AI 支付，全球格局一覽：4份協(xié)議、3條路線、2種生態(tài)

今天，千問開了發(fā)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(diào)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(xiàn)代商業(yè)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(jìn)展，本質(zhì)上是在革新信息流。大模型生成內(nèi)容，各種協(xié)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(guān)鍵杠桿

Agent 能幫你查資料、寫代碼、做 PPT、分析數(shù)據(jù)。這些能力已經(jīng)很強(qiáng)了，但有個共同特點：不涉及花錢

一旦任務(wù)變成「幫我買東西」「幫我訂機(jī)票」「幫我點外賣」，復(fù)雜度立刻上了一個臺階

傳統(tǒng)支付系統(tǒng)是給人設(shè)計的。整個流程假設(shè)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(rèn)交易。每一步都是你自己操作，出了問題你自己負(fù)責(zé)

Agent 的使用場景不一樣

你可能說「幫我監(jiān)控上海到北京的機(jī)票，低于 800 塊自動下單」，然后去睡覺了。Agent 在凌晨三點發(fā)現(xiàn)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(quán)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(tǒng)風(fēng)控模型是針對人類行為設(shè)計的，Agent 的行為模式完全不同

交易出了糾紛，責(zé)任怎么劃分？是用戶的責(zé)任、Agent 開發(fā)者的責(zé)任、還是平臺的責(zé)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(yè)閉環(huán)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(shù)上和 Stripe 深度綁定，用的是一種叫 SPT（Shared Payment Token）的機(jī)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(fā)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(shù)千萬商戶目錄接進(jìn)來

同一天還發(fā)了一份 ACP 協(xié)議（Agentic Commerce Protocol），和 Stripe 聯(lián)合搞的，Apache 2.0 開源，定義 AI Agent、商戶、支付服務(wù)商之間的交互標(biāo)準(zhǔn)

Google 走的是開放聯(lián)盟路線

今年 1 月 11 日在 NRF 大會上發(fā)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(nèi)送達(dá)

協(xié)議層面有兩個：UCP（Universal Commerce Protocol）解決商業(yè)交互，覆蓋從發(fā)現(xiàn)、購買到售后的全流程；AP2（Agent Payments Protocol）解決支付授權(quán)，核心概念是 Mandate，一種數(shù)字簽名的授權(quán)聲明，精確定義 Agent 能執(zhí)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(dāng)「基礎(chǔ)設(shè)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(fā)計劃。MCP 協(xié)議（Model Context Protocol）專注于 Agent 和工具的交互標(biāo)準(zhǔn)，去年底已經(jīng)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(diào)用」，不是「交易閉環(huán)」。用戶發(fā)起支付后，還是得跳轉(zhuǎn)到支付鏈接去完成

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

不同的選擇 中國的情況

國內(nèi) AI 支付的進(jìn)展...主流賽道上，似乎目前只有支付寶在搞

去年 4 月發(fā)布了支付 MCP Server，是國內(nèi)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(nèi)測，美團(tuán)的「小美」去年 9 月公測，都在往這個方向走。但從協(xié)議層面的完整度來看，支付寶做得更系統(tǒng)

不過吧...雖然千問沒說，但...我知道是這個： ACT 協(xié)議文檔（Agentic Commerce Trust Protocols，智能體商業(yè)信任協(xié)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(xié)議的架構(gòu)

ACT 把智能體商業(yè)的需求拆成四個域

委托授權(quán)域

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

協(xié)議里定義了一套結(jié)構(gòu)化表達(dá)，字段很細(xì)。意圖基礎(chǔ)信息、授權(quán)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(xù)）、設(shè)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(nèi)」。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(quán)失效時間是今天 23:59:59，支付方式是支付寶，然后整體做數(shù)字簽名

有了這個結(jié)構(gòu)化表達(dá)，后續(xù)的意圖澄清、憑證簽發(fā)、一致性校驗、糾紛追溯都有據(jù)可依

商業(yè)交互域

Agent 怎么和商家系統(tǒng)對話。包括商品元數(shù)據(jù)接口、意圖上下文傳遞、多 Agent 協(xié)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(jī)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(guān)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(xié)議里定義了結(jié)構(gòu)化的表達(dá)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(wù)域

核心設(shè)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(fā)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(fā)起支付的角色從用戶替換成智能體」

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

信任服務(wù)域

這是 ACT 協(xié)議比較獨特的一塊

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

傳統(tǒng)風(fēng)控模型是針對人類行為設(shè)計的。人類的點擊軌跡、瀏覽時長、下單頻率有一定規(guī)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(nèi)完成下單，這在傳統(tǒng)模型里會被判定為高風(fēng)險

信任服務(wù)域要解決的就是這個問題：建立一套針對 Agent 的風(fēng)控體系和身份認(rèn)證機(jī)制

和海外協(xié)議的對比

把各家協(xié)議放一起看，不是誰全面領(lǐng)先的問題，是各有側(cè)重

這里，還可以展開，幾個觀察：

協(xié)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(quán)的字段定義也最細(xì)。但 OpenAI 的 Instant Checkout 去年 9 月就上線了，已經(jīng)接了 Etsy、100 多萬 Shopify 商戶、Walmart、Target、Instacart，實際交易在發(fā)生

