你有没有想过，你的产品下一个最大的客户，可能根本不是一个人？a16z 的合伙人 Olivia Moore 把这叫 B2A：网上大部分流量已经来自代理，新发的文章有一半以上也是代理写的，可代理还缺一种属于自己的分发方式。

你有没有想过，你的产品下一个最大的客户，可能根本不是一个人？我们做生意，一直只分两种，卖给公司的叫 B2B，卖给个人的叫 B2C，可 a16z 的合伙人 Olivia Moore 前两天在 X 上发了一篇长文，标题就叫“欢迎来到 B2A 经济”，A 指的是 agent（AI 代理，能替人去查、去比、去下单的 AI）。她和同在 a16z 的双胞胎姐妹 Justine Moore 认为，代理已经是互联网上最主要的用户，很快也会成为每一个产品最主要的客户。这条帖子发出来一天，就有十几万人看过。

Olivia 在 a16z 管消费者方向的投资，每半年那份“消费级 AI 应用 Top 100”榜单就是她牵头做的，所以她这次的判断，背后有大量用户数据撑着。这篇文章是她们一个系列的第一篇，讲的是一个很大的变化：过去二十多年，企业所有的网站、App、广告和客服，都是给人看、给人用的，可当越来越多的事情交给代理去办，代理会替我们决定用哪个产品、订哪个服务、把钱花在哪里，企业要争取的就不只是人了。我把她这篇文章和她最近一期播客里的说法放在一起，看看这件事到底走到了哪一步。

01 她说，互联网上最多的“用户”已经不是人了

文章开头一句话就很直接，互联网的主要用户已经不再是人，而是 AI 代理。她给的说法是，现在网上的大部分流量来自代理，网上新发的文章有一半以上是代理写的，推到生产环境里的代码也大多出自代理之手。这个说法听起来有点夸张，可 Stripe 前不久也在自己的博客里写过，就在上周，代理在互联网上的流量第一次超过了人类。

Olivia 把今天的状态叫作平台变迁的早期阶段，她的意思是，大家已经能量出代理用得越来越多，可它会带来哪些新的生意模式，现在大多还看不清。她拿以前的几次变迁做对比，互联网给了每家企业一个谁都能进来的店面，手机又把这个店面放进了每个人的口袋。AI 已经改变了人能做什么，但它在“企业怎么找到客户”这件事上带来的改变，才刚刚开始。

她觉得接下来最关键的一步，是代理从回答问题变成替人办事。一旦代理真的开始替我们挑产品、订服务、付钱，企业就会分成两种，把代理当成正式客户来对待的那一批，可能会迎来一波增长，不这么做的，可能会被慢慢甩开。她还说，零售商和各种平台花了很多年修墙，想把机器人挡在门外，现在它们反而要去争取机器人的生意了。

02 她认为 AI 一直缺的，是一种新的分发方式

这是整篇文章里我觉得最有分量的一个判断。Olivia 说，以前每一次平台变迁，都是一种新能力加上一种新的分发方式一起出现的，互联网带来了网页和搜索引擎，手机带来了 App 和应用商店。AI 在能力这一头做得远远超出预期，在分发这一头却一直没有跟上，她认为这也是为什么除了 ChatGPT 以外，普通消费者真正用起来的 AI 产品一直很少。

我觉得这个说法点到了很多做 AI 应用的人心里的痛处。过去两年，大家的产品一个比一个聪明，可获客的方式还是老一套，投广告、做内容、找博主、做 SEO，成本一点没降，很多产品做得不错，就是没人知道。如果代理真的能成为一种新的分发方式，那它对小团队的意义可能和当年的应用商店差不多，一个好产品不用先砸一大笔钱让人认识它，只要代理在替用户办事的时候选中了它，就能被用上。反过来说，对已经靠老渠道站稳脚跟的大公司来说，这也意味着它们靠老渠道建立起来的优势会开始松动。

她列了几个已经看得见的信号。ChatGPT、Claude、Grok 这些大模型，已经是很多企业重要的流量来源，Shopify 说今年第一季度，从 AI 来到店铺的流量同比涨了八倍，通过 AI 搜索下的订单涨了将近十三倍。另一家叫 Human Security 的公司统计，从八月到十月，代理浏览器带来的流量涨了八倍，其中 Meta 的 Muse 占了六成，OpenAI 的产品加起来占了三成。而且这些从 AI 来的流量质量还更高，用户停留得更久，跳出率更低，转化成收入的比例也更高。

她的解释也很好懂，网站比路边的广告牌更能找准客户，因为它知道你点了什么、看了什么，代理理论上应该比网站更准，因为它对用户和用户的需求了解得非常深、非常具体。她还提到一个数字，在代理还没真正普及之前，美国大约就有 11% 的购物过程，是先问过 AI 再去购物网站的。

