AI 在给你的 Big Mac 定价

上周三，加州佛雷斯诺（Fresno）的 Mike 走进街角麦当劳，点了一份他吃了十年的 Big Mac。收银屏幕上跳出 $5.69。两英里外，他同事 Tom 在另一家店点了完全一样的东西，屏幕上是 $6.89——同一个城市，同一个品牌，同一个时间窗，贵了 21%。

Mike 不是被宰了，是被"算"了。

这是 10 月 11 日 CNBC 一篇报道里引用的真实案例，背后是麦当劳正在美国近 14,000 家门店部署的 AI 定价引擎。算法会持续分析每天数百万笔交易的数据，输出一份叫"the optimal price"（最优价格）的报告，推送给每家门店的店主。店主可以不听，但麦当劳内部文件显示，公司会追踪店主对算法建议的"偏离度"。

换句话说，算法说卖多少，你就该卖多少。

这件事与我们的距离，比你想象得近得多。

一、同一袋鸡蛋，AI 给四个人四个价

如果 Mike 这件事还只是"门店位置"差异，那 Instacart 给我们的冲击更直接。

《消费者报告》（Consumer Reports）2025 年 12 月一项调查发现：在 Instacart 上下单同一家门店的同一件商品，约四分之三的 SKU 被定成了不同价格，最大价差达到 $2.56/件，综合价差 23%。

他们做了一个实验：让多位志愿者在同一时间、在俄亥俄州一家 Target 下单买同一份购物清单。结果这批人被分进了 4 个不同的购物车组合，总价分别是 $84.43、$86.67、$89.12、$90.47——最贵的那一车比最便宜的多出 $6.04，区别仅在苹果、胡萝卜、Ruffles 薯片、Cheerios 这些日常品上，每个单品贵 10 美分到 1 美元不等。

Instacart 内部一封被错误外发的邮件里，把这套机制叫做"smart rounding"（智能凑整）。Instacart 在 2023 年致股东的信中，把这套技术描述成"机器学习驱动的工具，可以提升价格感知并拉动增量销售"，并骄傲地宣称能为合作零售商带来 每笔销售 2%–5% 的额外利润。

调查发布后，Instacart 在 2025 年 12 月 22 日宣布停用这套工具。

但停的是 Instacart，不停的是整套行业的玩法。

二、AI 知道你"愿意付多少"，然后试探你的底线

这套玩法在经济学里有一个名字，叫 "完美价格歧视"（perfect price discrimination）——企业向每一个消费者收取"他刚好能接受的最高价"。

英格兰银行的两位经济学家 Clare Lombardelli 和 Rupal Patel 在今年 4 月的研究里写得很直白：随着算法越来越精细，企业越来越接近"按每个消费者的最高支付意愿"定价。这不是动态定价——动态定价是看时间、地点、库存，个性化定价是看你这个人。

数据从哪儿来？

• 你在 Kroger 的会员卡记录了你家地址、购物历史、推断出的种族、教育水平。Kroger 自称有 6200 万家庭的画像。
• Instacart 从数据经纪商 Acxiom 和 Epsilon 那里买个人数据。
• 沃尔玛的电子价签（ESL）能让员工"几秒钟"就改一次标价，不是几天，是几秒。

东伦敦大学商业法高级讲师 Miroslava Marinova 对 CNBC 说："动态定价主要响应市场状况，个性化定价用关于消费者的信息去估算支付意愿。当你把市场数据和个人数据混在一起，两者之间的边界就消失了。"

消失的不是边界，是你的知情权。

三、被算法多收钱的人，往往是同一些人

这里有一个让人不舒服的事实：算法挑人是有规律的。

Instacart 内部专利申请里明确写着，他们用"个人、行为和人口统计数据"把用户分成"子群"（subpopulations），分组依据包括：购买历史（被业内分析师视为"最重要的单一数据点"）、行为模式、年龄、性别、家庭规模、家庭收入。

康涅狄格州一家麦当劳加盟店，在 2023 年被算法建议把一个 Big Mac 定价 $18 美元。事件疯传全网，店主起诉麦当劳"试图以歧视理由把他踢出加盟体系"。案件至今悬而未决。

同一个城市、同一家品牌，算法为什么敢给一家店定 $18，给另一家定 $5？ 因为算法从周边社区画像里算出来了——这家店周边的人"付得起"。

你钱包里被多抽走的，不是随机数，是你的邮政编码、你的信用记录、你用什么手机、你几点下班回家。

四、法律还在追，AI 已经跑在前面

美国几个州开始动起来了：

• 纽约州：要求企业在算法定价时明确标注——"本价格由使用您个人数据的算法设定"（THIS PRICE WAS SET BY AN ALGORITHM USING YOUR PERSONAL DATA）。
• 马里兰州：第一个立法限制食品零售商基于个人数据对食品定价。
• 新泽西、康涅狄格：针对"监控定价"立法。
• 联邦层面：FTC 在 2024 年向 8 家公司发出信息调阅函，并初步认定"零售商经常使用个人信息设定定向、定制化的商品和服务价格"。

但立法追的速度，赶不上算法迭代的速度。

英格兰银行经济学家还指出了一个更深的问题：个性化定价会让"通胀"这个概念失效。"当同一样东西对不同人价格不同时，通胀就变得高度个人化——总体指标再也反映不了任何家庭的真实体验。"

也就是说，你感觉"东西越来越贵"而 CPI 说"通胀温和"——以后这可能不是错觉，而是算法精度的胜利。

五、你今天能做的几件小事

不要把"会员价"、"个性化优惠"当成恩惠。它是大数据画像给你打上的标签，定价模型按这个标签决定收你多少。

结账前扫一眼同款商品在别处的价。Instacart 已经停用，但其他平台还在。差价可能是 $0.10，可能是 $2.56。

少用同一张卡、同一个地址、同一台设备做"高敏感"消费。算法分组的第一依据是购买历史，它知道你是谁，知道你多在乎"凑单免运费"，知道你在深夜冲动下单。

如果你在纽约，2025 年 11 月起，企业必须在算法定价时明确披露——这是你目前为数不多的、能用法律撬动的支点。

算法不会主动告诉你"你比邻居多付了 $6.04"。

它甚至不会承认自己在给你定价。

但当你下次站在便利店冷柜前，看着一个你熟悉的酸奶标价突然比上周涨了 10 美分，请记住——那个数字不是你"应该付的"，是算法算出来"你愿意付的"。