AI 產業迎來了自己的 “集裝箱時刻”

大模型以周進化，而 AI 經濟還需要全新的支付基建。

文丨江思遠

1956 年 4 月，一艘由二戰油輪改裝的貨船 “理想 X 號” 駛出美國紐瓦克港。它沒有搭載更強的蒸汽機，也沒有更先進的航海圖，只是裝載了 58 個尺寸完全一樣的鋁制金屬箱。

在這之前，全球海運是一個混亂、低效且昂貴的手工作坊：碼頭工人把一袋袋咖啡豆、一桶桶原油肩挑手扛地塞進船艙。而這些被稱為 “標準集裝箱” 的鐵殼子，通過統一公路、港口和輪船的尺寸規格，讓裝卸成本暴跌了 90% 以上，以至于東半球生產的商品哪怕跨越重洋運到紐約，售價依然能低于紐約近郊本土生產的成本，沃爾瑪這樣的全球供應鏈零售帝國，正是建立在這種新型流通效率之上。

突破性的技術革命，往往一開始都受困于 “標準” 的缺失。蒸汽機發明后，等了半個世紀才等來標準軌距的鐵路網；互聯網誕生早期，也曾因為缺乏統一安全支付網關而長久停留在 “只看不買” 的信息展示階段。

現在的 AI 智能體（Agent）經濟，正處于相似的 “前集裝箱時代”。2026 年，大模型的進化已經以 “周” 為單位，AI 也從對話框里的玩具，變成了能在電腦里自主寫代碼、做分析的數字員工。

但在算力、終端、算法紛紛就位時，出現了新的閉環問題：當一個 Agent 想要跨越平臺，去調用另一家公司的數據庫或者幫人類下達購買決策時，卻因為 “付不出一筆錢” 而寸步難行。沒有統一的交易和信任標準，Agent 無法自主完成合規支付，再聰明的 AI 也只是碼頭上各自為戰的散貨，陷入 “有能力，無閉環” 的空轉狀態。

5 月 26 日，支付寶在 AI 支付生態大會上拿出了它的 “集裝箱方案”。這是一套完整面向 AI 時代的支付基建：協議側由 ACT 和智能安全體系構成地基，交易側由 AI 付與 AI 收打通消費端和商家端，應用側則由 AI 付、AI 收以及管理 Agent 支付的 “AI 錢包”、為購買 Token 而生的 Token Pay 構成。

截至發布，AI 付累計交易已突破 3 億筆，能力覆蓋 95% 的主流通用 Agent，這是全球首個達到規模化商用的 AI 原生支付基建。

AI 經濟崛起下的支付空白

當 AI 從對話框里的陪聊，進化成真實世界里替人辦事的執行者，AI 智能體發起的交易（Agent 交易）開始發生。

以一杯奶茶為例。當用戶對大模型說出 “幫我點一杯奶茶” 時，不再需要人類去滑動屏幕、挑選規格，AI 在后臺自主完成了找店、比價、生成訂單的繁雜動作，最后僅將一個帶有金額的支付彈窗推給用戶進行核身確認。在這個閉環里，AI 擔任采購員，而人類用戶則是消費決策的審批者。

2026 年春節，千問 APP 的訂單 9 小時破千萬、用戶說出 3000 萬次 “幫我買”，這些都是真實的消費行為。Gartner 預測，到 2026 年底，40% 的企業應用將嵌入 Agent，而一年前這個比例僅有 5%。

但這些交易發生的時候，全球沒有任何完善的支付基礎設施是為 “AI 代理下單” 這事專門設計的。這類需求在歷史上從未存在過，多數現存支付系統都是為人親自操作設計的。

當人開始把越來越多的日常決策委托給 AI 去執行，支付這個環節突然變得復雜了：它需要在人不在場的情況下，依然忠實地執行人的意志。修修補補沒有用，需要從頭建一套專門服務于 Agent 交易的基礎設施。

對于這件事，海外巨頭各有布局，但都停留在早期階段。Stripe 走的是加密貨幣路線，2026 年與 Tempo 聯合推出 MPP（機器支付協議），用 USDC 穩定幣完成結算，但這些方案主要面向開發者和 API 微支付場景，是一個面向極客的實驗場。

Visa 去年 10 月推出 Trusted Agent Protocol，截至 2025 年底僅完成數百筆交易，亞太區 pilot 今年初才開始小范圍啟動；OpenAI 去年 9 月推出 ACP（智能體商業協議），落地場景僅限于 ChatGPT 里向 Etsy 等少數美國商家購物；谷歌則在今年 1 月發布了 UCP（通用商務協議），還在協議層博弈。

