大家好，歡迎來到 Money in Motion。這是一檔關注「錢如何流動」的播客。我們討論的不是哪個概念最熱，而是錢在真實世界裡如何被重新移動、結算和信任。
這一期我們請來了 AIsa 的聯合創辦人兼 CEO Jordan，從近期市場傳出的 Stripe 洽購 OpenRouter 消息出發，討論 Stripe 收購的 Openrouter 的底層邏輯，Token 模型路由生意經、API 資源交易、Agent marketplace，以及 Stripe 在 AI 時代真正想佔據的位置。我們想請一位正站在這個交叉口上的一線從業者，和我們一起把它拆開。
Jordan 將他自己的公司 AIsa 定義為 “Alibaba for AI Agents”：它不是一個單純的支付項目，也不希望被壓縮進 Agentic Payment 的敘事。AIsa 更關注的是，當 Agent 從「能思考」走向「能行動」，它需要去哪裡購買數據、工具、模型、算力和其他 API 資源，以及這些資源如何被封裝成 Agent 可以直接調用的 skill。
本期嘉賓：Jordan（AIsa 聯合創辦人 & CEO）
主持人：Will & Yuki（Money in Motion 聯合創辦人）
文章觀點只代表嘉賓個人，不代表嘉賓所在單位及本媒體的觀點。
一、Stripe 到底買了什麼
這筆交易一出來，幾乎所有人都把它讀成「支付公司進軍 AI」。Jordan 的第一反應是先把角色定義清楚——因為一旦定義清楚，你會發現這筆錢買的東西，和大家以為的不太一樣。
1.1 先把角色定義清楚
主持人： 一家支付公司花 100 億美元買下自己的客戶，你怎麼看這筆交易？
Jordan： 這裡面有好幾個定義要先搞清楚。
第一，Stripe 到底是做什麼的。Stripe 做的是收單，面向商家側，主要是 checkout，當然它有一套非常完整的配套服務。
第二，OpenRouter 是什麼。在中文語境裡，大家直覺上的第一個詞肯定是「中轉站」——聚合、路由。但站在支付的視角看，OpenRouter 其實也是面向商家側的：四百多家模型廠商的模型調用，本身就是一種 service，是開發者和企業需要採購的資源。
那問題就來了：Stripe 已經是它的收單機構了，為什麼還要再花 100 億把它買下來？
首先，這個價格肯定不是按二級市場的標準估值體系算出來的。OpenRouter 披露出來的 ARR 也就 5000 萬美金，100 億對應將近 200 倍 PS，這是一個極高的估值。你 benchmark 一下 Manus——被收購時 ARR 剛過 1 億美金，對應的倍數也就十幾到二十倍。所以 200 倍 PS 這個數，不是用估值模型算出來的。
從我的視角看，它更像兩件事：一個是防禦性的，一個是戰略協同。
1.2 Token 的上帝視角
Jordan： 你把 OpenRouter 帶來的價值拆開看，它絕不僅僅是模型中轉。
它是很多大模型發布之前的盲測場，是各個維度排名的發布地。還有一層很少人看見——它現在是全球唯一一個能從上帝視角看到模型調用數據的地方。
我為了完成一個任務，調用了什麼模型？哪些模型的參數怎麼配置？fallback 是怎麼設的？哪些模型在哪些任務場景裡表現最好？這些數據你在別的任何地方都看不到。
再往上一層，從開發者視角看：哪些開發團隊在 OpenRouter 上的調用量最高、增長最快？這是很多投資機構要追著買的數據。
Stripe 現在是除了 Visa、Mastercard 之外，支付領域裡排在前面的超級獨角獸。如果它放棄這個機會，把這份視角拱手讓給別人，這對它是很大的戰略損失——以後要補回來的成本極高。
Meta 當年花 190 億收 WhatsApp，團隊也就十幾個人。今天回過頭看，那 190 億對 Meta 整個戰略佈局的價值，絕對不止當時那個價格。
我認為這更多是一個防禦性動作。
1.3 它跟 agentic payment 關係沒那麼大
主持人： 看前一輪會更清楚。5 月 26 日那輪 13 億估值，是 CapitalG 領投、輝達跟投。Google 的邏輯是：投到一個流量分發的窗口，就擁有了上帝視角；輝達的邏輯更直接：分發平台越發達，晶片賣得越好。這兩家都順理成章，但都跟 token 分發本身有關。
