全新支付標準 x402，讓 AI 智能體秒付。
作者：Sumanth Neppalli and Nishil Ja
編譯：白話區塊鏈
封面：Photo by Mehdi Mirzaie on Unsplash
在加密領域，存在著兩種不同的思潮。作為一本書籍，我們有機會近距離觀察這兩種觀點。一種認為一切都是市場，讓事物定價是獲得階梯的路徑。另一種則相信加密技術是更好的金融科技基礎設施。我們的出版日歷在這兩種觀點之間的間隔，因為正如所有市場一樣，沒有單一的真理。我們只是在梳理所有可能的模型。
本文深入剖析了一種正在網絡上發展的新標準支付。簡單地說，它提出了一個問題：如果你可以按篇付費會發生什麼？為了找到答案，我們回顧了 20 世紀 90 年代初，看看美國在線（AOL）嘗試按為互聯網接入定價時發生的事情。我們回顧了微軟其 SaaS 訂閱服務的定價方式。最後，我們來到了一家咖啡館，看到克勞德一直在按文本量對對話分鐘進行定價。
在這個過程中，我們解釋了 x402 是什麼，關鍵參與者是誰，以及它對 Substack 等平臺意味著什麼。
互聯網的商業模式與我們的使用方式脫節。
2009 年，普通美國人每月訪問超過一百個網站。現在，普通用戶每月打開的應用程序不到三十個小時，但花在這些應用內部的時間卻多了。當時每天大約半個小時，現在接近五個小時。
贏家——亞馬遜、Spotify、Netflix、谷歌和 Meta——成為了聚合者，他們聚集了需求消費者，將閒暇轉化為習慣。他們將這些習慣定價為訂閱。
這之所以有效，是因為的注意力遵循模式。我們大多數晚上看 Netflix。我們每週從亞馬遜訂購商品。Prime 套餐包括每年 139 美元的運費、退貨和流媒體服務。訂閱消除了大部分持續的痛苦。亞馬遜現在正向訂閱用戶推廣廣告以榨取利潤，讓用戶忍受廣告支出或更多費用。當聚合者無法論證訂閱的合理性時，他們就會像谷歌歌一樣迴歸廣告，谷歌通過中斷取消了來變現。
看看現在流經管道的是什麼：
- 機器人和自動化現在已經獲得了近一半的網頁流量。這主要歸功於人工智能和大語言模型（LLM）的快速採用，使得機器人創建更加便捷和可擴展。
- API 請求佔 Cloudflare 處理的動態 HTTP 流量的 60%。換句話來說，機器對機器的通信已經佔用了大部分流量。
我們為人類參與的互聯網設計了今天的定價模型。現在，流量是機器機器的，而且是突發性的。訂閱改變習慣。上班路上聽 Spotify，工作時間用 Slack，晚上看 Netflix。廣告預設性格——有人在滾動、點擊、考慮。但既對機器機器沒有習慣，也沒有眼神。它們有搶劫和任務。
內容的定價不僅是市場契約的函數，也是普通分發基礎設施的函數。音樂以專輯形式存在了，因為實體媒體需要捆綁。在同一張 CD 上刻錄一首歌或十二首歌曲的成本幾乎相同。參與者需要高利潤，而且攤位空間是有限的。2003 年，當分散能源轉向互聯網時，iTunes 將記賬單位改為歌曲。在您的電腦上從 iTunes 購買任何一首歌，然後將其同步到您的 iPod。
解綁增加了發現，但也概述了收入。大多數粉絲購買的是熱門歌曲，而不是十首完整曲目，這壓縮了許多藝人的每聽眾收入。
然後，當 iPhone 問世時，基礎設施再次改變。廉價的雲存儲、4G 和全球 CDN 使訪問任何歌曲都變得即時和流暢。手機始終在線，可以即時訪問實際上無限的歌曲數量。流媒體在訪問層將重新所有一切捆綁：每月 9.99 美元即可欣賞所有音樂。
現在，音樂訂閱佔音樂收入的 85% 以上。這是泰勒·斯威夫特（Taylor Swift）不滿意的事情：她被迫轉型 Spotify。
企業軟件遵循相同的邏輯。產品是數字化的，供應商可以有意使用的資源收費。B2B SaaS 供應商通常 “按席位” 提供每月或每年的可預測服務訪問，並設置限制功能的制度，例如 $50/用戶/月，外加 $0.001/每次 API 調用。
訂閱主題介紹了可預測的人類使用，並測量了處理機器的突發使用。
