传统银行业服务最不完善的国家,却无意中为代理商务的创新与采用创造了最佳条件。在加密货币和稳定币采用率排名前三十的国家中,有二十四个是新兴市场。这些国家长期面临货币不稳定、高昂的跨境汇款费用以及严苛的银行准入要求,这使得以美元为支撑的替代金融技术成为生存之道。如今,人工智能正以同样的影响力进入这些市场。据GSMA预测,到2030年,印度将有约2.9亿部高级AI智能手机用户,印度尼西亚则超过8000万,这意味着自主代理将直接嵌入这些经济体已经运行的美元基础设施中。当这些代理开始交易时,它们继承的是经过多年真实金融压力锤炼的轨道。
货币不稳定推动替代基础设施的采用
许多新兴市场已独立地将数字资产作为波动性本币的实用替代方案。填补这一空白的交易所、点对点渠道和金融科技应用一旦建成,往往会持续存在,而每一次波动都会进一步巩固它们。这种持久性在2026年初表现得尤为明显:当时广泛的加密货币市场收缩对发达经济体打击最大,而土耳其等新兴市场却持续增长——这表明需求源于必要性而非投机。
一个明显的例子发生在撒哈拉以南非洲。2025年3月奈拉突然贬值时,该地区每月链上交易量跃升至近250亿美元,家庭和企业纷纷将储蓄转为美元。吸收这一激增的基础设施如今已成为该地区资金流动不可或缺的一部分。
这种由货币驱动的需求并不局限于单一大陆。稳定币现在占阿根廷和巴西所有交易所购买量的一半以上,国际清算银行(BIS)将其归因于持续的通胀、外汇波动和资本管制。土耳其里拉的持续贬值使得稳定币购买量在2024年达到约GDP的4.3%。
本币不稳定带来的经济不确定性也推动了其他金融科技领域的采用。移动货币在2025年处理了超过2万亿美元的交易,同比增长23%,这主要得益于撒哈拉以南非洲等地区,这些地区的银行网点密度从未接近市场需求。P2P借贷填补了类似的信贷缺口,让借款人和贷款人能够直接交易,因为传统的承销和分支网络被证明太慢而无法满足需求。
简而言之,这些市场都已具备数字优先的消费习惯和以美元计价的基础设施,为代理商务做好了准备。随着数字钱包在大多数新兴经济体的渗透率已经很高,AI代理正越来越多地直接连接移动货币API和可编程支付轨道,这将重塑金融格局。
差距最大的地方,增长空间也最大
传统支付提供商能够处理的内容与市场实际需求之间的差距越大,一旦更好的替代方案出现,该市场的增长空间就越大。这种差距最明显的正是那些已经在建设美元稳定币基础设施的市场,这意味着增长机会恰恰集中在现有缺口最突出的地方。
根据世界银行数据,撒哈拉以南非洲仍然是全球跨境支付成本最高的地区,平均成本为8.46%。这一成本为采用更便宜、持续结算的层级创造了条件,而这是出于必要性。稳定币如今约占该地区所有加密货币交易量的43%。从服务人类用户开始的、向无边界、高效运营轨道转变的过程,也为代理商务的蓬勃发展创造了条件。
Chainalysis对新兴代理支付框架的研究发现,AI代理需要为自主交易而构建的轨道,其交易量和价格点都是传统系统从未设计来处理的。国际清算银行(BIS)也得出了相同结论,将稳定币描述为一种能够实现持续、智能合约集成的结算层。这些发现在那些由于必要性而采用替代金融轨道,并且这些轨道已深深融入普通民众日常交易方式的地区尤为正确。
构建代理支付平台的平台已经看到了这一趋势
代理商务在持续、低成本、可编程的结算层上运行得最好,而这正是稳定币目前提供的特性。这意味着采用率将集中在稳定币已经深入渗透的地方。越来越多的公司开始意识到,在传统轨道首先失败的地区,存在着巨大的机遇。
谷歌去年秋天推出了其代理支付协议,得到了包括万事达卡、Coinbase和dLocal在内的60多家合作伙伴的支持。dLocal是一家专门为新兴市场走廊运营而构建的支付公司。在发布活动上,dLocal首席执行官佩德罗·阿恩特将新兴市场的支付环境描述为“碎片化且复杂”,并指出基于稳定币的代理轨道是解决这一问题的框架。
这种对更好解决方案的实际需求,最终推动了这些地区的快速创新。在多个新兴走廊运营的支付公司不得不将每个市场涉及的卡、钱包和稳定币拼接起来,而不是依赖单一的国家卡网络或移动货币运营商。这一复杂的过程促使当地用户转向基于波场的美元轨道以及专门构建的移动钱包和交易所。
新兴市场将定义未来
区域稳定币采用的加速,引导建设者走向那些新金融产品最有可能扎下根的市场。大多数追逐代理商务的团队仍聚焦于机构金融和企业用例的明亮路径。而潜力更高的路径则贯穿从撒哈拉以南非洲到东南亚的区域市场。
这些新兴市场运行在一种基于数字优先、去中心化的金融模式上,这种模式是出于必要性而生。这一组合使它们为代理商务的爆发式增长做好了准备,因为从一开始就构建新系统,比改造一个为他人交易模式而设计的系统要少走弯路。
这种先发优势来之不易。那些围绕美元稳定币重建金融生活的人们和企业,已经运行在代理商务所使用的结算模式上。当代理到来时,那些被迫临时应变的经济体将拥有最少的需要重新学习的东西。

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