【深度】碰一碰碰烂Web3，送奶茶送出新经济

回溯性建构历史的好处大概就在于能发现巧合。而无数多个巧合发生在了一起，我们不得不怀疑这背后一定发生了什么。
我就致力于找出这发生了什么。

2026年春节，对国产AI的嘲笑比鞭炮响。

当大洋彼岸的模型还在推理、编程和科学发现的榜单上厮杀，国人惊奇地发现，几家大厂却忙着发红包、送外卖、请人喝奶茶。

2月6日，千问把30亿元补贴砸进春节优惠活动中。［1］用户对着聊天框说一句“帮我买奶茶”，一分钱就能下单一杯标价二十多元的饮料。

活动上线不到三小时，阿里披露的订单量已经超过100万。九小时后，奶茶订单突破1000万［2］，“帮我买”被说了3000多万次。App被挤到卡顿，不少页面只剩下一句“系统开小差了”，一些奶茶店临时关闭线上入口，骑手在突然堆起来的订单里来回奔波。

六天以后，平台公布的消费订单总量超过1.2亿笔。［1］

历史显然是会重演的，第一次是闹剧，第二次是喜剧。十年前，中国互联网就是在补贴中建立起支付帝国。五年前，外卖大战将美团送入千家万户的手机中。到了现在，Agent 技术还没有将明白，补贴和宣传铺满了街。

于是，“国外AI负责改变世界，国内AI负责送奶茶”这句嘲讽很快流传开来。

在2月，这句调侃并不冤枉。补贴可以补出短期的订单繁荣，但补不了稳定的需求。在没有优惠之后是迅速的沉寂，商品选择与付款意愿仍没有模型的空间没。但某些厂商披露出的订单数据说是“智能体经济爆发”，这其实和把开屏广告写成产业革命没有多大区别。

但不出两个月，再打开平台面向开发者的智能体交易页面，奶茶已经不见，取而代之的是各种洋文和生僻词。

满屏挤满了API、MCP Tool、按用量收费、自动结算和 x402，宣传也从具体的送奶茶，开始宣传起商户可以给每一次工具调用单独标价［3］，所谓“Agent 就能帮你付钱”。原本藏在 APP 里的下单服务，也可以被封装成机器直接调用的 Skill。

紧接着时间来到前段时间，字节宣布，经豆包入口成交的酒店订单开始适用独立渠道费率，软件服务费与支付手续费合计约12%。随后其又补充，商家不能花钱购买推荐位置，费用只在订单成交以后产生。［4］

这本质上是同一件事，但半年间语言的更换明显是什么事情发生了变化。

2月的语言写给消费者看，核心是“帮我买”。

8月的语言写给开发者和商户看，核心是“一次调用怎样收费”。

就连春节时最容易被嘲笑的模型能力，也在半年里换了一副面孔。

Artificial Analysis 在8月的更新中，将 Grok 4.6 的综合智能指数列为61［5］，Kimi K3 为60，Qwen3.8 Max 在同一指标上为58。不同测评有自己的偏好，更何况某些如A开头的测评已经离谱到天上去，列出这些份数自然不是自欺欺人地说中国模型已经全面超过美国。只是正如 Hugging Face CEO 本身的担忧一样，进入全球前沿区间的中国模型，不再只是某一家实验室的一次偶然冲刺，按照目前整体的进展，也许今年年底或是明年，那些送奶茶的模型真的能开始拯救世界。

奶茶没有催生A2A协议，春节补贴也没有发明x402。大模型、机器交互协议与平台商业生态，原本沿着各自的轨道独立演进。

两个趋势合成了一条潮流，历史就是这样，总是悄无声息的翻涌推动。

奶茶喝完以后

让我们回到春节前，千问正熟捻地修条小道，智取阴平。

1月15日，淘宝、淘宝闪购、支付宝、飞猪和高德等阿里系服务被接进同一个对话入口。用户可以直接提出购物、点餐或者旅行需求，由千问寻找商品、组合行程、生成订单，最后把付款确认交还给用户。阿里当时将这次变化概括为从「会回答」走向「会行动」。［6］

具体而言，这次跨越借助于 x402、A2A 这些我不需要再介绍的协议（详情请见我上一篇文章）。他们只能可以告诉两台机器怎样付款，不同 Agent 间如何交换任务，而一旦来到真实的世界便遇到重重困难。

不同于谷歌费劲整合合作商间的关系一波三折，这条道路一开始便惬意地修在阿里自己的院子里。商品、评价、会员、地址、优惠、支付、门店和售后，本来就散落在集团内部的不同系统中，千问只需穿针引线，将过去需要用户在多个App、页面和按钮之间完成的动作，重新编排成一条对话式流程。

这也是中国消费级 Agent 最早显露出的护城河，来自垄断生态的底气。阿里已经花了十多年，把这些东西堆进自己的商业基础设施。模型只需要学会调度，便比一个孤零零的聊天机器人更容易抵达现实。

随后的春节补贴，充分展露这套内部闭环的商业价值，同时一下推到了千万级并发。留下的也不只是口味和订单，还有模型梦寐以求的海量般的优质数据——对一套准备进入现实世界的Agent来说，更有价值的是执行过程中的反馈。

人们怎样描述“便宜一点”“离我近点”，地址、库存和优惠会在哪里打架，用户在哪一步犹豫，什么错误会让人立刻撤回授权，这些是所有消费级 Agent 都要跨过的门槛。奶茶价格低，决策简单，出错后的损失通常也有限，恰好让平台用一种最便宜的方式，摸清自然语言通向交易的哪几段还没有修好。

对阿里等大厂们而言，这是老把戏了，大厂早就熟悉如何榨干春节的价值。

2014年除夕到大年初一，参与微信抢红包的用户超过500万，红包领取次数超过7500万，大量用户为了把钱发出去或者取出来，第一次把银行卡绑进微信。2015年的春晚红包又在短时间内带来了约2亿张新增绑定银行卡。人们当时未必关心腾讯的移动支付战略，只想抢到几块钱。红包散去以后，账户关系却留了下来。

过往成功经验给了2026 年天量补贴的信心。上一次，红包让人相信手机可以付钱。这一次，奶茶试着让人相信，AI可以替自己办事。

小道修好，阿里很快把院门向外推开。6月，肯德基、瑞幸和蜜雪集团成为千问首批第三方Agent和Skill合作方。肯德基把中国超过1.3万家门店接入千问，用户可以说“60元以内、离我最近、二十分钟后去取”，系统再选择门店、估算时间、叠加会员优惠和电子券。千问通过掌握自然语言入口与任务分发，吞天般开拓自己的版图。

