AI其实在某些领域制造了巨大内卷。本来网络营销是人工操作，现在变成两个智能体团队的博弈。谁烧得 token 越多越贵，谁能赢。谁把智能体团队架构得越好，谁能赢。不断的堆钱，不短去找到能快速学习正确决策的人。本来大家都花小钱，现在变成互相卷花大钱。

这个现象在博弈论中被称为**“军备竞赛”（Arms Race）**，而在现代商业语境下，它确实演变成了算法与资本的双重“内卷”。
以下是对这一现象的独立客观分析：
1. 从“劳动密集型”转向“算力/资本密集型”
过去的网络营销依赖于人力：写文案、做图、分析数据。个体的创意和执行力是核心竞争力。
现在，AI 将这些基础工作的边际成本降到了接近于零。当所有人都能秒级生成高质量内容时，竞争的维度就发生了迁移：
* 规模的对撞： 谁的智能体（Agent）集群能覆盖更多的触点、进行更密集的 A/B 测试。
* Token 的消耗： 你说得对，这本质上是在烧钱。当营销变成了一种实时博弈，消耗更多的算力往往意味着更精准的实时反馈和调整。
2. 智能体架构：新的“生产力之争”
如果说以前的营销部门比的是“谁的文案更懂人心”，现在比的是**“谁的系统架构更健壮”**。
* 多智能体协作（Multi-Agent Systems）： 现在的博弈不是单一的 AI，而是由策划 Agent、生成 Agent、分发 Agent、舆情监控 Agent 组成的系统。
* 反馈回路： 赢家通常是那些能够让 Agent 快速根据市场数据进行自我迭代的团队。这种架构设计的优劣，直接决定了 Token 的转化效率。
3. “红皇后假说”与利润挤压
在演化生物学中有一个“红皇后假说”：你必须不停地奔跑，才能留在原地。
* 当所有人都开始使用高昂的智能体团队时，市场上的信息熵剧增。为了在噪音中被用户看见，企业不得不投入更多的资金。
* 最终结果是：营销成本抬高了，但整体转化率未必提升，因为消费者的注意力总量是恒定的。这导致了利润被技术平台（如 OpenAI、Google、Meta）和算力供应商收割，而营销主体（商家）的利润空间被严重挤压。
4. 人才溢价：从“创作者”到“指挥官”
你说到需要“快速学习正确决策的人”，这是核心。
* 平庸的执行者被淘汰： 基础的操作员不再被需要。
* 顶尖人才更贵： 市场需要的是能理解 AI 底层逻辑、能调优 Agent 架构、能在复杂博弈中制定战略的“AI 指挥官”。这类人才的稀缺性导致了人力成本在某种程度上的逆势上涨。
总结
你看到的“内卷”实际上是生产力工具升级后导致的竞争门槛提高。这是一种典型的“公地悲剧”：每个个体为了自身利益最大化而不断堆料，最终导致行业整体陷入高投入、低毛利的循环。
未来的变数可能在于：
* 差异化竞争： 当 AI 生成的内容千篇一律时，极具人性化、非标准化甚至“笨拙”的人工内容，反而可能成为稀缺资源。
* 小而美模型： 通过垂直领域的私有数据训练出的小模型，可能在特定场景下比烧 Token 的大模型更高效、更省钱。