本文由 Tiger Research 撰写。新闻头条总在报道 AI 智能体自主交易、自行处理支付。其实，加密钱包行业早已在默默铺路。眼下，已有超过十家公司在专门为智能体打造钱包。它们真正想要什么？潜在回报又有多大？
核心要点
- 当 AI 智能体代替人浏览网络、购买商品或信息时，它们会发起成百上千笔只有几美分甚至更低的小额支付。现有的银行卡支付体系根本撑不住这种体量，因此需要能按预设条件自动拆分并发送资金的钱包。
- 尽管短期内几乎看不到营收，Coinbase、币安等公司仍在加码 AI 钱包基础设施。原因很简单：抢在智能体大规模交易之前，先把未来的用户基础拿下。眼下这个阶段，就是在实际需求爆发前抢占先机。
- 以 Coinbase 的数据测算，AI 智能体使用量上升后，其营收最高可达到现在的约 7 倍。
- 钱包里积累的支付记录能直观显示某个 AI 智能体是否在创造收入，这为基于未来收益发放贷款打开了大门——就像根据一家小企业的刷卡流水给它授信一样。
- 不过，这一切目前仍停留在可能性阶段，而非已经验证的事实。AI 智能体还会出错、执行错误支付；各国、各公司规则不一；智能体的法律地位也尚未明确。因此，眼下的竞争重点不是赚今天的钱，而是提前几年卡位一个预计即将成型的市场。
AI 智能体正在全面活跃
今年早些时候，预测市场 Polymarket 上有一个广受关注的实验：给一个 AI 智能体 50 美元启动资金，让它自主交易，条件是如果赚不够支付 API 和服务器成本，它就会「消失」。结果，这个智能体交易成功了。此后，又有一批类似的智能体开始以同样方式交易。
AI 智能体尚未走进日常生活，但它们在不远的将来会被大规模使用，这一点已经很清楚。
每一笔智能体交易，都从钱包开始
目前，AI 智能体还没有进入日常支付场景。它们最活跃的应用，仍是加密生态里的交易机器人——独立于传统支付轨道，专注于加密货币交易。
未来，支付会延伸到今天还难以想象的领域。正如我们在此前报告中指出的，AI 正在改变支付的本质。一旦由智能体而非人直接在网络上行动，单笔支付的金额会急剧下降。一次 API 调用或一次数据查询，成本可能低至 0.001 美元，极端情况下甚至只有 0.00001 美元。
要超越当前钱包的使用方式，实现如此小额、按预设条件自动拆分、且无需人工干预的支付，就必须依赖可编程的支付系统。这正是 x402 支付轨道出现的背景，而钱包则是这条轨道运行的基础。
然而，现有的支付轨道是围绕「人」作为交易主体设计的。
银行卡发给特定持卡人，采用拒付（chargeback）机制——出问题时由人来争议并撤销交易，且每笔交易固定收取几十美分手续费。人偶尔花 20 美元买东西时，这些都不是问题。可一旦智能体开始每秒发出上千笔支付，每笔 API 调用 0.001 美元、每条数据记录 0.00001 美元，这套支付模型在经济上就彻底行不通了。
核心问题在于：钱本身是否可编程？
银行卡可以自动化输入支付信息，却无法被编程去按条件拆分、流式支付或即时结算资金流动。而钱包所运行的轨道，恰恰默认具备这些能力。把支付信息存到卡上，最多只能替人执行一笔「人类规模」的交易。一旦经济转向机器与机器直接交易，钱包就成了唯一可能的起点。
智能体或是一笔 500 亿美元的生意
从相关表格可以看出，钱包提供方覆盖面很广，从交易所到稳定币发行方都有。为什么这么多不同类型的玩家，会进入短期内几乎看不到盈利的智能体钱包基础设施？
答案是：它们在布局未来的营收和业务，而不是今天的。现在给钱包加上智能体功能，并不是为了立刻赚钱，而是提前建好承接能力，等智能体大规模活动时，能吸收海量交易量。
关键在于，AI 智能体最终会在无浏览器环境中全天候运行，完全不需要人介入。想象一下，用户让智能体完成一份研究报告。智能体在收集信息时，每从不同平台拉取一次付费数据，就会执行一笔小额支付。用户的一个指令，可能在瞬间触发 20 到 30 笔甚至更多支付。