國內市場更熱鬧，但格局尚未形成。中國銀聯推出 APOP，試圖搭建跨機構的統一信任框架；京東科技發布 A2A 微支付基礎設施 ClawTip；微信支付的側重點并不相同，它目前主要在 AI 編程接入層布局，發布 Skill 技能包、AI 友好文檔和 AI 友好 API，幫助開發者更方便地接入微信支付能力。

全球都在摸索 AI 支付，但還沒有一家公司做到過：讓 AI 替 1 億用戶在真實生活里買奶茶、訂外賣，資金通道全程不出錯。

AI 經濟的交易底座

要填上這個空白，一家公司得同時有 C 端規模、商家網絡、應用場景，以及最重要的——親手做過支付。一眾入局的公司中，支付寶的條件最完整，支付寶在這件事上的動作，也比外界看到的要早。

早在 2025 年 4 月，支付寶就上線了國內第一個支付 MCP Server，把支付能力開放給智能體調用，那時大模型應用剛剛開始進入 “能辦事” 的階段。同年 6 月，AI 打賞功能上線，開發者第一次能從 AI 應用里直接收到錢。9 月，外灘大會上 “AI 付” 正式發布，并在瑞幸等場景小范圍上線。

這半年支付寶做的事，本質上是在回答一個最基礎的問題：AI 到底能不能調用支付。當時市面上的所有 AI 支付方案，幾乎都還停留在 Demo 或協議層面，把支付能力交給真實的智能體調用、并落地到日常消費場景，這在國內是頭一次。

下一步是 AI 支付底座的標準化與規模化。2025 年 12 月，“看一下支付” 在 AI 眼鏡上線，AI 支付的入口從手機擴展到穿戴設備；2026 年 1 月，ACT 協議 1.0 發布，聯合多家伙伴搭建國內第一個面向 Agent 商業的技術協議。緊接著的春節，“AI 付” 支付筆數突破 1.2 億、注冊用戶破億，成為全球首個雙億級 AI 支付產品。

這一階段的關鍵變化是，支付寶把 “AI 能調用支付” 這件事，從單點產品升級成了協議標準，又從產品驗證擴大至億級 C 端驗證。前者意味著行業開始有了通用語言，后者意味著這套體系在復雜的真實環境里跑通了。

隨后，支付寶開始進行 AI 交易的體系化升級。4 月，三件事同時落地：ACT 2.0 升級、AgentPayGuard 智能安全系統對外發布（同月通過信通院 5 級認證）、AI 收產品正式上線。到 5 月 26 日的 AI 支付生態大會，AI 錢包和 Token Pay 完成首次公開亮相，整套體系完整浮出水面。

這一階段補齊的不是單個產品，而是從協議、收付、安全到入口的全部環節，AI 支付第一次從 “能用” 升級為 “成系統”。

把這條 13 個月的軌跡拉直來看，支付寶走的是一條從單點產品到全棧基建的演進路徑。支付寶沒有一次性發布一套 “AI 支付方案”，而是用 13 個月時間，把支付這件事拆成多個環節，逐個跑通。

我們了解到，支付寶 AI 支付項目在內部的戰略級別極高。過去數月，相關事業部已拉起一支精干團隊專門攻堅這套體系，螞蟻內部員工還不能在 “螞蟻釘” 系統里查詢到這支團隊的具體架構。

戰略投入之外，支付寶還有過去 20 年積累下的資源：十億級用戶、覆蓋全場景的商家網絡、千問和淘寶閃購等阿里系入口，以及一筆一筆做擔保交易、快捷支付和二維碼沉淀下來的支付經驗。

當這些條件疊加在 13 個月的體系化投入之上，支付寶 AI 支付的累計交易筆數得以突破 3 億、覆蓋 95% 的主流通用智能體，成為目前全球范圍內唯一規模化商用的 AI 原生支付基建。

當支付成為 AI 經濟的底座

2006 年亞馬遜推出 AWS，把計算資源打包成可按需調用的云服務。在那之前，互聯網創業者必須先花數百萬美元購置服務器、租用機房，才能讓網站跑起來；AWS 出現之后，一張信用卡就能起步。Airbnb、Dropbox、Slack，過去十幾年大量新一代互聯網公司，都是在 AWS 搭好的底座上長出來的。