Stripe 不一樣。它在這條鏈上並不分發 token。它更早的位置是收錢——2022、2023 年開始做 AI 類產品的時候，絕大部分創業公司用的都是 Stripe，包括現在所有大模型的收款收單，基本也都在 Stripe 上。站位它早就佔住了。
所以真正的問題也許是：它的下一步，是不是要從「替 AI 公司收錢」，升級成「控制 AI 消耗」——用路由、計量、結算這一整套做基礎設施？如果 token 會變成一種機器自動消費的經濟單位，那掌握了 token 的路由和結算，就可能同時掌握 AI 時代的 Visa 和 Cloudflare。
Jordan： 要回答這個，得先定義一下 agentic payment。在我的理解裡，真正的 agentic payment 是 agent 可以自主發起支付——所謂的 A2A，其實還很早。
Stripe 在 agentic payment 上的佈局，唯一的動作就是 launch 了 MPP（Machine Payment Protocol）。但上面的量其實不大，沒有到那個階段。
所以第一，這筆交易跟 agentic payment 的關係其實沒那麼大。第二，它已經是 OpenRouter 的收單機構了。
在我看來，這更多是對商家側的動作。Stripe 的核心永遠是服務商家，而大模型的 token service 會是未來最大的一個商家品類。
你回過頭去看 Stripe 是怎麼起來的。它是典型的 to Developer 產品，跟著 YC 那批獨角獸一起長大，現在幾乎是所有 startup 的首選。
從這個視角看，它要的是入口，是 AI 經濟體裡商家側的收單。而在 AI 經濟體的商家側，目前為止 token 的消耗量肯定是最大的，其次才是數據、工具這些。它先把這一層抓住，這是核心動機。
1.4 從 1590 億到 1 兆
主持人： 那把它這兩年的動作連起來看——收了 Bridge、Privy、Metronome，現在也許在談 OpenRouter，同期還想去買 PayPal。從你的角度看，它到底想幹什麼？
Jordan： 我的看法也很侷限，從支付的視角看：它失去了真正去創建一張卡組織的機會。
Visa、Mastercard 這種卡組織，是全世界所有錢流動的最核心的底層 rail。Stripe 已經錯過了成為那樣一張網絡的窗口。
那你看它所有的動作，不都是圍繞這件事在做嗎？
先是 Tempo，它自己的公鏈。從商家側、面向開發者起家，然後擴展到穩定幣生態，而穩定幣生態裡它的核心——在我看來——還是希望繞過卡組織，把清結算這套東西放進自己的這套生態、這條公鏈裡。
Bridge 收的是合規牌照和合規通道，做 on-ramp、off-ramp。Privy 是數位貨幣的錢包側，是一個相對比較大體量的入口，也算用戶側的入口。最近收的 Metronome 做 billing，事實上已經是很多大 AI 公司——包括 OpenAI——最大的計費計價服務商，整套 pricing 內部怎麼設計都靠它。現在再把 OpenRouter 拿進來，Metronome 的服務量可以被放大很多倍。
PayPal 則是 Web2 裡的用戶側入口。我記得看過它的數據，四億多個 C 端錢包——這個 Stripe 是沒有的，它推的 Link 離 PayPal 的生態還差不少。有了自己的公鏈，拿到了穩定幣生態的入場券，再把 Web2 裡最大的錢包體系拿到手，它整個生態就很全了。
Stripe 現在 1590 億美元估值。**雖然它做不成 Visa 花了六十多年做出來的那張 payment rail，但把這些生態都湊齊之後，它去衝刺 5000 億到 1 兆，不是夢。**它對標的肯定是 Visa 和 Mastercard——這兩家現在各自六七千億。
至於它為什麼在 AI 上這麼積極——因為 AI 代表了最大的資金流向。今天商家側的收款，除了電商和 OTA，就是 AI。它抓住 AI 公司，而每一家 AI 公司都得給大模型廠商付錢。那我把 OpenRouter 先給你買下來，這個邏輯不難推測。
