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AI 時代,我們如何理解消費?
作者|王彬
封面|Unplash
人們通過信息理解世界。
曾幾何時,PC 與移動互聯網重塑了人們的購物路徑:信息變得唾手可得,商品決策變得高度依賴內容。
但 AI 時代的來臨,正在帶來一種全新變化:當 AIGC 使得信息供給成本大幅降低,內容的生產成本驟降,信任的構建卻愈發艱難。
“如何篩選”正在成為比“如何生產”更為緊迫的命題。
這是值得買科技發起“AI 進展分享會(五月)”的一個背景:在消費變得更加個性化、復雜化的今天,AI 不再只是工具,而是用戶與消費世界之間的理解介質。
從底層引擎(火眼 AIUC 引擎)到產品應用(什么值得買 GEN2 版、智能體張大媽),再到行業生態輸出(海納 MCP Server),值得買構建的 AI 體系試圖回答一個更宏大的命題:AI 能否為消費者重建理解?又如何成為新消費世界的信任裝置?
至少我們可以確定的是:過去二十年,互聯網重構了獲取。而下一個十年,AI 將重構理解。
在內容泛濫中構建消費“真相”
在 AIGC 的加速下,內容不再稀缺,信任才是真正的稀缺資源。
AI 技術的快速發展讓內容生產變得前所未有的廉價——但對于消費者與品牌而言,真正的挑戰并非“信息太少”,而是“信息太多”且“真假難辨”。
在這個既過載又碎片的內容世界中,消費場景正被裹挾進越來越厚重的信息繭房:消費者難以篩選出真實、有價值的建議,品牌也難以看清用戶反饋的真實意圖與市場動態。
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這正是值得買科技落子“火眼”AIUC 引擎的思考錨點:要理解內容,而不僅僅是生成內容。
有別于普遍布局 AIGC 技術的主流路徑,值得買科技將視野放到了“理解”維度。AIUC(AI Understand Content)聚焦于消費內容的理解力構建。它所提供的并非一個“寫內容的機器”,而是一個“讀懂內容、評估內容、還原價值”的 AI 理解體系。
具體來看,消費者與品牌方,BC 雙端之間,有了一種新的信任中介。
對消費者而言,AIUC 是破除信息繭房的關鍵手段。其中的多模態識別與多維度打分機制,能夠從圖文、視頻、評論等非結構化內容中,判斷其信息密度、真實性、是否引戰等屬性,從而幫助用戶快速聚焦高質量的真實反饋內容。
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在傳統搜索推薦越來越依賴“熱度”而非“深度”的背景下,AIUC 為用戶搭建了一套更可信的內容感知系統,一種“AI 視角的信任體系”。
對品牌而言,AIUC 則意味著回歸用戶聲音、打破營銷幻覺。在傳統數據維度(如點擊率、曝光量)難以洞悉“內容真實價值”的背景下,AIUC 通過深度內容理解能力,幫助品牌更好地識別消費者反饋中真正的意圖與情緒,從而做出更精確的產品優化與營銷策略。
這一點十分關鍵。內容的泛濫導致注意力的分散,與之并行的是內容價值的判斷也流俗化。其不僅能夠幫助品牌甄別內容是否真實打動用戶,還能分析用戶視角下的潛在競品與渠道反饋,實現從用戶洞察到傳播策略的完整閉環。
而從更高的視角看,AIUC 的出現,是一次對整個“消費體驗認知結構”的重構。它打破的是 BC 雙端長期存在的理解力不對稱:消費者不信內容、品牌看不清用戶。傳統算法在這個系統中只是“調度工具”,而 AIUC 所提供的理解能力,是整個決策體系的“認知引擎”。
這也正是值得買科技對 AI 消費場景提出的新范式:AI 不是輔助選擇,而是重塑理解。理解,是算法的基礎,是決策的杠桿,更是信任的根基。
消費不只是選擇,更是判斷。而真正能夠提升判斷質量的,不是更多的內容,而是更強的理解力。AIUC 引擎解決的,不是內容生成的問題,而是內容篩選權與解釋權的問題。這才是 AI 賦能消費的真正起點,也是其對體驗實現質變的根本所在。
商業世界的消費終端,需要 AI 基建來承接想象力
如果說 AIUC 引擎為消費世界構建了“認知底盤”,那么其真正的價值,只有在具體場景中被驗證時,才能顯現出系統性意義。
這正是值得買科技在產品層面的關鍵突破。與其說“什么值得買”GEN2 和 AI 智能體“張大媽”是兩個新產品,不如說它們是一次由理解力驅動的流程重構。
正如前文所示,AI 不再只是用來輔助決策,而是全面介入“提問—理解—評估—推薦—執行”的全鏈條任務。
在“什么值得買”GEN2 中,我們看到的是一個以興趣為驅動、以 AI 為引擎的消費導航系統。新版本將 AIUC 能力全面接入,從海量內容中提取“可信”“相關”“有用”的信息,構建起真正以用戶興趣為基礎的內容結構。配合 AIGC 引擎,高效生成內容來填補社區生態池的同時,還能以“第三方視角”還原商品的真實價值,從而構建一個可信賴的消費指南。
更值得關注的,是 AI 如何讓這款老產品重獲生命力。在 GEN2 中,AI 不再只是“評估器”,而成為理解用戶語言和意圖的“協作者”。用戶不必再設定復雜的篩選條件或關鍵詞,只需用自然語言表達關注需求,系統便能即時響應。這不僅提升了交互效率,也極大釋放了用戶表達的自由度。某種意義上,這種“怎么想就怎么說”的體驗,本身就是 AI 時代的產品設計哲學。
如果說 GEN2 是 AI 消費體驗的“升級版本”,那么 AI 購物管家“張大媽”則是 AI 原生思維的代表作。
