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大模型以周进化,而 AI 经济还需要全新的支付基建。

文丨江思远

1956 年 4 月,一艘由二战油轮改装的货船 “理想 X 号” 驶出美国纽瓦克港。它没有搭载更强的蒸汽机,也没有更先进的航海图,只是装载了 58 个尺寸完全一样的铝制金属箱。

在这之前,全球海运是一个混乱、低效且昂贵的手工作坊:码头工人把一袋袋咖啡豆、一桶桶原油肩挑手扛地塞进船舱。而这些被称为 “标准集装箱” 的铁壳子,通过统一公路、港口和轮船的尺寸规格,让装卸成本暴跌了 90% 以上,以至于东半球生产的商品哪怕跨越重洋运到纽约,售价依然能低于纽约近郊本土生产的成本,沃尔玛这样的全球供应链零售帝国,正是建立在这种新型流通效率之上。

突破性的技术革命,往往一开始都受困于 “标准” 的缺失。蒸汽机发明后,等了半个世纪才等来标准轨距的铁路网;互联网诞生早期,也曾因为缺乏统一安全支付网关而长久停留在 “只看不买” 的信息展示阶段。

现在的 AI 智能体(Agent)经济,正处于相似的 “前集装箱时代”。2026 年,大模型的进化已经以 “周” 为单位,AI 也从对话框里的玩具,变成了能在电脑里自主写代码、做分析的数字员工。

但在算力、终端、算法纷纷就位时,出现了新的闭环问题:当一个 Agent 想要跨越平台,去调用另一家公司的数据库或者帮人类下达购买决策时,却因为 “付不出一笔钱” 而寸步难行。没有统一的交易和信任标准,Agent 无法自主完成合规支付,再聪明的 AI 也只是码头上各自为战的散货,陷入 “有能力,无闭环” 的空转状态。

5 月 26 日,支付宝在 AI 支付生态大会上拿出了它的 “集装箱方案”。这是一套完整面向 AI 时代的支付基建:协议侧由 ACT 和智能安全体系构成地基,交易侧由 AI 付与 AI 收打通消费端和商家端,应用侧则由 AI 付、AI 收以及管理 Agent 支付的 “AI 钱包”、为购买 Token 而生的 Token Pay 构成。

截至发布,AI 付累计交易已突破 3 亿笔,能力覆盖 95% 的主流通用 Agent,这是全球首个达到规模化商用的 AI 原生支付基建。

AI 经济崛起下的支付空白

当 AI 从对话框里的陪聊,进化成真实世界里替人办事的执行者,AI 智能体发起的交易(Agent 交易)开始发生。

以一杯奶茶为例。当用户对大模型说出 “帮我点一杯奶茶” 时,不再需要人类去滑动屏幕、挑选规格,AI 在后台自主完成了找店、比价、生成订单的繁杂动作,最后仅将一个带有金额的支付弹窗推给用户进行核身确认。在这个闭环里,AI 担任采购员,而人类用户则是消费决策的审批者。

2026 年春节,千问 APP 的订单 9 小时破千万、用户说出 3000 万次 “帮我买”,这些都是真实的消费行为。Gartner 预测,到 2026 年底,40% 的企业应用将嵌入 Agent,而一年前这个比例仅有 5%。

但这些交易发生的时候,全球没有任何完善的支付基础设施是为 “AI 代理下单” 这事专门设计的。这类需求在历史上从未存在过,多数现存支付系统都是为人亲自操作设计的。

当人开始把越来越多的日常决策委托给 AI 去执行,支付这个环节突然变得复杂了:它需要在人不在场的情况下,依然忠实地执行人的意志。修修补补没有用,需要从头建一套专门服务于 Agent 交易的基础设施。

对于这件事,海外巨头各有布局,但都停留在早期阶段。Stripe 走的是加密货币路线,2026 年与 Tempo 联合推出 MPP(机器支付协议),用 USDC 稳定币完成结算,但这些方案主要面向开发者和 API 微支付场景,是一个面向极客的实验场。

Visa 去年 10 月推出 Trusted Agent Protocol,截至 2025 年底仅完成数百笔交易,亚太区 pilot 今年初才开始小范围启动;OpenAI 去年 9 月推出 ACP(智能体商业协议),落地场景仅限于 ChatGPT 里向 Etsy 等少数美国商家购物;谷歌则在今年 1 月发布了 UCP(通用商务协议),还在协议层博弈。

