支付宝 AI 修路迎来重大进展
创始人
2026-05-27 20:49:41
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AI行业正在经历一场微妙的“重心转移”。

2025年被普遍认为是“AI智能体元年”。从豆包手机到“龙虾”的爆火,能办事的AI成为模型算力竞赛之后的关注点Gartner预测,到2026年底,40%的企业应用将嵌入AI Agent,而 2025年这一比例仅为5%。

因此,2026年被认为是“智能体经济”的验证之年。

但一个关键问题正在浮出水面:当AI Agent能够自主写代码、查资料、做分析,甚至调用多个专业Agent完成复杂任务时,它们却因为“付不出一笔钱”而四处碰壁。

这就像给一辆法拉利装上了顶级发动机,却没有铺设能让它上路的高速公路。

5月26日,支付宝宣布AI支付已累计完成3亿笔AI支付,成为全球首个大规模商用的AI原生支付基建 ,其全栈AI支付产品矩阵集结亮相为行业带来了一整套解决方案。

人们这时候发现,当大厂都在追逐大模型的“发动机”时,支付宝选择成为那个“修路的人”,并且取得了重大进展。

3亿笔AI支付和智能体经济

此前不久,支付宝在“扣子编程”平台上架了“商家入驻 Skill”及支付集成能力升级。表面看,这是一个技术产品的迭代。但若将视角拉高本质是“AI 商业化的”修路的一次迈进。

假设没有AI支付的基建,我们可能面临这种情况:一个AI写作助手可以帮你生成万字报告,却无法直接收取9.9元的服务费;一个AI购物Agent能帮你全网比价、自动下单,却在支付环节需要用户手动跳转、重新验证。

这种“决策易、支付难”的窘境,背后是一个被忽视的行业现实:AI时代的交易基础设施尚未建成。

要理解这个问题,需要回到AI Agent的工作方式。

传统互联网经济中,交易的基本单元是“人”——一个人点击、一个人确认、一个人输入密码。但Agent经济的核心逻辑是“授权执行”:用户设定规则和边界,AI 自主完成决策和交易。

这意味着,支付系统需要回答一系列全新的问题:

如何确认一笔交易是Agent在用户授权范围内执行的,而非被恶意劫持?

当多个Agent协同完成一个任务时,资金如何在它们之间分配?

当交易纠纷发生时,责任如何界定——是用户、Agent开发者,还是支付平台?

AI眼镜、智能座舱等新终端出现时,支付交互如何适配?

这些问题,传统支付体系没有答案。

更深层的问题在于,AI商业化还面临一个“鸡生蛋、蛋生鸡”的困境:没有足够的商业化案例,投资者不愿持续投入;没有持续投入,技术迭代和生态建设就难以推进。而支付基建的完善,正是打破这一困境的关键。

支付宝的方案是将复杂支付接口封装为标准化的Skill插件,实现“开发即上线”。开发者无需研究繁琐的API文档,无需处理复杂的安全认证流程,只需像搭积木一样调用现成的支付能力,就能让AI应用具备完整的商业闭环。

以“支付集成Skill”为例,开发者只需用自然语言描述需求,系统就能自动生成支付接入代码。这一过程中,安全认证、回调处理、对账结算等复杂环节全部被封装在后台。

这不仅仅是技术升级,更是生态范式的转变。

如果把大模型比作AI时代的“发动机”,那么支付能力就是让发动机真正驱动车辆上路的“传动系统”与“路网”。没有这套系统,再强大的AI也只能在实验室里空转;有了它,AI才能从“炫技”走向“规模化实用”。

智能体经济的爆发,首先需要修好支付基建。

从“对话”到“交易”:智能体经济的操作系统重构

要理解支付宝这次“修路”的意义,需要认清一个趋势:AI Agent正在从“对话工具”演变为“数字员工”。

2025 年,全球AI眼镜出货量达870万台,同比增长322%。搭载“Agent 大脑”的硬件设备从眼镜到车机,正在将AI的交互界面从手机屏幕延展到万物。用户与AI的关系,正在从“亲自操作”转变为“授权执行”。

