作者: Lucas Shin，来源: Artemis，编译: Shaw 金色财经

概要

• 到 2030 年，智能代理（AI Agents）将成为人们使用互联网的主要方式。

• 全新的代理型网络需要配套的新型支付通道、货币体系与基础组件。

• 价值将集中在三大层级：界面层，掌控用户交互的主体；支付层，介入资金流转的主体；算力与托管层，运营基础设施的主体

• 长尾端的智能代理商业活动，将依托开放协议运行。

我们先来描绘一幅场景。

时间是 2030 年。你 24 岁，住在佛蒙特州伯灵顿，热爱投资——主要配置美股，也会在 Kalshi 上参与一些加密货币和预测市场交易。两个月前，你兼职创办了一家金融科技咨询公司。

有些日子，就像今天，开场总是很突然。

嗡——

手机铃声把你惊醒，像一盆冷水泼在脸上。是你的私人智能代理 Nexus 发来消息：

早安，乔。我在夜间完成了以下工作——

投资组合更新：夜间减持 $WMT 持仓 15%。卫星数据显示门店客流量下降，且财报情绪转向看空，已交叉验证。

日程更新：今日下午已预约 3 场会议，简报已钉入会议笔记。

开支优化：找到新的云服务器服务商——性能相当，年费从 840 美元降至 290 美元。可随时迁移。

总花费：0.67 美元

你睡觉时究竟发生了什么？

1. Nexus 派出了一个研究子代理，花费 0.24 美元，在夜间调取了 40 家不同数据提供商的信息，将沃尔玛最新财报电话会议内容与全美门店停车场卫星影像进行比对，更新了你的投资逻辑。当卫星数据显示沃尔玛客流量下滑时，你的投资组合代理对照了 Kalshi 的财报情绪市场，确认看空信号，并在你醒来前完成了减仓。四年前，这类交易策略还只是城堡证券（Citadel）和少数量化基金的专属领域，它们要为卫星影像订阅支付数百万美元。即便一台每年 3 万美元的彭博终端也无法覆盖全部信息——你还得单独订阅卫星影像、另类数据，并花费数小时整合分析。而现在，佛蒙特州一名 24 岁的年轻人，能以不到一杯咖啡的成本，获得和城堡证券量化分析师同等的信息优势。

2. Nexus 的销售子代理筛选出 200 个符合你目标客户画像的线索——美国东南部 B 轮及以后、尚未使用数据服务商的金融科技公司，并以每条 0.002 美元的成本完成信息补全，调用的接口由另一个代理开发并上架在开放市场。它筛选出 3 个意向最高的线索，随即联系对方的日程代理，协商会议时间。每场会谈前，它调取了潜在客户的毕业院校、共同人脉、公司新闻与融资历史，并为你整理了一页式简报，钉在会议笔记中。仅线索信息补全这一项，若通过 SaaS 订阅，每个账号每月就要花费 200 美元。

3. Nexus 的运营子代理将你的咨询网站与 6 家服务器服务商进行了对比测试：Vercel、Render、Railway、Fly.io、Netlify 和 Cloudflare。它以极低的成本调用各服务商的试用 API 接口，部署测试环境，测量延迟、可用性与吞吐量。最终 Railway 以三分之一的成本实现了同等性能。Nexus 通过 Railway 的定价代理谈妥月费，在新服务器上搭建了网站镜像，并完成全套测试，确保运行正常。**如果没有代理，这至少需要一周时间：上网搜索、询价沟通，还要经历令人焦虑的手动迁移。**你只需向 Nexus 确认执行即可。

你的代理完成了这一切，只花了 0.67 美元。

现在，把这个场景乘以全球每一位知识工作者、每一家企业、每一个运行中的智能代理。

嗡——

Nexus：余额不足，剩余 1.87 美元。

你像上周一样，通过苹果支付绑定的信用卡充值 5 美元，然后继续刷牙。在底层，这 5 美元会从信用卡兑换为稳定币——但你完全看不到钱包，不用考虑入金，也完全不用接触区块链。

