支付宝直接把“阿宝”塞进首页，微信隔天就搞了个“AI专属卡”搞隔离。两家大厂这波前后脚的操作，直接把AI和支付的底牌给掀开了。 作为一个天天被合规和幻觉折磨的AI训练师，我想聊聊两家大厂被逼出来的防线老牌配资平台论坛，以及为什么在真金白银的场景里，对话框根本不是万灵药。最重要的是，当九宫格要被巨头干掉，PM以前死磕的点击率、流转图可能都要废了，后面该怎么转型，进来聊聊。
6月16号那天，我拿到了支付宝“阿宝”的内测邀请码。打开手机往右一滑，好家伙，一个AI助理直接怼在了支付应用的首页上。它可不是以前九宫格里某个不起眼的小图标，而是直接把全端最核心的入口给占了。还没等大家消化完，第二天微信支付就甩出了一个叫“AI专属卡”的东西，把主账户做物理隔离，让AI代理在一个单独的隔离账户里去跑支付。
前后加起来也就48小时。这两家平时谁也不服谁的巨头，居然在同一个时间点踩下了同一个油门：AI和支付的结合，早就不是什么PPT上的远期规划了，它已经杀到了眼前。不过，有意思的是，对于最后要怎么走到那个终点，它们打出来的牌完全是南辕北辙。
过去这一年，大模型在客服、写文章、帮程序员敲代码这些圈子里，已经被大家聊得有些审美疲劳了。但支付这个场景太特殊了——这地方天天跟真金白银打交道，稍微出点差错，透支的就是用户对平台的信任，甚至会直接踩到监管的合规红线。当一个AI助理在屏幕里对你说“行了，帮你好付了”，这句话的背后可是真切在发生资金划扣的。在这条赛道上，你一旦出了错，绝对不是动动手指让模型“重新生成一次回答”就能把事情盖过去的。
这事情前后脚发生，绝不是什么巧合，而是两条截然不同的路线在同一个时间窗口里撞车了。作为一个天天和AI训练、数据质检打交道的人，我坐在台下看到的不是“谁的技术更牛”，而是每家公司自己身上的那些包袱和条条框框——他们各自现有的技术架构、能力天花板、还有对风险的承受底线，这些东西像一道道枷锁，决定了它今天只能往左走，根本没法往右看。这篇文章，我就想跟大家聊聊这两条路线背后到底是怎么算这笔账的。
一、同一个终点，不同的起跑姿势支付宝这次掏出来的“阿宝”，说白了不是加个新功能那么简单，而是把自己的首页给彻底推倒重来了。它直接把AI推到了用户一打开软件就能看到的最前线——你不需要点进哪个深层目录，也不用在九宫格里到处转悠找功能，千言万语，直接对着那个对话框说就行。
我自己也拿它当白老鼠，做了几个日常测试。
我说“帮我打个车去机场”，它反应很快，精准唤醒。定位、目的地、预估价格，没几秒钟就全帮我列好了。
我又试了句“查一下我的公积金余额”，它也立马把后台数据拉出来，直接拍在我脸上。在基础能力的调用和适配上，不得不说做得确实挺顺滑的。
但紧接着，我换了个稍微复杂点的刁难它：“帮我比一下附近几家超市的防晒霜价格，买最便宜的那个送到家。”结果它卡壳了。它倒没有直接报错说“我不会”，而是给我推了一个特别离谱的组合——推荐的超市品牌对不上、价格算不对，完全是风马牛不相及。
在我们搞数据训练的人眼里，这就是特别典型的“长上下文意图对齐”翻车了。模型其实就听进去了你前半句（要比价防晒霜），至于你后半句加的那些限制条件（买最便宜的、还要送货上门），它在听的过程中给漏掉了，最后只能靠着自己的幻觉，胡乱拼凑了一堆似是而非的内容出来交差。
