合約交易a16z：為什麼AI代理需要穩定幣進行B2B支付？
原文标题：巴扎中的游客：为什么代理商将需要 B2B 支付，以及稳定币为何率先实现这一目标
原文作者：SamBroner，a16z 加密
原文编译：AididiaoJP，Foresight News
作为一个在巴扎中的游客，你将会看到以下场景：人群熙熙攘攘，凝视商品，比较物品，尝试样品，与每个摊主讨价还价，付款。这看起来像是一次性交易，每次互动都是一次小小的谈判，信任通过手中的现金作为中介，或者通过银行卡来交换价值。
但这并不是巴扎中大多数交易的方式。仔细观察：大多数人都是本地居民，他们明确地走向他们最喜欢的商家。餐厅老板会去拜访他的朋友们：肉贩、鱼贩和农场主。裁缝会去找修鞋匠、纺织工和手艺人。双方都会赊账付款。
当我们讨论智能代理将如何支付时，我们通常会像游客一样思考。
但智能代理将像本地居民一样行事。智能代理与人类的不同之处——无限复制、资源灵活配置、零启动成本——意味着少量智能代理就能够赢得细分市场。即使构建智能代理变得越来越容易，关系、合作伙伴关系和信任仍然有助于打造出色的体验。占主导地位的智能代理并不需要游客的支付轨道。他们需要的是供应商关系、运营资金和信贷。
这会是什么情况？随着智能代理融入类似企业的平台，代理支付必须从零售支付轨道转向预先商定的 B2B 条款和信贷，这是当前轨道无法完全满足的一个机会。这是下一代支付轨道的机遇之窗，例如稳定币，如果企业家们能够为下一代支付情景（如智能代理、流动支付以及高频、低金额的全球业务）打造出优秀的解决方案。
本文将分为三个部分探讨这一观点：智能代理与人类的区别，以及这些差异如何塑造胜出的支付策略；为什么当前方法存在不足之处；以及要想在下一代支付轨道中脱颖而出，需要构建什么。
智能代理与人类的区别
要理解智能代理和支付，我們必須考慮兩個問題：智能代理的行為會像人還是像企業？智能代理會玩長期遊戲還是短期遊戲？
智能代理將更像企業，與其供應商和合作夥伴建立長期關係。智能代理將是在一個更大企業結構之上進行輕度定制的實例——就像一個關係良好的旅行社裡的完美導遊，或者一個特許經營商為適應當地口味調整運營手冊，而無需重新談判供應鏈。
為什麼智能代理的行為會像企業？
首先，最佳的體驗都是經過精心設計的。我不想要一個在結帳時還在和供應商閒晃、比較價格、討價還價的代理。我想要一個已經完成了這些工作的代理——一個知道哪些供應商可靠、已經預先談好價格、並且可以立即結帳的代理。這是一種商業關係，而不是遊客式的交易。
事實上，人類代理已經存在：當然是旅行社，還有文學經紀人、演藝經紀人、手錶經銷商、房地產經紀人等等。代理們會建立起關鍵的、多輪次的關係——與出版社、製片廠、手錶分銷商或抵押貸款機構——每筆交易都是在此基礎之上進行定制。
其次，智能代理是無限可複製的，但規模化企業（及其優勢）則不是。最好的智能代理將利用規模化企業帶來的成本和收益：更便宜的計算能力、更好的供應商定價、更深入的集成以及更確定的組件。規模帶來規模，一個每年預訂一百萬次航班的旅行社，從航空公司那裡獲得的條款會比只預訂十次的旅行社好得多。
我們已經看到這種情況了。只有 ChatGPT 擁有與 Shopify、亞馬遜、Expedia 等公司談判合作關係的渠道。小型初創公司則受困於使用自動化瀏覽器或反向工程的 API，同時還要支付零售級的費用結構。
這就是為什麼智能代理會整合，或者至少為什麼大多數智能代理會構建在更大的平台上。構建智能代理很容易，但經濟學規律偏向於每個垂直領域只有少數智能代理能夠勝出——每個都擁有深厚的供應商關係和利潤空間，以便再投資於更好的體驗。而擁有深厚供應商關係的垂直領域專用代理，可以配合用戶代理，提供兩全其美的體驗。
