Stripe大中华区企业销售业务负责人 刘斯成
文丨苏扬
编辑丨徐青阳
“越来越多企业出海，从第一天开始就面向全球客户。但全球化不再只是进入更多的国家，它也意味着从第一天开始就要建立能让产品、收入和运营共同扩展的商业架构。”负责Stripe大中华区企业销售业务的刘斯成说。
9月23日，正在推进75亿美元收购AI模型路由平台OpenRouter的支付“独角兽”Stripe把它的全球旗舰活动Stripe Tour第一次搬到了中国。
对一家总部在旧金山、过去十多年主要服务欧美市场的支付公司来说，将年度最重要的活动搬到中国，这其实就是在释放信号：Stripe能帮助潜在的出海客户做什么。
在这个话题上，Stripe的自我定位是“AI时代的经济基础设施”，它的业务触角从支付延伸到营收自动化、资金管理、嵌入式金融、风控(Radar)5个维度，包含Agentic Commerce(智能体商务)、免费试用滥用防范、多币种结算等超过20种业务。
听完Keynote演讲和展区的介绍，我在现场和很多人说，Stripe的业务范围给人的感觉是：除了出海客户的产品不做以外，其他所有的环节都已经或者即将覆盖到了。
也是因为这样的全链条布局，Stripe才把自己描述为“AI时代的经济基础设施”。
01 收购OpenRouter的逻辑过去十几年，Stripe的故事一直停在收入侧：帮企业在全球收钱，优化支付方式、授权率和防欺诈。它处理的总支付量在2025年达到1.9万亿美元，同比增长34%，约占全球GDP的1.6%。
到了AI时代，一个矛盾出现了。
“AI正在改变软件的经济学。”Stripe东南亚、韩国和大中华区负责人兼董事总经理Sarita Singh说，“软件以前是造起来贵、服务起来便宜。AI把它翻转过来——软件现在造起来便宜得多，但每一次互动都可能带着真实成本，token突然成了AI构建的公司最重要的货币之一。这也是为什么Stripe决定收购OpenRouter。”
Stripe东南亚、韩国和大中华区负责人兼董事总经理 Sarita Singh
从业务的角度来看，OpenRouter把80多家服务商的400多个模型之间，按任务复杂度、价格、速度和可靠性，把请求路由到最合适的那个。对同时接了多个大模型的公司来说，它相当于一个“中立层”——不用逐个API，也能在成本和性能之间实时切换。
这种逻辑和Stripe的业务有着高度的匹配。
此前，9月8日，Stripe将Link支付钱包接入到了Meta的Muse智能体当中，类似应用还包括ChatGPT、Gemini等。对于出海客户来说，接入Stripe，就相当于接入了全部的平台，而不需要单独与所有的模型和应用一一对接。
Stripe+OpenRouter的模式，相当于在AI时代，帮客户同时管住“盈利的两面”：把收入做大，把成本降低。
02 “生而全球化”与中国路演Stripe为什么把Tour首秀放在上海，可以从数字里面找答案。
“从2024到2025年，Stripe大中华区用户的跨境总支付量增长了约48%；Stripe平台上，全球Top 100的AI企业里有14家来自中国。”Sarita Singh在会后的交流中透露。
但更吸引Stripe的是这一代中国公司的出海节奏变了。
刘斯成在开场时区分了两个词：过去叫“出海”——把在国内做成熟的产品，再推到更多市场；现在越来越多的公司“生而全球化”，从创立第一天就围绕全球客户设计产品、收入模式和运营架构。
Sarita Singh透露，很多中国公司成立后的前6到12个月，就已经在把产品卖向全球多个市场，“这不是我们在中国看到的传统路径”。
根据Stripe披露的信息，MiniMax只靠两名工程师、两周就接Stripe，在100多个国家跑通商业化；店匠科技（Shoplazza）把支付能力嵌进自己的平台，帮旗下商户触达180多个市场；AI短剧的井英科技（Creative Fitting）从写第一行代码到支付上线只用了两天。
对Stripe来说，这些中国企业已经不再是单纯的“支付客户”。Sarita Singh拿瑞幸举例，称瑞幸把数字点单系统推向东南亚，要的也不是一个收单接口，而是一整套能跟着业务同步的底层能力。
在这套AI经济基础设施当中，支付依旧重要，但变成了薄薄的一层。
03 把“经济基础设施”搭在AI身上Stripe Tour上，这家支付“独角兽”展示的全家桶当中，能力项多达20种。所有的更新内容都围绕着“AI时代的商业”这个议题。
