Künstliche-Intelligenz-Agenten haben laut einer neuen Studie, die das Blockchain-Analyseunternehmen Chainalysis am 14. Oktober 2026 veröffentlichte, mehr als 138 Millionen Blockchain-Transaktionen über das x402-Zahlungsprotokoll von Coinbase im Base-Netzwerk abgewickelt. Die Ergebnisse unterstreichen die rasante Entwicklung autonomer Zahlungssysteme, die es KI-gestützter Software ermöglichen, digitale Dienste zu erwerben, auf Informationen zuzugreifen und Transaktionen abzuwickeln, ohne dass bei jeder Zahlung menschliches Eingreifen erforderlich ist.
Die Studie, die im Rahmen der Chainalysis-Analyse zur Verbreitung von Kryptowährungen in Nordamerika bis 2026 veröffentlicht wurde, zeigt, dass sich Machine-to-Machine-Zahlungen von frühen Experimenten hin zu regelmäßigeren kommerziellen Aktivitäten entwickeln. Mehr als 87 % der untersuchten Transaktionen betrafen Zahlungen im Wert zwischen 0,0001 und 0,10 US-Dollar, was die Bedeutung einer kostengünstigen Zahlungsinfrastruktur für KI-Systeme unterstreicht, die häufig kleine Mengen an Daten, Rechenkapazität und anderen digitalen Ressourcen erwerben.
Obwohl diese Transaktionen nicht mit herkömmlichen Einzelhandelskäufen vergleichbar sind, signalisiert ihr Wachstum eine wichtige Entwicklung im agentenbasierten Handel: KI-Systeme werden zu Wirtschaftsakteuren, die im Rahmen automatisierter Arbeitsabläufe begrenzte Kaufentscheidungen treffen und Dienstleistungen erwerben können.
Chainalysis stellte fest, dass die kumulierte Anzahl der Transaktionen unter Verwendung des x402-Protokolls auf Base bis zum Berichtszeitraum 2026 138 Millionen überschritten hatte. Diese Zahl stellt einen erheblichen Anstieg gegenüber den rund 1.500 Transaktionen dar, die Mitte 2025 verzeichnet wurden, als sich die Technologie noch in den frühesten Phasen ihrer Einführung befand.
Entwickler und Unternehmen haben diese Entwicklung vorangetrieben, indem sie mit autonomer Software experimentierten, die Zahlungen direkt an Online-Dienste vornehmen kann. Anstatt dass ein menschlicher Nutzer jede Transaktion manuell autorisieren muss, kann ein KI-Agent mithilfe einer mit Guthaben ausgestatteten digitalen Geldbörse bei Bedarf Ressourcen erwerben, um eine zugewiesene Aufgabe zu erledigen.
Beispielsweise benötigt ein KI-System, das Finanzanalysen durchführt, möglicherweise Zugriff auf einen Premium-Marktdatendienst. Ein Softwareentwicklungs-Agent benötigt möglicherweise eine Code-Überprüfung, während ein anderer Assistent möglicherweise zusätzliche Rechenkapazität erwerben oder auf ein spezialisiertes KI-Modell zugreifen muss. Über eine kompatible Zahlungsinfrastruktur können diese Transaktionen automatisch innerhalb des Workflows des Agenten abgewickelt werden.
Bei dieser Schlagzeile ist jedoch eine wichtige Unterscheidung zu beachten. Die Zahl von 138 Millionen Transaktionen bezieht sich auf die Anzahl der über x402 auf Base abgewickelten Zahlungen und nicht auf den Geldwert dieser Zahlungen. Sie sollte nicht als Umsatz in Höhe von 138 Millionen US-Dollar oder als 138 Millionen Einkaufsbestellungen von Verbrauchern interpretiert werden.
Chainalysis stellte zudem erhebliche spekulative Aktivitäten während der frühen Entwicklungsphase des Protokolls fest, insbesondere im Zusammenhang mit Kryptowährungstoken. Folglich lässt sich das Ausmaß kommerziell produktiver KI-Aktivitäten nicht allein anhand des Transaktionswachstums bestimmen.
