起源：加沙居民：以轰炸一向这里没安全可言作者： 陈湖瑜：

我在Stripe Sessions 2026读懂AI经济学

作者 | 高飞

编纂 | 周周

起源 | 科技行者

1987年，经济学家Robert Solow讲了一句很闻名的话："你四处都能看到推算机时期，就是在出产率统计数据里看不到。"这句话困扰了整个经济学界将近十年。直到1990年代中期，推算机对出产率的贡献才终于在数据中显露。

2026年，同样的猜疑正萦绕着AI演出。泡沫论此起彼伏，学术界在争论，企业界在张望，宏观数据给出的信号暧昧不清。但有一个处所，AI对经济的影响已经不必要争论了。

这个处所叫Stripe。

这几天，我在旧金山参与了Stripe Sessions大会。这家公司处置全球GDP近2%的买卖量，年支付总额1.9万亿美元，服务超过500万家企业。Forbes AI 50榜单中86%的公司都在用Stripe。若是说AI经济是一个刚诞生的婴儿，Stripe就是产房里的那台心电监护仪，它比任何人都更早、更精确地纪录着这个婴儿的心跳。

圣路易斯联储2026岁首的一份钻研显示，AI有关投资对美国GDP边际增长的贡献已靠近40%，超过了互联网泡沫时期科技行业的峰值。而这些投资造成收入的那一刻，很大一部门在Stripe上实现结算。

更重要的是，Stripe不只是在纪录AI经济的心跳。这次大会上，它还颁发推动一种全新的经济状态：agentic commerce，让agent成为买卖主体。结合首创人兼总裁John Collison在媒体群访中判断，agent作为买家参加贸易买卖，在12到18个月内会成为主流。

两天功夫，288项产品和职能颁布，超过一万人参与，关键词agentic commerce，接下来就是我在Stripe Sessions 2026现场的见闻与幼我思虑。

【01】AI 经济有多快

在聊agentic commerce之前，我们先来看看AI经济的整体形貌。

索洛在1987年说，推算机在统计里看不到，近四十年后，AI在Stripe的数据里却看得清明显楚。

CEO Patrick Collison大会第一天开场中展示了一组数据：每月在Stripe上新创建企业的数量，疫情以来一向在高位，但曲线平缓。从2026岁首起头，近乎垂直拉起。直接原因是AI编程工具降低了创业门槛，大量开发者用vibe coding的方式几天内就能做出一个能够收费的产品。Patrick把它综合为整个经济在被AI重新平台化(replatforming)。AI业务首席营收官Maia Josebachvili补充了一个表部印证：直到2024年，iOS App Store的利用颁布量还鄙人降，AI编码工具上线后，颁布量环比跳升了24%。

不只是数量在变，质量也在变。Stripe Atlas是助创业者在美国注册公司最单一的方式，上周刚庆祝了第十万家注册企业。我在现场听到一组比力炸的数字：2025年通过Atlas注册的那批公司，到统一时点的收入是2024年那批的两倍。2026年这批才过了几个月，收入已经是去年同期的五倍。

Stripe AI 业务?席营收官 Maia Josebachvili在大会第一全国午的AI经济汇报中一连列出了几个为AI个经济做出贡献的名字：Lovable八个月达到1亿美元收入，再过八个月到了4亿；Cursor不到两年达到10亿美元年化营收，三个月后翻到20亿。平台上排名前列的AI原生公司2025年增长120%，2026年到目前为止增长575%。

消费端同样峻峭，排名靠前的用户每月在AI产品上破费371美元，超过了美国人均匀每月在互联网、流媒体和手机话费上的支出总和。我自己算了一下的月token支出，天然也是早超过手机话费了。

Patrick还提到一个对比：Stripe平台上企业的增速是全球经济增速的17倍。

John Collison在第二天的主题演讲中直接提到索洛悖论，并用了一个汗青类比。1882年，Edison在曼哈顿点亮了第一批客户的灯，但电气化之后的三十年里，出产率险些没有动静。原因不是电不论用，而是工厂都是萦绕蒸汽机设计的，你得把整个工厂推倒重来，出产率提升才会出现。John的判断是：AI正处在类似的阶段，变动已经在发生，但旧模型还没来得及消化。"不外，"他说，"我疑惑AI不必要等三十年。"

