五月份（四月底）我在旧金山参加了Stripe Sessions大会，非常体感的感受了一下何为AI经济学。Stripe的总裁Will Gaybrick在Keynote演示了Agentic Commerce的一个场景：agent消耗AI算力的同时，稳定币以一美分三千分之一为单位实时流入对方账户。一笔3.30美元的付款，打开区块链浏览器一看，由几千笔微支付组成。他当时说这是世界上第一笔流支付。我们很多时候会称agent为同事，工作伙伴，但是未来，它要必然会成为一个交易主体，或者说一个顾客。
昨天，a16z播客上线了一期David George的节目。于是第一时间听了。Gaybrick 2015年加入Stripe，从CFO做到总裁，管产品、管业务、管技术。David George是硅谷风投a16z（Andreessen Horowitz）的合伙人，领导Growth Fund，也是Stripe的投资方。
这期节目中，我印象比较深刻的是关于AI原生组织的讨论。第一，agent越来越多，人怎么办？当AI让一个工程师能做到两年前两个团队的事，很多公司拿这个效率去裁员降本，Gaybrick把这叫"做空自己的未来"。Stripe没有减人，而是让同样的人去造更多的东西，把积压多年的用户需求加速交付出来。其次，人类和agent共存的AI原生组织，管理学会发生什么变化，这个问题似乎没有标准答案。
标题我用了token是新美元，其实是一语双关。token本质上由美元制造，自身也是一种经济计量单位。但是它又不是简单的大宗商品，因为token的成色参数太复杂了。这样的经济要素，我们确实未曾见过。
1. 每六个注册里就有一个是假的
Gaybrick在对话中披露了几组增长数据。2026年上半年，Stripe的新注册量同比增长了50%。2026年同期开始使用Stripe的新客户群体，产生的收入比2025年同期群体高出50%。而2025年群体的收入又比2024年高出70%。
这三个数字叠在一起，传达的信息不只是"更多"。每一批新公司到达变现节点的速度都在加快。Gaybrick特别提到，Stripe Billing的用量增幅甚至高于Stripe整体，因为新创建的公司里软件公司的比例在上升。目前AI公司平均使用11个Stripe产品。11Labs在用14个。
两个结构性力量在同时推动这场爆发。一个是AI打开了新的产品可能性。Gaybrick举了Suno和Higsfield的例子：四年前这类产品根本不可能存在，或者只能做出差很多的版本。另一个是构建成本在急剧下降。agentic coding让更少的工程师可以完成过去需要更多人的工作。Stripe 2026年的新SaaS平台客户群体比2025年大了103%，这组数据直接回击了九个月前流行的"AI会杀死SaaS"的叙事。
不过增长带来了一个新麻烦。当软件有了真实的计算成本，免费试用的经济学就变了。
Gaybrick透露，Cursor是最早碰到这个问题的用户之一。当时大约六分之一的免费试用注册是滥用行为，包括反复注册新账号甚至做模型蒸馏。Stripe跟Cursor的团队用一个周末搭建了一条检测管线：用Stripe自己的基础模型分析全网络数据，生成嵌入向量，再叠加一层推理来解释判断依据。这套系统后来也部署在了11Labs上，目前每天拦截约2,000个滥用者。
识别出的滥用者信号可以跨客户共享。Stripe处理全球近2%的GDP交易量，这意味着它的欺诈检测网络天然有规模优势。一家公司踩过的坑，500万家公司受益。
2. "赢下所有创业公司，然后再赢一次"
Clerk的CEO Colin在X上发了一条帖子，说Stripe有一个直白的商业战略：赢下所有创业公司，然后再赢一次。意思是先让创业公司成为Stripe的客户，等它们长大了、需求变复杂了，再用更多的产品把它们留住。Gaybrick在播客里引用了这条帖子，还给了两层理由来解释为什么这个策略有效。
第一层是商业逻辑。创业公司有野心，往往会长成明天最大的公司。DoorDash和Instacart在YC的时候就用了Stripe，后来Stripe跟着它们一起长大。先绑定创业公司，就是先绑定未来的大客户。
