过去十年，支付行业最重要的变化大多发生在 “用户如何发起支付” 这一层。PC 电商时代，用户在网页结算页完成付款；移动互联网时代，用户在线下扫二维码、在线上点击 App 支付按钮；生活服务时代，支付进一步嵌入打车、外卖、酒旅、医疗和政务等高频场景。支付行业的核心命题看起来一直是如何让用户更快、更安全、更低成本地完成付款。
进入 AI Agent 时代后，问题开始改变。未来的商业交互可能不再是用户亲自打开 App、搜索商品、比较价格、点击付款，而是用户对一个 AI Agent 说：“帮我订一杯附近评分不错、30 元以内、半小时能送到的冰美式。” 随后，Agent 自动理解偏好，调用地图、外卖、优惠券、商户库存和支付接口，在授权范围内完成下单与付款。
此时，支付系统真正需要验证的已经不只是 “账户是否可用”“密码是否正确”“商户是否存在”，而是更难回答的一组问题：用户是否真的授权了这个 Agent？Agent 的行为是否符合用户原始意图？交易金额、商户、品类和时间是否落在授权边界内？如果 Agent 被提示词注入、恶意插件或伪造商户诱导，支付系统能否识别并拦截？
支付宝在 2026 年 5 月 26 日披露，支付宝 AI 支付已完成 3 亿笔 AI 智能体支付，并支持 95% 通用智能体框架。同一阶段，支付宝发布 AI 付、AI 收、Token Pay 和 AI 钱包，并围绕 ACT，即 Agentic Commerce Trust Protocol（智能体商业信任协议），构建面向智能体商业的开放技术协议框架。此外，公开资料显示，此后的产品推进进一步加快：6 月 16 日，AI 版支付宝 “阿宝” 正式推出并启动邀请测试；7 月 2 日，“阿宝” 完成新一轮产品迭代并正式开放公测，首批推出 72 项智能办事技能，覆盖居家打理、交通出行、优惠采购、政务证件、钱包账单和陪伴互动等场景。
单独看，3 亿笔是一个产品规模数据；但把 5 月的 AI 支付规模化披露、6 月的 AI 版支付宝邀请测试，以及 7 月的公开公测放在一起观察，变化已经不只发生在底层支付能力上，而开始进一步进入用户可以直接感知的产品界面和服务入口。几乎在同一时期，OpenAI 与 Stripe 推出 Agentic Commerce Protocol（智能体商业协议，简称 ACP）和 Instant Checkout（聊天内即时结账），Mastercard 推出 Mastercard Agent Pay（万事达智能体支付），Visa 推出 Trusted Agent Protocol（可信智能体协议，简称 TAP） 与 Intelligent Commerce Connect（智能商业连接方案），中国银联发布 APOP 智能体支付开放协议框架。
因此，本报告的核心判断是：Agentic Economy 不会让支付消失，反而会让支付的重要性上升。因为在 “人委托 Agent 做事” 的新范式下，支付系统不再只是最后一步扣款工具，而会成为确认身份、还原意图、表达授权、控制预算、分配责任和沉淀信任的中枢。
支付交互范式的三次迁移，图源：外捕研究（Web3Caff Research）研究员 Clare Yang 自制
作者：Clare Yang，外捕研究（Web3Caff Research）研究员
封面：Photo by Illia Kholin on Unsplash，Typography by 外捕研究（Web3Caff Research）
字数：全文共计 17100+ 字
说明：由于篇幅原因，本份研报分为上下两篇发表，上篇（包含章节：“核心结论：从支付宝样本看 AI 支付的基础设施化”、“从助手到执行者：智能体经济为什么会出现？”、“为什么支付是智能体经济的最后一块拼图？”、“ACT、A2A 与 A2M：底层协议到底在解决什么？”、“支付宝全栈 AI 原生支付体系：从扫码走向受托支付”、“授权模式演进：用户到底把什么交给 Agent？”）请点此访问，本篇为下篇（“场景落地：哪些应用最可能率先跑出来？”、“全球竞争格局：谁在争夺下一代支付默认选项？”、“监管与风控：AI 自主支付不能只靠 “用户同意””、“商业模式：AI 支付会怎样改变收入、成本和结算结构？”、“未来智能体支付会把行业带向哪里？”、“八个关键追问：AI 支付到底改变了什么？”、“参与方能力重构：谁更接近智能体支付的关键位置？”、“研究边界：哪些结论仍需更多数据验证？”、“写在最后：AI 支付的真正问题，是支付行业如何理解信任”），即完结篇
目录
- 核心结论：从支付宝样本看 AI 支付的基础设施化
- 从助手到执行者：智能体经济为什么会出现？
- 为什么支付是智能体经济的最后一块拼图？
- ACT、A2A 与 A2M：底层协议到底在解决什么？
- 支付宝全栈 AI 原生支付体系：从扫码走向受托支付
- 授权模式演进：用户到底把什么交给 Agent？
- 场景落地：哪些应用最可能率先跑出来？
- 全球竞争格局：谁在争夺下一代支付默认选项？
- 监管与风控：AI 自主支付不能只靠 “用户同意”
- 商业模式：AI 支付会怎样改变收入、成本和结算结构？
- 未来智能体支付会把行业带向哪里？
- 八个关键追问：AI 支付到底改变了什么？
- AI 支付会不会只是免密支付的升级版？
- 支付 App 的入口会不会被削弱？
- 商户关系会不会被 AI 平台重构？
- 支付平台应该做封闭生态，还是开放协议？
- 微支付会不会成为 AI 支付主战场？
- AI 支付会不会放大欺诈风险？
- 监管会如何影响 AI 支付的产品边界？
- 支付机构的核心壁垒到底是什么？
- 参与方能力重构：谁更接近智能体支付的关键位置？
- 研究边界：哪些结论仍需更多数据验证？
- 写在最后：AI 支付的真正问题，是支付行业如何理解信任
- 要点结构图
- 参考文献
场景落地：哪些应用最可能率先跑出来？
授权模式只有落到具体场景中，才会真正影响 AI 支付的采用速度。继续往下看，授权模式并不是独立存在的，它一定要落到具体场景里。咖啡、打车、AI 工具调用和企业采购，背后的支付频次、金额大小、风险水平和用户信任门槛都不一样，因此适合的授权方式也不同。
从目前公开资料和行业逻辑看，AI 支付可能不会从所有场景同时爆发，更可能先在四类场景中渗透：低金额高频消费、设备端交互、AI 工具计费和企业自动化采购。
第一类，是低金额、高频、强意图的生活服务场景。 咖啡、外卖、停车、打车等场景中，用户需求相对明确，金额通常可控，履约链路也比较成熟。用户说 “帮我买一杯 30 元以内的冰美式” 或 “帮我叫一辆去公司的车”，Agent 只需要在预算、位置、时间和商户范围内完成选择。只要订单透明、预算可控、退款机制清晰，这类场景更容易从逐笔确认过渡到规则化自动扣款。
第二类，是 AI 眼镜、智能耳机、智能座舱等设备端交互场景。 这些设备的共同特点是屏幕空间有限，用户不方便反复跳转到传统支付页。尤其在车机场景中，用户可能通过语音发起任务，例如 “帮我找最近的充电站，并支付停车费”。这类场景里，Agent 需要同时调用地图、车辆状态、充电桩、停车系统和支付接口。支付动作不一定发生在手机 App 内，而是嵌入设备和任务流中。
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