作者：杨舒紫发布时间：2026-06-15 14:00:09 点击数：22097

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售后服务上门服务电话，智能分配单据：专访“云经济学之父”乔·韦曼：智能体主导消费决策，或颠覆整个商业逻辑

进入2026年，AI行业的关键词无疑是“智能体”。

从用户开始使用大模型应用“点奶茶”，到OpenClaw掀起全民“养龙虾”热潮，再到Claude code、Codex等编程智能体逐步“破圈”，AI智能体悄悄开始影响商业模式。

近日，“云经济学（Cloudonomics）”概念提出者乔·韦曼（Joe Weinman）接受了新京报贝壳财经记者的专访。二十年前，他用一套严谨的数学框架定义了云计算的经济逻辑，如今，他试图用同样的底层思维，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，智能体切实提高了企业效率，但依然需要人来参与。对于智能体开始为用户进行购物选择，他认为，“华体汇(中国)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主导。”

当消费者把决策权交给智能体后，颠覆性变革由此发生。乔·韦曼称，智能体不会被明星代言打动，也不会被路边广告牌影响。未来智能体可能会一眼看出“这款尺码偏大，宽了一英寸，不适合我的主人”，所以整个商业逻辑可能会被颠覆，企业可能不再花钱打广告，而是转向精准定义华体汇电竞-华体汇(中国)服务参数。

乔·韦曼善于通过恰到好处的例子打比方，把AI领域的事物讲得生动易懂。他告诉新京报贝壳财经记者，中美AI企业好比兰博尼基和小鹏汽车，前者虽然“够炫酷”，可后者开的人更多，“没有绝对最好的模型，只有最适合特定场景的模型。”

当谈起“token（次元）经济学”与百度创始人李彦宏提出的DAA（日活智能体数）两个AI行业衡量标准，他比喻成“卖电饭煲”和“开餐厅”——卖电饭煲的只关心多少人会煮米，而开餐厅的更在乎米有没有被浪费，客人爱不爱吃。

以下为新京报贝壳财经记者与乔·韦曼对话全文：

乔·韦曼接受记者采访。新京报贝壳财经首席记者罗亦丹摄

智能体主导消费决策，企业可能不再花钱打广告

贝壳财经：2026年以来，智能体持续火爆，龙虾“OpenClaw”一度破圈，Claude code、Codex等编程智能体逐渐流行，你如何看待这一趋势？

乔·韦曼：这类工具每天都在迭代优化，在很多场景下，大幅提升了开发者的工作效率。与此同时，技术仍存在缺陷，比如智能体偶尔会做出对用户毫无价值的行为。

不过，技术永远在进步。我喜欢用飞机类比，莱特兄弟发明的第一架动力飞机只能飞100英尺，机身开放式，坐上去会被雨淋。但随着时间推移，技术不断完善，如今的大型客机能从美国直飞中国，座椅可调节，还能提供冰激凌，体验极佳。

当前，编程智能体已经带来了巨大价值，比如能从零开始搭建网站。但很多场景下，仍需要“人在回路”，即人类参与把控。目前工业生产中，AI是优秀的助手，就像资深木匠带学徒：学徒能做大部分基础活，值得信任，且每天都在进步。我可以让学徒负责大部分工作，但作为师父，我仍会提醒，这里再打磨一下会更好。细节处理不够好，指导学徒改进。现在的AI也是如此，而且AI之间还能互相学习、共同进步。

AI通过自我迭代、持续进化，能力呈指数级增长。很多企业已经从中获得了实实在在，甚至颠覆性的价值。有华体汇电竞-华体汇(中国)用AI做客服，结果用户满意度不变，平均服务时长却从11分钟缩短到2分钟。企业切实提高了生产效率，华体汇(中国)正处在一个伟大时代的开端。

这会不会很快导致所有开发者、软件工程师失业？我认为不会，当前反而出现了一个有趣的反转，很多之前裁员的科技华体汇电竞-华体汇(中国)，现在又重新招聘技术人才，毕竟需要更多“资深木匠”，指导AI这个“学徒” 工作。

贝壳财经：目前，一些智能体获得权限能够自主为用户购买物品，当智能体能够独立执行任务甚至完成消费行为时，会带来哪些改变？

乔·韦曼：纵观历史，所有决策都由人类做出，决策依据五花八门，有理性考量，也有感性冲动。经济学中有个分支叫行为经济学，专门研究消费者或决策者：他们并非总能做出最优选择，决策往往受情绪、认知局限影响，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行为。比如电视广告、户外广告牌，商家都在迎合消费者行为中偏感性、非理性的一面，以此卖出华体汇电竞-华体汇(中国)。消费者可能看了电视广告，又看到路边广告牌，朋友再推荐一句 “这东西很好”，于是就决定去了解、最终下单购买。

如今，华体汇(中国)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主导。这意味着，简单的价格变动、商品参数调整，就可能影响消费行为。所谓智能体商业，即智能体之间互通商品信息、自主决策交易正成为主流。

一个核心趋势是，全新领域正快速崛起，首先是“生成式体验优化”。简单说，就是当搜索从纯文本结果，升级为AI生成结果时，商家如何让AI认可“我的华体汇电竞-华体汇(中国)更好、优于竞品”，从而让查看AI结果的消费者，做出有利于商家的决策。

当消费者越来越多地把决策权交给智能体后，商家又该如何向决策智能体精准传递华体汇电竞-华体汇(中国)参数？人类消费者决定购买时，可能会想我喜欢网红推荐的这款华体汇电竞-华体汇(中国)，我就买了。但智能体不在乎这些，它只会关注华体汇电竞-华体汇(中国)耐用性，以及评价如何。使用成本如何？它会精准计算所有数据、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。

