🟣 Stripe 的 AI 时代全景图
这是一期极为罕见的同台访谈：五位 Stripe 生态的核心人物——John Collison（Stripe 联合创始人兼总裁）、Patrick Collison（Stripe 联合创始人兼 CEO）、Henri Stern（Privy CEO，9 个月前被 Stripe 收购）、Jeff Weinstein（Stripe Atlas 产品负责人）、Zach Abrams（Bridge CEO，稳定币支付基础设施）——在 2026 年 Stripe Sessions 现场，围绕 AI 时代的商业基础设施进行了密集而坦率的对话。
从 71% 的新企业增长到 1/6 的欺诈率，从 agentic commerce 到稳定币的下一波平台迁移，这场对话几乎触及了当今科技和商业交汇处的每一个关键问题。
为什么这期节目值得关注
Stripe 的数据显示新公司创立呈抛物线增长，且平均收入同步上升——AI 不只是催生了更多公司，而是在催生更多成功的公司。
Google、OpenAI、Microsoft、Meta 已全部接入 Stripe 的 agent-to-commerce 体系。AI 代理可以直接购买商品和服务了。
Token 可以转售——这创造了传统 SaaS 不存在的新攻击面。1/6 的新账户是欺诈，Stripe Radar 正在成为 AI 经济的安全基础设施。
商业模式正在发生根本性迁移。Stripe 收购 Metronome，结合稳定币实现每 token 即时结算的流式支付。
Zach Abrams 将稳定币+AI 类比为信用卡+互联网——上一代平台迁移创造了 90% 的金融科技创新，下一代正在展开。
"说软件工程只剩两年的人，都抽了什么。"双学科人才和高主动性的人将迎来黄金时代。
AI 驱动的商业创建大爆发
Patrick Collison 在会上展示了一张图表，这张图的形状让他自己都感到震惊：Stripe 平台上的新企业创建正在以"抛物线"速度增长。Q1 整体新企业入驻同比暴增 71%，而 3 月份 Stripe Atlas 的新公司注册量创下了历史最高纪录。
但更令人惊讶的是第二个发现。Patrick 最初以为这只是"vibe coding"催生的微型公司——数量虽多但个体不大，类似于过去那种被略带贬义地称为"lifestyle business"的东西。然而实际数据显示：每家公司的平均收入也在增长。正如 Patrick 所说："不知何故，中位数企业也做得更好了。"
John Collison 将这个现象归因于 AI 将创业的每一个步骤都变得稍微容易了一点——稍微容易注册公司、稍微容易创建合同、稍微容易雇佣人员、稍微容易投放广告。所有这些微小的摩擦力减少加起来，产生了巨大的复合效应。Sam Altman 在前一天的同一个舞台上谈到了"点子人（idea guy）的回归"——那个长期被嘲笑的角色，现在因为 AI 而拥有了真正的执行力。
Agentic Commerce：AI 代理开始买东西
这是 Stripe Sessions 上最重要的产品发布方向之一。John Collison 描绘了一个清晰的双轨图景：
消费者侧：当你在 ChatGPT 或类似的 AI 助手中询问产品问题、比较选项后，你最自然的下一步就是"帮我买"。没人想离开对话去填网页表单——那不是一个增值行为。Google、OpenAI、Microsoft 和 Meta 已经全部加入了 Stripe 的 agent-to-commerce 生态。
开发者侧：Stripe Projects。这个产品解决了一个每个 vibe coder 都会遇到的真实痛点：AI 代理可以写出漂亮的代码，但它不能帮你注册 Vercel、买域名、付 Cloudflare 账单。你需要作为"大人"去够高架子上的东西——拿到各种 API key、完成各种注册。Stripe Projects 让代理可以自主完成这一切：注册服务、支付费用、配置全栈，然后继续构建产品。正如 John 所说，这个产品"7 周前由 6 个人启动"——这在过去是不可想象的速度。
