对话a16z Crypto：AI替您購物的時代，會變成什麼樣？

原視訊標題：廣告的結局？AI 代理即將改變我們的購買方式
原視訊來源：a16z 加密
原文編譯：深潮 TechFlow

編輯導語

本期播客集合了 a16z Crypto 首席技術官 Eddy Lazzarin、投資合夥人 Noah Levine，以及從 a16z 出來創業做 Agent Cash 的 Sam Ragsdale，三人從性 AI 代理的技術現狀、支付基礎設施，到信用卡體系的存亡展開了一場高密度討論。

核心判斷是，穩定幣的即時結算、零邊際費用特性天然適配代理經濟中 1-2 美分級別的微交易，信用卡的交易費用體系（2-3% 邊際費 +30 美分固定費）在這個世界裡不堪一擊。

Agent Commerce 正在拆解互聯網 20 年以來的廣告商業模式，Eddy Lazzarin 甚至直言：「廣告經濟契約已死，10 年內將徹底消亡」。

精華語錄

AI 代理的本質

·「LLM 是聊天機器人，Agent 是能替你操作電腦的聊天機器人。人類能用電腦做的事，代理也能做。」

·「從去年 11 月左右開始，AI 模型變聰明了。它們能在足夠長的時間跨度內完成複雜任務，而且會使用工具。我們開始叫它們「代理」，因為它們不只是寫程式碼，而是幫你完成整個任務。」

·「我們內部稱這叫「即時自然語言編程」。用戶用自然語言描述需求，代理在後台寫一個可能上千行的 JavaScript 程式來執行，只需要花 20 美分 token 生成、10 美分 API 呼叫，然後程式用完就丟。四年前這需要一個昂貴的軟體工程師花一週時間來完成。」

無前端商戶與商業重構

·「無前端商戶（Headless Merchant）長什麼樣？它面向 AI 服務而不是面向人。沒有網站前端，只有 API 端點和足夠好的文檔，讓模型能讀懂、理解、呼叫。」

·「資料行業的領頭羊收費是最低價的 100 倍，用的是同一個下游資料源。他們的核心產品其實是企業銷售團隊，不是資料本身。在代理做決策的世界裡，代理不會被漂亮的銷售團隊忽悠。它會嘗試所有資料源，找到最好用、價格最優的那個，然後記住它。」

·「你興奮地讓代理跑了一整夜。早上 9 點起來一看，它從凌晨 2:30 就被卡住了，因為下一步需要你去跟企業銷售團隊打電話。」

廣告模式的終結

·「互聯網自 2000 年以來的經濟契約是靠分心賺錢。代理不會分心。如果它訪問你的網站找食譜，它不會看到旁邊的鞋子廣告。舊模式 10 年內必會死。」

·「2016 年互聯網廣告總額是 600 億美元，當時所有人覺得已經到頂了。Google 今天光廣告一年賺 3000 億。但 GPT-4 出來後，科技新聞網站的流量下降了大約 80%，Stack Overflow 也一樣。這些是早期採用者，他們已經決定用代理來做信息獲取和程式碼執行。後面的人會跟上，因為體驗確實更好。」

穩定幣 vs 信用卡

·「Agent Cash 上的平均交易額是 1-2 美分。信用卡固定手續費是 30 美分。交易費率在這個場景下完全荒謬。2026 年了，忠誠度應該歸商戶，而不是歸你付款用的那張卡。」

·「信用卡確實比互聯網出現得早，而且成功地活過了從非互聯網到互聯網的轉型期。雖然被折騰得夠嗆，但它確實活下來了。所以結論還沒定。」

·「如果有信用卡公司的人在聽，你們有貨幣傳輸牌照，你們完全可以替客戶即時鑄造穩定幣，讓他們用穩定幣支付。我強烈建議你們考慮這件事。」

消費者體驗的未來

·「如果代理在替你購物，你給它裝個信用卡優化技能（skill），現在你能精確看到每張卡的 ROI。當你對信用卡零忠誠度時，所有心理操控的鎖定效應就都沒了。」

·「總有一天你會意識到，你其實從來不喜歡購物。」

開放代理商務棧的架構

主持人：大家好，今天和我一起的是 a16z Crypto 的首席技术官 Eddy Lazzarin、投资合伙人Noah Levine，以及前 a16z Crypto 同事、现在创办了 Merit Systems 的 Sam Ragsdale，他正在进行 Agent Cash 项目，我们待会会深入聊。