Stripe的数据似乎在印证他的乐观。在它的平台上，AI经济已经在发作。从我接触的险些每一祖传统企业而言，险些一号位们都在不遗余力的推动AI落地。

【02】第一天就全球化

快之表，这些AI公司还有一个让我印象很深的特点：从第一天起就是全球化的。Stripe有一个专门的说法：go global by default。

我自己做AI博主以来有一个别味：从事AI内容创作是没有时差的，大洋彼岸的AI新闻和本地新闻权重齐全一样。AI产品也是如此。大说话模型吞吐了传统软件所需的界面说话和交互习惯，统一的对话框让全球用户都能用天然说话使用产品Ｄ芄凰，大说话模型初次让全球软件实现了大一统。

大会上的数据印证了这个别味。从前增长最快的SaaS公司第一年覆盖约莫25个国度，第三年达到50个。AI公司的节拍齐全分歧：第一年42个国度，第三年120个。Maia说，哈萨克斯坦此刻呈此刻了好多AI公司的市场名单上"。第二天的"Indexing the Economy"环节给了一个中位数：排名前100的AI草创公司，成立第一年就销售到55个国度。

举一个具体企业的例子。Emergent Labs 2024年在美国成立，近70%的收入已经来自海表，不少于16个国度各贡献了至少1%的收入。在排名前列的AI公司中，48%的收入来自母国市场之表，三年前这个数字只有33%。全球收入已经是根基盘。

「快」和「全球化」，这两个AI经济的主题特点，都和Stripe直接有关。AI公司必要急剧构建收款能力，必要第一周就在40个国度和地域收钱。这刚好是Stripe从第一天起就在做的事。

这里我们插入一段故事，对Stripe成立做一个前情回首。

Stripe首创人帕特里克·科里森（Patrick Collison）和弟弟约翰（John Collison）是爱尔兰人，自身就是跨境创业者。（在会场，我见到了一位爱尔兰同业，他说这两兄弟就是爱尔兰AI创业者心目中的Heros。）到了美国之后，他们发此刻网上收款这件事可贵离谱：接入支付系统必要和银行签合同、通过PCI合规审查、对接多个中央商，整个过程要几周甚至几个月。

因而，2010年，两个20岁年纪的年轻人先后退学，跑到旧金山，写了一个规划，让开发者用七行代码就能搞定收款。这七行代码赶上了移动互联网和SaaS的发作期。Shopify必要让百万商家收款，Uber必要让乘客无感支付，Salesforce必要处置全球订阅，它们都选了Stripe。在伴随这些全球化客户成长的过程中，Stripe在46个国度成立了本地化能力，覆盖195个市场，支持125种本地支付方式。

对消费者来说，Stripe不是站在聚光灯下的公司，它藏在Shopify的结账页面后面、OpenAI的订阅确认邮件后面、Uber的车资扣款通知后面。但是这种隐形，没有故障它成为互联网经济的底层金融管路。到了AI时期，这套全球金融基础设施让它在服务AI公司全球化使丶据了先机。

这次大会，我也见到了Stripe全球产品掌管人Abhi Tiwari。他三个月前刚转任新角色并迁居新加坡，Stripe在旧金山、都柏林和新加坡三地设有研发中心，并在圣保罗成立了拉美办公室。Abhi通知我，好多AI公司找到Stripe时说的第一句话都是："我们天生就是全球化的，用户在哪里并不重要。"从前那种在总部开发产品再推到全球的模式，在被本地团队当场构建所取代。

用户铺到了全球，但收到钱是另一回事，其实是蛮复杂的。由于每个市场都有自己的钱币和支付习惯。

这里，Stripe助AI公司（和更多其他客户）重要做两件事：用本地钱币标价，接入本地支付方式。前者让巴西用户看到雷亚尔而不是美元，带来18%的跨境收入提升；后者让印杜酌户能用UPI、巴西用户能用Pix，带来超过7%的转化率提升。当AI演示文稿工具Gamma接入了印度的UPI之后，它在印度的收入同月跳涨了22%。在展台上，我也看到了中国公司MiniMax的身影。据我相识，不少中国出海企业的海表主体都在使用Stripe的金融服务。

这些AI原生公司还有一个共同特点：人极少。好多是独立创业者，一两幼我加一堆agent就能撑起一家有真实收入的全球化公司。Emily在第二天的演讲中给出了数据：Atlas上独立创业者的密度已靠近每百万美国人5000人，越来越多人做到年收入超过10万美元。