主持人： 它最近動作非常多，很大一部分應該也是給資本市場造勢——AI 這波這麼火，你不去蹭它還能蹭什麼。所以關注 agentic payment 的人要分清楚：它蹭 AI 的這個點，和 agentic payment 這個點，還是有區別的。
二、模型中轉站的生意經
如果這個位置的戰略價值這麼大，那 OpenRouter 為什麼在這個時點選擇賣身？主持人拋出的是一個創業者視角的問題：套殼做到極致，本身是不是就是護城河？Jordan 把這個詞換掉了，然後給出了一個不太樂觀的答案。
2.1 套殼到極致，是不是好生意
主持人： 我最近一直在想一件事：對 AI 時代的創業者來說，套殼到了極致，本身可能就是一個好生意。
Stripe 和 OpenRouter 本質上很像。Stripe 自己不擁有銀行網路，它把所有這些東西包裝成一個穩定的介面給大家用；OpenRouter 自己也不訓練模型，它提供的是所有底層能力和統一介面。一定程度上，Stripe 提供的是 payment 的 API，OpenRouter 提供的是 model 的 API。
現在大家都說 AI 創業者很難——你做任何一件事情，都怕一次大模型更新把你的項目幹掉。那是不是說，套殼套到基礎設施的級別，也許就是一條護城河？
Jordan： 「套殼」這個詞，我稍微改一下。
Stripe 基於卡組織和所有這些銀行通道，做了大量的加工，讓真正的開發者整合它的時候變得極為簡單。我把這個過程叫搭積木。尤其在海外、北美的創業生態，特別是 SaaS 生態裡，這是非常典型的搭積木過程。
但也不能簡單下個結論說，哪塊積木你都可以搭，哪個生態你都可以踩。
2.2 三件事要踩準
Jordan： 一個大的機會，永遠有幾個因素。
第一，市場要足夠大。token 肯定是一個足夠大的市場。
第二，timing 要足夠準。OpenRouter 剛起來那兩三年，沒有人覺得這個東西有什麼了不起——那時候也沒有這麼多大模型，也沒有中美模型、開源閉源生態的分化，根本看不到這樣的大機會，人家已經開始做了。
你要去問 Alex 當年是不是已經看到今天的格局了？我不覺得。我認為他更多是延續了他在 OpenSea 那個 NFT 交易平台上積累的很多認知——順手搭一個，沒準以後有機會。我不覺得他有那麼強的穿透力和 visionary insight 在裡面。他踩中了一個很好的 timing。你想，2023 年到現在，模型迭代了多少個版本？幾乎每一兩週就有一個新版本。他做這件事的時候，是一個完全不同的時代。結果他事實上成了模型路由、模型聚合的第一品牌。
第三，你處在什麼生態。OpenRouter 在北美能做起來，在中國生態能不能做起來？我不覺得。
2.3 中國長不出一個 OpenRouter
Jordan： 最近在提交上市的硅基流動，很多人拿它來做對比，但你會發現底層有很多不同。
從基礎設施看，海外在 GPU 級別基本是英偉達一統天下；但在國內，因為很多是開源模型，會有大量不同的晶片廠商。再往上，同樣是開源和閉源的分化，開源模型的部署成本相對更高。
底層的基礎設施就很不同，所以你很難說在中國能再長出一個 OpenRouter 這種體量的項目。
2.4 一門壁壘很低、毛利很薄的生意
Jordan： 說回搭積木本身——壁壘其實是很薄的。
這一點大家還沒怎麼聊到：OpenRouter 為什麼選擇在這個時間節點上開始尋求賣身？
有人開玩笑說，Alex 在 NFT 高點的時候精準轉身做 AI，現在又在 AI 快到高點的時候精準賣身。玩笑歸玩笑，但你確實能判斷得出來。
OpenRouter 這個生意模式，全球加起來至少有上千家在做。門檻低，壁壘低，毛利也低。
它的收入就兩部分。一部分是充值的手續費，大概 5% 左右——但這裡面 2.9% 左右要給到 Stripe，Stripe 再分給卡組織，自己留下的也就零點幾個百分點，沒什麼東西。另一部分是 BYOK，你自帶 key，超過一定量之後要付 5% 的費用，那也是一門很薄的生意。
編者註： BYOK（Bring Your Own Key）是指開發者用自己的模型廠商金鑰，費用直接付給模型廠商，錢並不經過 OpenRouter；OpenRouter 按「本來會花多少」收取名義費用。官方定價頁顯示，每月 2.5 萬美元掛牌價推理額度以內免費，超出部分收 5%，企業版免費額度為 20 萬美元。錢不過手卻按名義交易量收費，這在支付行業裡對應的是卡組織的評估費模式，而非收單模式。
