゴリズムを学ぶために機械にこれらのデータをフィードし、ユーザーが購入し、どのような取引を行うかを予測するなど、トレンドモデルを構築することです。

しかし、アルゴリズムの新しい世代の出現で、特にトランス構造 - AIを生成するための基礎 - トランスモデルにこれらの構造データを露出するための新しい傾向があります。

「決済ベースモデル」のコンセプトです。

そして、これらのモデルは「埋め込む」と呼ばれるものを作成します。

要するに、埋め込みはユーザーの行動の意味合いです。 例えば:

• パハル、この男は何をしますか

• 最新のダイナミックな好みは何ですか

• 長期的な行動パターンとは

トランスモデルは、この情報をこの埋め込みに統合することができます。

そして、これらの埋め込みは、トランザクションを完了するなど、この情報に基づいてアクションを実行し、エージェントに入力されます。

「AI」と「報酬」の2つの世界が融合し始めたんです。

これらの埋め込みは、エージェントの「テクスチャレイヤー」になり、より適切に実装し、より反復的になり、学習と最適化中に、すべてのアクションが確立されたルール内にあることを確認します。

現在、代理店の開発を推進している重要なトレンドです。

また、特に、アダリック株式会社で見てきた別の傾向は、特に強調したいと思います

"search" と "pay" に全プロセスを分割する場合

今、最も急速に成長し、物語の最も成熟した部分は、検索コンポーネントです。

検索は長年研究を続けてきたので、解決するアルゴリズムが高まっていますので、「検索」では波が非常に効果的です。

そのため、ユーザーエクスペリエンスがより個人的でスティッキーなものになるのです。

弊社では、PayPalでの対応も可能です。 ペイパルは、アジニック・コマースの能力を、約19百万の商業エコロジーに持ち込むことを望んでいます。

これらの事業のほとんどは小さく、中規模で、実際にはもっと「ブラックボックス」です。

PayPalのアプローチは、プラットフォームを通じて、これらのビジネスにこれらの機能を提供することです。

彼らの方法は:
オープンソースモデルは、PayPal環境と特定の例に合わせて調整されます。

ボトムテクニックを自分で理解することなく、これらの機能を使用する企業にとっては自然です。

サイモン・テイラー:
私はあなたについてたくさん聞いたばかりで、正しく理解しているかどうかを繰り返したいと思いますが、聴衆が理解しやすくするためにそれを繰り返したいと思います。