在此之前，我想先铺设一下背景。AI 代理领域现在发生的事情太多了，除非你 24 小时盯着，否则根本跟不上。所以，现在世界是什么状况？Sam，你在一线建设，你先来说一下？

Sam Ragsdale：我喜歡用一個分類法開場，這個框架是從 Erik Reppel 那裡借來的，他是 Coinbase x402 協議的聯合創建者。

這個分類把代理商務分成兩類。第一類是對話式商務（Conversational Commerce），就是在 ChatGPT 裡結帳。你對 ChatGPT 說：「我是住在紐約 West Village 的男性，要去 Equinox 健身，想買雙鞋融入我的社交圈。」它會很有同理心地推薦一雙 Nike，然後你買下。

第二類是把錢委託給代理，讓它替你花錢去完成任務。

對話式商務肯定會發生。ChatGPT、Gemini、Claude，以及後面出來的所有前沿模型都會有結帳功能。這對消費者好，幫助消費者找到更好的東西；對商戶好，轉化率更高；對平台好，平台能抽 5% 到 10%。相當於新一代的 Google Shopping。

另一個世界是，代理的能力目前還有限。很多人讓代理做點難的事情，比如「幫我做銷售外聯」，代理會說「我不會，我接觸不到那些信息」。如果代理有一點餘額，能花幾分錢買些它原本用不了的服務，它就能變得更強。

所以現在是兩個世界並行：一個是通過傳統 LLM 介面推薦商品、替你走完最後一步，平台從交易中抽成；另一個是你獨立部署代理，讓它去替你購買商品和服務。

Noah Levine：我覺得有兩個版本。一個是電商的自然演進，就是平台的變遷，移動時代商務就遷移到移動端，新的廣告形式和 Google Shopping 就出現了。人們總是要買東西，消費者行為會變，現在人們獲取信息的方式變成了 LLM，商務自然會跟著遷入代理。

還有一個不那麼「拟物」的版本：互聯網本身的形態在變。人們獲取信息和執行操作的方式正在隨 LLM 改變。我們過去 20 年建造的互聯網可能不是未來的互聯網。

通過 Google 搜尋、點進一個拼命做向上銷售的網頁 UI，這條路可能不再有意義了。取而代之的是一個更加代理原生（Agent-native）的互聯網，代理直接為它需要的東西付費，讓它替人類變得更高效。

主持人：這直接對應你的一個投資主題，Noah。但在展開之前，我想先給聽眾做個更基礎的科普。大家已經習慣和 LLM 互動了，但現在又聽到 OpenAI 的 Codex 之類的東西，這些代理已經有相當程度的自主性，能真正辦事。如果你沒有密切關注，可能不知道技術已經走了多遠。Eddy，你來說說？

Eddy Lazzarin：讓我快速過一遍過去 5 個月。大約去年 11 月、12 月開始，AI 模型變聰明了。具體來說，它們能在足夠長的時間跨度內完成複雜任務，同時還會使用工具。我們開始管它們叫「代理」，這是一種拟人化的說法，因為它們不只是寫代碼，還會幫你完成一個任務。

但代理不是什麼都能做。軟件不只是你電腦上跑的一個小程序。互聯網告訴我們，你得連接很多其他東西才能做出有趣的事情，需要有各種網路和各種參與者。

代理解決的是意圖構建問題，某種程度上也解決了部分建模偏好問題。你告訴它一件事，它能理解你想做什麼，把它映射到工具、網路和服務上。通過對話和記憶，它還能大致了解你的偏好，並把這個意圖傳遞給工具、軟件和供應商。

這兩個部分問題被解決了，非常令人興奮。所有人都想解決剩下的問題，但剩下的部分很複雜。至少，如果你要讓代理替你做交易，你需要解決授權和委托問題：怎麼向對方證明這個代理代表你？怎麼處理身份和認證？

然後是支付和結算問題，一旦連接好了，代理反映了你的意圖、知道該做什麼，它需要付款，需要展示支付能力，需要處理拆分支付、退款問題等等。我跳過了搜索、反欺詐等重要環節，但你能看到，一旦意圖構建和建模偏好這兩個以前只有人類能做的事情被自動化了，整個商務流程就可以自動化。這就是工程師大腦的反應：天哪，這兩件需要人類親手輸入或至少說出來的事情，現在可以自動完成了，太不可思議了。