8月，顺丰、自如、闪送、租车和家政等服务继续进入千问。APP 没有立刻消失，它更像退到 Agent 身后，化作可以被调用的能力溶于其内。移动互联网时代，公司争着让用户下载自己的应用、进入自己的首页。Agent 时代，商户还要把商品、库存、配送时效和退款条件变成机器读得懂、调得动的接口。帝国的扩建带给了来了一种焦虑，过去争取的是被用户看见，接下来还要多多纳贡，以争取被默认 Agent 纳入候选集。

平台之外，Agent 经济的视角更为广大超前。MCP 把 Agent 接到工具和数据［7］，A2A 让不同厂商、不同框架的Agent发现彼此并协作［8］，UCP 试图为商品发现、结账和售后提供共同语言［9］，AP2 为用户授权与付款留下可以验证的凭证［10］，x402则让机器在HTTP交互中直接报价和付钱。［11］它们没有共同的总设计师，只是同时撞上了几个绕不开的问题，即 Agent 怎样找到另一个 Agent，怎样调用一家商户，怎样证明用户同意，又怎样为一次几分钱的 API 请求完成结算。

到2026年4月，Linux Foundation 托管的 A2A 已有150多家机构支持，并进入Google、微软和 AWS 的云平台。7月，x402 Foundation 也开始正式运行，40家成员横跨云计算、银行卡组织、支付公司和加密企业。x402 从 Coinbase 贡献的协议，变成一项接受开放治理的HTTP支付标准，支持的支付轨道从传统银行卡一直延伸到稳定币。［12］

x402 的这次变化很像一场脱壳。它带着浓厚的 Web3 血统出场，接入传统世界后，稳定币只剩下若干支付轨道中的一种，真正被保留下来的，是机器怎样原生支付这项能力。支付宝把 x402 写进智能体交易页面时，旁边依然是商户签约、支付授权、收单和履约确认。［13］Web3 发明的机器支付语法没有消失，只是被纳持为牌支付的一种轨道。

我喜欢为读者捕捉潮流与趋势的形状，在这里，显然也是如此。国内外的步调一致，均是模型在学习行动，协议在减少接线成本，平台在开放自己的商户和履约网络。

奶茶只是汇流以后，中国老百姓第一次真切摸到的成品。

人们从学习和 AI 对话，到学习向 AI 要什么，再到让 AI 实现。支付交易在这里便悄悄发生了。

拿走选择

说到交易和支付，我不得不把话题放的远些，来到 Web3 第一次半遮面地显现于公众的那天，属于便捷支付的那天。

支付宝披露，“碰一下”从2024年推出到用户突破1亿用了321天，进入了5000多个品牌、千万门店和300多种细分场景。它从支付逐渐延伸到点餐、开门、验票和骑行，支付宝自己也把它描述成连接用户与商家的新入口。

这不是第一次便捷支付变革了。扫码支付把收银台装进手机，碰一下又让付款码退到后台。到了 Agent，消失的不只是付款手势。挑店、比较、领券、填写订单，乃至决定应该打开哪个 APP ，也开始从用户眼前退下去被交给了模型、平台和商家系统。

“给我买一杯二十元以内、半糖、评分别太低、半小时送到的奶茶。”

这句话没有指定门店、平台、优惠券和配送路线。用户只给出一个目标，顺手划下几条边界。系统需要把自然语言拆成条件，寻找可用商家，在价格、距离、库存和履约概率之间找到一条路。

Web3 几年前已经给这种交易方式起过一个名字：intent-centric architecture，以意图为中心的架构。

传统链上交易要求用户规定过程。走哪条链、调用哪个协议、使用哪个资金池、滑点和 Gas 如何设置，都要自己处理。意图式交易把过程隐去。具体要看 ERC-7683 的技术路线，它描述的典型流程便是用户表达想要的结果，应用将它制作成订单，订单进入信息流，solver也即求解器读取条件、执行所需步骤，结算系统再向完成任务的solver付费。［14］而CoW Protocol则让多个独立 solver 围绕用户签署的意图竞争方案。［15］

千问没有沿用 ERC-7683 ，却把同一道交互难题做成了相似形状。这层相似比支付更重要。付款发生在最后，求解发生在前面。用户把过程交出去以后，系统要决定去哪里寻找、比较谁、舍弃什么。

Web3 原本希望让多个 solver 争夺订单，用竞争换来更好的成交，很快却发现，意图本身会变成一种稀缺资源。

Paradigm 在2023年分析意图架构时，把风险指向“订单流”。如果少数参与者独占了大量用户意图，其他求解器便拿不到竞争所需的原材料，控制者也可能从中抽租、筛选甚至拒绝某些交易。［16］2024年的一项博弈研究进一步发现，solver 需要承担进入、搜索和资本成本，参与者并不会无限增加。在部分条件下，即使市场设计者追求用户福利，也可能偏好一个“有限寡头”式的求解市场。［17］〔注1〕

集中未必来自一场阴谋。速度、稳定性、资金实力和现实履约本身就会奖励规模。对于普通用户，十个能力参差不齐的 Agent 未必比一个能准时退款的平台更可靠。困难在于，效率越依赖少数求解器，用户越难知道自己的需求经历了什么。

一个人说“给父母找一家住得舒服的酒店”，平台要解释“舒服”究竟是离医院近、早餐方便、房间更大，还是价格合适。只有进入候选集的酒店才有机会被比较，最终订单落到谁手里，既可能受用户偏好影响，也可能和库存、退订率、平台生态、渠道成本及商业关系有关。

豆包的12%渠道费的乃至上述 Agent 的市场意义在这个解释下才能得到显现。按公开政策，经豆包入口成交的酒店订单，软件服务费从此前抖音自然流量订单的8%调整为11.4%，另有0.6%的支付手续费［4］，并在结算中单独标记豆包渠道。

于是，问题不再只是传统的“谁给钱谁靠前”。平台一面决定把需求交给谁，一面从成功成交中获得收入。

媒体对豆包订酒店进行的小样本测试时，观察到不同入口之间存在价格和候选商户差异，便是这一权力架构和市场业态的初步证据。

传统搜索至少摆出一页结果，用户知道自己正在挑选。Agent 更容易把比较过程折叠起来，只留下“已经替你选好了”。当选择退到后台，平台握住的就不只是流量入口，还包括怎样解释意图、谁有资格被比较，以及需求最终流向哪里。

意图留下了，求解器换了主人。这就是千问们正在做的事情。

同在平台之外，开放协议一如既往为这件门户私事留下了一条岔路。A2A 和 x402 都强调互操作、开放治理和避免厂商锁定，这就为商家提供了一种可能：如果能用同一套标准接入多个入口，用户也能携带身份、授权和交易记录更换Agent，使得平台的垄断地位下降，选择权连同意愿的权力回到用户手中。

