全球AI代理崛起。62%开发者用AI。旧指标失效！

AI代理的崛起正在深刻重塑全球商业格局，尤其对企业衡量价值的方式带来了颠覆性影响。传统上以人类客户为中心的商业度量体系，如客户获取成本（CAC）、客户生命周期价值（LTV）和留存率，在面对这些“非人”的智能实体时，正遭遇前所未有的挑战。新媒网跨境了解到，当前业界正面临一个核心挑战：如何精准评估AI代理带来的商业价值，并据此调整战略。

AI代理：颠覆传统客户认知的“非人”实体

AI代理本质上是为执行特定任务而设计的自动化软件实体。它们不像人类客户那样拥有固定的购买习惯、消费摩擦体验或品牌忠诚度。它们的行为模式是根据预设目标和算法逻辑进行选择和交易，并在任务完成后即告“消失”。这种“非持久性”是理解AI代理对商业影响的关键。

美国对冲基金Citadel的一位前量化分析师指出，我们将AI代理视为客户，但却依然沿用评估人类客户的指标。这种错位导致了度量体系的崩溃。例如：

• 客户获取成本（CAC）：对于AI代理而言，每次任务的完成都可能是一次独立的“获取”。它们不会因为一次成功的体验而对特定产品或服务产生“忠诚度”，下次任务的选择依然是基于当时的效率和算法偏好。这意味着企业为吸引AI代理而进行的投入，其效益往往是一次性的，无法像人类客户那样通过复购和口碑传播实现长期价值。每一次交易都可能需要重新“获取”，这使得单位交易成本远高于传统模式。
• 客户生命周期价值（LTV）：由于AI代理不具备“生命周期”的概念，它们没有长期持续的互动或订阅行为，因此传统LTV模型难以适用。
• 留存率：AI代理在完成任务后便“消失”，不产生持续的留存数据，这使得衡量产品粘性或用户回访率变得毫无意义。

这种由AI代理特性带来的“非人”客户行为，正在瓦解企业长久以来赖以生存的商业逻辑和竞争壁垒。

传统“护城河”面临挑战：忠诚度逻辑的失效

在过去数十年间，许多风险投资支持的企业通过巨额投入来启动并巩固其网络效应，从而建立起强大的商业“护城河”。例如，共享出行平台在初期通过大量补贴吸引用户，一旦用户形成习惯并对平台产生忠诚度，其他竞争者就很难撼动其市场地位。这种模式的基础在于人类客户的“粘性”和“忠诚度”，它们会在很大程度上决定未来的选择。

然而，AI代理的出现打破了这种持久性假设。它们不积累忠诚度，每次互动都像是一次全新的市场重置。企业即使投入大量资金吸引AI代理使用其产品，也无法形成稳固的“护城河”。这种关系是脆弱的，因为AI代理的选择是动态和瞬时的，它们不具备情感偏好，也不会因为习惯而“被钩住”。这意味着，过去通过前期投入建立的商业壁垒，在AI代理主导的市场中，其有效性正面临严峻考验。

重新定义“获胜”标准：代理渗透率（APR）的兴起

面对AI代理客户的特性，传统的“用户”概念已不再适用。新媒网跨境分析指出，企业需要重新审视其度量标准，将关注点从人类“用户”转移到AI模型的“选择”上。

当下，诸如Cursor和Claude Code等AI工具已能按需生成完整的应用程序。这些工具根据其训练数据中的模式，自动选择需要集成的服务，例如在登录模块中选择谷歌登录而非Facebook，在支付环节选择Stripe，或在客户关系管理（CRM）中选择Salesforce。这意味着，做出“购买”决定的已不再是人类开发者，而是这些大型语言模型（LLMs）本身。

这一转变的影响已广泛显现。据外媒报道的2024年Stack Overflow调查显示，全球62%的专业开发者在开发过程中使用AI工具，其中82%的受访者利用AI工具编写代码。

