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      AI 支付,全球格局一覽:4份協議、3條路線、2種生態

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      今天,千問開了發布會,臺上指令:「幫我點 40 杯霸王茶姬的伯牙絕弦」,然后千問調用開始選商家、生成訂單、完成支付


      以及,本文不聊千問的東西(虛晃一槍

      只是順著這個場景往下想,我看到的是一個更底層的問題:支付

      現代商業有三條流:信息流、商品流、資金流(沒想到吧,我還干過電商

      在這里,信息流和資金流在線上,商品流在線下

      過去兩年 AI 的進展,本質上是在革新信息流。大模型生成內容,各種協議解決 Agent 和工具的交互,RAG 解決知識獲取。這些都是信息層面的事

      但如果我們希望 AI 真正改變更多事情,讓 Agent 從「能聊天」變成「能辦事」,資金流的革命是綁不開的


      為什么支付是關鍵杠桿

      Agent 能幫你查資料、寫代碼、做 PPT、分析數據。這些能力已經很強了,但有個共同特點:不涉及花錢

      一旦任務變成「幫我買東西」「幫我訂機票」「幫我點外賣」,復雜度立刻上了一個臺階

      傳統支付系統是給人設計的。整個流程假設有一個人類用戶全程在場:你打開 App,你選商品,你點支付,你驗證身份,你確認交易。每一步都是你自己操作,出了問題你自己負責


      Agent 的使用場景不一樣

      你可能說「幫我監控上海到北京的機票,低于 800 塊自動下單」,然后去睡覺了。Agent 在凌晨三點發現有票,需要替你做決定、替你付錢

      這時候一系列問題就浮出水面:

      Agent 怎么證明這筆交易是你授權的?如果你明天醒來說「我沒讓它買這個」,誰來判定?

      你的支付憑證存在哪里?Agent 能不能直接接觸你的銀行卡號、支付密碼?如果能,安全怎么保證?如果不能,它怎么完成支付?

      商家怎么知道對面這個 Agent 是真正代表用戶的購物助手,還是一個惡意爬蟲?傳統風控模型是針對人類行為設計的,Agent 的行為模式完全不同

      交易出了糾紛,責任怎么劃分?是用戶的責任、Agent 開發者的責任、還是平臺的責任?


      這些問題不解決,Agent 購物就只能停留在「幫你挑商品、比價格」的階段。最后一步付款,還得把你叫回來

      支付,是 Agent 商業閉環的最后一公里,這一公里不通,前面做得再好也打了折扣

      全球 AI 支付的格局

      過去一年,幾家頭部 AI 公司都在這個方向上有動作

      OpenAI 走得最快

      去年 9 月底推出 ChatGPT Instant Checkout,能在對話界面里直接完成購買。技術上和 Stripe 深度綁定,用的是一種叫 SPT(Shared Payment Token)的機制,把用戶的支付信息加密成一個令牌,只對特定金額和特定商戶有效


      首發合作方是 Etsy,后來 Shopify 的 100 多萬商戶接入,再后來是 Walmart、Target、Instacart。PayPal 也談好了,今年計劃把數千萬商戶目錄接進來

      同一天還發了一份 ACP 協議(Agentic Commerce Protocol),和 Stripe 聯合搞的,Apache 2.0 開源,定義 AI Agent、商戶、支付服務商之間的交互標準

      Google 走的是開放聯盟路線

      今年 1 月 11 日在 NRF 大會上發布 Checkout in Gemini,和 Walmart 深度合作。用戶連接賬戶后能獲得個性化推薦,商品可以直接加到 Walmart 購物車,支持 3 小時內送達


      協議層面有兩個:UCP(Universal Commerce Protocol)解決商業交互,覆蓋從發現、購買到售后的全流程;AP2(Agent Payments Protocol)解決支付授權,核心概念是 Mandate,一種數字簽名的授權聲明,精確定義 Agent 能執行什么操作