国内市场更热闹,但格局尚未形成。中国银联推出 APOP,试图搭建跨机构的统一信任框架;京东科技发布 A2A 微支付基础设施 ClawTip;微信支付的侧重点并不相同,它目前主要在 AI 编程接入层布局,发布 Skill 技能包、AI 友好文档和 AI 友好 API,帮助开发者更方便地接入微信支付能力。

全球都在摸索 AI 支付,但还没有一家公司做到过:让 AI 替 1 亿用户在真实生活里买奶茶、订外卖,资金通道全程不出错。

AI 经济的交易底座

要填上这个空白,一家公司得同时有 C 端规模、商家网络、应用场景,以及最重要的——亲手做过支付。一众入局的公司中,支付宝的条件最完整,支付宝在这件事上的动作,也比外界看到的要早。

早在 2025 年 4 月,支付宝就上线了国内第一个支付 MCP Server,把支付能力开放给智能体调用,那时大模型应用刚刚开始进入 “能办事” 的阶段。同年 6 月,AI 打赏功能上线,开发者第一次能从 AI 应用里直接收到钱。9 月,外滩大会上 “AI 付” 正式发布,并在瑞幸等场景小范围上线。

这半年支付宝做的事,本质上是在回答一个最基础的问题:AI 到底能不能调用支付。当时市面上的所有 AI 支付方案,几乎都还停留在 Demo 或协议层面,把支付能力交给真实的智能体调用、并落地到日常消费场景,这在国内是头一次。

下一步是 AI 支付底座的标准化与规模化。2025 年 12 月,“看一下支付” 在 AI 眼镜上线,AI 支付的入口从手机扩展到穿戴设备;2026 年 1 月,ACT 协议 1.0 发布,联合多家伙伴搭建国内第一个面向 Agent 商业的技术协议。紧接着的春节,“AI 付” 支付笔数突破 1.2 亿、注册用户破亿,成为全球首个双亿级 AI 支付产品。

这一阶段的关键变化是,支付宝把 “AI 能调用支付” 这件事,从单点产品升级成了协议标准,又从产品验证扩大至亿级 C 端验证。前者意味着行业开始有了通用语言,后者意味着这套体系在复杂的真实环境里跑通了。

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随后,支付宝开始进行 AI 交易的体系化升级。4 月,三件事同时落地:ACT 2.0 升级、AgentPayGuard 智能安全系统对外发布(同月通过信通院 5 级认证)、AI 收产品正式上线。到 5 月 26 日的 AI 支付生态大会,AI 钱包和 Token Pay 完成首次公开亮相,整套体系完整浮出水面。

这一阶段补齐的不是单个产品,而是从协议、收付、安全到入口的全部环节,AI 支付第一次从 “能用” 升级为 “成系统”。

把这条 13 个月的轨迹拉直来看,支付宝走的是一条从单点产品到全栈基建的演进路径。支付宝没有一次性发布一套 “AI 支付方案”,而是用 13 个月时间,把支付这件事拆成多个环节,逐个跑通。

我们了解到,支付宝 AI 支付项目在内部的战略级别极高。过去数月,相关事业部已拉起一支精干团队专门攻坚这套体系,蚂蚁内部员工还不能在 “蚂蚁钉” 系统里查询到这支团队的具体架构。

战略投入之外,支付宝还有过去 20 年积累下的资源:十亿级用户、覆盖全场景的商家网络、千问和淘宝闪购等阿里系入口,以及一笔一笔做担保交易、快捷支付和二维码沉淀下来的支付经验。

当这些条件叠加在 13 个月的体系化投入之上,支付宝 AI 支付的累计交易笔数得以突破 3 亿、覆盖 95% 的主流通用智能体,成为目前全球范围内唯一规模化商用的 AI 原生支付基建。

当支付成为 AI 经济的底座

2006 年亚马逊推出 AWS,把计算资源打包成可按需调用的云服务。在那之前,互联网创业者必须先花数百万美元购置服务器、租用机房,才能让网站跑起来;AWS 出现之后,一张信用卡就能起步。Airbnb、Dropbox、Slack,过去十几年大量新一代互联网公司,都是在 AWS 搭好的底座上长出来的。

