原标题：上证聚焦|智能体支付“卡位战”
2026中国国际金融展展示的支付宝全栈AI支付体系
支持智能体支付的耳机及其介绍
◎记者 温婷 魏倩
6月16日，蚂蚁集团宣布推出AI版支付宝，名为“阿宝”。
6月17日，微信支付给智能体（Agent）开了张“AI专属卡”，支持其在智能体WorkBuddy上一句话完成交易。
上述两则消息在互联网行业引发广泛关注——这是继扫码、刷脸、碰一碰普及之后，国内支付巨头的新一轮正面竞速，也是全球支付机构在AI支付赛道提前卡位的缩影。从产品、协议规则到生态建设，包括Visa、万事达卡等在内的全球巨头布局正在层层推进。
往长远看，这是一场事关金融基础设施的深远变革，被业界视作“第三次支付业革命”，商业价值也不容小觑。
但一系列问题随之而来：智能体越权、误解、诱导和失控，是否会导致衍生性风险？如果处置不当，可能对金融市场造成冲击，对此应如何防范？
如今，无论是“阿宝”还是“AI专属卡”，支付环节都需用户授权并确认付款，远非真正的AI支付（Agent to Agent，即“A2A支付”）。“但这是未来的趋势，每一家公司都不想在这一轮用户迁移中掉队。”一家头部支付机构相关业务负责人对上海证券报记者说。
入口正面对决
“凌晨1点想和朋友看世界杯，看看陆家嘴有没有烧烤团购，并帮我下单。”
6月17日，微信支付给智能体开了一张“AI专属卡”，支持用户在智能体WorkBuddy上动动嘴完成上述指令。
就在6月16日前，部分受邀测试用户只需在支付宝“往右一滑”，就能进入一个对话框，同样只用一句话，“阿宝”就能搞定搜索、挂号、买单等上万种服务。
中国支付巨头几乎同步加速押注智能体，让它能够办事、完成支付，绝非孤立的商业试水。就在6月初，全球支付巨头万事达卡宣布推出机器智能体支付（AP4M）服务。2025年，Visa、PayPal等支付巨头也下场布局相关智能体。
通过AI支付，用户只需要与智能体对话，就能完成比价、下单、身份核验与支付。也就是说，智能体能理解用户意图、选择商家等，直至交易完成。
“如果你体验过AI打车，你就知道有多方便。”蚂蚁集团数字支付事业群联席总裁李佳佳对记者表示。
AI支付发展起势，缘于智能体能力跃迁、应用场景爆发这两股力量的叠加。
“从2025年4月开始，大量开发者要求接入支付能力。”支付宝相关负责人回忆道。彼时，各方意识到，若没有支付完成闭环，智能体始终是一个“只能建议，不敢行动”的顾问。
与此同时，智能体应用场景快速扩张——从电商代买、出行订票到车载服务，智能体正渗透进各类生活场景和智能终端，倒逼支付嵌入其中，而非停留在App内，每个智能体都可能成为交易入口。
“用户正在向智能体迁移，我们必须跟上。”中国银联技术部副总经理李洁表示。
南开大学金融学教授田利辉说，智能体可在授权边界内自主完成比价与购买，交易从“浏览式”转向“意图直达”。代理支付市场需要一套全新经济生态的“底层规则与协议体系”。
近期，AI支付正以超预期的速度在智能手机、耳机、眼镜、汽车等终端落地。例如微信车载AI支付，车主在开车途中动动嘴就能完成点单、付款。
5月底，支付宝宣布支付笔数突破3亿，李佳佳预测，“未来2个月可能会涨10亿，我们相信很快会来临，也希望加快这个速度。”
卡位协议与生态
久经支付商战的巨头们，正在加速竞逐AI支付赛道。他们认为，这是一场事关基础设施通用性和生态话语权的“卡位战”。
构建智能支付底层协议规则，是巨头们率先发力的领域。
在海外，Visa与Cloudflare联合推出可信代理协议（Visa TAP），以期在AI代理与商家之间建立一套可验证的数字化信任机制；谷歌发布智能体支付协议（AP2），力求在解决由智能体而非人工发起交易时的授权、身份验证和责任归属问题。
在国内，中国银联推出APOP（智能体支付开放协议框架）；支付宝推出智能体商业信任开放协议框架（ACT协议）。
“选择以协议为突破口，是因为支付本质上是关于规则与信任的博弈。”田利辉告诉记者，当支付主体从人延伸到智能体，机器没有身份证、信用分，传统体系无法与之对话，“这意味着，在多方参与者中，谁能率先将自身规则固化为普遍语法，谁就握住了下一代支付生态的钥匙”。
卡位生态圈建设，正是这场竞逐的另外一个战场。巨头们深知，仅有各自的技术标准和协议，难以真正掌握话语权，还要引导生态伙伴入局。
田利辉说，这与智能体支付跨平台的特点有关。没有协议标准，跨平台交互就无法在安全合规框架下规模化，二者互为因果，构成产业竞争的底层逻辑。
李洁认为，智能体支付将升级现有的交互范式，可能会重塑现有支付生态。但这不会是一个封闭生态，谁能率先引领生态建设方向，谁就能更好地抢占新生态带来的市场地位。
例如：谷歌已将其核心协议AP2捐赠给FIDO联盟，以推动其成为行业标准；中国银联的APOP框架，专为智能体支付生态设计，最大的特色正是开放互联，实现了跨机构、跨主体、跨支付工具的系统级协同，让产业各方无缝、安全地参与到智能体支付的流程中。