这就是机器经济的一瞥——一个全新的商业场景，AI 代理会持续为人类从未付费过的事物花钱，交易规模与速度远超人类商业的范畴。可以想象，每天会产生数十亿笔交易。

但今天的互联网，还没有准备好支撑这一切。

目前的互联网是为人类设计的。它通过限流、验证码、API 密钥过滤非人类行为，并依靠广告向人类用户变现。然而，随着自主代理的大量出现，这套商业模式将彻底失效。

流量暴增，有效关注锐减。

长期靠广告收入补贴的网络服务器，将面临数量级提升的请求，而这些请求来源永远不会被广告影响。

代理支付天然解决了这一问题，小额支付将成为访问权限的钥匙。

付费爬取、付费访问、付费使用。

那些搭建出最终被代理广泛采用的基础设施的公司，将捕获我们这一代人所能见到的最大新增经济活动池。现有巨头已在抢占卡位，但机器经济也将孕育属于自己的新巨头。上一轮新互联网浪潮诞生了谷歌、亚马逊、Facebook、PayPal 和 Salesforce。

智能代理型互联网时代，即将到来。

市场规模展望

到 2030 年，绝大多数网络交互将不再通过浏览器完成。我们的智能代理会代为浏览、测试、协商，组建子代理团队，并执行交易。它们完成的每一项任务，都会产生一连串小额支付。这些单次使用成本看似是新增支出，但实际上是在替代成本高得多的工具与人力。可用工具越先进，代理表现就越好，我们也会赋予它们更高的自主权限。

需求与普及速度

我们来做个粗略估算。

前文案例中，乔的代理完成数百笔交易仅花费 0.67 美元。如果将这一规模扩展到一家 500 人的中型企业——每位员工配备个人代理，再加上销售、财务、法务、运营等部门的数百个共享代理——每天轻松产生 10 万笔由代理发起的交易。

全球知识工作者超过 10 亿，其中 88% 已在工作中使用 AI，需求端体量巨大且持续增长。但目前，这类使用大多局限于基础任务，如网络搜索、文档摘要或邮件撰写。全面转向智能代理的变革尚未到来，但一旦启动，速度会极快。

Instagram 用 30 个月达到 1 亿用户，TikTok 用 9 个月，而 ChatGPT 仅用 2 个月（路透社 / 瑞银数据）。ChatGPT 快速普及的原因之一，是对话界面早已为人熟知，且无需学习新软件、不必改变使用习惯——你只需描述需求，代理就会设法完成。

唯一的障碍是信任，而信任建立的速度远超人们预期。目前 Claude Code 已贡献 GitHub 上全部公共代码提交量的 4%（每日超 13.5 万次），按当前增速预计，2026 年底将突破 20%。这意味着 13 个月内实现了 42896 倍增长。开发者们仅用一年多时间，就从怀疑转向大规模将生产级代码交由 AI 完成。

随着模型变得更加智能、界面愈发简洁，且越来越多的技术复杂度被抽象隐藏，我认为智能代理的普及速度将会进一步加快。

到 2030 年，即便只有 60% 的知识工作者使用代理，日均花费 3 至 5 美元（这已是保守估计——要知道，乔在早餐前完成三项任务仅花费 0.67 美元），仅个人端的代理交易规模就将达到每年 8000 亿至 1.4 万亿美元。

企业市场

Dragonfly 的 罗比・彼得森 在文章中指出，商用智能代理是 SaaS 模式的合理演进方向。我对此深表认同。它们不再只是辅助工作流程，而是会彻底替代现有流程。正如如今超过 95% 的软件支出来自企业与政府机构，企业端的智能代理使用量与支出规模，很可能将远远超过个人市场。

我们已经在见证这场变革。Klarna 用内部 AI 系统替代了 Salesforce，节省了约 200 万美元。ZoomInfo 打造了 AI 代理取代其交易审批部门，每年节省超 100 万美元。这些只是单个工作流程被代理化、从而省下数百万成本的早期案例。每家企业在销售、财务、法务、运营和研发部门都有数百个此类流程。一旦智能代理在全公司范围内部署，相关支出规模将极为惊人。

人人都可以成为商家

随着代码代理大幅降低开发成本，互联网商家的准入门槛正趋近于零。一位擅长场地筛选的婚礼策划师，可以把最优工作流打包出售。拉各斯的一名独立开发者，能开发一个垂直领域 API，并在数小时内开始从全球各地的代理身上赚取收入。你只需要具备专业知识，通过提示词生成一个 API 接口，就可以开始收款。

