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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，去调用另一个企业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。
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，全球没有一点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。
当人开始把慢慢的变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 走的是密码货币路线 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，但还没有一个企业做到过：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。
要填上这个空白，一个企业得同时有 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，那时大模型应用起步进入 “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” 正式对外发布，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，成为全世界首个双亿级 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。
随后，支付宝开始做 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 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，成为目前全世界内唯一规模化商用的 AI 原生支付基建。
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网络公司，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。整一个完整的过程中，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 的终端都有几率会成为新的支付入口；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”。这是技术没办法独自回答的问题。
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”。
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