但需要注意的是，协议的反面也可以让超级平台以更低成本吸收外部能力。商家完全可以同时接上 x402 或支付宝收单，使得默认入口的服务池进而迅速变大，用户意图却仍然先流进平台，交易后的会员、评价和复购关系也可能留在入口一侧，让垄断加剧。

这个问题非常复杂，我也许需要一个系列的研究去解决这个问题。

不过将一整个问题拆成一系列分论，保留其中有效能力，再把关键权力重新安置的过程，在中国互联网历史上并不陌生。

门户何事

P2P 刚进入中国时，也同样带着一套完整的制度想象。

互联网可以把借款人与出借人直接连起来，平台只负责信息撮合，银行不再是资金相遇的唯一场所。实际经营很快越过“信息中介”的边界。大量平台开始提供隐性担保，形成资金池，拆分期限，事实上介入信贷和理财。

监管部门后来披露，十四年间先后有一万多家P2P上线，高峰时同时运营的平台超过5000家。

平台退出以后，线上获客、身份核验、反欺诈、信用评分、借款撮合和贷后管理这些围绕 P2P 建立的措施与制度却没有从金融市场消失。一些机构转向助贷或金融科技服务，银行也发展自己的互联网贷款系统。机构转型、人员流动与银行自身数字化就这样难分先后地逐渐发生，导致今天我们能够看到的，是一组已经被市场验证过的功能，它们被重新组织进以持牌机构为责任中心的结构。

第三方支付经历的手术更细。用户看到的是付款码、红包、会员和优惠，后台还有支付机构怎样连接银行、客户备付金存在哪里、交易由谁清算。

2018年起，支付机构与银行之间的网络支付业务逐步迁移到银联、网联等清算体系；2019年1月，客户备付金完成全部集中存管。付款体验没有消失，支付机构自行掌握客户资金和清算关系的空间却被重新收束。

将 P2P、第三方支付和 Web3 三者并列，熟悉的把戏迎面而来。

一种新业态最初带着完整的制度主张长出来。等它碰到旧有的资金、信用、清算或公共基础设施，结构会被破开重建。已经证明有效的产品能力、数据能力和商业效率，则在持牌机构、统一基础设施与大型平台里重新部署。

就像支付监管之所以能够留下扫码和商户服务，不是因为某些不可言说同时也不便展开的的政治原因，而是因为付款界面、备付金和清算原本就处在不同对现有制度有用的层级。拆掉其中一层，不必把其余部分一起毁掉。

所谓制度退场，能力入编。

只是 Web3 更难拆。它把原本分散和抽象的制度功能用硬生生的代码进行了转译。在 Token 里既被赋有启动网络、奖励参与者的含义，也可以代表某项资产或权利；而私钥不只是停在密码学课本或协议之中，同时承担账户控制和身份入口；智能合约则把探索、交易、执行、结算等一系列治理动作自动化挂靠。

此刻的制度设计者面对的就不是一件产品，而是一只装了几套制度的箱子了。

我们作为后人，如今发现，这一次的制度难题依然拆的足够顺利，足够漂亮。

肢解 Web3

2026年2月6日，千问请用户喝奶茶的同一天，中国人民银行等八部门发布银发〔2026〕42号文。［18］

文件重申虚拟货币兑换、交易中介、定价和代币融资等活动属于非法金融活动，境内RWA代币化原则上同样受到禁止。经主管部门同意、依托特定金融基础设施开展的业务，留有受到严格监管的有限通道。［18］

对于中国的 Web3 从业者来说，摆在面前只有两条路，要么华润万家，要么考虑转业。当然，现在来看，无数人最后转业也是转去了 AI。

一种巧合在这里凸显，脱胎于 Web3 ，在嘲讽、喜悦、哀嚎、咒骂等百味交织的时刻，完成了成人礼。

来到镁光灯下，首要的就是被新的，更具权威而更有经验的监护人砍去旧习。

机器被允许可以继续发挥自己的长处，继续参与支付交易。但是机器使用的钱、身份和产权，决不可能和灰色的过去沾上一点边界，而必须要回到人民币、持牌机构、权威凭证和可以追责的法律关系上。

于是，在一个新的故事下，私人货币、无许可金融和 Token 治理被挡在门外，网络冷启动、权利模块化、数字凭证、多方协作、意图求解与机器支付却逐件留下。

机器继续获得行动能力，承载这些行动的货币、权利、身份和责任，则被接回既有制度。问题也由此变得具体，没有 Token 以后，原来由 Token 承担的工作，即便被换了一个名字，却一定在这套体系中流动，这些六根究竟分别都交给了谁？

要这一步明确的是，Token 在 Web3 里至少做两份截然不同的工作。

一份面向网络。新协议没有用户、开发者和流动性，Token 可以把未来可能形成的网络价值提前搬到今天，用来融资、奖励早期参与者、推动网络效应。这一层通常被称为 Tokenomics 。

另一份则面向资产。Token 把一项权利或请求表示为可编程对象，连同所有权信息、转移条件和合规规则一起放到数字平台上。欧洲央行在2026年对 tokenisation 的概括正是如此，它不仅把一项请求或资产变成数字 Token，Token 还可以携带资产信息以及转移、合规等治理规则。

前一份工作解决“网络怎样长起来”，后一份工作解决“网络里到底在交易什么”。

两份工作合二为一，我们得以见到 Agent 经济（我喜欢叫智能代理经济）的面貌。而把两份工作分开，春节补贴、数据产权、可信数据空间和 Agent 授权，顺理成章地先后出现在一条计划上。

借此我们终于能看懂送奶茶的目的。

阿里不需要发行 Token 或是靠币种空投来启动 Agent 购物网络。它有完整的销售链和足够厚的资产负债表，可以直接靠砸钱，把一种尚未形成的消费习惯砸到老百姓的日常里。

在这里，奶茶券和 Token 虽不是同一种权利，但在网络启动上干了相似的活。它们都为早期采用支付成本，让用户愿意进入一个尚不成熟的系统。〔注2〕

在早期，Token 和 Web3 空投为早期参与者勾勒了一个有机会分享未来网络价值，甚至对规则拥有某种发言权的泡泡。奶茶补贴给用户则是一个关于未来的梦。

如此精密的手法，出色地完成了没有 Token 的 Tokenomics 。等到网络形成后，大概也就是今天的时间，差别才显出来。网络冷启动的功能保留，Token 作为融资、价值分配和治理承诺的载体退出。币价波动与面向公众的投机风险下降，冷启动也从开放市场融资变成平台抢占用户之间的战争，以及迎接未来的全民教育。

