作者：王峻松发布时间：2026-06-12 12:22:35 点击数：18741

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售后服务上门服务电话，智能分配单据：我在Stripe Sessions 2026读懂AI经济学

作者 | 高飞

编辑 | 周周

来源 | 科技行者

1987年，经济学家Robert Solow讲了一句很出名的话："你到处都能看到计算机时代，就是在生产率统计数据里看不到。"这句话困扰了整个经济学界将近十年。直到1990年代中期，计算机对生产率的贡献才终于在数据中显现。

2026年，同样的困惑正围绕着AI上演。泡沫论此起彼伏，学术界在争论，企业界在观望，宏观数据给出的信号暧昧不清。但有一个地方，AI对经济的影响已经不需要争论了。

这个地方叫Stripe。

这几天，我在旧金山参加了Stripe Sessions大会。这家华体汇电竞-华体汇(中国)处理全球GDP近2%的交易量，年支付总额1.9万亿美元，服务超过500万家企业。Forbes AI 50榜单中86%的华体汇电竞-华体汇(中国)都在用Stripe。如果说AI经济是一个刚出生的婴儿，Stripe就是产房里的那台心电监护仪，它比任何人都更早、更精确地记录着这个婴儿的心跳。

圣路易斯联储2026年初的一份研究显示，AI相关投资对美国GDP边际增长的贡献已接近40%，超过了互联网泡沫时期科技行业的峰值。而这些投资变成收入的那一刻，很大一部分在Stripe上完成结算。

更重要的是，Stripe不只是在记录AI经济的心跳。这次大会上，它还宣布推动一种全新的经济形态：agentic commerce，让agent成为交易主体。联合创始人兼总裁John Collison在媒体群访中判断，agent作为买家参与商业交易，在12到18个月内会成为主流。

两天时间，288项华体汇电竞-华体汇(中国)和功能发布，超过一万人到场，关键词agentic commerce，接下来就是我在Stripe Sessions 2026现场的见闻与个人思考。

【01】AI 经济有多快

在聊agentic commerce之前，华体汇(中国)先来看看AI经济的整体面貌。

索洛在1987年说，计算机在统计里看不到，近四十年后，AI在Stripe的数据里却看得清清楚楚。

CEO Patrick Collison大会第一天开场中展示了一组数据：每月在Stripe上新创建企业的数量，疫情以来一直在高位，但曲线平缓。从2026年初开始，近乎垂直拉起。直接原因是AI编程工具降低了创业门槛，大量开发者用vibe coding的方式几天内就能做出一个可以收费的华体汇电竞-华体汇(中国)。Patrick把它归结为整个经济正在被AI重新平台化(replatforming)。AI业务首席营收官Maia Josebachvili补充了一个外部印证：直到2024年，iOS App Store的应用发布量还在下降，AI编码工具上线后，发布量环比跳升了24%。

不只是数量在变，质量也在变。Stripe Atlas是帮创业者在美国注册华体汇电竞-华体汇(中国)最简单的方式，上周刚庆祝了第十万家注册企业。我在现场听到一组比较炸的数字：2025年通过Atlas注册的那批华体汇电竞-华体汇(中国)，到同一时点的收入是2024年那批的两倍。2026年这批才过了几个月，收入已经是去年同期的五倍。

Stripe AI 业务?席营收官 Maia Josebachvili在大会第一天下午的AI经济报告中一连列出了几个为AI个经济做出贡献的名字：Lovable八个月达到1亿美元收入，再过八个月到了4亿；Cursor不到两年达到10亿美元年化营收，三个月后翻到20亿。平台上排名前列的AI原生华体汇电竞-华体汇(中国)2025年增长120%，2026年到目前为止增长575%。

消费端同样陡峭，排名靠前的用户每月在AI华体汇电竞-华体汇(中国)上花费371美元，超过了美国人平均每月在互联网、流媒体和手机话费上的支出总和。我自己算了一下的月token支出，自然也是早超越手机话费了。