如果用大白话说，现在的“阿宝”还算不上一个真正能替你打理一切的管家，它更像是一个“高配版的语音导航”。只要你的任务很明确、路径非常单一，比如打个车、查个余额、充个话费，这些标准化的死动作它都能完成得很好。可一旦遇到需要跨平台、多步骤的复杂规划，比如要把比价、筛选、下单、配送一整套连招组合起来时，模型要在那么长的对话里保持清醒、并且百分之百听懂你的每一步指挥，前面要走的路还长着呢。
可即便如此，支付宝敢直接把全端首页改了来接这个AI助理，他们那种“把所有流量入口全包圆”的野心已经摆在明面上了。它宁可直接在首页直面用户、生啃意图，就说明它赌的是未来“只要抓住用户的意图，就抓住了流量”。以后用户可能根本不需要去逛页面、不用去对比哪个图标是干嘛的，更不用去理解什么复杂的导航结构，只要张嘴说出自己的大白话需求，系统就会在后台默默替他把活干了。这对于传统的支付产品来说，是一次连根拔起的玩法变革。
支付宝敢这么赌，手里的筹码确实挺硬的：自己家研发的技术底座、这么多年攒下来的商家生态、还有从头到尾完整的用户消费数据链条。它在自家的一亩三分地里，不需要到处去求人接入外部系统，自己就能把“听懂需求→付诸行动→完成扣款”这一整套闭环给跑通。光是这一点，别的玩家看在眼里也只能羡慕，根本复制不过来。
微信——原子化的插件就在同一天，微信支付在另一个方向上给出了一个完全相反的答案。
人家的“AI专属卡”不搞什么对话框，也不想当你的全能助理，它外表看起来就是一张实实在在的虚拟卡片。这张卡最核心的花招，其实是把主账户做了一层物理上的隔离——不管你AI代理在外面怎么折腾、怎么去付钱，你只能在这一张卡里倒腾，根本碰不到用户核心的钱包。这就好比是把所有跟AI沾边的支付行为，全都锁进了一个装了监控的隔离区里。
这个产品设计背后的心思非常耐人寻味。微信是靠社交起家的，现在每个月有超过13亿的人在用它，对这种体量的国民级应用来说，任何底层的轻举妄动都伴随着让人睡不着觉的业务风险。微信身上扛着的不仅仅是支付，更是十几亿人每天赖以生存的人际关系网络。在这种硬性约束下，如果你让一个还没开化的AI直接面对用户，让用户拍拍脑袋用对话框去指挥自己的钱包，这风险实在太高了，用户用起来心里也直打鼓，信任成本根本覆盖不过来。
所以微信非常聪明地选择了退到幕后：我不去抢什么显眼的流量大门，我甘愿去当底层的管道。把AI代理需要的支付超能力封装成这么一张“安全隔离卡”，让外面各家做智能体的公司自己来接这个接口。微信赌的是另一件事，它不指望自己能做出全天下最聪明的那个AI，它只想让全天下所有的AI智能体，最后在付钱的时候都得走它微信的支付通道。
这两条路线吵到最后，其实就是两家公司产品哲学的不一样。支付宝玩的是“重构首页”，微信玩的是“画圈隔离”。一个是张开双臂把AI迎到用户眼前，一个是拿个盾牌把AI先拦在安全线外面。大家都看出来AI和支付结合是大势所趋，但对于“AI到底该在付钱这件事里扮演个什么角色”，两家大佬的想法可以说是天差地别。
二、“对话框不能解决一切”——AI训练师视角的冷静观察在聊未来的趋势之前，我想先分享一个我自己的亲身经历。在我之前带过的一个金融大模型SFT（指令微调）数据质检项目里，我们团队当时就踩过一个让人欲哭无泪的大坑。
那时候模型在我们的测试环境里表现得挑不出毛病，用户跑来问：“最近这个理财产品靠不靠谱，怎么样？”模型回答得那叫一个有模有样：“这是一款中低风险的XX产品，预期的年化收益在百分之几，不过具体的收益情况还是要以成立之后的实际表现为准。”当时大家都觉得这措辞既客气、结构又工整，连法务要求的各种免责条款也都滴水不漏地覆盖到了。