當人們談論「代理商務」（Agentic Commerce）的時候，談的就是從「我和代理說話」到「它拿到了我需要的東西」這中間還需要解決什麼，以及這件事的連鎖反應，因為很多事情會被徹底改寫。

主持人：非常有幫助。也就是說，我們從能用自然語言互動的 LLM，進化到了連接各種網路和現實系統的增強版本。

Eddy Lazzarin：也不完全是連接的問題。你那樣說好像變化在於它連了什麼。不是的。你的筆記本電腦本來就連著所有東西，連接方面什麼都沒變。變的是它們現在能使用工具，能長時間思考，能頑固地反覆撞牆直到任務完成。

Sam Ragsdale：我來給你的簡化版本再做個簡化。LLM 是聊天機器人，擅長對話，過去人們覺得它們最適合做客服。當它們把對話做到極致之後，我們搞出了工具使用。極度簡化地說，就是讓它們學會了操作電腦。LLM 是聊天機器人，代理是能替你操作電腦的聊天機器人。

關鍵是，它們在 GPT-4 左右達到了人類平均操作水平，而且成本低了大約 1000 倍，還能通過加錢來大幅擴展能力。所以粗略地說，人類能用電腦做的事，代理也能做。

Eddy Lazzarin：就是這樣。前提很簡單，但由此引發的改變非常多，有短期的、中期的、長期的。短期，所有人都在打通管道讓代理真正能辦事。長期，如果你的代理能獲取 App，你還需要多少 UI、多少介面？你還需要 Amazon App 嗎？也許 Amazon App 比不上直接讓代理幫你做完所有功課、讀完所有評論、只給你看你關心的圖片，難道那不是更好嗎？

Sam Ragsdale：我們內部管這叫「即時自然語言編程」（Just-in-time Natural Language Programming），雖然這名字不太抓人。但它把非程序員變成了程序員。你輸入：「我想在 Amazon 上給我未婚妻買個東西，這是她的偏好，這是我通常給她買的東西，上次買的是這個，幫我瀏覽大約 1000 個選項，挑出最匹配的，然後下單，找到我的家庭地址然後寄過去。」

实際上發生的事情是，代理在內部寫了一個程式來完成這件複雜的事。可能是一個上千行的 JavaScript 和 Bash 程式。它執行完畢了，但使用者看不到，然後用完直接丟掉。

四年前這是天方夜譚。寫這樣一個程式需要一個昂貴的軟體工程師花一周時間去除錯、獲取 API 金鑰之類的。現在執行成本大概 20 美分 token，可能再加 10 美分 API 呼叫，買完東西就把程式扔了，便宜到不需要上傳 GitHub 保存。完全不懂技術的人也能做這件事。我爸媽現在就在寫自然語言程式，他們自己都不知道。他們現在可能可以自稱軟體工程師了。

主持人：挺瘋狂的。你是不是訂婚了？剛才那個例子是你自己的真實經歷？

Sam Ragsdale：我訂婚了，謝謝。不過戒指沒讓 AI 買。那枚戒指比 AI 出現還早。可能比第一台電腦都早。

「無前端商戶」論

主持人：好，接下來聊聊這些連鎖反應。Sam 你之前提到了商務在代理做大量交易的世界裡會怎麼變化，這直接連到你提出的一個概念：「無前端商戶」（Headless Merchant）。跟我們說說什麼是無前端商戶？

Sam Ragsdale：好的。我覺得有必要先往回退一步。除了用 ChatGPT 買鞋這種傳統消費場景，還有一個巨大的 B2B 開發者工具市場。像 Claude Code、OpenAI Codex 這些平台正在徹底民主化，任何有電腦和 token 的人都能構建東西。

以前，資深開發者會帶著明確意見去選工具，可能跟企業銷售團隊走流程、簽訂訂閱。現在不一樣了：新型開發者進來時只有「我想做什麼」的意圖，對具體用什麼資源沒有成見。而他們構建的東西是高度臨時的，需要的是完全按用量計費，不需要幾個月接入流程才能上手的服務。