从 SaaS 到用量计费：商业模式的根本迁移
Patrick Collison 指出，AI 经济正在推动一次深层的商业模式迁移。推理成本以 token 计算——这天然适合按用量付费，而非传统的固定订阅。Stripe 收购了 Metronome（一个用量计费平台），并正在将其深度整合到 Stripe 的整个产品体系中。
传统月结模式有一个根本性缺陷：它是隐性的信用扩展。如果有人使用了一百万美元的 token 后跑路——这对 AI 服务商来说是一个真实存在的巨大风险。Stripe 展示的方案是将用量计费与稳定币流式支付结合：每交付一个 token，即时结算一次——零信用风险、零拒付、零坏账。
这也是稳定币在 AI 经济中最自然的应用场景：当你需要按 0.0001 美元的粒度、以极高的频次、在全球范围内即时结算时，传统的信用卡轨道根本不适用。
AI 欺诈：1/6 的新账户是假的
伴随新商业大爆发的，是汹涌而来的新型欺诈。Patrick Collison 披露了一个惊人数字：在这个生态系统中，每六个新账户中就有一个是欺诈性的。
理解这个问题的关键是：Token 可以转售。两年前，如果你通过非法手段获取了一个 SaaS 工具的访问权限，你用它做不了什么——软件使用权本身缺乏二级市场。但 token 完全不同：你可以直接转售，也可以用它来蒸馏替代模型。这为欺诈创造了前所未有的经济激励。
Patrick 的警告更加直白：如果欺诈问题不解决，"我们不会有一个支持自助注册的互联网"。免费试用正在变得不可持续——欺诈账户的 token 消耗正在吃掉 AI 公司的获客预算。Stripe Radar 因此正在从一个支付欺诈评分工具，扩展为覆盖注册、试用、账户生命周期全链路的"AI 经济 X 光机"。
开发者优先：十五年前的赌注在 AI 时代兑现
John Collison 在访谈中揭示了一个被很多人忽视的历史细节：Stripe 最初的名字是 /dev/payments——"开发者的支付"。在支付行业普遍通过 CFO 渠道销售的时代，这几乎是一种自毁式的定位。但正是这个选择，让 Stripe 在今天的 AI 时代获得了意外的优势。
原因很简单：AI 代理喜欢有良好 API 文档、有 CLI 接口、每个功能都暴露为可编程原语的服务。正如 Patrick 所说，"代理比人类更需要良好的开发者体验（DX）"。Jeff Weinstein 补充了一个有力证据：Stripe 的 CLI 工具原本是给终端极客的"小众功能"，如今却成了增长最快的产品——因为 AI 代理可以直接使用它来完成复杂的金融操作，而不需要模拟人类在网页上点击。
软件工程没有死
在一片"AI 将消灭软件工程"的喧嚣中，John Collison 给出了全场最直白的反驳。他说那些声称软件工程"只剩两年"的人，"都抽了什么"。他用 90 年代"云端文件夹"的类比来说明为什么底层理解永远重要：人们曾经以为可以把文件丢进一个"恰好存在网络上的文件夹"里，完全抽象掉磁盘 IO 和网络中断的存在——但这从来没有真正工作过。
他认为，在 AI 时代真正有效工作需要理解模型背后的机制——记忆如何工作、harness 和 skills 如何交互、不同场景需要什么样的 prompt 策略。两组人将在这个时代取得非凡成就：高主动性的人（那些有"干劲"去和客户交谈、知道要修什么的行动者）和双学科人才（懂软件 + 懂金融，懂软件 + 懂营销——一个人完成过去需要 20 人团队的工作）。
修理工精神的回归：Stewart Brand、OpenClaw 与家酿电脑俱乐部
访谈中有一段精彩的"非科技"对话。主持人拿出一本 Stripe Press 出版的《Maintenance of Everything》（万物的维护），作者是 Stewart Brand——一个贯穿整个硅谷史的传奇人物。他从 60 年代 Ken Kesey 的 LSD 派对开始，见证了 Engelbart 的"所有演示之母"（鼠标的首次亮相），创办了被 Steve Jobs 在斯坦福演讲中致敬的《全球概览》，然后在 80 多岁高龄发表了这本关于维护的著作。