Emily用的词是solopreneur，一幼我的公司。这让我想起国内如火如荼的OPC（One Person Company），略有些异曲同工。John用经济学家Ronald Coase的理论来诠释这个景象：企业之所以存在，是由于内部协调比通过市场协调更便宜。但AI可能在让这个逻辑回转，当agent能够助你发现服务、整合软件、处置支付，表部协调的成本急剧降落，你不再必要雇一屋子人来实现从前必要整个部门做的事。

【03】从人类经济到 agent 经济

以上说的AI经济，不论增长多快、全球化多远，买卖的主体依然是人类。人类在买AI产品，人类在用AI工具创业。但这次Sessions上我感触最强烈的信号，是Stripe接下来要着力发展的另一件事：agent作为市场买卖主体的经济状态，也就是agentic commerce。

这个转变其实已经偷偷呈此刻Stripe自家的数据里了。技术与业务总裁Will Gaybrick展示了一组数字：Stripe CLI（号令行界面）多年来只有一幼群深度技术用户在用，使用量险些没有颠簸。进入2026年之后忽然发作，原因是agent不必要美丽的图形界面，简洁的CLI反而更实用。Maia的数据显示，2025年agent读取Stripe文档的流量增长了约10倍，按当前趋向，到年底agent读取的文档量将超过人类。Stripe花了十几年打磨的API文档，最忠诚的读者在换人。

若是你感触agent花钱这件事不成思议，能够看两个已经在发生的场景。

第一个：各人的购物界面可能已经造成了模型的谈天窗口。消费者用ChatGPT、Gemini或者Instagram做产品钻研已经是普遍行为，从钻研到买卖之间的距离在被压缩到统一个界面之内。国内也有有关案例，各人都知路AI App里买奶茶的故事。

John Collison在媒体群访中用他买观光电源转换器的经历诠氏缢为什么这种压缩不成逆：若是agent助他实现了从钻研到下单的全数流程，几天后送到家，他不会再去另一个网站重新填写幼我信息，即便那个网站上有一个可能更好的产品。而购物agent在实现检索之后，一个天然的作为就是要去结算。

第二个更有意思：OpenClaw。玩龙虾的伴侣都知路，这是目前最火的开源自主agent框架，用户通过飞书、Telegram、WhatsApp这些新闻利用给agent下指令，agent自主执行工作。关键在于，OpenClaw能够一天烧掉数百元（甚至美元）的token用度。它自己治理token的亏损和使用，固然好多时辰必要人类授权，但归根到底，是agent自己在消费token。而token能直接换算成钱。

从agent治理token亏损到agent直接花钱，中央就差一步而已。但Stripe在大会上的演示，月过了这个一步之遥。

【04】Demo：agent 买器材、卖器材

第二天的主题演讲上，一个Demo引来掌声不休。

John Collison在台上给agent下了一个单一的指令：钻研一下AI需要若何影响能源市场。Agent起头搜索，发现Alpha Vantage有它必要的能源市场数据集，报价4美分。Agent判断在预算内，自主实现了采办和下载，用的是Tempo CLI的不变币钱包，由于4美分的买卖用信誉卡不划算。而后它天生了一份齐全的分析汇报。

到这里已经足够让人吃惊了，但John接着对agent说了一句："颁布并销售这份汇报，定一个你以为合理的价值，让其他agent能够找到并采办。"Agent去查了Alpha Vantage数据集的授权条款，确认能够贸易化，而后自己搭了一个网站，上线了汇报，还天生了一份供其他agent通过单个要求采办数据的注明文件。

一个agent，在几分钟内实现了钻延注采购、出产、合规查抄、颁布、定价、销售的全链条。它既是买家也是卖家。John在演示实现后说了一句话："Agentic commerce已经来了。"

第一天的舞台上也有两个演示让我印象很深。Will Gaybrick构建了一个API评审利用，让agent助用户获取评审服务，全程没有通知agent任何干于支付的信息。Agent在执行工作的过程中自动发现了利用使用的Machine Payments Protocol（MPP）接口，自主实现了一笔2美元的支付，人类只按了一下指纹授权。这个"零配置发现支付"的能力，是MPP作为和谈最主题的设计：开发者不必要为agent单独写支付逻辑，agent自己能找到。