在人看来只是一次简单操作的请求，一旦经过 AI 智能体，就会变成大量支付交易。
这种支付环境的变化会如何影响企业营收？可以用 Coinbase 披露的数据进行估算。测算以 Coinbase 920 万月活跃交易用户（MTU）为基数，而不是其约 1.2 亿注册用户总数。
结合采用率、每用户智能体数量、每日调用频率三个变量，得出以下情景：
- 保守情景（采用率 10%、每用户 1 个智能体、每天 50 次调用）：年增营收约 8400 万美元，增幅 1.2%。
- 中性情景（采用率 50%、每用户 2 个智能体、每天 200 次调用）：额外营收大幅升至约 33.6 亿美元，增幅 46.8%。
- 激进情景（采用率 100%、每用户 3 个智能体、每天 1000 次调用）：年营收约 503.7 亿美元，约为 Coinbase 当前总营收的 7 倍。
这个对比中最突出的一点是：三个情景之间的差距是几何级放大，而非简单相加。采用率仅从 10% 升到 100%（10 倍），营收差距却扩大了约 600 倍——从 8400 万美元到 503.7 亿美元。
因为采用率、每用户智能体数、每日调用量这三个变量是相乘关系，任何一个小幅提升，都会带来总量指数级增长。因此，一旦智能体实现大规模采用、用户数激增，由此产生的营收流最高可达到当前总营收的约 7 倍。
这也是 Coinbase 即便今天几乎没有相关营收，仍大力推广智能体钱包基础设施的原因——它要提前锁定智能体时代预期会带来的那份收入份额。
迈向智能体新银行
通过钱包基础设施积累的交易数据，远不止简单的记录。它为新商业模式提供了基础：钱包中存储的支付历史，可以成为评估 AI 智能体财务状况和表现的信用标准。
一旦这种基于数据的信用评估体系建立起来，钱包提供方就能自然延伸到下一代金融服务，例如专门针对智能体的收入基础融资（RBF）。
Stripe Capital 是一个典型案例。它在现有支付数据之上成功搭建了新金融业务。2019 年 9 月 Stripe 推出借贷服务 Stripe Capital 时，没有依赖外部征信机构，也没有繁琐的贷款材料，而是直接利用自己支付网络中每个商户的实时销售数据，评估贷款资格和额度。
Stripe 的案例表明，一家公司可以在现有运营数据管道之上，无需额外销售网络或营销投入，就能构建高价值的金融业务。
智能体钱包提供方很可能走同样的扩张路径。通过钱包持续积累智能体的收入数据，就有了通过 RBF 提供运营资金、并作为聚焦智能体的金融平台获取收益的基础。
不过，要真正建成这条新业务线，有一个前提：AI 智能体必须从单纯的支付执行者，进化成能自己创造收入的资产持有实体，赚到足够真实的收入来偿还借款。
这种增长仍未被验证
上文对 Coinbase 营收最高增长 7 倍、以及向 RBF 扩张的描述，都是假设智能体支付广泛普及后的乐观情景。要把这些真正落地到现实经济中，障碍依然很大。
首先，AI 智能体的实际购买转化率和支付可靠性仍存在重大疑问。智能体在自主下单时仍会「幻觉」出错，导致错误支付；有时还会被发卡机构的反欺诈系统（FDS）直接拦截。实际支付完成率因此仍然偏低。
此外，x402、AP2、MPP 等支付协议仍处于碎片化状态，尚未收敛到统一标准；AI 智能体不是法律主体，缺乏清晰的 KYC（身份验证）和金融监管，也进一步阻碍了市场扩张。
因此，钱包提供方眼下的目标并不是短期手续费收入。苹果 App Store 花了 15 年才建成每年 100 亿美元的手续费市场，微信支付花了 7 年才建立起庞大的小程序生态。智能体钱包同样走在一条漫长的时间线上——它们在建设生态，而不是争夺眼前回报。
当下的竞争，不是为了今天那点边际收入，而是看哪家公司能率先掌控未来五到十年智能体经济全面成型后的资金流动数据。