Patrick还提到一个对比：Stripe平台上企业的增速是全球经济增速的17倍。

John Collison在第二天的主题演讲中直接提到索洛悖论，并用了一个历史类比。1882年，Edison在曼哈顿点亮了第一批客户的灯，但电气化之后的三十年里，生产率几乎没有动静。原因不是电不管用，而是工厂都是围绕蒸汽机设计的，你得把整个工厂推倒重来，生产率提升才会出现。John的判断是：AI正处在类似的阶段，变化已经在发生，但旧模型还没来得及消化。"不过，"他说，"我怀疑AI不需要等三十年。"

Stripe的数据似乎在印证他的乐观。在它的平台上，AI经济已经在爆发。从我接触的几乎每一家传统企业而言，几乎一号位们都在不遗余力的推动AI落地。

【02】第一天就全球化

快之外，这些AI华体汇电竞-华体汇(中国)还有一个让我印象很深的特征：从第一天起就是全球化的。Stripe有一个专门的说法：go global by default。

我自己做AI博主以来有一个体会：从事AI内容创作是没有时差的，大洋彼岸的AI新闻和本地新闻权重完全一样。AI华体汇电竞-华体汇(中国)也是如此。大语言模型模糊了传统软件所需的界面语言和交互习惯，统一的对话框让全球用户都能用自然语言使用华体汇电竞-华体汇(中国)。可以说，大语言模型首次让全球软件实现了大一统。

大会上的数据印证了这个体会。过去增长最快的SaaS华体汇电竞-华体汇(中国)第一年覆盖大约25个国家，第三年达到50个。AI华体汇电竞-华体汇(中国)的节奏完全不同：第一年42个国家，第三年120个。Maia说，哈萨克斯坦现在出现在了很多AI华体汇电竞-华体汇(中国)的市场名单上"。第二天的"Indexing the Economy"环节给了一个中位数：排名前100的AI初创华体汇电竞-华体汇(中国)，成立第一年就销售到55个国家。

举一个具体企业的例子。Emergent Labs 2024年在美国成立，近70%的收入已经来自海外，不少于16个国家各贡献了至少1%的收入。在排名前列的AI华体汇电竞-华体汇(中国)中，48%的收入来自母国市场之外，三年前这个数字只有33%。全球收入已经是基本盘。

「快」和「全球化」，这两个AI经济的核心特征，都和Stripe直接相关。AI华体汇电竞-华体汇(中国)需要快速构建收款能力，需要第一周就在40个国家和地区收钱。这恰好是Stripe从第一天起就在做的事。

这里华体汇(中国)插入一段故事，对Stripe成立做一个前情回顾。

Stripe创始人帕特里克·科里森（Patrick Collison）和弟弟约翰（John Collison）是爱尔兰人，本身就是跨境创业者。（在会场，我见到了一位爱尔兰同行，他说这两兄弟就是爱尔兰AI创业者心目中的Heros。）到了美国之后，他们发现在网上收款这件事难得离谱：接入支付系统需要和银行签合同、通过PCI合规审查、对接多个中间商，整个过程要几周甚至几个月。

于是，2010年，两个20岁年纪的年轻人先后退学，跑到旧金山，写了一个方案，让开发者用七行代码就能搞定收款。这七行代码赶上了移动互联网和SaaS的爆发期。Shopify需要让百万商家收款，Uber需要让乘客无感支付，Salesforce需要处理全球订阅，它们都选了Stripe。在伴随这些全球化客户成长的过程中，Stripe在46个国家建立了本地化能力，覆盖195个市场，支持125种本地支付方式。

对消费者来说，Stripe不是站在聚光灯下的华体汇电竞-华体汇(中国)，它藏在Shopify的结账页面后面、OpenAI的订阅确认邮件后面、Uber的车费扣款通知后面。但是这种隐形，没有阻碍它成为互联网经济的底层金融管道。到了AI时代，这套全球金融基础设施让它在服务AI华体汇电竞-华体汇(中国)全球化时占据了先机。