當 AWS Lambda 運行您的函數時，您需要準確為您消耗的資源費用。B2B 交易通常涉及批量訂單或高價值購買，從而產生更大的交易規模並來自更小、更集中的用戶群的重要經常性收入。去年，B2B SaaS 收入達到 5000 億美元，是音樂流媒體行業的二十倍。
如果現在大部分消耗是機器驅動且突發性的，為什麼我們仍然像 2013 年那樣定價？因為我們設計的當前設施基礎是為了讓人類偶爾做出選擇。訂閱成為默認選項，因為每月一次的決策勝過一千次小額支付。
這並不簡單，因為加密技術創造了現在可以支持小額支付的基礎設施。雖然這也是原因之一，但互聯網本身已經成為一個龐然大物，它需要新的方式來使用進行定價。
小額支付為何失敗
內容支付幾美分的夢想和網絡本身一樣古老。數字設備公司的 Millicent 協議在 20 世紀 90 年代承諾進行低於一美分的交易。Chaum 的 DigiCash 進行了銀行行動。Rivest 的文章 PayWord 解決了有人學的問題。每隔幾年，就會重新發現同樣的優雅想法：如果可以為每篇支付 $0.002，為每首歌曲支付 $0.01，正好是成本，那會怎樣？
他們都遭遇了同樣的失敗：人類討厭對自己的享受進行計量。
美國在線在 1995 年就付出了昂貴的代價明白了這一點。
來源 -《反小額支付的案例》
他們按小時收取撥號上網的使用費。對於大多數用戶來說，這一次調查比包月訂閱便宜。然而，客戶討厭它，因為精神負擔太重。在線的每一分鐘都感覺像是一個正在運行的儀表，每一次點擊都帶來了微小的成本。人們情不自禁地把每一微小的成本累計為一種 “損失”，即使金額很少。每一次點擊都變成了一個微小的決策：這個鏈接值 0.03 美元嗎？
1996 年，當美國在線轉為無限使用時，使用量一夜之間翻了三倍。
人們支付更多，以減少思考。 “為您所使用的東西精確付費” 聽起來很高效，但對於人類來說，它往往感覺帶有焦慮的價格標籤。
Odlyzko 在他 2003 年的論文《反對小額支付的案例》中總結道：人們為固定費率計劃支付更多，不是因為他們的理性，而是因為他們渴望可預測性勝過效率。我們寧願為 Netflix 多付 30 美元/月，也不願優化每一次 0.99 美元的標題。後來的嘗試，如 Blendle 和 Google One Pass，試圖對每一篇文章 0.25 美元到 $0.99，但最終失敗了。除非有很大比例的讀者群進行轉化，否則單位經濟學無法發揮作用，而且用戶體驗增加了認知成本。
訂閱地獄
生活是什麼，不就是持續的痛苦嗎？眾神可能對人類的存在也有訂閱模式。
如果我們渴望訂閱的簡單性，為什麼我們今天卻在抱怨訂閱地獄呢？一個思考定價的簡單方法是詢問您多久一次產品所帶來的痛苦。
娛樂有無限的需求。這樣的黑線代表了持續的痛點，是用戶和公司的夢想，一條樓層、可預測、持續的痛苦曲線。這就是為什麼 Netflix 從一個古怪的 DVD 寫入服務變成了精英 FAANG 俱樂部的一員。提供了無限量的內容，並消除了賬單疲勞。
訂閱的簡單性普及了整個娛樂行業。 隨著好萊塢製片廠看到 Netflix 股價飆升，他們開始收回自己的內容目錄，建立自己的訂閱帝國：Disney+、HBO Max、Paramount+、Peacock、Apple TV+、Lionsgate 等。
內容庫的碎片化為用戶購買更多訂閱。如果你想看動漫，你需要訂閱 Crunchyroll。皮對於克斯電影，你需要訂閱迪士尼。觀看內容成為用戶的投資組合構建問題。
定價取決於兩件事：底層基礎設施能夠如何準確地計量和結算使用情況，以及每次消耗價值時必須由誰來決定。
一次性捐款對於罕見、尖峰的事件非常有效。買一部電影。支付一次性諮詢費用。痛苦猛烈地襲來一次，然後消失。這種模式在任務不且有價值時奏效。在某些情況下，這種痛苦甚至是可取的。商店明顯浪漫化去劇院或書店我們的旅程。