AI 支付基建之于 AI 经济也是如此。它就位之前,每一个想把 AI 接入商业闭环的开发者、商家和用户,都要自己处理协议对接、安全验证、支付通道、合规审计。基建就位之后,这些事情由底层基础设施统一处理。这件事会极大降低开发者的门槛。

尤其是当为大模型 API 结算设计的 Token Pay 随之就位,MiniMax、阶跃星辰等头部大模型厂商陆续接入后,AI 行业第一次拥有了标准化的 Token 商业结算通路。

当 AI 支付、Token 付费成为可被一句话调用的底层资源,海量全新业态开始涌现。

手工编织爱好者小曼一直想给自己的作品开个独立小店,但自建电商站、接入支付的门槛太高,最近她在 Qoder 里输入了一句话:“创建一个手作编织包的独立电商站”,应用很快搭出网站并接入了支付宝的支付集成 Skill,当晚她就收到了第一笔订单。师范毕业一年的 “阳光小雯” 也有类似经历,她不会写代码,借助支付宝的 Skill,24 小时内就完成了 AI 提示词学习应用从搭建到收款的全流程,“如果没跑通支付,都不知道我这个应用要怎么卖,现在用户打开产品页面就能直接给我付费”,小雯说。

她们都不是传统意义上的开发者,但当 AI 支付变成可被一句话调用的资源,大量由非技术背景的人独立构建、独立运营的微型 AI 应用,即将在未来批量涌现。一个食谱博主可以做一款只面向自己粉丝的食材代购助手,一个语言老师可以把自己的教学法封装成一款 AI 陪练并直接收费。

AI 支付的标准化也重新定义了商家接入 AI 经济的方式。比如博查搜索,作为国内 AI 应用最常用的底层搜索引擎,在接入支付宝 AI 收后,每次被 AI 调用都会自动完成一笔微支付。未来更多有服务能力但缺 C 端入口的企业,例如数据接口、专业咨询、工具能力提供商,都能在不重构业务的前提下,被 AI 按次调用、按次结算。

今年 5 月,支付宝还在淘宝上推出 “AI 低价帮抢” 功能,用户对 AI 下达 “帮我低价抢 XX 衣服” 的指令并完成核身授权后,AI 会持续蹲守价格、自主下单。整个过程中,发起支付的主语始终是用户,AI 则按照用户的指令完成既定任务。

消费者的支付意志,由此获得了跨越时间、场景、终端被持续执行的可能。眼镜、车、音箱,每个有 AI 的终端都可能成为新的支付入口;AI 钱包也可能管理多个智能体的预算分配,或者代用户完成全网比价和长期订阅。

柏基(Baillie Gifford)合伙人汤姆·斯莱特曾对此有过判断:即便未来消费者通过 AI 界面完成购物,最后一步依然是支付,真正创造价值的环节不会因为交互形态的改变而消失。也就是说,无论 AI 经济的上层应用如何演变,谁掌握了交易的底座,谁就掌握了这个生态的重力中心。

就像 AWS 互联网创业的门槛从资本变成想象力一样,AI 支付基建稳定后,AI 经济的瓶颈也将从 “交易能不能跑通” 变成 “应用敢不敢想”。

但无论想象如何乐观,商业大规模运转的前提始终是确定性的信任。当执行交易的主体从人变成智能体,市场的核心瓶颈可能不再是算力或模型能力,而是一个极其现实的担心——“怕 AI 乱花钱”。这是技术无法独自回答的问题。

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从担保交易到二维码,支付宝过去的二十年在支付领域持续解决着这种信任问题。建立信任从来都是需要在大量真实交互中反复验证、不断打补丁的系统工程。它涉及权限边界的划定、异常行为的实时阻断,以及用户心理安全感的构筑。

这并不意味着过往的经验可以自然迁移。当交易主体从人变为智能体,信任重建的核心不再是保障人的操作安全,而是教会一个系统如何安全地 “代表” 人,在这个朴素的命题上,行业仍有很长的路要走。

用蚂蚁集团 CEO 韩歆毅的话来概括:“进入到智能体经济时代,商业的本质以及 AI 最终服务于人这两点并无变化。不同的是,支付的主体由人变为 AI Agent 执行。” 蚂蚁对此的期待是:支付宝要做 Agent 时代的连接器和赋能器,即 AI 时代的 “集装箱”。

题图来源:Unsplash