      AP2 的參與方陣容很豪華,60 多家組織,包括 Visa、Mastercard、American Express、Adyen、Stripe、Coinbase。Google 的策略是不追求單一平臺鎖定,要當「基礎設施提供者」

      Anthropic 選擇不直接下場

      Claude 沒有原生支付功能,也沒有公開這方面的開發計劃。MCP 協議(Model Context Protocol)專注于 Agent 和工具的交互標準,去年底已經捐給了 Linux Foundation


      如果要讓 Claude 具備支付能力,需要接 Stripe 的 MCP Server。但這只是「工具調用」,不是「交易閉環」。用戶發起支付后,還是得跳轉到支付鏈接去完成

      三家的路徑選擇反映了不同的戰略判斷。OpenAI 要快速占領交易入口,Google 要構建開放生態,Anthropic 專注模型能力和安全,支付不是優先級


      不同的選擇 中國的情況

      國內 AI 支付的進展...主流賽道上,似乎目前只有支付寶在搞

      去年 4 月發布了支付 MCP Server,是國內首個。去年 9 月外灘大會上正式推出「AI 付」,首個落地場景是瑞幸的 AI 點單助手

      千問這次接入的支付能力,底層就是支付寶提供的

      微信支付的 MCP 去年 7 月上線,目前還是體驗版本,功能相對弱一些。京東有「AI 購」在內測,美團的「小美」去年 9 月公測,都在往這個方向走。但從協議層面的完整度來看,支付寶做得更系統

      不過吧...雖然千問沒說,但...我知道是這個: ACT 協議文檔(Agentic Commerce Trust Protocols,智能體商業信任協議)


      https://aipay.alipay.com/act

      寫這篇文章的時候,為了防止出錯,又讀了一遍

      ACT 協議的架構

      ACT 把智能體商業的需求拆成四個域

      委托授權域

      解決的核心問題是:怎么把用戶的自然語言指令,變成機器能理解、能執行、事后能追溯的東西


      協議里定義了一套結構化表達,字段很細。意圖基礎信息、授權有效期、支付方式約束、品類約束、商戶白名單和黑名單、單筆金額上限、日累計上限、周期累計上限、價格容限、超限時的處理策略(暫停并通知 / 自動取消 / 自動繼續)、設備信息、地理位置、憑證簽名,加起來 30 多個字段

      舉個例子,用戶說「幫我買一臺 4000 塊左右的筆記本電腦,今天之內」。這句話會被解析成:品類是筆記本電腦,單筆金額上限 4500(留了容限),授權失效時間是今天 23:59:59,支付方式是支付寶,然后整體做數字簽名

      有了這個結構化表達,后續的意圖澄清、憑證簽發、一致性校驗、糾紛追溯都有據可依

      商業交互域

      Agent 怎么和商家系統對話。包括商品元數據接口、意圖上下文傳遞、多 Agent 協作等


      這里重點說一下意圖上下文傳遞。用戶說「幫我給爸媽買臺掃地機器人」,Agent 需要把這個意圖傳給電商平臺。平臺拿到之后,能推理出「防纏繞、高溫殺菌」這些老年人關注的功能點,然后篩選出合適的商品

      為了更有效的傳遞信息,協議里定義了結構化的表達格式,包括顯式意圖、隱式意圖、約束條件、用戶偏好等多個維度

      支付服務域

      核心設計思路是 不讓 Agent 碰敏感信息


      用戶的支付賬戶會生成一個 Token。Agent 拿著這個 Token 去發起支付請求,但它不知道用戶的真實賬號。Token 本身可以限定使用范圍:只能在特定商戶用、只能特定 Agent 用、有金額上限、有時間窗口

      文檔里有句話我印象比較深:「整體支付流程與原有流程基本保持一致,主要是發起支付的角色從用戶替換成智能體」

      這個思路很務實。不是另起爐灶搞一套新東西,而是在現有支付體系上做最小改動。兼容性好,落地阻力小

      信任服務域

      這是 ACT 協議比較獨特的一塊

      包括 Agent 身份管理(Know Your Agent)、交易風控、聲譽評價、行為存證。解決的問題是:商家怎么區分「正常的購物 Agent」和「惡意爬蟲」?出了糾紛怎么有據可查?