在受访人士看来，智能体支付出现后，执行的载体会从人变成Agent，支付行业竞争也会从通道效率前移到入口能力，此时比拼的不再是谁的付款按钮更快，而是谁率先建立了一套让AI在授权范围内付款、在交易证据中留痕、在责任规则下运行的支付秩序。
“哪个标准能占领市场，合作方能接受，我们就用哪个标准。现在智能体支付还没有上位标准。”前述头部支付机构相关业务负责人表示。
协议标准相关竞争的背后，是商业利益的博弈。这场“卡位战”，事关一个庞大的支付市场。
以中国来看，央行数据显示，2025年，移动支付业务笔数为2314.64亿笔，金额达571.97万亿元。支付宝、微信支付、银联云闪付等，是国内移动支付市场中的头部机构。
近年来，智能体支付正被行业寄予厚望。蚂蚁集团AI支付总经理朱林曾在2025年预测，未来5年内更智能的AI支付市场规模可达万亿级。市场研究机构Juniper Research预计，2026年全球Agentic Commerce（自主代理商业）总交易额为80亿美元，2031年将达到3.5万亿美元。
远非真正的AI支付
无论是关于入口的争锋，还是标准之战，眼下的“让AI帮我点奶茶”“让AI帮我打车”等，在支付业人士看来，都不是真正的AI支付。
在智能体时代，根据交互主体的不同，AI支付可分为智能体与人、智能体与智能体等。
博通分析金融行业分析师王蓬博说，目前，绝大部分AI支付本质上仍是传统支付。“AI在这里扮演的只是‘超级接口’的角色，用更丝滑的对话方式替代了人类在App/网页上的点击操作，但底层的支付逻辑依然是旧的模式。”
前述头部支付机构相关业务负责人也表示，这是AI支付最早期阶段（智能体与人），这个阶段与传统支付没什么太大差别，当用户进入支付环节以后，跟传统的支付完全一样，没有做任何改变。
这也就是说，智能体只是辅助用户，帮助完成信息的收集筛选，最终决策者还是用户。
记者在体验时也发现，无论是微信支付的车载AI支付、千问眼镜点外卖，还是某款未上市智能耳机的AI话费充值，均须进行二次确认。
目前，支付宝的AI支付模式针对用户、不同的场景有各种授权模式，如果用户不放心或者超出设定规则，整个过程会让用户确认。在额度授权模式下，除了设定规则，用户可以给Agent一笔钱，比如1000元，在这个额度范围内智能体都可以使用。
微信支付也把部分消费权限放在一张独立可控的“AI专属卡”中，与原有的账户体系完全隔离。A2A调用支付能力时，AI专属卡在用户设定的范围内、经用户许可后完成购买与消费。
这与真正的智能体与智能体支付模式，自然有不小的距离。不过，业界的心态是，在技术驱动下，“先把第一阶段做起来，边试边跑”。
李佳佳也谈到，AI支付需要大量资金投入和强大的风险数据积累，不是想做就能做。“想做就做，消费者也不敢用。”李佳佳说，“我们考虑的不是商业，不是收入，也不是竞争，而是如何让速度加快。”
AI会不会乱付
前述“消费者敢不敢用的问题”，其背后是可信、可控、可溯源等挑战：一是如何保证智能体支付行为的真实性，会不会越权？二是智能体是否准确理解用户需求，会不会误解？三是如果出现了退换货或支付纠纷，如何判断支付服务商、商户、智能体开发者、客户之间的责任归属？
归结起来就是，至少得让AI不要乱付。
中国社会科学院国家金融与发展实验室副主任杨涛表示，智能体支付的潜在风险，首当其冲的就是身份认证与授权难题：当对手方从个人（企业）变成AI，关注重点变成了KYA（了解你的智能体）。如何把智能体的行动唯一、不可撤销地反映到个人或企业主体，存在身份映射困境。
前述头部支付机构相关业务负责人解释称，智能体会有一些幻觉，可能导致智能体在没有明确获知用户指令的前提下，去触发一些异常交易，“在这种情况下，传统的风控手段可能会失效”。
在业内人士来看，智能体与支付深度耦合后，除了钓鱼攻击、数据泄露、账户盗用等传统风险外，还要高度关注衍生性风险。
“如果处置不当，可能对整个金融市场造成冲击。”李洁表示。
前述头部支付机构相关业务负责人表示，智能体加入到金融网络以后，会衍生出一些比较隐蔽、具备系统冲击力的复合性风险。比如，一些主流大模型，它的算法可能是同质化的，智能体也是同质的，假如算法出了问题，它可能就会对整个金融市场、支付市场造成系统性冲击。
对此，杨涛建议：基于金融支付的特殊性，在经过充分市场探索之后，打造国家层面的通用智能体支付协议并筑牢“信任底座”；在监管与制度层面，明确在数字支付活动中适用KYA的底线原则；为跨境支付领域的智能体应用做好准备，加强跨境监管动态协同并争取主导国际标准制定。
眼下，行业各方的共识是，AI支付正处在技术突破、市场验证与制度建设的共振期，谁能在风险可控、标准兼容、监管适配的前提下率先跑通，谁就可能主导下一个10年的支付格局。
展望未来，朱林也不确定智能体支付的标志性产品是什么，因为还有很多场景和变化没有办法预判。“回到当前阶段，我们认为需要什么，我们就提供什么。”
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责任编辑：曹睿潼
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