兩種支付關係
如果智能代理像企業一樣行事，那麼就需要設計兩種支付關係：用戶 → 代理，以及 代理 / 代理平台 / 代理的「導遊」→ 供應商。
用戶向代理付款——可能是通過訂閱、按任務付費、信用額度或授予代理訪問用戶帳戶的權限。代理則通過協商好的 B2B 條款、批量定價、淨額 30 天發票或次級代理的方式向供應商付款。以當前的商業支出為參考，代理偶爾也會使用零售軌道向供應商付款，但即便如此，這也只是總體支出的一小部分。
這實際上就是當今信用卡的工作方式：發卡行與消費者有零售關係，承擔風險，創建定制的獎勵計劃，並提供信貸。收單行與商戶有商業關係，包含協商條款、批量轉帳和複雜的營運資金對話。
代理與信用卡：麥肯錫式的完美結合
正如許多人所說，對於代理用例來說，信用卡實際上是一種相當合理的支付產品。信用卡被廣泛接受；20 到 1000 美元之間的支付被認為是合理的；而且信用卡內置了仲裁、取消和數位化功能。
信用卡還有月度帳單——這是消費者了解自己支付了什麼的關鍵機會，隨著智能代理取代玩 iPad 的孩子成為意外支出的主要原因，這一概念肯定會被迭代。
但存在兩個問題：首先，信用卡在技術層面不適合代理。其次，其收費模式將信用卡行業推入經典的創新者困境。
信用卡技術難以升級
幾乎所有信用卡技術都預設了有人參與環節：一個審批者、一個用戶界面層，以及一個傳統的支付類型（一次性支付、訂閱）。Stripe Link、Visa 3D 以及數十種其他信用卡虛擬化產品——那些讓你可以在網站上保存卡片以備未來購買，或註冊卡片以進行每月定期訂閱購買的軟件——現在終於運行良好了，但這項技術的發展花了超過 15 年時間。
代理的採用發生得太快，成千上萬的 PSP、POS 系統、商戶和客戶端端點來不及為這種新的支付流程緩慢升級他們的界面、可編程性和欺詐檢測系統。
信用卡在高低成本購買中均顯不足
想象一下，一個代理向計算提供商流式支付資金，或為 API 訪問提供微支付。這兩種支付都無法在信用卡軌道上運行。首先，Visa 不支持低於一美分的支付；其次，其經濟模型預期的是 30 美分的固定費用支付。Visa 有可能創造出支持流式或微支付的技術，但要說服利益相關者接受更低的支付收入會困難得多。
更有問題的是，信用卡陷入了創新者困境。儘管其用戶關係和支付要求與代理支付相似，但代理支付往往落在 20 到 1000 美元的範圍之外。更糟糕的是，許多初始場景涉及支付 API 費用，這些費用很難退款或容易轉售（欺詐）。
即使超越信用卡，傳統軌道在未來也仍將佔有一席之地。
現有支付方式仍有作用
隨著智能代理整合成類似商業的平台，大部分高量級支出將轉向預先協商好的 B2B 條款：發票、淨額 30 天付款、折扣和信用額度。在那個世界裡，「支付軌道」可以是任何事物——通常是在傳統軌道上進行的一筆平淡無奇的異步結算。費用被分攤到更大的交易中，營運資金可以在兩個企業之間協商。
但代理不會只存在於那個世界。代理正在發生，而且它們正在運行在傳統支付方式效果不佳的領域：初次建立的關係、跨境結帳、簡化複雜的對帳、新型代理 - 供應商模式、為降低借貸成本的即時支付，以及小額貸款。
在這些場景中，穩定幣是更好的支付選擇，而且關鍵的是，在可編程貨幣之上構建下一代功能比在傳統基礎設施上更容易。使用穩定幣建立的新關係，會變成仍然使用穩定幣的舊關係。隨著時間的推移，隨著完整的穩定幣支付平台上線，穩定幣（已經更便宜、更快、全球化）很可能會在支付組合中佔據更大的份額。
