代理商务的支付基础设施、AI计费模式与token盗窃风险——Stripe数据与AI负责人Emily Sands访谈要点梳理（The MAD Podcast with Matt Turck，2026-07-14）
——据The MAD Podcast with Matt Turck节目《The "Token Heist" Wiping Out AI Startups | Emily Sands (Stripe)》（2026-07-14）整理
摘要：本文对The MAD Podcast with Matt Turck节目主持人Matt Turck专访Stripe数据与AI负责人Emily Sands的主要观点进行了梳理汇总。梳理了代理商务（agentic commerce）的发展阶段与自主性分级，介绍了Stripe为代理商务建立的协议、支付原语与风控安排，以及推理边际成本对AI应用计费模式的重塑，最后阐述了token盗窃风险、部署瓶颈的转移与新企业形成的变化。据其介绍，AI公司的注册中超过六分之一属于多账户滥用，Stripe文档的代理流量约占全部文档流量的40%，2026年批次的Atlas初创企业在相同月份数上的收入正朝上一批次的5倍发展。
关键词：代理商务；定价与变现；按量计费；单位经济；代理安全；Stripe；Emily Sands
一、代理商务的发展阶段
Sands认为，过去十二个月代理商务已从假设走向实际部署，消费者侧的自主程度仍处于初级阶段。
（一）从假设走向部署
Sands具有经济学背景，此次为其一年内第二次参加该节目。据其介绍，流经Stripe的支付规模约占全球GDP的2%。她表示，一年前谈及代理作为买方“是以相当假设性的方式在谈”，标杆体验尚未定义，基本依靠第一性原理推理；一年之后，已经有实际部署的基础设施、有真实公司建在上面、有真实模式可供借鉴。
（二）自主性分级
她认为代理商务存在一条自主性光谱，类似自动驾驶的分级。一端是机器支付协议所处的位置，代理自主发现服务、自行决定购买并完全自行处理交易，没有人在环；另一端是用户在AI界面中询问“适合平足跑者的跑鞋”，AI给出答案并越来越多地附带购买按钮。她判断消费者侧目前大体处在L2，即委托部分选择或重度依赖AI寻找商品，“我们还没有进入用一个大语言模型一次性搞定暑期度假预订的世界”。
（三）已落地的合作
据其介绍，Stripe已落地的合作主要包括三类：一是与谷歌（Google）合作，让商户在AI mode与Gemini应用中直接销售；二是与微软和OpenAI合作，在Copilot与ChatGPT中实现同类功能；三是在Meta一侧，Stripe驱动的是广告内部的结账，她认为“也许广告本身也在变成代理式购买”。
二、代理商务的支付原语与风控安排
Stripe围绕目录暴露、支付授权与风险识别搭建了一套平台无关的基础设施，但责任分配规则仍有待明确。
（一）代理商务协议
代理商务协议由Stripe与OpenAI共建，解决企业如何把目录、库存与价格暴露给代理的问题。其设计目标主要有两点：一是区分确定性与非确定性，Sands表示“库存是那种你希望被确定性地知道的东西”，体验要演进到有一个正确的库存集合及其上正确的确定性元数据，大语言模型才能在这层确定性之上处理非确定性的任务；二是避免重复接入，企业把目录暴露一次，即可选择性接入所有支持该协议的代理，因为企业不愿只押注于一个代理界面。
（二）共享支付令牌
共享支付令牌是约六个月前专为代理商务建立的新支付原语。一是令牌中编码了代理被允许的行为，包括可收费的商户、金额上限、币种与有效期；二是代理在结账时出示令牌，始终看不到底层凭证，覆盖范围不限于银行卡，也包括先买后付等选项；三是协议与令牌均与平台无关、与支付处理商无关，令牌可以转交给任何其他支付服务商。
它替代的前代方案是一次性虚拟卡，源于平台与市场场景中司机代付的做法。据其介绍，代理商务较早形成有意义实盘交易量的场景是Perplexity的购物功能，但一次性虚拟卡按定义只能使用一次，通常限定单一提供商与固定金额。
（三）Link代理钱包
Link是Stripe的消费者钱包，据其介绍拥有3亿用户，Lovable有58%的交易量经由Link完成，目前正被改造为代理钱包，灵活度显著提高：一是可以设定跨一组提供商的预算；二是可以逐笔授权，也可以仅在超过某一金额时要求授权；三是可以限制商户类别，限定只能从某家商户或某个国家购买。她对时点留有余地，认为还需数月消费者才会真正同意代理在特定范围之外使用钱包，基础设施先行就位，待消费者准备好时技术已经在线。
（四）记录商户与风险信息传递
Sands提出了两条设计原则。一是企业必须继续作为记录商户，Stripe的工作是让代理式交易的行为方式与人类交易保持一致，她同时指出，这并不意味着代理需要受到与人类相同的约束。二是护栏与控制要可编程、细粒度，收紧或放开都无须更换钱包、支付轨道或目录暴露方式，关于底层买家以及代表该买家行动的代理的风险信息要完整传递给企业。
基于此，反欺诈产品Radar的覆盖范围由交易欺诈扩展至各类欺诈与滥用，每一张共享支付令牌均附带Radar分数，同时回答两个问题：这是否为合法的买家，以及该代理是否以合法方式代表这一买家行动。
