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Interlace 發布 Agent Card,面向 AI Agent 構建可控支付機制

Summary: 全球 Web3 金融科技平台 Interlace 震撼發布 Agentic Payment 虛擬卡,一舉解決AI自動支付的資金安全與邊界控制痛點,劍指萬億級智能交易市場
Interlace
2026-04-13 10:51:20
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全球 Web3 金融科技平台 Interlace 震撼發布 Agentic Payment 虛擬卡,一舉解決AI自動支付的資金安全與邊界控制痛點,劍指萬億級智能交易市場

近日,全球 Web3 金融科技基礎設施平台 Interlace 宣布發布 Agentic Payment,面向 AI Agent 提供安全、可控的虛擬卡產品(Agent Card)。

Interlace 創始人兼 CEO Michael Wu 表示,當 AI 開始代表人發起任務、調用服務並完成交易,支付將不再只是執行動作,而需要被重構為一種可被系統調用的基礎能力。此次 Interlace 推出 Agent Card,並非簡單的產品創新,而是面對交易主體變化,對支付路徑的一次調整與重構。

AI 從參與決策走向直接交易,自主支付需求逐漸爆發

當前,AI 技術正從模型能力向系統化應用演進,從輔助工具逐步走向具備執行能力的主體,這一變化也在推動交易形態發生轉變。過去主要由人發起的支付流程,開始由自動化系統部分接管。

從行業發展來看,Agentic Payment 的演進具有一定的階段性特徵。2024 年,以 Web3 為代表的部分玩家開始圍繞可編程支付探索 AI 場景,整體仍處於能力先行的早期階段;2025 年成為重要轉折點,Visa 與 Mastercard 等主流卡網絡相繼推出相關方案,標誌著這一方向開始進入主流支付體系的關注範圍,行業重心逐步轉向協議、標準等基礎設施建設;進入 2026 年,隨著新一代 AI Agent 能力的提升,市場開始從輔助下單進一步討論其在自主執行與交易中的角色,相關應用邊界也隨之擴展。

行業數據也印證了這一趨勢:2026 年全球 AI 支出預計將達到 2.52 萬億美元;AI Agent 市場規模預計達 109.1 億美元,並將在未來幾年保持較高增速;與此同時,由 AI 主導的交易行為(Agentic Commerce)被認為有望在 2030 年形成 3--5 萬億美元規模。

隨著 AI 不再僅停留在分析與推薦,而是逐步參與訂閱續費、廣告投放、出行預訂等具體交易環節,支付能力開始成為其執行閉環中的關鍵一環。但在現實中,傳統支付體系在適配自動化執行、高頻調用及風險控制方面仍存在一定局限,尤其在授權邊界、資金安全及過程可追溯性方面仍有待完善。

四大核心能力,Interlace 構建 AI Agent 可控支付體系

在這一背景下,Interlace 將問題進一步聚焦為:在賦予 AI 執行能力的同時,如何為其建立清晰且可執行的邊界。正如 Michael Wu 所強調的,AI 支付的關鍵不在於"是否能夠完成支付",而在於"是否能夠在可控範圍內執行"。

在 4 月 9 日與 Web3 頭部媒體 Metaera 共同舉辦的 Space 活動中,Interlace 合規與運營負責人 Henry Chan,結合 SaaS 訂閱、差旅預訂、廣告投放等實際場景,對 Interace Agent Card 的核心機制與應用方式進行了詳細分享。

從產品形態來看,其核心是面向 AI Agent 的專屬虛擬卡(Agent Card),並在此基礎上引入規則控制與資金管理機制,使支付行為在自動化執行的同時具備可控性。

針對用戶普遍關注的資金安全風險,通過 Interlace Agent Card,用戶可以預先設定時間範圍、金額限制及商戶類型等交易條件。如限定僅工作日 9 點 - 18 點交易、僅允許 SaaS / 旅遊 / 廣告類商戶、設置單筆 100 美元 / 月 500 美元交易限額等。值得注意的是,相關規則不僅在應用層生效,還會同步至卡組織(如 Visa、Mastercard)網絡中執行,從根源降低規則被技術手段繞過的可能性。

與此同時,Interlace Agent Card 採用即時資金撥付(JIT, Just In Time),即卡片餘額始終保持為 0,僅在交易授權通過後瞬間釋放資金,交易完成後餘額回歸 0,以此減少資金暴露帶來的風險。

在接入方式上,Agent 可通過簡單配置接入支付能力,例如上傳 skills.md 或 MCP 配置文件,即可調用預算、規則及卡片相關功能,無需複雜的系統集成,使支付能力能夠嵌入其任務執行流程之中。同時,交易過程中的規則校驗與執行路徑會被記錄下來,為後續審計與追蹤提供支持。

從應用角度看,四大核心能力主要解決了 AI Agent 參與交易後可能帶來的權限邊界不清、資金使用不可控以及過程可見性不足等問題,也為 Agent-to-Real-World 場景下的支付落地提供了現實路徑。

依托成熟支付基建能力,推動 AI 支付落地

隨著行業發展,Agentic Payment 領域逐漸形成不同分工:傳統金融網絡型玩家(如 Visa、Mastercard)側重將 AI 引入既有支付網絡體系,Web3 與穩定幣支付玩家則更多探索機器原生的結算方式,而包括 Interlace 在內的金融科技平台,則聚焦系統層能力建設,解決 Agent 支付在現實場景中的接入與執行問題。

作為 Web3 支付基礎設施提供方,目前 Interlace 已累計處理支付規模已超過 180 億美元,發行卡片超過 700 萬張,服務企業客戶超過 7500 家。這些既有網絡能力,為 AI 場景下的支付執行提供了基礎支撐。

Michael Wu 表示,Interlace 的核心定位,是做現實世界支付的系統適配能力提供商,而非單純的支付產品供應商。"AI Agent 的規模化落地,必須依賴現有支付網絡、商戶資源和合規體系,這也是 Interlace 選擇聚焦 Agent-to-Real-World 場景的核心原因。我們希望把發卡能力、系統構建能力、現實支付網絡連接能力,賦能給所有進入 Agentic Payment 領域的玩家,讓他們無需從零搭建適配層,就能快速實現 AI 支付的商業化落地。"

值得注意的是,Interlace 將亮相香港 Web3 嘉年華,在 The Scaling Summit、RWA & Payments 2026 等活動現場,與行業夥伴共同探討 AI 與 Web3 支付的融合發展,分享穩定幣支付基礎設施的創新實踐,進一步推動 Agentic Payment 的場景落地與技術發展。

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