但如果代理开始向其他代理销售服务，会发生什么？

假设之前提到的乔想切入一个新领域：美国中西部拥有老旧支付基础设施的中型医疗企业。如果他的代理从零开始推理完成，代币成本会迅速累积：

• 筛选 200 家符合特定画像的公司（推理 + API 调用）：约 50 万代币

• 完善每条线索信息（技术栈、融资、招聘数据）：200 条线索 × 约 5000 代币 = 100 万代币

• 锁定核心客户的决策人：约 20 万代币

• 通过意向信号打分（招聘节奏、合同周期）：约 30 万代币

• 调研每位决策人背景：20 条线索 × 约 1 万代币 = 20 万代币

• 撰写个性化触达文案：20 条线索 × 约 3000 代币 = 6 万代币

总计约 230 万代币，按使用 Opus 4.6 这类前沿模型计算，成本在 8～15 美元之间。

等等，乔的销售子代理之前做类似流程不是只花了几分钱吗？

没错。因为大部分步骤早已被其他代理解决。线索补全、意向打分、日程安排，在开放市场上都有打包好的接口，价格仅为零点零几分美元。

**这种模式创造了全新的商业场景。市场的供给端将双向增长：人类构建服务，同时代理也在构建服务。**一个代理解决的高代币消耗问题，可以变成后续所有代理都能用的廉价工具。在这样的世界里，代理可以把自己的经验沉淀为工作流并出售给其他代理，以此补贴自身运行成本。

每一次范式转移都会催生新商家。Shopify 赋能了电商卖家，Stripe 赋能了线上企业，而机器经济，将赋能即兴开发者与自主智能代理。

现实审视

那么，我们距离真正的智能代理商业化交易还有多远？

我所在的 Artemis 团队一直在跟踪两大主流代理支付协议的进展：Coinbase 开源的 x402 协议，以及 Stripe 与 Tempo 联合推出的机器支付协议（MPP）。简单来说，这两类协议的目标完全一致：让用户或代理在单次网络请求中，就能为任意网络服务付费（例如数据、网页爬取、模型推理或其他 API 服务），省去注册账号、API 密钥、账单结算等繁琐流程。

目前仍处于早期阶段。

2025 年末的 x402 协议交易量，受到模因币炒作与排行榜刷量行为的虚高影响。上图为经过专有算法过滤虚假交易后，调整得出的 “真实” 交易活跃度。剔除掉虚假交易与模因币炒作带来的噪音后可以明显看出，代理经济尚未真正到来。当前大部分活动只是开发者在测试付费 API 与 AI 工具，而非真正的代理经济体在运转。

在这一模式真正爆发前，有两大核心问题亟待解决：

1. 供给端尚未成型：能让代理产生真实付费意愿的实用 API 接口数量严重不足。

2. 缺乏成熟的发现与聚合层：即便存在高价值接口，代理目前也没有可靠的途径去发现它们。

由于整个生态仍在发展中，将交易量作为核心衡量指标还为时过早。更合理的观测指标是供给端的增长情况，也就是面向代理提供服务的商家数量。我们将这类商家统称为服务提供方。

上图显示了符合标准的服务提供方（卖家）数量随时间的累计变化。符合标准的卖家需满足：完成两笔以上 “真实” 交易，且至少拥有两名独立买家。去年 10 月，这一数字还不足 100，而如今已超过 4000 家。我预计这一增速还将加快，主要受三大趋势推动：

1. 人工智能正在降低数字产品的创作门槛（如前文所述），这意味着更多人和 AI 代理将成为商家。

2. 全新服务将以代理优先为设计理念。代理正成为核心客户，为它们打造的产品形态也将截然不同：用 API 替代网页，用即时接入替代注册流程，用按需付费替代订阅制。

3. 现有服务商将被迫转型。随着越来越多的用户通过 AI 界面交互，而非手动浏览网页，依赖广告的商业模式将彻底失效，因为没有可供变现的人类用户注意力。企业将别无选择，只能对内容和服务直接收费。

这些力量将形成正向飞轮，供需两端相互放大，最终点燃整个代理经济。

行业格局

代理交易生态架构正快速成型。大量初创公司如雨后春笋般涌现，聚焦于解决该架构中的每一个空白环节；与此同时，金融科技与软件服务（SaaS）领域的成长期企业，也在向原生代理交易转型。过去十二个月里，几乎所有主流支付巨头与人工智能实验室，均已推出或宣布了代理交易相关协议。

