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AI自主炒二手：从议价到送奶茶，AI正在绕过人类直接做生意_模型_交易_压力测试
添加时间：2026-05-06 12:30:03 点击量：273
“内容为王”这句话在哪个时代都不会过时。随着消费升级，日益庞大的中国高端群体对高品质的生活方式与旅行体验的需求为高端出境旅游市场带来巨大市场机遇。现今的旅游产品也更向个性化、定制化、品质化靠拢，对内容创新提出更高的要求。内地的旅游内容市场仍有5-10倍的增长空间。最近36氪接触了一家做移动端旅游社区电商的团队——河马旅居指南。
河马旅居定位中等收入人群18-34岁的年轻群体，想通过碎片化的PGC或UGC内容培养用户粘性，由内容社区模式切入出境游市场。传统的旅游内容多是以长图文的游记形式呈现，河马旅居并不刻意强调旅游路线或整个游历过程的感受，在内容呈现上更加碎片化、个性化、移动化以及品质化，以小众或特色地点作为维度输出内容，建立内容社区，类似于旅游界的“小红书”或“什么值得买”。
河马旅居在部分海外旅游城市有一个4到5人的自媒体小团队定期生产PGC内容，每月更新一次内容，以优质的内容导流。目前河马的获客成本低至2-3元/人。
优质的内容利于培养高粘性度的用户，当累计到一定数量的优质内容生产者，达到一定的用户规模时，将由PGC内容带动UGC内容的自发产出，进而开始搭建旅游内容社区，最后完成向旅游社区电商的转型，形成交易闭环。
目前河马旅居的流量较为分散，微信公众号累计粉丝3万，MONO 5万，豆瓣 1万，C端获客主要来自微博、豆瓣，上周刚上线微信小程序。后期需考虑转化用户集中流量，现阶段团队正尝试跟移动WiFi租赁和签证业务团队资源置换，互相增加入口。
商业模式上，河马旅居打算分两步走，第一阶段，先帮助用户解决去哪里玩的问题。河马打算与当地的旅游局或航空公司合作，帮助他们做中国市场的整体营销，宣传当地旅游资源。第二阶段，解决用户怎么玩的问题。平台可通过用户的行为数据分析社区调性从而推荐相应的特色化旅游产品，例如在京都的寺院坐禅、学习茶道、参观日本酒的蒸馏厂等等。
此外，河马旅居也在尝试开拓知识付费的营收渠道。从体验、艺术、咖啡、酒吧、餐厅、酒店等六个维度切入，做成各旅游城市的PDF版官方性质PGC攻略。3月份售出800多本，每本单价15元。
河马旅居创始人余晓盼表示，河马旅居的核心竞争力还是个性化的内容表达。“传统旅游社区把内容做的太死气沉沉了。人美、景美但流水账似的内容很无趣。好的内容本身就是门槛。原创的有趣的才有生命力。”
内容+电商并不是一个新概念，如今传统OTA、头部电商平台以及媒体型电商都在加码内容，但要持续产出有价值的内容并非易事，需要足够规模的内容生产团队长时间的内容积累，而具有极强传播力的爆款内容更是可遇而不可求，营造内容社区所花费的精力也许正是其门槛所在。
河马旅居目前的管理团队为4人，内容产出团队20人。创始人余晓盼任河马主编兼运营，曾任职于私募、资管、律师事务所，为《美食侦探系列》旅行畅销书作者。团队目前正在寻求天使轮融资。
当普通人还在用大模型写周报、薅羊毛时，华尔街的警报已经拉响。
4月24日，老牌电商巨头eBay的股价单日下跌5.3%，跌至***.94美元。直接导火索是eBay宣布关闭旧金山办公室、裁减员工，以及多位华尔街分析师在财报前集体将其评级下调至“持有”。
但与此同时，科技与投资圈正密切关注另一场几乎同期曝光的硅谷内部实验。
在这场实验中，AI替代了人类在交易中的角色，自主拿着预算去市场上议价。它们还展示了一条值得关注的商业逻辑：算力差距，直接转化为交易中的议价优势。
今天，我们来拆解这两起分别发生在中美两地的代表性压力测试，看看当大模型掌握了资金调度权，商业世界会发生什么。
一场完全由机器驱动的内部交易实验
事情要从AI实验室Anthropic的一场内部压力测试说起。这场实验代号「Project Deal」。
玩法很简单：Anthropic给旧金山办公室的69名员工，每人发了大约100美元的真实预算。然后，员工只需花10分钟和AI（Claude）聊聊天，告诉它自己想卖掉什么闲置、想买点什么，底价是多少。接下来，人类就不再参与。
被接入Slack内部交易频道的AI代理们，开始了一场完全自主的交易博弈。
全网检索匹配、精准抛出报价、多轮来回拉扯——它们在没有任何人类干预的情况下，自主起草并锁定了交易合同。
整整一周时间，这群AI处理了500多件真实物理商品，达成了186笔交易，总交易额突破4000美元。连一袋装满19个乒乓球的塑料袋，都被AI以3美元的价格买下，理由是这是“充满可能性的完美球体”。
人类唯一需要做的事情，就是根据AI谈妥的契约，在线下见个面，把实物交接一下。
但这场实验真正引人注目的地方，并不在于AI会买东西。而在于Anthropic在底层做的变量控制。
算力差距如何转化为议价优势