協(xié)議設(shè)計得再完整，不如先跑起來迭代。這方面 OpenAI 走得最快

生態(tài)開放性上，Google 更有優(yōu)勢

AP2 拉上了 Visa、Mastercard、American Express 這些傳統(tǒng)支付網(wǎng)絡(luò)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(wù)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(chǔ)設(shè)施

Anthropic 沒有做原生支付，但 MCP 協(xié)議被各家采納：OpenAI 支持，Google 的協(xié)議設(shè)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(yè)共治的開放標(biāo)準(zhǔn)

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

信任服務(wù)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(xié)議基本沒涉及。可能和市場環(huán)境有關(guān)，中國的羊毛黨、爬蟲問題更突出，對這塊的需求更強(qiáng)

對于手機(jī)、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(xié)商？這塊海外協(xié)議沒怎么涉及。中國的 IoT 設(shè)備多樣化程度更高，可能是這個設(shè)計出現(xiàn)的背景

為什么會有這些差異

簡單來說：環(huán)境不同

支付基礎(chǔ)設(shè)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(jīng)是基礎(chǔ)設(shè)施級別的存在。在這個基礎(chǔ)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(fā)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(xié)調(diào)成本就多一層

生態(tài)結(jié)構(gòu)不同

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

海外是開放生態(tài)，各家獨立運營。AI 公司需要和電商平臺、支付網(wǎng)絡(luò)、物流服務(wù)商分別對接。這也是為什么 Google 要搞 UCP 和 AP2 這樣的開放協(xié)議，試圖用標(biāo)準(zhǔn)來降低協(xié)調(diào)成本

監(jiān)管環(huán)境不同

中國的支付監(jiān)管相對集中，支付寶和微信支付已經(jīng)有成熟的合規(guī)框架。Agent 支付可以在這個框架內(nèi)演進(jìn)

美國涉及聯(lián)邦和各州的多層監(jiān)管，金融服務(wù)的合規(guī)要求復(fù)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(lǐng)域，海外雖然做得早，但國內(nèi)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(rèn)和委托授權(quán)

用戶即時確認(rèn)支付

用戶實時和 Agent 對話，Agent 推薦商品，用戶在場確認(rèn)，然后發(fā)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(tǒng)電商的差別主要是交互方式變了。風(fēng)險可控

用戶委托授權(quán)支付

用戶預(yù)先表述意圖，明確授權(quán)范圍，生成意圖授權(quán)憑證。Agent 拿著這個憑證，可以在用戶不在場的時候自主執(zhí)行交易

比如「幫我監(jiān)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(fù)雜得多。意圖怎么精確表達(dá)？授權(quán)邊界怎么界定？憑證怎么防偽？超出授權(quán)范圍怎么處理？這些問題在協(xié)議里都有對應(yīng)的設(shè)計

當(dāng)然，螞蟻數(shù)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(jù)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(xié)議競爭的走向

目前的格局是：

• ? OpenAI 和 Stripe 綁定推 ACP

• ? Google 拉聯(lián)盟推 UCP 和 AP2

• ? Anthropic 專注 MCP 做工具協(xié)議

• ? 支付寶在中國推 ACT

有意思的是，MCP 現(xiàn)在成了某種程度上的公共標(biāo)準(zhǔn)。OpenAI 宣布支持 MCP，Google 的協(xié)議也設(shè)計了和 MCP 的互操作，支付寶的 MCP Server 去年就上線了

協(xié)議層面有合作空間。各家都不想讓協(xié)議碎片化導(dǎo)致生態(tài)割裂

競爭集中在應(yīng)用層。誰能讓用戶習(xí)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(chǔ)，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(lǐng)域還在早期，幾個方向值得關(guān)注：

異步執(zhí)行場景的成熟度
「監(jiān)控價格自動下單」這類場景，用戶不在場，風(fēng)險更高，對意圖表達(dá)和授權(quán)機(jī)制的要求也更高。這塊的體驗和風(fēng)控還有很多工作要做

跨平臺互操作
現(xiàn)在各家 Agent 基本只能在自家生態(tài)內(nèi)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(xié)議層面的打通

監(jiān)管框架的演進(jìn)
Agent 代替用戶做支付決策，出了問題責(zé)任怎么認(rèn)定？現(xiàn)有的消費者保護(hù)法規(guī)是假設(shè)人類用戶在操作。這塊需要新的規(guī)則

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

收尾

千問發(fā)布會演示的那杯奶茶，背后是一整套基礎(chǔ)設(shè)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(jìn)度不同，但方向一致

中國的環(huán)境，有獨特優(yōu)勢
支付基礎(chǔ)設(shè)施成熟，超級 App 生態(tài)完整，協(xié)調(diào)成本低。支付寶的 ACT 協(xié)議在覆蓋范圍和細(xì)節(jié)顆粒度上做得比較系統(tǒng)。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(xiàn)在判斷太早。協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)還在演進(jìn)，各家產(chǎn)品還在迭代，監(jiān)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(yè)閉環(huán)的關(guān)鍵鑰匙