John Collison 将 Stewart Brand 的核心思想——对工具的热爱、对维护的尊重——与当下的 OpenClaw 运动联系起来。他看到了同一条精神脉络：个人赋权、tinkering 文化、电脑是给人玩的而不仅仅是被消费的。他对 OpenClaw 被嘲笑的现象感到不以为然：
他提出了两种 AI 未来观的对立：一种是"slop"——被动接收 AI 生成的平庸内容，像《美丽新世界》中的 Soma；另一种是 OpenClaw 代表的 tinkering 精神——赋予个人计算和编程的能力，如同家酿电脑俱乐部的重现。他选择后者。
稳定币：下一波平台迁移正在发生
访谈中关于稳定币的讨论几乎可以独立成篇。Zach Abrams（Bridge CEO）给出了一个有力的比喻：
这个比喻是这样展开的：信用卡是 70 年代的新 form factor。当互联网在 90 年代起飞时，信用卡被"解锁"——先是在线支付起飞，然后更多人有了卡，然后线下也更多用卡，形成了一个正反馈循环。信用卡+互联网创造了过去 30 年金融科技 90% 的创新。
稳定币 + AI 可能正在创造下一个这样的循环。AI 代理场景天然需要稳定币的特性：极小额支付（每 token 按美分万分之一的粒度结算）、高速交易（流式、即时）、不可逆（代理场景不需要消费者保护式的拒付机制）、可编程（智能合约自动化）。
Zach 还披露了一个关键数据：Bridge 去年业务增长了 4 倍，过去一个月再增 20%。这反驳了《经济学人》关于"稳定币市场在冷却"的叙事——正如 John Collison 所说，价格曲线和底层活动是两件完全不同的事。
银行其实也在入场
关于银行与稳定币之间的"战争"叙事，Zach Abrams 提供了一幅更微妙的画面：
"我的经历是，银行和稳定币的对抗并非普遍现象。有多组银行正在联合发行稳定币。多家社区银行正在与我们的稳定币倡议合作。"全场唯一的显著例外是摩根大通——他们有自己的 JPM Coin 在推动。而 Meta 已公开宣布通过 Bridge 用稳定币向创作者付款。
Henri Stern（Privy CEO）则从监管角度切入：Genius Act 已经通过，奠定了初步的法律框架；Clarity Act 目前正在博弈中。Polymarket 上预测其通过委员会的概率约为 45%。Henri 认为关键问题是：我们应该从什么最有利于使用这些工具的人的角度来看待监管，而不是从"这和我现有的基础设施有多大不同"的角度。
Token 化存款 vs 稳定币：两条可能融合的路径
Henri Stern 用一个简洁的比喻解释了当前数字资产的两种实现路径。Token 化存款就像是把外套存到衣帽间后拿到的号码牌——你拿着号码牌到处走，但外套（实际美元）还留在银行后台。稳定币则是你直接拿着外套本身——你可以穿上它（使用它）、借给别人（借贷）、或者改造成别的东西（可编程组合）。
Henri 的判断是这两条路径最终会融合。但从短期看，更具竞争力的路径是稳定币——因为它提供了真正的可编程性和可组合性，这正是 AI 代理所需要的。
AI 安全攻防：ChatGPT 在 React 中发现了 Zero-Day
Henri Stern 分享了一个令人震惊的事实：Privy 的工程师 Andrew McPherson 使用 ChatGPT 在 React 中发现了一个 zero-day 漏洞。React 是一个由 Meta 出品、开源已有 15 年、被全球几乎所有网站使用的库，已经被无数安全研究者"打烂"了——但 AI 仍然找到了人类从未发现的新漏洞。
与此同时，Henri 也观察到 AI 在攻击侧的进化：bug bounty 的基线水平显著提高，攻击者能够组合更复杂的攻击向量，而这些攻击向量单靠人类思维很难系统地枚举。