03 代理已经开始替人花钱，有时还会顺手推销

那代理现在是怎么替人办事的？Olivia 说，眼下大部分代理流量走的还是“浏览器操作”这条路，代理要么接管用户的浏览器，要么自己开一台虚拟机、开一个浏览器，像人一样点来点去把事情办完。但另一种方式正在出现，她形容它像是给代理用的应用商店，而且是加强版的，也就是连接器、插件和 MCP（一种让 AI 直接调用外部工具和网站的通用接口），代理不用再模仿人去点按钮，可以直接接到第三方的工具和网站上。

她举了一个自己试过的例子。她们让 ChatGPT 用 Krea、Descript 和 ElevenLabs 三个插件，做一条视频广告并剪出来，ChatGPT 自己在三个产品之间协调，最后还劝她们升级 Descript 的付费套餐，才能把视频做完。我觉得这个细节很有意思，代理不只是在替人用产品，它已经在替产品卖东西了，而且卖得很自然，因为它是在帮你把一件事做成的过程中，告诉你缺一个付费功能。

她觉得，让代理替人注册和付款，接下来只会越来越容易，因为底下的平台正在允许用户把自己的身份或者额度“借”给别的产品，比如“用 ChatGPT 登录”。再往后，代理会自己挑选、安装它需要的工具，不用人插手，现在 Claude 已经允许企业的管理员给整个公司一键接上插件。就在她发文的前一天，OpenAI 还上线了一个面向商家的功能，企业可以在 ChatGPT 里认领自己的商家页面，上传商品信息，再看用户在 ChatGPT 上是怎么和自己打交道的。

Shopify 讲得更具体，它在一篇介绍“代理式电商”的文章里写，一个顾客可能会说，帮我找一套 40 美元以内、适合十岁孩子的绘画工具，周五前能送到奥斯汀，代理会根据这句话和商品信息推荐几个选择，顾客比较一下、看看送达时间再决定。为了让代理能做到这一点，Shopify 会把店铺里结构化的商品信息，分享给 ChatGPT、微软 Copilot、Meta 这些渠道。这其实说明，代理要替人买东西，前提是商家的信息要能被代理读懂，价格、库存、规格、送达时间，少一样，代理就没法替你做决定。

04 写代码的代理，已经先把这件事演了一遍

如果说消费者这一头还在早期，Olivia 觉得写代码这件事已经给了一个完整的样本。她说，到今年九月，GitHub 上超过四成的代码合并请求，第一稿是代理起草的，而半年前这个比例只有 17%。

更值得看的是那些代理背后被带起来的公司。她举了一个例子，用户让代理做一个网站，要把这件事做完，代理需要数据库、托管、登录、发邮件、监控这一整套东西。所以除了 Cursor、Codex、Claude Code 这些写代码的代理本身，还有很多公司跟着长了起来。Supabase 说，今年六月，它新建的数据库里超过六成是 AI 工具建的；被 Databricks 收购的 Neon 早在去年五月就说，它八成的新数据库是自动化代理部署的；Stripe 说，代理已经占了它开发文档将近四成的流量，命令行工具里七成的接口请求来自代理；Vercel 说，过去十二个月里，由代理触发的部署涨了 28 倍。

Vercel 在自己的发布会总结里有一句话，我觉得把 B2A 讲得最清楚：当你问你的代理该部署到哪里，你得到的答案是 Vercel，因为 Vercel 是照着代理的工作方式做的，它有两百多个命令行指令，代理可以用它们操作整个平台。这句话的意思很简单，在代理时代，你的产品被不被选中，很大程度上取决于代理用起来顺不顺手。以前开发者挑工具，看的是文档写得好不好、社区热不热闹，现在代理挑工具，看的是接口清不清楚、能不能一条命令就开起来。

Olivia 在这一节最后问了一个问题：全世界的劳动力里，程序员还不到 1%，剩下的 99% 也开始用代理的时候，会发生什么？我觉得这个问题问得很好，因为写代码的代理已经证明了一件事，代理一旦成了主要的用户，最先赚到钱的不一定是代理本身，而是那些被代理频繁调用、又恰好做得顺手的工具。消费者这一头如果也这样走，受益的会是一大批现在还不太起眼的公司。

05 她觉得会有四类公司从中受益

具体会是哪些公司，Olivia 分了四类，第一类是代理本身，以及背后越来越会动手干活的模型。很多人说起消费者代理，想到的是 Instinct、Muse、Wabi 这种独立的产品，但她认为很快每个产品都会以代理的方式运转，而每周有 12 亿活跃用户的 ChatGPT，在这里的机会尤其大。

第二类是只有代理出现以后才可能存在的新产品。她拿亚马逊和 Uber 打比方，亚马逊离不开互联网，Uber 离不开手机，代理也会催生出自己的代表。具体会是什么样很难预测，她给了几个方向：能自己运转的小公司、由 AI 在中间撮合的交易平台、能自己不断调优的工具。