阿里不愧是早年在海外部署 Pharos 项目的公司，2024年11月，Pharos 联合创始人在接受 The Block 采访时，已经介绍了与蚂蚁数科旗下 Web3 品牌ZAN的合作，涉及节点服务、安全、硬件和现实世界资产应用。［20］

到2026年6月15日，Pharos 的项目公告把连接写得更直接：ZAN 支持的模型服务平台接入 x402 支付和 Skills，PROS 与 USDC 被列为加密货币付款方式，使用 PROS 还可以获得首月折扣。同一份公告明确写着，团队来自蚂蚁集团的前管理层与工程师。模型、优惠、支付、开发者与网络采用，又出现在同一个产品里，只是这一次保留了 Token。［21］

因此在这场战争中，特别是与同行对比，凸显去币化不只带来合规，它还重新分配了谁有资格发动下一轮网络效应。

而当我们沿着这条线再往下走，会发现“没有 Token 的 Tokenization ”不只是夸张的比喻或是一句突然冒出来的文字游戏。这个说法乍听像个病句。若把 tokenization 只理解成“把资产铸成链上代币”，显然太过肤浅。需要看到，真正被保留下来的，是 Tokenization 试图解决的那道制度难题，即

一项复杂、难以整体占有的权利，怎样被拆成可以识别、授权、验证、组合和流转的部分。

继续理解 Token 在 Web3 的工作因此需要一个典型的 Token 化结构。在这里，Token 是可编程容器。它试图把资产是什么、谁控制它、怎样转移、交易要满足什么条件，都装进同一个数字对象。

记录、权利与执行由此靠得很近。程序读取的已经不只是一条资产信息，还包括谁能够操作、操作需要满足哪些条件，以及完成以后如何更新状态。国际清算银行在《The tokenisation continuum》中，把这套结构分为保存资产与权属信息的核心层，以及嵌入规则和治理的服务层。它们结合在可编程平台上，交易才可以按条件执行，并与其他交易组合。［22］〔注3〕

容器可以被肢解拿走，里面的关系则需要被重新看待。证明资产归属的系统、签订使用合同的系统、实际交付的系统，如果彼此不认，最后还是要靠人搬文件、对条款、核权限。这还不是一个环节电子化就可以解决的问题，真正需要注意的，是对象、主体、规则与执行之间的对应关系。

前文那些准备按次收费的 API 和工具，卖给机器的首先是一段能够履行的服务关系。调用者取得什么服务，结果能怎样使用，哪些权限可以继续授予第三方，都要与实际操作对应起来。

但进入数据服务，这种关系尤其难用一份笼统的所有权包办。数据可以复制、加工和反复利用，参与其中的各方又未必享有同样的权益。

中国的数据产权制度面对着相似的经济问题，却没有把这些功能压进一个 Token。

数据可以被复制、融合和反复使用，很难套进“谁占有一件物，谁就拥有全部权利”的传统结构。国家数据局推动的数据产权结构性分置，将相关权利拆成持有权、使用权和经营权［23］，又在数据采集生成、融合利用和创新使用的不同环节，分别界定不同主体的权益。

权利拆开以后，法律负责界定它是什么，合同规定可以怎样使用，登记凭证提供证明与公示，交易制度再处理许可、转让和收益分配。2026年出台的数据产权登记指引［24］，目标之一正是提供统一产权凭证、降低不同登记标准和互认不足带来的交易成本。

不过，凭证还只是进入交易的门票。对方确认你有权提供数据，接下来仍要商量可以做什么、用多久、能否再授权。合同放在档案柜里，由人检查履行情况，这套关系依然停留在人工业务中。要接上机器调用，合同里能被技术执行的条件还得继续进入程序。

于是，2025年8月，全国数据标准化技术委员会公开征求意见的两份文件［25］，恰好把这一段接了起来。《可信数据空间 数字合约技术要求》规定如何表达约定［26］，《可信数据空间 使用控制技术要求》规定约定怎样进入实际操作。［27］文件编制明确承接国家数据基础设施建设指引与可信数据空间行动计划。

我不想在这里专门详细阐述工程是如何实现这一点，这属于有心人的奖励。总之，这就是我所说的“没有 Token 的 Tokenization”。

权利仍然被组织成可识别、可授权、可执行的关系，可编程性却由凭证、合约与运行设施共同承载。原本围绕 Token 组织起来的功能，借助共同标识和执行规则，在容器外面重新组成了一个整体。〔注4〕

它的技术与制度构造，已经能够在这些公开设计里逐项找到。

所谓没有 Token 的 Tokenization，重点恰在“没有”二字。

前面的环节交给平台补贴的，是网络怎样长起来。在这里，我们能看到一套完整的工程规范，约束好网络里能够交易什么，以及怎样把交易条件落实到机器操作。两种替换由此回到了同一件事上。人被带进了新的入口，资源和服务也被整理成新的入口能够调用的供给，智能代理经济才有东西可买、有规则可循。

但一家机构内部可以把规则写死，跨机构交易却不能如此。不同公司必须认得同一个产品、同一个签署主体，也要知道哪份约定仍然有效。否则，每增加一个供应商就得重新铺一遍线路，机器再会办事，也只能在已经接好的几条路上打转。

这正是可信数据空间接下来的工作。它把多方的数据供给、合约协商和使用控制放在共同规则里，允许参与者保留自己的数据与业务系统。国家数据局的行动计划分别推进企业、行业、城市、个人和跨境数据空间，所组织的是多个主体之间的连接，而非要求所有数据先搬进同一家机构。［29］

使用控制文件给出的概括很直白，“平台集中治理—连接器本地执行”。共同规则由平台衔接，实际操作可以留在各方的运行环境，执行情况再反馈回来。这使一份约定可以跨机构继续生效，也使分散运行不至于失去共同的核验与追责线索。〔注5〕

所谓有界多中心，边界就在这层共同规则里。持有数据的主体可以不同，提供服务的节点可以很多，进入网络以后却要使用能够互认的身份、标识和接口。各方分担执行，规则维持衔接。它保留了多方协作的空间，也把谁能接入、谁负责核验、发生争议找谁，放在可识别的组织关系中。〔注6〕

这些接口之间的呼应，有一部分可以直接追到同一份规划。2024年12月形成的《国家数据基础设施建设指引》，已经把人、物、平台和智能体并列为接入对象，将电子商务、金融支付和跨境物流列为典型场景。［31］统一目录、身份登记、接口，以及数据资产凭证和交易凭证的生成、验证，被安排在同一套建设框架下。

