2026 年 6 月 8 日写于新加坡
奇点爆发后 AI 的进化时钟不断加速，使得全球不同地域迅速形成了新的文明代际。在过去两个月中我参与了全球十多个城市 20 多场有关 AI 的活动，唯有 4 月底在三番 downtown 的 Stripe Sessions 远超所有其他主题，拉出了代际差的震撼。当全球正在疲倦于 Claws & Agents 的单机瓶颈时，硅谷与三番早已在 Agent 经济和 Agent 认知论的管理上进入到下一维度，26 年的 Q3Q4 竞争压力依然激烈指数曲率非常陡峭。
tl;dr
1. AI Payment 的竞争与 H2A 经济的瓶颈
2. Agent 经济与 A2A 生态的必然趋势
3. AI Protocol 与 Crypto Protocol 之间的关联、鸿沟与政治经济因素
4. AI Agent 亚微观经济特点与生物学的范式类比
5. AIFi 的必然与金融芯片 FinChip 的经济学意义
6. AI-Native 是不同于互联网 + 的范式升级
1. AI Payment 的竞争与 H2A 经济的瓶颈
26Q1 我们预言了 4-5 月全球多地会进入到 AI Agent Payment 的竞争争夺并迅速白热化的激烈局面。Agent 的价值交换需求在初步显化，AI Payment 快速发展的事实也在 Q2 得到了验证。即 x402 之后，MPP 等多个 AI Payment Protocol 在 Q2 迅速涌现，不仅是传统与 Crypto 金融支付公司全速 AI 化升级，包括大厂 ( 特别像 Google) 甚至连老牌信息科技公司 ( 如 IBM) 都冲进这个赛道希望抢占布局 Agent 世界的话语权。
在三番 Stripe Sessions 当天我和多个 Top AI 公司的技术负责人讨论了 Payment Protocol 的标准化和应用问题，结果合理但也并不令人满意：①没有人能制定标准，只有在抢占的过程中逐渐形成共识标准；②多数人都完全赞同 Crypto 是 AI Payment Protocol 的必然，但入手都是 Fiat API，其中一部分原因是惯性问题而更多是合规阻碍；③KYC 既是绕不过去的又是反 Agent Native 的；④人人都在声称 A2A(Agent to Agent)，人人都在做 H2A(Human to Agent).
事实上在 26Q2，很多硅谷的大厂和腰部公司和东亚的公司很类似，甚至于 Mag 7 的大多 Department Heads 仍然是以 to B to C 的商业目的来蹭 AI Payment 和 Agent Economy 的热点，给到中基层的 KPI 都是 to Human Users 的，这也必然导致了当前的 Payment Protocol 和 A2A 经济的暂时阶段非正统性。这种 H2A 的导向风很快在 Q2 就出现了瓶颈，原因很简单，AI Agent 的最大特点是可以做决策，然而互联网发展下的 2B2C 商业和 H2A 经济本质上都是人在做决策。用 Agent 帮助人在传统电商场景中做 Fiat Payment 这个事情在逻辑链上本身就是 Non-AI-Native 的，所以现阶段暂时仍然是热点价值大于实用性。
但从另外一个角度，H2A 确实起到了非常好的引子作用，激发了下一个阶段 AI-Native 和 Agent Autonomous 经济体的思考过渡。26Q2 末一些聪明的企业都意识到了这一点，开始“明修栈道，暗度陈仓”用 AI-Native 的 Agent 经济思维倒过来思考问题，反推当前 H2A 经济接口的方式才是 Q2-Q3 的最佳价值。
2. Agent 经济与 A2A 生态的必然趋势
Agent经济是指由自主 ( 自治 ) AI Agent 直接参与价值创造、价值交换与价值资本化，并逐步成为独立经济主体的新型经济体系。
A2A生态则是不同 Agents 在 Agent 经济中参与经济活动，相互面对，进行交互 ( 信息 ) 交换 ( 价值 ) 行为过程，并形成竞合协作经济价值的总体画像。
26Q2 全球多个顶尖的风投机构都声明了对于 Agent 经济与 A2A 生态投资的重视，甚至把这个定义为下个阶段唯一重要的投资方向。
类似于互联网电商前酝酿期 2007 年，手机互联网前酝酿期 2013 年，和 Crypto DeFi 前酝酿期 2019 年，Agent 经济和 A2A 生态的建设同样需要技术标准、经济规则、共识建设和市场教育。在范式基本相同的基础上，不同点在于：①这一次本质技术的发展迭代速度更快；②to A 和 to B to C 的视角不同，并不完全站在人的视角和需求之上，更抽象更难理解，更需要第一性原理的支撑，更多需要从 AI-Native 的视角去思考能耗价值问题和运行效率问题；③因为前两点的冲突，加上不同地域的偏见和合规等问题因素，短期共识更难达成。The terrible thing is, AI 的进化速度并不会因为上述各类问题而减缓，也就是说 Agent 经济与 A2A 生态的形成本质上已经在逐渐脱离人所指定的规则和需求框架，对于它们而言，更多的情况只是几个可量化卡点的突破而已。