支付侧，它agentic commerce（智能体商务）的进化路径从“智能体帮发现、人来决定买”，到“人选定、智能体结账”，再到“智能体替你发现、选定、下单”。
Machine Payments Protocol（MVP）则是一套规定智能体“什么需要付费、怎么付费”的开放标准。Link钱包现在能给智能体发一张一次性的、限定这笔交易的虚拟卡，买完即废，真实卡号不暴露给智能体。
更“基础设施”的部分，Adaptive Pricing（自适应定价）允许客户用本币支付、Stripe为商家解决汇率变化风险。根据Stripe提供的数据，这项服务可以帮助客户实现17.8%的跨境收入增长。
Revenue Suite则被接进metronome当中，负责实时计量——token消耗都按可变价格计费，临额度就预警。Radar则把反欺诈从“卡交易”扩到了“token”：通过免费试用滥用、多账号滥用、token倒卖防范等能力，消除AI公司面临的“薅羊毛”难题，
Stripe说，2025年全年，Radar就为亚洲企业拦下了超过40亿美元的欺诈交易额。
发布会，为了给展示自己的中国元素，Stripe特意利用Kimi Code展示了一版“空想创业”的案例：主持人给了一个提示词，Agent就实现了自己注册域名、接OpenRouter的模型、连上数据库、把落地页搭起来，最后完成付款。
还有一个有意思的转向：Stripe自己也在被AI改写。
Abhi Tiwari说，现在Stripe 93% Pull Request是由智能体写出来的，工程师人均吞吐比去年同期高了49%；2025年，访问Stripe文档的流量里，智能体从不到5%涨到了接近40%。
而且由于“读文档的”主要是机器，Stripe决定把文档全改markdown，并做了插件、CLI供智能体使用。
不过，大中华区产品经Chelsea Li强调：效率再高，有两件事机器替不了人——一是对用户痛点的洞察，二是做产品的“品味”（taste）。“AI只能基于你给的方向辅助决策，替代不了这个。”
04 智能体来了，不等于“都搞定了”被问agentic commerce到底多久能100%落地时，Abhi Tiwari的回答很克制：“非常早期。任何说‘我们已经搞定了’的人，都过于夸张了。”
在Abhi Tiwari看来，智能体替消费者买、智能体跟智能体买这些能力的落地，从全球市场看都还要更多的时间。他说，“控制权得在人手里。”
比如Link钱包给智能体的虚拟卡，每笔都要用户授权；商家也始终是“备案商家”（merchant of record），风控必须掌握在自己手上。“你不希望某个失控的智能体替你买一堆东西，然后你突然发现账单上多了好多笔。”
进入智能体时代之前，标志性的话题是按API付费，但在这之后，“按结果付费”成为经常被拿出来讨论的议题，不过Stripe的视角当中，这个话题现在也没有答案，核心是无法做到针对所有客户的标准化。
Abhi Tiwari说，现在最常见的还是混合模式——基础订阅额度加超额按量，不到一半的公司用混合，按结果（比Intercom按“结案的工单数”收费）还只是少数。
在Stripe大中华区企业客户总经理Melina Lee看来：结果计费最大的瓶颈，是“结果”本身没法标准化。她认为，一家公司眼里的好结果，另一家公司未必认，如何把非标的定价逻辑做成可规模化的产品是个难题。
“同样一个结果，不同客户认不认、愿不愿意付，决定了这套模型能不能Scale。”刘斯成补充说。
05 新起点Stripe在推动中国客户出海这件事情上，可以看到一种全新的范式：它在中国大陆没有办公室，但却能连接中国客户与海外市场。
或者可以这样说，今天的很多企业出海，实体依旧留在境内，但服务已经“流向”世界各地。对于Stripe自身来说也是如此——它在中国没有实体，却在服务中国客户。
Stripe AI业务首席营收官 Maia Josebachvili
回到Stripe的中国“路线图”上来，今天的Stripe Tour所表现出来的是，它们今天想卖给中国公司的是一整套从第一天就能跟着“生而全球化”的客户业务一起长的商业底座——从收钱、管风险、算账、扛汇率、甚至到将来替智能体管预算。
这也是为什么我们在文章开头说：除了客户的产品Stripe不做之外，其余涉及出海的环节，它们基本都覆盖到了。
最后，如果要总结一下现在的Stripe：那么，中国市场是起点，Open Router并购、智能体商务，皆是如此。