这种转变带来了一个根本性的经济逻辑变化:过去的经济单元是人次、订单;未来的经济单元是Agent的一次调用、一次决策、一次确认。

当用户说“帮我订一张明天去北京的机票”时,背后可能是多个Agent的协同:一个搜索航班,一个比价决策,一个完成预订,一个处理支付。这个过程中,传统的支付协议与安全模型完全失效——你无法让一个AI像人类一样刷脸、输入密码、接收验证码。

拆开此次大会发布的整体方案,支付宝的答案是一套分层架构:

第一层是协议层——ACT(智能体商业信任协议)2026年1月,支付宝联合千问 App、淘宝、Rokid、阿里云百炼等发布中国首个面向Agent商业需求设计的开放技术协议。4月升级至2.0版,由IIFAA互联网可信认证联盟联合20余家厂商共建,系统性构建了A2A(Agent-to-Agent)与A2M(Agent-to-Machine)的支付能力框架。

这套协议的本质,是为AI与电商、外卖等服务平台的协同打造“通用语言”,让跨终端、跨系统、跨平台的AI任务执行变得便捷高效。

值得注意的是,ACT协议并非支付宝的“私有协议”,而是由IIFAA联盟主导的开放标准。这种“联盟式”的推进方式,避免了单家企业垄断标准的风险,也更容易获得生态伙伴的认可。参与共建的20余家厂商中,既有小米、智谱、比亚迪这样的产业巨头,也有众多中小开发者,形成了相对均衡的生态结构。

第二层是安全层——AgentPayGuard。 在Agent自主完成交易的场景下,传统的“密码 + 验证码”安全模型不再适用。支付宝构建了全生命周期的身份安全、运行时安全、供应链安全和意图安全四层防护体系。2026年5月,该系统通过中国信通院泰尔实验室两项权威安全评估,安全能力达到最高5级标准。

这意味着,当用户授权Agent代其消费时,系统会实时评估:,Agent就可以在预算、对象、品类、有效期等清晰的范围内自主完成支付。只有多重校验通过,交易才会被执行。

第三层是商业化引擎。面向用户侧,“AI 付”让用户一句话、看一下就能完成支付,步骤减少超 60%。春节期间用户数破1亿,成为全球首个支付笔数与用户数双破亿的 AI 原生支付产品。面向商家侧,“支付宝 AI 收”帮助开发者和商家实现低门槛收款,让API、内容、算力的每一份资源、每一次调用都能变成收入。

这套架构的价值在于:它让长尾的价值第一次被看见。据悉,支付宝AI支付已形成跨终端、跨平台、跨场景的全面布局, 覆盖95%主流通用智能体。

在此之前,只有大型平台才有能力构建完整的支付闭环。一个独立的AI 开发者,即使做出了优秀的产品,也难以低成本地实现商业化。支付宝的“支付集成 Skill”改变了这一局面

已经有很多技术小白尝到第一口汤:无技术背景的手工编织爱好者小曼,在Qoder平台用一句话创建电商站,当晚就收到了第一笔订单;师范毕业生阳光小雯在扣子编程平台开发AI提示词学习应用,24小时内实现收款。

对于使用AI的用户,Token付费成为常态,此次发布全新产品TokenPay,极大方便用户的token消费和跟踪计价

当支付基建足够完善时,创意的变现门槛被前所未有地降低。

AI基建的标准定义权

如果把视角再拉高一层,支付宝的“修路”工程背后,还有一层更深的战略意义:中美AI支付的路径分野与生态博弈。

这种模式的核心问题在于利益割据与碎片化。不同的支付服务商之间缺乏统一协议,开发者需要针对不同平台分别接入,用户需要在不同钱包间反复跳转。更关键的是,这种模式建立在“算力租位制”之上——用户按月付费购买的是“使用权限”,而非按实际调用量付费。

这种模式的优势在于三个层面:

一、生态整合。用户无需在不同协议和钱包间跳转,体验高度统一。无论是千问App内的AI购物,还是Rokid眼镜上的“看一下支付”,亦或是理想、比亚迪等智能座舱里的语音下单,背后都是同一套支付体系在支撑。

二、基普惠。支付宝不仅提供支付接口,更通过“Skill”等插件形式,将支付能力内嵌为AI开发的基础设施。这种“国家队”级别的基建能力天然具备普惠性,使得中国AI应用在商业化落地上减低成本