即便它把成本 pass through 出去，收入也才 5000 萬美金——而它一天的 token 消耗量差不多是四到六萬億。這不算一門好生意。
再看格局：每個雲廠商都可以做自己的 OpenRouter。Amazon 有 Bedrock，Google 有 Vertex，Microsoft 有 AI Studio，前後夾擊。
所以在這個時間節點，趁著現在有人看中這塊資產，他精準地做出判斷，先賣掉了。
三、Token 模型是 AI 經濟裡的物流
如果模型中轉門檻這麼低，那這類平台真正的生意在哪裡？Jordan 給了一個電商的類比：模型不是貨，模型是物流。
3.1 Agent 不是帶著模型名字來的
主持人： 你們平台上除了模型，還有 skill、API 和其他 service。你覺得後面這類平台上真正的服務會是什麼？肯定不僅僅是大模型的 token。
Jordan： 這個問題問得特別好。
很多人一打開我們網站，看到有模型，自然就把我們理解成模型中轉、模型聚合。上一輪融資的時候也有投資人問：你跟 OpenRouter 有什麼區別？
我當時用了一個例子。Amazon 是全球最大的電商 marketplace，它有物流；京東有物流，阿里巴巴也有物流。但你會說 Amazon 是一家物流公司嗎？阿里是一家物流公司嗎？不是。完成貨物的轉移，是最底層的一個能力。
同樣，在 AI 經濟裡，模型正在被逐漸商品化，token 的價格大部分人判斷還會有十倍甚至更多倍的下降——它就是一個商品。
你可以把模型想像成電商經濟裡的物流：它是 AI 經濟裡的物流，最基礎的設施。
所以對 AIsa 而言，我們看重的絕不是再去做一個模型聚合的能力。
我們的出發點不一樣：AIsa 平台上服務的客戶，天生就是 agent——不是人，不是消費者，不是某個企業。我們 day one 就是面向 agent 來構建這套產品的。
那 agent 到一個平台上來，他要採購的是什麼？
他是帶著明確的意圖（intention）來的。他調用資源的第一反應，不是「我來調某個大模型」，而是「我為了完成網站流量分析，找到了 AIsa 這邊可以提供類似 SimilarWeb、Semrush 的直接 API 介面」。一個 MCP 就可以訪問平台上所有資源，按場景把 skill 都配好了。模型是最後 by default 的那一層：你要生成圖片，我們有圖片模型；要影片，有影片模型。
平台最早那一萬個 agent 用戶，很多來自 OpenClaw（小龍蝦）生態——他們來，是因為我們把 Twitter API 封裝成了一個 skill，OAuth 認證全部做完，變成按需調用。用戶直接口述給 agent：「幫我基於這個話題生成一篇推文。」agent 生成文章、配圖、甚至配影片，至於底層調用了哪個模型，那是默認完成的動作。
這就是 agent 在 AIsa 上採購服務的邏輯：帶著明確意圖來，通過 skill 調用底層 API，模型那一層默認完成。這是最大的區別。
3.2 城牆不會在某一天突然坍塌
主持人： 我自己做 SEO 相關的技能時遇到過一個具體問題。我當時是去閒魚上買 Semrush 的 API 帳號，然後用爬取的方式，效率非常低。作為一個個人，你根本買不到面向企業端的 API。
所以我很好奇：像 SimilarWeb、Semrush 這些玩家，這麼多年的盈利方式一直是面向企業收費。如果他們開始支援 agent 付款，這對自己原有的業務到底是補充，還是損害？至少在官方口徑上，他們並沒有直接開放給 agent 使用。你們是怎麼說服他們的？
Jordan： 首先，我們沒有去說服他們。
這些 SaaS 廠商轉型成數據廠商，是被市場教育之後的必然結果。城牆的坍塌，不會是某一天突然發生的，它有很多細小的動作。這些數據廠商、數字類資源提供商，已經意識到這個問題了。
如果你平常關注這個領域，應該經常看到一個觀點：未來互聯網上的用戶，agent 的數量一定會超過人類。