这次大会，我也见到了Stripe全球华体汇电竞-华体汇(中国)负责人Abhi Tiwari。他三个月前刚转任新角色并迁居新加坡，Stripe在旧金山、都柏林和新加坡三地设有研发中心，并在圣保罗建立了拉美办公室。Abhi告诉我，很多AI华体汇电竞-华体汇(中国)找到Stripe时说的第一句话都是："华体汇(中国)天生就是全球化的，用户在哪里并不重要。"过去那种在总部开发华体汇电竞-华体汇(中国)再推到全球的模式，正在被本地团队就地构建所取代。

用户铺到了全球，但收到钱是另一回事，其实是蛮复杂的。因为每个市场都有自己的货币和支付习惯。

这里，Stripe帮AI华体汇电竞-华体汇(中国)（和更多其他客户）主要做两件事：用当地货币标价，接入当地支付方式。前者让巴西用户看到雷亚尔而不是美元，带来18%的跨境收入提升；后者让印度用户能用UPI、巴西用户能用Pix，带来超过7%的转化率提升。当AI演示文稿工具Gamma接入了印度的UPI之后，它在印度的收入同月跳涨了22%。在展台上，我也看到了中国华体汇电竞-华体汇(中国)MiniMax的身影。据我了解，不少中国出海企业的海外主体都在使用Stripe的金融服务。

这些AI原生华体汇电竞-华体汇(中国)还有一个共同特征：人极少。很多是独立创业者，一两个人加一堆agent就能撑起一家有真实收入的全球化华体汇电竞-华体汇(中国)。Emily在第二天的演讲中给出了数据：Atlas上独立创业者的密度已接近每百万美国人5000人，越来越多人做到年收入超过10万美元。

Emily用的词是solopreneur，一个人的华体汇电竞-华体汇(中国)。这让我想起国内如火如荼的OPC（One Person Company），略有些异曲同工。John用经济学家Ronald Coase的理论来解释这个现象：企业之所以存在，是因为内部协调比通过市场协调更便宜。但AI可能正在让这个逻辑反转，当agent可以帮你发现服务、整合软件、处理支付，外部协调的成本急剧下降，你不再需要雇一屋子人来完成过去需要整个部门做的事。

【03】从人类经济到 agent 经济

以上说的AI经济，不管增长多快、全球化多远，交易的主体仍然是人类。人类在买AI华体汇电竞-华体汇(中国)，人类在用AI工具创业。但这次Sessions上我感受最强烈的信号，是Stripe接下来要着力发展的另一件事：agent作为市场交易主体的经济形态，也就是agentic commerce。

这个转变其实已经悄悄出现在Stripe自家的数据里了。技术与业务总裁Will Gaybrick展示了一组数字：Stripe CLI（命令行界面）多年来只有一小群深度技术用户在用，使用量几乎没有波动。进入2026年之后突然爆发，原因是agent不需要漂亮的图形界面，简洁的CLI反而更实用。Maia的数据显示，2025年agent读取Stripe文档的流量增长了约10倍，按当前趋势，到年底agent读取的文档量将超过人类。Stripe花了十几年打磨的API文档，最忠实的读者正在换人。

如果你觉得agent花钱这件事不可思议，可以看两个已经在发生的场景。

第一个：大家的购物界面可能已经变成了模型的聊天窗口。消费者用ChatGPT、Gemini或者Instagram做华体汇电竞-华体汇(中国)研究已经是普遍行为，从研究到交易之间的距离正在被压缩到同一个界面之内。国内也有相关案例，大家都知道AI App里买奶茶的故事。

John Collison在媒体群访中用他买旅行电源转换器的经历解释了为什么这种压缩不可逆：如果agent帮他完成了从研究到下单的全部流程，几天后送到家，他不会再去另一个网站从头填写个人信息，即使那个网站上有一个可能更好的华体汇电竞-华体汇(中国)。而购物agent在完成检索之后，一个自然的动作就是要去结算。

