Stripe 联合创始人放话:AI Agent 要重新改写整个互联网

最近看了一个 Stripe 联合创始人 John Collison 的访谈，是在 Browserbase 的活动上做的。聊了差不多半小时，信息量很大。

Stripe 去年处理了 1.9 万亿美元的交易，同比增长 34%。这个体量的公司，创始人怎么看待 AI 带来的变化，还挺值得听听的。

我整理了几个觉得最有价值的观点。

一、AI 代理要接管你跟电脑之间所有的「跑腿活」

John 说了一句让我很有感触的话：没有人会在空闲时间选择去填网页表单。

想想确实是这样。你去政府网站续驾照，要填一堆表格。你去买机票，也要填一堆信息。这些事情没有任何创造性，就是在搬运你自己的数据。

现在 AI Agent 知道你家地址、你的银行卡信息，又能像人一样操作电脑，你只要跟它说一句“帮我续个驾照”，剩下的它全搞定。

有人可能会想，那些老旧的政府网站怎么办？它们又不会主动支持什么新接口。

John 的回答特别有意思。他说，电脑操作能力就是终极的兼容层。你不用等交管局去接什么新协议，AI 直接像人一样打开浏览器、点按钮、填表格就行了。能等到交管局主动升级系统吗？John 说他不爱打赌，但觉得至少得等好几年。然而这根本不重要，因为 AI 用电脑就能解决问题。

很多人一直在讨论各种 AI 协议到底谁会胜出，但 John 的意思是，这些可能都不是关键，AI 直接用电脑就能搞定一切。我感觉这个角度还挺新的，不是去适配 AI ，而是 AI 来适配现有的东西。

二、AI 正在改变大家买东西的方式

John 说他觉得 AI Agent 做电商这件事，会带来两层变化。

先说第一层。你的 AI Agent 会帮你完成大量的购物操作，省掉很多麻烦事。

然后说第二层，这个更有意思。他自己用 AI 搜商品的时候，老是冒出来一些从没听过的小众品牌。只要你产品做得好、网上口碑不错，AI 就会把你推到买家面前。

他拿 Facebook 和 Instagram 的精准广告打了个比方。当年那套精准投放直接催生了 Wish、Temu、Shein 这一批公司。它们天生长在那个平台上，比传统零售商更懂怎么用那套规则。现在 AI 搜索正在变成新的流量入口，能抓住这个机会的，可能又会是一批新面孔。

放到更大的范围来看，以后谁的产品做得真正好、口碑真实可信，谁就更容易被 AI 推荐出去。这对小品牌、小商家来说，可能是个很好的消息。

三、网络安全这件事，接下来五年会比过去五年更猛

John 说得很直白：未来五年的网络攻击会比过去五年多得多。

他用了一个汽车的类比：银行劫匪是最先用上汽车的那批人，警察后来才反应过来要赶紧买车去追。AI 这件事也一样，新能力给了防守方更好的工具，同时也武装了攻击方。

有意思的是，John 觉得初创公司在安全方面反而有优势。大公司的技术太老了，有些还在跑早就没人维护的 Windows 版本。初创公司的技术栈新、简单、统一，反而更容易用上最新的防御能力。

大家一般觉得大公司安全做得好，但在 AI 这个新局面里，老旧的系统反而成了拖累。这个观点说的确实很对的，越是老系统，人们都不敢动，AI 发现漏洞之后，维护成本挺高的。

四、Stripe 把 2026 年 1 月 1 日定为「奇点元年」

Stripe 内部半开玩笑地把 2026 年 1 月 1 日设成了技术奇点的起始日，跟 Unix 时间从 1970 年 1 月 1 日开始算是一个道理。

John 说这个日期也不完全是随便选的。去年年底，很多人确实感受到了 AI 编程能力的那种跳跃式进步。现在 AI 已经在用 AI 加速自身的迭代了。各家公司都在比拼 AI 的数学能力，这事儿谁也没想到。

他们对此的态度是乐观的。在 Stripe 的平台上，新公司的注册量已经创了历史新高。有了 AI 这些工具之后，创业的门槛降了，把公司做起来也变得更容易了。

John 说，很多人一提到技术奇点就紧张。但 Stripe 的看法是：我们就是处在一个 AI 大爆发的阶段，应该去享受这个过程。

五、Stripe 自己也在经历一场「地震」

这个部分我觉得特别有意思，因为它讲的是一家做了 17 年的公司怎么被 AI 冲击的。

过去 17 年，Stripe 一直在给开发者打磨 API 接入的体验。文档怎么写得更清楚，版本升级怎么做得更顺滑，在这上面花了大量精力。

结果，几乎一夜之间，没人手动接入 Stripe 的 API 了。大家都派自己的编程 Agent 去做这件事。

以前为人类开发者优化的那些东西，AI 根本不在乎。AI 在乎的是另一套完全不同的东西，比如它特别容易搞混 API 的版本号。所以 Stripe 得重新想清楚自己该擅长什么。

