來源：Tiger Research

編譯及整理：BitpushNews

頭條新聞不斷報導關於 AI Agent（人工智慧代理）進行自主交易和處理支付的消息。然而，加密錢包產業早已在暗中為此鋪平了道路。眼下，已有超過十家公司正在專門為 AI Agent 打造定製錢包。他們究竟在追求什麼？潛在的最終回報又有多大？

核心要點

當 AI Agent 代替人類瀏覽網際網路並購買商品或資訊時，它們最終會產生數以千計、每筆價值僅幾美分的微型支付。現有的銀行卡支付網路（Card Rails）無法支援如此微小的支付規模，因此能夠根據預設條件自動拆分和發送資金的錢包變得至關重要。
儘管目前缺乏短期盈利能力，Coinbase 和 Binance 等公司仍積極構建 AI 錢包基礎設施。因為這樣可以在 AI Agent 開始大規模交易之前鎖定未來的客戶群體。當前階段的核心在於在實際需求爆發前建立用戶基礎。
基於 Coinbase 的數據計算顯示，AI Agent 使用率的上升有望為其帶來高達當前收入 7 倍的增長。
錢包中累積的支付記錄可以展示 AI Agent 是否具備盈利能力，這為基於未來收益進行貸款打開了大門——這類似於根據小微企業的刷卡銷售歷史為其提供信用貸款。
這仍然處於「可能性」而非「已證實」的階段。AI Agent 目前仍會出現操作失誤並執行錯誤的支付，且相關規則因國家和公司而異，AI Agent 的法律地位也尚未明確。因此，眼下的競爭並非為了捕獲當下的收入，而是為了在預計即將成型的大市場中提前數年佔據有利位置。

1. AI Agent 燎原之勢

今年稍早，預測市場 Polymarket 上一項引發廣泛討論的實驗向一個 AI Agent 提供了 50 美元的啟動資金，並讓其自主進行交易。實驗設定的條件是：如果它無法透過自主盈利來支付自身的 API 及伺服器成本，它將停止存在。該 Agent 隨後成功完成了交易，自那時起，一系列其他 Agent 也開始以類似的方式展開交易。

儘管 AI Agent 尚未完全融入日常生活，但毫無疑問，在不久的將來它們將被廣泛應用。

2. Agent 的每一筆交易都始於錢包

AI Agent 尚未進入日常支付領域。它們目前最活躍的應用是在加密生態系統內部運行的加密貨幣交易機器人。這些機器人獨立於傳統的支付網路，專門專注於加密貨幣交易。

然而在未來，支付將擴展到今天還無法想像的領域。正如在之前的報告中所介紹的，AI 正在改變支付本身的性質。一旦 Agent（而非人類）直接在網路上進行互動和導航，單筆支付的金額就會急劇下降。一次 API 調用或單次數據查詢的成本可能低至 0.001 美元，在極極端的情況下甚至只需 0.00001 美元。

跨越當前的錢包使用場景，要根據預設條件自動拆分並發送如此微小的支付，且全程無需人類干預，就需要一種可編程的支付系統（Programmable Payment System）。這正是 x402 支付網路應運而生的背景，而錢包則是該網路運行的基礎。

然而，現有的支付網路是以「人」作為交易主體來進行設計的。

信用卡是發放給個人持卡人的，運行在一種「拒付/爭議退款（Chargeback）」結構上——即當交易出現問題時由人類發起爭議並撤銷交易，並且每筆交易都設定了高達幾十美分的固定手續費。當一個人偶發性地進行一筆 20 美元的消費時，這完全沒有問題；但一旦 Agent 開始以每秒數千筆的速度發送支付——哪怕每筆 API 調用僅需 0.001 美元或每條數據記錄僅需 0.00001 美元——這種支付模式在經濟學上就再也行不通了。

核心問題在於：資金本身是否具有「可編程性」？

銀行卡可以實現自動輸入支付資訊的行為，但它們無法被編程去根據特定條件對資金流進行拆分、即時流支付（Streaming）或即時結算。而在錢包所運行的網路上，這種能力是預設具備的。在卡片上儲存支付明細，充其量只能做到代人在人類尺度下執行交易。一旦經濟形態轉變為機器與機器之間直接交易，錢包就成為了唯一可行的起點。

3. Agent 是一筆價值 500 億美元的生意

如上圖所示，錢包提供商的範圍非常廣泛，涵蓋了從交易所到穩定幣發行商等各類實體。那麼，為什麼如此多樣化的參與者要紛紛切入目前尚無明確短期盈利能力的 Agent 錢包基礎設施領域呢？

答案在於：這些公司是在為未來的收入和未來的業務佈局，而非為了今天。

現在為錢包嵌入 Agent 功能並不是一項能立即產生收入的舉措。它構建的是一種底層承載能力，以便在 Agent 開始產生大規模活動時吸收這些交易量。

關鍵在於，AI Agent 最終將在沒有人類干預的情況下，在無瀏覽器環境（Browserless Environment）中全天候運行。設想一位用戶要求 Agent 製作一份研究報告。當 Agent 收集資訊時，每當它從不同的付費平台提取數據，就會執行一筆微型支付。用戶的一個簡單指令，可能在瞬間觸發 20 到 30 筆甚至更多的支付。