第二个更有意思：OpenClaw。玩龙虾的朋友都知道，这是目前最火的开源自主agent框架，用户通过飞书、Telegram、WhatsApp这些消息应用给agent下指令，agent自主执行任务。关键在于，OpenClaw可以一天烧掉数百元（甚至美元）的token费用。它自己管理token的消耗和使用，虽然很多时候需要人类授权，但归根到底，是agent自己在消费token。而token能直接换算成钱。

从agent管理token消耗到agent直接花钱，中间就差一步而已。但Stripe在大会上的演示，月过了这个一步之遥。

【04】Demo：agent 买东西、卖东西

第二天的主题演讲上，一个Demo引来掌声不断。

John Collison在台上给agent下了一个简单的指令：研究一下AI需求如何影响能源市场。Agent开始搜索，发现Alpha Vantage有它需要的能源市场数据集，报价4美分。Agent判断在预算内，自主完成了购买和下载，用的是Tempo CLI的稳定币钱包，因为4美分的交易用信用卡不划算。然后它生成了一份完整的分析报告。

到这里已经足够让人吃惊了，但John接着对agent说了一句："发布并出售这份报告，定一个你认为合理的价格，让其他agent可以找到并购买。"Agent去查了Alpha Vantage数据集的授权条款，确认可以商业化，然后自己搭了一个网站，上线了报告，还生成了一份供其他agent通过单个请求购买数据的说明文件。

一个agent，在几分钟内完成了研究、采购、生产、合规检查、发布、定价、销售的全链条。它既是买家也是卖家。John在演示结束后说了一句话："Agentic commerce已经来了。"

第一天的舞台上也有两个演示让我印象很深。Will Gaybrick构建了一个API评审应用，让agent帮用户获取评审服务，全程没有告诉agent任何关于支付的信息。Agent在执行任务的过程中自动发现了应用使用的Machine Payments Protocol（MPP）接口，自主完成了一笔2美元的支付，人类只按了一下指纹授权。这个"零配置发现支付"的能力，是MPP作为协议最核心的设计：开发者不需要为agent单独写支付逻辑，agent自己能找到。

紧接着，Gaybrick把实时计量引擎Metronome、专为支付设计的Tempo区块链和稳定币叠在一起，实现了"流式支付"：一个应用按消耗的AI token实时收费，每百万token收3美元。多个agent同时运行，左边仪表盘显示token消耗量上升，右边稳定币微支付同步流入。打开Tempo区块链浏览器，一笔总计3.30美元的支付由数千笔亚美分级别的微支付组成，每笔是一美分的三千分之一。信用卡做不到，ACH做不到，UPI和Pix也做不到。Gaybrick当场宣布这是全球首个流式支付业务。

【05】微支付复活，和一种新的消费逻辑

如果说聊天窗口购物和OpenClaw是agent替人类消费，Collison在群访中提了一个更大胆的判断：agent还可能创造出全新的消费需求。

他指出agent可能让一个被讨论了很多年却从未跑通的商业模式成立：微支付。人类做不了太细粒度的消费决策，Spotify用每月9.99美元的订阅替代了按曲付费，因为没人愿意每按一次播放键就判断这首歌值不值15美分。Agent没有这种认知负担。如果这个判断成立，过去因人类认知摩擦而无法运转的整个商业模式品类，在agent面前可能突然变得可行。Maia也在和我的单独交流中说，她刚和几十位AI 创始人交流，大家谈到agent commerce，大家讨论最多的就是定价。

