تركيز دفع الذكاء الاصطناعي يكمن خارج المعاملة نفسها

اطلب لي نفس مشروب الشاي الذي اشتريته من المتجر أمس.

إذا كان هناك يوم يمكنك فيه أن تقول شيئًا واحدًا للهاتف، فيقوم بدوره بإيجاد البائع، وتأكيد المنتج، ووضع الطلب، ودفع الثمن، وترتيب التسليم، فربما لن تفكر أولًا في ثورة في الدفع. ستظن ببساطة أن الهاتف بدأ أخيرًا أن يتصرف كمساعد فعّال.

ربما هذا هو البداية الأكثر ملاءمة لمناقشة دفع الذكاء الاصطناعي اليوم.

ما يفهمه معظم الناس عن الدفع القائم على الذكاء الاصطناعي ليس إعطاء الذكاء الاصطناعي محفظة، ولا جعل الروبوتات تقرر إنفاق الأموال بنفسها. ما يشعر به الناس حقًا هو قدرة جملة واحدة على التحول مباشرة إلى معاملة. تُعبّر عن حاجتك، وينجز النظام الأمور الخلفية نيابةً عنك.

لذلك، ما يستحق الحديث عنه حقًا في الدفع القائم على الذكاء الاصطناعي غالبًا ليس كلمتا "الدفع" فقط، فهذه الكلمتان عامتان جدًا وبعيدتان. بالنسبة لمستخدمي الإنترنت الواسعين، قد يكون شعورهم: تطبيق أو مساعد ذكي، عندما أعبّر له عن احتياجاتي للشراء بلغة بسيطة، يستطيع إنجازها مباشرة.

إذا نظرنا فقط إلى السوق الصينية، فإن الدفع القائم على الذكاء الاصطناعي ليس غريبًا للغاية.

السبب بسيط. لقد عاش مستخدمو الصين لفترة طويلة داخل نظام إنترنت محمول ناضج جدًا: توصيل الطعام، التجارة الإلكترونية، الخرائط، حجز سيارات الأجرة، الحياة المحلية، الدفع المتنقل، التسليم الفوري — هذه الأشياء كانت مترابطة من الأصل. في كثير من الأحيان، ما يريده المستخدمون ليس طريقة دفع جديدة تمامًا، بل لا تجعلني أنتقل بين التطبيقات، ولا تجعلني أضغط على نفس الأزرار مرارًا وتكرارًا.

في الصين، فإن الدفع بالذكاء الاصطناعي يشبه تحسين تجربة التسوق الإلكتروني أكثر من إعادة بناء نظام دفع من الصفر.

عندما قام علي بترقية تطبيق Qwen في يناير من هذا العام، كانت الاتجاهات المقدمة نموذجية جدًا. وفقًا للوصف الرسمي، تم ربط Qwen بالفعل بخدمات ضمن نظام علي مثل تاوباو، تاوباو سانغو، باي باو، فيتشو، وغودي، حيث يمكن للمستخدمين من خلال جملة واحدة طلب الطعام، إتمام الدفع داخل المحادثة، وتخطيط وحجز الرحلات. يبدو الأمر وكأن الذكاء الاصطناعي أصبح أكثر ذكاءً، لكن الأدق هو أن القدرات التي كانت موجودة مسبقًا في المنصة تم إعادة تنظيمها الآن.

هذا أيضًا السبب في أن الدفع القائم على الذكاء الاصطناعي هو الأسهل للقيام به في الصين، وليس شيئًا متخيلًا ضخمًا، بل بعض السيناريوهات اليومية جدًا.

على سبيل المثال، "ساعدني في شراء صندوق آخر من ورق الطابعة الذي اشتريته الأسبوع الماضي وابعثه إلى المكتب". أو "أعد طلب وجبة من المطعم الذي طلبت منه أمس وأرسلها إلى منزلي". أو "احجز مطعمًا أقرب إلى مقر العمل، يكفي لأربعة أشخاص، وميزانيته أقل من 500".