一個在人類看來簡單單一的操作，一旦經過 AI Agent 的處理，就會轉化為極其龐大的支付交易量。

這種支付環境的變化將如何影響公司的盈利，可以透過 Coinbase 公開的數據來進行推算。該計算以 Coinbase 的 920 萬月度交易用戶（MTU）作為基數，而非其約 1.2 億的總註冊用戶群。

結合三個變數：採用率、人均 Agent 數量以及每日調用頻率，可以得出以下情境預測結果：

保守情境（10% 採用率，人均 1 個 Agent，每天 50 次調用）：每年新增約 8400 萬美元收入，增長 1.2%。
中性情境（50% 採用率，人均 2 個 Agent，每天 200 次調用）：新增收入大幅上升至約 33.6 億美元，增長 46.8%。
激進情境（100% 採用率，人均 3 個 Agent，每天 1000 次調用）：年收入達到約 503.7 億美元，約為 Coinbase 當前總收入的 7 倍。

在這一對比中尤為突出的是，這三種情境之間的差距是以幾何級數而非算術級數擴大的。採用率本身僅增長了 10 倍（從 10% 提升至 100%），但由此產生的收入差距卻擴大了約 600 倍（從 8400 萬美元驟升至 503.7 億美元）。

因為「採用率」、「人均 Agent 數量」和「每日調用量」這三個變數是相乘的關係，所以其中任何一個變數的微小增加都會導致總量的指數級上升。因此，一旦 Agent 實現大規模普及且用戶數量激增，由此產生的收入流最高可達當前總收入的約 7 倍。

這就是為什麼 Coinbase 即使在今天沒有顯性收入的情況下，仍然大力推廣 Agent 錢包基礎設施的原因。這樣做是為了在 AI Agent 驅動的時代到來時，鎖定自身的市場份額。

4. 邁向 Agent 新型銀行（Neobanking）

透過錢包基礎設施積累的交易數據不僅僅是簡單的記錄。它為全新的商業模式奠定了基礎——因為存儲在錢包中的支付歷史可以作為信用評估標準，以此證明 AI Agent 的財務狀況與經營業績。

一旦這種基於數據的信用評估體系建立起來，錢包提供商就可以自然地擴展到下一代金融服務中，例如專門針對 Agent 的基於營收的融資（Revenue-Based Financing, RBF）。

Stripe Capital 是在現有支付數據之上成功構建新金融業務的典型代表。當 Stripe 於 2019 年 9 月推出其貸款服務 Stripe Capital 時，它並沒有依賴外部信用徵信機構或繁瑣的貸款文件。它僅使用透過其自身支付網路流動的商家即時銷售數據，就能評估出貸款資格和額度。

Stripe 的案例表明，一家公司完全可以在其現有業務的數據管道之上構建出高價值的金融業務，而無需建立單獨的銷售網絡或進行額外的營銷拓展。

Agent 錢包提供商很可能會走上同樣的擴張路徑。透過錢包持續累積 Agent 的收入數據，能夠為透過 RBF 墊付營運資金創造依據，並使其轉型為聚焦 Agent 的金融平台並從中獲利。

然而，構建這一新業務線取決於一個前提條件：AI Agent 必須超越簡單的支付執行工具，演變為能夠自行產生收入的資產持有主體，並賺取足夠的真實收入來償還借貸。

5. 這種增長目前仍未被證實

前面為 Coinbase 預測的 7 倍收入增長以及向 RBF 的業務擴張，都是建立在「Agent 支付走向普及」這一假設之上的樂觀情景。要在現實經濟中建立起這一體系，仍面臨著巨大的障礙。

首先，關於 AI Agent 的實際購買轉化率和支付可靠性，依然存在重大的疑問。Agent 在自主下單過程中仍會出現誤操作，因「幻覺（Hallucination）」而產生錯誤的支付；有時交易還會因為發卡機構的反欺詐系統（FDS）拒絕而被直接攔截。因此，目前的實際支付完成率仍然偏低。

此外，諸如 x402、AP2 和 MPP 等支付協議依然處於割裂狀態，未能統一為單一標準；同時，對於並非法律主體的 AI Agent 而言，明確的 KYC（身份驗證）和金融監管政策的缺失，也是市場進一步擴張的又一大阻礙。

因此，錢包提供商眼下的目標並不是短期的手續費收入。蘋果的 App Store 花了 15 年時間才建立起一個每年 100 億美元規模的手續費市場，而微信支付也花了 7 年時間才建立起龐大的小程序生態。Agent 錢包正在遵循類似的長期時間線，專注於構建生態系統，而非爭奪眼前的短期回報。

眼下這場競爭，爭的不是今天那點邊際收入。而是看誰能在五到十年後全面成型的智能體經濟中，率先掌握資金流向的數據控制權。

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