可结果，这个回答送到合规部门审核时，直接被一巴掌给拍了回来。
合规那边的理由特别简单，但也特别狠：就是因为“实际收益率以成立后表现为准”这句话。站在写代码和调模型的角度看，这不就是一句标准到不能再标准的免责声明吗？但在搞金融合规的人眼里，这句话完完全全就是一种变相的暗示，它在潜意识里勾引用户觉得“这个产品大概率能拿到这个收益”。你在没有给用户做全套、详细的风险大揭秘之前，搞这种暗示就是违规越线。模型不需要你显得多么有礼貌，也不需要你展现多高的情商，它唯一的任务就是老老实实、一寸不差地执行合规画好的边界。
为了解决这个问题，我们当时硬生生扒了层皮，专门建了一个上万条数据的评测集去天天抓这种鬼。把那些看起来“能说会道”、实际上在给用户“瞎承诺”的训练数据全给用筛子洗掉了。砍完这些看起来很聪明的废料之后，模型的幻觉率确实直线下降，但代价就是，模型的回答变得极其“一根筋”和“笨拙”。用户后来再跑来问“这产品稳不稳”，模型翻来覆去就一句话：“理财有风险，投资需谨慎”，然后硬生生甩给你一个产品说明书的长链接。虽然不可爱，甚至有点冷冰冰，但至少合规了，公司不会被告了。
经历了那次折腾，我再来看现在所谓的“AI+支付”落地，心里的想法就变得现实了很多。
当时我们团队内部天天吵架。做产品的同学觉得模型的嘴太硬、太死板，总想着加点有人情味的词儿——比如用户打听理财时，顺嘴提一句“这个产品最近在我们这卖得挺火的”。但搞合规的同学把头摇得像拨浪鼓，坚决说不行。理由很简单，你讲“卖得不错”就是在变相暗示收益，回头用户要是亏了钱来投诉，合规部门根本没办法跟监管解释，说这个大模型在后台到底是抽了什么风才说出这句话的。最后大家只能坐下来妥协，达成了一个铁律：只要是在金融和支付场景里，AI模型的每一次开口说话，后台都必须能追溯到一条明明白白的设计依据。模型不需要去学会“看人下菜碟”，它要做到的是“每一次回答，事后审计都能查得清清楚楚”。
这个血淋淋的教训让我明白了一个道理：AI想在金融和钱包这种地方落地，最要命的问题根本不是你的模型参数有多大、也不是你跑起来的速度有多快，而是你到底敢不敢把大模型吐出来的那句话，直接当成一个业务指令去划扣用户的钱。如果你连这个胆量都没有，那你前端界面做出来的AI再好看、再丝滑，充其量也就是个供大家看个热闹的科技Demo。
现在市面上最大的一个误区，就是很多人误以为只要给用户一个对话框，就能把所有问题都解决了。现在大家在聊“阿宝”或者“AI专属卡”的时候，注意力全放在技术有多炫、用起来有多爽上面。但实际上，真正能决定AI在支付这条路上能不能走得远、会不会夭折的，根本不是模型聪不聪明，而是用户心里那道关，他们到底敢不敢把自己的钱包交出来，让AI替自己去跟商家算账。
这种信任资产要是亏空了，可比遇到技术瓶颈要致命得多。
支付宝这种直接用对话框来交互的做法，其实天然就带着很高的摩擦力。对话框给了用户最大的自由度，这意味着用户在里面什么天马行空的话都能说。可硬币的另一面是，它也给模型留出了最大的犯错空间。用户问一句话，模型今天可能高高兴兴给出答案A，明天换个心情吐出答案B。如果你只是在聊天交友软件里，这种不确定性可能还挺有意思的，甚至会被说成是“有灵气”。但在支付场景里，对不起，只要模型稍微出现一次幻觉，哪怕就一次，用户对你这个产品的信任大厦当场就会塌得精光。
