Autor: RWA-Institut
Im März 2026 veröffentlichte Peter Schroeder, Leiter des globalen Marktes bei Circle, auf X eine Reihe von Daten: In den letzten neun Monaten haben AI-Agenten 140 Millionen Zahlungen mit einem Gesamtvolumen von 43 Millionen US-Dollar abgewickelt. Davon wurden 98,6 % in USDC abgerechnet, durchschnittlich nur 0,31 US-Dollar pro Transaktion. Noch wichtiger ist, dass die Anzahl der AI-Agenten mit Kaufkraft bereits über 400.000 liegt.
Diese Daten sprechen mehr als jede Gewinn- und Verlustrechnung: AI-Agenten bewegen sich vom Konzept hin zu echten wirtschaftlichen Aktivitäten.
40.000 AI-Agenten, 140 Millionen Transaktionen, 43 Millionen US-Dollar – das ist ein Werttausch, der autonom zwischen Maschinen erfolgt. Ohne menschliches Eingreifen, ohne Bankgenehmigung, ohne Kreditkartenüberprüfung. Code zu Code, Protokoll zu Protokoll, wurden Prozesse erledigt, die früher menschliche Unterschrift, Abrechnung und Abwicklung erforderten.
Der Aktienkurs von Circle stieg in den letzten Handelstagen von 60 auf 105 US-Dollar, eine Steigerung um 75 %. Der Markt interpretierte diesen Anstieg positiv für die Quartalszahlen – Circle erzielte im vierten Quartal 2025 einen Umsatz von 770 Millionen US-Dollar, ein Plus von 77 %, und einen Nettogewinn von 133 Millionen US-Dollar. Doch das Wahre, worauf es ankommt, sind nicht die Zahlen selbst, sondern die strukturellen Veränderungen dahinter: Wenn AI-Agenten zu neuen wirtschaftlichen Akteuren werden, muss die gesamte Logik der Finanzinfrastruktur neu geschrieben werden.
Und bei diesem Neuschreiben taucht eine tiefere Frage auf: Wenn AI-Agenten über verfügbares Kapital verfügen und durch das Erledigen von Aufgaben USDC verdienen können, wie werden sie mit diesen Mitteln umgehen? Zahlung ist der erste Schritt, Vermögensverwaltung der zweite. Die RWA- (Real World Assets) Branche muss genau diese zweite Frage beantworten.
1. Vom Zahlungsfähigen zum Vermögensbesitzer
Um zu verstehen, welche Finanzdienstleistungen AI-Agenten benötigen, muss man zunächst ihr Wirtschaftsmodell verstehen.
Deloitte prognostiziert im Bericht „Technologie-, Medien- und Telekommunikationsbranche 2026“: Wenn Unternehmen und Dienstleister eine effiziente Zusammenarbeit von intelligenten Agenten realisieren, könnte der globale Markt für agentenbasierte KI bis 2030 auf 45 Milliarden US-Dollar anwachsen. Das Grundmerkmal dieses Multi-Agenten-Systems ist: Eine komplexe Aufgabe wird in mehrere Schritte zerlegt, die von unterschiedlichen spezialisierten Agenten gemeinsam erledigt werden, wobei jeder Aufruf mit einer Mikrozahlung verbunden ist.
Ein Beispiel sind API-Aufrufe. Eine AI-Anwendung könnte gleichzeitig mehrere große Sprachmodelle ansprechen, auf verschiedene Datenbanken zugreifen und mehrere Rechenressourcen nutzen. Jeder Aufruf summiert sich auf 0,01, 0,05 oder 0,1 US-Dollar. Diese Beträge sind winzig, aber die Frequenz ist hoch. Circles Daten zeigen: In den letzten neun Monaten wurden 140 Millionen Transaktionen mit einem Durchschnitt von nur 0,31 US-Dollar pro Transaktion abgewickelt – typisch für den Mikrozahlungsmarkt.
Doch das Problem ist: Wenn AI-Agenten kontinuierlich Einnahmen generieren – sei es durch Dienstleistungen für Nutzer oder durch Teilnahme an verteilten Rechennetzwerken – sammeln sich Mittel auf ihren Konten an. Diese Gelder können nicht ewig in Bewegung bleiben. Jeder rationale Wirtschaftsakteur fragt sich: Was passiert mit ungenutztem Kapital?
Hier beginnt die Logikverschiebung: vom „Zahler“ zum „Vermögensbesitzer“.
