2026年10月1日。 国庆长假第一天，当数亿人涌向各大消费平台预订酒店、机票和景区门票时，一个令人不安的事实正在发生：你看到的那个价格，可能和你旁边那个人看到的，完全不一样。

这不是系统bug，也不是优惠券差异。这是一套在毫秒级内完成“看人下菜碟”的AI定价系统，正在悄无声息地重新定义“价格”这两个字。

“某公司资深工程师于振向记者揭秘，算法杀熟是一套全自动的‘看人下菜碟’系统，在毫秒内识别身份、评估价格承受力、定制价格并信息隔离。”这套系统基于消费记录、浏览行为、设备信息等六大维度数据为每个用户贴上“价格标签”，老用户、苹果用户尤其容易被标记为“价格不敏感”，从而享受到更少的优惠、更高的价格。

简单来说：AI判定你买得起，就多收你的钱。

一、从“看人下菜碟”到“影子定价”：杀熟完成了怎样的进化？

要理解AI杀熟为什么比传统的大数据杀熟更难对付，需要先看清楚它进化到了什么阶段。

早期的大数据杀熟是“粗放式”的：新用户首单立减，老用户原价续费；或者同一家酒店，会员价比非会员价还贵。这类操作虽然让人恼火，但至少是可识别的——你换个账号一对比，差价就暴露了。

但2026年的AI杀熟，已经进化到了完全不同的形态。

上证观察家的一篇深度分析文章揭示了这种进化的核心路径：“在监管趋严的背景下，平台实施差别定价的策略已从‘前台直接调价’演变为更为隐蔽的‘后台综合调节’，即 ‘影子定价’ 。”

什么是“影子定价”？简单来说，你看到的标价可能是一样的，但后台的策略截然不同。平台利用算法优势，将差异化操作嵌入优惠券发放、红包激励、搜索结果排序、服务权益分配等非价格维度。向价格敏感型用户推送高额优惠，而对支付意愿强的用户减少激励，或在搜索结果中优先展示利润率更高的选项。

消费者看到的是同样的标价，但实际支付的金额、获得的优惠、甚至被推荐的商品，都已经被算法“定制”过了。

这种“算法掩体”使歧视从显性的价格差异，转化为隐性的 “交易机会差异”与“信息权差异” 。消费者在不知情的情况下被导入不同交易路径，其比价能力与市场认知被悄然削弱。

标价一样，到手价不一样。你甚至不知道自己被“收割”了。

更深层的问题在于，这种定价模式正在无限逼近经济学教科书中的“完全价格歧视”理论。“平台试图通过算法无限逼近每个消费者的具体需求曲线，旨在将原本属于消费者的全部消费者剩余转化为平台超额利润。”

翻译成大白话就是：平台想要的，是你心甘情愿掏出的每一分钱——不多不少，恰好是你愿意支付的最高价。 传统市场中，消费者支付的价格通常低于其心理最高价位，这个差额就是“消费者剩余”。而AI正在系统性地消灭这个剩余，让每一笔交易都逼近你的心理天花板。

二、麦当劳的“最优价格”实验：同款汉堡隔两英里贵了21%

如果觉得“影子定价”太抽象，麦当劳的案例提供了最直观的注解。

2026年9月30日，路透社曝光了麦当劳正在大规模部署的AI定价系统。这套系统“依托机器学习算法，持续分析旗下近14000家门店每日数百万笔交易的数据，针对每家门店的每一款餐品——从巨无霸汉堡到面向老年人的优惠咖啡——生成一套企业所称的 ‘最优价格’ ”。

效果如何？路透社记者通过麦当劳手机应用核实各地售价后发现：加州弗雷斯诺一家门店的巨无霸售价为5.69美元，而仅仅两英里之外的另一家门店，同款汉堡售价达到6.89美元，高出21% 。

AI重点测算的定价参考因素之一，就是“预估每家门店顾客的支付意愿”。后台截图上的提示语直白得近乎赤裸：“基于本区域顾客的支付意愿数据，你的门店对价格的敏感度为中等。”

这套系统的扩张速度同样惊人。麦当劳在2026年1月的新版经营规范中提出硬性要求，加盟商必须“积极配合麦当劳官方认可的定价顾问以及定价工具开展工作”。

麦当劳方面坚称这套后台“只是工具，并非强制命令”，加盟商可以自主定价。但多名门店经营者表示，总部向他们施压，要求使用这套AI定价工具。

“推荐”和“强制”之间的界限，在算法的黑箱里变得模糊不清。

麦当劳的案例揭示了一个关键趋势：AI定价正在从线上走向线下，从电商平台走向实体门店，从“千人千价”走向“千人千店千价”。当算法能够根据你所在的门店位置、你的消费历史、甚至你此刻的支付意愿实时调整价格时，“明码标价”这个概念本身就变得岌岌可危。

三、“苹果税”的真相：为什么iPhone用户总是被多收钱？

在所有关于AI杀熟的讨论中，“苹果用户被多收钱”是一个被反复验证的现象。

2026年1月，“买票贵、打车贵”的话题冲上热搜，有网友通过对比发现，在部分App上购买机票或打车时，iPhone显示的价格要高于安卓手机。

这不是孤例。2026年8月，有记者进行了实测：在同一家汉堡店选择套餐，原价均为62.9元，安卓手机享受多重优惠后实际支付26.22元，苹果手机优惠较少，最终支付35.8元，比安卓多花了将近10元。

更耐人寻味的是某个电商平台的推荐算法差异：苹果手机的推荐列表优先展示高客单价商品（如5099元的手表），而安卓端同等位置则出现149元的充电头等低价配件。

这背后的逻辑并不复杂。那位资深工程师于振的揭秘给出了答案：算法基于设备信息等维度数据贴“价格标签”，苹果用户容易被标记为“价格不敏感”，从而获得更少的优惠和更高的价格。