هذه الكلمات، يفهمها المستخدمون فور سماعها. لأن الذكاء الاصطناعي هنا لا يبدو كأداة مالية جديدة غامضة، بل هو مجرد مساعد تسوق أكثر ذكاءً.

ما يحتاجه الشعب، فإن شركات الإنترنت الصينية الكبرى ستقوم به بلا حدود. اليوم، هناك ثلاث مسارات رئيسية لتحقيق الدفع القائم على الذكاء الاصطناعي.

إحدى الطرق هي جعل الذكاء الاصطناعي يراقب الشاشة ويعمل بدلاً منك، مثل الإنسان الذي يضغط على الأزرار ويدخل المعلومات ويرسل العمليات. الميزة في هذا الأسلوب أنه يمكن تجربته في أي مكان، لكن العيب واضح جدًا: بمجرد تغيير الصفحة، يصبح من السهل حدوث مشكلات، وغالبًا ما يتعين عليك التأكيد النهائي بنفسك على النقاط الحاسمة. على سبيل المثال، هاتف دوباء الذي واجه حملة قمع من ويشات فور إصداره.

هناك نوع آخر، حيث تُفوّض المنصة قدراتها الخدمية مباشرةً للذكاء الاصطناعي لاستخدامها. بالنسبة للشركات الصينية الكبرى، فإن هذا الطريق هو الأسهل. فالمدفوعات والتجار والخرائط والطلبات والتوصيل، كلها موجودة بالفعل تحت سيطرتها. لا يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى محاكاة المستخدمين للنقر هنا وهناك، بل يمكنه مباشرةً استدعاء القدرات داخل النظام. من منظور تجربة المستخدم، هذا يعني: "أقول شيئًا واحدًا، ويفعله لي فعليًا". على سبيل المثال، Qwen من مجموعة علي بابا، وDouBao من مجموعة ByteDance.

الأصعب هو النوع الثالث، وهو الممارسة التي تتم عبر منصات متعددة، ومواقع متعددة، وشركات متعددة. عند هذه المرحلة، لا تتعلق المشكلة فقط بجودة المنتج أو سهولة استخدامه، بل بwhether يرغب الآخرون في السماح لذكائك الاصطناعي بالدخول نيابة عن المستخدمين لأداء هذه المهمة. حاليًا، لم نر أي شركة إنترنت صينية تحاول التحدي في هذا النمط الصعب.

أما اليوم، فما زالت الميزتين الأوليين، خاصة الثانية، هما الأقوى في الصين.

وهذا هو السبب في أن الدفع القائم على الذكاء الاصطناعي قد لا يبدو مذهلاً للغاية للمستخدمين الصينيين، حيث سيكون الشعور العام على الأرجح ليس "قد جاء الدفع القائم على الذكاء الاصطناعي"، بل "التسوق عبر الهاتف أصبح أسهل".

لكن بمجرد تغيير المنظور إلى الخارج، تصبح الأمور مختلفة قليلاً.

بالطبع، هناك أيضًا التجارة الإلكترونية، توصيل الوجبات، الخرائط، والدفع في الخارج، لكنه لا يمتلك هيكلًا متكاملًا مثل الصين. مصادر الخدمات، أنظمة البائعين، أدوات الدفع، وشبكات التسليم غالبًا ما تكون تحت سيطرة شركات مختلفة. وبالتالي، عندما تريد الذكاء الاصطناعي إتمام معاملة نيابة عن المستخدم، فإن التحدي لا يقتصر فقط على "هل يمكن تقديم الطلب؟" بل أيضًا على "هل تقبل الشركات الأخرى هذا الوكيل الذكي؟"

هذا هو السبب في أن دفعات الذكاء الاصطناعي في الخارج أصبحت فجأة معقدة.