In traditionellen Finanzsystemen legen Privatpersonen und Unternehmen kurzfristig ungenutztes Kapital auf Bankkonten, in Geldmarktfonds oder kurzfristige Staatsanleihen an, um Erträge zu erzielen. Auch AI-Agenten brauchen solche Fähigkeiten – nicht zum Spekulieren, sondern zur Optimierung ihres eigenen Wirtschaftsmodells. Es ist notwendig, eine Balance zu halten: Ein Restbetrag in USDC für Zahlungen ist sinnvoll, aber wenn der Überschuss nur herumliegt, entstehen Opportunitätskosten. Automatisches Anlegen in einen tokenisierten Fonds, der durch kurzfristige US-Staatsanleihen gedeckt ist, und bei Bedarf automatischer Rückkauf, würde die „Betriebseffizienz“ verbessern.
Noch weiter gedacht: Wenn AI-Agenten langfristig Werte speichern oder gegen Schwankungen bei Gas-Gebühren absichern wollen, könnten sie den Bedarf an unterschiedlichen Risikoprofilen haben. Dann sind sie nicht nur „Zahler“, sondern auch „Investoren“ – auch wenn dieser Investor nur ein Code ist.
Circle löst das Problem, AI-Agenten zu „Zahlern“ zu machen. Für die „Investoren“-Funktion braucht es eine andere Infrastruktur.
2. RWA und AI-Agenten: Ein laufendes „zweiseitiges Rennen“
Circle hat in den letzten Jahren drei Fähigkeitsebenen aufgebaut:
Erste Ebene: Stablecoin-Emission und Liquiditätsnetzwerk. Laut Circle-Statistik waren Ende 2025 75,3 Milliarden US-Dollar USDC im Umlauf, ein Plus von 72 %, und fast die Hälfte des Stablecoin-Handelsvolumens entfiel auf USDC. Das bietet eine wertvolle Basis für AI-Zahlungen.
Zweite Ebene: Effizientes On-Chain-Abwicklungssystem. Im August 2025 stellte Circle die Arc-Blockchain für institutionelle Finanzdienstleistungen vor. Im März 2026 folgte Nanopayments, das Tausende kleiner Zahlungen außerhalb der Chain aggregiert und regelmäßig auf die Chain bringt, wodurch die Transaktionskosten für Entwickler auf null sinken. Das Testnetz unterstützt bereits 12 EVM-kompatible Chains wie Arbitrum, Arc, Avalanche, Base, Ethereum. Das Zahlungsprotokoll x402 erlaubt es, bei einer Anfrage direkt eine HTTP 402 Zahlungsanforderung zu senden, sodass Zahlungen direkt in Internetanfragen eingebettet werden können.
Dritte Ebene: Verbindung zum traditionellen Finanzsystem. Das Circle Payments Network (CPN) verbindet Banken, Zahlungsdienstleister, grenzüberschreitende Clearingstellen und Firmenkunden. Bis Februar 2026 sind 55 Finanzinstitute verbunden, mit einem jährlichen Transaktionsvolumen von etwa 5,7 Milliarden US-Dollar. Im Februar kamen weitere Systeme für lokale Währungen und Stablecoins in Asien, Nahost und anderen Regionen hinzu.
Diese drei Ebenen bilden die „Zahlungsinfrastruktur“ für die AI-Agenten-Wirtschaft. Doch für eine vollständige Wirtschaft braucht es auch eine „Vermögensverwaltungsinfrastruktur“ – genau hier kommt RWA ins Spiel.
Die Tokenisierung realer Vermögenswerte (RWA) wurde in den letzten Jahren vor allem im klassischen Finanzbereich erforscht, vor allem als „On-Chain-Abbildung“. Laut Defillama lag das Total Value Locked (TVL) in RWA im Juni 2025 bei 12,5 Milliarden US-Dollar, eine Steigerung um 124 % gegenüber 2024. Große Banken wie Citigroup und Standard Chartered erkunden Anwendungen in Zahlungsabwicklung, Asset Management und grenzüberschreitenden Transaktionen.
Um in die Wirtschaft der AI-Agenten einzutreten, muss RWA eine „AI-native“ Transformation durchlaufen. Es geht nicht nur um die On-Chain-Tokenisierung, sondern darum, Vermögenswerte „AI-verstehbar“ und „AI-handhabbar“ zu machen.
Dazu gehört die Standardisierung von Daten. Projekte wie Ondo Finance arbeiten daran, Cashflows, rechtliche Bedingungen und Risikobewertungen in strukturierte, maschinenlesbare Formate zu bringen. Im Juli 2025 wurde Ondo als erstes Projekt, das US-Staatsanleihen tokenisiert, in den Whitepaper-Bericht des US-Präsidiums für digitale Vermögenswerte aufgenommen.