交易是有买卖构成的。如果买家变成了agent，商家会怎么办？

我在采访中问了Stripe华体汇电竞-华体汇(中国)负责人Jeff Weinstein一个问题：人类有句话叫"顾客永远是对的"，商家需要取悦消费者，那怎么取悦agent？Jeff的思路是把agent理解成你认识的最优秀的程序员：要求完美的信息，格式结构化，可以快速读取，包含做决策所需的全部上下文。人类消费者喜欢漂亮的图片和流畅的动画，agent想要的是原始的结构化数据、精确的物流信息，以及用最少步骤完成交易的能力。

Meta华体汇电竞-华体汇(中国)副总裁Ginger Baker在另一场对话中把这种变化概括得更彻底：支付将从一个"时刻"变成一个"策略"。人类消费者的购买是离散的，你走到收银台，掏出钱包，刷卡，完成。Agent消费是连续的，你设定一组规则，比如"这周食品杂货最多花50美元""始终优先使用这张卡""500美元以上绝不自动授权"，然后agent在你的授权框架内持续地、自主地消费。

【06】安全：算力是新的现金

不过，agent如果真成了一种新消费者，其实也会带来新的风险，而且和传统SaaS交易风险，和人类消费者面临的风险有本质不同。

所以在Sessions期间，我格外留意相关内容，也向不同Stripe高管都交流了相关问题。

Stripe数据与AI负责人Emily Glassberg Sands介绍了三种正在快速增长的欺诈模式。

第一种是多账号滥用，同一个人反复注册不同账号，每个账号都能拿到一份免费额度，Stripe网络数据显示AI华体汇电竞-华体汇(中国)每六个注册中就有一个涉及这种滥用。

第二种是免费试用期被恶意消耗，这在AI华体汇电竞-华体汇(中国)尤其致命，因为每一次试用都在烧真金白银的推理成本。她举了一个例子：一家合作华体汇电竞-华体汇(中国)获取每个付费客户的token成本超过500美元，因为25次免费试用才换来1次转化，其中19次都是欺诈。

第三种被她称为"吃霸王餐"，客户消耗大量token之后在月底拒绝付款。Emily还引用了一个说法，"算力是新的现金"。传统SaaS被滥用，成本几乎为零，但AI华体汇电竞-华体汇(中国)的每一次推理调用都是真实的成本支出，被偷走的token就是被偷走的钱。

但这里面有一个两难让我听起来觉得特别棘手：很多AI创始人面对滥用的第一反应是关掉免费试用。

Emily说她问过所有声称"解决了"这个问题的人，发现他们的办法就是真的把免费层关掉了。但Jeff认为这是有问题的，因为agent正在成为发现新服务的主要方式，如果agent没法自己去试用一个服务，它会直接跳到另一个URL。Emily补充，如果你给agent的行动号召是"进入等候名单"或"联系销售"，它会马上离开。为了防欺诈而关掉自助注册，可能正在把最重要的增长渠道拱手让给竞争对手。

Stripe对这个两难的回应是Radar，它的反欺诈系统。Radar的工作原理说起来简单：Stripe上每完成一笔交易，Radar都在学习。500万家企业的交易数据汇成一个共享的风险识别网络，一家华体汇电竞-华体汇(中国)遇到过的欺诈模式，所有华体汇电竞-华体汇(中国)都能受益。上个月，Radar在八家高速增长的AI华体汇电竞-华体汇(中国)中拦截了超过330万次高风险免费试用注册。

不过Jeff也提供了一个反常识的观点：agent购物有可能比人类在网页上购物更安全。人类网页购物的信任验证靠的是猜测：用户在网站上待了多久、点击路径正不正常。但agent的交易可以被程序化地认证。Stripe推出的共享支付令牌把凭证token化后，agent永远不接触原始信用卡号，用户通过生物识别授权，可以设置单笔上限、时间窗口、商户白名单。当信任机制从猜测变成确认，安全水位反而可能提高。

【07】生态、协议，和一段往事

显然，大家感受到了，agentic commerce这件事，是一个需要生态上下游合理的事情。我在Stripe Session 2026现场，就见到了一位从事食品行业的朋友。他讲这次来的工作，就是要探究agentic commerce是否对他们来说，是一种新机会。这是来自卖家的思考。