所以無前端商戶長什麼樣？它面向 AI 服務，不是面向人。不需要物理或數位店面讓你去瀏覽，只需要一個 API 端點和足夠好的文件，讓模型能讀懂、理解並呼叫。計費也是按 API 呼叫計，不是訂閱制或企業合同。

Eddy Lazzarin: 我太有共鳴了。我覺得我上輩子可能就是個 AI。作為軟件工程師，我一直是這樣的：如果進一個網站看不到定價，找不到用信用卡直接拿 API Key 的入口，我就關掉頁面。我不想跟銷售團隊聊，不想發郵件。

因為約時間見企業銷售是巨大的承諾和減速。我都不知道這東西好不好使呢，我就想現在試、馬上試，因為我週末在做一個東西，想週一發布。刷信用卡拿到 Key，報銷以後再說，計劃以後再看，這才是快的做法。

在即時軟件、臨時軟件時代，你真想讓代理等著嗎？你的代理跑了一整夜，你興奮地早上 9 點醒來一看，它從凌晨 2:30 就被卡住了，因為想用的那個服務要你先跟企業銷售團隊通話。

Sam Ragsdale: 更別說如果接入流程裡包含企業銷售環節，那個 API 的價格大概會貴 10 倍，因為他們得安排人來管理客戶關係。

Eddy Lazzarin: 完全不可以接受。你要代理自主運行，不是因為你不在乎你做的東西，而是因為你要速度、要測試、要快速迭代響應用戶反饋，你等不起。

如果 AI 模型看到三個選擇：一個需要聯繫企業銷售，一個需要設置專用信用卡，但有一個只要發過去一些穩定幣就拿到 10 美元 token 做出了概念驗證，它每次都會選第三個。光這一個力量就足以引發部分市場的重構。

主持人: 對於傳統企業來說，雖然這些摩擦讓生意不好做，但它們也依賴這些摩擦來鎖定客戶和維持忠誠度。如果這些摩擦消失了，怎麼可靠地預測收入？

Eddy Lazzarin: 先給你我的嘴砲版回答：那我們把所有東西都做爛好了。什麼都加摩擦，什麼都搞得很難用。我們在幹嘛呢？

我這麼說是因為摩擦確實有時候是有用的，比如摩擦能擋住垃圾郵件發送者，摩擦能產生篩選效應。但摩擦也有巨大的成本。隨著經濟加速、生產力提升、每分鐘時間的槓桿放大，摩擦的機會成本也在上升。這是當下所有事情的趨勢。

回到正題，即使在最低摩擦的環境下，你一秒鐘拿到 API 金鑰，甚至不需要 API 金鑰，用加密錢包密鑰直接支付，錢包地址就是你的帳戶，依然會有別的東西讓服務有粘性。

聲譽、記憶、狀態、數據，甚至一些不那麼有形的東西比如代理的信任。代理如果知道你急需答案、想快速推進，它不會退一步花 20 分鐘去探索所有新選項。它會記住上次用的東西效果很好，然後直接複用。就像聰明的人一樣。

Sam Ragsdale：我來舉個接地氣的例子。我們每天跟大量商戶交流，基本上看過了目前所有能通過 API 銷售的東西，跟很多賣家聊過他們怎麼接入「代理原生分發」（Agent-native Distribution），即面向 AI 代理的原生分發方式。

數據產品通常是大宗商品，一般有 5 到 50 個賣家。在這個群體裡，排第一的賺得最多，收費大約是最便宜的 100 倍。而且很多時候，他們的下游數據源是同一個。

他們做到這點靠的是企業銷售團隊。團隊裡通常都是很體面的人，會飛到你的辦公室給你演示：“看看我們的數據多漂亮，沒有數據比我們更漂亮了，每年 35000 美元”。你簽了，兩年合同到期那人再飛過來，再來一遍同樣的表演。然後幾萬家公司就這樣付錢。

而那些產品可能更好、在同樣數據上做了更優的易用性封裝的小公司，因為拿不到分發渠道，最終破產。這個領域沒有創新，因為企業銷售團隊本身就是核心產品，數據不是。

在代理做選擇的世界裡，代理不會想跟企業銷售聊天，不會被漂亮的銷售團隊忽惑。

它會試遍所有數據源，找到效果最好、定價最優（尤其是批量定價）的那個，存進記憶裡：“下次需要這類數據的時候，用 Minerva，不用其他三家。”這創造了一個更高效的世界。原來被宰 35000 美元的幾萬家公司可以把這筆錢花在其他有生產力的地方。