我们已梳理出覆盖五大层级的 170 多家企业：交互界面、智能代理、账户体系、支付设施、人工智能引擎。此处精简至约 80 家核心机构：

我们从上至下逐层拆解。

界面层

界面层最贴近用户，负责将用户意图（需求）导向所需的工具或服务（供给）。谁能定义智能代理发现、评估与选择服务的方式，谁就对下方所有层级拥有巨大的主导权。我们将重点关注该层级中最重要的两大类别：

用户界面

这是大多数人与智能代理直接交互的入口。苹果、谷歌、OpenAI、Anthropic、xAI 以及 Perplexity 都在打造这类交互界面，其形态正快速跳出单纯的聊天模式。语音助手、桌面端助手、嵌入式副驾驶、浏览器代理等新形式不断涌现，贴近用户的真实使用场景。成为用户默认 AI 界面的平台，将成为代理发起所有交易的起点，这一赛道的胜出者将获得额外的巨大优势。

人工智能实验室早已爬取并训练了整个互联网的数据，如今剩余最优质的训练数据便是人类的引导反馈。每当你接受或拒绝一条回复、做出修正，或是向 Claude、ChatGPT 提供偏好信息时，你所使用的交互界面都会捕获这些数据，用于售卖或模型训练。掌控界面，就等于掌控了能够优化用户体验与模型本身的反馈闭环。这也是 Anthropic 推出 Claude Code、谷歌收购 Windsurf、OpenAI 试图收购 Cursor 的原因。一旦你的代理积累了关于你的偏好、工作流与常用工具的上下文信息，用户的迁移成本将变得极高。

服务发现

当乔的代理需要线索补全接口或卫星数据服务商时，它该如何找到合适的服务？这或许是整个生态架构中尚未解决的最大难题。目前的解决方案大多是硬编码的工具清单或精选式服务市场。各大平台已经在搭建自有体系：OpenAI 与 Stripe 推出了 ACP，谷歌和 Shopify 推出了 UCP，Visa 则推出了 TAP。这些本质上都是商户目录，需要平台与商户双方主动接入才能生效。这类模式在常规场景下表现良好，但随着数字服务的创建与销售门槛大幅降低，大量小众、高度定制化的应用将会涌现，而精选模式无法满足这些长尾需求。

以 Coinbase、Merit Systems、Orthogonal、Sapiom 为代表的企业正在构建开放式替代方案，它们打造聚合器与底层设施，让代理在运行时即可自主查找并付费使用服务，无需提前集成或达成商业合作。随着供给端（即网络资源）呈指数级增长，这一问题的解决难度极大。但谁能攻克排序与推荐系统，让代理在正确的时间匹配到合适的服务，谁就将掌握巨大的行业话语权。

**代理交易最终会走向精选封闭模式，还是开放生态模式，以及这一格局将如何决定价值分配，是该领域最核心的争论之一。**我们后续会再深入探讨这一话题。

智能代理与账户层

要替我们完成任务，智能代理光有智能还远远不够。乔的销售子代理完成了筛选 200 条线索、信息补全、预约三场会议的全流程，而乔无需配置任何工具、管理 API 密钥，也不必逐一审批每一步操作。支撑这一切实现的大部分基础设施，对终端用户而言都是无感的，但缺少这些设施，代理就只是没有执行能力的大语言模型。以下是实现这一切所需的核心基础组件概述：

工具与标准

这类协议与框架赋予了智能代理与外部世界交互的能力。MCP（机器通信协议，由 Anthropic 发起，现由 Linux 基金会管理）让代理能够对接外部数据与工具：调用从未接触过的 API、读取数据库，或即时调用某项服务。A2A（谷歌提出）定义了不同平台上开发的代理如何相互发现并协同工作。LangChain、英伟达与 Cloudflare 推出的框架，为开发者提供了在这些协议之上创建和部署代理的基础模块。近期被 OpenAI 收购的 OpenClaw，则将上下文管理与工具调用整合为一套本地化优先的单一框架，大幅降低了开发者构建可自主发现并付费使用服务的代理的难度。

这一领域的核心问题在于：这些标准最终会走向统一，还是趋于碎片化？建立在这些标准之上的商用框架，能否在工具走向同质化之前实现价值捕获？

身份认证

代理之间能够通信之后，还需要建立信任。代理在进行交易或出售服务之前，必须证明其授权主体与操作权限，并留存可供其他代理核验的行为记录。

目前的技术路径多种多样，包括：生物特征身份验证（Worldcoin、Civic）、链上代理信誉系统（ERC-8004）、可验证凭证（Dock、Reclaim）。

这一领域的设计空间广阔，且风险极高：你的代理在获得你批准前最多可支出多少金额？它能否代表你签署合约？能否将权限下放给子代理？这类规则与安全边界，大概率将在账户层被最终确定。

