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支付寶推出全球首個Token Pay服務,AI時代的支付要變天了?

2026-05-27 10:08
思維AI社
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NEW THINKING

這是思維AI社的第65篇原創

全文約1500字,閱讀時長預計5分鐘

說起來,支付這件事,我們習慣了掃碼、刷臉、NFC。

但你有沒有想過,等AI智能體替你跑腿買東西的時候,這錢該怎么付?

5月26日,支付寶扔出了一個王炸——全球首個Token Pay服務。說白了,這就是一套專門給AI時代"充錢"的支付方案。

Token Pay到底是什么?

Token也叫“詞元”,搞AI的基本天天見。它是AI模型運行的"燃料",每次讓大模型回答問題、生成圖片、跑一段代碼,都在消耗Token。

問題是,以前買Token要么復雜,要么貴,要么體驗差。

支付寶這次推出的Token Pay,就是想一站式解決這個問題:大模型公司可以用它處理全球用戶訂閱,Claw端內可以一鍵充Token,用戶能隨時隨地充值,智能體任務不會因為沒錢半途撂挑子。

MiniMax和階躍星辰已經官宣接入,旗下好幾個AI產品已經在用支付寶的定制方案了,覆蓋Token充值、會員訂閱、營銷這些場景。

螞蟻集團AI支付總經理朱林打了個比方:AI付解決"誰來付",AI收解決"誰來收",Token Pay解決"按什么收"。三個產品湊一塊兒,才是一套完整的支付閉環。

不只是Token Pay,是一套全家桶。

仔細看這次發布,支付寶其實一口氣扔出了四款產品。

AI付——讓智能體具備付款能力,也就是AI智能體能直接替人完成訂單支付,支付步驟從四步壓縮到一步,資損率據說降到了億分之一。覆蓋12大場景,支持95%的通用智能體框架,包括Claude Code、扣子(Coze)、TRAE SOLO這些主流產品。

AI收——讓商家在AI世界做生意更輕松。接入AI收后,全網的智能體都能來買你的貨。

發布會舉了個挺有意思的例子:一位媽媽把自己多年育兒經驗封裝成智能服務,通過Agent自動交易賺到了第一分錢。個人經驗也能變現了,這事兒以前想都不敢想。

Token Pay——目前市面上唯一的模型付款解決方案,號稱能把訂閱成功率提升70%。

AI錢包——面向個人用戶,管理智能體授權。支付前可以劃定邊界,支付中有24小時監控和風險預警,支付后能查AI賬單。簡單說,從"能付能收"升級到"能管能控"。

其實,支付鏈路的創新重構核心是:用戶為啥能放心讓Agent花錢(支付安全問題),商家如何讓全網Agent來購物(營銷問題)。

有人會問:讓AI替你選商品,幫你花錢,有啥好處?不但失去了花錢的感受,會不會讓本不富裕的錢包分分鐘變成“包袱”?Agent會不會更難打破被圈進的信息繭房?

支付邏輯被重構了

螞蟻集團CEO韓歆毅說了一句話挺有意思:"AI時代下商業本質未變,但智能體新角色重構一切。"

仔細想想確實是這樣。過去我們買商品、看會員、點外賣,支付對象是一目了然的。

但AI服務的收費單位變了,一次模型調用、一段內容生成、一張圖片、一次API訪問,都可能形成收費點。

當收費從"一件商品"變成"一組Token",支付產品就得重新適配。

有意思的是,海外也在探索類似的方向。

Coinbase推出x402做HTTP原生支付,Stripe搞了Shared Payment Tokens讓AI Agent不暴露支付憑證就能付款。

支付寶的Token Pay雖然切入角度不同,但本質上都在回答同一個問題:AI服務從"免費試用"走向"按量收費"后,支付接口怎么辦?

支付寶這次還升級了ACT協議2.0,聯合20多家生態伙伴,搞出了A2A(智能體對智能體)和A2M(智能體對機器)的支付能力框架。

說白了,就是給智能體之間的交易制定"通用語言",讓它們能互相認識、互相付款。

安全方面也下了功夫,AI付智能安全系統通過了中國信通院泰爾實驗室兩項權威認證,達到最高5級安全標準。

"你敢付,我敢賠"這句口號也延續下來了,只不過這次喊了20年。

回顧歷史,支付寶每次踩準了節點:快捷支付吃到了電商紅利,掃碼支付吃到了移動互聯網。現在,它在賭智能體時代的支付紅利。

數據已經說明一些問題:3億筆AI智能體支付,覆蓋95%的通用智能體框架,百萬實體門店的"碰一下"終端織成線下觸點網絡。

支付寶這套打法,本質上是在智能體經濟真正爆發之前,先把基礎設施鋪好。

至于以后的支付會變成,還得看智能體經濟怎么長。

不過有一點是確定的,以后讓你掏錢的不只是人,可能還是個AI。

圖片

文章內容均來源于公開信息整理

工作之余隨便寫寫分享,僅代表個人觀點

       原文標題 : 支付寶推出全球首個Token Pay服務,AI時代的支付要變天了?

聲明: 本文由入駐維科號的作者撰寫,觀點僅代表作者本人,不代表OFweek立場。如有侵權或其他問題,請聯系舉報。

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