      傳統風控模型是針對人類行為設計的。人類的點擊軌跡、瀏覽時長、下單頻率有一定規律。Agent 的行為模式完全不同,可能瞬間查詢幾十個商品、幾秒內完成下單,這在傳統模型里會被判定為高風險

      信任服務域要解決的就是這個問題:建立一套針對 Agent 的風控體系和身份認證機制

      和海外協議的對比

      把各家協議放一起看,不是誰全面領先的問題,是各有側重


      這里,還可以展開,幾個觀察:

      協議完整度和落地速度是兩回事

      ACT 在紙面上覆蓋最全,四個域都涉及,委托授權的字段定義也最細。但 OpenAI 的 Instant Checkout 去年 9 月就上線了,已經接了 Etsy、100 多萬 Shopify 商戶、Walmart、Target、Instacart,實際交易在發生

      協議設計得再完整,不如先跑起來迭代。這方面 OpenAI 走得最快

      生態開放性上,Google 更有優勢

      AP2 拉上了 Visa、Mastercard、American Express 這些傳統支付網絡巨頭,還有 Adyen、Stripe、Worldpay 這些支付處理商。60 多家組織參與,陣容很豪華


      這意味著 AP2 未來可能直接走銀行卡通道,不依賴單一支付服務商。相比之下,OpenAI 的 ACP 則是和 Stripe 深度綁定

      MCP 成了某種公共基礎設施

      Anthropic 沒有做原生支付,但 MCP 協議被各家采納:OpenAI 支持,Google 的協議設計了互操作,支付寶的 MCP Server 也上線了。去年底 MCP 捐給了 Linux Foundation,成了行業共治的開放標準


      不下場做支付,反而在協議層獲得了最廣泛的認可。這是個有意思的策略選擇

      信任服務域、跨終端互操作是 ACT 獨有的

      「怎么識別惡意 Agent」「怎么給 Agent 建立信用評價」這些問題,海外協議基本沒涉及。可能和市場環境有關,中國的羊毛黨、爬蟲問題更突出,對這塊的需求更強


      對于手機、眼鏡、汽車、音箱上的支付體驗怎么保持一致?不同終端的身份驗證能力怎么協商?這塊海外協議沒怎么涉及。中國的 IoT 設備多樣化程度更高,可能是這個設計出現的背景

      為什么會有這些差異

      簡單來說:環境不同

      支付基礎設施不同

      中國移動支付滲透率極高。支付寶和微信支付處理了絕大部分線上線下交易,已經是基礎設施級別的存在。在這個基礎上疊加 Agent 能力,改動相對小

      美國的支付鏈條更長更分散。信用卡體系涉及發卡行、收單行、卡組織等多方。OpenAI 要和 Stripe 合作,Google 要拉上 Visa、Mastercard、Shopify。每多一個參與方,協調成本就多一層


      生態結構不同

      千問背后是阿里生態的系統級打通:淘寶的商品庫、支付寶的支付能力、高德的位置服務、飛豬的票務系統。Agent 調用這些能力,鏈路短、摩擦小

      海外是開放生態,各家獨立運營。AI 公司需要和電商平臺、支付網絡、物流服務商分別對接。這也是為什么 Google 要搞 UCP 和 AP2 這樣的開放協議,試圖用標準來降低協調成本