为了衡量产品在AI代理市场中的竞争力，企业需要引入新的度量标准——代理渗透率（Agent Penetration Rate, APR）。

• 代理渗透率的定义：在一个特定的决策场景下，AI代理做出选择时，某款产品或服务被选中的百分比。
• 衡量方式示例：
  • 对于身份验证服务提供商，可以评估所有需要身份验证的代码库中，有多少比例采用了其登录解决方案。
  • 对于支付网关，可以衡量所有需要支付功能的应用程序中，其API被AI代理选用的频率。
• 工作原理：APR的逻辑类似于电视行业的尼尔森收视率，通过抽样和监测，评估在特定时间段内AI代理对特定产品或服务的选择倾向。
• 核心价值：通过APR，企业可以客观比较其产品在AI代理决策中的受欢迎程度，并将其与人类客户的选择行为进行对比。

如果企业停止在传统用户获取方面的投入，观察AI代理驱动的增长是否会立即停止，这也能直接反映AI代理市场的特点：与人类客户仍可能因惯性而留存不同，AI代理的增长会瞬时停止，这充分说明了其每次交易独立且无忠诚度的特性。

战略与投资：适应AI代理驱动的市场新常态

AI代理市场的兴起不仅是一个市场效率问题，更是一个产品和投资策略问题。企业将资金投入到不再具备传统客户行为模式的“客户”身上，其资本配置效率可能面临挑战。

• 对初创企业和风险投资的影响：初创企业应更加审慎地评估其用户获取策略。在AI代理为主导的市场中，预付式的用户获取成本可能难以带来持久的回报。投资方在评估早期项目时，需要识别项目的核心价值是否真正能够吸引AI代理的选择，而非仅停留在传统的用户增长数据上。

• 垂直整合软件的价值凸显：在AI代理时代，那些客户关系相对稳固的垂直整合软件，其价值反而可能上升。例如，面向大型官僚机构的软件解决方案，由于客户更换成本高、决策流程复杂，其客户流失率较低，关系更为持久。对于寻求收购目标的私募股权公司而言，应优先考虑这类客户关系坚固的垂直整合软件公司。

• 人类消费者仍在主导的领域：娱乐业和服务业是两个显而易见的例外。在这些领域，核心消费者依然是人类，因此传统基于人类客户行为的商业逻辑和度量体系仍然有效。

• 网络效应的重新审视：一些观点认为，即使在AI代理主导的市场中，网络效应依然存在。例如，如果一款代码库被AI生成工具长期主导并广泛使用，它会在GitHub等代码托管平台中积累更高的可见性，未来的LLMs在训练时更有可能收录这些数据，从而再次倾向于选择该框架。然而，这种网络效应的建立成本远高于传统模式，且其效果可能呈现出更低的成本效率。

新媒网跨境分析指出，投资者在评估交易时，明确“谁是真正的最终客户”已成为关键考量因素。如果最终决策者是瞬息即逝的AI代理，那么传统的投资假设便不再成立。如果最终客户是人类或具有持久性的机构关系，那么传统的评估框架仍然具有参考价值。

“用户”概念的黄昏与未来商业展望

在过去的几十年里，商业世界围绕“用户”这一概念构建了其核心逻辑：一个可识别、可追踪、可保留的独立实体，拥有其独特的生命周期价值、获取成本和留存概率。

然而，AI代理的出现预示着这一“用户”概念的黄昏，甚至可能是终结。这种转变的影响远不止于修正几个商业指标。当客户随时出现、随时消失，传统的业务逻辑——即我们用来组织业务的核心范畴——也随之失效。对于一个没有生命周期的实体，企业无法计算其生命周期价值；对于一个没有记忆的实体，企业也无法衡量其留存率。

当下，在代码生成领域做出购买决策的AI代理已经存在。许多企业可能尚未察觉这一变化，因为旧有的度量指标仍然会产生数字。然而，如果不能及时识别这一根本性转变，企业在未来的融资过程中，其所声称的“客户”可能已经不再以传统方式存在，这将对其发展构成实质性阻碍。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/ai-agents-disrupt-metrics-for-62-devs.html