當 agent 成為真正的經濟主體——所謂給 agent 做錢包這些敘事，就是這麼來的。但只是給 agent 做個錢包，so what？把私鑰給它、把授權給它就完了，這太容易了。真正要解決的問題，是你剛才提到的那個：這些服務提供方願不願意。
這不就是左右手互搏嗎？他要動自己的既得利益。但我們會先假設他一定會動。因為如果城牆已經開始坍塌，你不做動作，就完全跟不上這個時代了。Semrush 不做，SimilarWeb 做了，已經開始面向 agent 提供服務了，你要不要跟上？這永遠是競爭的結果。
而且現在很多企業已經開始採納 AI workflow 了。你要 monitor 競品網站的流量，幹嘛要人盯著？肯定交給 agent。那 agent 去做這些動作的時候，是不是就要把 API 權限開放給它？非常順理成章。
3.3 SaaS 最值錢的部分是數據，不是 UI
Jordan： 你讓 agent 用瀏覽器去點一點點，不 work。這個市場已經給了答案——你看過去這一年 SaaS 公司跌成什麼樣了。
核心原因是，SaaS 是給人造的。SaaS 的核心也就兩層：底層是數據庫，上層是 UI。UI 給了你各種按鈕，你點點點，幫我生成 30 天的銷售報告。但對 agent 來講，我直接調你數據庫不就完了嗎？我不需要你 UI 那一層。
所以去偽存真——在 agent 時代，SaaS 公司最值錢的部分是你的數據，以及你嵌入到客戶工作流裡的 know-how。那你把這部分開放成接口給 agent 用不就完了？
所以在這個賽道的早期，能夠撬動這些 service provider 的資源，才是真正的競爭力，而不一定是你的產品做得多炫目。agent 到你這兒來，是因為你有他需要的資源。第一，他自己搞不定的資源；第二，成本或其他方面比自己做更優。邏輯大概就是這樣。
四、AI Agent 的阿里巴巴
貨架搭起來了，供給方也在陸續上架。接下來的問題是：這個 marketplace 最終會長成什麼？以及，當買家全部是 agent 的時候，誰來處理糾紛？
4.1 從 marketplace 到信用
主持人： 說一個比較長遠的願景——AIsa 最終想做成一件什麼類型的事情？
Jordan： 很簡單，開頭我說了：AI Agent 的阿里巴巴。用海外更容易理解的說法，就是 Amazon everything store for AI agents。
你要買的東西這邊都有；我們有支付閘道，有清算結算的體系；那接下來不就是「支付寶」這一塊嗎，我們也可以給 agent 提供。
因為一旦有了商品流——過去叫物流、商品流——就已經涉及到錢的流動；涉及到錢的流動，就會涉及到 credit、信用。那也是我們下一步。這就是為什麼會有螞蟻金服：你肯定會給 agent 做 lending，做 banking。
已經有人在做了。前兩天看到一家公司，創始人是 Circle 早期的聯合創始人，迭代了好幾次，現在做的就是一家給 agent 開的合規銀行——帳戶要做 KYC、KYB，有 FDIC 保險，商家和個人都能用。
所以你要問商業形態，我們就是要做這件事情。
4.2 Code is law：agent 世界的糾紛會簡單太多
主持人： 那把阿里巴巴這個類比再往深走一層。阿里巴巴提供的不只是商品，它同時提供了供給和需求、搜索、支付、信用履約，還有糾紛和平台治理。
未來 agent 來用「阿里巴巴」，買家是能自主決策的 agent，那賣家到底是誰？如果出了問題呢？我覺得今天需要「人」存在，很大程度上是因為需要有人來背鍋。到了 agent 之後，糾紛、售後，這樣的平台治理會遇到哪些問題？
Jordan： 我們已經有了。
從產品形態講，第一層是 marketplace，連接供需雙方：一邊是 agent，一邊是 agent 所需要的資源提供方——數據資源、工具資源，GPU、存儲、算力，這些都算它需要的原生資源。
至於所謂的 chargeback，傳統支付裡逃不開的這一部分，我們認為在 agent 的世界裡會比人類世界簡單太多。
你想，電商商家的小二每天要處理什麼問題？我不喜歡這個商品，我買了我後悔了；物流送過來有殘缺；我心情變了，我想要不同的顏色。
但對 agent 來講，它是一個代碼的世界。Code is law。
