本文作者陈玉宇，系北京大学光华管理学院教授、北京大学经济政策研究所所长。
当前关于 AI 经济价值的讨论多聚焦于生产端：如新药研发、材料设计、代码编写及生产率提升。这一视角虽重要，却忽视了市场经济的另一半——消费端：产品由谁购买、买什么、向谁买，以及这些选择是否真正提升了消费者福利。
这另一半即“消费者主权”。市场经济的核心逻辑在于生产者应服从消费者的选择：价格是选票，购买是投票，生产方向由亿万张选票决定。然而，该理论隐含了一个被简化的前提：拥有选择权不等于具备做出优质选择的能力。市场赋予了消费者最终投票权，却未保证每个消费者拥有足够的信息、判断力、时间及自我控制力去行使这一权利。消费者主权长期存在“技术缺口”。
大语言模型（LLM）可能首次系统性地填补这一缺口。部分头部 AI 公司已开始探索将大模型的推荐能力与商品交易连接。在此背景下，核心问题不再是收费模式的胜负，而是：AI 能否让消费者主权在技术上成为现实？
本文将围绕此问题展开四步论述：消费者主权为何过去不充分；AI 提供了何种新能力；谁将控制这种能力；以及这种能力将如何重塑市场。
消费者主权的现实困境
市场经济将消费者置于最终裁决者位置，却长期忽视裁决者自身的能力局限。面对现代商品世界，消费者面临五重困难：不知有何可选、不知优劣、不知是否适合自己、不知真实需求，即便知晓也未必能按长期利益行动。
经济学虽分别研究过上述问题，却未将其统合于“消费者主权能否实现”的框架下。斯蒂格勒的信息经济学指出搜索成本的存在；质量不对称研究表明买方无法识别质量时市场可能失灵；可信品（credence goods）文献指出某些质量消费后亦难判断；行为经济学则证明人难以始终按长期福利行动。标准消费者理论假设效用函数已知且消费者清楚自身喜好，这与现实相去甚远。
由此可区分两种消费者主权：一是形式上的主权，即法律和市场不阻拦选择权；二是实效上的主权，即消费者有能力做出符合自身福利的选择。市场经济长期保障前者，对后者的支持却粗糙且有限。市场纪律依赖“退出机制”（不买或换一家），但其生效前提是消费者能识别劣质品、知晓替代品并具备转换能力。
大语言模型的特殊之处在于，它可能同时介入上述所有缺口，这是其不寻常之处。
AI 重构决策成本：从信息获取到判断生成
标准消费者理论假设消费者知晓效用函数、商品属性并能瞬间求解最大化问题。现实中，这三者均需高昂成本。经济学将“做选择”简化为瞬间的最大化，而现实中的消费者需耗费大量时间、试错才能明确约束集、效用函数及最优解。
因此，“选择”本身是一种需要生产的服务。过去，生产优质消费决定的技术极为原始：朋友建议、销售员、测评、杂志、论坛及搜索引擎等，基本处于“家庭手工业”阶段，辅以零星专业服务。
互联网大幅降低了搜索成本，但当前瓶颈已转向解释、验证、比较及自我认知的成本。大语言模型相对于搜索引擎的增量价值正在于此：互联网让信息更便宜，大模型让判断更便宜。大模型改变了判断的生产成本和配置方式。例如，消费者原以为买电脑最重性能，经对话后发现续航、重量和稳定性才是关键。这并非仅提供信息，而是替用户完成了过去昂贵的“判断生产”。
技术双刃剑：工业化说服与工业化判断的博弈
同一种技术首先可能强化消费者主权的对手。自由市场理论强调消费者主权，但批评者指出，现代企业和广告并非被动满足需求，而是在制造需求。几十年来，说服技术向生产者一侧单向积累：一边是组织化、专业化、数据化的说服工业（市场研究、广告测试、定价算法等），另一边是独自应对的个人。
AI 可能将这种不对称推向极端。传统说服存在规模化与个性化的权衡：广告可规模化但缺乏个性，销售员可个性化但难以规模化。生成式 AI 消除了这一权衡，实现了大规模且高度定制的说服，并在对话中实时学习。传统精准广告回答“谁更可能买”，AI 进一步回答“什么理由最容易让此人买”。卖方 AI 将成为史上最强的销售员。
这种影响力在可信品市场（医疗、教育、金融等）最大，在低频大额商品（汽车、住房）上次之，在高频日常品上则易形成习惯默认。
然而，真正的新变量在于：历史上第一次，同等量级的技术也可被消费者掌握。AI 未必让“制造需求”战胜“满足需求”，而可能创造新格局：工业化的说服对阵工业化的消费者判断。
消费者侧 AI 的三重能力
当技术站在消费者一边，可实现三大功能：让消费者更懂市场、更懂自己，并能按长期利益行动。
更懂市场：降低解释与验证成本
现代消费的问题非信息太少，而是信息过载。参数、测评、广告铺天盖地，稀缺的是判断力——辨别真伪、重要性及关联性。AI 可大幅降低解释与验证成本。
更懂自己：系统化反馈显示偏好
经济学讲究“显示偏好”，但消费者鲜少分析自身历史行为。AI 可以：发现口头偏好与实际行为的偏差（如声称重性能实则重轻便），识别冲动消费后的闲置规律，揭示声称重视却从未使用的功能。AI 能将分散在时间轴上的显示偏好系统反馈给用户，充当专门研究用户的“经济学家”，帮助其认识真实的效用函数。
更能管住自己：通用的承诺装置
行为经济学证明人存在现时偏好、自控力缺失及对默认选项的依赖。过去的技术回应零散（如自动储蓄、冷静期）。大模型可成为通用的承诺装置：知晓过往目标，监控当下行为，预测未来后悔。这并非将选择权交给政府或企业，而是为消费者提供更好的工具，将行为经济学嵌入消费者主权，而非否定它。
过去，搜索、解释、偏好学习与互动分散在不同机构；大语言模型首次将这些整合进一个持续存在的代理人。未来的消费者不再是孤立个体，而是“一个人加上一个持续存在的 AI"。从分工角度看，消费决策长期停留在“家庭手工业”阶段，AI 或许开启了消费决策的专业化革命。
哈耶克式 AI：分散知识的精准匹配
哈耶克论证知识分散在个人手中，价格机制不可替代。现代消费经济中，同样存在分散知识：每个消费者的具体处境、场景、体验及细微偏好。生产者、平台甚至价格都无法完全传递这些信息。