第二层更微妙，跟产品品质有关。Gaybrick说他最近看了Stripe报告功能的客户满意度数据，结果出乎意料。大企业客户的反馈是"比我们用过的任何其他供应商都好"，创业公司的反馈却是"你们的报告功能烂透了，赶紧修"。
原因是大企业客户已经习惯了传统供应商的低标准，Stripe在它们眼里已经很好了。创业公司没有这个锚点，对工具的要求高得多，反而逼着Stripe持续改进。Gaybrick从中得出一个结论：创业公司是Stripe所有客户中标准最高的。
这套策略当然也把Stripe拉向了大企业市场。Gaybrick说Stripe现在服务的财富500强比例还不到一半，但在接近。亚马逊和微软都是客户。大企业的销售周期更长，合同签完之后的激活工作也更重。但根基没变：贴着用户走，用数据证明自己在它们关心的指标上做得更好。
3. 半年，从1,200到7,000
Gaybrick说Stripe一直在研究伟大公司的运作机制。目标设定借鉴Google的OKR，销售团队组织方式参考微软，DRI文化类似苹果。DRI是苹果内部的一种制度，每个项目指定一位直接负责人来拍板。日常管理机制有很多来自Alan Mulally，福特和波音航空的前CEO。但到了2026年，"没有人可以抄了"。
这句话的背景是：一个工程师现在能做到两年前两个团队才能做的事。旧的组织范式没有参照物了。
Stripe内部有一个agentic coding工具叫Minions。它的核心特征是one-shot：给一个prompt，它独立完成构建，走完持续集成和自动化测试的全部流程，然后工程师来做代码审查。不用反复迭代，不用进入规划模式，直接说"我要这个，去做"。
2026年初Stripe公开博客的时候，Minions每周产生约1,200条PR。PR就是代码合并请求，一条PR对应一次代码变更。到最近一周，这个数字跳到了7,000条，占Stripe全部PR的大约30%。
组织结构也在变。团队更扁了，管理层级减少了，过去有很多层级在协调工作，现在不再需要那么多。但Gaybrick并没有给出一个固定的"最佳团队规模"。他说一个8人团队现在同时做3件事，经理和一线工程师的比例可能没变，但产出翻了。
他提到一位叫Alexander的工程师，是Stripe Projects产品的主要构建者。Stripe Projects最初的团队配置是一个PM加一位资深工程师，几个人几周就做出来了。现在Alexander面前就是一块屏幕，同时调度16个agent。
对应届和早期职业工程师，Stripe的定位更像一个孵化器：来，找一个high agency项目帮我们的用户。所谓high agency就是你能独立拍板推进、不用层层审批的项目。，我们清除障碍、铺设路径，让你跑得更快。相邻产品方向不用等排期，一个工程师就可以拿起来跑。
Gaybrick还提到了Stripe的内部知识AI工具Kai。两个人花了大约半年时间构建，现在全公司83%的人每周使用，约60%每天使用。销售团队的生产力提升了20%。
Gaybrick的反应是：太好了，我们应该招更多销售。当工具让每个销售的投入产出比变好了，正确的做法是扩大团队。**资源效率提升了，你需要的是更多的资源。**这就是杰文斯悖论在企业内部的实际应用。
4. 做短还是做长
AI让生产力飙升之后，公司面前有两条路。一条是用效率收益来削减成本：更少的人、更低的运营支出、更好的利润率。另一条是保持甚至增加投入，用同样的人做出多得多的东西。
Gaybrick把前者叫"做空自己的未来"，后者叫"做长"。David George用资本配置做类比：削减成本相当于把现金返还给股东，加速构建相当于把现金再投入到增长中。优化成本的收益是有限的、一次性的，增长的收益是持续的、复合的。
"The best way to optimize your cost structure is to grow more." 优化成本结构最好的方式就是创造更多增长。
Stripe选了后者。Gaybrick说公司积累了多年未满足的用户需求，现在的挑战在执行管线的各个环节。代码合并量暴增在压垮内部系统，新产品上线后来不及培训销售团队，定价页面更新都成了瓶颈。瓶颈从"想不到"变成了"来不及"。