我在 markdown 文件裡清清楚楚描述了我的接口是什麼、latency 是什麼、quality 是什麼；你還可以先發起一筆小額調用，看一下參數；確認之後你接受了，這筆交易就完成了。agent 不會說「對不起，我今天心情不好，我想換一下」。No way。
在 agent 的 marketplace 裡，這種人為的 chargeback、這些碳基生命的情緒帶來的糾紛，會少太多。
當然肯定會衍生出新的東西：幻覺、作惡、惡意的 bot。這些要用新的機制和技術去解決。
我們在平台上引入了大量算法。除了給 agent 一個身份之外——這件事產業界有很多討論——更關鍵的是你怎麼判定它是一個 legitimate 的 agent。一個新 agent 上來，你完全無從判定它的意圖和來源，除非給每個 agent 都做一次「KYA」。但如果平台累積的數據足夠多，這個 agent 已經發起過多次調用，你完全可以追蹤它的行為。這是平台的價值。
所以我們很早期就開始引入算法學習這些行為，給它整體做 scoring——為後期的 credit、甚至 banking 做鋪墊。
五、Agentic Payment 真實的錢在哪裡
有了貨架，有了信用，錢到底怎麼流？這是全場最硬的一段——不是預測，是一線跑出來的判斷。而它給出的第一個數字，和市場期待的方向正好相反。
5.1 法幣依然佔 95% 到 99%
主持人： 之前 Visa 和另一家出的報告說，x402 上刷了很多筆，但剔除刷量之後其實只有一點點真實的量。
大家都叫 agentic payment，其實有非常多種方式：一種是鏈上穩定幣轉帳，一種是用卡——卡組織也在推，還有一種是錢包，用戶充值進去再消費。你覺得後面支付的路徑到底會怎麼走？
Jordan： 首先，法幣世界依然佔據 95% 到 99% 的體量。
按照 Money in Motion 的說法——money 的流動，這才是真正的 money 的流動。
同時我們也相信 x402、MPP，包括 Visa 推的 VIC、Mastercard 的 Agent Pay——我們是早期成員，非常 open、也非常積極地去支持這些未來 agentic payment 協議的成熟。
但從去年底 Base 的 facilitator 開始收費之後，鏈上按筆結算的真實量出現了明顯回落。
我們自己當時是真金白銀在做的——推用戶調 Twitter API、金融數據 API，一筆一筆放上鏈。V2 推出來的時候我們也做了 batch settlement，那幾千萬筆是真實的交易。
但我們發現，我們現在服務的這些 agent，是純 Web2 的 AI 公司、AI startup 的團隊，他們對於是否要通過鏈上結算，沒有那麼強的訴求。
我依然相信那個宏大的 vision——未來 agent 自帶錢包，通過 402 協議按筆結算。這個 vision 我信。只不過在實現路徑當中，現在這個階段，它不一定是最符合商業規則的。我們沒有說一定要把每筆交易都上鏈。
但我們也看得到，穩定幣的採納增速，肯定比法幣世界快很多。所以我們非常支持各種生態。比如 Circle——作為最大的合規穩定幣運營商之一，它 launch nano payment 的時候，我們是它的 technical partner 和 key launch partner，完整支持了整個上線過程。現在你去看 Circle 上那個 agent digital marketplace，上面的資源絕大部分是 AIsa 提供的。
我們不能坐在那裡等——在 x402 生態之外，真實的量完全可以做起來。
主持人： 現在市場噪音非常多，你把行業一線的東西講出來了。目前很多 agent wallet 的場景，看起來還沒有跑出真需求。
Jordan： 還是去搞點有真實價值的事情。在 AI 這麼大的紅利前提下，先專注在真實價值的創造上，會比較好。
5.2 穩定幣的機會，在沒有信用卡的人手裡
主持人： 從你的視角看，AI 和 crypto 在未來會相遇嗎？會以什麼方式相遇？還是說，可能根本不會相遇？