精確計量使用量，定價就會緊貼工作單位。這就是為什麼您不會成為半部電影付費。那裡的價值是模糊的。Figma 無法從您每月的樓梯中抽取固定的部分；創造價值難以計量。
即使不是最有利的可圖方式，預付月費也很容易剃除。
計算是不同的：雲可以觀察每一毫秒。一旦 AWS 能夠以這種粒度計量執行情況，租用整個服務器就沒有意義了。服務器只在需要時啟動，您只需在運行時付費。Twilio 對電信業也做了同樣的事情：一次 API 調用，一條短信片段，一次收費。
諷刺的是，在我們能夠完美計量的地方，我們仍然像一樣計量。使用計量器以每月為單位運行，但資金流通過每月信用卡訂閱、PDF 發票或預付的 “信用額度”。為了實現這一點，您每個供應商都會讓經歷同樣的考驗——創建一個賬戶，身份為設置 OAuth/SSO，為授權授予 API 權限，存儲一張卡，設置每月上限，並保證您不會被額超額收費。
您預加載信用額度的工具。其他的，比如克勞德，在達到損耗時會讓您限制到較低的模型。
大多數 SaaS 都有一個綠色的 “可預測負荷” 區間。對於瞬時購買來說過度擁擠，但又過於穩定，無法證明準確的按事件計量是合理的。這裡的策略是分桶分層。您選擇一個適合您通常月份使用的計劃，並在使用量超出限制時升級。
微軟的 “每用戶 1TB 容量” 就是這樣一個例子，它在不計量每次文件操作的情況下，將用戶與重度用戶區分開來。CFO 通過分配權限來限制需要訪問更高系統的用戶數量。
混亂的中間地帶
整理定價模型的一個簡潔方法是一個雙軸圖，其中 x 軸是使用頻率，y 軸是使用差異性。這裡的差異性意味著突發性——單個用戶隨時間的使用模式有多麼不規則。大多數晚上看兩小時 Netflix 是低差異性的；一個 AI 智能體在十秒內猛發 800 次 API 調用，安靜然後下來，是高差異性。
在左下角，是一次性購買。當任務罕見且可預測時，簡單的 “購買即走” 定價有效，因為您只需要一次成本，然後繼續前進。
左上角是混亂的、休閒的網頁，有不規則的新聞瀏覽、鏈接跳轉，以及較低的付費願望。訂閱是多餘的，而按點擊付費的小額支付決策和交易摩擦下崩潰。廣告成為融資層，聚合了數百萬個、方差的觀點。全球廣告收入突破了 1 萬億美元大關，其中數字廣告撥款了 70% 的開支，這表明大部分網絡都在這個低承諾的角落。
右下角是訂閱習慣非常有意義的地方。Slack、Netflix 和 Spotify 符合人類的日常。大多數 SaaS 位於此處，分層將用戶與隔離用戶隔離開來。大多數產品提供免費增值層以鼓勵用戶開始使用其產品，然後通過日常、穩定的習慣逐漸將他們的使用從左上角轉移到右下角。
訂閱約佔全球年收入 5000 億美元。
右上角是現代互聯網的重心，包括 LLM 查詢、智能體行動、無服務器突發、API 調用、跨鏈交易、批處理作業和物聯網設備通信。使用是持續且不規則的。基於席位的固定費用錯誤地定價了這一現實，但降低了開始付費的心理障礙。由於支付用戶過多，而重度用戶短缺，收入中斷了實際支出。
這就是為什麼基於席位的產品一直傾向於傾向於計量。保留基礎計劃用於協作和支持，但對重負載收費。例如，沙丘每月提供有限的信用額度。小型、簡單的查詢很便宜，而運行時間更大的查詢則需要更多信用額度。
如果支出正在向消費接近英鎊，市場告訴我們定價希望與工作在同一時間。機器正在迅速成為互聯網最大的消費者，一半的消費者使用人工智能驅動的搜索。而且現在機器創造的內容也比人類多。
問題在於，我們的基礎設施仍然依賴年度賬戶。一旦您註冊了軟件成功，您就可以訪問他們的儀表板，包含 API 密鑰、預付信用額度和月末發票。因為它們對於習慣性的人類來說沒問題；但對於突發性的軟件就顯得笨拙了。理論上，您可以使用 ACH、UPI 或 Venmo 每月定期報表。然而，這些需要批量處理才能使用，它們的費用結構其中低於一美分、高頻率的流量下會崩潰。
這就是加密技術互聯網經濟的意義。貨幣為您提供了即時、穩定、細粒度到一分幾分之一的支付能力。它們在內部對結算、預警運行，而不是由智能體直接持有，而不是被困在銀行用戶界面後面。如果使用應該正直事件化，結算也如此，而加密技術是第一個能夠跟上這種現實的基礎設施。