微信这次宁可麻烦一点，也要搞AI专属卡来做物理隔离，某种程度上也是被这个信任问题给逼的。把AI的活动范围死死锁在一个隔离账户里，你哪怕在外面捅了天大的娄子，用户的核心存款也毫发无损。就算AI代理最后傻乎乎地犯了错，损失的边界也是清清楚楚、完全可控的。当然，天底下没有免费的午餐，微信这么做也有代价——用户得自己有动力去开这张卡。如果从“开卡-往里充钱-最后拿去用”的链路拉得太长、太繁琐，用户新鲜劲一过，可能就会觉得：“算了，折腾半天，还不如我自己点几下直接付了呢。”
所以说，两条路线，各自怀里都揣着各自的本本。
三、三堵墙决定了这两条路线既然两条路走起来都这么磕磕绊绊，那有人可能会问，为什么这些大厂不能聪明点，索性“两边押宝，两手都要抓”呢？因为有三堵高墙死死地挡在中间，让他们根本没法兼顾。
首先是数据墙。支付宝之所以能底气十足地把AI助理直接做成首页的超级入口，就是因为它自己手里捏着自研的技术底座，还有外面那套庞大且听话的商家生态。用户的行为数据全是在它自己的这个闭环体系里传来传去的。从用户张嘴说“我想买瓶防晒霜”，到系统给他推荐、最后完成付钱扣款，整个数据链路在支付宝和淘宝内部自己就消纳掉了，根本不需要去求爷爷告奶奶地调用外面的第三方能力。这是支付宝玩“全包围路线”最核心的家底。
但微信那边的家底和数据结构完全不一样。微信支付里流淌的，更多是大家在社交场景下的转账和发红包行为，用户数据的核心标签是“社交关系链”，而不是天天在琢磨买什么的“消费偏好”。如果你让微信去凭空做一个像阿宝那样的AI助手，去贴心地理解用户的各种消费意图，它手里的数据丰富度天然就瘸了一条腿。所以微信很现实地换了个赛道——我不去替用户出主意、做决定，我只负责把出决定的权利让给那些接入进来的第三方智能体，微信自己只在最后把守好“安全付钱”的最后一公里就行。
第二是合规墙。这堵墙，是我在做项目时感触最深的一个。当时在搞那个金融大模型数据质检的时候，我脑子里天天就绷着一根弦：在金融和支付的圈子里，模型只要在嘴碎“多说了一句话”，往往就会直接演变成一次重大的风控合规事件。监管的要求永远是铁律——模型的输出必须做到百分之百的精确、确定、而且事后能够倒查。偏偏对话框这东西，天生就是一个“充满了不确定性的容器”——同一个买理财的意图，用户能给你整出十种完全不同的问法；而面对同一个高风险问题，模型也绝对不能看心情给出两种不一样的答案。
对于支付宝来说，这堵合规墙意味着他们必须在“阿宝”的输出映射层上，焊死一层又一层的钢筋水泥。这根本不是写几句聪明的提示词就能搞定的事，他们需要在后台拉起一套从模型输出到业务执行的硬性规则围栏。每一次识别意图、每一次让用户确认输出、每一次最终给支付授权，中间都得经过好几轮的严格校对。
而对微信来说，合规墙被他们换了一种方式给化解了。AI专属卡搞的这种物理隔离，说白了，其实是把合规的皮球一脚踢给了那些第三方的智能体公司——账户是独立的，风控也是独立的，微信不站在暴风雨的最中心，自己只安心当个通道。这法子看起来有点像在“甩锅”，但不得不承认，在实际业务操作中，这反而是最务实、最能落地的一种方案。