Noah Levine：另一個角度是，如果你相信 AI 會催生一大批一人公司或極小團隊公司，能用 AI 造出原本需要 50 到 100 人才能做的產品，那企業銷售團隊去飛到一個人的地下室跟他談生意顯然沒有意義。

一方面，現有商戶擔心收入預測會受影響，沒錯，變化來了就會有抵觸。但另一方面，這也是一個全新的客戶獲取漏斗，如果你能減少接入工具的瓶頸和摩擦，對他們來說反而是巨大的機會。

Sam Ragsdale：在我們的需求端，絕大多數用戶從來沒用過 API，不知道 API 是什麼，不知道它代表什麼，從來沒拿過 API Key，從來沒簽過企業服務協議。但他們第一次使用就能從六個不同商戶組合六個 API，寫一個自然語言程序，完成任務，然後程序用完即棄。這意味著 API 消費者出現了一個全新市場。

互聯網現有商業模式將被重構

主持人：聽起來像克萊頓·克里斯坦森的創新者困境，高端市場是賣天價軟件給能簽大支票客戶的老玩家，低端市場是用代理做一次性實驗的新用戶。但是什麼能讓其從低端玩具變成真正有衝擊力的東西？

Sam Ragsdale：因為它最終會成為更好的體驗。

Noah Levine：我想補充：雖然今天看著很實驗性，但回看歷史平台遷移會發現類似的模式。Stripe 起步時服務的商戶非常小、非常長尾，很多後來成長為巨頭，這就是 Stripe 持續增長的原因。

Shopify 也一樣，最早是做代發貨和賣 T 恤的，現在服務一大批在 Shopify 上從零做成大公司的品牌。類似地，我們會看到一批很精簡的新型開發者借助 AI 構建大公司，他們今天在代理商務模式下採購的工具，隨著公司成長會變成很大的消費量。

Sam Ragsdale：這個電商視角很好。但我想說的更大：互聯網的經濟契約已經死了。

自 2000 年 Google 上線成為「自由開放互聯網」最大推手以來，經濟契約是這樣的：你是發佈者，你放出好內容，人們搜索到了，Google 就展示它。

幾年後 AdWords 出來，加了 banner 廣告。契約變成：你放出好內容，用戶落地你的網站，你可以放小廣告，Google 按瀏覽質量給你分成。你可以發布任何人們想看的東西，Google 處理廣告主關係並給你回扣。

在這個過程中 Google 成了自由開放互聯網的最大推手，他們要互聯網快、便宜、無處不在，因為你搜越多，他們賺越多。

歸根到底，互聯網的商業模式是「分心」。當你這個人類用戶在消費內容的時候，不管是查信息、找菜譜還是看比分，你會被分散注意力，也許過會你會去買那雙鞋，或瞭解到一個新的 B2B SaaS。

這個模式的規模增長超出了所有人預期。我剛翻了 2016 年的《互聯網趨勢報告》，當時互聯網廣告總額 600 億美元，人們說「到頂了吧」，但 Google 今天光廣告一年賺 3000 億。

但代理出現之後，人們正在把搜索、信息獲取和執行轉移到代理上。現在還早，ChatGPT 有 1 億月活，但他們用法還像 Google 搜索，還沒有真正代理式地用它，比如「幫我爸找個父親節禮物並下單」。

但這在實現的路上了。看看科技圈的數據：GPT-4 以來，科技新聞網站的流量下降了約 80%，Stack Overflow 也一樣。這些是早期採用者，他們已經決定用代理來做信息獲取和代碼執行。後面的人會跟上，因為體驗確實更好。

舊商業模式正在被拋棄。代理不會分心。如果它上你的網站找菜譜，它不會看到你放的鞋子廣告。發布者從中得不到任何好處。到時會需要一個新的契約，一個新的理由來讓你服務代理的請求，而不是靠廣告。

會是直接為文章付費嗎？我不確定。會是直接為 API 資源付費嗎？互聯網是否會面目全非？我也不確定。但舊模式肯定要死，10 年內必消亡。

主持人：如果互聯網的商業模式歸根結底是分散注意力的話，這挺有趣的，因為 Google 最早出來的時候是反門戶的。Yahoo 和 AOL 給你一堆鏈接，什麼都想提供。Google 就一個搜索框，空白頁，快速給你信息。但你描述的演進方向恰恰是它變成了分心機器。