مثال نموذجي هو الصراع بين أمازون وPerplexity. حيث تُعد ميزة التسوق بالذكاء الاصطناعي نقطة بيع رئيسية في متصفح Comet التابع لـPerplexity، حيث تنص الوثائق الرسمية على أنه يمكنه مساعدة المستخدمين في مقارنة المنتجات وقراءة التقييمات، وحتى الوصول إلى الدفع. وهذا يتوافق حقًا مع الصورة الأكثر وضوحًا التي يتخيلها الكثيرون للتسوق بالذكاء الاصطناعي: فأنت لا تحتاج إلى تصفح موقع إلكتروني تلو الآخر، بل تترك الذكاء الاصطناعي يختار لك ويشتري لك.

لكن المشكلة تكمن بالضبط هنا.

وفقًا لوثائق المحكمة بتاريخ 9 مارس 2026، فإن أحد النقاط الأساسية التي طرحتها أمازون في الدعوى القضائية هي أن وكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بـ Perplexity يزور حسابات المستخدمين ويسعى لتنفيذ عمليات دون موافقة أمازون، على الرغم من موافقة المستخدمين.

سبب رفض أمازون متماثل إلى حد كبير مع سبب رفض ويشات لتطبيق دو باو: إن ترخيصك للذكاء الاصطناعي لا يعني ترخيص الموقع للذكاء الاصطناعي. إن رغبتك في السماح له بشراء الأشياء نيابةً عنك لا تعني أن المنصة ترغب في السماح لوكيل طرف ثالث بالدخول إلى نظامها والقيام بالمعاملات نيابةً عنك.

بالطبع، فإن التفسير الخارجي يعتمد على اعتبارات خصوصية وأمان العملاء، لكن الجوهر يكمن في القلق من أن الذكاء الاصطناعي سيحول مباشرةً إعلانات الموردين المليارات الخاصة بالمنصة.

بما أن التسوق بالذكاء الاصطناعي يعتمد على أسلوب الرجل المباشر، فعندما يريد شراء شيء، يذهب مباشرة إلى المنتج، وهو لا ينظر إلى الإعلانات.

في الصين، غالبًا ما يتم امتصاص هذه التناقضات من خلال القدرة المتكاملة الداخلية للمنصة؛ لكن في الخارج، بمجرد أن تحتاج الذكاء الاصطناعي إلى إتمام معاملة عبر مواقع متعددة وتجار مختلفين وشبكات دفع متنوعة، تصبح هذه المشكلات غير قابلة للتجاهل.

لذلك في الخارج، فإن دفع الذكاء الاصطناعي ليس أولاً مسألة "سهولة الاستخدام أم لا"، بل مسألة "هل يمكن إكمال هذه العملية بالكامل من البداية إلى النهاية أم لا".

وهذا هو السبب في أن Google وStripe وCoinbase جميعها تبذل جهودًا كبيرة في هذا الأمر مؤخرًا.

ما يرونه هو نفس المشكلة: في المعاملات السابقة على الإنترنت، كان الشخص الذي يضع الطلب هو من يجلس أمام الشاشة، ويتصفح بنفسه، ويؤكد بنفسه، ويدفع بنفسه. لكن بمجرد أن يصبح الشخص الذي يضع الطلب ذكاءً اصطناعيًا مُخوّلًا، فإن تلك الافتراضات الأساسية لم تعد صالحة. كيف تعرف المواقع أن هذا الذكاء الاصطناعي هو بالفعل من أرسلته؟ كيف يتأكد البائعون أنه لا يشتري بشكل عشوائي؟ وكيف تحدد مؤسسات الدفع ما إذا كان ينبغي السماح بهذه الأموال أم لا؟