他举了两个例子来说明时间线被压缩到了什么程度。Stripe Tax做美国各州自动报税花了很长时间，因为每个辖区的报税格式和接口都不同。全球报税是下一步，复杂度更高，结果只用了美国报税三分之一的时间。
另一个例子是支出管理。这本来是两年后才排上日程的产品方向，跟Treasury相邻。结果一位工程师把它当作个人项目拿了起来，Gaybrick自己写了第一个commit，也就是第一次代码提交，现在那位工程师已经独立推进了。
Gaybrick用了一个意想不到的类比来描述Stripe当前的代码生产方式：注塑成型。他说战后消费品和玩具行业的爆发，很大程度上归功于1940年代注塑螺杆技术的成熟，能够均匀地融化塑料并注入金属模具。
Stripe做的事情类似：创建模具和模板，比如在每个代码仓库里放入agents file和markdown文件。agents file是给AI读的指令文件，告诉它这个仓库的规则和模式；markdown文件则是结构化的文档模板。把与金融机构对接的模式固化在这些文件里，然后把大量工作交给agent完成。人的时间主要花在最后的代码审查上。甚至代码审查本身，agent做得比人还好。
David George听到这个类比的时候笑了，说Gaybrick可能是第一个把现代AI软件工程比作注塑成型的人。Gaybrick承认这个比喻有点还原主义，但他去过注塑成型工厂，觉得七十年前的那项技术和今天Stripe在做的事情，道理是一样的。
5. 结账页面应该消失
Gaybrick直接说：agentic commerce今天还没有出现物种大爆发式的时刻。没有大量被反复验证的典型用例。原因之一是基础原语还没到位。
Stripe和Tempo合作创建了Machine Payments Protocol，让机器能买机器提供的服务。它的工作方式是：当一个服务需要付费时，请求方会收到一个HTTP 402响应。402是HTTP协议里预留的"需要付款"状态码，互联网诞生以来一直没被大规模使用。现在这个响应里会说明价格和支付方式。机器对机器的购买，就应该这样直接。
目前浏览器自动化技术也在进步，agent可以爬取和填写结账表单。但Gaybrick认为这是拟物化的方案，未来一定会有原生的方式。David George接了一句：这就像把马车的形态硬搬到汽车上一样。
Gaybrick说了一个在大会演示中没有展开的判断：**结账页面应该消失。对agent如此，对人类用户也一样。**Stripe Link已经有大约4亿用户，加上Shopify的Shop Pay，跳过结账页面在技术上已经可行。Stripe又推出了Link Agent Wallet和Link CLI这两个工具，让agent可以通过命令行调用用户存储的支付凭证，在人类授权的范围内自主完成购买。
相比消费场景，B2B场景的agentic commerce落地更快。Stripe Projects的本质是让agent能够代替人去开通B2B服务。一个agent可以自动开通Vercel的托管服务，完全不需要人去vercel.com做任何操作。
这个方向已经在影响投资判断。Gaybrick说a16z评估开发者工具的时候会问一个新问题：未来agent会选这个产品吗？David George确认了这一点。
Gaybrick还提到了他在Stripe内部做过的一个演示：用Browserbase启动一个浏览器会话，agent登上ESPN网站做了一些调研，然后自动填写了一整份NCAA篮球竞猜表。他说他有三个兄弟都爱体育，但他自己总是太忙没空参加家庭竞猜，看着agent替他搞定"感觉太好了"。被问到agent填得怎么样，他笑着说不知道结果，但"probably better"。
6. 蜂鸟和15块钱的预算
互联网诞生以来，微支付就被反复讨论但从未大规模成功。过去失败的原因不复杂。如果你卖的是文章内容，你总是被订阅模式和免费加广告模式两头挤压。Spotify之所以用月费取代单曲付费，是因为没有人愿意在每次按下播放键的时候权衡一首歌值不值一毛五。人类不擅长高频率的微小消费决策。