三、数据主权。闭环模式确保了交易数据、用户行为数据留在国内生态内,为后续的AI模型优化和风控迭代提供了完整的数据燃料,避免了数据主权外流。

算力的差距,可以通过采购GPU来缩小;模型的差距,可以通过开源和微调来追赶。但生态的差距,是难以跨越的。

一个典型案例是博查搜索。这家国内头部AI搜索服务商,为DeepSeek等主流模型提供底层联网支持,日API调用量超3000万次。接入“支付宝 AI 收”后,它将搜索能力封装为付费 Skill,实现了“调用即收费”。创始人刘勋的评价或许代表了不少开发者的心态:“触达半径和变现效率都将大幅提升。”

当美国还在为不同支付平台之间的利益博弈而内耗时,中国凭借统一的支付基建,已经掌握了更完整的商业数据主权和生态控制权。

这或许才是支付宝“修路”工程最深层的战略意义。

路网的质量,决定经济体的效率

纵观支付宝这次“AI修路”,可以得出一个基本判断:

它修的不仅是商业变现的快车道,更是中国AI产业通往规模化、安全化发展的康庄大道。

目前,支付宝AI付已覆盖千问、淘宝等App内的智能购物,OpenClaw类通用 Agent、AI Agent间的自动结算(A2A/A2M),以及 Rokid、小米、华为、魅族、雷鸟等 AI 眼镜品牌,理想、比亚迪、东风、方程豹等超 1000 万辆智能座舱。生态合作伙伴包括瑞幸、阿里云百炼、博查、智谱、MiniMax 等。

这一覆盖广度背后,是一个正在形成的AI生态网络:大模型厂商提供智力,硬件厂商提供入口,支付宝提供交易闭环。三方协同,构成了中国 AI 产业的基本盘。

AI技术本身日益趋同,决定胜负的将不再是“谁的大模型更强”,而是“谁的生态更完善”。支付作为商业闭环的最后一环,其战略价值正在被重新评估。

这一判断并非空穴来风。纵观科技产业发展史,每一次技术革命都会经历类似的演进路径:PC互联网时代浏览器和操作系统的生态之争,决定了谁掌握流量入口

移动互联网时代iOS与Android的应用商店之争,决定了谁掌握分发权;在AI 时代支付和信任基础设施之争,将决定谁掌握商业化主动权

上半场是算力、算法、数据下半场是场景、体验、商业化能力前者决定了AI“能做什么”,后者决定了 AI“能走多远”。

回顾互联网发展史,类似的“基建时刻”曾多次出现:2000年代初,支付宝的担保交易建立信任体系,解决了电商的支付难题;2010年代,移动支付“二维码”普及,催生了移动互联网商业繁荣如今,AI 支付基建的完善,可能成为智能体经济爆发的催化剂。

历史不会简单重复,但往往押着相同的韵脚。

展望未来,AI支付的发展将取决于三个关键变量:

第一,技术标准的统一速度。ACT协议能否成为行业事实标准,取决于更多生态伙伴的加入。目前20余家共建厂商是一个好的开始,但要形成真正的网络效应,还需要更多大模型厂商、硬件厂商、开发者的参与。标准化进程越快,AI 商业化的摩擦成本就越低。

第二,安全与便捷的平衡点。Agent支付的核心矛盾在于:既要足够安全,防止资金被盗用;又要足够便捷,不破坏用户体验。目前的四层防护体系是一个折中方案,但随着AI能力的进化,攻击手段也在升级。如何在动态博弈中找到最佳平衡点,是持续的挑战。

第三,监管框架的适应速度。AI支付涉及金融安全、数据隐私、责任界定等多个监管领域。现有法规大多针对“人类操作”设计,对于Agent自主交易的监管还存在大量空白。监管框架的完善速度,将直接影响AI支付的普及节奏。

这三个变量的演变,将决定中国AI支付基建能否真正走出自己独特的发展道路,并抢占AI基建领域的标准定义权。

当发动机已经足够强大时,路网的质量将决定整个经济体的运行效率。而路网的建设,从来不是短跑,而是马拉松。

对于行业而言,支付宝的“修路”工程提供了一个重要启示:在AI竞争的下半场,基础设施建设的重要性正在超越单纯的技术突破。谁能在这一轮“修路竞赛”中占据先机,谁就能在下一轮AI经济爆发中获得更大的话语权。

这条路已经就,等待来临的是万千智能体的轰鸣声。

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