更具体的接口，已经写进国家数据局公开的《数据基础设施 连接器技术要求》征求意见稿。文件一面要求连接器管理数字合约、按约定交付和使用数据，另一面在智能服务接入的规定中写明，可以通过 MCP 接入工具集，通过 A2A 实现智能体协作。前文那些看似属于另一条技术路线的缩写，在这里直接与数据基础设施接上了。［30］

在我上一篇文章中所谈到的“DID”与智能体身份识别的问题，不过是这里我所阐述的庞大计划中的一环。

沿着这些接口回溯，产权、数字合约、数据空间与 Agent 就不再只是相邻的词。它们处理的是同一条业务链上不同位置的障碍。我所寻找的计划，在这种明确安排过的接续里显出轮廓。把分开建设的身份、目录、合约和执行设施接起来，让不同主体能够处理同一段可编程的经济关系。

机器作为使用者进入这张网络，另一端的委托也必须跟进。知道一家服务商有权提供什么，并不能决定它面前的 Agent 有权替谁购买。供给侧的使用条件需要机器读懂，需求侧的授权同样需要商户和支付系统核验。

2026年6月公布的分布式数字身份规定征求意见稿，把两端放进了同一个凭证体系。用户可以持有密钥和可验证凭证，实名事实由相应权威来源核验，身份链由授权单位运营；用户又可以自行签发数据授权凭证、业务代办凭证。身份确认从“你是谁”继续延伸到“你允许谁替你做什么”。［32］〔注7〕

Google的 AP2 也从委托出发。用户提出的条件形成意图授权，选定的商品和价格进入购物车授权，再与支付衔接。预先交给 Agent 的任务，还可以包含预算、时间等限制。它要让交易各方在机器参与以后，仍然能够验证这笔购买是否符合用户的授权。［10］

Web3 长期围绕资产和账户建立自动交易，智能代理经济则把代理权限推到了同样重要的位置。机器未必需要拥有自己的资产，却需要让别人知道它代表谁、获准走到哪一步。数字化的供给与数字化的委托在这里相遇，前文那个只接收目标、负责寻找路径的 solver，才有了跨越不同服务执行任务的条件。

重新组装到这一步，付款已经可以沿用现成设施，交易对象、参与者和操作范围也有了共同语言。

剩下的一件事，反而与用户最初看到的界面有关：这些四散的能力，由谁聚到一起，变成一句话就能办完的服务？

考生请作答

这次，现实比我们写作的速度还快了一点。

9月22日，中国数联与阿里旗下的千问办公，在云栖大会联合推出“数联物流”专区。按照中国数联9月29日发布的介绍，物流从业者可以通过自然语言调用数据查询和贸易决策等服务；中国数联负责物流数据与行业解决方案，千问办公负责平台入口和智能体能力。首批服务中，可信数据空间、高质量数据集、货运查询和行业 AI 被放在一起。［34］

数据如何供给、智能体怎样调用、入口由谁提供，在这个以工业作为试点接口的项目里已经是具体的业务分工。数据服务要抵达使用者，借助了平台的对话界面。平台要处理专业任务，也要接入行业数据和业务能力。它们不必先成为同一家公司，便能被组织进一项面向用户的服务。

供给和入口在此相遇，却各自带着不同的积累。行业机构提供数据与专业能力，商业平台把它们接到用户已经熟悉的对话界面。前者解决跨主体交易所需的共同条件，后者把分散供给编排成用户愿意使用的产品。规则上的互认和经营上的聚合，就在同一张业务网络里发生。

在上一个章节以及前面的叙述，我尝试揭示这么一股庞大的力量，推着各方向前进步，产生了许多变化，以及分析出两条路径，上下齐心，东西互通，以至于来到我们现在所处的时间节点。

这会不会让你感到一点熟悉呢？此前，我在《政府生态的消失是导致AI词元价格高昂的最大因素》中就是这样构建整个中国电信时代、互联网时代的趋势的。

在这里，我则要提到一本书。

剑桥大学出版社出版的《State Platform Capitalism》中，Steve Rolf与Seth Schindler用“国家平台资本主义”解释国家力量与平台力量相互嵌入的过程。在他们看来，平台的影响力来自整合计算、软件和商业生态的能力。国家既会限制企业，也会依赖并支持这些技术栈，企业则借助制度、标准和公共资源扩展业务。两者的利益会发生冲突，却也因基础设施而产生持续的相互依赖。［35］

把这个框架放回本文，便能理解为什么同一轮变化会出现两种方向。货币、权利确认、身份与责任沿着既有制度安排重新衔接，用户入口、商户发现和任务路由却仍然要由经营者组织。共同规则规定一项交易怎样成立，实际把哪一项交易推到用户面前，则是另一层工作。平台的求解位置，正在这两层之间形成。

甲乙双方同向施工，为了一个伟大目标。

千问面向消费者的开放平台，展示了经营上的接法。外部合作方可以复用账户、订单管理、AI支付和界面组件，不必从头建设一个触达消费者的渠道。平台吸收更多服务，合作方获得现成入口，用户则有更多事情可以留在同一个对话框里完成。

这使奶茶补贴与后来的商户接入有了商业上的承接。补贴争取第一次委托，更多服务争取第二次、第三次。用户遇到事情越习惯先叫同一个 Agent，商户接入它的理由就越充分。商户越多，这个 Agent 又越像一个足够完整的生活入口。

真正值得企业投入的，是这种可以不断积累的关系，而不只是一批促销订单。因此阶跃星辰蠢蠢欲动，我们在各家智能体工具发布现场也能看到各家的野心。

制度退场，能力入编，接下来的商业问题就是谁把这些能力重新变成自己的服务。支付、身份和合约已经分别有人建设，用户却不愿意每办一件事都自己挑选一整套基础设施。能够把复杂系统压成一句“交给我”的平台，由此获得新的组织空间。功能被保留下来以后，谁负责集成，便会影响它在市场里归谁调度。

这种便利有实在的价值。库存、地址、支付、配送与售后越容易衔接，任务越容易完成。可执行上的整合，还会把解释需求、筛选商家和比较方案一起带进来。用户为了省掉操作而交出的过程，慢慢变成了平台经营的服务。它既代表用户寻找商家，也为商家组织通往用户的渠道。

于是，我们提到的“有界多中心”因而还要辨认“中心”处在什么位置。行业数据空间可以帮助多家机构按照共同规则独立连接，商业平台也可以在自己的入口里容纳许多商户和 Agent。

两种结构都有很多节点，前者着重解决节点之间怎样互认，后者还掌握节点获得用户需求的顺序。供应商增加，与消费者能够选择独立代理，还不会成为同一件事。

但是分别可能在开放接口这件事上拉开差距。商户用一套接口接入不同入口，用户的身份、授权和交易记录又能继续使用，换一个 Agent 的成本就有机会下降。但若接口负责把供给送进来，原始需求、推荐规则和客户关系始终留在平台内，同样的开放也会扩大默认入口能够经营的市场。