Dennoch liefert die Studie messbare Belege dafür, dass die autonome Zahlungsinfrastruktur anhaltendes Interesse weckt.
Coinbase führte im Mai 2025 das x402-Protokoll ein, um automatisierte Zahlungen direkt über Internetanfragen zu ermöglichen. Der Name bezieht sich auf den HTTP-Statuscode 402, der traditionell mit dem Konzept verbunden ist, dass für den Zugriff auf eine Online-Ressource eine Zahlung erforderlich ist. Die Technologie ermöglicht es Softwareanwendungen und KI-Agenten, Dienstleistungen zu erwerben, ohne auf herkömmliche Abonnementmodelle oder wiederholte manuelle Zahlungsvorgänge angewiesen zu sein.
Wenn ein Agent Zugriff auf eine kostenpflichtige Ressource anfordert, kann der Dienst mit Zahlungsanweisungen antworten. Der Agent bewertet daraufhin die Anfrage, überweist den erforderlichen Betrag über einen unterstützten Blockchain-Zahlungsmechanismus und erhält eine Bestätigung für den Zugriff auf die Ressource. Für Zahlungen werden häufig Stablecoins wie USDC verwendet, die darauf ausgelegt sind, einen relativ stabilen Wert gegenüber einer Referenzwährung wie dem US-Dollar zu halten.
Das Protokoll unterstützt mehrere Blockchain-Netzwerke, wobei sich „Base“, entwickelt von Coinbase, als besonders aktive Umgebung für x402-Transaktionen herausgestellt hat. Die wirtschaftliche Bedeutung dieser Architektur liegt in ihrer Fähigkeit, sehr kleine Zahlungen bei relativ geringen Abwicklungskosten zu unterstützen.
Herkömmliche Zahlungskarten sind in erster Linie für Verbraucher- und Geschäftstransaktionen konzipiert, bei denen die Beträge hoch genug sind, um Bearbeitungsgebühren und andere Betriebskosten zu rechtfertigen. Zahlungen im Wert von Bruchteilen eines Cent sind über die herkömmliche Karteninfrastruktur in der Regel unwirtschaftlich. Blockchain-basierte Abrechnungssysteme können solche Transaktionen praktikabler machen, da digitale Dienste so pro Anfrage abrechnen können, anstatt dass Kunden Abonnements oder Prepaid-Pakete erwerben müssen. Dies könnte neue Geschäftsmodelle fördern, bei denen KI-Systeme genau die Informationen oder Rechenressourcen erwerben, die sie benötigen.
Eine der aufschlussreichsten Erkenntnisse betrifft den Wert einzelner Transaktionen. Chainalysis untersuchte die x402-Aktivitäten in den 16 Monaten bis September 2026 und stellte fest, dass mehr als 87 % der Zahlungen zwischen 0,0001 und 0,10 US-Dollar lagen. Die häufigsten Transaktionswerte lagen zwischen einem und zehn Cent. Diese Zahlen deuten darauf hin, dass ein Großteil der aufkommenden agentischen Zahlungswirtschaft eher auf Mikrozahlungen als auf herkömmlichen Einzelhandelstransaktionen basiert.
Für Entwickler eröffnet die Möglichkeit, geringe Beträge für einzelne Dienste zu berechnen, Chancen zur Kommerzialisierung digitaler Ressourcen, die sich andernfalls wirtschaftlich nur schwer verkaufen ließen. So könnte beispielsweise ein Anbieter von Finanzinformationen einem KI-Agenten für jeden angeforderten Datensatz eine Gebühr in Rechnung stellen. Ein Software-Sicherheitsunternehmen könnte einzelne Code-Prüfungen in Rechnung stellen, während ein KI-Infrastrukturanbieter pro Modellabfrage Gebühren erheben könnte. Dieser Ansatz unterscheidet sich von den abonnementbasierten Preismodellen, die bei vielen Software-Diensten vorherrschen.