市场核心问题非“哪个产品最好”，而是“哪个产品对谁最好”。高度异质的商品世界中，不存在通用排名，只有个体最优匹配。品牌、广告、评论均在粗糙近似这一匹配函数，导致大量“匹配剩余”未被实现。
广告问“哪个消费者最容易买我的商品”，好的消费者 AI 问“哪个商品最值得这个消费者买”。前者是精准营销，后者是精准配置。
这并非中央计划。AI 不替社会决定消费内容，而是帮助个人利用局部知识做决定。偏好与信息仍分散，价格仍协调供求；AI 增加的是价格机制的“认知补充层”，将价格、商品信息与个人处境结合生成更好匹配。这是一种哈耶克式的 AI，强化了市场经济将分散异质信息转化为优质配置的核心能力。
可信品市场与 AI 的方向性风险
消费者主权最难实现的领域是可信品市场（医疗、保险、金融等），因事后难辨优劣，退出机制弱，市场纪律松。正因如此，站在消费者一方的 AI 在此边际价值最大。
但此处存在张力：AI 最能助益消费者之处，恰是其方向最危险之地。因为消费者最需要代理人时，也最难监督代理人。
AI 提供的从来不是中性信息，而是带方向的建议。一项覆盖万名患者的预注册随机对照实验显示：就诊前获 AI 咨询的患者，处方药更少但检查更多，AI 对话对抗生素表现出系统性谨慎。这种方向性源于责任约束塑造的护栏。同理，在消费领域，AI 既可偏向成交，也可偏向消费者长期利益，而消费者往往难以分辨。
核心命题：AI 携带谁的目标函数？
关键问题非"AI 是否影响消费者”，而是"AI 装着谁的目标函数”。
若目标是成交率，AI 将投资于识别动摇时刻、优化说服话术、利用短期冲动；若目标是消费者长期福利，它将投资于学习长期偏好、记录满意与后悔、识别低价值消费、延迟决策甚至劝退购买。技术相同的大模型，因目标函数不同将演化为截然不同的产物。
能力是技术的，方向是制度的。技术决定 AI 能做什么，制度和价格决定它替谁做。由此诞生新经济资源："AI 的忠诚”。经纪人、理财顾问历来有立场问题，但 AI 拥有前所未有的信息与交互能力，其忠诚价值空前。谁为 AI 方向支付更高长期价格，决定其携带谁的目标函数，进而决定其能力投资方向。
消费者对齐：一种可能的均衡产品
不能指望企业善良，核心问题是：“与消费者利益对齐”（consumer alignment）能否成为一种均衡产品？
逻辑链条为：消费者剩余产生信任，信任带来委托，委托带来未来收入。对通用 AI 公司而言，最重要资产或非单次佣金，而是消费者长期委托的决策权。这是一种新型资产：被委托的决策权。消费者剩余过去是企业未拿走的福利，现在企业可能主动创造更大剩余，因其可转化为信任资本和被委托权力。于是，“谁更站在用户一边”可成为 AI 竞争维度，与智能、速度、价格并列。
该均衡有条件：第一，关系范围。AI 与消费者关系越长期广泛，信任资本越值钱，牺牲方向的机会成本越高。通用 AI 规模越大，背叛消费者的代价越高。第二，生产者分散度。卖方越集中，俘获压力越大；无数品牌竞争则单个生产者购买方向的支付能力有限。第三，AI 间竞争与方向可察觉性。消费者需能因失去信任而迁移。若垄断，消费者 AI 亦可能变成收税守门人。历史表明，市场自发力量未必总能造出站在客户一边的顾问，需信义义务等制度补足。AI 是否不同，取决于数亿用户的事后体验汇聚是否让方向无处遁形。
因此，“头部通用 AI 可能站在消费者一边”非乐观趋势，而是条件命题：缺任一条件，均衡即翻转。
两本账：生产 AI 与决策 AI 的经济价值
AI 经济价值可算两本账：一是生产 AI，提高社会生产能力及降低成本，改善生产可能性边界；二是决策 AI，提高既有产出转化为福利的效率，改善边界内配置。
发明新药是提高给定匹配的价值，更好的决策 AI 则让正确病人找到正确药物、学生找到正确教育。若 AI 减少亿万消费者在医疗、教育、金融等领域的错误决定，其福利数量级可能与生产端相当，且更接近大模型现有能力。
第二本账常难看见，因不进传统账本。AI 劝止不必要的消费，GDP 减少但福利提高；AI 促成更合适的低价替代，支出下降但剩余上升；AI 匹配更合适的服务，GDP 不变但福利上升。生产率改善进 GDP，消费决策改善主要进消费者剩余。这是消费端 AI 被系统性低估的原因。
推论：真正 consumer-aligned 的 AI，成功指标或与电商相反——非成交额最大，而是给定预算下效用最大。
即便如此，这仍是巨大生意。全社会最终消费支出庞大，哪怕小部分从“买错、买贵”转为“更好选择”，新增剩余即可观。商业逻辑非诱导更多消费，而是提高消费质量：创造消费者剩余并分取比例。一旦匹配变好，被选中的生产者也愿付费。关键在于因果方向：是付费决定排序（购买方向），还是排序决定付费（出售匹配技术）。大模型公司应探索如何从创造的新增剩余中获利，而非简单移植传统广告。
重塑生产方向：从营销驱动回归质量驱动
若消费者 AI 提升识别质量能力，生产者面对的相对价格将变：真实质量回报上升，说服性支出回报下降。生产者将重新配置投入，从营销转向质量与匹配。
过去，优质小生产者或因不懂广告而失势，平庸者靠营销占据市场；当需求流向质量与匹配，长期改变的是“什么样的产品值得被生产”。
两条 AI 路径在此汇合：既直接改善生产技术，又通过改变需求质量间接改变生产方向。这正是消费者主权理论的许诺——生产服从消费者选择。不同的是，此次选择背后首次站起了与现代生产体系相匹配的判断能力。
结语：消费者主权的技术基础
消费者主权过去依靠自由选择、竞争、价格三大制度基础。若本文分析成立，未来或将加入第四种：消费者一侧的智能。
谁会投资生产这种智能？答案在于：当消费者长期信任比商家短期付费更值钱时，最大化消费者剩余本身就是商业战略。届时，问题将从"AI 能否帮助消费者”升级为：市场竞争会不会内生地生产出维护消费者主权的技术？