这是我从前面的结构中看到的分歧，技术上的可连接性，最终可能形成不同的商业组织方式。而 DeepSeek Harness 将可以成为这一整套计划中自由自在的鱼。

身份、合约和付款凭证确认的，首先是允许的范围。范围之内还有许多选择，例如哪些商户进入比较，哪些条件被优先满足，最终怎样确定方案。核验系统能够证明这笔交易经过授权，用户关心的“为什么是这一家”，却要到求解过程里寻找答案。允许机器行动，与信任它的选择，仍然是委托中的两层关系。〔注8〕

供给已经能够被调用，需求也能够被委托，竞争于是继续前移到连接两端的求解者。它根据谁的利益解释要求，代表谁选择商户，又由谁为它的工作付钱，将决定这张交易网络怎样经营。相近的技术能力，可以做成买方的采购代理，也可以做成卖方通往顾客的新渠道。

二十年前，Doc Searls 想翻转的，正是这个方向。

谁的意图经济

2006年3月，Searls 坐在 eTech 大会的听众席里，对台上的“注意力经济”讨论越来越不耐烦。

这不怪人们总是理解不了超前的思想，是因为人们研究怎样理解消费者，最后总变成怎样替商家抓住消费者。

把一个人叫作“眼球”不大好听，换成“销售线索”，也没有真正站到这个人身边。于是他在《Linux Journal》写下《The Intention Economy》，试着从买方的位置重新组织问题。［36］

那篇文章里的租车要求，今天读来几乎可以直接输入对话框。

什么时候去滑雪，需要什么车，拥有哪些租车公司的会员资格，不接受哪些附加收费。消费者把条件告诉市场，让供应商带着报价过来。二十年前还显得颇有想象力的一段话，今天已经像一条普通提示词。Searls真正想改变的，却是这条提示词从谁手里出发、交给谁处理。［36］

同年，他在哈佛伯克曼中心启动 ProjectVRM。企业有 CRM 管理客户，消费者也应有工具管理自己与多家企业的关系。［37］2012年，他将这套设想写成《The Intention Economy: When Customers Take Charge》。这些工具要让买方带着自己的需求、身份和数据进入市场，而非先成为某家公司圈定的客群。［38］

这也给前文的身份、合约与授权找到了另一种用途。

同一份可以验证的凭证，既可以方便平台识别用户，也可以帮助用户不依赖某个平台证明自己；

同一套能够被机器读取的交易条件，既可以被入口拿来分配订单，也可以被个人代理拿去比较不同供应商。

底层能力接通以后，市场朝哪个方向组织，并没有被技术提前决定。

2024年12月30日，“意图经济”这个名字突然被放进了警报里。

Yaqub Chaudhary与 Jonnie Penn在《Harvard Data Science Review》发表《Beware the Intention Economy》，担心大语言模型让企业获得更深入的意图信号。人们在对话中透露计划、动机和犹豫，平台既能预测下一步，也有机会参与这些决定的形成，再把接近需求的机会用于商业经营。论文讨论了Searls的构想，却把目光投向一条相反的路径：由企业更深入地组织消费者，而非由消费者独立地组织自己的交易。［39］

Searls当天作出回应。他认为，论文描述的根本不是自己推动了十八年的那个意图经济。自己的项目要让消费者拥有工具，论文担心的却是企业用工具影响消费者。他甚至请两位作者换一个名字，这块招牌已经用了十八年，方向还恰好相反。［38］

这场争论落到今天的“帮我买”，便非常具体。Searls希望用户自己的代理带着条件走向市场，商家争取满足要求。平台式 Agent 则先接住需求，再从自己能够调用的商户和服务中寻找方案。

界面上同样是一问一答，需求与供给的组织者却换了位置。

一个从买方出发，一个从经营市场的入口出发。

前文的意图架构，到这里也多出了一段原先不太显眼的上游。solver 通常接收已经形成的条件，竞争怎样把它执行好。对话助手却出现在条件尚未写定的时候。用户为什么想买、预算能否提高、哪些替代可以接受，都可能在交谈中逐渐明确。助手既能求解，也开始参与问题本身怎样被提出。论文担忧的意图影响，便位于执行市场之前。

后端越能可靠地完成交易，这个靠前的位置就越值得经营。建议可以直接接到商品、优惠和支付，理解需求不再只是改善一次回答，也能够缩短从对话到成交的距离。一套负责执行的机器经济，因而为一套经营意图的生意准备好了条件。

2024年的预言实现了一半。

已经出现的一半，是意图与商业报价的直接连接。Google 在2026年1月公布 Direct Offers 试点，商家提供优惠，由AI判断在什么时机向接近购买的用户展示，界面标注为赞助优惠。广告仍然是广告，出现的依据却进一步深入到用户在对话中表露的购买条件与准备程度。［9］

豆包紧随其后，酒店渠道费则把另一端显现出来。AI带来的订单能够被识别来源，成交后收取独立费用，平台称商家不能购买推荐位置。［4］这里被计价的，已经是发现需求、安排选择并促成一笔交易的渠道能力。公司无需把聊天记录整包出售，意图也能通过订单路由产生收入。

阿里八月的开放平台介绍还写到另一种可能。合作方可以替租户建立清洁、维修、续约等日程，在需求尚未说出口以前主动联系。公司将其视为让服务更主动的办法。

对平台来说，助手既可以等待用户交代，也可以根据已经掌握的生活安排，提前把下一次服务带到用户面前。

搜索广告早就关心购买意图，用户输入“机票”时，也已经透露下一步可能做什么。Agent将这种关系继续向前推进，因为它有机会同时接收计划、帮助选择并执行结果。用户不仅留下一个关键词，还会把预算、限制和可以代办的范围一并交出来。此前分散在搜索、咨询、下单和支付里的信息，开始在同一段委托中连起来。

这样的关系一旦长期积累，更换入口的成本也可能改变。过去换一个购物软件，用户主要担心会员和订单记录。但在 Personal Agent 时代，当助手已经熟悉哪些决定可以代做、哪些必须回来询问，用户还要考虑能否把这套委托习惯带走。模型能力可以比较，重新教另一个系统理解自己却需要时间。

个人意图与授权的历史，因而可能成为平台新的黏性来源。

于是 Searls 期待的买方独立性，恰好要在这里接受检验。

我在前文已经将这整套计划以及工程实施阐述清楚，那其实并不算什么。更值得在意的是这种组织关系，而不只是最后那笔佣金高了几个点。

平台承担服务成本，按成交收费自有它的商业理由；当它同时以私人助手的面貌接受委托，用户还需要知道推荐覆盖哪里、商业关系怎样影响求解，以及能否请另一个代理重新办理。这些信息决定的，是用户有没有条件判断眼前这份建议。