（五）责任分配问题
主持人认为这套安排终究要面对法律裁决，即若出现严重差错、尤其是大额商务交易，过错归属如何认定、是否会追溯至底层模型提供商。Sands未给出具体的责任分配规则，她将问题延伸至信任层面，认为信任需要依靠交易的重复次数逐步建立。
三、AI应用计费模式的演变
Sands认为，推理成本使SaaS零边际成本的前提不再成立，混合计费正成为AI公司的通行做法，代理买家的出现进一步推动计费向实时化发展。
（一）边际成本前提的变化
Sands将过去十余年的SaaS变现经济学形容为“相当漂亮而且简单”：产品建一次，多来一个客户几乎不增加成本，边际成本近乎为零，这是高毛利与固定费订阅、按席位许可行之有效的原因。她表示，如今每一个提示词、每一次API调用、每一个任务都有真实的边际成本，推理需要付出代价，客户如何使用产品直接决定企业盈利还是亏损。
（二）混合计费成为通行做法
她以Lovable与ElevenLabs为例，两者路径一致：一是起步阶段采用简单订阅，原因在于处于早期、希望尽快变现，且订阅模式为非技术背景的消费者所熟悉；二是随成本上升转向混合计费，每月25美元或100美元档位对应一定的credits，超出阈值后按用量精确计费。据其观察，仍在扩张的AI公司中，纯粹依靠订阅或按席位收费的已经很少。
（三）代理买家与流式支付
代理成为买家后，计费还需进一步调整。Sands指出，即便已实行用量计费，若月末才收费，到月末时一个代理可能已消耗掉极大的用量。对应的产品组合是由Metronome做实时计量、由Tempo以稳定币做即时结算，在token被消耗的同时完成收款，Stripe称之为流式支付。她将企业当下的处境描述为两难：关闭自助通路较为安全但增长缓慢，向代理开放则面临滥用与资金损失风险。
四、token盗窃与第一方滥用
Sands认为，在边际成本不为零的条件下，token盗窃已成为AI应用面临的存亡级风险，多数欺诈属于第一方滥用。
（一）风险机制与主要模式
其机制在于欺诈者无须盗取资金或凭证，可以直接盗取token；由于边际成本已不为零，只要欺诈率足够高，产品的经济模型就会很快崩溃，她将这一风险称为存亡级。据其介绍，主要有三种模式：一是多账户滥用，规模之大令她本人查看数据时也感到震惊，AI公司的注册中超过六分之一属于此类；二是免费试用滥用，Stripe平台上过去六个月翻了一倍多，其中大部分增量来自AI企业；三是用量计费下的欠款跑单，即堆积起数千美元成本，月末被开票后始终不付款。
被盗token的去向包括折价转售、批量生成音乐以获取版税，以及通过氛围编码直接搭建一个网站，后端把从被盗服务获得的结果原样输出，当作自有产品以更低价格出售。
（二）Radar的应对
Sands判断，行业整体尚未充分认识到，当前多数欺诈属于传统上被称为第一方滥用的类型，包括转售滥用、账户共享、多账户与免费试用滥用等。Radar的对策是把干预点前移至登录、免费试用开始与用量积累三个时点，分别给出可拦截的分数。据其介绍，六到九个月前还有AI公司表示要靠取消免费试用或只做企业客户来解决问题，如今这类说法已经少见。
五、部署瓶颈的转移与新企业形成
Sands以Stripe的数据观察到开发瓶颈由编码转向部署、新企业形成明显加速，同时认为代理之间的交易仍处于早期。
（一）从氛围编码到氛围部署
据其介绍，Stripe文档的代理流量一年增长超过10倍，目前约占全部文档流量的40%；命令行工具的API资源请求中有70%来自代理。她认为瓶颈已经发生转移，过去难点在编码，现在应用二十分钟即可编写完成，部署上线成为更紧的约束，她称之为氛围部署。移除部署摩擦可以直接扩大互联网经济，因为能造出来却无法部署的产品无法实现销售。
（二）新企业形成加速
从Stripe的数据看，一是新企业推出的速度自一年前以来翻了一倍；二是2026年批次的Atlas初创企业在相同月份数上的收入正朝上一批次的5倍发展；三是新企业注册在荷兰增长约40%、芬兰增长70%、法国增长80%。她强调，增量增长完全来自美国人口普查局口径下的非雇主企业，即独立经营者。企业成长路径也有所变化，过去是先做大再全球化，现在是上线当天即覆盖数十个国家，借助全球化实现规模扩张。
（三）生产率与代理间交易
Sands对生产率的判断较为审慎，她认为在全球数据中已看到部分来自AI的生产率提升，但目前主要还不来自消费，因为消费端的数字仍然很小，当前主要体现为大量AI资本开支注入经济。她在未来十二个月希望看到的是“代理作为一家微型公司”，能够自主购买、销售、配置基础设施并端到端完成整件事；与此同时，她明确表示今天代理对代理的交易并不多，这一领域仍有待发展。
总的看，Sands认为代理商务的支付基础设施已先于需求就位，共享支付令牌、代理钱包与流式支付等原语已部署，消费者侧的自主程度和代理之间的交易仍处于早期；与此同时，推理边际成本改变了SaaS的变现经济学，混合计费与实时收款成为AI应用的通行做法，token盗窃等第一方滥用则构成AI应用经济模型面临的主要风险之一。