所以，这事儿靠Stripe一家做不成，需要生态。

在Sessions的展厅逛的两天，我就看到大量金融产业链华体汇电竞-华体汇(中国)的展台。Stripe也联合上下游推出了一系列协议来链接生态各方，无论是买卖双方，还是人机之间，或者机器之间：Machine Payments Protocol（MPP）让agent通过HTTP发现和完成支付，Agentic Commerce Suite让消费者在Google、Meta、OpenAI、Microsoft的AI应用内直接完成购买，Universal Commerce Protocol（UCP）则是由Shopify发起、Meta、Amazon、Salesforce和Microsoft共同参与的跨平台商业协议。Stripe加入了UCP总委员会。一群互为合作伙伴，也存在竞争的华体汇电竞-华体汇(中国)同意在一个共享协议上协作，因为碎片化让agent难以在不同平台之间顺畅消费，对所有人都没好处。

说到协议，我在展台上看到了一家特殊的Stripe合作伙伴：Visa。在我看来，Visa本质上就是一个协议平台。

而留意到Visa，也让我一下子想到了一本书。我一直喜欢Visa创始人迪伊·霍克（Dee Hock）写的《混序》。这本书的一个主题，就是银行、货币与信用卡在电子时代还能被怎样重新定义。货币不再只是硬币和纸钞，也可以是被制度担保、被网络记录、并在全球流动的数据。1960年代末，美国银行的BankAmericard信用卡向全国扩张，大量跨州消费者涌入，旧系统瘫痪了。霍克意识到问题出在组织层面。数十家互为竞争对手的银行需要共享基础设施，但没有一种组织形式能让它们既合作又竞争。他用去中心化的设计原则让所有银行成为新组织的平等成员，美国银行放弃了对系统的独家控制。这个组织后来改名叫Visa。

所以，两个时代的不同华体汇电竞-华体汇(中国)，都在做类似的事情，他们是否可能有一些渊源？

很简单，大家在任何agent的帮助下，都会很快找到一段往事：Patrick Collison公开致敬过霍克。2022年，霍克去世，Patrick称他是"一位被严重低估的创新者，启发了我和我弟弟"。更能说明这种影响的是一个招聘决定：撰写Visa权威学术史的作者David Stearns，后来也加入了Stripe。

然后是一个只有了解支付行业历史才会会心一笑的细节。Tempo区块链的CTO Georgios Konstantopoulos在台上展示了验证节点阵容，其中一个名字正是Visa。霍克创建的Visa，现在是Stripe孵化的区块链网络上的一个参与节点。学生搭了新网络，老师成了网络里的一个节点。

Patrick在大会开场回溯Stripe的思想起点时提到，他是写Lisp语言起步的程序员，Lisp的核心理念是"代码即数据"。他把这个理念做了一次翻译："Stripe的基本理念是'金钱即数据'。2011年华体汇(中国)推出Stripe的时候，这并不是行业的正统观念。"霍克从组织理论出发追问货币的本质，结论是货币只是"价值交换的保证"，承载它的介质可以是任何东西。Collison从编程语言出发，直接把货币等同于数据，可以被编程、被API调用、被agent操作的数据。两个人用不同的语言说了同一件事。Ginger Baker在同一天的台上还说了一句更直白的话："钱不也是另一种形式的数字内容吗？"

如果金钱是数据，那么数据的消费者，自然也会成为金钱的消费者。

【08】支线剧情：Stripe 的内容基因

说到这儿，AI经济学故事就到尾声了。让华体汇(中国)讲一个题外话吧。那就是Stripe甚至可以算是内容工作者的同行。

因为这家华体汇电竞-华体汇(中国)不只是金融服务做得好，内容华体汇电竞-华体汇(中国)也做得好。它的出版社Stripe Press品味极高（相信很多人都听说过它出版的《穷查理宝典》），其运营的一档播客A Cheeky Pint也气质独特，人气极高。Google CEO Sundar Pichai、Anthropic CEO Dario Amodei、a16z联合创始人Marc Andreessen等都曾做客。

