当地时间5月6日~8日，全球支付服务与金融基础设施提供商Stripe在旧金山开启了2025年度大会。2024年，Stripe的支付处理总额已达1.4万亿美元，较上年增长38%。
“我们正在构建可编程的金融服务，使资金像数据一样易于用代码操作和管理。”Stripe 产品与业务总裁威尔・盖布里克（Will Gaybrick）表示，将利用人工智能加速用户增长。
Stripe当然不会忽略中国市场。
目前人民币已成为全球第四位支付货币，2024年处理跨境人民币支付金额达到175万亿元，同比增长43%。
2025年4月，Stripe官宣了与腾讯进一步深化全球合作，在20个国家的Stripe终端正式接入微信支付的消息。这些战略举措主要惠及了全球商家，并帮助不少中国企业解决了出海时的跨境支付问题，还有不少和中国颇有渊源的知名企业客户，比如TikTok、Pika。
Stripe 联合创始人兼首席执行官帕特里克・克里森（Patrick Collison）接受第一财经采访时表示，“我们暂无计划涉足中国国内支付市场，因为中国的支付生态与Stripe的现有模式差异较大，且已有支付宝和微信支付占据主导。但跨境业务是我们持续成功的业务领域，也会帮助中国企业拓展他们的生意。”
一家年收入60亿元的国内金融支付机构参会代表告诉第一财经，公司正准备跟随国内客户出海的脚步拓展海外业务。“在现场能听到很多行业洞察。从技术的角度来看，我们作为国内支付金融科技公司不会有太多新鲜感，但是Stripe的服务，比如多货币账户余额可以海外实现跨境支付，这还是打开了很多的想象空间。”
多货币账户余额的跨境支付首批支持的币种包括美元、欧元和英镑。当企业现有Stripe账户中持有和管理多种货币余额时，不仅可以以收款、存储资金，还能在不同币种间自由兑换，并为每种货币开设虚拟卡和实体卡。例如，一家总部位于美国的零售商在伦敦设有门店，如今即可通过该功能接受英国客户的英镑付款，在Stripe账户中保留英镑余额（同时保留来自美国客户的美元余额）、为英国员工发行英镑消费卡，并直接用英镑向英国本地供应商付款，全程无须支付任何外汇费用。
AI技术是现场的高频词。
帕特里克提到，“AI作为当前超越蒲福风暴的强劲东风，正在深刻改变全球经济格局。”
Stripe宣布构建了全球首个支付领域人工智能基础模型，它基于数千亿笔交易进行训练，能够捕捉到每个支付行为的数百种细微信号。以前，针对特定任务进行优化时要利用多个模型，如防止欺诈、提高授权率，或为单个买家个性化结账体验。单项模型已有了一些广受好评的功能，比如虽然导致一次交易失败的原因可以有很多，但如果Stripe判定为不是恶意的交易，那么会自动二次重新申请支付，这避免了商家的客户因支付失败而流失。
而这次，针对信用卡测试攻击的预防结果显示了新的支付基础模型的有效性。此前，Stripe 在两年内逐步将卡片测试减少了 80%。使用新的基础模型后，Stripe对大型企业的攻击检测率提高了64%。基座模型可以自动生成证据包，提高反馈效率。此外，模型还能分析交易的多维特征，如地理位置、金额模式等辅助业务决策。
就像大语言模型预测下一个字会是什么，在一个给定的交易中，通过分析存在的诸多细微差别，就能从已有的交易中根据理解并预判它的情况。但这一模型与Llama之类的大语言模型还不一样，主要专注于支付场景下的时空特征建模而非自然语言处理。
Shoplazza（中文名“店匠”） COO张璐告诉第一财经，能够可视化操作且实现了多渠道的对接，这对跨境 B2B 系统服务商来说意味着不需要雇佣太多的工程师或者产品经理，这种借助技术实现的集成十分便捷。
以编排（orchestration）功能的更新为例，无论是不是Stripe用户，都可以使用这一功能。大型企业通常需要通过多个支付提供商处理支付，这可能具有挑战性：没有统一的规划，也没有简单的方法来比较性能，难以确保是以最佳方式路径进行支付。
“对于具有复杂支付架构的企业来说，编排是必不可少的。能够在一个地方管理和优化支付提供商的性能，为企业提供了能够释放显著性能提升的控制和可见性水平。”标准普尔全球市场情报金融科技研究负责人乔丹・麦基（Jordan McKee）表示。
不仅如此，帕特里克和meta CEO马克·扎克伯格一样看好AI代理。“从动心起念到落地执行，中间不再是重重阻力了，这是现在和未来的AI都可以帮我们实现的。我认为你会看到更多类似魔法般‘一键式’体验出现，对于我们来说，AI代理（AI agent）就是这样的，可以将实现这个意图和真正完成它之间的许多细节压缩完成。”他说。
以 Perplexity为例，就可以通过AI代理直接在聊天结果中完成购买，无须用户多次操作。Stripe为此推出了AI工具包，允许开发者创建具有预设控制的虚拟卡，确保交易安全。
AI代理也是论坛的关键热词。一位正在创业的美国开发者告诉第一财经，他正在试图通过MCP+AI代理的方式帮助企业构建金融支付流程，不过他对目前能实现的效果并不太满意。“很多流程在demo演示上都不错，可它们看起来能完成的任务太简单，似乎95%都可以被复制，但恰恰是最后的5%要能够持续迭代、而且值得信赖。在当下技术变化比较快的时候，做到这点不容易。”
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