从这种架构以及组织关系的视角出发，可以重新理解“肢解”一词的含义。

被拆掉的制度外壳，没有把有关市场归属的问题一起带走。身份、支付与交易规则各有了新的承担者，用户在这张网络里处于什么位置，却还要由代理关系继续决定。技术上可以替换的组件很多，商业上能否换掉组织它们的入口，将成为另一场竞争。

让我们最后看一眼这一年。

那杯奶茶背后的交易也就不再只剩“AI替人下单”几个字。用户用一句话交代目标，模型把目标转成任务，商户与数据服务提供可调用的供给，身份、合约与支付把这些动作接回可执行的交易关系。

春节时最热闹的是领券与吵架，无人在意企业真正想要的，是那句已经说顺口的“帮我买”。

而经济与制度的回旋镖则藏在那杯奶茶本身。它提供了一次低门槛的尝试，后面的增长还要靠入口、供给与执行条件不断衔接。平台花钱争取第一次委托，再用持续扩大的服务范围，争取让委托成为日常。

补贴推动采用，权利与接口的重组扩大能够交易的供给，平台再把这些供给聚到一份份委托上。沿着这条线回溯，Tokenomics、Tokenization、有界多中心与智能代理经济才显出彼此的关系。

我们看到的是一套交易能力更换承担者以后，重新结合并进入市场的过程。

伴随着被碰烂的 Web3 留下的不再是纯粹的赌场或者非法信贷，亦或是一批技术零件。它们已经开始构成另一种可以实际经营的智能代理经济。

只是，服务变得可编程、付款变得方便，并不会替这套经济预先决定委托关系。我们仍然应当 Beware ，Searls的买方工具与平台的商业入口，依然可能使用相近的技术，走向不同的市场，哪一种市场才是我们所需要的呢？

只是时间是不会等人的，奶茶早已喝完，用户已经被教会。

下一次再说“帮我买”，他将交出决定这个目标怎样实现的机会。

这份机会最后属于谁，才是奶茶之后的生意。

大幕即将拉开。

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文章使用AI辅助生成图片并进行格式调整，保证全文内容为我本人方寒真人写作。

参考与注释

注释

〔注1〕该模型把求解质量视为需要成本的投入。进入者增加会分薄预期收益，在拥挤成本较强的条件下，少一些竞争者反而可能让每家投入更多搜索努力；有限准入的福利优势由此产生，而非由“寡头天然更有效率”推出。参见［17］，2.3节。

〔注2〕Cong等人的模型中，用户对未来交易用途的预期进入 Token 价格，升值预期又影响今天的采用意愿，形成跨期反馈。与平台直接支付优惠成本相比，相近的是降低早期进入门槛的功能，承担成本的主体、未来增值的分配方式却不同。参见［19］。

〔注3〕BIS明确指出，Token与智能合约也可以运行于采用集中治理或集中交易验证的可编程平台。由此可以分别考察资产信息、执行规则和治理主体，而不必把可编程性与无许可治理捆成一个不可拆的前提。参见［22］，第2页注2。

〔注4〕一种可供比较的权利表达语言是 W3C 的 ODRL：它把资源、参与者、许可、禁止、义务和约束组织成机器可读的政策。可比较之处在于让不同系统解释同一组使用条件；实际执行仍需使用控制设施承接。参见［28］，第2节；［26］、［27］。

〔注5〕使用控制把检查延伸到交付之后：系统不仅判断能否取得数据，还要在使用过程中根据约定持续决定哪些操作可继续，并留下执行记录。连接器草案进一步要求监控使用过程、形成细粒度日志，并向审计方提供记录；这正是“登录时验一次身份”之外的执行层。参见［27］；［30］，6.3.5。

〔注6〕连接器草案还保留了一条不经平台转交目录的路径：接入连接器之间可以直接提供数据资源目录服务。它使“有共同规则”与“每次交互都必须经过同一平台”在技术上可以分开，具体自主空间则仍取决于接入和合约规则。参见［30］，6.3.3—6.3.4。

〔注7〕可验证凭证把签发者、持有者和验证者区分为不同角色：持有密钥的人可以证明控制权，谁有资格证明某项事实、接收方认可哪些签发者，则仍由相应规则决定。W3C明确区分凭证可验证与其中陈述为真；国内征求意见稿又分别配置权威核验、用户持有和自行签发授权凭证的权限。参见［33］，1.1—1.2、5.1；［32］，第十二条、第十八条。

〔注8〕论文以两种交易意图作对照：在预先指定的场所中，波动率低于某个阈值可以事后核验；是否拿到所有外部场所能提供的最高兑换数量，则难以这样证明。把这一差别放回消费代理，预算与付款授权的可验证性也不自动回答求解者是否充分搜索了市场。参见［17］，“Example intents”；［10］。

参考

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［2］South China Morning Post：《Alibaba’s bubble tea giveaway pushes Qwen past Tencent’s Yuanbao to top of China App Store》[EB/OL]，South China Morning Post，2026-02-06，https://www.scmp.com/tech/article/3342702/alibabas-bubble-tea-giveaway-pushes-qwen-past-tencents-yuanbao-top-china-app-store（访问日期：2026-10-05）。

［3］支付宝：《Machine Pay》[EB/OL]，支付宝 AI 付，https://aipay.alipay.com/products/machine-pay（访问日期：2026-10-05）。

［4］王耐：《大模型攻入OTA腹地？豆包称酒店推荐“按成交收费” 或挑战“佣金+广告”模式｜深度》[EB/OL]，科创板日报（财联社发布），2026-08-11，https://www.cls.cn/detail/2451001（访问日期：2026-10-05）。

［5］SpaceX AI：《Introducing Grok 4.6》[EB/OL]，SpaceX AI，2026-08-12，https://x.ai/news/grok-4-6（访问日期：2026-10-05）。

［6］Alibaba Group：《Alibaba’s Qwen App Advances Agentic AI Strategy by Turning Core Ecosystem Services into Executable AI Capabilities》[EB/OL]，Alibaba Group，2026-01-15，https://www.alibabagroup.com/en-US/document-1948497434959151104（访问日期：2026-10-05）。

［7］Model Context Protocol：《Architecture overview》[EB/OL]，Model Context Protocol，2026-07-28 文档版本，https://modelcontextprotocol.io/docs/2026-07-28/learn/architecture（访问日期：2026-10-05）。

［8］Agent2Agent Protocol：《What is A2A?》[EB/OL]，Agent2Agent Protocol，https://a2a-protocol.org/latest/topics/what-is-a2a/（访问日期：2026-10-05）。

