Visa 首席产品官:GENIUS 法案后,稳定币离下一代支付基础设施还有多远?

深潮Xuất bản vào 2025-06-24Cập nhật gần nhất vào 2025-06-24

要让稳定币真正成为主流的支付方式,必须建立一个普遍适用且吸引用户积极参与的界面层。

作者:Jack Forestell

整理 & 编译:深潮TechFlow

上周,参议院通过了《美国稳定币国家创新指导与建立法案》(Guiding and Establishing National Innovation for U.S. Stablecoins Act),简称 GENIUS 法案。这一法案的通过是美国在稳定币监管方面迈出的重要一步。在 Visa,我们对此表示支持,并认为稳定币立法可能会成为支付行业历史上的关键时刻。不过,我之所以说“可能”,是因为要实现稳定币的广泛应用,还有许多挑战需要克服。稳定币的出现为数字可编程货币的新时代带来了希望,但距离真正成熟还有很长的路要走。

推动新支付技术的普及并非易事。这需要在全球范围内让买家与卖家、付款人和收款人都能建立信任。而这种信任的建立并非一蹴而就,它需要依赖一整套复杂且紧密结合的能力,比如安全性、可靠性、交易保障、欺诈防护、争议解决、使用便捷性以及持续的技术创新。

为了让稳定币能够成为下一代全球数字支付的核心基础设施,必须满足以下三个关键条件:

第一层:技术基础

需要一个稳健、可扩展、灵活且开放的技术架构,能够以极高的速度和规模安全地执行交易,并且确保零失误、零漏洞和零安全隐患。近年来,区块链技术的快速发展为这一需求提供了可行的解决方案。

第二层:储备支持

稳定币的核心在于其价值和稳定性的可信度。通过监管机构批准并由储备资产支持的稳定币,为这一问题提供了一个可靠的答案。

第三层:界面层

要让稳定币真正成为主流的支付方式,必须建立一个普遍适用且吸引用户积极参与的界面层。

  • 这一层需要为每笔交易的双方提供信任、规则、标准、安全性以及实际的价值。

  • 它需要具备足够的扩展性,能够覆盖全球数十亿用户。

  • 同时,它还需要为用户提供简单便捷的方式,将数字资产转换为他们选择的法定货币(即,用户可以在任何需要的地方轻松使用所获得的价值)。

然而,仅靠稳定币的基础设施本身,无法完全解决这一关键问题。如果缺乏完善的界面层支持,稳定币将难以实现成为主流支付工具的目标。它们可能会在某些特定场景中发挥作用,例如解决小范围的支付问题、支持封闭式系统,或者作为批发资金流动和资本市场的幕后基础设施……但它们难以在主流支付领域实现大规模应用。

Visa 正在努力解决这一问题。作为全球支付行业的领导者,Visa 已经建立了一个全球范围内最具规模、安全性和信任度的界面层。多年来,我们投入了数十亿美元,不断优化这一层,使其能够适应不同的支付形式,并让所有用户都能轻松融入 Visa 生态系统。通过整合我们的基础设施、服务和连接能力,我们为全球数十亿买家和卖家提供无缝、安全的数字支付体验。这种独特的组合被称为“Visa 即服务”堆栈 (Visa as a Service stack)。无论是小型商家还是大型银行和企业,当需要扩展支付解决方案时,Visa 堆栈都是他们的首选。而这一点对于加密货币领域的合作伙伴也同样适用。近年来,我们与领先的加密货币和稳定币平台合作,为它们提供接入 Visa 堆栈的机会,并帮助其实现支付的超规模化。自 2020 年以来,我们已促成了近 950 亿美元的加密货币购买交易,以及超过 250 亿美元的加密货币支出,总计超过 1000 亿美元的资金流动。

很多人会问:“稳定币究竟在解决什么问题?”这是一个非常好的问题。对于全球的消费者和企业来说,他们已经习惯于使用 Visa 的 48 亿张实体卡和近 140 亿个数字 Visa Token,这是他们认为最便捷、可靠的支付和收款方式。Visa 的支付系统提供了极致的支付体验,我们也在持续投资,使其成为最先进、安全和便捷的选择。Visa 用户在支付时无需担心以下问题:

  • 商家是否会接受我的支付?

  • 我是否需要一个专门的钱包?

  • 我的钱包里是否有正确的货币?我是否在正确的区块链上?

  • 这笔交易的 Gas 费用是多少?

  • 我的隐私是否会被保护?是否有人未经许可就能看到我的交易记录和地址?

  • 我能否获得积分或奖励?

  • 如何访问我的信用额度?

  • 如果遇到问题,我能联系谁?

  • 这笔交易是否安全?