在“張大媽”這個智能體中,值得買科技將 Agent 能力推至更深層的執行端:它不僅能聽懂用戶需求,還能完成搜索、識別、比價、判斷、推薦,甚至正逐步拓展至下單、訂票等實際操作流程。更重要的是,它強調“可控”和“可托付”,用戶可全程掌握操作權,保障用戶隱私。這種對“理解-執行”的全鏈路閉環,不僅重構了購物流程,也重塑了用戶對“智能助手”的信任認知。
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值得注意的是,“張大媽”的設計并非簡單的人格化 AI 玩梗,它背后是一次理念躍遷:消費助手不再是“搜索窗口”或“導購插件”,而是以 Agent 為形態、以大模型為驅動的“可信任代理人”。它真正回應了一個變化中的用戶習慣:從“找信息”過渡到“解問題”,從“瀏覽”轉向“托付”。
這也意味著,值得買科技在 C 端的 AI 實踐,已經從工具思維轉向系統思維:AI 不是用來修補原有體驗的“外掛”,而是以理解為核心,重寫體驗的整個結構。
當 AI 從 C 端用戶界面不斷滲透至更深的系統層,構建可被調用、可被復用、可被生態連接的底層能力,便成為一場更具遠見的競賽。
“海納”MCPServer 是值得買科技這次AI分享會上最能打開行業想象力的一點。
作為其 AI 戰略向縱深推進的關鍵一躍,“海納”不同于前端產品圍繞體驗的革新,“海納”面向的是整個 AI 生態,為其提供標準化消費能力的支撐。
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從 120 億條消費內容、10 億級商品鏈接中精選出的 2 億優質內容與 5000 萬高質量商品,構建起一個覆蓋廣度與精度兼具的消費知識中臺。值得買科技深耕十余年的消費數據,成了 AI 時代令人動容的數據資產。
在 MCP(Model Context Protocol)成為智能體與工具之間的標準連接協議之后,值得買科技基于自身長期積累,迅速完成了能力標準化與接口開放。
而值得買科技并未將能力封閉在自有平臺內,而是通過 MCP 協議向外輸出,入駐包括阿里云“百煉平臺”在內的多個開放生態。合作方涵蓋大模型廠商、手機終端、智能硬件平臺等。
據現場資料,海納 MCP Server 目前已開放內容檢索、商品推薦、商品口碑、優惠好價等四大核心能力。
和國內互聯網一貫奉行的超級 App 思路迥異的是,其似乎更像是“生態 Oriented”信條的擁躉。“海納”的行業站位,就是一個服務于大模型、智能體、應用開發者的能力提供方,一個超級接口。
這一過程背后,是值得買科技對 AI 生態“去中心化、模塊化”趨勢的精準判斷。正如值得買科技 CTO 王云峰所指出,AI 生態的本質是工具與智能體之間的高速協作,而“消費”作為最終用戶行為的重要場景,必須有一套可靠、可信、及時的能力供給系統。海納 MCP Server 要做的,就是消費全鏈路能力支撐的中樞。
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而這恰恰是值得買科技區別于其他平臺型公司的路徑選擇:它不固守入口,而是建設通路;不依賴流量,而是輸出能力;不試圖成為萬物之源,而是成為 AI 生態中不可替代的一環。
在 AI 重構產業結構的早期階段,真正具備價值的,不是表層的酷炫體驗,而是底層的“可連接性”與“可通用性”。值得買科技顯然深知這一點。
從“提升體驗”到“提升結構”,AI 重塑消費價值鏈的長期邏輯
我們正在步入一個全新的消費時代:不再以“獲取”為核心,而是以“理解”為前提。
在移動互聯網的黃金十年,流量主導平臺,算法主導分發,內容主導注意力;而在 AI 時代,真正決定行為走向的,不再是曝光和觸達,而是系統性的理解力。理解內容的真實價值,理解用戶的真實意圖,理解品牌的真實反饋——這些都不再依賴經驗與感覺,而是建立在 AI 認知體系之上。
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值得買科技給出的 AI 戰略,不是一次對風口的迎合,而是一次對結構的重構。它并不試圖做出更快的生成器,而是打造更準的解釋引擎;不是去追逐算法熱度,而是去搭建可信任的內容秩序。
它選擇繞開喧囂,以技術理性回歸一個本質問題:AI 在消費領域的價值,除了能夠高速提效之外,更在于它是否幫助人做出更好的判斷。
從底層的 AIUC 引擎,到具體產品“什么值得買”GEN2 版和“張大媽”,再到面向行業生態的“海納”MCP Server,值得買科技已經率先打通了“理解—決策—執行”的全鏈路體系。
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這是一種面向未來的基礎設施思維。將 AI 能力結構化真正嵌入業務,將理解力變成連接用戶與價值的長期護城河。
未來的消費世界,不僅需要更多選擇,還需要更準篩選;不僅需要更多內容,還需要更強判斷;不僅需要更多推薦,還需要更深信任。
而要構建這樣的未來,就需要一類新的公司:既能理解內容,又能理解人;既能服務用戶,又能服務智能體;既能滿足 B 端需要,又能供給 C 端需求。
值得買科技,正在成為這種公司。
它沒有將 AI 簡單“裝上去”,而是將 AI 深度“嵌進去”。從技術體系、產品邏輯到行業角色,重塑自我,也重新定義產業結構。誰能承載消費場景的“知識、信任與服務”,誰就將成為新消費范式下的關鍵連接者。
或許,當 AI 能夠理解我們“為什么買”,而不僅僅是“買了什么”,真正智能的消費時代,才會真正到來。
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