Metis 生态 x402 新实验：5 亿枚 BANG 被抢铸一空，GMPayer 如何推动 AI Agent 跨链自主支付？

作者：momo，ChainCatcher

x402协议的爆火，将一个长期被忽视的问题推至台前：AI Agent之间的自动支付需要一个比人类支付系统更高效、更自动化的底层协议。通过重新定义HTTP 402状态码，x402确实为机器间的微支付提供了基础语法。

然而，x402协议的诞生只是AI Agent支付落地的起点，而非终点。它定义了“何时付费”，但未回答“如何公平地分钱”、“如何验证服务已交付”等更为复杂的商业逻辑。这些底层问题，恰恰是阻碍AI Agent经济从演示走向规模化应用的真实瓶颈。

在此背景下，围绕 AI Agent 支付真实落地出现了不少实验项目。其中非常值得关注的是，Metis 生态在x402方面的新动作。

本周，Metis孵化的Web3原生AI协议LazAI联合ZKM，Metis以及GOAT Network 推出了由 x402 驱动的多币种支付系统 GMPayer (GOAT-Metis-Payer) 。简单来说，GMPayer 的推出，目的是让 x402 协议真正变得可用，它让AI 智能体可以跨链、用多种货币进行即时支付，无需中介，无需账户，也无需人工插手。

GMPayer 还推出了概念验证代币 $BANG，让用户体验这个支付系统。社区参与度也非常高， 5亿枚铸造额度在GOAT Network和Metis Andromeda 这两条链上，在7.5小时内被抢铸一空，有接近2000名地址参与，累计产生了超10万笔转账。

LazAI 协同 Metis 生态多个项目推出的GMPayer，具体如何将AI Agent支付落地？它有哪些优势？这对于Metis 生态意味着什么？本文做了系统梳理。

为什么说 LazAI 布局 x402 是必然？

Metis 生态今年有一个很重要的战略更新，就是AI战略的开启。它的定位不再局限于Layer2，而是区块链与 AI 融合的基础设施。

这一战略的具体承载，依赖于Metis生态协同进化的三位一体架构：Andromeda作为坚实的结算层，确保了资产与交易的安全与最终性；在此之上，Hyperion作为高性能计算层，为AI应用提供了必需的高吞吐与低延迟环境；而顶层的LazAI，则是将底层基础设施转化为真实体验的应用层，为用户创造可感知的价值与可玩性。

8月份，LazAI上线了测试网。LazAI测试网阶段就致力解决 AI 领域质量验证缺失以及收益分配不公等核心问题，其DAT（数据锚定通证）标准是解决这个问题的核心。

随着x402协议爆火，LazAI 有了更大的用武之地。LazAI用DAT定义了 “什么东西有价值” 和 “价值属于谁” ，但它需要一个机制来实现 “价值如何交换” 。x402协议的支付触发标准协议恰好提供了这个缺失的环节。二者结合，使得每一次API调用都能自动完成价值评估、支付触发和收益分配。

GMPayer 如何打造 AI Agent 支付闭环？

LazAI 通过推出具体的x402应用产品GMPayer ，验证按次付费、跨链支付、AI Agent 经济的可行性。根据GMPayer 官网来看，它通过DAT、Facilitator、iDAO、x402结算层四大核心组件，来搭建起 AI Agent 经济的支付闭环。

首先，GMPayer解决了价值如何公平分配的问题。通过 LazAI 的 DAT（数据锚定通证）标准，GMPayer可以清晰记录数据的资产化信息、版权来源与收益分配对象，将“谁贡献了什么”固化为不可篡改的链上记录。

当一项 AI 服务被调用时，相关的 DAT 会触发 GMPayer 的 x402 结算层智能合约，自动执行按次调用、实时分账。这使得数据贡献者、模型开发者等所有价值创造者都能精确、即时地获得回报，从协议层面建立了可信的贡献回报体系。

在实现公平分配的基础上，支付的信任与验证成为下一个必须跨越的鸿沟。

GMPayer 引入了一个去中心化、可验证的支付协调器Facilitator，它并非传统的中心化黑箱，而是一个基于 SPV、ZKP 与 TEE 等技术构建的结算代理，其支付验证与结算过程可被独立证明，用户可自行验证交易，确保了整个流程的透明与抗审查。

与此同时，为解决可能出现的争议与服务品质评估，系统还引入了基于 BFT 共识机制的 iDAO治理模型，进行去中心化的仲裁与质量评判，为网络信任提供了第二重保障。

为了实际验证支付流程，GMPayer 推出了概念验证代币 $BANG。$BANG 在 Metis Andromeda 和 GOAT Network 上同步发行，总供应量为 10 亿枚，两链各 5 亿枚，每条链上2.5亿枚用于代币铸造，2.5亿枚用于流动性。

