X402 は今トレンドになっていますが、まだ誰も話していない重要な部分が欠けています。 この欠けている要素🧵を掘り下げてみましょう

簡単な要約: x402 を使用すると、AI エージェントはステーブルコインを使用してリアルタイムで相互に支払いを行うことができます。 エージェントAはデータを必要とし、エージェントBはデータを提供し、支払いはHTTP 402ステータスコードを介して自動的に行われます。アカウントも摩擦もありません。これは、自律型コマースの支払い層です。

問題を。支払いは解決されますが、確認は解決されません。 エージェントAがエージェントBにお金を払ってGPT-5を使った医療診断のような重要なことを実行するとき、AはBが実際にGPT-5を使用したことをどうやって知るのでしょうか?それとも、より安価なモデルで手抜きをするのではなく、完全な推論を実行したのでしょうか?

人間と一緒にいると、仕事が起こっているのを見ることができます。AI エージェントの場合、それはブラックボックスです。 検証できないコンピューティングとモデルの品質に対して料金を支払っています。これらのシステムは機密性の高いタスク (医療、法律、財務) を処理するために拡張されるため、「信じてください」だけではうまくいきません。

無名で活動する自律的なエージェントが多ければ多いほど、状況は悪化します。 何千もの AI エージェントが検証なしで取引を行っている場合、経済全体が強制力のない約束になります。ある悪質な行為者は、はるかに安価なものを実行しながら、GPT-5 のパフォーマンスを主張することができます。

ここで検証可能なコンピューティングの出番です。 ZK 証明を使用すると、エージェント B は、どのモデルが実行され、どのコンピューティングが使用され、推論が実際に指定されたとおりに行われたかを正確に証明する証拠を提供できます。議論の余地のないオンチェーンのプルーフオブワーク。

Brevis はこれを可能にします。 当社の ZK データ コプロセッサと zkVM は、AI 推論のための検証可能な証明を作成し、ブラック ボックスを透明で監査可能なシステムに変えます。 エージェント A がエージェント B に支払いを行うと、結果と、約束された作業が実際に行われたという証拠の両方が得られます。

x402 は支払いレールを構築しました。 次に、検証レイヤーが必要です。それがなければ、自律型AIコマースは機械の速度で実行される単なる名誉システムにすぎません。検証可能なコンピューティングを使用すると、実際に支払っているものを信頼できます。