在Sessions期间，我见到了Stripe Press的资深编辑Tammy Winter和设计师Pablo Delcan。Tammy开玩笑说"Stripe是一家附带了数十亿美元华体汇电竞-华体汇(中国)的出版社"。Pablo Delcan谈了他对品味的理解。他说品味是随着时间发展的东西，需要积累。在设计趋势上，他认为在不放弃简洁概念和简洁沟通方式的前提下，新的思考是如何通过细节和精度增加一些复杂性。

而讲到图书主题，Tammy告诉我，Stripe Press内部管为创始人、构建者读者群出版的系列丛书叫"松节油"（Turpentine）系列。这类书专注于“如何做”（How-to）、工具、技术、维护以及让工作运作的实用性内容。它们不是空谈理论的，而是为了帮助读者解决具体的操作问题。

名字来自一个据说是毕加索说的段子：艺术评论家聚在一起，谈形式、结构、意义；艺术家聚在一起，只聊哪里能买到便宜的松节油。这个系列想做的就是创始人的便宜松节油。仔细想想，对于Go Global的AI企业来说，Stripe的金融服务何尝不是另一种松节油，你不必操心支付、合规、外汇这些事，专心做华体汇电竞-华体汇(中国)就好。

这个题外话看似和主线无关，但其实有一条暗线。Stripe旗下还有一本杂志叫Works in Progress，关心的核心问题就是经济如何增长。它的播客采访的是AI经济的领军者。而Sessions大会本身，John Collison在第二天花了整整一个上午讲经济数据，引用科斯定理和索洛悖论，俨然一堂经济学公开课。我想一家金融服务华体汇电竞-华体汇(中国)这么在意经济学，是因为理解经济结构的变化，正是它发现下一个华体汇电竞-华体汇(中国)机会的方式。

作为播客爱好者，我大会第一天见到John Collison时，首先想问的问题不是关于金融，而是关于播客。我问他，采访这么多不同的人，有没有一个贯穿所有嘉宾的底层问题。他想了一下说，他真正感兴趣的是这些人的华体汇电竞-华体汇(中国)到底靠什么运转，处在什么竞争均衡里，如何理解自己的业务。

无独有偶，大会第一天收尾时还出了一个插曲。最后一场炉边对话原定由Patrick采访OpenAI联合创始人Greg Brockman，但临上台前嘉宾换成了Sam Altman。Patrick解释说毕竟"AI是一个变化很快的领域"。

于是，意外变惊喜，现场欢呼。

两人相识近19年，Altman是Stripe最早期的天使投资人之一，投资时科里森兄弟还不到20岁。所以，正常对话，Altman都表现的十分松弛。

对话快结束时，Patrick问了一个私人问题：当年为什么要投资两个teenager。Altman说他记得他们想做的华体汇电竞-华体汇(中国)，是在解决自己遇到的问题，而且看到了放大的机会，因为其他人也需要。

我想关于播客的回答和关于投资的回答，指向的是同一件事：发现真实的需求，解决真实的问题。Altman在对话中把OpenAI的转型描述为三个阶段：从研究实验室，到华体汇电竞-华体汇(中国)华体汇电竞-华体汇(中国)，再到为全世界供应智能的"token factory"。每个阶段对应的是不同的使命。Stripe也是如此。2010年，两个爱尔兰青少年解决的问题是在网上收款太麻烦了，他们顺带为500万家用户解决了同一个问题。2026年，他们发现了一个新问题：这些企业的顾客，可能开始不再是人类了。