紧接着，Gaybrick把实时计量引擎Metronome、专为支付设计的Tempo区块链和不变币叠在一路，实现了"流式支付"：一个利用按亏损的AI token实时收费，每百万token收3美元。多个agent同时运行，左边仪表盘显示token亏损量上升，右边不变币微支付同步流入。打开Tempo区块链浏览器，一笔总计3.30美元的支付由数千笔亚美分级此外微支付组成，每笔是一美分的三千分之一。信誉卡做不到，ACH做不到，UPI和Pix也做不到。Gaybrick当场颁发这是全球首个流式支付业务。

【05】微支付新生，和一种新的消费逻辑

若是说谈天窗口购物和OpenClaw是agent替身类消费，Collison在群访中提了一个更斗胆的判断：agent还可能创造出全新的消费需要。

他指出agent可能让一个被会商了好多年却从未跑通的贸易模式成立：微支付。人类做不了太细粒度的消费决策，Spotify用每月9.99美元的订阅代替了按曲付费，由于没人愿意每按一次播放键就判断这首歌值不值15美分。Agent没有这种认知职守。若是这个判断成立，从前因人类认知摩擦而无法运行的整个贸易模式品类，在agent刻下可能忽然变得可行。Maia也在和我的单独互换中说，她刚和几十位AI 首创人互换，各人谈到agent commerce，各人会商最多的就是定价。

买卖是有买卖组成的。若是买家造成了agent，商家会怎么办？

我在采访中问了Stripe产品掌管人Jeff Weinstein一个问题：人类有句话叫"顾客始终是对的"，商家必要取悦消费者，那怎么取悦agent？Jeff的思路是把agent理解成你意识的最优良的法式员：要求美满的信息，体式结构化，能够急剧读取，蕴含做决策所需的全数高低文。人类消费者喜欢美丽的图片和流畅的动画，agent想要的是原始的结构化数据、精确的物流信息，以及用至少步骤实现买卖的能力。

Meta产品副总裁Ginger Baker在另一场对话中把这种变动概括得更彻底：支付将从一个"时刻"造成一个"战术"。人类消费者的采办是离散的，你走到收银台，掏出钱包，刷卡，实现。Agent消费是陆续的，你设定一组规定，好比"这周食品杂货最多花50美元""始终优先使用这张卡""500美元以上绝不自动授权"，而后agent在你的授权框架内持续地、自主地消费。

【06】安全：算力是新的现金

不外，agent若是真成了一种新消费者，其实也会带来新的风险，并且和传统SaaS买卖风险，和人类消费者面对的风险有性质分歧。

所以在Sessions期间，我格表注意有关内容，也向分歧Stripe高管都互换了有关问题。

Stripe数据与AI掌管人Emily Glassberg Sands介绍了三种在急剧增长的诓骗模式。

第一种是多账号滥用，统一幼我反复注册分歧账号，每个账号都能拿到一份免费额度，Stripe网络数据显示AI公司每六个注册中就有一个涉及这种滥用。

第二种是免费试用期被恶意亏损，这在AI公司尤其致命，由于每一次试用都在烧真金白银的推理成本。她举了一个例子：一家合作公司获取每个付费客户的token成本超过500美元，由于25次免费试用才换来1次转化，其中19次都是诓骗。

第三种被她称为"吃霸王餐"，客户亏损大量token之后在月底回绝付款。Emily还引用了一个说法，"算力是新的现金"。传统SaaS被滥用，成本险些为零，但AI公司的每一次推理挪用都是真实的成本支出，被偷走的token就是被偷走的钱。

但这里面有一个两难让我听起来感触出格辣手：好多AI首创人面对滥用的第一反映是关掉免费试用。

Emily说她问过所有宣称"解决了"这个问题的人，发现他们的法子就是真的把免费层关掉了。但Jeff以为这是有问题的，由于agent在成为发现新服务的重要方式，若是agent没法自己去试用一个服务，它会直接跳到另一个URL。Emily补充，若是你给agent的行动号召是"进入等待名单"或"联系销售"，它会顿时脱离。为了防诓骗而关掉自主注册，可能在把最重要的增长渠路拱手让给竞争敌手。

Stripe对这个两难的回应是Radar，它的反诓骗系统。Radar的工作道理说起来单一：Stripe上每实现一笔买卖，Radar都在进建。500万家企业的买卖数据汇成一个共享的风险鉴别网络，一家公司遇到过的诓骗模式，所有公司都能受益。上个月，Radar在八家高速增长的AI公司中拦截了超过330万次高风险免费试用注册。