第三是信任墙。这堵墙两家更是谁也躲不过去，但他们面对这堵墙时的姿势，可以说是完全不同的。支付宝选择的是头铁、直接正面硬刚信任问题——直接让用户和AI对上话、放权让AI去替用户在后台操作。它是想让用户在一次又一次的实际使用中，慢慢去攒对AI的信任分。这条路意味着你需要让海量的真实用户去和系统碰撞，用日积月累的交互去摸索出一条信任底线，模型嘴里吐出来的每一句话，都在直接影响着用户对“让AI帮我付钱”这件事到底有没有安全感。
但这中间藏着一个很微妙的隐患：支付宝这种攒信任的方式是“正向积累”的。意思就是，你平时辛辛苦苦成功了十次攒下来的好感，只要在关键时刻翻车一次，当场就会被全部清零。在跟钱有关的场景里，人对亏钱和损失的记忆，永远比对赚了钱、省了事的记忆要深刻十倍。如果阿宝帮你操作了10次，前面9次都完成得很漂亮，但第10次不小心把钱转错了，或者给你推荐了一个假冒伪劣的产品，用户在网上一吐槽，记住的绝对不是你那9次好，而是那1次致命的事故。这也是为什么很多做支付的团队，在聊到产品AI化的时候总是走得慢吞吞、甚至有点胆小如鼠——他们不是手里没技术做不出来，而是公司根本输不起任何一次由信任崩溃引发的系统性事故。
微信则选择了另一条偷懒但有效的路——既然正面攻不下来，那我就绕过去。我在用户和AI中间，硬生生垫了一层隔离垫。用户根本不需要去费心思信任这个AI聪明不聪明，你只需要信任一件事就行：“反正我隔离卡里就存了200块钱，AI就算再怎么发疯，我最多也就丢掉这200块。”这其实是一个典型的“在假设用户一上来根本不信任AI”的前提下，倒推出来的产品设计。
可微信这么干，自然也要在别的地方补票：这种物理隔离强行把风险上的容忍度，转化成了用户在使用时的门槛。用户现在为了尝个鲜，得单独去开张卡、单独往里倒腾充钱、还要天天看着这张AI专属卡的余额。这个在操作上多出来的摩擦感，在刚开始的时候估计能劝退一大批嫌麻烦的人。微信接下来需要向市场证明的是——他们这个隔离账户带给用户的安全感，到底值不值得让用户心甘情愿地多在手机上点这几步。
到底哪条路才是通往未来的正确答案？现在谁也没法盖棺定论。但唯一可以确定的是，这三堵高墙摆在这里，决定了支付宝不可能去抄微信的作业，微信也没法去走支付宝的路。这两条路线，不过是它们在各自被逼进死胡同后，摸索出来的最优解，这不是它们主观上做出的选择，而是身上背着的条件生生映射出来的结果。
四、当巨头干掉“九宫格”，产品经理正在失去哪些阵地前面三章咱们净聊那些巨头在神仙打架的逻辑了。但这一章，我想实实在在跟正坐在屏幕前看这篇文章的、在应用层摸爬滚打的产品经理朋友们掏掏心窝子。这两条路一旦铺开了，对大家每天赖以生存的饭碗来说，到底意味着什么？
我们先退一步，看看这十年来整个移动互联网的大背景。在过去这十年里，一个做移动互联网产品的PM，身上最核心的看家本领无非就那么几样：怎么去优化路径转化率（天天死磕怎么把每个页面的点击率再往上拉零点几个百分点）、怎么做视觉焦点的引导（研究怎么用五颜六色的按钮把用户的注意力勾引到核心操作上）、还有就是设计页面的流转逻辑（琢磨用户看完这个页面后，怎么顺理成章地滑到下一个页面）。这些本领能管用，背后其实有一个大家都心照不宣的大前提——那就是“用户得靠眼睛去一页页浏览你的产品，然后动手去点，才能完成操作”。
而现在，AI正在走过来，把这个维持了十年的大前提给生生砸碎。