Anstatt sich auf eine monatliche Zahlung festzulegen, könnten autonome Systeme bei Bedarf auf Ressourcen zugreifen, wobei die Kosten sich nach der tatsächlichen Nutzung richten. Solche Modelle könnten besonders wichtig werden, da KI-Agenten immer ausgefeilter werden und mehrere spezialisierte Dienste koordinieren, um komplexe Aufgaben zu erledigen. Für die digitale Wirtschaft im Allgemeinen könnte eine Mikrozahlungsinfrastruktur dazu beitragen, Marktplätze zu schaffen, auf denen Softwareanwendungen automatisch Dienste und Informationen austauschen.
Hohe Transaktionsvolumina sollten jedoch nicht mit hohen wirtschaftlichen Erlösen verwechselt werden. Da überwiegend extrem kleine Zahlungen getätigt werden, können selbst Millionen von Transaktionen einen vergleichsweise geringen finanziellen Wert darstellen.
Über das Transaktionsvolumen hinaus stellte Chainalysis Veränderungen hinsichtlich der Geschwindigkeit fest, mit der KI-bezogene Wallets nach dem Erhalt von Geldern mit Ausgaben beginnen. Ende 2025 betrug der Medianwert für die Zeitspanne zwischen der ersten Einzahlung auf ein Wallet und dessen erster x402-Zahlung etwa 73 Tage. Bis zum dritten Quartal 2026 war dieser Zeitraum auf nur noch 18 Minuten gesunken.
Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass Entwickler zunehmend Wallets erstellen und aufladen, die speziell für die Ausführung automatisierter Aufgaben gedacht sind, und nicht für allgemeine Experimente oder das Halten digitaler Vermögenswerte. Der Anteil neu aufgeladener Wallets, die ihre erste x402-Zahlung innerhalb einer Stunde tätigten, stieg ebenfalls erheblich an. Im dritten Quartal 2025 tätigten nur 4 % der Wallets ihre erste Zahlung innerhalb einer Stunde nach dem Eingang der Gelder. Bis zum dritten Quartal 2026 war dieser Anteil auf 67 % gestiegen.
Diese Beschleunigung deutet auf einen engeren Zusammenhang zwischen der Einzahlung auf das Wallet und den unmittelbaren operativen Anforderungen hin. Ein KI-Agent erhält möglicherweise kurz vor Beginn einer Aufgabe ein festgelegtes Ausgabenbudget und nutzt diese Mittel dann, um die zur Erledigung der Aufgabe erforderlichen Dienstleistungen zu erwerben. Ein solches Verhalten steht im Einklang mit der Entwicklung automatisierter Zahlungsabläufe, bei denen Ausgabenentscheidungen Teil der Softwareausführung sind.
Dennoch belegen die Daten nicht, dass jede Transaktion unabhängig von einem KI-Modell initiiert wurde. Bei einigen Aktivitäten könnten automatisierte Anwendungen oder Skripte zum Einsatz kommen, die nach vordefinierten Anweisungen arbeiten.
Chainalysis untersuchte zudem, ob Wallets nach ihrer ersten Aktivität weiterhin Gelder erhielten, was einen weiteren Indikator für wiederkehrende Nutzung darstellt. Unter den qualifizierten Wallets, die im dritten Quartal 2025 erstmals mit Geldern ausgestattet wurden, erhielten 70,6 % innerhalb von 30 Tagen weitere Einzahlungen. Bei der entsprechenden Gruppe, die im zweiten Quartal 2026 erstmals aufgeladen wurde, stieg dieser Anteil auf 89,3 %.
Die Analyse konzentrierte sich auf Wallets, die an mindestens zwei verschiedenen Tagen Zahlungen getätigt hatten, wobei einmalige Teilnehmer aus diesem speziellen Vergleich ausgeschlossen wurden. Diese Einschränkung ist wichtig, da die Zahlen wiederholte Einzahlungen innerhalb einer bereits aktiven Gruppe messen und nicht die Kundenbindung bei allen neu erstellten Wallets.
