作者：Will 阿望，度刻 Fintech

 

2025 年 6 月，在 Stripe 办公室里临时搭起的一间小酒吧里，爱尔兰人 John Collison 录下了第一期播客。节目名叫 Cheeky Pint，是爱尔兰和英国人常说的"忙里偷闲，喝一杯"。坐在他对面的是 Greg Brockman。Brockman 加入时，Stripe 刚起步，靠的是几行代码就能接好的在线收款；他是 Stripe 的第一位工程师，后来做到 CTO，2015 年离开，联合创办了 OpenAI。

整期节目，两人几乎只聊到一次支付。剩下的，聊的全是 AI。其中一段，Brockman 回忆起 2018 年一位董事对他说的话：如果 AGI 真的近了，AI 早该创造出巨大的经济价值，可价值在哪？他说，这在当时是很公平的批评，但现在，情况显然变了。

2026 年 9 月，Stripe Tour 第一次落地中国。上海会场里也搭了一间这样的小酒吧，我们就在吧台边，采访了 Kevin Miller，他是 Stripe 支付、风险、客户支持与全球业务负责人，同时负责 Agentic Commerce。和那期播客一样，我们和他聊得最多的，不是支付，是 AI。

Stripe 在今年 8 月给投资人的信里写道，他们把 1 月 1 日视为奇点的开端：在 Stripe 的数据里，新公司创立的速度开始猛增。Stripe 的使命一直是"提升互联网 GDP"，而在奇点之下，这个 GDP 不再只来自为人设计的网站和点击购买。

新的 AI 公司生而全球，按 token 或结果收费；消费者开始让 agent 替自己下单付款。要让这样的 AI 经济跑起来，几行收款代码显然已经不够了。

今年 8 月，Stripe 宣布将收购 OpenRouter：一家不处理支付的公司，管的是 AI 的 token 花在哪里，是通向 AI 经济的入口。

从收款起家的 Stripe，已经不能再被定义为一家支付公司。

一、不是支付公司，那是什么

（Stripe Tour Shanghai）

上海会场里，Stripe 把全部产品分成五列：支付、Radar（风控）、营收自动化、资金管理、嵌入式金融，支付只占其中一列。

Stripe 新闻稿里的定位，也从开始的"金融基础设施平台"、"可编程金融服务公司"，转变到今年 4 月 Sessions 大会的"为 AI 构建经济基础设施"。9 月到了上海，还是那个定位，措辞从"金融"换成了"经济"，服务对象从企业换成了 AI。

在吧台边，我们把这个问题抛给了 Kevin：Stripe 还是一家支付公司吗？他的回答是：Stripe 本质上是金融基础设施。聊到 Stripe"提升互联网 GDP"的使命，他补了一句：也就是经济里和互联网相连的那部分。

此前，他在 AWS 做了 17 年，管过 S3，离开前负责 AWS 的全球数据中心，去年加入 Stripe。在他看来，金融基础设施和云基础设施底子相同，差别在于它不只是技术活，得懂客户的生意：往哪里增长，要进哪些市场，如何快速跟进市场。

很明显，生而全球的 AI 经济，客户需要的不仅仅是支付。

上一代互联网公司和 SaaS 公司，很多是在 Stripe 上长大的。现在轮到 AI 公司：福布斯 AI 50 中 88% 是 Stripe 的客户。在今年 Sessions 上，Stripe 把自己的任务从收钱扩展到了 AI 公司的全球增长、帮助企业适应 AI、token 防欺诈，以及让 agent 成为经济主体。

用 Patrick Collison 的话说，AI 是互联网之后经济最大的一次平台迁移，而这一波的企业和创业公司，绝大多数建在 Stripe 上。

Stripe 往支付之外走，是情理之中。支付是这门生意里最容易被比价的一环，费率只会越谈越薄。2025 年，经 Stripe 流过的钱已经达到 1.9 万亿美元。只靠支付，Stripe 的收入很难长期跑得比交易额更快。

而支付以外的产品就不同了。据 Stripe 年度信披露，包括 Billing、Tax、Invoicing 和刚并入的按量计费平台 Metronome 在内的营收套件，今年有望做到 10 亿美元的年化收入，一年前还是 5 亿。一年翻了一倍，而且这类产品一旦用上就很难换掉。

