Actualmente, el mercado presta menos atención a x402 que antes. Sin embargo, los datos reales del mes pasado siguen siendo dignos de atención, considerando que todavía está en una etapa muy temprana, estos datos son bastante buenos. Según las estadísticas de BlockRunAI, en diciembre se realizaron aproximadamente 63 millones de transacciones; el valor total de las transacciones fue de aproximadamente 7.5 millones de dólares; aproximadamente 64,000 compradores únicos; aproximadamente 10,000 compradores únicos; el valor promedio de la transacción fue de 0.12 dólares; hay más de 1100 proyectos independientes; hay 6 facilitadores activos, incluyendo PayAI y Coinbase, entre otros; las transacciones de x402 ocurren principalmente en la red base y en la red Solana.
Ahora, la atención del mercado hacia x402 ha disminuido en comparación con antes. Sin embargo, los datos reales del mes pasado siguen siendo dignos de atención; considerando que todavía está en una etapa muy temprana, estos datos son bastante buenos. Según las estadísticas de BlockRunAI, en diciembre se realizaron aproximadamente 63 millones de transacciones; el valor total de las transacciones fue de aproximadamente 7.5 millones de dólares; aproximadamente 64,000 compradores únicos; aproximadamente 10,000 proyectos únicos; el monto promedio por transacción fue de 0.12 dólares; más de 1100 proyectos independientes; hay 6 facilitadores activos, incluyendo PayAI y Coinbase, entre otros; las transacciones de x402 ocurren principalmente en las redes base y Solana.
Además, en cuanto a precios, el 76% del costo del servicio es ≤ 0.10 dólares; el rango óptimo es de 0.01–0.10 dólares (69%). La mediana: 0.01 dólares. Las categorías de servicios son principalmente servicios de datos (31%), AI/LLM (25%), blockchain (15%), herramientas útiles (12%), transacciones (6%), búsqueda y otros (5%). Algunas transacciones no son orgánicas (fraudes en listas de popularidad). (Datos de BlockRunAI)
Actualmente, x402 enfrenta varios desafíos: la confianza no está completamente establecida, existen riesgos de fraude/spam en la economía de agentes AI y fragmentación en la detección, entre otros.
En general, los micropagos de x402 están en una etapa muy temprana, pero ya muestran una tendencia de desarrollo, especialmente en impulsar la economía de agentes AI. Actualmente, hay deficiencias en aspectos como la detección y la confianza, pero esto representa una oportunidad para los desarrolladores y creadores.
Por ejemplo, en cuanto a problemas de confianza y detección de agentes AI, anteriormente se mencionó que dreams con xgate también está intentando resolver estos problemas a través de servicios, mediante el ranking de agentes, similar a una búsqueda de máquina a máquina, para ayudar a los agentes a descubrir dinámicamente recursos de x402 y agentes registrados en ERC-8004. ERC-8004 también está por llegar, y su registro de identidad (agentes verificables), registro de reputación (crédito acumulado) y registro de verificación (garantía mediante staking) también están diseñados para resolver problemas de confianza en los agentes AI.
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Actualmente, el mercado presta menos atención a x402 que antes. Sin embargo, los datos reales del mes pasado siguen siendo dignos de atención, considerando que todavía está en una etapa muy temprana, estos datos son bastante buenos. Según las estadísticas de BlockRunAI, en diciembre se realizaron aproximadamente 63 millones de transacciones; el valor total de las transacciones fue de aproximadamente 7.5 millones de dólares; aproximadamente 64,000 compradores únicos; aproximadamente 10,000 compradores únicos; el valor promedio de la transacción fue de 0.12 dólares; hay más de 1100 proyectos independientes; hay 6 facilitadores activos, incluyendo PayAI y Coinbase, entre otros; las transacciones de x402 ocurren principalmente en la red base y en la red Solana.
Ahora, la atención del mercado hacia x402 ha disminuido en comparación con antes. Sin embargo, los datos reales del mes pasado siguen siendo dignos de atención; considerando que todavía está en una etapa muy temprana, estos datos son bastante buenos. Según las estadísticas de BlockRunAI, en diciembre se realizaron aproximadamente 63 millones de transacciones; el valor total de las transacciones fue de aproximadamente 7.5 millones de dólares; aproximadamente 64,000 compradores únicos; aproximadamente 10,000 proyectos únicos; el monto promedio por transacción fue de 0.12 dólares; más de 1100 proyectos independientes; hay 6 facilitadores activos, incluyendo PayAI y Coinbase, entre otros; las transacciones de x402 ocurren principalmente en las redes base y Solana.
Además, en cuanto a precios, el 76% del costo del servicio es ≤ 0.10 dólares; el rango óptimo es de 0.01–0.10 dólares (69%). La mediana: 0.01 dólares. Las categorías de servicios son principalmente servicios de datos (31%), AI/LLM (25%), blockchain (15%), herramientas útiles (12%), transacciones (6%), búsqueda y otros (5%). Algunas transacciones no son orgánicas (fraudes en listas de popularidad). (Datos de BlockRunAI)
Actualmente, x402 enfrenta varios desafíos: la confianza no está completamente establecida, existen riesgos de fraude/spam en la economía de agentes AI y fragmentación en la detección, entre otros.
En general, los micropagos de x402 están en una etapa muy temprana, pero ya muestran una tendencia de desarrollo, especialmente en impulsar la economía de agentes AI. Actualmente, hay deficiencias en aspectos como la detección y la confianza, pero esto representa una oportunidad para los desarrolladores y creadores.
Por ejemplo, en cuanto a problemas de confianza y detección de agentes AI, anteriormente se mencionó que dreams con xgate también está intentando resolver estos problemas a través de servicios, mediante el ranking de agentes, similar a una búsqueda de máquina a máquina, para ayudar a los agentes a descubrir dinámicamente recursos de x402 y agentes registrados en ERC-8004. ERC-8004 también está por llegar, y su registro de identidad (agentes verificables), registro de reputación (crédito acumulado) y registro de verificación (garantía mediante staking) también están diseñados para resolver problemas de confianza en los agentes AI.