不外Jeff也提供了一个反学问的概想：agent购物有可能比人类在网页上购物更安全。人类网页购物的信赖验证靠的是猜测：用户在网站上待了多久、点击蹊径正不正常。但agent的买卖能够被法式化地认证。Stripe推出的共享支付令牌把凭证token化后，agent始终不接触原始信誉卡号，用户通过生物鉴别授权，能够设置单笔上限、功夫窗口、商户白名单。当信赖机造从猜测造成确认，安全水位反而可能提高。

【07】生态、和谈，和一段往事

显然，各人感触到了，agentic commerce这件事，是一个必要生态高低游合理的事件。我在Stripe Session 2026现场，就见到了一位从事食品行业的伴侣。他讲这次来的工作，就是要探索agentic commerce是否对他们来说，是一种新机遇。这是来自卖家的思虑。

所以，这事儿靠Stripe一家做不成，必要生态。

在Sessions的展厅游的两天，我就看到大量金融产业链公司的展台。Stripe也结合高低游推出了一系列和谈来链接生态各方，无论是买卖双方，还是人机之间，或者机械之间：Machine Payments Protocol（MPP）让agent通过HTTP发现和实现支付，Agentic Commerce Suite让消费者在Google、Meta、OpenAI、Microsoft的AI利用内直接实现采办，Universal Commerce Protocol（UCP）则是由Shopify提议、Meta、Amazon、Salesforce和Microsoft共同参加的跨平台贸易和谈。Stripe参与了UCP总委员会。一群互为合作同伴，也存在竞争的公司赞成在一个共享和谈上合作，由于碎片化让agent难以在分歧平台之间顺畅消费，对所有人都没益处。

说到和谈，我在展台上看到了一家特殊的Stripe合作同伴：Visa。在我看来，Visa性质上就是一个和谈平台。

而注意到Visa，也让我一下子想到了一本书。我一向喜欢Visa首创人迪伊·霍克（Dee Hock）写的《混序》。这本书的一个主题，就是银杏注钱币与信誉卡在电子时期还能被怎么重新界说Ｇ也辉僦皇怯脖液椭匠，也可所以被造度担保、被网络纪录、并在全球流动的数据。1960年代末，美国银行的BankAmericard信誉卡向全国扩张，大量跨州消费者涌入，旧系统瘫痪了；艨艘馐兜轿侍獬鲈谧橹忝。数十家互为竞争敌手的银行必要共享基础设施，但没有一种组织大局能让它们既合作又竞争。他用去中心化的设计准则让所有银行成为新组织的平等成员，美国银行烧毁了对系统的独家节造。这个组织后来改名叫Visa。

所以，两个时期的分歧公司，都在做类似的事件，他们是否可能有一些渊源？

很单一，各人在职何agent的援手下，城市很快找到一段往事：Patrick Collison公开致敬过霍克。2022年，霍克归天，Patrick称他是"一位被严重低估的创新者，启发了我和我弟弟"。更能注明这种影响的是一个招聘决定：撰写Visa权威学术史的作者David Stearns，后来也参与了Stripe。

而后是一个只有相识支付行衣氟史才会会心一笑的细节。Tempo区块链的CTO Georgios Konstantopoulos在台上展示了验证节点阵容，其中一个名字正是Visa；艨舜唇ǖ腣isa，此刻是Stripe孵化的区块链网络上的一个参加节点。学生搭了新网络，教员成了网络里的一个节点。

Patrick在大会开场回溯Stripe的思想起点时提到，他是写Lisp说话起步的法式员，Lisp的主题理想是"代码即数据"。他把这个理想做了一次翻译："Stripe的根基理想是'金钱即数据'。2011年我们推出Stripe的时辰，这并不是行业的正统观点。"霍克从组织理论启程追问钱币的性质，结论是钱币只是"价值互换的保障"，承载它的介质可所以任何器材。Collison从编程说话启程，直接把钱币等同于数据，能够被编程、被API挪用、被agent操作的数据。两幼我用分歧的说话说了统一件事。Ginger Baker在统一天的台上还说了一句更直白的话："钱不也是另一种大局的数字内容吗？"