你想想看，当支付宝把“阿宝”直接往首页一横——以后还有九宫格什么事啊？用户连任何一个子页面都不需要进去了，直接对着那个对话框嚷嚷一句需求，系统自己在后台就把活干完了。你以前天天死磕的路径转化、视觉焦点、页面流转……这些所谓的PM看家本领，在面对一个由AI驱动的、空空如也的对话框时，全都被降维打击得不复存在了。用户以后不需要去用眼睛“浏览”页面了，他们只需要扮演一个“下达指令”的指挥官。这绝对不是什么日常的功能小优化，这是一场连玩法规则都变了的范式切换。
在这种大趋势下，作为产品经理，有几个核心技能如果你不逼着自己赶紧去转型、去升级，未来的路可能会越走越窄：
1.怎么去跟数据打交道以前PM眼里看的数据，无非就是那些常规的用户行为数据，日活、转化率、次留、页面停留时长。但在未来由AI驱动的产品里，你需要死磕的数据彻底变了，变成了——训练数据质量、评测集覆盖率、幻觉率、意图召回率、还有上下文窗口的边界在哪。以后“好的产品体验”这八个字，不再取决于你把按钮摆在左边还是右边、页面设计的有多酷炫，而是取决于你的模型对用户那些大白话意图到底能听懂多少。一个PM如果以后连评测集反馈都看不懂、不知道怎么去判别一条训练数据的质量好坏，那你实际上连这个产品的核心决策圈都进不去。
2.培养和模型“指令对齐”的能力以前PM干活，最重要的事情是写需求文档，然后拉着开发团队去对齐功能。未来PM的核心产出之一，其实是去写指令集和去给Agent定义它的行为准则。你需要像个严格的教官一样，去精准描述“这个AI在遇到什么情况时应该干嘛、在什么底线面前绝对不能乱来”，你得去判断“当用户嘴上说了A，但心里实际意思其实是B的时候，模型到底该怎么去聪明地接话”。这和以前写那种几千字的PRD，完全是两种风马牛不相及的能力。以前你是在跟活生生的人协调沟通，以后你是在拿锁链去约束和驯化模型。
3.要有极其敏锐的“边界定义”能力这一点，我认为是未来最拉开差距的。
就像我之前在做金融大模型数据质检项目时的感触一样，做这种产品，最难的从来不是怎么让模型去“显摆聪明、说对答案”，最难的往往是怎么让模型“知道在不该开口的时候闭嘴”。在未来的产品设计里，PM需要帮AI代理把那条红线画得死死的——到底遇到什么级别的场景AI可以自己拍板去办、什么场景下必须立刻把键盘转给人工客服、又在什么样的情况下哪怕用户催得再急，也必须先让人脸验证通过了才能执行。这些边界规则，以后可不是写在你的产品设计文档里就完事了的，你得想办法把它们揉进训练数据和评测的标准里去。
4.风控意识必须得往外延展以前PM挂在嘴边的“风控”，大多停留在传统的业务黑产层面——怎么防黑产刷单、怎么抓薅羊毛的黑灰产、怎么识别虚假账号。可到了AI时代，你的风控雷达必须延伸到模型的深水区去——这个AI代理在跟用户聊天的过程中，有没有在偷偷触发什么违规的越权操作？模型是不是在用户没注意的时候，给出了一些瞎胡闹的、不确定的金融理财建议？用户的那些敏感隐私数据，有没有在不知不觉中被Agent给泄露出去？这些由AI天生带来的全新风险维度，PM必须在产品一针一线刚开始设计的时候，就把防护网给织好。
我们可以拿一个特别具体的场景来打比方：当一个用户对着某个支付AI说“帮我转5000块钱给王明”。这时候，AI需要去琢磨和判断的事情，绝对不仅仅是转账数字对不对、收款人名字是不是这两个字那么简单。它更需要在后台去敏锐地捕捉：这语气到底是不是用户本人的真实意思？他现在的说话方式和习惯，跟平时比起来有没有反常？这个所谓的“王明”，到底是用户通讯录里知根知底的那个朋友，还是哪个刚加上的诈骗嫌疑人？虽然这些判断逻辑最后是在后台由模型去算出来的，但PM的核心价值，就在于你需要把这套规则防线给设计出来——比如哪些大额转账必须触发二次弹窗确认、什么风控级别下必须强行让人脸验证介入、哪些模型吐出来的敏感话术必须先经过后台人工审核的过滤。这套密密麻麻的规则围栏，以前根本不会出现在产品经理的日常工作清单里，但在未来，它就是你的核心看家本领。