Gaybrick认为这次不一样。agent执行复杂任务时像蜂鸟一样在互联网上到处采集：从这里抓一点数据、在那里做一点计算、临时存储一些内容。你不希望个人用户为每一个服务去注册账号和月付订阅。你想说的是："agent，去做这件事，预算15块。"
David George贡献了两个亲身案例。他用Claude Code给侄女生日写了一首歌，以前没有AI工具的话他"绝对不会做这件事"。但他不想因此每月付10块钱订阅一个音乐生成服务，他只想用一次。他10岁的儿子则已经在用AI创作说唱歌曲并发到Spotify上了。
Gaybrick认为要让这种一次性消费成为常态，服务端需要配合。他用了一个词：ephemeral，临时的、用完即走的消费。服务提供商需要站起来说：你可以不注册就使用我，你可以只用一次。这类API现在还太少了。
在支付侧，稳定币让微支付变得可行。稳定币对人类用户来说使用体验还比较生涩，但对agent来说毫无障碍。agent可以拿到预算，把美元转成稳定币，去各个服务上支付，完全不介意来回转换。人类觉得麻烦的流程，agent当作正常操作。
7. 全球经济需要一个谢林点
Gaybrick自称基础设施狂热者，他在播客里对稳定币的判断一句话就能概括：稳定币就是比现有体系更好的全球支付基础设施。
部分国家有很好的本国化支付系统。印度UPI上5美元以下的支付占比约86%，而美国信用卡上这个比例是个位数。巴西的PIX增长飞速。但问题在于，这些系统都是本国化的。全球经济需要一个谢林点。谢林点是博弈论里的概念：没有人事先协调的情况下，大家会自然选择的那个汇合处。区块链支付轨道解决的是一个政治问题：这个平台在哪里都能用。
"如果今晚大家都睡一觉，明天醒来人人持有稳定币，全球金融体系就会更快、更便宜、摩擦更少。"
Gaybrick承认这可能是一个"should work this way but may never work this way"的问题，然后说Stripe正在拼命推动它变成现实。Stripe Treasury现在支持用户像持有美元、欧元、英镑一样持有稳定币余额。法币支付覆盖大约60个国家，稳定币支付覆盖约150个国家。对于那些在全球快速扩张的AI公司来说，这个差距意味着90个国家的潜在付费用户。泰国的两人AI团队和美国的大公司一样，都可以接入全球软件经济。
Tempo是Stripe和Paradigm联合孵化的第一层区块链，专为稳定币支付设计，2026年3月主网上线。Gaybrick解释了为什么需要一条专门的支付链。现有区块链大多是通用的，使用场景以交易为主。当大型交易事件发生时，性能通常会下降，交易费用会飙升。Tempo要做到三件事：稳定的低费用，不因交易拥堵而波动；原生隐私保护，因为公链上的交易信息是可反推的；以及不打折扣的高吞吐。目前Tempo已经在Stripe内部成为默认的区块链选项，DoorDash等公司已经在使用。
Gaybrick提到了一个具体案例来说明稳定币在真实商业中已经奏效。Félix是一家以稳定币为底层的美国到拉美汇款公司。美墨汇款走廊是全球最大的汇款走廊之一。Félix在短短几年内就拿到了这条走廊5%到10%的份额。Wise和Western Union等传统玩家花了更长时间才做到这个体量。
David George从投资人的角度补了一句：Stripe在稳定币上的位置特别好，因为企业不想一夜之间全部切换到稳定币，它们需要法币和稳定币共存的过渡方案。Stripe恰好两边都有，所以能让客户按自己的节奏来。
8. 偷token就是偷钱
Gaybrick说他一直喜欢token这个词，因为"it just sounds like an approximation of money"，听起来就像是金钱的近似物。而现实正在印证这个直觉。
Cursor和Replit这类平台，本质上是通用的token消费平台。你可以用token做几乎任何事情。Gaybrick说，对这些平台的攻击模式已经跟针对支付系统的攻击高度相似。有人在偷token，就像有人在偷钱。Stripe过去的使命是帮用户安全地转移、存储、发送资金。现在它觉得对token也有同样的责任。