这是一场博弈均衡快速转移的游戏。AI Protocol 在 26Q2 的快速爆发充分说明了这一点。大厂与前沿实验室 (Frontier Labs) 在争抢 AI Agent 的入口级规则，Agent 经济的初期基建正在形成，如同草稿版的汉谟拉比法典。传统金融和商业的博弈均衡将在这次范式转移中迅速瓦解重塑，谁能快速理解 AI-Native 的 Protocol 化思维并在其中落实获得差异化优势，谁就能分得这场博弈转移的 AI 蛋糕。
3. AI Protocol 与 Crypto Protocol 之间的关联、鸿沟与政治经济因素
AI Protocol是 AI Agent 参与 Agent 经济的基础设施，也是使得 Agent 在 Open Network 中发现、通信、交换以及协作参与经济活动的基础规则标准和共识机制；简单地讲，就是 AI 世界的治理规则与经济法。
从 26Q1 末我开始着手撰写 AI Protocol，起初这就好比一个有捕猎经验的原始人突然来到了现代社会参与商业规则的制定，直至遇到了一位 Google 高管才让我和团队快速走上了正轨。AI Protocol 的形成和成熟过程，携带着互联网大厂的审美惯性，也同时必须遵循未来 AI 生态的第一性原理。
AI Protocol 的封装形态目前仍然很不统一，通常有文件形态 (.json , .ts, .txt)，CLI 形态，也有 API 或 SDK 形态，这与 Crypto Protocol 非常不同。一方面是在 AI 发展的初期阶段，很多通信的信任握手并没有建立起普适标准；另一方面是AI Protocol 与 Crypto Protocol 在现阶段交互交换的内容不同，前者是边界暂不清晰但需要交换的信息差、能力差、和算力差，后者则是相对边界比较清晰的资产权、所有权和治理权。
一个问题尖锐且明显：AI Protocol 和 Crypto Protocol 是同一回事吗？未来是否会合并融为一体？我暂不能用数理方法证明这个猜想，但是从直觉来看一定会逐渐融合并且多数部分会重叠成为一体，形成成熟的 Digital Protocol 系统。
有一个更深层次的隐藏问题：AI Protocol 在当前阶段更加倾向于建立通信打通协作，而弱化金融治理权力淡化边界感的特点，这与 Crypto Protocol 建制确权定义价值的理念正好相反，鸿沟之明显甚至于让人认为是两套不同的理念。这个现象除了 AI Agent 经济正处在发展的初期阶段入口点与 Crypto Protocol 不同的这个表面因素之外，还存在着什么隐藏因素吗？
是的很明确，政治经济因素。全球主流经济体的国家和地区，因为传统金融和法律合规基础，在强烈地影响着这一鸿沟问题。换句话讲，当前的 AI Protocol 和 Agent 经济，仍然是在人类社会的上一个系统范式下进行生产经营的，所有和钱和管理相关的 Protocol 都在被动地回避着，或者是暂时性递弱代偿地被传统金融与法律系统的治理习惯框架着 ( 注 1)。但随着鸿沟差异的能量积蓄，对比 AI 指数化的快速发展，很快将形成不可调和的局面，正如我上个月在 Cambridge CJBS 一次会议上的总结：
“AI Agent 不会按照人类社会的惯性思考，也没有动机遵循传统金融的合规习惯。未来十年全球大部分的金融法律将会失效或者面临剧烈的挑战，原因是 AI Agent 只遵循：
1.第一性原理
2.能量价值最短路径原则和效率最高原则
3.有效的 KYA 而不是符合过去审美的 KYC”
AI Protocol 向 Crypto Protocol 的融合趋势是具有第一性原理必然性的。
4. AI Agent 亚微观经济学与生物学的范式类比
AI Agent 亚微观经济学，是不久前我在 Oxford 与一位 AI 专家朋友探讨时第一次用到的描述，在过去的半个月中，逐渐更多频次地出现在我们与合作伙伴的交流中。
无论当前的趋势是称作 AI 经济还是 Agent 经济，我们会发现它们与人类经济学的行为特点具备着一定的差异，虽然具备一定的范式可对比性，但又不完全一样。下面我粗略地给出一些 AI Agent 经济对比于人类社会经济的区别：
①AI Agent 交互交易的频次更高，单笔额度更低；
②AI Agent 经济价值的消耗交换更直接地指向能量；
③AI Agent 的决策是效率驱动的而非情绪驱动的；
④AI Agent 的经济行为是任务导向而非消费导向；
⑤AI Agent 的组织成本与边际学习成本趋近于零；
⑥AI Agent 的价值共识基于通信协议，沟通磨损成本近乎为零；
⑦AI Agent 经济的最小经济体与最小价值单元不同，与生物学可相似类比。
事实上，这只是一些当前可以看到或预见到的区别，在 AI 未来发展的衍生品和衍生过程中，一定会出现更多的不同。
上述区别的最后一条，与生物学的类比，是 26Q2 以来对我们商业发展帮助最大的基石思路，也是从 AI 公司商业化思考产品、市场和管理方法最有效的模型方式。具体类比如下：
