a16z：欢迎来到 B2A 经济，智能体成为互联网主要用户

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互联网的主要用户已不再是人类，而是 AI 智能体。

如今，智能体已占据网络流量的大多数，撰写了网上新发表文章的一半以上，并生成了推送到生产环境的大部分代码。

这就是平台迁移早期阶段的样子：采用情况可以量化，但它所催生的商业模式大多尚不可见。此前的每一次迁移都同时改变了人们能做什么，以及企业触达人们的方式。Web 让企业拥有了任何人都能访问的店面；移动把这家店面装进了每个人的口袋。AI 已经改变了人们能做什么，但它对分发方式的变革才刚刚开始。

随着智能体从回答问题转向完成任务，它们将越来越多地决定使用哪些产品、订阅哪些服务，以及代表我们在哪里花钱。多年来，零售商和平台筑起高墙把机器人挡在外面。如今，它们将不得不为争夺机器人的生意而战。

把智能体当作一等客户的企业，有机会迎来一波增长。不这样做的企业则可能发现自己面临威胁。多年来，零售商和平台筑起高墙把机器人挡在外面——如今，它们将不得不为争夺机器人的生意而战。

如果智能体能突破到真正的消费者群体并占据真实使用量，它们将释放 AI 中最大的未实现机遇：一次真正的平台迁移。此前的每一次平台迁移（Web、移动）都将新的产品能力与新的分发机制配对。AI 在第一个方面表现超预期，在第二个方面表现欠佳，这正是消费者采用在 ChatGPT 之外始终如此有限的一大原因。

分发方式转变的早期迹象已经出现。ChatGPT、Claude 和 Grok 等 LLM 对许多企业而言是庞大且有价值的流量来源。Shopify 报告称，2026 年第一季度，AI 驱动的流量到其商店同比增长了八倍，而来自 AI 驱动搜索的订单增长了近十三倍。而且这一趋势还在加速：Human Security 发现，智能体浏览器流量在 8 月至 10 月间增长了 8 倍，其中 Muse 贡献了最大份额的活动（60%），OpenAI 产品合计达到 30%。

正如网站能比广告牌更有效地触达用户，智能体按理说应该是更强的推荐来源——因为它们掌握着关于用户及其需求的深入而具体的数据。到目前为止，这一点正被证明属实——AI 引荐的消费者流量参与度更高，转化为收入的效率也优于非 AI 流量，跳出率更低。甚至在智能体出现之前，据估计美国有 11% 的购物旅程在访问交易网站之前先访问了 AI。

目前，这类流量大多通过浏览器使用实现——智能体要么接管用户的浏览器，要么启动自己的虚拟机和浏览器实例，像人一样点击来完成任​​务。然而，我们开始看到相当于智能体版 App Store 的事物出现，而且是加强版——连接器、插件和 MCP，智能体可以通过它们更直接地访问第三方工具和网站。

举个例子——我们让 ChatGPT 使用 Krea、Descript 和 Eleven Labs 插件制作并编辑一段视频广告。它在多个产品之间协调，并向我们追加销售了 Descript 付费方案以完成视频。

随着底层平台允许用户将自己的身份或令牌“出借”给其他产品以完成任务（例如使用 ChatGPT 登录），使用智能体注册或购买产品只会变得越来越容易。最终，智能体将能够在无需人工干预的情况下选择和安装它们所需的工具——Claude已经允许企业管理员为整个组织连接插件。就在昨天，OpenAI推出了ChatGPT 中的 Businesses 功能——企业现在可以认领自己的商家信息、添加产品信息流，并查看用户在 ChatGPT 上与其互动的洞察数据。

有几类公司可能会从 B2A 经济中受益：

• 智能体 / 智能体模型——大多数人将“消费者智能体”想象为 Instinct、Muse 和 Wabi 这样的独立运行框架。我们相信，随着其背后的模型变得更加面向行动，每个产品很快都将以智能体方式运作。ChatGPT（拥有 12 亿周活跃用户）在这方面拥有一个特别引人注目的机会。

• 因智能体而新获赋能的产品——亚马逊需要互联网才能诞生，而 Uber 没有手机就不可能存在。我们预计智能体也将催生自己的例子。具体如何很难预测，但有几个主题包括自主运营的中小企业、由 AI 中介的市场或网络产品，以及自动优化器。

• 为智能体进行优化的现有企业——LLM 已经成为许多网站的重要流量来源，这构成了生成式引擎优化（GEO）行业的基础。GEO 基本止步于发现环节。智能体将把它推进得更远，延伸到购买 / 注册选择的评估与执行，这是一个更大的市场。

• 智能体基础设施——要让智能体代表其人类在现实世界中运作，它们需要自己的一套工具。我们已经在相当低的智能体使用量下看到支付、欺诈与身份以及通信（iMessage、通话、电子邮件等）方面的系统压力。

我们已经有这样一个案例研究，展示了这可能如何发展——编程智能体，它彻底改变了开发者的行为。截至 2026 年 9 月，高达 40% 的 GitHub PR 始于智能体的草稿——而六个月前这一比例仅为 17%。

与消费者智能体一样，编程智能体必须依赖外部工具来完成任务。假设用户要求智能体构建一个网站。完成这项工作可能需要数据库、托管、身份验证、电子邮件发送和监控。除了智能体模型和运行框架本身（Cursor、Codex、Claude Code、Cognition，以及 Replit、Lovable 和 Base44 等 vibe coding 平台）之外，许多其他参与者也都实现了增长：

• Supabase 在 2026 年 6 月报告称，超过 60% 的新数据库由 AI 工具启动

• Neon 在 2025 年 5 月报告称，其 80% 的新数据库由自动化智能体部署

• Stripe 在 2026 年 6 月报告称，智能体占其文档流量的近 40%，占 API 资源 CLI 请求的 70%

• Vercel 在 2026 年 10 月报告称，智能体触发的部署在过去十二个月中增长了 28 倍

全球劳动力中只有不到 1% 是开发者——当另外 99% 的人开始使用智能体时，会发生什么？

这是探讨智能体经济系列文章的第一篇。将其称为“AI 商务”低估了这一机遇——是的，智能体将推动实体产品和服务的交易量增长。但它们也将重塑流量、代币和收入如何被路由到数字产品。大多数企业目前仍因担心欺诈和拒付而阻止智能体流量，但我们相信它们将不得不拥抱这一日益增值的浪潮。

在接下来的几周里，我们将发布更多关于以下内容的洞察和数据：当前消费者智能体的使用情况、智能体如何决定将流量导向哪些网站和产品、围绕智能体的基础设施如何发展，以及智能体完成交易仍面临哪些障碍。

这一领域每天都在变化——以下是我们目前对市场的最佳梳理。这包括智能体本身，以及使它们得以存在的基础设施。

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