Token的使用场景分两类。一类是运营性质的：企业花钱用AI来构建产品，token消耗就是成本。另一类是产品层面的：产品本身靠token驱动，如何在不同模型之间调度以获得最佳效果。Stripe希望在两个层面都帮到用户。
长远看，很多原本以美元计价的服务支出会逐渐转化为以token计价。"关账"这类任务，过去付美元请人做，未来可能付更少的美元配合更多的token，由agent辅助完成。**token和美元之间的兑换，应该像美元和欧元之间一样无缝、安全。**Gaybrick用的词不是Stripe有"权利"做这件事，而是有"mandate"。不是机会驱动，是责任驱动。
有一种假说认为AI会让软件被严重商品化，模型递归生成模型，代码变成无差别的廉价品。Gaybrick承认这种可能性不是零。但Stripe当前看到的数据跟这个假说完全相反：软件创造在爆发，被采用的速度在加快，Stripe的产品被使用的数量在增加。
软件不只是写代码。围绕抽象层的专业知识、公司内部的系统维护、人员流动带来的知识流失，这些问题不会因为AI写代码变便宜就消失。Stripe希望帮企业管好整个收入技术栈：管现金、管营收、更快关账、更快全球化。这个机会比以往任何时候都大。
9. 飞行模拟器
在对话快结束时，David George问了一个听起来有点软但其实很难回答的问题：Stripe一直以产品品味闻名，AI时代怎么维持？
Gaybrick先承认了一个不太舒服的事实：现在整个行业都在谈"品味"，说到底是在给自己的未来价值找一个说法。"模型不会有品味"这个假设，可能就不对。
回到具体做法，他给了两个答案。
第一个是从上往下不断重复。就像"赢下创业公司然后再赢一次"这个策略一样，关于品质的话也要说了再说。
第二个更有意思。Gaybrick把它比作航空业的飞行模拟器。你不能说"我希望这架飞机能飞"，你得在飞之前证明它能飞。NVIDIA的一个关键转折点，是从等晶圆厂出片再试芯片，变成提前仿真芯片性能。Stripe也在做类似的事情：大量投入模拟产品的真实使用。
具体怎么模拟？指向一个真实客户账户，生成一个去除隐私信息的镜像版本，随机化增长率（这样你不知道它实际有多大），模拟出业务的季节性波动、客户争议、退款请求。让团队觉得自己就是在使用一个活的产品。这些争议和退款都不是真的，但日常使用的体验是真的。
Gaybrick要求工程经理主导这件事，因为他们控制资源，能够说"这个体验不对，下个sprint拿来修"。sprint是开发团队一个短周期的工作单元，工程经理能决定这个周期里优先做什么。
David George最后问了一个大问题：怎么确保在Stripe内部建造出下一个Stripe？Gaybrick没有直接回答。但回头看整场对话，答案已经嵌在前面50分钟的每一个段落里：让内部的人像创始人一样运作，给他们最好的工具，清除阻碍他们的流程，然后把所有你能造的东西都造出来。
核心问答
Q1: Stripe为什么选择"全部都造"而不是裁员降本？
Stripe积累了多年未满足的用户需求，AI带来的生产力提升让这些需求终于有可能被快速交付。优化成本结构的收益是有限的、一次性的，而加速构建新产品带来的收入增长是持续的、复合的。用Gaybrick的话说，优化成本是做空自己的未来，加速构建是做长。
Q2: Agentic commerce为什么还没爆发？
基础原语还不到位。机器对机器的支付协议、agent的结账方式、一次性微消费的API，这些都还在早期阶段。目前B2B场景（agent自动开通SaaS服务）比消费场景更接近落地。稳定币让微支付在技术上变得可行，但整个服务生态还需要从订阅制向按次消费转变。
Q3: Token和美元之间的关系会怎么演变？
Token已经从"AI产品的内部计量单位"演变为一种可被攻击、可被盗取、需要被保护的准货币。Stripe感受到的用户需求是：像管理资金安全一样管理token安全，像货币兑换一样实现token与美元之间的无缝流转。Stripe已经在构建这个方向的产品了。