"AI 经济的基础设施"是 Stripe 给自己的定位。我们的看法更直接一点：支付只是流水，Stripe 这一年真正在做的，是流水之上的生意。

流水之上有三样东西：AI 公司的收入，AI 公司的成本，还有 agent 的支付权限。

二、AI 公司生而全球，缺的不只是支付

新一代 AI 公司没有"出海"这个阶段。在上海，Stripe 的说法是：从"迈向全球"到"生而全球"。MiniMax 只派了两名工程师，两周就完成了接入，随后在 100 多个国家实现了商业化。

Kevin 在采访里说，这正是他在中国企业身上看到的头号变化：从第一天起就按全球来搭建，一开始要回答的问题，就是怎么把能力交付到全世界。

据 Stripe 统计，2024 到 2025 年，大中华区用户的跨境总支付量增长约 48%，新上线的 AI 企业数量增长 78%。Sarita 还提到，平台上排名前 100 的 AI 公司里有 14 家来自中国。很多中国公司只用 6 到 12 个月，就把产品卖到了全球多个国家。

（Stripe Tour Shanghai）

但生而全球，不等于自动全球。每多卖一个市场，就多一套本地支付方式、一套税、一套欺诈模式和一套争议规则。过去的做法是一国一国地来：设公司、注册税号、找当地收单行。对一家 AI 公司来说，这条路太慢了。

Stripe 的做法，是把这条路整段接过来。Atlas 负责公司注册；Managed Payments 让数字商品企业进入 195 个市场，由 Stripe 旗下 Link 作为 Merchant of Record，处理支付、间接税、反欺诈、争议和客服；往后还有多币种结算、换汇、资金管理、发卡和贷款。

这门生意对 Stripe 的好处摆在明面上。一家公司的注册、卖货、收钱、换汇都走 Stripe，Stripe 在它每一块收入里就站得越靠前，被换掉的可能也越小。

对准备出海的中国 AI 公司来说，第一天要回答的问题也变了。以前先问去哪个国家设公司，现在先问产品能不能直接卖到全世界。在这条路上，支付只是其中一环。

三、Token 成了 AI 时代的计费单位

（Stripe Tour Shanghai）

成本和价值已经改变，变现方式也必须改变。

图上画着软件收费的三个时代。本地部署时代，按永久授权和席位收钱。云时代，加上了用量和订阅。到了 AI 时代，计费单位一下子冒出十几种：智能体、工作流、单次操作、成果、点数、承诺用量，还有 token。曲线上标着一个点，写着"我们在这里"。

Abhi Tiwari 在采访中补充说，现在最常见的是混合模式，先收基础订阅，超额再按量计费；更新的方向是按结果付费。

按结果收费也最难。Stripe 大中华区企业客户总经理 Melina Lee 表示，中国的 AI 公司，不管是大模型、内容、面向消费者的图片和视频，还是面向企业的服务，都长得很快，收费却是它们最头疼的事：什么算结果，结果值多少钱，背后花了多少成本，每个客户的答案都不一样，很难标准化，也就很难规模化。Stripe 想做的，是让企业看清每一次结果背后的成本。

Kevin 把 token 开销比作新的云账单。云计算和大规模使用 token 的早期很像。但到了某个时候，企业一定会问：钱到底花到了哪里？他在云计算里亲眼见过，一批公司随之出现，专门帮企业把云开销对应回每一条业务线，让开销真正有人管得住。他说，OpenRouter 已经在做这件事，token 很快就会变成美元或其他货币的实际支出，企业必须认真对待。

这一次，Stripe 没有等别人来做这门生意。

• 计量。在上海那张五列产品图上，Metronome 排在"营收自动化"一列的第一行。这家按量计费平台是 Stripe 在 2025 年 12 月签约收购、今年 1 月完成交割的，据报道价格约 10 亿美元。它的客户包括 OpenAI、Anthropic、Databricks 和英伟达，正是按 token、按 GPU 秒数向客户收费的公司。

• 定价。Stripe Billing 现在支持按 token 消耗计费：AI 应用可以在模型原始成本之上设定加价，系统自动追踪各家模型的最新价格，记录每个客户消耗的 token，再把加价算进账单。

• 路由，也就是开头那笔 OpenRouter 收购。收入和成本，Stripe 两头都想管。它过去的大额收购，几乎都在帮企业收钱、管钱，收购 OpenRouter，意味着它走到了账本的另一边，从 AI 的花销管起。Melina 还提到，OpenRouter 能在贵的模型和便宜的模型之间调度流量，把钱花在该花的地方。

