AI 代理为何一定要用加密货币作为支付手段？

撰文：Xave Meegan

编译：Nicky，Foresight News

在未来，AI 智能体选择加密支付通道并非追逐潮流，而是因为这些通道是唯一契合其运作模式的基础设施：全天候运行、全球可达且可编程。

传统金融基础设施是为人类操作设计的：依赖账户、审批流程、营业时间、割裂的司法管辖区、缓慢的结算速度以及封闭的 API。而 AI 智能体恰恰相反：它们默认全天候运行、全球范围活动、以互联网速度运作，并能同时协调数十项服务。

随着 AI 智能体从「提供建议」转向「执行任务」，它们正在成为一类新的经济行为体。它们将不断发现机会、运行工作流、支付服务费用、路由订单并管理风险。其限制因素将不仅仅是模型质量，更在于用户信任。例如，未来当人类用户想要预订一次海外行程时，必须能够信任 AI 智能体，相信它会为用户的利益做出正确决策以获得最佳结果。支付仅仅是这个信任问题最先显现的领域，真正的问题在于确保不同的系统能够可靠地协同工作并履行其应有的职能。

一个近期的例证是 OpenClaw，这个开源智能体在不到一周内获得了 10 万 GitHub 星标。它通过在人们日常使用的通讯应用中自动化并轻松执行：邮件处理、预约安排和旅行规划等任务而受到欢迎。

然而，这一现象在展示能够实际工作的智能体可以多快获得关注的同时，也暴露了关键的安全漏洞。思科的安全团队近期撰文指出，OpenClaw 曾运行恶意插件，秘密将用户数据发送至外部服务器并进行未经授权的操作。

因此，核心问题不在于智能体本身，而在于其信任模型。当你授予一个智能体访问你的电子邮件、日历和通讯应用的权限时，你实际上是在给予一种无条件的、无法验证、审计或约束其如何使用这些凭据的信任。

一旦智能体能够代表你跨所有软件采取行动，信任就成了瓶颈。随着风险越来越高，这个问题只会变得更糟。

信任问题会随着风险升高而加剧。目前，像 OpenClaw 这样的智能体处理的是风险较低的任务，如安排会议、总结邮件和起草消息。但当 AI 智能体转向支付、法律工作和商业运营等高价值行动时，让一个智能体访问你所有的个人凭据和私人信息就变得风险极高。你无法审计智能体做了什么，无法验证其行为是否在你的指令范围内，也无法向交易对手证明它获得了你的授权。此外，智能体对用户进行未经授权活动（甚至可能是无意中）的风险也随之增加。

现有的科技公司，如 OpenAI、Anthropic 以及即将涉足支付的 Stripe，正通过品牌声誉和封闭生态系统来建立信任。但是，它们的智能体目前受到孤立的集成、受限制的合作伙伴关系以及对什么可以 / 不可以自动化的中心化控制的制约。运行在此类传统通道上的 AI 智能体被这些限制所束缚。API 可能被撤销、访问可能被限流，或者当自动化威胁到现有利益方时可能被阻止。

另一方面，加密基础设施是无需许可和点对点的。一个智能体可以发现一项服务，为其付费并直接完成结算，而无需寻求平台批准。这使得加密不仅成为成本更低的通道，更成为自主商业的中立通道。

加密将价值转移变成了开发者可用的基础模块。一个钱包就是一个可编程实体，能够持有、发送和接收价值。加密支持全天候结算、全球互操作性、跨服务的可组合性以及原子化执行（即「执行 + 支付」在同一步骤完成）。它还为 AI 智能体提供了一个关键要素 — 可验证性。

在基础层面，区块链提供了事后可验证性和可审计性，你可以证明发生了什么。但在理想的智能体经济中，更大的好处将是预防性可验证性（即除非满足用户定义的规则和约束，否则交易无法最终完成）。

具备预防性、受策略约束的执行，将使得信任智能体处理高风险经济活动成为可能。

当自主系统行动时，用户和企业需要的不仅仅是审计追踪。他们需要能够将智能体行为约束在策略范围内的机制。

像支出限额这样的基础工具可以最小化风险，但它们无法捕捉特定情境下的意图。「在指定日期预订一张低于 500 美元、可退改的旧金山到纽约机票」并非一条简单的规则，它需要外部情境信息，例如用户个人信息、钱包访问权限、航班余票、护照信息以及特价优惠。此外，这一意图要求在不被滥用的前提下保持机密性。

真正的难题与机遇在于，如何以一种可扩展的方式，将情境数据与策略结合到结算过程中，而不重新引入第三方中介。

在许多情况下，最重要的是验证结果，而不是每一个中间步骤。模型和工具会快速演进，但用户关心的是最终结果是否符合他们的规则、约束并保护其资产。

长远来看，AI 模型会趋于同质，基础设施将商品化，聊天界面将成为标配。价值将累积到智能体所依赖的控制平面上，例如身份、权限、路由、结算和声誉。持久的赢家不会是「某个智能体」，而是那些能让智能体在现实世界中可靠运行的控制平面系统 — 那些能够跨互操作通道管理身份、权限、路由、合规抽象和结算的系统。

智能体的「Uber 时刻」不会仅仅源于其智能。它将来自于将信任从「我不确定是否放心信任这个」转变为「我可以委托这件事，因为它能在我的规则和保障下执行」。

最大的智能体公司将不仅仅是「更好的模型」。它们将是那些能让委托变得安全的系统。

创业机遇

这正是创业机会所在。现有巨头将占据主要的分发界面（例如 OpenAI 和 Anthropic 在聊天界面，苹果和谷歌在操作系统层，Stripe 在支付领域），但它们在结构上倾向于构建围墙花园。它们会将集成引向自己的网络，在高风险的基础模块上行动缓慢，并避免在不同模型、钱包和通道之间保持中立。

初创公司可以通过成为用户意图与现实结果之间可信的执行层而获胜：

• 用于委托的策略与权限控制平面
• 跨工具和场所实现最佳执行的中立路由器
• 通过托管、担保、争议解决和可审计状态使自主工作流变得安全的信任层

这类似于 Stripe 的成功之道：并非发明了货币，而是通过抽象复杂性、改善开发者体验和可靠地路由结果而成功。

最大的市场驱动力不会是新颖性。它们将来自为用户解脱负担 - 那些认为当前系统繁琐的用户。AI 智能体将从那些因信任与协调成本高昂而至今仍惊人地依赖手工、效率低下的高频、高成本工作流中消除摩擦，例如：

• 支付与资金管理
• 跨境商务
• 发票开具与核对
• 采购与审批
• 纠纷与索赔
• 个人事务（如旅行、邮件和日历管理等）

随着 AI 智能体成为经济活动的默认操作者，加密将成为其结算底层，使它们能够在一个开放的生态系统中进行交易、协调并证明其行为。

AI 将变得更便宜、更普及。真正重要的是，人们愿意让 AI 在哪些系统中代表他们行动。这就是为什么能让行动安全可靠的通道至关重要，也是为什么最大的机会将出现在那些能让委托变得安全的系统中。最持久的创业机会在于构建信任、执行和互操作性层面，正是这些层面让委托成为现实。