第三类是愿意为代理做优化的老公司。大模型已经是很多网站重要的流量来源，所以才有了 GEO（生成式引擎优化，让自己的内容更容易被 AI 引用和推荐）这个行业。a16z 去年写过一篇讲 GEO 的文章，里面提到，人在 AI 里提问平均用 23 个词，而在搜索引擎里只有 4 个，问题更长、更具体，回答也更像一次完整的对话。Olivia 这次的看法是，GEO 大多停在“被发现”这一步，而代理会往前再走两步，替用户去比较、去完成购买或注册，这是一个更大的市场。

第四类是代理需要的基础设施。代理要在真实世界里替人办事，就需要一套自己的工具，她说现在代理的量还不算大，支付、防欺诈和身份验证、通信（iMessage、电话、邮件）这几块就已经开始吃不消了。她也承认，大多数企业现在还在拦截代理的流量，担心欺诈和拒付，但她认为它们最后不得不接受这一波越来越值钱的流量。

我觉得这四类里，第三类对国内做出海的团队最有参考价值。代理来帮用户买东西，它读的不是你精心设计的首页和广告图，而是你的商品信息、价格、库存、退换规则、接口文档。这些东西以前是给后台和搜索引擎准备的，没人觉得它们重要，现在它们直接决定了代理会不会选你。谁先把这些信息整理得让代理一看就懂，谁就可能先接住这一波流量。

06 订阅之外，AI 终于可能有别的赚钱方式了

a16z 为什么这么看重这件事，可以对照 Olivia 在最近一期 a16z 的播客里讲过另一组数据，可以和这篇文章对着看。她说美国大约一半的人说自己用过 AI，可只有大约 4.5% 的消费者在为 AI 产品付订阅费。在她们的榜单上，大约 85% 的网页产品靠订阅赚钱，62% 靠额外的额度或 token 收费，只有 13% 有广告这类“用户不用付钱”的模式。

她觉得这是一种很不自然的倒置。回看消费互联网的历史，几乎所有真正大的消费公司，主要的收入都来自广告或者交易抽成，而不是订阅，因为不是每个人都需要一个编程工具或者一个帮自己做生意的工具，大多数人不会为了这些每个月掏钱。所以她说自己很相信，AI 已经到了不需要每个人都去买一份订阅的阶段，其他的生意模式应该回来了。

她举了 ChatGPT 的广告做例子，到八月，它的广告年化收入已经到了 10 亿美元，以前一家公司就算上线了广告产品，也要很多年才能做到这个数。她觉得原因有两个，一是 ChatGPT 已经有了每周 12 亿活跃用户这样的规模，二是它对用户的了解比任何产品都深，加上“用 ChatGPT 登录”、可能要推出的钱包，广告理论上能卖得更贵、转化得更好。她的同事 Josh Elman 也提醒，这件事必须做得非常小心，你在和一个这么私人的东西聊天，它突然给你推一款减肥神药，这只会毁掉信任。

把播客和这篇文章连起来看，a16z 的逻辑就很清楚了。订阅撑不起一个消费级的大市场，广告和交易抽成才能，而代理替人买东西、订服务、选工具，正好把“交易”这件事放回了 AI 的中心。B2A 这个说法，问的其实是 AI 怎么才能像以前的互联网和手机那样，长出真正大的消费生意。

07 我自己的一点思考

在 Olivia 这篇文章里，我最认同的是她对“分发”的判断。过去两年大家都在比谁的模型更强、谁的产品更聪明，可一个产品能不能长大，很多时候取决于有没有一条便宜、稳定的路找到用户。互联网时代这条路是搜索，手机时代是应用商店，如果代理时代这条路是代理本身，那现在每个做产品的人都该问自己一个问题：一个代理来替用户用我的产品，它能不能看懂、能不能注册、能不能付钱？

当然，这件事也没有她写得那么近。她自己在播客里也说，现在消费者代理最主要的用途还是写代码和技术上的自动化，很多人把一个代理交到手里，会觉得面对的是一个空盒子，不知道该让它做什么。亚马逊这样的大平台，也还不允许 Muse 在它的网站上浏览和下单。代理要真正替普通人花钱，还要过信任、支付、退款、欺诈好几道坎，而这些坎每一道都不是技术能单独解决的。

我觉得更现实的看法是，B2A 会先在那些规则清楚、信息结构化、出错代价不高的地方发生，比如开发者工具、订一家餐厅、买一件标准化的商品，再慢慢往更复杂、更私人的决定里走。对做产品的人来说，这不是一个要立刻押上全部身家的判断，而是一件现在就可以开始准备的事：把自己的产品信息、价格和接口整理清楚，让代理来的时候能顺利地把事办完。等这波流量真的大起来的时候，提前准备好的人会比现在看起来多得多。