تريد جوجل أولاً حل مشكلة الثقة في المقدمة. لقد أطلقت AP2 في سبتمبر 2025، ليس لتعليم الذكاء الاصطناعي كيفية الدفع، بل للإجابة على سؤال واحد: عندما يُطلق الذكاء الاصطناعي دفعةً نيابةً عن المستخدم، ما الذي يُثبّت للنظام أن هذا الأمر حقيقي؟ حل جوجل هو إضافة مجموعة من "إثباتات التفويض" القابلة للتحقق لهذه المعاملات. فقد صممت جوجل في AP2 شيئين أساسيين: أحدهما يُسمى Cart Mandate، ويمكن فهمه كتأكيد موقّع من المستخدم على هذا الشراء المحدد؛ والآخر يُسمى Payment Mandate، وهو موجه لشبكات الدفع وشركات البطاقات، ليُخبرهما أن هذه معاملة تم إجراؤها بواسطة وكيل، وما إذا كان المستخدم حاضراً وقتها، وما نوع السيناريو الذي تنتمي إليه المعاملة. لاحقاً، دمجت جوجل هذا النظام مع باي بال، لتشكيل حل تجاري أكثر شمولاً: يمكن للتجار استخدام مساعدين محادثة خاصين بهم لاستقبال المستخدمين، وعند الوصول إلى خطوة الدفع، يتولى PayPal Agent المهمة، ويُنهي التفويض والدفع باستخدام طريقة AP2. في جوهره، تسعى جوجل إلى بناء الأساس الأول: "لماذا نثق في أن الذكاء الاصطناعي يُجري طلباً؟"

فكرة Stripe أكثر توافقًا مع التجار والمنصات. فهي تقدم في الواقع عنصرين أساسيين. الأول هو ACP، أي بروتوكول التجارة الوكيلة، الذي أطلقته Stripe بالتعاون مع OpenAI في سبتمبر 2025. يمكنك تصوره كـ"معيار قابل للقراءة من قبل الذكاء الاصطناعي لعملية الدفع". لا ترغب Stripe في أن يحاكي الذكاء الاصطناعي البشر في النقر على صفحات الويب أو ملء النماذج، بل ترغب في أن يقوم التجار بفتح قدراتهم المتعلقة بالمنتجات والمخزون وعملية الدفع بشكل نشط، بحيث يمكن للذكاء الاصطناعي إجراء عمليات الشراء وفقًا لواجهة معيارية موحدة. الميزة هنا هي أن التجار لا يزالون المسؤولين الرئيسيين عن الطلبات والتنفيذ، مع بقاء عرض المنتجات ومعالجة الطلبات واتخاذ قرارات المخاطر تحت سيطرتهم، دون الحاجة إلى إعادة بناء الأنظمة لكل منصة ذكاء اصطناعي على حدة. لاحقًا، أطلقت Stripe مجموعة التجارة الوكيلة، والتي تحول دمج الدليل وعملية الدفع والدفع إلى أدوات متكاملة قدر الإمكان، لتقليل عتبة دخول التجار.

لكن سترايب رأت أيضًا سيناريوهات أخرى مختلفة تمامًا: ليس "الذكاء الاصطناعي يشتري للإنسان"، بل "البرمجيات تدفع مباشرة للبرمجيات". لذلك أطلقت سترايب في مارس 2026 خدمة "المدفوعات الآلية". في هذا السيناريو، لا يشتري الذكاء الاصطناعي علبة كولا، بل يشتري واجهات برمجة التطبيقات، والبيانات، والقدرة الحاسوبية، وحقوق الوصول إلى المحتوى، وحتى الدفع مقابل كل استدعاء لخدمة معينة. الحل الذي قدمته سترايب هو أن يمكن للتجار تحويل واجهاتهم مباشرة إلى نموذج دفع حسب الاستخدام، حتى بقيمة منخفضة قدرها 0.01 USDC، حيث تدخل الأموال إلى حساب سترايب، ثم تُ结算 وتُ reconcile بالطريقة المألوفة لسترايب. بالنسبة للوكلاء، لا يحتاجون إلى تسجيل حساب أو طلب مفتاح API أو المرور بسلسلة من الإجراءات اليدوية، بل يمكنهم الدفع أثناء الاستخدام. بعبارة أخرى، تقوم سترايب ببناء نظام دفع لشراء الذكاء الاصطناعي، وفي الوقت نفسه تبني مسارًا للدفعات الصغيرة بين الآلات.