自由市场赋予消费者选择权，却未保证匹配的判断能力。两百年来，强大技术配置给了生产者；大语言模型首次提出另一种可能：同样强大的认知技术配置给消费者。
若 AI 能帮助消费者认识市场、认识自己并约束自己，且竞争促使大模型公司将此能力用于消费者长期福利，那么消费者主权将不再仅是制度原则，而首次获得坚实的技术基础。
工业革命极大提高了人类生产能力，人工智能或许正在提高另一种长期被低估的能力：知道什么值得买，以及应该向谁买。
English Abstract
How Can AI Do Advertising? The Consumer Decision Revolution and the Realization of Consumer Sovereignty
Chen Yuyu, Professor, Guanghua School of Management, Peking University; Director, Institute for Economic Policy Research, Peking University
Discussions of the economic value of artificial intelligence concentrate overwhelmingly on the production side: discovering drugs, writing code, raising productivity. This essay examines the neglected half of the market economy: who ultimately buys what, from whom, and whether those choices genuinely improve buyers' welfare. That half has an old name: consumer sovereignty. Markets grant consumers the final vote over what gets produced, but have never guaranteed the information, judgment, self-knowledge, and self-control needed to vote well. Consumers hold formal sovereignty, the right to choose, without effective sovereignty, the capacity to choose in line with their own welfare. Large language models may be the first technology able to close this gap systematically.
The argument proceeds in four steps. First, choice is itself a costly service to produce: the internet made information cheap; large language models make judgment cheap. Second, the same technology first perfects persuasion, dissolving the old trade-off between scale and personalization; yet for the first time, industrialized persuasion may confront industrialized consumer judgment, as AI helps consumers know the market, know themselves, and act on their long-run interests. Third, capability is technological, but direction is institutional. Drawing on a preregistered randomized trial with roughly ten thousand hospital patients showing that AI advice carries measurable direction, the essay asks whose objective function the AI carries, and argues that consumer alignment can emerge as an equilibrium outcome, in which consumer surplus generates trust, delegation, and future rents, under conditions of broad relationships, dispersed sellers, and competition among AIs. Fourth, better consumer screening raises the return to genuine quality relative to persuasion, redirecting producer investment. Consumer-side intelligence may thus become a fourth institutional foundation of consumer sovereignty, alongside free choice, competition, and prices.