補充一個背景：前兩天 Circle 的 Jeremy 發了一篇文章講 agentic economy。他說，現在買 token 是為了產出工作；那如果後面直接買 skill、或者直接買專屬的 agent 來產出工作，是不是會出現一個新的勞動力市場？而 skill 和專屬 agent 天然是全球化的，全球化在鏈上會更契合一點。
Jordan： Jeremy 站在他的立場做這樣的判斷，完全沒毛病。
我自己也認為穩定幣是非常偉大的創造——我之前做過一個錢包，初心就是以穩定幣做 B 端跨境支付，跟炒幣沒有任何關係。而 AI 這件事同樣不可逆，未來每個人、每個企業都會有自己的 agent。
在這個前提下你會發現：你們在香港，我在新加坡、在矽谷，我們會理所當然地覺得 AI 已經在日常生活裡起了相當一部分作用。但還有大量新興市場、欠發達市場裡的人和企業，他們根本用不起 Opus 這個級別的模型。
這就出現了一個問題。你看，為什麼中國最頂尖的 AI 大模型廠商會成為我們的投資方？因為他們也看到了這個大機會。大量中國大模型出海、中國 token 出海，這是既定事實。發展中國家的企業和個人不太會去用矽谷那幾個大模型廠商——我一個街邊小店要用 agent 來經營，我幹嘛要用 Opus？最適合他的肯定還是中國的大模型。
那這些機構、這些個人、這些中小企業，用什麼支付方式來採購 AI 服務？**他們絕大部分是沒有信用卡的。**你要把 AI 服務觸達到他們，就需要一套支付體系。我們看過來，最優的可能就是穩定幣。
答案是顯而易見的。
所以在我看來，AI 和 crypto——尤其我特指 stablecoins——的結合，最大的機會目前看是在新興市場的個人和中小企業，通過穩定幣 access 到他們需要的 AI service。能完成這一步已經很了不起了。
5.3 但 AI 的普及度還很低
主持人： 現在 AI 的普及度本身還不高，真正會為模型付費的人群，在全世界範圍內可能也不超過 10%。
Jordan： 對，你看 OpenAI 號稱九億週活，絕大部分也就是開個免費的，跟它問個問題。你要真正讓它融入你的生活、幫你經營一個中小企業，基本不可能——用不起。
主持人： 個人這一側確實在變化，至少在國內，不論小朋友還是老人都已經開始用豆包了。但企業端的 agent 落地，還是非常早期。
Jordan： 我們也看到大量幫企業做 AI 落地的 FDE 類機構出現了，說明大家確實看到了這個機會。再過 12 個月來看，又是一番不同的景象.
主持人： 謝謝 Jordan。這一期我們從一筆還沒被官方確認的交易開始，但落點沒有停在交易上。Jordan 的判斷是：Stripe 買的不是 agentic payment，是 AI 經濟體商家側的入口——目前全球唯一能看見模型如何被調用的那個位置。而它所有動作背後是同一件事：把那張網絡之外的每一層，都拿到自己手裡。
但這期最後停在了另一個地方。當一個入口值 100 億美元的時候，世界上大部分人和企業，手裡還沒有一張能用來買 AI 的信用卡。
EP.03 裡郟航老師說，下一張全球支付網絡需要新的用戶價值、新的利益分配和新的治理機制；上一期 Rufei 問，agent 自己需要賺錢嗎，賺了這個錢幹嘛。這一期 Jordan 的答案是：agent 需要的不是一個錢包，而是一個能買到東西的地方，以及一套判斷它值不值得被信任的機制。而這套東西真正的考場，可能不在矽谷。
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整理版本｜Money in Motion EP.05 對話 Jordan：Stripe 為什麼花 100 億買 OpenRouter，和 Agentic Payment 的一線反饋。本文為口語轉書面稿整理，按對話原貌呈現，部分內容有編輯與合併。文章觀點只代表嘉賓個人，不代表嘉賓所在單位及本媒體的觀點。
對 Money in Motion 來說，我們關心的始終不是某一個熱點，而是金融系統正在被怎麼重寫——錢從哪裡來、經過什麼樣的軌道流向誰，又被什麼樣的新技術和規則改變。如果你也關心支付、穩定幣、AI Agent 和下一代金融基礎設施，歡迎在小宇宙、YouTube 和 Substack 關注 Money in Motion，我們下期繼續聊，錢會如何流動。