［9］Vidhya Srinivasan：《New tech and tools for retailers to succeed in an agentic shopping era》[EB/OL]，Google，2026-01-11，https://blog.google/products/ads-commerce/agentic-commerce-ai-tools-protocol-retailers-platforms/（访问日期：2026-10-05）。

［10］Stavan Parikh, Rao Surapaneni：《Powering AI commerce with the new Agent Payments Protocol (AP2)》[EB/OL]，Google Cloud，2025-09-16，https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/announcing-agents-to-payments-ap2-protocol（访问日期：2026-10-05）。

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［12］Linux Foundation：《Linux Foundation Announces Operational Launch of x402 Foundation to Standardize Internet-Native Payments for AI Agents and Applications》[EB/OL]，Linux Foundation，2026-07-14，https://www.linuxfoundation.org/press/linux-foundation-announces-operational-launch-of-x402-foundation-to-standardize-internet-native-payments-for-ai-agents-and-applications（访问日期：2026-10-05）。

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［21］Pharos Network：《Pharos Network Powers AI Model Access with Exclusive $PROS and USDC Payment Integration》[EB/OL]，Chainwire（Benzinga 发布），2026-06-15，https://www.benzinga.com/pressreleases/26/06/53203769/pharos-network-powers-ai-model-access-with-exclusive-pros-and-usdc-payment-integration（访问日期：2026-10-05）。

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［24］国家数据局综合司：《关于印发《数据产权登记工作指引（试行）》的通知》[EB/OL]，国家数据局，2026-07-04，国数综政策〔2026〕35号；成文日期：2026-07-01，https://www.nda.gov.cn/sjj/zwgk/zcfb/0704/20260703230745065425855_pc.html（访问日期：2026-10-05）。

［25］全国数据标准化技术委员会秘书处：《关于征求数据基础设施3项技术文件、可信数据空间3项技术文件意见的通知》[EB/OL]，国家数据局，2025-08-12，成文日期：2025-08-11，https://www.nda.gov.cn/sjj/zwgk/tzgg/0812/20250812174151139709497_pc.html（访问日期：2026-10-05）。

［26］全国数据标准化技术委员会：《可信数据空间 数字合约技术要求（征求意见稿）》[S/OL]，国家数据局，2025-08-12，随征求意见通知公布的技术文件草案，https://www.nda.gov.cn/sjj/zwgk/tzgg/0812/ff808081-96b466bd-0198-9da8198d-12f3.pdf（访问日期：2026-10-05）。

［27］全国数据标准化技术委员会：《可信数据空间 使用控制技术要求（征求意见稿）》[S/OL]，国家数据局，2025-08-12，随征求意见通知公布的技术文件草案，https://www.nda.gov.cn/sjj/zwgk/tzgg/0812/ff808081-96b465bf-0198-9da82d76-1388.pdf（访问日期：2026-10-05）。

［28］W3C：《ODRL Information Model 2.2》[S/OL]，World Wide Web Consortium，2018-02-15，W3C Recommendation，https://www.w3.org/TR/odrl-model/（访问日期：2026-10-05）。

［29］国家数据局：《可信数据空间发展行动计划（2024—2028年）》[EB/OL]，国家数据局，2024，https://www.nda.gov.cn/sjj/xxgk/gknr/ghjh/1125/ff808081-92b8a4f1-0193-612f2a6d-04c4.pdf（访问日期：2026-10-05）。

［30］全国数据标准化技术委员会：《数据基础设施 连接器技术要求（征求意见稿）》[S/OL]，国家数据局，题名据封面；正文题名为“数据基础设施 接入连接器技术要求”；征求意见稿，https://www.nda.gov.cn/sjj/ywpd/szkjyjcss/0408/ff808081-9b5e8657-019d-6bc2ae85-0de9.pdf（访问日期：2026-10-05）。

［31］国家发展改革委，国家数据局，工业和信息化部：《国家数据基础设施建设指引》[EB/OL]，国家发展改革委，2024-12，文件成文日期据封面，https://www.ndrc.gov.cn/xxgk/zcfb/tz/202501/P020250106319424108511.pdf（访问日期：2026-10-05）。

［32］国家互联网信息办公室：《关于《促进分布式数字身份互通互认应用规定（征求意见稿）》公开征求意见的通知》[EB/OL]，国家互联网信息办公室，2026-06-18，https://www.cac.gov.cn/2026-06/18/c_1783525605384124.htm（访问日期：2026-10-05）。

［33］W3C：《Verifiable Credentials Data Model v2.0》[S/OL]，World Wide Web Consortium，2025-05-15，W3C Recommendation，https://www.w3.org/TR/vc-data-model-2.0/（访问日期：2026-10-05）。

［34］中国数联：《中国数联携手千问办公 发布全球首个物流行业专区》[EB/OL]，中国数联，2026-09-29，https://www.chinaunidata.com/news/compnay-news/298.html（访问日期：2026-10-05）。

［35］Steve Rolf, Seth Schindler：《State Platform Capitalism: The United States, China, and the Global Battle for Digital Supremacy》[M/OL]，Cambridge University Press，2025-12-05，网络出版；DOI：10.1017/9781009446594，https://www.cambridge.org/core/elements/state-platform-capitalism/82C6895073E507A9D21D33838983767E（访问日期：2026-10-05）。

［36］Doc Searls：《The Intention Economy》[EB/OL]，Linux Journal，2006-03-08，https://www.linuxjournal.com/content/intention-economy（访问日期：2026-10-05）。

［37］ProjectVRM：《ProjectVRM》[EB/OL]，ProjectVRM，https://projectvrm.org/（访问日期：2026-10-05）。

［38］Doc Searls：《The Real Intention Economy》[EB/OL]，Doc Searls Weblog，2024-12-30，https://doc.searls.com/2024/12/30/the-real-intention-economy/（访问日期：2026-10-05）。

［39］Yaqub Chaudhary, Jonnie Penn：《Beware the Intention Economy: Collection and Commodification of Intent via Large Language Models》[J/OL]，Harvard Data Science Review，2024-12-30，Special Issue 5；DOI：10.1162/99608f92.21e6bbaa，https://hdsr.mitpress.mit.edu/pub/ujvharkk/release/1（访问日期：2026-10-05）。

延伸阅读

Francesco Salvi, Manoel Horta Ribeiro, Riccardo Gallotti, et al.：《On the Conversational Persuasiveness of Large Language Models: A Randomized Controlled Trial》[EB/OL]，arXiv，2024-03-21，arXiv:2403.14380，预印本，https://arxiv.org/abs/2403.14380（访问日期：2026-10-05）。

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