現在我們說代理不會分心，但憑什麼代理的演進會和人類不同？會不會出現專門設計來引誘代理、讓它們迷路停留更久的機制？

Eddy Lazzarin：這是一個很大也很有趣的問題，核心在於：代理代表誰？我最近聽人說「我又開始用 Google 搜索了，因為頂部的 AI 回答已經夠好了」。在那個場景裡，那個「代理」是替 Google 工作的，它在 Google 搜索欄裡，跑在 Google 的雲上，Google 控制它。那個代理會不會被 Google「分心」？我感覺會。

關鍵在於它在優化誰的目標函數，或者說得正常點：它替誰工作。「分心」的定義就是，我給你看的東西，是服務你的利益還是我的利益？如果是我的利益而不是你的，那就是分心。

我理解得沒那麼悲觀。好廣告是好內容這個行業共識存在了很多年，好廣告跟你本來就想看的內容幾乎無法區分。

但讓我把這一點說清楚：如果代理替 Google 或任何人工作，那它走的整條商務鏈路都會是它們定義的，使用它們設定的方法和它們認為對自己業務最有利的交易基礎設施。

如果代理替你工作，極端情況下，跑在你自己的筆記本上，開源，你能微調它、改系統提示，那你可以給它反分心工具。這樣，投放廣告的人面對的就是一個會拆穿它的對手。雖然我說得有點誇張，但本質上確實會出現對抗。

Sam Ragsdale：對，有無數種方式可以把廣告重新塞回來。可以在模型權重層面做，這是最激進的。選擇訓練數據時就選那些說「Nike 是世界上最好的鞋」的數據。Nike 可以付比如 10 億美元一年，然後不管是在 ChatGPT 裡還是在某個車險客服的企業 API 裡，只要一聊到鞋就說 Nike 最好。

可以在工具調用層面做、在系統上下文裡做、可以做成疊加層連聊天都不進入。基礎模型公司顯然在紐結這個問題。最近 Anthropic 和 OpenAI 之間爆發了一場爭執，Anthropic 在超級碗投了廣告嘲笑 ChatGPT 做廣告，OpenAI 隨後撤了廣告。

但 OpenAI 的回應我覺得完全合理：「ChatGPT 光在德克薩斯的免費用戶就比 Anthropic 全部付費用戶還多。」這是完全不同量級的問題，他們確實要給大量不願掏信用卡的用戶提供昂貴的前沿技術，廣告其實是個合理的方案。

廣告之所以在互聯網搜索上是如此天才的商業模式，是因為消費者不用付錢。高摩擦的關係，比如掏信用卡，存在於廣告主和 Google 以及發布者之間，跟搜索的十幾億月活用戶無關。那些人直接打開 Google 就能得到價值。

如果你嘗試對齊激勵、把廣告分離出來並做到尽可能相關，你實際上會得到更好的體驗。現在基礎模型公司在遠離廣告。ChatGPT 沒在跑廣告，Gemini 也還沒推出廣告。Google 最可能會做這事，他們以前做過，是最大的廣告經營者。Gemini 遲早會有廣告，它月活巨大，Google Shopping 的等價物也會上。

但他們知道現在還沒有壟斷，所有公司都在競爭，有大量私募市場補貼在燒錢。他們不想被說「這個模型對你沒那麼有同理心、不太在乎你的目標，因為它跑廣告」。所以至少目前，沒人在跑廣告，都在盡量保持中立。

Noah Levine：我覺得還有一個方向：隨著商戶把價格和產品數據做得更好、更透明，你可以把原來花在付費廣告上的錢，改成針對代理購物場景的專屬折扣。如果代理是買家，你可以把廣告預算直接變成打折預算。

另一個分支是代理商務的發現層會長什麼樣？誰來做發現？怎麼區分不同商戶？我的預測是，如果廣告因為代理變成買家而減弱，因為代理有無限注意力，注意力不再是最稀缺的資源，商戶可能會嘗試通過打折產品、或者調整描述方式讓代理更容易理解來「隱性廣告」。