新支付技術的機會
要了解接下來會發生什麼，我們應該關注那些最適合不斷增長用例的技術。
穩定幣由高流動性資產 1:1 支持、更快、更便宜、全球化的貨幣——是一個新平台，可以滿足當今服務不足的商業類別的需求，例如國際支付和流式支付。關鍵穩定幣是可編程的，諸如仲裁、月度（或每小時）帳單、信貸、託管和條件支付等關鍵功能，可以被靈活地擴展以支持許多新的用例。與銀行或卡支付不同，穩定幣支付可以輕鬆集成到 API、數據庫和代理對賬流程中，極大地簡化了對帳、審批和註冊流程——這對急於建立代理商業的創業者來說，是巨大的優勢。
在實際層面，穩定幣解決了信用卡在極端情況下的單位經濟性問題。沒有 30 美分的最低費用，使得微支付成為可能。沒有費用吞噬大額轉帳的利潤，一個向計算提供商每秒支付 0.001 美元的代理，和一個結算 50,000 美元供應商發票的製造商，可以使用同一種軌道。當工程師和創業者考慮下一個建立平台時，這種靈活性至關重要。
建立更多穩定幣基礎設施
對使用穩定幣最常見的反對意見是，入金和出金成本高昂。對於不了解情況的「遊客」來說確實如此，但當用戶由「導遊」——也就是代理——陪同引導時，這個問題就消失了。導遊可以幫助遊客兌換貨幣，並促成恰好所需的交易，同時節省交易費用。
在我們支持穩定幣的導遊系統中添加賬單和仲裁功能，我們就接近所需的系統了。
想像一下在戴爾百貨店購物。你瀏覽多個品牌，挑選商品，最後在一個統一的收銀台結賬。商店處理了向每個品牌分賬的複雜事務。代理需要同樣的模式：一個跨多個供應商的統一待購商品視圖，可以一鍵批准整個批次。用戶看到的是「你的代理想預訂航班、預訂酒店和租車」——而不是三個獨立的結帳流程。代理平台處理供應商關係，而用戶處理意圖。用戶可以批准、審查或對交易提出異議。
信用卡在仲裁方面做得很好，但新的軌道也需要加上這一層。當商品是高價或容易退貨時，仲裁最容易。24 小時取消窗口內的航班、尚未開始的訂閱、利潤豐厚的奢侈品——供應商可以承受撤銷。但早期的代理場景往往是低利潤的數字商品，比如運算能力和 API 調用，或者是外賣配送。
小結
智能代理不會像遊客那樣付款。他們會像本地人一樣付款——通過關係、信貸和重複交易。這意味著真正的支付量將通過預先協商好的 B2B 條款流動，而不是通過刷信用卡。坦率地說，預先協商好的 B2B 條款並不需要新的支付軌道。結算層可以是任何東西——電匯、ACH 或者平淡無奇的批量轉賬。對於已建立的關係，傳統支付方式運作良好。
但我們正處在一個岔路口。代理正在發生，創業者正在構建，他們需要今天就能用的支付方式——而不是等待多年的信用卡技術棧升級。信用卡還沒準備好：對於微支付來說太貴，對帳太具挑戰性，受制於技術債務，並且欺詐決策需要人工介入。穩定幣已經準備好了。它們是可編程的、全球化的、易於與數位服務對帳，並且可以輕鬆整合到 API 和代理結帳中。即使沒有協商好的商戶協議或複雜的 B2B 條款，它們從第一天起就能運作。
這就是機會窗口，今天構建代理的創業者會尋求今天就能很好運行的工具。支付是具有粘性的。最終，在穩定幣上構建的新關係，會變成仍然構建在穩定幣上的舊關係。未來幾年，生態系統將成熟，入金摩擦將消失，而基礎設施上的空白——賬單、仲裁、信貸、批量審批、互操作性——將被一波在更強大基礎上進行建設的初創公司所填補。