x402 到底是什麼
x402 是一種與 HTTP 配合使用的支付，它採用了年來標準為小額支付設備的 402 狀態碼。
x402 賣方驗證交易已完成的一種方式。希望通過 x402 接受鏈上無 Gas 費支付的賣方必須與接入 Coinbase 和 Thirdweb 等協調方（服務商）。
想象一下 Substack 對一篇付費文章漲價 $0.50。當您點擊 “付費閱讀” 按鈕時，Substack 返回一個 402 代碼，其中包含價格、接受的資產（如 USDC）、網絡（如 Base 或 Solana）和策略。看起來像這樣：
您的 Metamask 錢包通過簽名消息授權 $0.50，將其提交給協調方。協調方將文本發送到鏈上，並通知 Substack 打開文章。
穩定幣使記賬很快。它們以網絡速度結算，以微小面額，而消耗在每個供應商處的賬戶上。有了 x402，您消耗了預先為五個信用額度桶注資，消耗在不同的環境中輪換 API 鍵，也不會在凌晨 4:00 發現中間觸發，導致您的作業中斷。賬單可以保留在最適合他們的地方——賬單上，而所有尖峰、機器對機器的路徑則在且自動廉價地進行。
您可以在智能體結賬中實現這種差異。假設您正在 Daydream（AI 時尚聊天機器人）上試驗新的時尚風格。今天，購物流程將您重定向到亞馬遜，以便您使用保存的卡詳細信息付款。在 x402 的世界中，智能體理解上下文，獲取商家的地址，並從您的 Metamask 錢包支付，而無需離開當前對話線程。
x402 有趣的部分存在，目前它不是一個單一的實體；它由您期望在真實基礎設施中找到的各個系統組成。任何通過 Cloudflare 的 Agent Kit 構建 AI 智能體的人都可以創建按行動定價的機器人。Visa 和 PayPal 等分區支付也正在添加 x402 作為支持的基礎設施。
QuickNode 有一個關於如何為任何端點添加 x402 付費牆的實踐指南。發展方向很明確：在 SDK 層統一 “智能體結賬”，讓 x402 成為智能體 API 支付、工具以及最終零售購買的方式。
整合 x402
一旦網絡支持重建支付，龐大的問題將首先在哪裡騰飛。答案是高頻使用區域，交易價值低於 1 美元。那是訂閱對訂閱用戶收費過高的領域。這種每月承諾訂閱用戶支付最低訂閱金額才能開始使用。只要區塊鏈費用可行，x402 就可以以機器結算速度每個請求，大致低至 0.01 美元。
有兩種力量使得這種緊迫感變得緊迫。在供應側，“工作量的 Token 化” 正在爆炸式增長——LLMToken、API 調用、搜索服務、物聯網 Ping。現代網絡上的每一個有意義的行動都已經附帶了一個微小的、機器必然的單位。在需求側，SaaS 定價導致了荒謬的浪費。大約十分之一的許可證處於閒置狀態，因為團隊更喜歡按席位付費，因為它很容易監控和預測。我們在技術層面上計量了工作量，但在席位層面上向人類支付。
帶有上限的事件間歇期是一種在不嚇買家的情況下使這些世界保持一致的方法。我們可以設置軟件上限以運行實現的最佳價格。一個新聞網站或開發者 API 全天按請求收費，然後自動退款至每日設定的上限。
如果《經濟學人》發佈 “ $0.02/篇文章，上限 $2/天”，一個感興趣的讀者可以瀏覽 180 個鏈接，而消耗進行心算。
到了午夜時分，協議將所有結算費用至 $2。同樣的模式也適用於開發者界面。新聞機構可以對每次 LLM 爬取費用，以維持未來的 AI 瀏覽器收入。像 Algolia 這樣的搜索 API 可以對每次查詢費用 $0.0008，將每日使用量彙總到 $3。
您已經可以看到消費者 AI 正朝著這個方向發展。當您達到克勞德的消息限制時，它不會只說 “達到限制，下週再來。” 它會在同屏幕上提供兩種路徑：升級到更高的訂閱，或按消息付費來完成您正在做的事情。