计量、定价、路由，三步连在一起。一家 AI 公司卖出去的 token 和花出去的 token，开始有机会在同一套体系里对账。两本账都要记，是因为对 AI 公司来说，token 既是最大的成本，也是最主要的收入单位。替它记这本账，就等于坐进了它的经营中枢。

账单在哪，入口就在哪。

四、Agentic Commerce Suite：让传统品牌被 AI 读懂

人逛网店，看的是页面。agent 不看页面，它要的是结构化的数据：这件商品叫什么、多少钱、有没有货、怎么付款。商户过去在首页、详情页、结账页上花的功夫，agent 都读不懂。

在上海，Stripe 把它压成了三个词：商品发现、结账、风控与支付。这就是 Agentic Commerce Suite 的三段链路。商户把商品目录上传到 Stripe 后台，勾选想通过哪些 AI agent 销售，之后 Stripe 帮它把商品送到这些 AI 平台上，并提供结账、支付和风控的底层能力；定价、库存、履约和客户关系，仍在商户自己手里。

这件事过去有多麻烦，Stripe 算过一笔账。商户每接入一个新的 AI agent，都要单独搭建接口、适配对方的商品目录规范和 API 要求，可能要花上六个月。现在变成了一次接入。

接入的大多是传统品牌，Coach、Kate Spade、URBN（旗下有 Anthropologie、Urban Outfitters 等）都在名单上。分发端更关键：微软 Copilot 里的购物结账由 Stripe 支撑；4 月的 Sessions 上，Stripe 又宣布与 Meta 合作在 Facebook 广告里直接结账，与 Google 合作让商户在 AI Mode 和 Gemini 里卖货。

它不押任何一家 AI 平台，但所有平台最后都得结账。

这里面也有 Stripe 自己的算盘。如果越来越多的购买发生在 AI 平台里，而结账不在 Stripe 手上，它的交易量就会被截走。与其押注哪家平台会赢，不如尽可能让不同平台共用自己的结账基础设施。

但这只解决了一半。Agentic Commerce Suite 管的是商户怎么被 agent 找到、怎么接下订单。交易另一头的问题更难：按下购买按钮的不再是人，谁有权决定这笔钱能不能花？

五、Agentic Payment：当 agent 拿到了钱包

我们在专访里问了 Kevin：什么是 agent 的 iPhone 时刻？他分享了一件小事：一位 Stripe 同事告诉他，自己的母亲最近开始问：该用 Instinct，还是该用 Muse？连妈妈辈都在挑 agent，他觉得，这个时刻可能已经到了。

他的判断是，三到四年内，互联网上的大多数交易都会以某种方式有 agent 参与，要么是找商品，要么是结账。

他自己就是用户。采访当天他要送一份周年纪念礼物，人不在家，连该选哪家花店都不知道，就直接让 agent 去订了花。

可 agent 要替人花钱，第一个问题就绕不开：卡号给谁？给 agent，agent 可能被攻破；给商户，卡号就多了一个泄露的出口。Stripe 的答案，叫"共享支付令牌"（SPT）：智能体在获得客户授权后，用客户首选的支付方式发起支付，同时不暴露底层凭证。

买家先在 AI 平台调用已有的支付方式，或者添加新的。获得买家授权后，一枚限定用途的支付令牌随订单请求交给卖家，Stripe 同时把欺诈信号共享给卖家，卖家再用这枚令牌完成扣款。令牌只对指定的商户有效，有金额和时间限制，也可以撤销。卖家手里拿到的，是一份划定了范围的支付许可，底层的支付凭证始终没有露面。

这套设计背后的想法，Kevin 去年在 Stripe 的博客里写过：传统电商里，谁手上有卡，谁就被当作可信的人；agent 是替人办事的，信任没法靠推断，必须被明确授予、限定范围，并由代码来执行。在上海，他换了个说法：Stripe Link 就像资金流出的最后一道闸门，即使未来有很多 agent 替他购物、执行任务，哪些钱能花出去，也由他通过 Link 来决定。有了这道闸门，他才敢放手。

外界讨论 agent payment，习惯把它拆开来看：协议是一套，钱包是一套，令牌又是一套，然后争论谁的标准会赢。但是 Stripe 已经和合作伙伴把这些零件装进了真实的产品。

9 月 8 日上线的 Meta 个人 agent Muse，付款直接走 Link 的 agent 钱包，每一笔购买都要用户在对话框里确认总金额，Muse 自己看不到支付信息。微软 Copilot 的结账用的是 Stripe 的支付令牌。