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編者按：Citrini7 那篇充滿賽博朋克色彩的 AI 終局預言引發全網熱議，但這篇文章呈現的是一個更具實用主義色彩的反面視角。如果說 Citrini 看到的是數位海嘯瞬間吞沒文明，那本文作者則看到的是人類官僚體制的頑強抵抗、爛到透頂的現有軟體生態，以及被長期忽視的重工業基石。這是一場矽谷幻想與現實鐵律的正面交鋒，它提醒我們奇點或許會降臨，但它絕不會在一天之內發生。
以下為原文內容：
知名市場評論員 Citrini7 最近發表了一篇引人入勝且廣為流傳的 AI 災難小說。雖然他承認其中的某些場景發生的概率極低，但我作為一個見證過多次經濟崩潰預言的人，想對他的觀點提出質疑，並展示一個更具確定性、也更樂觀的未來。
2007 年，人們認為在「石油見頂」的背景下，美國的地緣政治地位已宣告終結；2008 年，人們覺得美元體系幾乎崩潰；2014 年，大家認為 AMD 和 NVIDIA 氣數已盡。接著 ChatGPT 橫空出世，人們又覺得谷歌藥丸……然而每一次，擁有深厚惰性的既有機構都證明了，它們遠比旁觀者想像的要堅韌。
當 Citrini 談到機構更迭和勞動力被迅速取代的恐懼時，他寫道：「即使是那些我們認為靠人際關係維繫的領域也顯得弱不禁風。比如房地產行業，幾十年來買家之所以忍受 5%-6% 的佣金，是因為經紀人與消費者之間的資訊不對稱……」
看到這兒我不禁啞然失笑。人們喊「房地產經紀人消亡」已經喊了 20 年了！這根本不需要什麼超級智能，有 Zillow、Redfin 或 Opendoor 就夠了。但這個例子恰恰證明了與 Citrini 相反的觀點：儘管這種勞動力在大多數人眼中早已過時，但由於市場惰性和監管俘獲（Regulatory Capture），房地產經紀人的生命力比十年前任何人的預期都要頑強。
我幾個月前剛買了一套房。交易過程強制要求我們聘請經紀人，理由冠冕堂皇。我的買方經紀人在這筆交易中賺了大約 5 萬美元，而他實際做的工作——填表和多方協調——滿打滿算也就 10 小時，我完全可以自己搞定。這個市場最終會走向高效，給勞動力合理定價，但這需要漫長的過程。
我深諳慣性與變革管理之道：我曾創立並賣掉過一家公司，核心業務是推動保險經紀公司從「人工服務」轉型為「軟體驅動」。我學到的鐵律是：現實世界中的人類社會極其複雜，任何事情所需的時間總是比你想象的要長——即便你已經考慮到了這條鐵律。這並不意味著世界不會發生劇變，而是意味著變化會更溫和，給我們留出應對和調整的時間。
最近軟體板塊走勢低迷，因為投資者擔心 Monday、Salesforce、Asana 等公司的後端系統缺乏護城河，極易被複製。Citrini 等人認為 AI 程式設計預示著 SaaS 公司的終結：一是產品變得同質化、零利潤，二是工作崗位消失。
但大家都忽略了一點：現在的這些軟體產品簡直爛透了。
我有資格這麼說，因為我在 Salesforce 和 Monday 上花過幾十萬美元。誠然，AI 能讓競爭對手複製這些產品，但更重要的是，AI 能讓競爭對手做出更好的產品。股價下跌並不奇怪：一個靠長期捆綁、缺乏競爭力、充斥著劣質老牌企業的行業，終於要重新迎來競爭了。
從更廣義的角度看，幾乎所有現有的軟體都是垃圾，這已是不爭的事實。我付錢買的每一個工具都充滿了 Bug；有些軟體爛到我想付錢都付不了（過去三年我一直沒法用花旗銀行的網銀匯款）；大多數 Web 應用連移動端和桌面的適配都搞不定；沒有一個產品能完全實現你想要的功能。像 Stripe 和 Linear 這樣的矽谷寵兒之所以能收穫大量擁泵，僅僅是因為它們做得不像競爭對手那樣令人髮指地難用。如果你問一個資深工程師：「給我看一個真正完美的軟體」，得到的只會是長久的沉默和茫然的對視。