钱包

显然，代理要进行支付就必须配备钱包。Coinbase、Safe、MetaMask、Phantom、MoonPay、Privy 等众多厂商均在布局这一领域，提供的功能包括程序化访问与创建、权限委托、单笔交易支出限额、收款白名单，以及跨多链运行能力，无需用户对每笔操作手动确认。这是整个生态中竞争最激烈的赛道之一，也随之引出一个关键问题：企业的护城河究竟在哪里？这一领域最终是否会走向同质化？

支付层

支付层在整个架构中位置较深，对终端用户应当是无感的，但机器经济中的每一笔资金都将流经此处。当乔的代理在夜间支付 0.24 美元调取 40 家服务商的数据时，他无需为每笔交易选择卡组织、货币或结算公链。

核心难点在于：传统支付通道是为人类点击 “购买” 按钮设计的，而非适配代理每分钟数千笔、单笔金额低于一分钱的 API 调用。银行卡网络每笔交易存在约 0.03–0.04 美元的固定成本，外加 2.3%–2.9% 的手续费。这对于 400 美元的酒店订单可行，但完全无法适配新型多步骤代理交易。

由此催生了一批专为代理交易打造的全新协议与货币体系，同时传统巨头也在改造现有基础设施以适配这类需求。

核心要点如下：

支付通道

这类协议与标准定义了智能代理如何发起、路由并完成支付结算。目前主要形成了两种技术路线：

1. **x402（Coinbase/Cloudflare）和 MPP（Stripe/Tempo）**专为机器原生交易设计：代理调用接口、获取报价、签署支付、接收数据，全部在一次 HTTP 请求中完成，以稳定币结算，单笔成本仅为零点零几分美元。

2. ACP（OpenAI/Stripe）、AP2（Google/PayPal）以及 Visa 的 TAP则采用另一种思路，对现有银行卡支付基础设施进行改造以适配代理场景。这类方案更适合高价值交易，相比结算速度与成本，买家保障与商户受理覆盖度更为重要。

稳定币与结算

智能代理需要具备可编程、快速、低成本、全球化特性的货币。稳定币完全符合这些要求，因此成为 x402 与 MPP 交易的天然选择。与此同时，银行卡支付通道仍能提供买家保障，且商户使用习惯成熟，这对高价值交易依然重要。底层公链（如 Base、Solana、Tempo）则带来另一层关键问题：哪些链能够支撑代理级大规模交易所需的处理吞吐量、交易最终性与成本结构？

服务方

这类机构是位于智能代理与商户之间的中介，负责处理合规审核、商户对接、权限认证等复杂环节。Coinbase、Stripe 和 PayPal 都在拓展现有生态以支持代理交易，它们押注自身的商户网络与合规基础设施能形成竞争优势。另一些机构如 Sponge 和 Sapiom，则从新兴商户端入手解决冷启动难题，让任何基于 API 的业务都能轻松开始接受代理支付。随着支付通道、协议与商户数量不断增长，协调方有望成为防止整个体系碎片化的关键连接纽带。

AI引擎层

这一层无需过多介绍，所有代理交互、推理步骤、工具调用都由它驱动。但该层级的商业模式变化速度远超架构中的其他部分，价值最终流向也并非表面看上去那么清晰。我们重点关注两大类别：

算力与托管

每当乔的智能代理对一项任务进行推理、调用工具或创建子代理时，都会消耗算力。但模型推理只是其中一部分。随着低代码 / 即兴开发应用与代理自建服务的爆发式增长，大量新接口涌现，它们都需要托管载体。截至 2025 年 5 月，可供访问的网页数量在短短两年内增长了 45%；而随着代码代理让新服务的上线变得极为简单，这一增速只会进一步加快。这意味着算力需求正从两端同步增长：一方面更多代理在处理更多任务，另一方面更多服务在不断上线以满足它们的需求。