John 用了一个下棋的比方：棋盘被人晃了一下，棋子的位置全变了，你得在这个新局面里重新找到自己的打法。他觉得在座所有行业的人都面临同样的事情。

六、Stripe 的收购逻辑

为了跟上节奏，Stripe 最近做了一系列收购。

先说第一个方向，Bridge 和 Privy 都是做加密货币的。加密这个领域有一套自己的玩法和文化，Stripe 自己从零培养太慢了，直接买一个团队进来更快。

然后说第二个，Metronome，做按用量计费的。John 解释说，现在因为 AI 的推理成本，几乎每家公司都需要按使用量收费了。你用 ChatGPT 或者 Claude，用到一定量之后它就会告诉你额度用完了，得买额外的额度。这种计费方式正在成为新的标配。

最后是 OpenRouter，做多模型路由的。现在企业里不会只用一个 AI 模型，不同的任务派给不同的模型，高价值的客户用更强的模型，普通请求用便宜的模型。OpenRouter 在这方面做得最成熟。

关于什么时候自己建、什么时候去买，John 说了个很实在的道理：如果这个领域变化特别快，等你自己从头做完，市场可能已经变样了。OpenRouter 所在的市场，12 个月前和现在完全两样，再过 12 个月又会不一样。这种速度下，买比建更划算。

七、每个人都在搞自己的 AI 工具

Stripe 内部发生了一个很有意思的变化：各个部门的人开始自己动手做 AI 应用了。

销售团队要给客户做定制方案的时候，他们自己做了 AI 工具，让 AI 帮忙分析哪些数据对这个客户最有用。法务团队要跟上全球各国不断更新的法规，有人就做了一个 AI Agent，专门消化各国新出的法律文件。John 举了个例子：印度刚发布了一部 600 页的新法律，你还没看完呢，芬兰那边又出了一部 600 页的。这种工作量靠人根本来不及。

John 说了一句话：做自己的定制化软件，这个梦想大家讲了好几十年了。但直到现在，门槛才真正低到让每个人都能参与。

这个趋势放到更大的范围来看也成立。以前你想做个小工具，得学编程，得找开发。现在用 AI 写代码，普通人也能做出能用的东西。在 John 看来，这跟 AI 能操作电脑一样重要，都属于 AI 发展历程中那种台阶式的跃升。

八、一个大家还没怎么想过的问题：好机器人和坏机器人怎么分？

John 提到了一个很多人还没意识到的问题。

现在很多网站都在做反爬虫、反机器人。过去这么做完全合理，因为机器人基本上就意味着恶意访问。

但以后到处都是机器人了。你的 AI Agent 去帮你买东西，它也是机器人。它去帮你填表格，还是机器人。网站到底该挡住哪些、放行哪些？

John 说，这个问题目前没有好的答案，但它一定会变得越来越急迫。就好像过去我们只需要区分人和机器，以后还得在机器里面再分出好坏。

九、17 年创业最大的经验：没有捷径

最后 John 聊了聊 17 年下来的感悟。

他说 Stripe 从来没有过那种一飞冲天的时刻。每年就是比上一年大一点，增长率甚至在慢慢降。但因为基数越来越大，绝对值一直在涨。就这样一年接一年地叠加，最后做到了 1.9 万亿。从来没有哪个瞬间让人觉得“天哪，我们成功了”，就是一直在往前走。

他拿英伟达举了个例子。英伟达从九十年代就开始做 GPU，中间好多年并不起眼，也没人觉得这家公司会成为全球最大的公司。但他们一直在做同一件事，做得越来越好。等到 AI 浪潮来了，多年积累一下子就显现出来了。

John 还聊到声誉这件事。Stripe 一直很在意别人跟自己打交道的感受，要让合作伙伴觉得舒服。他觉得做生意就是在玩一个长期游戏，声誉可能是里面最值钱的东西。

Stripe 内部排第一位的原则叫用户优先。先搞清楚客户到底想要什么，然后倒过来推产品该怎么做。John 说，很多公司做着做着就跑偏了，开始琢磨该进哪个新市场，该怎么搞更多收入，把用户甩到了脑后。

整场对话给我最大的感受是：Stripe 走了 17 年，走得不算快，但走得特别稳。现在 AI 来了，他们也不焦虑，该转的地方果断转，该买的果断买。这种节奏感还蛮值得学的。