多くの人が、Anthropic、ChatGPT、Geminiのモデルから離れて、多くのオープンソースモデルが存在し、NVIDIAはこれで重要な参加者です。

お問い合わせネモそして、Netronは、これらのモデルは、パフォーマンスをリードしてきました。

PayPalなどのビジネスのお客様には、これらのスキルをビジネスにもたらします。

決済業界において、ビジネスの価値を創造することは、すべてです。 世界の事業の中心です。 商人に仕えない場合は、何もない。

彼らは商品を売る、彼らはあなたのクライアントです、彼らはあなたを支払います。 そのためには価値を創造する必要があります。

ストライプは、以前に支払いベースモデルを発行しました。これは、詐欺防止に良い影響を与えました。

しかし、私は好奇心旺盛で、反詐欺を超えて、支払いベースモデルは何をすることができますか

ユーザーの好みを理解することができる、非常に豊かで多次元の埋め込みを持っている場合、その能力は企業がより多くの販売し、顧客にサービスを提供するのに役立ちますか

そして、商人が大きなAIラボにデータを与えることは、著名なと思われます。

そのため、オープンソースモデルを使用する傾向があります。

オープンソースモデルとフロントラインモデルのギャップが約6ヶ月で、パフォーマンスギャップです。

ほとんどの毎日の使用のために、違いは事実上見えないです。

多くの中小企業にとって、これらのモデルは、現在使用しているChatGPTの無料版よりもはるかに優れています。

そこで、ペイパルは、非常に良い経験をあげることができ、一番下は実際にNVIDIAの能力です。

実際に実感する人が多いとは思えない。

既にAIを利用している金融機関の65%が既にあることを示す研究や、オープンソースモデルの84%がAI戦略にとって重要だと述べました。

お問い合わせ オープンソースモデルが財務に重要な理由

Pahal Patangia:
ええ、それは良い質問です。

金融分野は、新技術の採用で「スロー」されています。

この「スローショット」の理由は次のとおりです
コンプライアンス
説明要件
そして黒い箱モデルの信頼無し

金融機関は、モデル内で何が起こっているのかを理解してもらいたいので、生産環境で使えるようにします。

そのため、制御可能で微調整可能なモデルを好む。

同時に、あなたはちょうど言ったように、オープンソースのモデルのパフォーマンスは今非常に大きなクローズドソースモデルに近いです。

この「パフォーマンス・アプローチ」は、以下のような「モデル・パフォーマンス」から他の次元へのディスカッションの焦点をシフトします

• コスト

• コントロール

• コンプライアンス

• システムレジリエンス

企業は、単一のサプライヤーに依存するよりも、これらのアプリケーションを構築する上でより多くの選択肢を持っていることを望みます。

もちろん、重要なクライアントやパートナーとして基本モデルのプロバイダーも確認しています。

しかし、同時に、企業がより柔軟に対応する必要がある場合は、オープンソースモデルはより適切になります。

NVIDIA の Netron モデル、例えば、NeMo ツール チェーンは、企業がより簡単に微調整モデルに役立ちます。

そして、エイジニック株式会社では、より重要性が高まっています。

サイモン・テイラー:
これは興味深いトレードオフです。

Bamは、安定した通貨と支払いの領域で会社を建設するという観点から、オープンでクローズドなソースを見たいですか? クライアントはこれを気にしていますか

バン・アジツィヒ:
クライアントの視点から、オープンソースのオープンやクローズド・ソースを本当に気にしないと思います。

これは、技術コミュニティへの関心の問題であり、科学と技術開発のために重要です。

しかし、クライアントはひとつのことを心配しています
業務を遂行するのに最適な方法はありません。

しかし、業界にとってはオープンソースが非常に重要であり、可能な限りそれらをプッシュする必要があります。

そこで、私に打ったのは、PahalがNVIDIAの立場について話していたということでした。

過去には、NVIDIA はハードウェアのレイヤーのように見え、ChatGPT、Cloudmaker などのミドルレイヤーがありました。

しかし、PayPalのような会社と直接働いている今では、中をスキップしているという意味はありますか

それはより速く、より安く、より効率的に意味しますか

企業がOpenAIのような脅威は

Pahal Patangia:
お問い合わせ。

私たちの考えは「開発者がどこにいるのか」を支えています。

開発者が基本的なモデルのプロバイダなど、当社の大きなパートナーを使用したい場合は、十分にサポートし、最適な結果を達成するのに役立ちます。

オープンソースモデルを使用したい場合は、ツールやプラットフォームのサポートも提供しています。

これは、企業内でのビジネスニーズや意思決定に依存します。

自由に選ぶことができる完全なプラットホームを提供します。

サイモン・テイラー:
本当に面白いと思います。

Pahal、PayPalのような決済会社にこれらの決定を下す方法は? たとえば、ビジネスにそれらの機能を提供する必要がある場合は、どのようにそれらが異なる例を秤量するのに役立ちますか? これらの支払い会社からのフィードバックは何ですか

Pahal Patangia:
それは良い質問です。

そして、この分野では、今日のモデルからエージェントの未来まで、高度化したモデルを稼働させ始めると、より多くのエージェントシステムを検討する多くの要因があります。

まずは、もちろん精度です。 しかし、特定の程度に精度を最適化するとき、それは本当に結果を決定する他の要因です。

まずは費用です。

たとえば、19百万の企業にサービスを提供し、毎日多くの理由を生むつもりです。 これらの推論コールのコストを最適化する方法について考える必要があります。

第2は遅れです。

誰も、ネットワークが壊れた後、ブラウザの小さなヘビゲームのように、そこに待つことを望んでいません。

必要なのはミリ秒応答です。

モデルは、異なるデータソース、コンテキスト、およびミリ秒単位の確立された規則内の意思決定から情報にアクセスし、思考、理由、する必要があります。

これらはすべて、意思決定、複雑なプロセス、およびこれのすべてがダイナミックでインテリジェントでなければなりません。

エージェントが適切に調整され、正しい制約下で動作する場合、これを行うことができます。

一度、フィードバックループがあります。

このフィードバックサイクルは、データフライングホイールを作成します
今後も新しいデータを入手し、「実際の結果」と「具体的な結果」を比較し、モデルを最適化します。

サイモン・テイラー:
つまり、個々のエージェントからより多くのエージェントシステムにこのロジックを拡張すると、より複雑になります。

例えば:

• エージェントのインターネット側

• カードの側面の代理店

• ラインの側面の代理店

これらのエージェントは、互いにやりとりします。

または企業内で:

• SAPの調達代理店

• 在庫システムにご相談ください

• 金融システム

システム全体がどのように機能しますか? より効率的な方法は

そして、それは質問につながる:トークンは爆発します。

だからこそ「トークン経済」が非常に重要になります。

トークンの使用が減るだけでなく、コスト、計算、遅延の最適な効率を実現する方法。

理解しやすい:
「1キロワットあたりの高品質のトークン出力はいくつも生成できます。」。

実際に経済モデルです。

コントロールしない場合は、たくさんのお金を焼くのは簡単です。

OpenClaw をプレイしている人は、月額 1,000 ドルを費やすのは簡単ですが、ほんの数の API で、すべての種類の rabit ホールに分類されます。

問題は企業にとってさらに深刻です。

Snowflake、CNN などのような機械学習モデルを実行するだけに使用しましたが、これらのAIモデルは完全に異なるコスト構造を持っています。

コストのこの違いは、ユーザーの忠誠や詐欺にコミットしている企業にとって重要です。

そして、カード組織、商人、発行人の各役割の、それぞれにトークンのための代理店そして異なった必要性のための異なった条件があります。

そのため、システムの複雑性は非常に高くなっています。

コストをコントロールするだけでなく、人として学習し、時間をかけてシステムをより良い取得することです
「間違いを犯し、またやらない」。

しかし、もしOpenClawを使うと、システムを安定的に保つのは本当に難しいことを知っていました。

NVIDIA は、この問題をエンタープライズレベルで解決し続けることは非常に価値があります。

サイモン・テイラー:
被写体を電気技師に戻しました。

コマース上のエイジニックコマースの影響は何ですか

ブックを閉じると、ユーザーは本当にこれらの変更を感じることができますか? これらの値がどこから来るの

Pahal Patangia:
私たちの目標は、本当にエンドユーザーのための価値を作成するプレーヤーをサポートすることです ペイパル。

同時に、大規模な小売店と協力して、消費者指向のエージェントをそれらの上にデプロイします。

業界全体の視点から、観察される傾向のいくつかは、次のとおりです

例えば、MasterCardは既に一部の国でエージェント主導の取引を完遂しました。

これらは成功の初期の兆候です。

これは、これらの技術が最終的に主流になると信じています。

もちろん、次のような対処する必要がある問題があります
これらのエージェントは請求率を本当に改善しますか
それは十分に安定していますか

現時点では、エージェントが実質の自律性とその任務を遂行するために、より細かい調整と拘束機構が必要である。

サイモン・テイラー:
私は、特にスアルディンに言及したいと思います, アンチフロイトの領域で多くを行ってきました。

7億ドルのデータネットワークを有し、独自のモデルを構築し、エージェントの実装効果を文書化しました。

これらの履歴データとエージェントのワークフローは、知的財産権です。

これらの機能は、過去にSaaSまたはAPIを介して提供され、エージェントのワークフローになりました。

エレクトロリアンでは、エージェントのワークフローはコアIPです。

とても重要なポイントだと思います。

サイモン・テイラー:
さて、このショーを作るためにメッシュとすべてのスポンサーに感謝します。

Bam, 私はあなたが私が好きかどうかわからないが、今、私は多くの異なるプロトコル名を聞くと、私は覚えることができません。

クライアントとの契約について、どのように議論しますか? 問題のNVIDIAに質問しますか

バン・アジツィヒ:
中央の質問は、: 未来は統合に向かって進んでいくか、フラグメントされるのか

これは「億ドルレベル」の問題です。 その質問に答えることができれば、巨大な会社はその地域で確立することができます。

あなたが私に尋ねるならば、私はインターネットの開発のような統合を好むでしょう。

過去には多くの異なる合意がありましたが、最終的にはHTTPに統一しました。

機器間の通信には多くのプロトコルもありますが、最終的には基本的にWi-FiとBluetoothに調和しています。

充電インターフェイスでも、1つまたは2つが異なるインタフェースから最終的に統合されます。

そこで、よく似たようなことはここにあると思います。

特に、ニュートラル組織が主催し、ストライプ、コインベースなどの企業でサポートするLinux財団へのプロモーションなどの最近の開発。

私は自己識別され、安全です, そして、我々は、認証協定で同様の統合プロセスを見てきました。

ですから、私の判断は統合されるということです。

しかし、私はまた、パハルの意見について好奇心です。

別の質問は:
今後は異なる取引がありますか

例えば:

• ヒューマンエージェントインターフェイス

• エージェントとエージェント間の相互作用

UI/UXの2つのシナリオでは、合意は完全に異なる可能性があります。

マーケットで何が起こっていると思いますか

サイモン・テイラー:
古典的なXKCD漫画本だと思う:

「現在14の認証基準があり、統一規格が必要です」
続いて「今日は15の基準がある」

どう思いますか

Pahal Patangia:
ええ、クリスタルボールを持っていたら、答えを知りたいです。

しかし、私たちの視点から、私はBamに同意します:

最後に、これらの合意は、いくつかの主流プログラムを描画します。

しかし、このプロセスでは、ダイバーシティは良いことです。

プロトコルは、より多くの開発者を活性化し、より多くの人がビルドを始めているためです。

過去3年間にLMの開発を続けてきた「デモクラチゼーションフェーズ」です。

さまざまなモデルの出現は業界全体の採用にインペータを与えました。

同じことは、これらの合意に起こります。

これらの合意は、開発者、企業、ユーザー、およびそれらに基づいて成長する参加者の数を引き付けます。

これは、相互運用性を促進し、最終的に統合に向かって移動します。

また、より多くのエージェントが構築されているため、セキュリティの問題はますます重要になっています。

誰もが自分のエージェントシステムを構築していますが、安全な環境で動作することを確認することが重要です。

そこで、OpenSheldというGTCに投稿しました。

OpenSHIELD は、エージェントとインフラストラクチャ間でのオープンソースが実行されると確実に強化されます。

管理された環境で操作できるサンドボックス環境でエージェントを提供できます。

問題が生じた場合でも、影響範囲を制限します。

サイモン・テイラー:
はい、それは重要です。

多くは実現しません:

エージェントの構築と、生産環境が整っていると、生産環境にエージェントを配置したいですか

隔離がない場合、問題がある場合は、衝撃が大きいでしょう。

OpenSheldのようなサンドボックスの仕組みは非常に重要です。

サイモン・テイラー:
そして、私は一つの例を思い浮かべました。インターネットを移動する初期のWAPがありましたが、スマートフォンが出て来る前に、人々はそれを支払うことを試みました。

現時点では初期段階であってもよい。

だから私は疑問に思います:

あなたのエネルギーを今すぐ割り当てる方法は

安定化コインに集中していますか
人とエージェントのやりとりはありますか
エージェントとエージェント間のやり取りは

全部をするか、それとも集中しますか

Pahal Patangia:
それは良い質問です。

私の観点から、我々は主に最も重要な現在の傾向に関係しています

• 決済ベースモデル

• 代理店会社

しかし、新たなサブトレンドが現れ続ける。

安定したコインのように。

既存のシステムに補完する安定化通貨が表示されるので、新しいユーザーと新しいエコロジーを伴います。

新しい世代のユーザーは、クレジットカードよりも安定した通貨を使用するのに慣れているかもしれません。

しかし同時に、2つが統合されます。

しかし、本質的にはAIの決済領域におけるコア使用量は変更されていません

• 反詐欺

• 組織体制

• パーソナル化

これらは最も重要なままです。

サイモン・テイラー:
はい、本質的には支払いの付加価値です。

これらの問題は、安定した通貨やカードネットワークを使用するかどうかです。

サイモン・テイラー:
Bam, 私は思うことを好奇心です. エイジニック・コマースと安定化通貨の関係は

バン・アジツィヒ:
エイジニック・カンパニーが異なる決済トラックを使うことができると思います。

たとえば、ユーザーは、ChatGPT、Anthropic、または Portexity のシューズやTシャツなどの商品を検索し、エージェントはユーザーが支払うのを助けることができます。

クレジットカードまたは安定した通貨でのお支払いが可能です。

このシナリオでは、2つが並列です。

しかし、クロスボーダー決済と国際取引では、安定した通貨がより有利になります。

エージェント・ツー・エージェント・シーンでは、安定性の通貨は絶対的な利点だと思います。

理由は:

これらのトランザクションは通常マイクロペイメントです。
たとえば、0.0005ドル。

ビザ、または伝統的な銀行システムで処理することはできません。

同時に、これらの取引は以下を必要とします
リアルタイム
グローバル
オンライン

安定性の通貨は、これらの条件を満たします。

他のことはトランザクションの頻度です。

平均して1日2回の取引をすることができますが、エージェントは1日2,000回行うことがあります。

ブロックチェーンのみで対応しています。

従来の決済システムは、エージェントのために設計されていません。

そのため、アジニック社の安定化コインの使用を本当に感謝しています。

サイモン・テイラー:
それは本当に有利です、それではありません

毎秒約4万のメールがインターネット上に残っていることを忘れず、動画だけでなくメールも送るだけです。

このような世界では、毎秒数千の取引に対処する伝統的な決済システムの容量が不足していることが明らかです。

しかし、現実に戻っていきましょう。 実際のユーザー需要は、あなたの視点から? 実際の取引はどこですか

決済契約よりも合意が高まっていることが多いです。

「インフラインフラ」でも、最下部のインフラに最も近い人かもしれません。

本当に必要な場所は? 実際の例はどこですか

Pahal Patangia:
答える方法は2つあります。

エコシステムの観点から、まず第一に始まります。

先に述べたように、全工程を2つの部分に分けることができます

• インフォメーション

• 支払方法

現時点では、検索のこの部分はより成熟し、解決してきたとも言えるでしょう。

支払いのこのコンポーネントは、実験的な段階でも残っています。

多くのsandboxテストが進行中です。

そして、私はOpenSHIELDのようなツールを見ているのは、生態系が安全な環境でこれらのエージェントを構築し、それらを取引する能力を与えるのに役立つからです。

2つ目はロングランです。

多くのエージェント開発を見てきました。

世界では、異なるエージェントが相互作用し、コラボレーションしています。

そして、私たちの役割は、これらのシステムがより良くなるのを助けることです

• フィードバックによるループ

• 安全な運用環境で

• 各種結合機構(ガードレール)

もちろん、これらのエージェントが偏差なしで、期待どおりに実装されていることを確認するには、多くの微調整が必要です。

これらは、私たちの焦点の将来の方向です。

サイモン・テイラー:
今日の議論の重要なテーマの一つは「トークン経済」だと思います。

実際、トークン、Bam、笑いを話していたとき、安定した通貨の領域では、トークン経済を別の論理として理解しました。

しかし今、あなたは見つけます:

全てが「けん」になった。

idにトークンがあります
サイバーセキュリティです
ビザ、マスターカード、ネットワークトークン
銀行にはトークンがあります
安定した通貨はトークンです
それはAIでもあります

「tokeen」という言葉は、実際には英語で混乱しています。なぜなら、それは「いくつかの代替」を意味していますが、今ではほとんどすべてがトークンと呼ぶことができます。

しかし、とにかく、その背後にある経済モデルを理解する必要があります。

最終的には、AIまたは決済ネットワーク、ユーザーエクスペリエンス、または:

• スピード

• コスト

これらの2つの要因は、現実に戻り続けます。

サイモン・テイラー:
Pahal、今日の共有のためにありがとうございました。 NVIDIA とペイイング業界のメンバーとして長い間焦点を当てたこの会話は本当に興味深いものでした。 支払いのフィールドでお客様やNVIDIAについてもっと知りたい場合は、どこに行けばいいですか

Pahal Patangia:
誰もがLinkedInまたはメールボックスを介して私に連絡することができます。

NVIDIAが金融サービス領域で何をしているのか知りたい場合は、NVIDIAの公式ネットワークにアクセスし、支払い、銀行取引、および資本市場における当社の業務に専用の業界ページがあります。

エコシステム全体にAIの能力を発揮し、パートナーになることを嬉しく思います。

サイモン・テイラー:
ありがとうございます。 Bam、メッシュにアクセスしたり、連絡先を連絡したい場合はどうすればよいですか

バン・アジツィヒ:
あなたが訪問することができます meshpay.com 若しくは Twitterでメッシュペイを検索します, LinkedIn. あなたが私に見つけたいなら、あなたはTelegramまたはTwitterでBam Aziziziziを検索することができます。

サイモン・テイラー:
また、すべてのプラットフォームで私を見つけることができます。, またはあなたが訪問することができます Finlandfood.com. 私は最近、アルゼンチン商取引に存在する可能性のある問題のいくつかについて議論するために「見えない商取引」の記事を書きました。 あなたがショーが好きなら、より多くの人がそれを見ることができるように、購読し、賛辞し、友人と共有することを覚えておいてください。 次回はお会いします。