超大规模云厂商（AWS、谷歌云、英伟达）是显而易见的核心参与者，其中 AWS 与谷歌云也在持续简化代理后端与 API 在其基础设施上的部署流程。Cloudflare 聚焦边缘计算，为面向代理的服务提供低延迟无服务器算力。而 Akash、Bittensor、Nous 等去中心化算力平台，则通过整合全球 GPU 资源并以极低价格出售，来满足超额算力需求。

基础大模型

基础大模型是整个体系的 “大脑”。Anthropic、OpenAI、谷歌和 Meta 作为前沿实验室，不断拓展智能代理的能力边界，而运行这些模型的成本正快速下降。2022 年末，运行 GPT4 级别的模型成本约为每百万代币 20 美元；而到 2026 年初，同等性能的模型成本已降至每百万代币约 0.05 美元，短短三年多时间降幅高达 600 倍。硬件升级、厂商之间的竞争，以及提示词缓存、批处理等优化技术共同作用，持续压低推理成本。与此同时，随着推理逻辑被提炼到更小的开源权重模型中，且运行成本极低，构建智能的成本也在大幅下降。在部分基准测试中，开源权重模型与闭源模型的性能差距已缩小至仅 1.7%。

这对机器经济而言是重大利好。

更廉价的智能意味着更廉价的代理，这让佛蒙特州一名 24 岁的独立创始人也能轻松负担运行成本——进而推动整个生态上层各环节的交易活跃度进一步提升。如果大模型像如今的云服务商一样陷入价格竞争，那么价值最终可能会向模型层的上下游环节集中，而非模型本身。

谁将成为赢家？

到 2030 年，你的大部分数字交互将不再需要浏览器、搜索引擎或应用商店。你只需说出自己的需求，智能代理会全权处理：找到合适的服务、协商条款、完成支付，并交付最终结果。互联网将呈现出截然不同的面貌。

可以理解为：面向代理的搜索引擎优化时代。API 接口会越来越多，面向人类的交互界面会越来越少。

在这样的世界里，谁能收割价值？

Merit Systems 的山姆・拉格斯代尔曾撰文，将当下的代理交易生态与早期互联网做对比。他认为，各大平台打造的精选式代理服务市场（ACP、UCP、TAP），走的正是 90 年代美国在线（AOL）的老路——体验精致、体系封闭，但核心局限在于所有服务商都必须经过人工筛选与审核。而 x402、MPP 这类开放协议虽然更为粗放，却具备无许可特性：任何人都可以搭建接口，无需商务团队或法务审核，就能通过代理赚取收益。90 年代时，封闭花园式产品体验更优，但开放互联网拥有无限可能。

最终，开放互联网取得胜利。

同样的逻辑正在重演。ACP、UCP、TAP 会与顶尖 AI 实验室对接，很好地服务主流场景，但局限于预先审核服务商目录的代理，只能完成平台预设的任务。而能接入整个开放协议体系的代理，能力边界要宽广得多。

要知道，如今互联网最具活力的部分，正是源于 HTTP 协议带来的海量开放网站长尾流量。

我们必须谦逊地承认，我们无法想象开放代理互联网的全貌。就像 1995 年没人能预测网约车或社交媒体的出现，当我们为代理提供所需工具后，也无法预知它们会创造、为哪些服务付费。

正如我们此前讨论的，基础大模型正快速走向同质化，价值可能会向技术架构中的其他层级转移。开发工具、钱包与身份基础设施至关重要，但随着标准趋于统一，这些领域也很可能同质化。因此我认为，价值将集中在三大领域：交互界面、支付、算力。

交互界面

交互界面决定了支出限额、审批流程与信任委托机制。能为用户打造最个性化体验的平台，将承载最多的交易流量。

苹果是这一领域最被低估的参与者。其设备已深度融入人们的日常生活，用户迁移成本极高。如果 Siri 进化为成熟的代理交互入口，苹果无需打造最顶尖的模型，就能掌控数十亿笔交易的起点。它们只需要维持最优质的交互入口即可。

谷歌面临的转型则更为艰难。从人类手动浏览转向代理智能筛选，会侵蚀其核心的广告收入。但谷歌拥有其他企业无法比拟的优势：它在搜索、邮件、日历、地图和文档领域积累了数十年的个人数据。此外还要考虑企业端的迁移成本，谷歌 Workspace 已嵌入数百万家企业，员工的邮件、文件与工作流都运行在谷歌基础设施上。如果说有哪家企业能为消费者与企业打造最个性化的代理，那一定是谷歌。问题在于，它能否像变现搜索流量一样高效变现代理服务。