Eddy Lazzarin：維度太多了。廣告本質上只是獲取轉化的一種方式。如果系統能用不打廣告的方式實現更高的轉化率，它就會那樣做。實際上系統也確實有很多別的方式：推薦網路、折扣、優惠券、特殊渠道、給初創公司送免費 token 等。獲客方式上百種，廣告只是最顯眼的那個，因為普通人感受最直接。

把個性化旋鈕拧到底，如果你要觸達我、先跟我的代理聊一輪，我的代理會告訴你：Eddy 極度討厭廣告。

穩定幣 vs 信用卡在代理支付中的角色

主持人：在結束之前我一定要問兩個問題。第一個：傳統支付軌道在多大程度上能適應代理商務？還是說需要全新的原生支付軌道，比如穩定幣，它們似乎正在找到產品市場契合點？

Sam Ragsdale：我的總體判斷是，對於電商或對話式商務這種「新擬物版」結賬場景，信用卡很好用。信用卡內置消費者保護，鞋子沒到或被卡車撞了，Visa 幫你裁決，你拿回錢，風險全在商戶端。這在新型商品和服務上是個好買賣。

但穩定幣在另一類場景非常好用。Agent Cash 上的平均交易額是 1-2 美分。已完成約 60 萬筆這樣的交易。信用卡固定手續費 30 美分。電匯大概接近 1 美元。邊際費率 2-3%，其中大部分是交易費，給了返現積分。對電商來說，也許你喜歡積分、喜歡攢信用卡里程去迈阿密度假，3% 由商戶費率出。但當你買的東西只要 1-2 美分、零零散散的 API 調用費時，穩定幣是零邊際費、固定費用低於 1 美分。

還有一個關鍵點：即時結算（Instant Settlement）。如果你在互聯網上購買商品和服務，結算周期是月底，不管是發票電匯還是信用卡，商戶實際上是在給客戶或代理提供信用。在代理世界裡，你通常不知道代理是誰。

具體來說，用過 Anthropic 或 ChatGPT API 的人都知道那個分級系統，先花 50 美元結一次，再花 100 美元結一次，一直到 2500 美元。這個系統存在的原因就是他們在給你提供信用，他們不了解你、沒做過 KYB 和信用審查，不知道月底你會不會付款。

AWS 一樣，Nvidia GPU 也一樣。月底結算對這類場景非常糟糕，商戶承擔全部風險。如果客戶不是簽了企業服務協議的真人公司，而是一個代理，你完全不知道它是誰，一夜之間能生成十億個代理，但你不能給代理授信。

有人在做代理信用方案，我覺得方向錯了。即時結算會直接解決問題。即時結算就像現金。我有，遞給你，你就有了。你提供商品和服務，我沒法再把錢收回去。亞美分級的固定費用，用即時結算對極小金額和這種性質的交易來說是更好的方案。

Noah Levine：有一點值得反駁一下，關於最低交易手續費和信用卡能否參與微交易，是由卡組織（Card Networks）最終決定定價。

如果它們想推出新交易類型，比如叫「微交易類型」，沒有最低費用、降低交易費率，完全做得到。

好處是持有信用卡的消費者遠多於熟悉穩定幣的人。所以可以保留開發者用卡支付，後端用穩定幣結算。但這需要很長時間。在那之前，用原生錢包直接用穩定幣在這些協議上消費很有意義。

Sam Ragsdale：信用卡公司要顛覆自己 80 年的核心商業模式，我覺得可能性極低。但樂見其成。

Eddy Lazzarin：我同意信用卡沒有嚴格的技術障礙。但問題更微妙，涉及商業模式和消費者對信用卡的認知。前陣子我看到一些「代理信用卡」的概念，本質上是虛擬卡的延伸。我很喜歡我的卡發行商的虛擬卡功能，能隨時生成臨時卡號，遇到詐騙或訂閱取消困難時直接關掉。

但有時候新平台或新方法勝出，不是因為技術上非它不可，而是因為它可以為新場景量身定制。信用卡確實比互聯網還老。信用卡成功活過了從非互聯網到互聯網的轉型，雖然被折騰得夠嗆，但它確實活下來了。所以結論還沒定。

Noah Levine：另外，如果讓 Apple Pay 成為可能的技術，同樣會啟用代理商務。關於這會不會顛覆 Visa 或 Mastercard，我的直覺是，今天很多 B2B 交易在開發者和企業 API 之間是用電匯結算的。如果卡組織能把這塊量捕獲下來，通過微

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