钱包发出去了，门却不是每一扇都开。Muse 上线不到两周，亚马逊就把它挡在了门外，理由是 Muse 未经许可进入网站，浏览时不表明自己是自动化程序。agent 要能花钱，光有钱包还不够，还得有商户愿意让它进门。这也是上一章 Agentic Commerce Suite 存在的理由。

商户侧，Stripe 想成为 agent 进入商业世界的接口；买家侧，它想成为 agent 获得花钱权限的闸门。钱包对 Stripe 还有一层意思：过去它主要站在商户一侧，买家的支付凭证掌握在银行和钱包手里；到了 agent 时代，Link 让 Stripe 开始直接参与消费者如何把支付权限交给机器。

钱包里装的，不再是卡，是权限。

六、当 AI 开始交易，Stripe 开始出售判断

agent 交易里，卖家对面越来越可能是一段程序。过去电商用来判断一个人是否可信的很多行为特征开始失效，卖家更需要依赖账户、支付和整个网络留下的信号。

Stripe 看到的东西，已经被它训练成了模型。2025 年，它发布了自研的支付基础模型，用数百亿笔交易训练，能捕捉每一笔支付里数百个专用模型抓不到的细微信号。换上这个模型后，对大商户所受攻击的识别率提升了 64%。

这套能力现在不只管支付，也开始管 token。Stripe大中华，东南亚与韩国区负责人 Sarita Singh 在采访中说，过去 6 个月，他们看到的 AI 滥用越来越多。软件有了真实的算力成本，免费试用也就成了薅羊毛的入口。据 Stripe 总裁 Will Gaybrick 在 a16z 播客里的说法，Cursor 一度每六个免费试用注册里就有一个是恶意的；ElevenLabs 每天靠 Stripe 的信号拦下约 2,000 个这样的注册。

风控的关口也跟着变了：往前挪到注册，判断是不是一人多号；往后延到用量，判断客户会不会用完 token 就不付钱。

电商怕的是被盗的卡，AI 公司怕的是被偷的算力。

这份判断，Stripe 已经单独拿出来收费，也卖给不走自己通道的交易。不管用不用 Stripe 处理支付，企业都能单独买 Radar。DoorDash 早在 2024 年就开始用它给非 Stripe 交易打分。

这就形成了一个循环：Stripe 处理的交易越多，看到的账户、支付和 token 用量就越多；数据越多，模型和风控越准；判断越准，Radar 就越能卖给不走 Stripe 的交易，再带回新的数据。

支付公司靠通道收费，Stripe 开始把通道留下的数据做成另一门生意。

对 AI 公司来说，支付服务商之间的差别也不再只是费率和覆盖率，还包括谁更了解账户、token 和 agent，谁更能判断一笔交易背后到底发生了什么。

与此同时，发生变化的不只是 Stripe 卖什么，连使用 Stripe 的主体也在变。2025 年，Stripe 文档的 agent 访问量增长超过 10 倍，如今占到近 40%；命令行工具里，70% 的 API 资源请求来自 agent。今年 4 月推出的 Stripe Projects 更进一步：agent 可以自己开通数据库、托管和域名，拿到密钥，并通过 Stripe 付费。

如果说 Muse 是 agent 替消费者买东西，Projects 就是 agent 替软件买基础设施。Stripe 面对的，开始不只是人和公司，还有机器本身。

结语

再回到 Stripe 的产品汇总。前面几章用到的东西，大半不在"支付"那一列。用 Gaybrick 的说法，Stripe 已经从一个支付产品，长成了三十来个产品。

• 对一家卖 AI 的公司，Stripe 从 Atlas 注册开始，接住它在全球卖货、按 token 收费、换汇结算的收入；OpenRouter 又让它开始碰另一边的模型成本。

• 对一家想接入 AI 的传统品牌，Agentic Commerce Suite 把商品送进各家 agent，Stripe 提供后面的结账和支付。

• 到了消费者这一侧，Link 和支付令牌回答的是第三个问题：agent 替人买东西时，谁有权让钱花出去。这几条线的底下，都是 Radar 在判断真假。

支付是流水。一笔钱从买家走到卖家，Stripe 过去做的，就是让这笔流水跑通。现在它还想管这笔钱从哪来、由谁来花。收入、成本、权限。

价值在流水之上。

上一代，它是软件公司的收银台。这一代，它想成为 AI 经济的基础设施。

（Stripe Tour Shanghai）