专访乔·韦曼：智能体主导消费决策将重塑商业逻辑

时间：2026-08-20 18:06

智能体正主导消费决策，其理性逻辑将取代人类情感与广告影响，企业可能不再依赖广告，转而精准定义产品参数。云经济学规则仍适用于AI，且没有绝对最好的模型，只有最适合特定场景的模型。

进入2026年，AI行业的关键词，毫无疑问是“智能体”。

从用户使唤大模型应用点奶茶，到OpenClaw让全网陷入养龙虾的狂热，再到Claude code、Codex这些编程智能体逐步破圈——AI智能体已经在悄悄改写商业的底层逻辑。

近日，“云经济学”概念之父乔·韦曼（Joe Weinman）接受了专访。二十年前，他用一套严谨的数学框架，给云计算的经济逻辑定了调。如今，他试图用同样的底层思维，来解释智能体将如何重塑商业世界的运行规则。

在乔·韦曼看来，智能体确实在实打实地提升效率，但依然离不开人的参与。至于智能体开始替用户做购物决策，他认为，“我们正进入一个全新的时代，消费决策不再被人类的冲动、情绪或者广告轰炸牵着走，而是由智能体的理性逻辑全权接管。”

一旦消费者把决策权交给智能体，碘伏性的变革就来了。乔·韦曼指出，智能体不会被明星代言打动，也不会被路边广告牌影响。未来的智能体可能会直接判断出“这款尺码偏大，不适合我的主人”。到那时候，整个商业逻辑都可能被重写——企业也许不再需要砸钱打广告，而是转向精准定义产品和服务的参数。

乔·韦曼很擅长用恰到好处的比喻把复杂的事讲明白。他把中美AI企业比作兰博基尼和小鹏汽车：前者固然够炫酷，但开后者的人更多。“没有绝对最好的模型，只有最适合特定场景的模型。”

聊到“Token经济学”和李彦宏提出的“DAA（日活智能体数）”时，他的比喻更妙：前者是“卖电饭煲”，后者是“开餐厅”。卖电饭煲的只关心你煮了多少米，开餐厅的却在乎米有没有被浪费、客人爱不爱吃。

以下是对话实录：

智能体主导消费决策，企业可能不再花钱打广告

问：2026年以来，智能体持续火爆，龙虾“OpenClaw”一度破圈，Claude code、Codex等编程智能体也逐渐流行，您怎么看？

乔·韦曼：这些工具几乎每天都在迭代优化，在很多场景下，大幅提升了开发者的效率。不过，技术仍存在缺陷，智能体偶尔会做出对用户毫无价值的事情。

但技术永远在进步。我喜欢拿飞机打比方——莱特兄弟的第一架动力飞机只能飞100英尺，而且是开放式座舱，坐上去会被雨淋。但随着时间推移，技术不断完善，如今的客机可以从美国直飞中国，座椅可调节，还能提供冰激凌，体验完全不同。

现在，编程智能体已经带来了巨大价值，它可以从零开始搭建框架。但在很多场景下，依然需要“人在回路”，也就是人工把控。目前，AI更像一个优秀的助手，好比资深木匠带学徒：学徒能完成大部分基础活，值得信任，而且每天都在进步。师父可以放手，但也会提醒：“这里再打磨一下会更好。”AI现在就是这种状态，而且它们之间还能互相学习、共同进化。

通过自我迭代和持续进化，AI的能力是指数级增长的。很多企业已经从中获得了实实在在、甚至碘伏性的价值。有公司用AI做客服，结果用户满意度没变，但平均服务时长从11分钟缩短到了2分钟。生产效率实实在在地提升了，我们正处在一个伟大时代的开端。

这会不会马上导致所有开发者失业？我个人判断是不会。现在反而出现了一个有趣的反转——很多之前裁员的科技公司，又开始重新招技术人才了。毕竟，需要有更多“资深木匠”来指导AI这个“学徒”干活。

问：现在有些智能体已经获得了权限，能自主为用户下单买东西。当智能体可以独立执行任务甚至完成消费时，会带来什么变化？

乔·韦曼：历史上，所有决策都是由人做出的，依据五花八门，有理性的，也有感性的冲动。经济学里有个分支叫行为经济学，专门研究决策者——他们并不总是能做出最优选择，决策往往受情绪、认知局限的影响，无法全面处理信息。

几百年来，甚至更久，一个庞大的产业应运而生，核心就是影响消费者的行为。电视广告、户外广告牌，都在迎合消费者感性、非理性的那一面。你可能看了广告，又被朋友推荐一句“这东西很好”，然后就下单了。