من منظور Coinbase، الأمور مختلفة. فهي تفترض أن المستقبل سيشهد العديد من الذكاءات الاصطناعية التي لن تكون مجرد "مساعدين للتسوق"، بل ستكون "برمجيات مزودة بمحفظة". لذا، أطلقت Coinbase في فبراير 2026 محفظات Agentic، حيث لا يكمن جوهرها في جعل الذكاء الاصطناعي أكثر كفاءة في تصفح المواقع، بل في منح الذكاء الاصطناعي محفظة حقيقية يمكنها إنفاق الأموال واستلامها وتنفيذ المعاملات، مع وجود حدود أمان محددة. تتكون هذه المنظومة من Coinbase جزءًا من البنية التحتية للمحفظة نفسها، وجزءًا من بروتوكولات الدفع الآلي مثل x402، وجزءًا من القدرات التي تم تغليفها مسبقًا مثل الإيداع، والتحويل، والتجارة، وإدارة العوائد. إن هدفها الأساسي هو حل نوع آخر من المشكلات: إذا أراد ذكاء اصطناعي شراء قوة حوسبة أو بيانات أو دفع رسوم واجهات برمجة التطبيقات، أو إجراء معاملة تلقائية على السلسلة، هل يمكنه فعل ذلك دون الحاجة إلى تأكيد بشري في كل مرة؟ تُسمّي وثائق Base هذا النوع من الوكلاء "كيانات اقتصادية مستقلة". هذه التسمية قد تبدو قوية، لكن المعنى واضح: ما تسعى إليه Coinbase ليس جعل الذكاء الاصطناعي أكثر شبهاً بمساعد تسوق، بل جعل الذكاء الاصطناعي نفسه كيان برمجي قادر على الاستلام والدفع والتسوية والتجارة.

إذا نظرت إلى هذه الطرق الثلاث معًا، فإن الفرق يصبح واضحًا.

تريد Google معالجة "كيف تثبت أن هذه المعاملة تم تفويضها من قبلك أنت بالفعل". بينما تهتم Stripe أكثر بـ "كيف يمكن للتجار ربط منتجاتهم وقدرات الدفع الخاصة بهم مع الذكاء الاصطناعي". أما Coinbase، فتتقدم خطوة إلى الأمام لمعالجة "إذا كان الدافع هو في الأصل برنامج، فكيف يمكنه إتمام الإيرادات والمصروفات بنفسه؟"

ولهذا السبب، يبدو أن جميعها تعمل على الدفع القائم على الذكاء الاصطناعي، لكن نقاط تركيزها تختلف. فـ Google تبدو وكأنها تضيف آلية ثقة لعمليات الوكالة عبر المنصات؛ بينما تسعى Stripe لدمج التسوق بالذكاء الاصطناعي وخدمات استدعاء الذكاء الاصطناعي في الشبكة التجارية الحالية قدر الإمكان؛ أما Coinbase فتستثمر أكثر في عالم حيث تقوم البرمجيات مباشرة بدفع ثمن البرمجيات الأخرى.

هنا، يصبح الفرق في هذه المسألة واضحًا.

في الصين، تبدو المدفوعات القائمة على الذكاء الاصطناعي كامتداد طبيعي لنظام الإنترنت الناضج. فقد قامَت المنصات بالفعل بتنظيم البائعين والدفع والتوصيل والخرائط والحياة المحلية، وما على الذكاء الاصطناعي فعله الآن هو إعادة ترتيب هذه القدرات لتحويل تجربة المستخدم من "القيام بالعمليات يدويًا" إلى "التحدث فقط".

في الخارج، فإن الدفع القائم على الذكاء الاصطناعي يشبه مراجعة متأخرة. فبما أنه لا توجد أي منصة تمتلك بشكل طبيعي كامل سلسلة العمليات، فإن الذكاء الاصطناعي فورما يحاول إتمام المعاملات نيابة عن المستخدمين، سيواجه على الفور قضايا واقعية مثل ما إذا كانت المواقع ستسمح بها، وما إذا كانت الشركات ستقبلها، وما إذا كانت مؤسسات الدفع ستُعترف بها، ومن سيتحمل المسؤولية في حال حدوث مشكلة.