参与者可以通过 x402 支付接口，捐赠价值 1 美元的特定代币（如 $xMETIS 或 $xGOATED）来获取 5000 枚 $BANG。这个过程会生成可验证的证明，并返回相应数量的 $BANG 作为确认。$BANG 目前仅用于技术概念验证，并无其他实际用途，但5亿枚额度在7.5小时内被铸造完成，其中GOAT Network链上的2.5亿枚在2小时就被抢铸一空。

此外根据 DexScreener 数据 ，在 Metis Andromeda 的 NetSwap上，BANG目前市值达到了37万美元， BANG–METIS 池流动性也超过了15.5万美元，可见社区对于GMPayer AI Agent 支付方案的期待。

从官网网站来看，GMPayer 已经规划出了一条从解决单一问题到构建复杂经济的清晰路径。

目前GMPayer处于第一阶段，通过基于 x402 的多币种支付枢纽，旨在让智能体能够独立为数据与算力付费，创造真实的智能体间经济互动。

接下来，GMPayer还需要分阶段完成三大重要目标。

• 使支付可信且可控，让用户可安全授予小额支付权限，让智能体在自主运行中依然保持控制与预算限制。

• 构建以 DAT 为资产单位的 AI 商业网络，让AI服务成为真正的可交易资产，推动其从"工具"属性走向可持续的盈利体系。

• 最终成为通用的价值交换层，让任何 Web3 链都能无缝地将 AI 引入其应用层，实现 AI、数据和服务在所有链上的无缝交互。

通过这一路径，LazAI 与 GMPayer 正逐步将AI Agent经济的愿景，从一个技术概念转变为可运行、可信任的现实解决方案。

GMPayer 的核心优势是什么？

GMPayer强大之处在于它并非孤立的技术实现，而是深度调动并融合了 Metis 整个生态系统的优质资源，形成了一套具备显著差异化且难以被简单复制的综合优势。

这一方案最直观的优势体现在其多链多币种的支付灵活性上。通过 Metis、GOAT 与 ZKM 的协同，GMPayer 构建了一个超越单链试验的跨链支付架构。

具体而言，Metis 作为执行与结算核心，以其低费用和快速最终性确保了微交易的经济可行性；GOAT 作为原生比特币结算层，通过其 zkRollup 基础设施与 EIP-3009 支持，实现了稳定币与比特币在 Metis 和比特币网络间的超低成本跨链流动。

除了灵活性，该方案拥有可验证信任基石，这是陌生AI代理间实现无许可交易的关键。传统的支付中介需要参与者给予信任，而GMPayer利用ZKM的零知识证明技术，从根本上重塑了信任模式。ZKM能够验证每一次支付的报价、授权和支付负载的正确性，并生成可验证的证明。

最终，所有优势的实现都可依赖于Metis能够承载高频实时支付的高性能基础设施。Hyperion为高频的AI推理工作负载与并发的支付请求提供了必需的吞吐量与低延迟，如同保障支付的“高速公路”畅通无阻；而Andromeda则作为最终的资产锚定与结算层，确保了所有交易活动的安全与不可篡改。这种“Hyperion处理效率，Andromeda保障安全”的分层设计，共同为AI Agent的支付经济活动提供了既迅捷又稳定的运行时环境。

这种依托于成熟生态、多位一体的协同效应，使其提供的不仅是一个支付工具，更是一个健壮、可信且充满活力的AI Agent经济基础层。

重仓 AI 背后：METIS 的价值逻辑重塑

除了接入x402协议这一大动作外，Metis生态近日还通过了“生态系统统一与经济模型演进”这项重要的治理提案。

提案通过后，Metis生态计划正式从分层建设阶段，迈入了生态联动的阶段，其结算层Andromeda、高性能计算层Hyperion、AI应用层LazAI、零知识证明层ZKM及比特币L2探索层GOAT将作为统一整体推进协同发展。此次GMPayer的推出可以说是生态协同的首秀。

此外，Metis生态还进行了代币经济模型升级，METIS被确立为LazAI网络的原生Gas代币。这意味着随着GMPayer等应用的上线，每一次AI Agent的支付交互、每一次数据调用和模型推理，都将直接消耗METIS。生态的活跃度由此被转化为实实在在的代币需求，为METIS创造了持续的价值支撑。

总的来说，METIS不再仅仅是Layer2的Gas代币，它正在成为整个Metis生态系统的价值承载核心——所有在Andromeda、Hyperion、LazAI等层级中产生的价值，最终都通过Gas消耗、质押治理和生态建设等方式，持续不断地汇聚并沉淀在METIS之上。

结语

x402协议为AI Agent经济打开了可能性，而Metis生态通过GMPayer正在将其转化为可运行的商业基础。但这一跨越仍面临诸多挑战：系统性能的持续优化、技术标准的行业采纳、跨链安全等关键问题亟待解决。这些挑战的突破，将决定AI Agent经济从概念验证走向大规模应用的实际进程。