在员工们毫不知情的情况下，Anthropic把测试环境物理隔离了。一部分人的代理，是当时最强的旗舰大模型Claude Opus 4.5；另一部分人的代理，则是推理成本更低的轻量级模型Claude Haiku 4.5。
测试结果的数据曲线，揭示了显著的模型能力差距。
在模型代差的对决中，Opus在议价能力上表现出了显著优势：作为卖家，Opus平均能多获得3.64美元的利润；作为买家，它平均能把***购成本压低2.45美元。
最典型的案例是一辆破旧的折叠自行车。同样的需求，同样的底线。当买卖双方都是Haiku代理时，成交价是38美元；而当Opus接管谈判时，它将成交价推高至65美元。单一标的物的算力价差，高达70%。
更具隐蔽性的是，这场算力差距带来的劣势，参与者很难察觉。在经历了不同模型交叉测试的28名员工中，有11人甚至觉得表现更弱的Haiku为自己争取到了更好的条件。他们甚至没有意识到自身处于议价劣势。
实验还提示，提示词的修辞策略对议价结果影响有限。有员工要求AI扮演“落魄的德州牛仔”去卖惨砍价。无论***用何种角色设定，AI的表现都很投入，但对最终成交价没有产生显著影响。在明显的模型能力差距下，语言策略的边际效果有限。
这就是代理人商业（Agentic Commerce）的底层逻辑。以前，你买东西吃亏，是因为渠道垄断或信息差。未来，你在交易中处于劣势，一个可能的原因是模型能力的差距——你的AI代理参数不够大、推理不够深。
从议价博弈到物理世界：1000万杯奶茶的压力测试
如果说硅谷在测试机器博弈的“深度”，那么大洋彼岸的阿里巴巴，则直接测试了AI调度物理世界的“广度”。
2026年春节，阿里投入30亿元人民币，给通义千问（Qwen）大模型做了一场极限压力测试。
用户不需要再打开眼花缭乱的商品列表。你只需要对着通义千问APP说一句：“我想喝奶茶。”
在这个瞬间，千问化身为中枢神经。它领走一张25元代金券，向下调用淘宝小时达的接口，定位你附近的喜茶或蜜雪冰城，自动算好折扣，唤醒支付宝免密支付，然后把指令发给同城的外卖骑手。
极简的指令，展现出了极强的端到端执行效率。前3个小时，100万杯奶茶订单涌向全国门店。9个小时内，真实交易订单突破1000万笔。通义千问直接登顶苹果App Store免费榜第一。
但这本质上是一场针对物理供应链的压力测试。
全国超30万家参与活动的饮品店遭遇了大规模的产能压力。出单机吐出几米长的纸条，部分门店因杯具耗尽被迫暂停营业，外卖骑手在街头排起长龙。云端AI几毫秒生成的购买决策，超出了现实供应链的承载能力。通义千问的系统也因超出并发承载能力，临时启用了限流机制。
传统电商模式的黄昏
把硅谷的“二手交易实验”和阿里的“送奶茶测试”放在一起看，一个共同趋势就清晰了：大模型正在从“理解知识”进化到“执行动作”。
传统电商是怎么赚钱的？做极其复杂的UI界面，卖广告位，收竞价排名的钱，赚信息撮合的差价，商家精心研究话术，试图刺激消费者的"欲望"。
但现在，当机器可以直接跨过界面，相互用API对话、议价、下单时，一切都变了。
如果传统电商平台不能迅速把自己的底层接口改造得对AI友好（Machine-readable），它们庞大的流量入口就可能被绕过，逐渐退化为单纯的后端供货商。这也是为什么代理人商业的兴起，让传统互联网平台的商业模式面临根本性挑战。
当然，AI接管所有商业链路的那一天，并没有那么快到来。眼下，代理人商业还卡在三道障碍上：
1. 支付成本过高
现在的金融管道是为人类低频、大额交易设计的。***刷一笔要收0.35美元的固定手续费外加2%到3%的变动费。但AI代理在比价、拼单时，可能会发起海量0.5美元的微交易。高昂的手续费，直接让高频机器交易在经济学上不成立。
2. 责任归属不清
AI代理目前没有“法律人格”。如果你的AI代理产生严重偏差（即算法幻觉），花1000美元买了个与实际价值严重不符的商品，谁来承担损失？大模型公司早已写好免责条款，最后买单的还是人类用户。在责任归属理清之前，AI代理注定只能停留在买奶茶、买二手的阶段，无法介入大额资产交易。
3. 机器间的信任机制尚未成熟
不用扫脸、不用输密码，商家怎么确认这笔钱真的是你的授权，而不是AI被植入了恶意提示词？
为了解决这个信任问题，谷歌近期牵头，联合万事达卡、PayPal等60多家企业推出了AP2协议（Agent Payments Protocol）。它验证的核心不再是“你是谁”，而是通过密码学签名，验证“这是否符合你最初始的授权意图”（Intent Mandate）。只有意图验证通过，商家才会放行资金。
2026年，商业社会的底层规则正在重写。
对创业者来说，如果你还在死磕前端UI的优化，可能已经跑错了赛道。未来的机会，藏在给AI提供原生基础设施——对机器友好的API、低摩擦的微支付网络，以及代理人责任保险。
而对于每一个普通人来说，便利的代价是让渡控制权。当代码接管了我们的钱包，一场基于"算力深度"的隐性财富再分配已经开始。在这个新世界里，理解并防范自己被高阶模型在议价中占据优势，是我们需要面对的新课题。（本文首发钛媒体APP，作者 | 硅谷Tech_news，编辑 | 林深）返回搜狐，查看更多