若是金钱是数据，那么数据的消费者，天然也会成为金钱的消费者。

【08】支线剧情：Stripe 的内容基因

说到这儿，AI经济学故事就到尾声了。让我们讲一个题表话吧。那就是Stripe甚至能够算是内容工作者的同业。

由于这家公司不只是金融服务做得好，内容产品也做得好。它的出版社Stripe Press品尝极高（相信好多人都听说过它出版的《穷查理宝典》），其运营的一档播客A Cheeky Pint也气质怪异，人气极高。Google CEO Sundar Pichai、Anthropic CEO Dario Amodei、a16z结合首创人Marc Andreessen等都曾做客。

在Sessions期间，我见到了Stripe Press的资深编纂Tammy Winter和设计师Pablo Delcan。Tammy恶作剧说"Stripe是一家附带了数十亿美元公司的出版社"。Pablo Delcan谈了他对品尝的理解。他说品尝是随着功夫发展的器材，必要堆集。在设计趋向上，他以为在不烧毁简洁概想和简洁沟通方式的前提下，新的思虑是若何通过细节和精度增长一些复杂性。

而讲到图书主题，Tammy通知我，Stripe Press内部管为首创人、构建者读者群出版的系列丛书叫"松节油"（Turpentine）系列。这类书专一于“若何做”（How-to）、工具、技术、守护以及让工作运作的实用性内容。它们不是空谈理论的，而是为了援手读者解决具体的操作问题。

名字来自一个听说是毕加索说的段子：艺术评论家聚在一路，谈大局、结构、意思；艺术家聚在一路，只聊哪里能买到便宜的松节油。这个系列想做的就是首创人的便宜松节油。仔细想想，对于Go Global的AI企衣反说，Stripe的金融服务何尝不是另一种松节油，你不用费神支付、合规、表汇这些事，专心做产品就好。

这个题表话看似和主线无关，但其实有一条暗线。Stripe旗下还有一本杂志叫Works in Progress，关切的主题问题就是经济若何增长。它的播客采访的是AI经济的领军者。而Sessions大会自身，John Collison在第二天花了整整一个上午讲经济数据，引用科斯定理和索洛悖论，俨然一堂经济学公开课。我想一家金融服务公司这么在意经济学，是由于理解经济结构的变动，正是它发现下一个产品机遇的方式。

作为播客爱好者，我大会第一天见到John Collison时，首先想问的问题不是关于金融，而是关于播客。我问他，采访这么多分歧的人，有没有一个贯通所有嘉宾的底层问题。他想了一下说，他真正感兴致的是这些人的公司到底靠什么运行，处在什么竞争平衡里，若何理解自己的业务。

独一无二，大会第一天扫尾时还出了一个插曲。最后一场炉边对话原定由Patrick采访OpenAI结合首创人Greg Brockman，但临上台前嘉宾换成了Sam Altman。Patrick诠释说终于"AI是一个变动很快的领域"。

因而，意表变惊喜，现场欢呼。

两人相识近19年，Altman是Stripe最早期的天使投资人之一，投资时科里森兄弟还不到20岁。所以，正常对话，Altman都阐发的极度松弛。

对话快实现时，Patrick问了一个个人问题：昔时为什么要投资两个teenager。Altman说他记得他们想做的产品，是在解决自己遇到的问题，并且看到了放大的机遇，由于其他人也必要。

我想关于播客的回覆和关于投资的回覆，指向的是统一件事：发现真实的需要，解决真实的问题。Altman在对话中把OpenAI的转型描述为三个阶段：从钻研尝试室，到产品公司，再到为全世界供给智能的"token factory"。每个阶段对应的是分歧的使命。Stripe也是如此。2010年，两个爱尔兰青少年解决的问题是在网上收款太麻烦了，他们顺带为500万家用户解决了统一个问题。2026年，他们发现了一个新问题：这些企业的顾客，可能起头不再是人类了。

左手播客，右手出版社，台上讲科斯定理和索洛悖论，台下是各类技术和谈和API。这家公司也就不只是在创造AI经济，它也在纪录AI经济。在会场，我脑子里冒出一个可能比力疯狂的想头：Stripe坐拥全球近2%GDP的买卖数据，看得见每一笔AI收入从哪来、到哪去、以什么速度增长。索洛昔时要是有这样一台心电监护仪，或许不用等十年才在统计里找到推算机。

说不定有一天，Stripe能为AI经济提供一个模型，不是LLM模型，一个诺奖级此外经济模型。谁说不成能呢，DeepMind 首创人哈萨比斯拿诺奖早几年谁又能想到。