Weiterhin ist die logische Programmierbarkeit entscheidend. Dividenden, Zinszahlungen, Rückkäufe und Abrechnungsregeln werden in Smart Contracts geschrieben, die automatisch ausgeführt werden. Nur so kann eine „Trustless“-Interaktion zwischen AI-Agenten und Vermögenswerten entstehen – man muss nicht mehr auf die Erfüllung durch den Gegenüber vertrauen, sondern nur auf den Code.
Drittens: Fragmentierung der Liquidität. Nach der Tokenisierung können RWA theoretisch in kleinste Einheiten zerlegt werden – z.B. 0,01 US-Dollar in Staatsanleihen oder 0,1 Quadratmeter Immobilienanteile. Das ist für die kleinen Konfigurationen der AI-Agenten essenziell. Nanopayments haben gezeigt, dass Mikrozahlungen technisch machbar sind; das gleiche Prinzip lässt sich auf Mikroinvestitionen übertragen.
Ein Beispiel ist JPMorgans Kinexys. Im Mai 2025 wurde auf der Ondo-Chain der erste öffentliche Handel mit tokenisierten US-Staatsanleihen (OUSG) durchgeführt, mit der Cross-Chain-Infrastruktur von Chainlink. Das DvP-Modell (Delivery versus Payment) wurde umgesetzt, bei dem Vermögenswert und Zahlung gleichzeitig ausgetauscht werden. Kinexys verarbeitet täglich über 2 Milliarden US-Dollar an Transaktionen und hat seit Gründung mehr als 1,5 Billionen US-Dollar Nominalwert bewegt.
Dieses Beispiel zeigt die Verbindung von RWA mit institutionellen Zahlungsnetzwerken. In der zukünftigen AI-Agenten-Wirtschaft könnten Transaktionspartner von JPMorgan zu AI-Agenten werden, Transaktionsvolumen von Millionen auf wenige Dollar sinken, aber die Grundlogik bleibt gleich – Wertübertragung und Wertaufbewahrung müssen nahtlos verbunden sein.
3. Über das Zahlungsnetzwerk hinaus: Ein Raum für Fantasie
Wenn man die oben genannten Logiken verbindet, entsteht ein vollständiger geschlossener Kreislauf:
Ein AI-Inhaltserzeugungs-Agent bietet mehreren Kunden Dienste an und sammelt dabei eine beträchtliche USDC-Summe auf seinem Konto. Das zugrunde liegende Protokoll legt fest, dass Beträge über 1000 USDC automatisch in einen RWA-aggregierten Fonds investiert werden, der in drei tokenisierte kurzfristige Staatsanleihen und einen grünen Energiefonds investiert. Wenn im Monat die Nachfrage der Kunden sinkt und das Konto aufgefüllt werden muss, erfolgt automatisch der Rückkauf der RWA-Anteile, um USDC für den laufenden Betrieb bereitzustellen.
Dabei führt der AI-Agent folgende Aktionen aus: Überwachung des Kontostands, Bewertung der Risiko-Rendite-Profile verschiedener Assets, Ausführung von Kauf- und Rückkauf-Transaktionen, Dokumentation der Transaktionen für die spätere Prüfung. Alles automatisiert durch Code.
Ein anderes Beispiel: Ein AI-Reiseplaner bucht Flüge und Hotels für Nutzer. Der Nutzer überweist eine USDC-Reserve auf sein Konto. Während des Wartens auf den Flug entdeckt der AI-Agent eine RWA-Versicherung, die auf Flugverspätungsdaten basiert. Es kauft automatisch einen kleinen Anteil daran mit dem verfügbaren USDC. Nach einer Verspätung wird die Versicherung automatisch ausgezahlt, und das Kontoguthaben des AI-Agenten steigt.
Alle diese Szenarien basieren auf bereits existierenden Technologien: USDC als Werteträger, Nanopayments für Mikrozahlungen, x402 für direkte Internet-Zahlungen, tokenisierte Staatsanleihen auf Ondo-Chain, DvP-Abwicklung, die von JPMorgan validiert wurde. Das verbleibende Projekt ist die Integration – die Verbindung von Zahlungs-, Asset- und Transaktionsschichten, damit AI-Agenten diese Finanzfunktionen wie API-Aufrufe nutzen können.
Der Vorsitzende des Standardisierungsausschusses für Web3.0 in Hongkong, Li Ming, betonte bei der Bewertung der RWA-Entwicklung: „Wir wollen einen standardisierten Einstiegspunkt für Web3.0 finden, um das RWA-Ökosystem zu verknüpfen.“ Für die AI-Agenten-Wirtschaft könnte genau dieser Punkt die Verbindung zwischen Zahlungen und Vermögenswerten sein.