通过 Visa 的支付网络,这些问题都不再是困扰用户的障碍,而这正是我们为全球用户提供的核心价值所在。

绝大多数消费者和企业仍然会选择使用法定货币支付,并享受 Visa 系统带来的便利。而对于那些基于稳定币的支付解决方案,只要它们接入 Visa 的支付网络,也可以为用户提供同样的体验。

那么,稳定币究竟能解决哪些问题呢?在一些特定的场景中,尤其是在新兴市场,稳定币展现出了重要的潜力,主要体现在以下方面:

  • 用户希望持有美元但缺乏便捷获取渠道的情况

  • 当地法定货币波动较大,导致经济不稳定的地区

  • 一些跨境资金流动的需求,例如国际汇款或企业间支付(B2B 支付)

这些场景为 Visa 提供了一个拓展业务的新机会,因为它们涉及到我们目前尚未完全覆盖的资金流动领域。在这些领域,我们计划通过与稳定币平台和合作伙伴,以及全球金融机构的协作,充分利用 Visa 的支付网络优势,提供创新的解决方案。

然而,在发达市场(如美国),消费者和企业是否会选择使用稳定币支付则不那么确定。这是因为发达市场已经拥有丰富的支付选择,例如直接通过银行账户进行“数字美元”支付,这些方式同样便捷且具有竞争力。

GENIUS 法案的通过,为稳定币的监管提供了清晰的框架,这为其进一步推广创造了可能性。Visa 目前已经在稳定币领域的多个方向上积极布局,包括:

  • 部署 Visa 认证和 Visa Token,将稳定币支付平台及其用户与法定货币和 Visa 全球支付网络连接起来;

  • 提供支持稳定币的原生结算服务,使交易更加高效;

  • 基于稳定币技术,开发跨境资金流动解决方案,简化国际支付流程;

  • 为客户提供可编程货币解决方案,探索支付的更多可能性;

  • 此外,还有许多正在研发中的创新功能。

当然,要真正实现稳定币在支付领域的全面应用仍需要时间——而这只是一个起点。

Nội dung Liên quan

Mô hình mới của Anthropic 'ăn dưa leo', Fable 5 mạnh nhất bất ngờ gặp lạnh nhạt

Công ty AI Anthropic đang chuẩn bị ra mắt hai mô hình mới có mã là "Marshmallow" (kẹo bông) và "Melon" (dưa). Theo đánh giá ban đầu, Marshmallow có khả năng vượt trội, trong khi Melon có hiệu suất thấp hơn. Cả hai được dự đoán là bản nâng cấp của Opus và Sonnet, dự kiến ra mắt trong tuần tới. Sự xuất hiện của các mô hình mới này diễn ra trong bối cảnh mô hình cao cấp nhất của Anthropic, Fable 5, đang gặp phải sự thờ ơ bất ngờ từ thị trường. Ra mắt hai tháng trước, Fable 5 chỉ chiếm khoảng 11% lượng token được các doanh nghiệp sử dụng trên nền tảng Anthropic, một con số rất thấp so với đối thủ cạnh tranh trực tiếp là GPT-5.6 Sol của OpenAI (25%). Nguyên nhân chính được cho là do giá thành quá cao của Fable 5 (gấp đôi Opus 4.8) trong khi lợi ích mang lại không tương xứng. Ngay cả mô hình Opus 5 ra mắt sau đó, với giá bằng một nửa, cũng cho thấy hiệu suất tương đương trong nhiều bài kiểm tra, khiến các doanh nghiệp ưa chuộng Opus 5 hơn. Áp lực càng gia tăng khi các mô hình AI mã nguồn mở ngày càng phổ biến, chiếm tới 62% lượng token được sử dụng nhưng chỉ tiêu tốn chưa đến 4% ngân sách của doanh nghiệp. Do đó, việc Anthropic nhanh chóng chuẩn bị các mô hình mới như Marshmallow và Melon được xem là một nước đi chiến lược nhằm lấp đầy khoảng trống trên thị trường: cung cấp những mô hình đủ mạnh nhưng có mức giá phải chăng hơn, có khả năng thu hút người dùng doanh nghiệp sử dụng lâu dài và ở quy mô lớn.

marsbit8 phút trước

Mô hình mới của Anthropic 'ăn dưa leo', Fable 5 mạnh nhất bất ngờ gặp lạnh nhạt

marsbit8 phút trước

Github 10.000 sao Agent bị OpenAI mua lại toàn bộ, 'Firebase phiên bản AI' thông báo toàn đội gia nhập

OpenAI đã mua lại toàn bộ đội ngũ của startup Instant - một nền tảng cơ sở hạ tầng backend chuyên cho AI Agent, thường được ví như "Firebase của thời đại AI". Vụ mua lại này diễn ra ngay sau khi Instant ra mắt phiên bản 1.0 và có hơn 10.000 sao trên GitHub. Mục tiêu chiến lược của OpenAI là bổ sung "lớp bộ nhớ" (Memory Layer) và "lớp trạng thái" (State Layer) cho các Agent, giải quyết điểm yếu về quản lý trạng thái bền vững và tính đồng bộ dữ liệu thời gian thực - những vấn đề cốt lõi khiến Agent mắc "chứng mất trí" và khó xử lý tác vụ đa luồng trong môi trường thực tế. Instant, được sáng lập bởi các cựu kỹ sư Facebook và Airbnb, cung cấp SDK "all-in-one" giúp các Agent có khả năng đọc/ghi thời gian thực, xử lý tương tranh và hoạt động ngoại tuyến. Đây là mảnh ghép cuối cùng để OpenAI đưa Agent tiến tới vận hành "tự động hoàn toàn". Động thái này nằm trong xu hướng mua bán và sáp nhập (M&A) mạnh mẽ của OpenAI trong năm 2026, tập trung vào các công ty cơ sở hạ tầng cho nhà phát triển, nhằm xây dựng một nền tảng sinh thái toàn diện (OpenAI Cloud), chuyển đổi từ một công ty mô hình thuần túy sang một công ty nền tảng.