這裡隱含著一個深刻的真相：即使我們迎來了「軟體奇點」，人類對軟體勞動力需求也近乎無限。眾所周知，最後幾個百分點的完善往往需要投入最多的工作。按這個標準，幾乎每個軟體產品在達到需求飽和前，其複雜度和功能至少還有 100 倍的提升空間。
我覺得那些斷言軟件行業即將消亡的評論員，大多缺乏開發軟件的直覺。軟件行業存在 50 年了，儘管進步巨大，但它永遠處於「不足」的狀態。作為 2020 年的程序員，我的生產力抵得上 1970 年的幾百人，這種槓桿極其驚人，但結果依然留有巨大的優化空間。人們低估了「傑文斯悖論」（Jevons Paradox）：效率的提高往往會帶來總需求的爆炸式增長。
這並不意味著軟件工程是個永遠不倒的鐵飯碗，但這個行業吸收勞動力的能力和慣性遠超想像，飽和過程會非常緩慢，足以讓我們從容應對。
當然，勞動力轉移必然發生，比如駕駛領域。正如 Citrini 所言，許多白領工作會經歷震盪。對於像房地產經紀人這種早已失去實質價值、全靠慣性拿錢的崗位，AI 可能是壓死駱駝的最後一根稻草。
但我們的救命稻草在於：美國在再工業化方面有著近乎無限的潛力和需求。你可能聽說過「製造業回流」，但這遠不止於此。我們已經基本喪失了製造現代生活核心構建模塊的能力：電池、電機、小型半導體——整個電力產業鏈幾乎完全依賴海外。如果發生軍事衝突怎麼辦？甚至更糟，你知道中國生產了全球 90% 的合成氨嗎？一旦斷供，我們連化肥都造不出來，只能挨餓。
只要你把目光投向物理世界，你就會發現無窮無盡的工作機會，這些都是造福國家、創造就業的基礎設施建設，且在政治上能獲得跨黨派的支持。
我們已經看到經濟和政治風向在往這個方向轉——談論製造業回流、深科技、以及「美國活力」。我的預測是，當 AI 衝擊白領層時，政治阻力最小的路徑將是資助大規模再工業化，通過「就業巨型工程」來吸納勞力。幸好，物理世界不存在「奇點」，它受制於摩擦力。
我們會重新修橋鋪路。人們會發現，看到實實在在的勞動成果，比在數字抽象世界裡打轉更有成就感。那個失去 18 萬美元年薪的 Salesforce 高級產品經理，或許會在「加州海水淡化廠」找到新工作，去終結那場持續 25 年的乾旱。這些設施不僅要建成，還要追求極致，並且需要長期的維護。只要我們願意，「傑文斯悖論」同樣適用於物理世界。
大規模工業工程的終點是豐饒。美國將重新實現自給自足，實現大規模、低成本的生產。超越物質匱乏是關鍵：長遠來看，如果我們真的因為 AI 失去了大部分白領工作，我們必須有能力維持民眾高品質的生活。而由於 AI 將利潤率壓至零，消費品將變得極其廉價，這部分目標會自動實現。
我的觀點是，經濟的不同部門會以不同的速度「起飛」，而幾乎所有領域的轉型都會比 Citrini 預想的要慢。澄清一下，我極度看好 AI，也預見到有一天我的勞動也會過時。但這需要時間，而時間給了我們制定良策的機會。
在這一點上，防止 Citrini 想象中的市場崩盤其實並不難。美國政府在疫情期間的表現證明了其應對危機時的積極與果斷。一旦需要，大規模刺激政策會迅速介入。雖然承認其效率低下讓我有些不快，但這並非重點。重點是保障民眾生活中的物質繁榮——一種能賦予國家合法性、維繫社會契約的普遍福祉，而不是去死守過去的會計指標或經濟教條。
如果我們能在這場緩慢但確定的技術變革中保持敏銳和響應，我們終將安然無恙。
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