هنا في الصين، يبدو الأمر وكأنه دفع تجربة التسوق عبر الإنترنت خطوة إلى الأمام.

في الخارج، يبدو الأمر وكأنه إعادة التفاوض على قواعد مشاركة الأطراف المتعددة في سياقات البرمجيات الإنترنت والاستهلاك عبر الإنترنت.

ولهذا السبب، قد تكون الاستجابة الأولى للمستخدمين الصينيين للدفع المدعوم بالذكاء الاصطناعي هي "هذه الميزة مريحة جدًا"؛ بينما ستكون تجربة الأسواق الخارجية من الدفع المدعوم بالذكاء الاصطناعي أكثر شبهاً بـ"أن طرق المعاملات التقليدية على الإنترنت قد تتغير".

العودة إلى المشهد الأول.

اطلب مرة أخرى وارسل لي الحليب المُحلى الذي اشتريته من المتجر بالأمس.

الجانب الحقيقي المثير في هذه الجملة ليس كلمتي "الدفع"، بل في أنها تُفوّض النظام بتنفيذ العديد من المهام التي كنت تؤديها بنفسك سابقًا. يجب على النظام أن يعرف متجرك، والمنتج الذي اخترته، ومواصفاته، ومكان التسليم، وطريقة الدفع المستخدمة. بالطبع، الدفع مهم، لكنه مجرد خطوة أصغر ما في هذه العملية بأكملها.

إذًا، التركيز على الدفع الذكي ليس الدفع نفسه.

ما يهتم به الناس حقًا لن يكون النوع الفعلي للبروتوكول المستخدم في الخلفية، أو ما إذا كان التسوية على السلسلة، أو ما إذا كانت العملة المستقرة مستخدمة، أو ما إذا كانت خوارزميات التشفير مستخدمة. في النهاية، سيستخدم الناس معيارًا بسيطًا جدًا لتقييم ما إذا كان مفيدًا أم لا:

قلت لـ AI شيئًا، فهل يمكنها حقًا أن تُنجز المهمة نيابة عني؟

قدوم عصر الدفع بالذكاء الاصطناعي ليس مشكلة في عنصر واحد فقط — فكل مرحلة، من تحديد الطبيعة التنظيمية ومسار الترخيص، إلى بناء نظام مكافحة غسل الأموال، وضوابط المخاطر خارج السلسلة وداخلها، وحتى التنفيذ المطابق للوائح في سيناريوهات عمل حقيقية، تؤثر مباشرةً على قدرة الوكلاء الذكيين على الخروج فعليًا.

كل شيء جديد. استنادًا إلى الخبرة الطويلة لشركة مانكوان للمحاماة في مجال الممارسة القانونية للويب 3، قمنا بإطلاق "ورشة عمل مغلقة للتدريب العملي على الامتثال لدفعات التشفير (نسخة شنتشن)".

18-19 أبريل، سنزن، فصول محدودة العدد، وجهات نظر متعددة: "القانون + الامتثال + الأمان"

المُحاضرون من: مكتب مانكين للقانون، وChainalysis، وBeosin، وKUN鲲، وCOBO، ومسؤولين عمليين من مؤسسات مرخصة فعليًا.

المحتوى يغطي: مسار التنظيم ونظام التراخيص، إطار الحوكمة الامتثالي، ممارسات مكافحة غسل الأموال، الأمان على السلسلة، تجارب المؤسسات المرخصة من الخطوط الأمامية.

إذا كنت تعمل على منتج متعلق بالدفعات المشفرة، أو تفكر في المسار التنظيمي لوكيل الذكاء الاصطناعي في سيناريوهات الدفع، نوصي بمسح الرمز للحصول على استشارة.

المؤلف الأصلي: ليو هونغ لين