      監管環境不同

      中國的支付監管相對集中,支付寶和微信支付已經有成熟的合規框架。Agent 支付可以在這個框架內演進

      美國涉及聯邦和各州的多層監管,金融服務的合規要求復雜。這可能也是 Anthropic 選擇不直接做支付的原因之一

      正因為這些原因,AI 支付領域,海外雖然做得早,但國內可能會落得快

      兩種場景

      ACT v1.0 重點支持兩種場景:即時確認和委托授權

      用戶即時確認支付

      用戶實時和 Agent 對話,Agent 推薦商品,用戶在場確認,然后發起支付、驗證身份、完成交易。整個過程用戶全程參與


      這個場景相對簡單,和傳統電商的差別主要是交互方式變了。風險可控

      用戶委托授權支付

      用戶預先表述意圖,明確授權范圍,生成意圖授權憑證。Agent 拿著這個憑證,可以在用戶不在場的時候自主執行交易


      比如「幫我監控這趟火車票,有票就買」。用戶睡著了,凌晨放票,Agent 檢測到符合條件的票,自動下單、自動支付,第二天早上用戶醒來收到通知

      這個場景復雜得多。意圖怎么精確表達?授權邊界怎么界定?憑證怎么防偽?超出授權范圍怎么處理?這些問題在協議里都有對應的設計

      當然,螞蟻數字支付 CTO 朱林在外灘大會上還提過一個「AI 支付三階段」:第一階段 Agent 能收付款,第二階段支付體驗沉浸化不中斷流程,第三階段根據用戶意圖自動完成支付

      千問目前到了第二階段,部分場景觸及第三階段

      協議競爭的走向

      目前的格局是:

      • ? OpenAI 和 Stripe 綁定推 ACP

      • ? Google 拉聯盟推 UCP 和 AP2

      • ? Anthropic 專注 MCP 做工具協議

      • ? 支付寶在中國推 ACT

      有意思的是,MCP 現在成了某種程度上的公共標準。OpenAI 宣布支持 MCP,Google 的協議也設計了和 MCP 的互操作,支付寶的 MCP Server 去年就上線了

      協議層面有合作空間。各家都不想讓協議碎片化導致生態割裂

      競爭集中在應用層。誰能讓用戶習慣在自己的入口完成購物,誰就占住了這個位置。OpenAI 有 ChatGPT 的用戶基礎,Google 有搜索和 Android,支付寶有中國的支付入口

      接下來看什么

      這個領域還在早期,幾個方向值得關注:

      異步執行場景的成熟度
      「監控價格自動下單」這類場景,用戶不在場,風險更高,對意圖表達和授權機制的要求也更高。這塊的體驗和風控還有很多工作要做

      跨平臺互操作
      現在各家 Agent 基本只能在自家生態內完成交易。如果用戶想讓 Agent 同時比較淘寶、京東、拼多多的價格然后下單,目前做不到。這需要協議層面的打通

      監管框架的演進
      Agent 代替用戶做支付決策,出了問題責任怎么認定?現有的消費者保護法規是假設人類用戶在操作。這塊需要新的規則

      信任體系的建立
      怎么給 Agent 建立身份認證和信用評價?怎么讓商家區分好的 Agent 和壞的 Agent?這個問題不解決,商家對 Agent 流量的態度會很矛盾

      收尾

      千問發布會演示的那杯奶茶,背后是一整套基礎設施在支撐

      Agent 要從「能聊天」變成「能辦事」,信息流的問題大模型解決了,商品流有電商和物流體系,資金流是最后要啃的硬骨頭

      全球幾家頭部公司都在這個方向上投入,路徑選擇不同,進度不同,但方向一致

      中國的環境,有獨特優勢
      支付基礎設施成熟,超級 App 生態完整,協調成本低。支付寶的 ACT 協議在覆蓋范圍和細節顆粒度上做得比較系統。這是千問能做到「對話里直接買東西」的底層原因

      至于最終會形成什么格局,現在判斷太早。協議標準還在演進,各家產品還在迭代,監管框架還沒成型


      但有一點,是清楚的:
      誰能讓 Agent 順暢地完成支付,誰就拿到了 AI 時代商業閉環的關鍵鑰匙

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