这会深刻影响经济格局，如今全球很多产业都依赖广告投放影响人类，但未来智能体可能会一眼看出“这款尺码偏大，宽了一英寸，不适合我的主人”，所以整个商业逻辑可能会被颠覆，如企业不再花钱打广告，而是转向精准定义华体汇电竞-华体汇(中国)服务参数。

从云经济到AI经济，没有本质不同

贝壳财经：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：一种普遍观点认为，数据中心原本只用于存储信息，如今彻底转型为 AI工厂，专门生产智能能力。“数据中心只存信息”这个说法完全不对，数据中心确实存储信息，但云计算的核心是处理信息、创造价值——发邮件、生成图片、处理用户交易，都是如此。

数据中心一直都在做一件事：接收信息、处理信息、输出结果，过程中顺带存储部分信息。AI和云计算本质一样，既可以在远程数据中心运行，也可以脱离云端，在本地运行。

我近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。其中，一个核心逻辑举例说明：你花大价钱买辆车，日均用车成本可能不高，但也是一笔开销，如果车常年停在车库，一年只开一次，那买车就是一笔糟糕的投资，因为停放、定期保养、检查机油，成本一直存在。所以，用车频率低时，直接打车更划算，即“按需使用而非完全拥有”。

这个逻辑，同样适用于计算资源。有一点值得重点关注，如今很多AI服务都是免费的。纵观所有服务，都是初期免费，最终用户总会以某种方式付费。云计算和AI没有本质区别，只是输出的结果不同而已。因此，云经济学的所有规则依然适用于AI。

AI经济学唯一的不同是更强调对企业的影响、企业创造的价值、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。

贝壳财经：智能体会消耗海量Token，所以“Token经济”备受关注。近期李彦宏提出，适配AI时代的核心度量衡或将是日活智能体数，即 DAA（Daily Active Agents），这二者有什么差异？

乔·韦曼：英伟达CEO黄仁勋提出，华体汇(中国)需要思考“Token经济学”，其核心是通过研究词元的消耗与产出，来摸清行业规律。华体汇(中国)该如何衡量人工智能的应用价值？英伟达是全球市值最高的华体汇电竞-华体汇(中国)。黄仁勋远比我聪慧，但他的核心业务是销售人工智能基础设施能力。因此，他眼中的成功标准，未必适用于其他行业的从业者。百度处于产业链的上游，业务模式与英伟达截然不同，二者衡量成功的标准自然也不一样。

我以一个例子说明，假设华体汇(中国)从事电饭煲生意，靠卖电饭煲赚钱。华体汇(中国)希望消费者多吃点米饭。于是华体汇(中国)告诉大家，要多买米，这就是大米经济学，华体汇(中国)会用你买了多少米、煮了多少米，来评判你的表现。鼓励大家多煮米饭，对电饭煲厂商来说绝对是好事。

如果华体汇(中国)把购米量、煮米量作为考核指标，把加薪、晋升、个人价值都和购米成本、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，但自己吃不完，剩下的直接倒掉就行。反正考核的不是浪费了多少米，而是买了多少，浪费与否根本无所谓，这就是“Token经济学”的问题所在。

换个角度，如果华体汇(中国)不是做电饭煲生意，而是开餐厅，核心目标就变成了创造实际价值。华体汇(中国)不会浪费米，因为这增加了成本，没有意义，餐厅真正在乎的是客户满意度，DAA（日活智能体数）的核心理念就类似这家餐厅。

在上述比喻中，电饭煲=芯片，米=Token，餐食则是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（日活智能体数）能够反映智能体的使用增长趋势，若DAA增加，就好比餐厅顾客越来越多，这对于顾客来说是更好的衡量指标，远比统计购买米的数量更有意义。

没有绝对最好的模型，只有最适合特定场景的模型

贝壳财经：当前，中美AI大模型发展情况如何？

乔·韦曼：目前，全球顶尖的前沿模型、最先进的技术仍在美国，拥有一台兰博基尼固然够炫酷，可开小鹏的人会更多，就像中国的大语言模型，胜在高效、低成本。虽然前沿模型的部分输出效果可能略好，但对绝大多数日常需求来说，中国大语言模型的表现毫不逊色，而且成本更低、对硬件要求也更低。

这带来了很有意思的影响，没有绝对最好的模型，只有最适合特定场景的模型。就像问“哪辆车最好”，答案取决于需求，需要大储物空间？需要赛道极速？还是适合多孩家庭？

同理，不同场景下，不同大语言模型、不同智能体各有优势，有的便宜，有的适配工业场景，有的符合特定法规。每个模型都有自己的细分市场，就像汽车行业有多个品牌，大语言模型领域也能容纳多种华体汇电竞-华体汇(中国)，每个模型及配套智能体，都有望找到自己的成功之路。

贝壳财经：你走访过中国不少城市，对哪些技术或AI产业氛围留下了深刻印象？

乔·韦曼：深圳给我印象很深，这里是产业和技术研发的热土，还有北京、上海，不少区域都是AI技术的试验田，比如京津走廊重点布局交通、汽车相关的AI应用。

中国很擅长集中资源投资特定地区，同时扶持创业者、培育企业。不同城市、高校、科研院所以及 “十五五”规划的不同板块，都在重点投资核心技术。华体汇(中国)聊的是AI，其实量子领域也是如此，中国在量子技术上同样进展显著。中国各地都在发力AI，吸引大量人才加入，推动产业快速发展。

记者联系邮箱：luoyidan@xjbnews.com

新京报贝壳财经首席记者罗亦丹

编辑王进雨

校对穆祥桐

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进入2026年，AI行业的关键词无疑是“智能体”。

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从云经济到AI经济，没有本质不同

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没有绝对最好的模型，只有最适合特定场景的模型

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