Trotz dieser Einschränkung deutet der Anstieg darauf hin, dass Entwickler und Organisationen, die x402 nutzen, zunehmend bereit sind, Wallets aufzufüllen und automatisierte Zahlungssysteme am Laufen zu halten. Wiederholte Einzahlungen können darauf hindeuten, dass ein Agent Aufgaben erfüllt, die wertvoll genug sind, um die laufenden Ausgaben zu rechtfertigen.
Beispielsweise könnte ein Unternehmen ein wiederkehrendes Budget für einen automatisierten Marktinformationsassistenten bereitstellen, der Informationen von externen Datenanbietern erwirbt. Ebenso könnten Softwareentwicklungsteams Agenten finanzieren, die kontinuierlich auf Testtools, Sicherheitsdienste oder spezialisierte Rechenressourcen zugreifen. Diese Anwendungsfälle zeigen, wie autonome Zahlungen zu einem festen Bestandteil des Geschäftsbetriebs werden könnten.
Die Ergebnisse von Chainalysis zeigen, dass sich der aufstrebende Markt für autonome Zahlungen derzeit eher auf digitale Dienste als auf physische Konsumgüter konzentriert. Eine der größten Ausgabenkategorien ist die KI-Modellinferenz, bei der ein Agent für den Zugriff auf ein anderes KI-Modell bezahlt.
Dies kann vorkommen, wenn ein relativ einfacher Agent spezielle Fähigkeiten benötigt, um eine Aufgabe zu erfüllen, wie beispielsweise die Analyse komplexer Informationen, die Generierung von Code oder die Interpretation technischer Dokumente. Weitere wichtige Kategorien sind Daten- und Such-APIs, Financial Intelligence, die Überprüfung von Software-Code, Sicherheitsanalysen sowie Tools zur Entwicklung oder zum Betrieb von KI-Agenten.
Tatsächlich kaufen KI-Systeme zunehmend Dienstleistungen von anderen Softwaresystemen ein. Diese Entwicklung könnte eine digitale Wirtschaft hervorbringen, in der Agenten gleichzeitig als Käufer, Dienstleister und Vermittler agieren.
Ein geschäftsorientierter KI-Assistent könnte beispielsweise Marktdaten von einem Anbieter kaufen, die analytische Aufbereitung von einem anderen in Auftrag geben und einen dritten Dienst zur Erstellung eines Berichts nutzen. Jede dieser Interaktionen könnte eine separate automatisierte Zahlung beinhalten, die möglicherweise innerhalb von Sekunden abgewickelt wird.
Das Modell bietet Anbietern spezialisierter digitaler Dienste die Möglichkeit, ihre Kompetenzen über eine standardisierte Zahlungsinfrastruktur zu monetarisieren. Gleichzeitig warnt Chainalysis, dass ein Teil der frühen x402-Transaktionsaktivitäten durch spekulative Kryptowährungsanwendungen, darunter auch Transaktionen im Zusammenhang mit Memecoins, getrieben wurde. Das Aufkommen nachhaltigerer Zahlungen für Informationsdienste ist eine wichtige Entwicklung, doch das gesamte Ökosystem befindet sich noch in einem frühen Stadium.
Die Untersuchung zeigt zudem erhebliche geografische Unterschiede bei der Entwicklung autonomer Zahlungsaktivitäten auf. Laut Chainalysis entfielen auf Wallets, die den Vereinigten Staaten zugeordnet wurden, etwa 30 % der geografisch identifizierbaren Transaktionen zwischen KI-Agenten und Diensten, die x402 nutzen.
In Kategorien im Zusammenhang mit KI-Infrastruktur war der Anteil der USA deutlich höher. Mit den USA verbundene Wallets machten 88,1 % der identifizierbaren Transaktionen im Zusammenhang mit der Inferenz von KI-Modellen und 41,8 % der Zahlungen an Agenten-Frameworks und Tool-Kataloge aus. Außerdem entfielen auf sie 23,2 % der Transaktionen im Zusammenhang mit Daten- und Such-APIs.