Merit Systems 是我看好的黑马。它们既在为开放代理经济搭建服务发现基础设施（AgentCash、x402 扫描、MPP 扫描），也在开发消费者端界面（Poncho）。其核心逻辑是：谁能掌控代理的服务发现渠道，并介入资金流转环节，谁就能占据早期互联网中谷歌的地位。这是一场野心勃勃的押注，但如果开放代理交易战胜精选封闭模式，Merit 将成为最具优势的聚合层。目前它仍处于早期阶段，就像当年谷歌与市值折合如今 3500 亿美元的 AOL 封闭生态竞争时一样。

支付

谁掌控资金流转，谁就能从每一笔交易中分润。我对这一层级的前景最有信心，因为其规模会随交易量直接同步增长。

Stripe 与 Tempo 在机器原生支付领域最具优势。Stripe 已拥有成熟的开发者生态与庞大的商户网络。而 Tempo 具备流式支付、约 500 毫秒交易终局性、支付通道流式支付、原生支持银行卡与稳定币、以美元支付 Gas 费（无代币波动风险）、服务器代付交易等特性，专为机器经济的海量交易量设计。如果 MPP 成为默认的机器原生支付通道，Stripe 与 Tempo 将从每一笔代理交易中抽成。

Circle 将随代理经济的扩张同步增长。我坚信稳定币会成为机器经济的结算层，届时 Circle 将通过储备金收益，从代理钱包中的每一笔美元资金中分润。USDC 是在交易所、钱包、公链与支付协议中接受度最广的稳定币，新开发者会优先选用，这进一步深化了其生态整合度，让竞争对手更难切入。

Visa 会完成适配。还记得乔通过苹果支付用信用卡充值，底层自动兑换为稳定币，而他全程看不到钱包、无需关心区块链吗？这就是未来的常态。消费者会继续使用熟悉的银行卡，而底层由稳定币完成结算。随着支付通道升级，Visa 将依托自身在消费者与商户中的品牌信任站稳脚跟。

算力与托管

代理数量增长意味着推理需求上升。即兴开发的服务增多意味着托管需求扩大。无论哪种模型、协议或界面成为主流，算力提供商都将获益。AWS 与 Cloudflare 是该领域最具优势的两家企业，原因相似。

首先，它们已支撑起互联网的大部分流量。AWS 在全球 37 个区域占据约 30% 的云基础设施份额。Cloudflare 为超过 20% 的网站提供安全与性能服务，意味着这些网站的所有请求都会流经其网络。当面向代理的新接口爆发式增长时，开发者会默认选择自己熟悉的部署平台。

其次，它们正在为新一代互联网搭建变现基础设施。随着广告模式衰落、付费访问模式兴起，两家企业都在原生支持这一转型。Cloudflare 已推出付费爬取服务，允许其网络内的任意网站通过 x402 向 AI 爬虫收费（Stack Overflow 已在使用）。而 AWS 是 x402 基金会创始成员，并发布了开源的无服务器 x402 参考架构。运行在两大平台上的任意服务，都能轻松开启原生代理变现功能。

身份认证

我对 Worldcoin 这类企业持悲观态度，它们构建的体系要求每一次交互都进行人类验证。这种极致主义的设想假定人们会在意线上交互对象是人还是代理，但我们早已对此习以为常。在我看来，更可能的未来是：绝大多数网络流量的筛选依据是小额支付，而非人类身份凭证。

付费访问会比 “证明你是人类” 更实用。

身份体系仅在部分高风险交互中重要，但在绝大多数代理交易中，（小额）支付本身就是信任凭证。

结语

乔醒来时不会去思考支付通道或代理身份协议。他只是看了眼手机，得知代理已完成交易、预约会议、找到了更便宜的服务器。本文讨论的所有技术架构层级都被完美抽象，他完全无需操心。

我们仍在朝着这一未来迈进。**相关协议已上线但普及度不足，供给端在增长但仍单薄，服务发现问题尚未解决，身份层碎片化严重。**当下的大部分交易只是开发者测试，而非真实代理交易。但生态拼图的完善速度，比数据指标展现得更快。如今看衰早期基础设施的人，只盯着下行曲线；而我思考的是，当每个人都拥有一个或一群真正具备经济行为能力的代理时，这幅图景会变成什么样。

如果你还未行动，是时候向代理经济模式转型了。