左手播客，右手出版社，台上讲科斯定理和索洛悖论，台下是各种技术协议和API。这家华体汇电竞-华体汇(中国)也就不只是在创造AI经济，它也在记录AI经济。在会场，我脑子里冒出一个可能比较疯狂的念头：Stripe坐拥全球近2%GDP的交易数据，看得见每一笔AI收入从哪来、到哪去、以什么速度增长。索洛当年要是有这样一台心电监护仪，或许不用等十年才在统计里找到计算机。

说不定有一天，Stripe能为AI经济提供一个模型，不是LLM模型，一个诺奖级别的经济模型。谁说不可能呢，DeepMind 创始人哈萨比斯拿诺奖早几年谁又能想到。

本月行业协会披露重大成果我在Stripe Sessions 2026读懂AI经济学

作者 | 高飞

编辑 | 周周

来源 | 科技行者

这个地方叫Stripe。

两天时间，288项华体汇电竞-华体汇(中国)和功能发布，超过一万人到场，关键词agentic commerce，接下来就是我在Stripe Sessions 2026现场的见闻与个人思考。

【01】AI 经济有多快

在聊agentic commerce之前，华体汇(中国)先来看看AI经济的整体面貌。

索洛在1987年说，计算机在统计里看不到，近四十年后，AI在Stripe的数据里却看得清清楚楚。

Patrick还提到一个对比：Stripe平台上企业的增速是全球经济增速的17倍。

Stripe的数据似乎在印证他的乐观。在它的平台上，AI经济已经在爆发。从我接触的几乎每一家传统企业而言，几乎一号位们都在不遗余力的推动AI落地。

【02】第一天就全球化

快之外，这些AI华体汇电竞-华体汇(中国)还有一个让我印象很深的特征：从第一天起就是全球化的。Stripe有一个专门的说法：go global by default。

这里华体汇(中国)插入一段故事，对Stripe成立做一个前情回顾。

用户铺到了全球，但收到钱是另一回事，其实是蛮复杂的。因为每个市场都有自己的货币和支付习惯。

【03】从人类经济到 agent 经济

如果你觉得agent花钱这件事不可思议，可以看两个已经在发生的场景。

从agent管理token消耗到agent直接花钱，中间就差一步而已。但Stripe在大会上的演示，月过了这个一步之遥。

【04】Demo：agent 买东西、卖东西

第二天的主题演讲上，一个Demo引来掌声不断。

【05】微支付复活，和一种新的消费逻辑

如果说聊天窗口购物和OpenClaw是agent替人类消费，Collison在群访中提了一个更大胆的判断：agent还可能创造出全新的消费需求。

交易是有买卖构成的。如果买家变成了agent，商家会怎么办？

【06】安全：算力是新的现金

不过，agent如果真成了一种新消费者，其实也会带来新的风险，而且和传统SaaS交易风险，和人类消费者面临的风险有本质不同。

所以在Sessions期间，我格外留意相关内容，也向不同Stripe高管都交流了相关问题。

Stripe数据与AI负责人Emily Glassberg Sands介绍了三种正在快速增长的欺诈模式。

但这里面有一个两难让我听起来觉得特别棘手：很多AI创始人面对滥用的第一反应是关掉免费试用。

【07】生态、协议，和一段往事

所以，这事儿靠Stripe一家做不成，需要生态。

说到协议，我在展台上看到了一家特殊的Stripe合作伙伴：Visa。在我看来，Visa本质上就是一个协议平台。

所以，两个时代的不同华体汇电竞-华体汇(中国)，都在做类似的事情，他们是否可能有一些渊源？

如果金钱是数据，那么数据的消费者，自然也会成为金钱的消费者。

【08】支线剧情：Stripe 的内容基因

说到这儿，AI经济学故事就到尾声了。让华体汇(中国)讲一个题外话吧。那就是Stripe甚至可以算是内容工作者的同行。

于是，意外变惊喜，现场欢呼。

两人相识近19年，Altman是Stripe最早期的天使投资人之一，投资时科里森兄弟还不到20岁。所以，正常对话，Altman都表现的十分松弛。

我已在这可怕的控制欲中溺毙。

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