来源：Tiger Research

编译及整理：BitpushNews

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头条新闻不断报道关于 AI Agent（人工智能智能体）进行自主交易和处理支付的消息。然而，加密钱包行业早已在暗中为此铺平了道路。眼下，已有超过十家公司正在专门为 AI Agent 打造定制钱包。他们究竟在追求什么？潜在的最终回报又有多大？

核心要点

• 当 AI Agent 代替人类浏览互联网并购买商品或信息时，它们最终会产生数以千计、每笔价值仅几美分的微型支付。现有的银行卡支付网络（Card Rails）无法支持如此微小的支付规模，因此能够根据预设条件自动拆分和发送资金的钱包变得至关重要。

• 尽管目前缺乏短期盈利能力，Coinbase 和 Binance 等公司仍积极构建 AI 钱包基础设施。因为这样可以在 AI Agent 开始大规模交易之前锁定未来的客户群体。当前阶段的核心在于在实际需求爆发前建立用户基础。

• 基于 Coinbase 的数据计算显示，AI Agent 使用率的上升有望为其带来高达当前收入 7 倍 的增长。

• 钱包中积累的支付记录可以展示 AI Agent 是否具备盈利能力，这为基于未来收益进行贷款打开了大门——这类似于根据小微企业的刷卡销售历史为其提供信用贷款。

• 这仍然处于“可能性”而非“已证实”的阶段。AI Agent 目前仍会出现操作失误并执行错误的支付，且相关规则因国家和公司而异，AI Agent 的法律地位也尚未明确。因此，眼下的竞争并非为了捕获当下的收入，而是为了在预计即将成型的大市场中提前数年占据有利位置。

1. AI Agent 燎原之势

今年早些时候，预测市场 Polymarket 上一项引发广泛讨论的实验向一个 AI Agent 提供了 50 美元的启动资金，并让其自主进行交易。实验设定的条件是：如果它无法通过自主盈利来支付自身的 API 及服务器成本，它将停止存在。该 Agent 随后成功完成了交易，自那时起，一系列其他 Agent 也开始以类似的方式展开交易。

尽管 AI Agent 尚未完全融入日常生活，但毫无疑问，在不久的将来它们将被广泛应用。

2. Agent 的每一笔交易都始于钱包

AI Agent 尚未进入日常支付领域。它们目前最活跃的应用是在加密生态系统内部运行的加密货币交易机器人。这些机器人独立于传统的支付网络，专门专注于加密货币交易。

然而在未来，支付将扩展到今天还无法想象的领域。正如在之前的报告中所介绍的，AI 正在改变支付本身的性质。一旦 Agent（而非人类）直接在网络上进行交互和导航，单笔支付的金额就会急剧下降。一次 API 调用或单次数据查询的成本可能低至 0.001 美元，在极极端的情况下甚至只需 0.00001 美元。

跨越当前的钱包使用场景，要根据预设条件自动拆分并发送如此微小的支付，且全程无需人类干预，就需要一种可编程的支付系统（Programmable Payment System）。这正是 x402 支付网络应运而生的背景，而钱包则是该网络运行的基础。

然而，现有的支付网络是以“人”作为交易主体来进行设计的。

信用卡是发放给个人持卡人的，运行在一种“拒付/争议退款（Chargeback）”结构上——即当交易出现问题时由人类发起争议并撤销交易，并且每笔交易都设定了高达几十美分的固定手续费。当一个人偶发性地进行一笔 20 美元的消费时，这完全没有问题；但一旦 Agent 开始以每秒数千笔的速度发送支付——哪怕每笔 API 调用仅需 0.001 美元或每条数据记录仅需 0.00001 美元——这种支付模式在经济学上就再也行不通了。

核心问题在于：资金本身是否具有“可编程性”？

银行卡可以实现自动输入支付信息的行为，但它们无法被编程去根据特定条件对资金流进行拆分、实时流支付（Streaming）或即时结算。而在钱包所运行的网络上，这种能力是默认具备的。在卡片上存储支付明细，充其量只能做到代人在人类尺度下执行交易。一旦经济形态转变为机器与机器之间的直接交易，钱包就成为了唯一可行的起点。

3. Agent 是一笔价值 500 亿美元的生意

如上图所示，钱包提供商的范围非常广泛，涵盖了从交易所到稳定币发行商等各类实体。那么，为什么如此多样化的参与者要纷纷切入目前尚无明确短期盈利能力的 Agent 钱包基础设施领域呢？

答案在于：这些公司是在为未来的收入和未来的业务布局，而非为了今天。

现在为钱包嵌入 Agent 功能并不是一项能立即产生收入的举措。它构建的是一种底层承载能力，以便在 Agent 开始产生大规模活动时吸收这些交易量。

关键在于，AI Agent 最终将在没有人类干预的情况下，在无浏览器环境（Browserless Environment）中全天候运行。设想一位用户要求 Agent 制作一份研究报告。当 Agent 收集信息时，每当它从不同的付费平台提取数据，就会执行一笔微型支付。用户的一个简单指令，可能在瞬间触发 20 到 30 笔甚至更多的支付。