Diese Zahlen spiegeln die führende Position amerikanischer Unternehmen in den Bereichen Entwicklung künstlicher Intelligenz, Blockchain-Infrastruktur und digitale Zahlungstechnologien wider. Coinbase, das x402 entwickelt hat, und Circle, der Emittent von USDC, gehören zu den Unternehmen, die die für autonome Zahlungen genutzte Infrastruktur unterstützen.
In den Vereinigten Staaten sind zudem bedeutende Entwickler von KI-Modellen ansässig sowie ein umfangreiches Ökosystem von Unternehmen, die agentenbasierte Software entwickeln. China weist ein anderes Muster auf. Chainalysis stellte besonders starke Aktivitäten mit Bezug zu China im Bereich der Sicherheits- und Code-Analysedienste fest, was darauf hindeutet, dass die aufstrebende agentenbasierte Wirtschaft unterschiedliche regionale Spezialisierungen entwickeln könnte.
Allerdings stößt die geografische Zuordnung bei der Blockchain-Analyse an Grenzen. Wallet-Aktivitäten lassen sich nicht immer zuverlässig einem bestimmten Land zuordnen, und die angegebenen Prozentsätze beziehen sich nur auf Transaktionen, bei denen eine geografische Identifizierung möglich war.
Obwohl sich die Erkenntnisse von Chainalysis in erster Linie auf digitale Dienste beziehen, haben sie weitreichende Auswirkungen auf die Entwicklung des E-Commerce. Der Begriff „Agentic Commerce“ beschreibt ein Geschäftsumfeld, in dem KI-Systeme an Kaufentscheidungen, der Produktsuche und der Abwicklung von Transaktionen beteiligt sein können. Für Verbraucher könnte dies letztendlich Einkaufsassistenten bedeuten, die Produkte vergleichen, geeignete Händler identifizieren und Käufe entsprechend vordefinierter Präferenzen erleichtern.
Für Unternehmen könnten autonome Agenten zunehmend Software-Dienstleistungen, Marktinformationen, Logistikdaten und andere Ressourcen erwerben, die zur Unterstützung des Geschäftsbetriebs erforderlich sind.
Das x402-Protokoll veranschaulicht eine mögliche Zahlungsinfrastruktur für dieses sich entwickelnde Umfeld, insbesondere dort, wo Transaktionen häufig und einzeln von geringem Wert sind. Die Anforderungen im konventionellen Einzelhandel unterscheiden sich jedoch von denen bei Machine-to-Machine-Mikrozahlungen. Der Kauf physischer Produkte umfasst Aspekte wie Lagerverfügbarkeit, Lieferadressen, Besteuerung, Verbraucherschutz, Betrugsprävention, Rücksendungen und Streitbeilegung.
Diese Überlegungen lassen es unwahrscheinlich erscheinen, dass ein einziges Zahlungsprotokoll alle Aspekte des agentenbasierten Handels abdecken wird. Stattdessen könnten verschiedene Zahlungstechnologien komplementäre Zwecke erfüllen. Blockchain-basierte Stablecoin-Zahlungen könnten für den automatisierten Kauf digitaler Dienste zunehmend an Bedeutung gewinnen, während etablierte Zahlungsanbieter weiterhin Verbrauchertransaktionen unterstützen, die zusätzliche Autorisierungs- und Schutzmechanismen erfordern.
Das Wachstum von x402 sollte daher als Beleg für die Ausweitung autonomer Zahlungsmöglichkeiten gesehen werden und nicht als Beweis dafür, dass Blockchain-Transaktionen herkömmliche Zahlungssysteme im E-Commerce ersetzen.
Maschine-zu-Maschine-Zahlungen könnten für den grenzüberschreitenden digitalen Handel von besonderer Bedeutung sein. International tätige Unternehmen sehen sich beim Einkauf von Dienstleistungen bei Anbietern in anderen Ländern häufig mit Kosten für die Zahlungsabwicklung, Währungsumrechnungskosten und administrativen Auflagen konfrontiert. Bei kleinen digitalen Transaktionen können diese Kosten unverhältnismäßig hoch ausfallen.