marsbit15 phút trước

Github 10.000 sao Agent bị OpenAI mua lại toàn bộ, 'Firebase phiên bản AI' thông báo toàn đội gia nhập

marsbit15 phút trước

Chuyện hồ sơ bệnh án của chú chó Rosie biến thành một công ty y tế AI ba tháng sau khi cô ấy ra đi

Cách đây ba tháng, chú chó Rosie đã qua đời vì ung thư. Câu chuyện của chủ nhân nó, Paul S. Conyngham - một doanh nhân AI không có nền tảng y học, đã tự mình sử dụng các công cụ AI như ChatGPT và AlphaFold để thiết kế một loại vaccine mRNA cá nhân hóa chống lại khối u cho Rosie, từng gây bão trên mạng xã hội. Mặc dù vaccine ban đầu giúp thu nhỏ một số khối u, nhưng Rosie cuối cùng không thể chống chọi lại căn bệnh. Từ nỗ lực cá nhân đầy cảm xúc đó, Paul Conyngham đã thành lập công ty Gamgee. Mới đây, Gamgee đã huy động được 4 triệu USD vốn seed, với mục tiêu biến quy trình "thủ công" từng áp dụng cho Rosie thành một quy trình có thể nhân rộng, cung cấp vaccine mRNA ung thư cá nhân hóa cho nhiều chú chó mắc bệnh hơn. Công ty đang hợp tác với các viện nghiên cứu ở Úc để tiến hành thử nghiệm lâm sàng. Lĩnh vực ung thư học so sánh đã chỉ ra rằng khối u tự phát ở chó có nhiều điểm tương đồng với ở người, khiến chúng trở thành mô hình nghiên cứu quý giá. Tuy nhiên, thách thức cốt lõi của phương pháp điều trị cá nhân hóa này không chỉ nằm ở khả năng thiết kế, mà còn ở tốc độ của toàn bộ hành trình từ thiết kế, phê duyệt, sản xuất đến khi tiêm cho bệnh nhân - điều mà Paul đã rút ra từ trải nghiệm đau lòng với Rosie. Trong khi chờ đợi bằng chứng lâm sàng chặt chẽ từ Gamgee, lời khuyên cho các chủ nuôi vẫn là tìm đến các bác sĩ thú y chuyên khoa ung thư có chuyên môn.

marsbit17 phút trước

Chuyện hồ sơ bệnh án của chú chó Rosie biến thành một công ty y tế AI ba tháng sau khi cô ấy ra đi

marsbit17 phút trước

Không theo đuôi thung lũng Silicon: Những bạn trẻ đang học tiến sĩ đặt cược vào bộ não tích hợp cho robot hình người hai chân

Cuối tuần, một video về robot điều khiển go-kart trên đường đua đã gây ấn tượng mạnh. Công ty đằng sau màn trình diễn này là Symbiotic SenseAction, một startup non trẻ với đội ngũ toàn nghiên cứu sinh tiến sĩ, đa số là Gen Z. Họ tập trung phát triển "bộ não" tích hợp từ đầu đến cuối (end-to-end) cho robot hình người hai chân - một lĩnh vực được coi là khó và tiên phong nhất trong trí tuệ thể hiện. Thay vì đi theo phương pháp phân tầng (hierarchical) phổ biến, nơi "não" và "tiểu não" robot hoạt động tách biệt, nhóm này đặt cược vào mô hình end-to-end thuần túy. Họ tin rằng đây là con đường hiệu quả và tối ưu cuối cùng, lấy cảm hứng từ sự phát triển của xe tự hành và mô hình lớn. Thách thức lớn nằm ở việc dạy robot hiểu và kiểm soát động lực học toàn thân phức tạp, chứ không chỉ đơn thuần là quỹ đạo chuyển động, đồng thời giải quyết vấn đề thiếu dữ liệu huấn luyên chất lượng. Với các kỹ thuật như DriftDistill và TrajBooster, họ hướng tới xây dựng một mô hình thống nhất có khả năng "xuất hiện" các kỹ năng vận động mới và hiểu được tương tác lực. Mục tiêu cuối cùng là tạo ra một kiến trúc mô hình tiên phong, không đi theo sau mà dẫn dắt xu hướng công nghệ toàn cầu, dù họ thừa nhận cả ngành công nghiệp vẫn chưa có lời giải cuối cùng và cần một lượng dữ liệu khổng lồ để đạt được ý nghĩa thương mại thực sự.

marsbit21 phút trước

Không theo đuôi thung lũng Silicon: Những bạn trẻ đang học tiến sĩ đặt cược vào bộ não tích hợp cho robot hình người hai chân

marsbit21 phút trước

Giao dịch

Giao ngay
活动图片