Agentic Wallets：35% 的新注册在构建代理钱包
Privy 的数据显示了一个令人惊讶的趋势：35% 的 Privy 新注册用户正在构建 agentic wallet——为 AI 代理配一个钱包，设定支出限额和消费规则，并保留撤回资产的能力。Henri 预测这种"tinkering"将催生涌现行为：先是后台层面的商业模式创新（流式支付、per-token billing），然后是代理自主管理钱包、跨越法币和稳定币两条轨道的代理自主金融。
Atlas：26% 的美国新 C-Corp 从这里诞生
Jeff Weinstein 分享了 Stripe Atlas 的最新数据：Atlas 现在负责26% 的美国新 C-Corp 注册，累计注册企业突破 100,000 家。即将推出的功能包括：Atlas CLI（代理可以直接通过命令行注册公司）、全流程 SAFE 融资、以及投资人资金直接进 Treasury 账户。Jeff 的预测是：前 10 万家企业用了 8 年，下一个 10 万家可能只需要 1-2 年。
这种信心来自于一个更深层的观察：你需要让你的业务对代理"可读"。代理不关心你的 checkout 页面颜色有多好看，不想要华丽的 JavaScript 动画。它们想要的是清晰的结构化信息——SKU、价格、条款。Stripe 的应对策略是将所有产品信息以 LLM 格式的 Markdown 文本提供，将每个功能暴露为可编程原语。CLI 从"小众工具"变成了增长最快的产品。
Treasury：160 个国家、金属卡、一站式金融
Stripe Treasury 的发布是大会上最重要的产品公告之一。它的野心是让 Stripe 从"钱从这流过"变成"钱住在这里"——企业可以持有余额、向 150+ 国家付款、Stripe-to-Stripe 账户间即时免费转账。Jeff Weinstein 透露，Treasury 计划在 2026 年底前覆盖 160 个国家。
一个关键的决策逻辑是：因为有了稳定币，Stripe 现在可以从第一天就做真正的全球产品。"几年前，我们必须一个国家一个国家地推出这类产品。"稳定币作为底层基础设施，正在让 Stripe 绕开传统银行网络的国界限制。
创业者的信念：穿越崩溃
Zach Abrams 分享了他创立 Bridge 过程中经历过的一系列崩溃：Terra Luna 崩盘、FTX 爆雷、SVB 倒闭、USDC 脱锚，以及被 4 家银行拒之门外。当所有这些发生的时候，很多人都告诉他："你在浪费时间。"
但他坚持下来的原因——也是他认为对所有创始人最重要的建议——是真实的信念：他在构建一个自己深信应该存在的东西，而不是投资人想投的东西或行业觉得有趣的东西。如果信念不是真实的，你会在第一个低谷转向。
AI 在高风险软件开发中的边界
Zach Abrams 坦承，Bridge 在 AI 的使用上比纯软件公司"慢一到两步"。原因很简单：稳定币和加密基础设施的风险特征完全不同。国家信托银行的监管要求包括每一个 commit 都必须有人类审批——"vibe code"一个金融基础设施后在出事时无法解释"为什么这么写"，是不可接受的。
但这并不意味着 AI 没有价值。Bridge 发现 AI 在添加新区块链和支付轨道时极其有效——这些任务高度模板化、重复性强，曾经需要两周的工作现在有人在一场会议中就完成了。交易监控也是 AI 发挥重要作用的领域。
给 2026 年年轻人的建议
当被问到"一个大学毕业生应该加入 Stripe 还是创业"时，Jeff Weinstein 说"这两个选项都在桌上本身已经是一种胜利"。他的核心建议是：去寻找你真正有激情的领域，"今天我们拥有的工具，是我们当初创业时梦想中才有的"。
John Collison 则建议关注双学科能力。引用查理·芒格关于多学科思维的重要性的论述，他认为"多学科思考者将表现得极其出色"。在 AI 时代，"你可以去读那些书，你可以和你的 AI 讨论它们"——获取跨领域的知识从未如此容易。