Kostengünstige Blockchain-Zahlungen könnten einige dieser Hindernisse abbauen, indem sie es Softwareanwendungen ermöglichen, Transaktionen unter Verwendung kompatibler digitaler Währungen und Zahlungsprotokolle abzuwickeln. Dies könnte internationalen Anbietern von Daten, Rechenleistungen und KI-Infrastruktur neue Möglichkeiten eröffnen, ihren Kunden Zugang zu gewähren, ohne für jede Transaktion herkömmliche Abrechnungsbeziehungen zu benötigen.
Ein in Europa tätiger KI-Agent könnte beispielsweise theoretisch über eine automatisierte Stablecoin-Zahlung Zugang zu einem spezialisierten Informationsdienst in einer anderen Region erwerben. Solche Transaktionen könnten flexiblere internationale Märkte für digitale Ressourcen fördern.
Dennoch wird die grenzüberschreitende Akzeptanz von mehreren Faktoren abhängen, darunter die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, die Überprüfung auf Sanktionen, Cybersicherheit, die Verfügbarkeit von Stablecoins und die rechtliche Behandlung von Zahlungen mit digitalen Vermögenswerten.
Unternehmen werden zudem Mechanismen benötigen, um automatisierte Ausgabenlimits, Transaktionsaufzeichnungen und die finanzielle Rechenschaftspflicht zu verwalten. Folglich wird die autonome Zahlungsinfrastruktur geeignete Governance- und Risikomanagementsysteme erfordern.
Untersuchungen von Chainalysis zeigen, dass autonome Zahlungssysteme immer beständigere Nutzungsmuster entwickeln. Der Anstieg auf insgesamt mehr als 138 Millionen x402-Transaktionen, verbunden mit schnelleren ersten Ausgaben und höheren Wiederholungszahlungen bei aktiven Wallets, deutet darauf hin, dass Entwickler automatisierte Zahlungen zunehmend in praktische Arbeitsabläufe integrieren.
Der Markt ist jedoch nach wie vor relativ unreif. Die meisten Transaktionen betreffen sehr geringe Beträge, die frühe Akzeptanz wurde durch spekulative Aktivitäten vorangetrieben, und die verfügbaren Untersuchungen lassen keine Rückschlüsse auf den gesamten wirtschaftlichen Wert zu, der durch autonome Zahlungen generiert wird. Dennoch deuten die Ergebnisse darauf hin, dass sich eine neue Form des digitalen Handels zu entwickeln beginnt.
Anstatt sich ausschließlich auf menschliche Nutzer zu verlassen, um Käufe zu tätigen, sind Softwareanwendungen zunehmend in der Lage, im Rahmen ihres normalen Betriebs Ressourcen und Dienstleistungen zu erwerben. Für E-Commerce-Unternehmen, Zahlungsanbieter und Technologieentwickler ergeben sich dadurch Möglichkeiten, eine Infrastruktur aufzubauen, die Transaktionen zwischen Menschen und autonomen Systemen unterstützt.
Die unmittelbaren wirtschaftlichen Auswirkungen zeigen sich möglicherweise am deutlichsten bei digitalen Diensten, wo KI-Agenten Informationen, Rechenressourcen und spezialisierte Fähigkeiten erwerben können, ohne dass die logistische Komplexität des stationären Handels eine Rolle spielt. Im Laufe der Zeit könnte dasselbe Grundprinzip jedoch den Handel im weiteren Sinne beeinflussen: Softwaresysteme, die geschäftliche Anforderungen identifizieren, verfügbare Lieferanten bewerten und Zahlungen innerhalb festgelegter Grenzen ausführen. Die Ergebnisse von Chainalysis deuten darauf hin, dass dieser Wandel bereits im Gange ist, auch wenn das volle wirtschaftliche Potenzial des agentenbasierten Handels noch nicht ausgeschöpft ist.
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