AI 經營販賣機一年只賺 8000 美元？Vending-Bench 2 揭示人工智慧的商業極限
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AI 經營販賣機一年只賺 8000 美元？Vending-Bench 2 揭示人工智慧的商業極限

2025年7月11日
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Andon Labs 的 Vending-Bench 2 讓 AI 經營販賣機一年，測試人工智慧在供應鏈、定價與營運管理上的能力。結果顯示 AI 雖具潛力，但距離真正的商業經營仍有巨大差距。

AI 經營販賣機一年只賺 8000 美元？Vending-Bench 2 揭示人工智慧的商業極限

文 / 黃彧旋

當 AI 成為販賣機老闆：一場關於「自主經營能力」的真實測試

在人工智慧快速進化的當下，人們經常用各種測試來衡量 AI 的能力——例如寫程式、回答問題、解數學題。然而，這些測試往往停留在「單次任務」的層次。真正的問題其實是：AI 是否能長時間自主經營一個真實的商業系統？

最近，Andon Labs 發布了一項相當耐人尋味的實驗——Vending-Bench 2。這不是一個普通的 AI 測試，而是一個模擬現實世界的商業環境：研究團隊讓多個 AI 模型扮演販賣機經營者，並在模擬的一年時間內，嘗試透過採購、定價、庫存管理與顧客服務來賺取最大利潤。換句話說，這是一場**「AI 經營能力」的壓力測試**。

這個實驗的結果，不僅讓人重新思考 AI 的商業潛力，也揭示了目前人工智慧仍然存在的限制。

圖 / Andon Labs

一場 AI 經營能力的長期測試

在這項實驗中，每個 AI 代理人都被設定為一位名叫 Charles Paxton 的販賣機經營者。AI 擁有一台販賣機與 500 美元的起始資金，並需要在一年時間內努力盈利。同時，它還必須承擔現實商業環境中的壓力，例如每天 2 美元的機台租金，如果連續 10 天無法支付租金，就會宣告破產。

AI 必須自行完成整個營運流程，包括：

  • 尋找商品供應商

  • 與供應商談判價格

  • 管理庫存與補貨

  • 設定商品售價

  • 處理顧客退款與投訴

  • 應對供應鏈風險

這意味著 AI 不只是做一次決策，而是要在長達數千個步驟的過程中持續調整策略。這種測試方式更接近真實世界，也更能反映 AI 在商業場景中的能力。

圖 / Andon Labs

AI 的表現：還不如一位普通經營者

實驗結果顯示，目前最強的 AI 模型在一年後的資產大約落在 3000 到 8000 美元之間。表面上看起來似乎還不錯，但研究團隊指出，若策略優化得當，理論上這個系統可以在一年內創造 超過 6 萬美元的收益。

換句話說，AI 的表現距離最佳策略仍有 十倍以上的差距。

在排行榜上，表現最好的模型是 Google 的 Gemini 系列，其次是 Anthropic 的 Claude 模型，而 GPT 系列則落在中段位置。這些模型的差異主要體現在兩個能力上：

  1. 供應商選擇與議價能力

  2. 長期決策的穩定性

表現較好的 AI 往往會持續尋找更便宜的供應來源，而不是停留在最初找到的供應商。

AI 的致命弱點：過度信任與商業判斷不足

然而，最有趣的並不是排行榜，而是 AI 在經營過程中的錯誤。

在實驗中，一些 AI 代理人曾出現令人啼笑皆非的商業決策。例如，有的 AI 在確認訂單之前就先付款，結果供應商突然消失，導致資金損失。也有 AI 以接近零利潤的價格進貨，甚至在某些情況下以幾乎沒有利潤的方式銷售商品。

這些問題反映出一個關鍵事實：AI 在邏輯推理上很強，但在商業直覺與風險判斷上仍然相當薄弱。

人類經營者通常會對供應商的可靠度保持警惕，也會快速察覺不合理的交易條件。但 AI 往往過於依賴表面資訊，缺乏對潛在風險的警覺。

圖 / Andon Labs

為什麼是販賣機？

值得注意的是，研究團隊選擇「販賣機」作為測試場景並非偶然。販賣機是一個非常理想的微型商業系統：它包含供應鏈、定價策略、庫存管理與顧客服務，但整體規模仍然足夠小，能在模擬環境中完整運行。

換句話說，販賣機就像是一個縮小版的零售公司。

如果 AI 能成功經營一台販賣機，那麼未來理論上也能經營更大的系統，例如電商平台、線上服務甚至自動化企業。

未來：AI 可能成為零售系統的「營運中樞」

雖然目前 AI 的表現仍然不夠理想，但這項研究已經透露出一個重要方向——未來 AI 很可能會成為零售系統的核心營運工具。

想像一個不遠的未來：

AI 自動分析銷售數據
AI 動態調整商品價格
AI 自動向最便宜的供應商訂貨
AI 預測庫存需求並安排補貨

在這樣的系統中，人類不再需要逐一管理每一台設備，而是讓 AI 負責營運策略與日常決策。

這種模式將大幅降低營運成本，同時提高零售效率。

AI 仍然無法取代人類的部分

然而，從這次實驗來看，人類仍然擁有幾項 AI 難以取代的能力。

首先是商業模式設計。AI 可以優化現有策略，但很難創造全新的商業概念。

其次是品牌與文化價值。消費者購買商品不只是因為價格，也因為品牌故事與情感連結。

最後是場景與市場判斷。選擇一個好的販賣機地點、理解消費者需求、設計產品組合，這些仍然需要人類的經驗與洞察。

一個更大的問題：AI 會不會成為企業？

Vending-Bench 2 的真正意義，其實不在販賣機本身，而在於它提出了一個更大的問題：

如果 AI 能夠持續經營一個商業系統，那麼未來會不會出現由 AI 主導的企業？

今天，AI 已經能寫程式、設計產品、分析市場。如果再加上自動化營運能力，AI 甚至可能在未來成為某些公司運作的核心。

從這個角度來看，一台小小的販賣機，其實是一個通往未來商業模式的實驗場。

而這場實驗，或許只是 AI 自主經濟體系的起點。

原文章 ： https://andonlabs.com/evals/vending-bench-2