5.怎么去做“对话式的体验设计”在这里大家千万别误会，我说的对话设计，绝对不是指让你去转行当算法工程师写提示词（Prompt Engineering），那活是算法同学的，不是PM的。PM需要掌握的，是所谓的“对话交互流”——用户在第一轮对话里不小心说秃噜嘴了，系统该怎么给他兜底、怎么回应；如果用户对模型的回答不满意，在第二轮对话里系统该通过什么方式去帮他纠偏、把话题拉回正轨；当模型自己算出来了好几个可能的意图、拿不准主意的时候，你怎么在界面上设计一个自然的选项，引导用户去选、而不是让话题直接岔到爪哇国去。这其实挺像我们过去做“页面流转图”时的那种用户路径设计，只不过，这次我们换了一个完全不同、没有图形界面的交互容器而已。
上面聊到的这几条转型路子，倒不一定说每个人明天一到工位就得全盘掌握，这事也不是一夜之间就能搞定的。但如果你的产品现在正处于那种“用户可以直接张嘴对AI发号施令”的赛道里，那么这些看起来有些陌生的新能力，很有可能会在未来一两年内，直接决定你在这个产品团队里到底会不会被年轻人给轻易替代掉。
6月16号到17号，这两天时间里，支付宝和微信分别在台上亮出了自己的底牌。一个在赌全包围的超级入口，一个在赌底层的安全管道。一个选择让AI直接和用户在最前线贴身肉搏，一个坚持拿盾牌把AI先拦在安全线以外。一个依仗着自己家里自研的技术底座走通闭环，一个则靠着自己谁也撬不动的社交根基甘愿去做原子化的安全插件。
这两条路，走起来怀里都抱着各自的烫手山芋。支付宝接下来得掉头发去生啃多步骤规划下的幻觉难题、去想办法一点点攒起用户对AI的安全感。而微信则需要用实际行动向市场证明，他们搞出来的这个AI专属卡，带给用户的价值和省心程度真的足够大，大到可以让那些嫌麻烦的用户，愿意心甘情愿地去“为了AI多开一张新卡”，而不是像以前那样顺手直接拿微信支付给付了。
但在这场大厂博弈的背后，有一件板上钉钉的事情是确定发生了的：那就是，老百姓和用户们，真的开始在心底里接受“让一个AI替我去打理钱包、替我花钱”这么一件事了。这在过去五年的移动互联网科技圈里，是完全没有发生过的心态转变。而一旦当用户心里的这道安全防线和心理门槛被真正突破之后，整个支付的入口长相、用户的操作习惯、乃至于整个互联网产品的价值分配蛋糕，都会跟着发生一连串停不下来的骨牌效应。
所以，对于在应用层做产品的朋友们来说，大可不必天天趴在网上跟人争论“最后到底是支付宝的路线会赢，还是微信的路线会赢”。你真正需要静下心来好好琢磨的事情其实只有一件——那就是，当你的用户以后再也不需要去用眼睛浏览页面、再也不需要去九宫格里费劲找功能入口、甚至连你精心设计的那些视觉引导都完全不看的时候，你过去这十年里在行业里死磕出来的、引以为傲的那些看家本领，最后还能剩下多少可以用来防身？
这个饭碗问题背后的答案，可能比台上面那两家巨头最后谁能笑到最后，更值得你今天下班后，花时间去好好盘算盘算。
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