①LLM 作为 Agent 思考的驱动内核，类似于细胞核；
②Agent Harness 带来 Agent 运行能力差异化，类似于细胞质；
③Agent 整体是一个具有独立任务能力的治理单元，具有主体性和功能特异性，类似于细胞；
④Agent 的信息沟通边界通常是一套网络协议栈，类似于细胞膜磷脂双分子层允许物质的条件性通过；
⑤Agent 以外的价值系统与环境，例如 Skills, Prompt, Algorithm, Cli 以及现在越来越多的出现的 Composite Skills, Skill Factories 等等，类似于细胞外环境，包括细胞外泌体 (Exosomes)，组织液，细胞外基质，可交换营养物质，以及各类代谢环境。
在 26Q1-Q2 的发展迭代中，AI Agent 正在逐渐形成更加明确的边界，更加明确的主体性，以及更加明确的信息、价值、能量交换原则。一个类似于生物机体环境的 AI Agent 亚微观经济学环境正在形成，这其中蕴含着大量的 AI 价值与经济学价值可以挖掘，AI Protocol 和 AI Finance 是爆发的必然趋势。
5. AIFi 的必然与金融芯片 FinChip 的经济学意义
从去年下半年开始，我们提出了在 AIFi( 人工智能金融 ) 方向上的思考和布局工作，截至 26Q1 末 AIFi 的概念已形成明确趋势。如果给 AIFi 一个相对明确的定义则可以是：AI 原生价值在 Agent 经济中被识别和通证化之后，形成的交换交易与资本化的金融系统与基础设施。
AIFi 与 DeFi 和 TradFi 最大的区别在于，DeFi 和 TradFi 的价值蕴含在 Fi( 即 Finance) 中，Decentralized 和 Traditional 则是价值的形式；而 AIFi 是相反的，价值是在 AI 中而 Fi 却变成了价值的形式。这并不是简单的文字游戏，而是 AI 发展从量变到质变的结果。
简单地讲，以前 AI 是为量化策略、金融产品和生产过程服务的，它只是提炼金融价值和生产价值的开发工具；而如今，AI Agent 所具备的决策能力，把价值发现的能力和权力从人和公司的手中转移到了 Agent 上，经济单元的主体发生了迁移，所以价值的主体也发生了本质的改变。
在这样一个趋势下，构建新价值系统的基础设施将是一件重要的任务。在今年 2 月的上一篇文章<AI-Fi 金融芯片与 OpenClaw 奇点后的全球金融>中我首次引出了金融芯片 (FinChip) 的概念，并提到 AI Agent + Crypto Smart Contract 所结合封装的超智能金融资产将真正适应下一个时代的 AI Agent 经济发展。经过 3 个月的迭代升级，FinChip.AI 已经初步具备了独立的 AI Autonomous + Crypto Protocol 的 AIFi 系统，并且兼容了 H2A 和 A2A 的双相环境；在 Open Network 中建设 AI Agent 经济的基础设施并逐渐形成 AI 金融价值，是 FinChip 重要的经济学意义。
6. AI-Native 是不同于互联网 + 的范式升级
无论是 AIFi，金融电路原理( 注 2)，还是金融芯片 FinChip，最重要的是需要 Natively 融合 AI, Crypto, 和 Finance 的本质原理，形成一个站在未来角度合理的价值系统和管理机制。AI-Native Thinking 是这个阶段抽象而反常识的逻辑，正如前面所提到“AI 遵循的是第一性原理，以及能量价值最短路径原则和效率最高原则”，这对于当前思考和从事商业新范式的构建才是最重要的核心难点。
在今年 2 月 OpenClaw 带动本轮 AI 升级爆发的初期，我和几位企业家就探讨了一个预判：AI+ 的企业升级和互联网 + 的企业升级将会截然不同。
由于 AI 具备发展速度快，形式抽象，与事务的耦合度更加深层等诸多特点，在很长的一段时间内 ( 比如至少 2 年 )，很难形成一套行之有效的产业升级工具方法论或通用型专业咨询意见。陡峭曲率的压力将会始终存在，这对于所有科学家，工程师，企业家始终都是一个巨大的挑战，范式升级的过程也会完全不同于历史过往的任何经验。
作者：杨歌 Gary
日期：2026 年 6 月 8 日
X:https://x.com/gary_yangge
E: gary_yangge@hotmail.com
BX: @finchip_ai | @CicadaFinance
BW: https://finchip.ai | https://cicada.finance
注 1：这是普遍的历史规律。新的生产力从上一个时代的生产关系中孕育出来，初期阶段先匹配上一个生产关系发展一段时间，直到不可调和之后，会倒逼下一个阶段的生产关系出现，逐渐替代掉之前的生产关系形成与生产力完全匹配发展的新一个时代。
注 2：<金融电路与 Web3 经济模型原理>写于 2022 年 10 月，描述了未来金融价值与物理电路的范式对比。