一个在人类看来简单单一的操作，一旦经过 AI Agent 的处理，就会转化为极其庞大的支付交易量。

这种支付环境的变化将如何影响公司的盈利，可以通过 Coinbase 公开的数据来进行推算。该计算以 Coinbase 的 920 万月度交易用户（MTU） 作为基数，而非其约 1.2 亿的总注册用户群。

结合三个变量：采用率、人均 Agent 数量 以及 每日调用频率，可以得出以下情景预测结果：

• 保守情景（10% 采用率，人均 1 个 Agent，每天 50 次调用）：每年新增约 8400 万美元收入，增长 1.2%。

• 中性情景（50% 采用率，人均 2 个 Agent，每天 200 次调用）：新增收入大幅上升至约 33.6 亿美元，增长 46.8%。

• 激进情景（100% 采用率，人均 3 个 Agent，每天 1000 次调用）：年收入达到约 503.7 亿美元，约为 Coinbase 当前总收入的 7 倍。

在这一对比中尤为突出的是，这三种情景之间的差距是以几何级数而非算术级数扩大的。采用率本身仅增长了 10 倍（从 10% 提升至 100%），但由此产生的收入差距却扩大了约 600 倍（从 8400 万美元骤升至 503.7 亿美元）。

因为“采用率”、“人均 Agent 数量”和“每日调用量”这三个变量是相乘的关系，所以其中任何一个变量的微小增加都会导致总量的指数级上升。因此，一旦 Agent 实现大规模普及且用户数量激增，由此产生的收入流最高可达当前总收入的约 7 倍。

这就是为什么 Coinbase 即使在今天没有显性收入的情况下，仍然大力推广 Agent 钱包基础设施的原因。这样做是为了在 AI Agent 驱动的时代到来时，锁定自身的市场份额。

4. 迈向 Agent 新型银行（Neobanking）

通过钱包基础设施积累的交易数据不仅仅是简单的记录。它为全新的商业模式奠定了基础——因为存储在钱包中的支付历史可以作为信用评估标准，以此证明 AI Agent 的财务状况与经营业绩。

一旦这种基于数据的信用评估体系建立起来，钱包提供商就可以自然地扩展到下一代金融服务中，例如专门针对 Agent 的基于营收的融资（Revenue-Based Financing, RBF）。

Stripe Capital 是在现有支付数据之上成功构建新金融业务的典型代表。当 Stripe 于 2019 年 9 月推出其贷款服务 Stripe Capital 时，它并没有依赖外部信用征信机构或繁琐的贷款文件。它仅使用通过其自身支付网络流动的商家实时销售数据，就能评估出贷款资格和额度。

Stripe 的案例表明，一家公司完全可以在其现有业务的数据管道之上构建出高价值的金融业务，而无需建立单独的销售网络或进行额外的营销拓展。

Agent 钱包提供商很可能会走上同样的扩张路径。通过钱包持续积累 Agent 的收入数据，能够为通过 RBF 垫付运营资金创造依据，并使其转型为聚焦 Agent 的金融平台并从中获利。

然而，构建这一新业务线取决于一个前提条件：AI Agent 必须超越简单的支付执行工具，演变为能够自行产生收入的资产持有主体，并赚取足够的真实收入来偿还借贷。

5. 这种增长目前仍未被证实

前面为 Coinbase 预测的 7 倍收入增长以及向 RBF 的业务扩张，都是建立在“Agent 支付走向普及”这一假设之上的乐观情景。要在现实经济中建立起这一体系，仍面临着巨大的障碍。

首先，关于 AI Agent 的实际购买转化率和支付可靠性，依然存在重大的疑问。 Agent 在自主下单过程中仍会出现误操作，因“幻觉（Hallucination）”而产生错误的支付；有时交易还会因为发卡机构的反欺诈系统（FDS）拒绝而被直接拦截。因此，目前的实际支付完成率仍然偏低。

此外，诸如 x402、AP2 和 MPP 等支付协议依然处于割裂状态，未能统一为单一标准；同时，对于并非法律主体的 AI Agent 而言，明确的 KYC（身份验证） 和金融监管政策的缺失，也是市场进一步扩张的又一大阻碍。

因此，钱包提供商眼下的目标并不是短期的手续费收入。苹果的 App Store 花了 15 年时间才建立起一个每年 100 亿美元规模的手续费市场，而微信支付也花了 7 年时间才建立起庞大的小程序生态。Agent 钱包正在遵循类似的长期时间线，专注于构建生态系统，而非争夺眼前的短期回报。

眼下这场竞争，争的不是今天那点边际收入。而是看谁能在五到十年后全面成型的智能体经济中，率先掌握资金流向的数据控制权。

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