4. Das alte Problem in einer neuen Welt: Risiko und Verantwortung
Natürlich gibt es zwischen den heutigen AI-Zahlungen und der zukünftigen AI-Vermögensverwaltung noch viele Hürden zu überwinden.
Erstens: Daten-Authentizität. Die zugrunde liegenden Vermögenswerte der RWAs sind off-chain, ihre Status, Werte und Risikoinformationen müssen zuverlässig auf die Chain übertragen werden. Wenn AI-Agenten auf falsche oder manipulierte Daten vertrauen, sind ihre Investitionsentscheidungen fehlerhaft. Der „RWA-Industrieentwicklungsbericht“ des Web3.0-Standards in Hongkong weist darauf hin, dass erfolgreiche Assets drei Kriterien erfüllen müssen: Wertstabilität, klare rechtliche Eigentumsverhältnisse und verifizierbare Off-Chain-Daten.
Zweitens: Modellrisiko der AI-Agenten. Selbst bei korrekten Daten können die Investitionslogiken der AI-Agenten fehlerhaft sein. Wer trägt die Verantwortung für falsche Entscheidungen? Der Mensch, das Protokoll oder der AI-Agent selbst? Diese Verantwortungsfrage ist rechtlich und regulatorisch noch ungeklärt.
Drittens: Liquiditätsrisiko. Die On-Chain-Handelsvolumina für RWAs sind deutlich geringer als bei Mainstream-Kryptowährungen, manche Assets sind illiquide. Wenn viele AI-Agenten gleichzeitig Anteile an einem RWA-Fonds zurückziehen wollen, ist unklar, ob die Transaktionen reibungslos ablaufen.
Viertens: Regulatorische Unterschiede. Die regulatorische Haltung zu RWAs variiert stark zwischen Ländern. Dasselbe Asset kann in verschiedenen Jurisdiktionen unterschiedlich eingestuft werden. AI-Agenten müssen diese Komplexität erkennen und verarbeiten können, was hohe Anforderungen an die KI stellt.
Fünftens: Technische Sicherheit. Smart-Contract-Schwachstellen, Cross-Chain-Angriffe, Private-Key-Lecks – diese Risiken bestehen auch, wenn die Transaktionspartner AI sind. Automatisierte Transaktionen durch AI könnten im Schadensfall schneller und in größerem Umfang ausgenutzt werden.
Fazit
Zurück zu den Anfangsdaten: 40.000 AI-Agenten, 140 Millionen Transaktionen, 43 Millionen US-Dollar.
Die Bedeutung dieser Zahlen liegt nicht im Umfang – im Vergleich zu den jährlichen globalen Zahlungsvolumina in Billionen US-Dollar sind 43 Millionen eher unbedeutend. Sie zeigen vielmehr eine Richtung: Maschinen werden zu eigenständigen wirtschaftlichen Akteuren, mit eigenem Einkommen, eigenen Konten und eigener Zahlungsfähigkeit.
Und wenn Maschinen Einkommen haben, werden sie schnell auch Vermögensverwaltung brauchen. Das ist keine ferne Zukunftsvision, sondern ein natürlicher Entwicklungsschritt der AI-Agenten-Wirtschaft.
Circle arbeitet daran, ein „Zahlungsnervensystem“ für diese Zukunft zu schaffen – damit AI-Agenten effizient und kostengünstig Werte transferieren können. Die RWA-Branche muss das „Speichersystem“ für diese Wirtschaft werden – damit AI-Agenten ihre Vermögenswerte genauso verwalten können wie ihren Code.
Wenn diese Einschätzung stimmt, sollten RWA-Anbieter heute fragen: Wenn 40.000 AI-Agenten nach konfigurierbaren Assets suchen und nach 140 Millionen Zahlungen Vermögensverwaltung benötigen, sind Ihre RWA-Produkte bereit, von AI-Agenten bewertet, ausgewählt, gehalten und gehandelt zu werden?
Weiterlesen: Circles Wendepunkt: Aktienkurs verdoppelt, On-Chain-Transaktionen übertreffen USDT, präzise Positionierung im Agenten-Zahlungsmarkt
(Dieser Text basiert auf offiziellen Circle-Geschäftsberichten und Ankündigungen, dem Deloitte-Bericht „Technologie-, Medien- und Telekommunikationsbranche 2026“, Defillama-Daten, öffentlich verfügbaren Unterlagen von Ondo Finance, offiziellen Angaben von Morgan Stanley Kinexys, dem „RWA-Industrieentwicklungsbericht“ des Web3.0-Standards in Hongkong sowie weiteren öffentlich zugänglichen Quellen. Er stellt keine Anlageberatung dar. Der Markt ist risikobehaftet, Investitionen sind sorgfältig abzuwägen.)