需要一個簡單的基礎設施，讓智能體能夠自動做出第二個選擇，按請求付費，然後彈出界面用戶、使用按鈕或手動升級。
對於大多數 B2B 工具來說，實際上的終態看起來像是一個 “訂閱底價 + x402 突發”。團隊保留一個與人員數量掛鉤的基礎計劃，用於協作、支持和後臺使用。偶爾會通過x402 流量進行重計算（構建分鐘數、提供搜索、圖像生成）賬單，這是強迫升級到下一個系統的。
更好的網絡也可以接入。雙零希望通過專用器件銷售更快速、更清晰的互聯網。通過它們路由智能體流量，您就可以通過 x402 按千兆字節定價，並附帶明確的 SLA 和上限。一個需要低延遲進行交易、渲染或模型跳轉的智能體可以進入暫時快的帶寬，為那次特定的突發付費，然後退出。
SaaS 將加速走向基於使用量的定價，但附帶保護措施：
- 您獲取和激活整合更便宜。從第一次調用中就可以賺到錢。從未完成 OAuth 或信用卡表格的 “路過” 開發者仍然可以支付 0.03 美元。智能體傾向於可即時支付的供應商。
- 收入隨著實際使用席位席位的膨脹而增長。這是解決大多數組織中 30-50% 席位浪費的方法。繁重的工作轉移到了頂級的突發。
- 定價成為一個產品界面。 “快車道，每次請求額外 $0.002”，“批量模式半價增加”，都是公司可以嘗試以收入的插座。
- 鎖定拆分。消耗集成工作和時間即可供應商的能力降低轉換成本。
一個沒有廣告的世界
小額支付不會徹底消除廣告；它們會縮小廣告是唯一適用模式的領域。廣告仍將在休閒地產空間中表現出色。x402 對廣告無法侵犯的界面以及偶爾有人可能會選擇為一篇優秀文章付費而消耗包月訂閱的情況進行定價。
x402 降低了支付的難度；在一定規模上，它可能會改變未來。
Substack 擁有 5000 萬用戶，轉化率為 10%，因此有 500 萬訂閱用戶，每人每月支付約 7 美元。當付費訂閱用戶群翻倍達到 1000 萬時，Substack 可能會額外支付中梯度更多。由於係數較小，更多的休閒讀者可以轉向按部分付費，加速營收曲線。
邏輯適用於任何具有高差異性、低頻率銷售的賣方：當人們偶爾使用產品不同性使用時，按使用付費習慣感覺比承諾長期計劃更自然。
這有點像我去當地的羽毛球場。我每週打兩次三次，通常在不同的地方和不同的朋友一起。大多數球場都提供月度會員資格，但我寧願不將自己綁定在一個地方。我喜歡自由決定我們去哪個球場，去多天堂，以及在我累的時候可以跳過上一課。
別誤會我的意思，我知道這因人而異。 有些人喜歡堅持去離開他們最近的球場，有些人喜歡訂閱來督促他們養成習慣，還有一些人可能想和朋友分享一個訂閱。
我不能代表線下支付，但有了 x402，這種個性化可以數字化地體現出來。用戶可以通過策略設置自己的支付偏好，而公司可以提供靈活的定價模型，以適應每個人的習慣和選擇。
x402 真正閃耀的地方在於智能體工作流。如果過去十年是關於將人類轉變為登錄用戶，那麼接下來的十年就是關於將智能體轉變為付費客戶。
我們已經走了一半。像 Huggingface 這樣的 AI 路由器允許您在多個 LLM 進行選擇。OpenAI 的 Atlas 是一個 AI 瀏覽器，它使用 LLM 為您運行任務。x402 作為卸載的支付基礎設施插入到那個世界中。它是一種讓軟件在工作完成的最終時刻與其他軟件結算少量賬單的方式。
然而，通常有基礎設施並不能造就一個市場。Web2 圍繞卡網絡構建了整個腳手架。銀行的 KYC，商家的 PCI，PayPal 爭議，因欺詐而暫停響應，以及出現問題時的退款。智能體商務目前還沒有這些。穩定幣加上 HTTP 402 為智能體提供了一種支付方式，但它們也打破了人們習慣的內置追索權。
當您的智能購物買錯了航班，或者您的研究機器人超出了數據預算時，您如何收回您的錢？
這就是我們接下來要深入探討的問題：開發者如何在不擔心未來故障的情況下使用 x402。
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