现在，我们正进入一个全新的时代：消费决策首次不再由人类的非理性行为主导，而是由智能体的理性逻辑全权接管。这意味着，简单的价格变动或商品参数调整，就可能直接影响消费行为。所谓“智能体商业”，也就是智能体之间互通商品信息、自主决策交易，正在成为主流。

一个核心趋势是，全新领域正在快速崛起，比如“生成式体验优化”。简单说，当搜索从纯文本结果升级为AI生成的回答时，商家就必须思考：怎么让AI觉得“我的产品更好”，从而让看了AI结果的消费者做出有利选择。

当消费者越来越多地把决策权交给智能体，商家又该怎么向决策智能体精准传递产品信息？人类消费者会被网红推荐打动，但智能体不在乎这些。它只关心产品的耐用性、评价、使用成本——它会精确计算所有数据，得出结论。就像《星际迷航》里的斯波克，永远只做理性决策。智能体不会被明星代言打动，也不会被路边广告牌影响。

这一定会深刻影响经济格局。全球很多产业都依赖广告来影响人类，但未来的智能体可能会直接判断出“这款鞋尺码偏大，不适合我的主人”。整个商业逻辑可能要被改写——企业也许不再需要花大钱做广告，而是转向精准定义产品服务的参数。

从云经济到AI经济，没有本质不同

问：从云计算经济到智能体，最核心的底层逻辑变革是什么？

乔·韦曼：有一种普遍观点认为，数据中心原来只存信息，现在转型成了AI工厂。但这个说法并不完全正确——数据中心确实存储信息，但云计算的核心一直是处理信息、创造价值：发邮件、生成图片、处理交易，都是如此。

数据中心一直在做一件事：接收信息、处理信息、输出结果，过程中顺便存一下数据。AI和云计算在本质上是一样的，既可以跑在远程数据中心，也可以脱离云端在本地运行。

我二十年前提出的云经济学核心规则，绝大多数依然适用于AI。核心逻辑用一个例子就能说明：你花大价钱买了辆车，每天用车成本不高，但如果车常年停在车库里，一年只开一次，那这笔投资就非常糟糕——因为停放、保养、检查机油，成本一直存在。所以，用车频率低的时候，直接打车更划算，也就是“按需使用，而非完全拥有”。

这个逻辑同样适用于计算资源。还有一个值得关注的点：现在很多AI服务是免费的。但纵观所有服务，初期免费，最终用户总会以某种方式付费。云计算和AI的本质区别只是输出的结果不同。因此，云经济学的所有规则，依然适用于AI。

AI经济学唯一的不同点，在于它更强调对企业的影响、创造的价值、对全球经济的推动作用。不能说二者完全一样，但在底层逻辑上，它们遵循的规则完全一致。

问：智能体会消耗海量Token，所以“Token经济”备受关注。最近李彦宏提出，适配AI时代的核心度量衡或许是日活智能体数，也就是DAA（Daily Active Agents）。二者有什么差异？

乔·韦曼：英伟达CEO黄仁勋提出了“Token经济学”，核心是通过研究词元的消耗与产出，来摸清行业规律。但英伟达是全球市值最高的公司，它的核心业务是卖AI基础设施。所以，黄仁勋眼中的成功标准，未必适用于其他行业的从业者。百度处于产业链的上游，业务模式完全不同，二者衡量成功的标准自然不一样。

我用一个例子来说明：假设我们做电饭煲生意，靠卖电饭煲赚钱。我们希望消费者多吃饭，所以告诉大家要多买米，这就是“大米经济学”——我们会用你买了多少米、煮了多少米来评判表现。如果提问者的加薪、晋升都和购米量、煮米量挂钩，聪明人就会钻空子，多买电饭煲、多订大米、拼命煮米，但吃不完的直接倒掉。反正考核的是买了多少，浪费与否无所谓。这就是Token经济学的问题所在。

换个角度，如果我们不是卖电饭煲的，而是开餐厅的，核心目标就变成了创造实际价值。不会浪费米，因为这只会增加成本。餐厅真正在乎的是客户满意度，DAA的核心理念就类似这家餐厅。

这个比喻里，电饭煲=芯片，米=Token，餐食=AI服务。Token经济学只看米的消耗量，但不反映餐食好不好吃，所以只对电饭煲厂商有利，无法衡量多元价值。相比之下，DAA能反映智能体的使用增长趋势——DAA增加，好比餐厅顾客越来越多，对顾客来说显然是更好的指标，远比统计买米量有意义。