AI 支付基建之于 AI 經濟也是如此。它就位之前，每一個想把 AI 接入商業閉環的開發者、商家和用戶，都要自己處理協議對接、安全驗證、支付通道、合規審計。基建就位之后，這些事情由底層基礎設施統一處理。這件事會極大降低開發者的門檻。

尤其是當為大模型 API 結算設計的 Token Pay 隨之就位，MiniMax、階躍星辰等頭部大模型廠商陸續接入后，AI 行業第一次擁有了標準化的 Token 商業結算通路。

當 AI 支付、Token 付費成為可被一句話調用的底層資源，海量全新業態開始涌現。

手工編織愛好者小曼一直想給自己的作品開個獨立小店，但自建電商站、接入支付的門檻太高，最近她在 Qoder 里輸入了一句話：“創建一個手作編織包的獨立電商站”，應用很快搭出網站并接入了支付寶的支付集成 Skill，當晚她就收到了第一筆訂單。師范畢業一年的 “陽光小雯” 也有類似經歷，她不會寫代碼，借助支付寶的 Skill，24 小時內就完成了 AI 提示詞學習應用從搭建到收款的全流程，“如果沒跑通支付，都不知道我這個應用要怎么賣，現在用戶打開產品頁面就能直接給我付費”，小雯說。

她們都不是傳統意義上的開發者，但當 AI 支付變成可被一句話調用的資源，大量由非技術背景的人獨立構建、獨立運營的微型 AI 應用，即將在未來批量涌現。一個食譜博主可以做一款只面向自己粉絲的食材代購助手，一個語言老師可以把自己的教學法封裝成一款 AI 陪練并直接收費。

AI 支付的標準化也重新定義了商家接入 AI 經濟的方式。比如博查搜索，作為國內 AI 應用最常用的底層搜索引擎，在接入支付寶 AI 收后，每次被 AI 調用都會自動完成一筆微支付。未來更多有服務能力但缺 C 端入口的企業，例如數據接口、專業咨詢、工具能力提供商，都能在不重構業務的前提下，被 AI 按次調用、按次結算。

今年 5 月，支付寶還在淘寶上推出 “AI 低價幫搶” 功能，用戶對 AI 下達 “幫我低價搶 XX 衣服” 的指令并完成核身授權后，AI 會持續蹲守價格、自主下單。整個過程中，發起支付的主語始終是用戶，AI 則按照用戶的指令完成既定任務。

消費者的支付意志，由此獲得了跨越時間、場景、終端被持續執行的可能。眼鏡、車、音箱，每個有 AI 的終端都可能成為新的支付入口；AI 錢包也可能管理多個智能體的預算分配，或者代用戶完成全網比價和長期訂閱。

柏基（Baillie Gifford）合伙人湯姆·斯萊特曾對此有過判斷：即便未來消費者通過 AI 界面完成購物，最后一步依然是支付，真正創造價值的環節不會因為交互形態的改變而消失。也就是說，無論 AI 經濟的上層應用如何演變，誰掌握了交易的底座，誰就掌握了這個生態的重力中心。

就像 AWS 互聯網創業的門檻從資本變成想象力一樣，AI 支付基建穩定后，AI 經濟的瓶頸也將從 “交易能不能跑通” 變成 “應用敢不敢想”。

但無論想象如何樂觀，商業大規模運轉的前提始終是確定性的信任。當執行交易的主體從人變成智能體，市場的核心瓶頸可能不再是算力或模型能力，而是一個極其現實的擔心——“怕 AI 亂花錢”。這是技術無法獨自回答的問題。

從擔保交易到二維碼，支付寶過去的二十年在支付領域持續解決著這種信任問題。建立信任從來都是需要在大量真實交互中反復驗證、不斷打補丁的系統工程。它涉及權限邊界的劃定、異常行為的實時阻斷，以及用戶心理安全感的構筑。

這并不意味著過往的經驗可以自然遷移。當交易主體從人變為智能體，信任重建的核心不再是保障人的操作安全，而是教會一個系統如何安全地 “代表” 人，在這個樸素的命題上，行業仍有很長的路要走。

用螞蟻集團 CEO 韓歆毅的話來概括：“進入到智能體經濟時代，商業的本質以及 AI 最終服務于人這兩點并無變化。不同的是，支付的主體由人變為 AI Agent 執行。” 螞蟻對此的期待是：支付寶要做 Agent 時代的連接器和賦能器，即 AI 時代的 “集裝箱”。

題圖來源：Unsplash