换句话说，你用什么手机，算法就认为你是什么消费水平的人。 这不是对苹果用户的“惩罚”，而是对“高消费能力群体”的精准收割。只是恰好，苹果用户在这个算法里被归入了“高消费能力”那一类。

浙江网经社分析师吴夏雪给出了一个简单有效的辨别方法：“针对同款商品，切换亲友账号、不同设备查询价格，若出现明显价差，大概率遭遇了AI算法差异化定价的杀熟行为。”

四、新规落地：首次以立法形式叫停“大数据杀熟”

面对AI杀熟的泛滥，监管层面的反应在2026年达到了一个转折点。

2026年4月10日，由国家发展改革委、市场监管总局、国家网信办联合制定的《互联网平台价格行为规则》正式施行。这是我国首次以部门规章形式明确禁止“大数据杀熟”等价格歧视行为。

《规则》划定了三条核心红线。

第一条：严禁价格歧视。 “平台不得基于用户画像、消费习惯、支付能力、位置信息等对不同消费者实行不公平定价，禁止利用算法对老用户或高消费意愿用户进行‘精准收割’。”

第二条：动态定价须公开透明。 “若平台采用动态定价机制，必须提前公示影响价格的主要因素（如供需关系、时段等），不得以算法为名掩盖差异化定价逻辑。”

第三条：价格变更须提前告知。 “平台调整收费项目或价格标准，须至少提前7日向社会公示，并保障商家的自主定价权。”

处罚力度同样值得注意：违规平台最高可被处以违法所得5倍罚款，情节严重者将被责令停业整顿，甚至吊销相关经营许可。

目前，头部电商平台和网约车平台已启动合规整改，“取消个性化定价策略，优化价格展示系统，确保同一时间、同一条件下向不同用户展示的价格一致”。

2026年9月7日，最高人民法院进一步加码。《最高人民法院关于依法审理涉人工智能纠纷案件的意见》明确，“针对同一商品或者服务，经营者利用算法在交易价格等交易条件上实行不合理的差别待遇，侵害他人合法权益造成损害的，人民法院应当依法认定其承担相应的侵权责任”。

五、从携程被查到底层逻辑的转变：为什么平台“不得不”杀熟？

新规的落地，让AI杀熟从“灰色地带”进入了“违法地带”。但要真正理解为什么平台会冒着风险去做这件事，需要看清楚一个更深层的商业逻辑。

2026年1月，国家市场监督管理总局依据《反垄断法》对携程涉嫌滥用市场支配地位的行为立案调查，其中也涉及“大数据杀熟”。

携程的案例暴露了平台经济的结构性困境。2025年携程净营收624亿元，同比增长17%；归母净利润约332.94亿元，同比增长94.73%。但剔除出售MakeMyTrip股权的199亿元一次性收益后，实际净利润约为134亿元。按电商交易额口径计算，净利润率低至1.2%，同比大幅下降。

与此同时，酒店方同样苦不堪言。“为了维持在平台上的曝光率，商家被迫卷入比价竞争。原本能保本的80元被算法压到70元，只能从其他成本或服务上抠回来。”

平台微利，商家比价竞争，消费者被价格迷惑——算法让三方都没有成为真正的赢家。

上证观察家的分析指出了问题的根源：“在流量红利期，平台通过补贴扩张规模，算法核心是提升匹配效率，以做大市场蛋糕。然而，进入存量竞争阶段后，用户规模增速放缓，平台商业逻辑从‘向外扩张’转向 ‘向内挖掘’ ，算法任务也从创造价值异化为榨取现有用户最大价值。”

“存量收割”模式存在一个内在悖论：平台本应通过降低信息成本创造价值，但算法杀熟反而通过构建个性化信息壁垒增加交易摩擦，使平台从市场效率的赋能者蜕变为凭借数据垄断地位获取超额收益的租金收取者。

六、消费者的“防御性消费”：多账号比价、换设备下单、虚构搜索行为

在新规落地之前，消费者已经用自己的方式“反抗”了很长时间。

“为应对‘杀熟’，消费者被迫采取多账号比价、虚构搜索行为等 ‘防御性消费策略’ ，造成社会资源浪费与整体福利净损失。”

这些“防御性策略”包括但不限于：购买前清理App缓存或开启“无痕模式”后再查看价格；在App设置中关闭“个性化推荐”和“个性化广告”权限；用新老账号、不同设备交叉比价。

有消费者总结经验说：“同一个酒店，我的账号显示569元，我朋友的账号显示408元。后来我发现，只要我在搜索时反复输入‘太贵了’‘有没有便宜的’这类关键词，算法就会给我推送更低的报价。”

当消费者不得不通过“表演贫穷”来获得公平价格时，“明码标价”这四个字就已经名存实亡了。

北京大成律师事务所的律师指出，消费者维权面临的核心困难在于举证。平台通常会以“动态定价”“供需调整”“优惠券差异”等技术话术进行解释，实质上垄断了定价合理性的最终解释权。

“大数据杀熟因涉及算法推荐与个人信息使用的技术，且缺乏明确且可操作的规范，加之举证、价格对比及损失认定困难，维权难度较大，需由平台承担算法合理性与定价依据的举证和说明义务。”

七、全球图景：这不仅是中国的难题

AI杀熟不是中国独有的问题。在大洋彼岸，同样的焦虑正在蔓延。

沃尔玛正在全美4600家门店部署电子价签，计划在2026年底前完成。这些电子价签可以每分钟变更价格多达6次，基于天气、时段、甚至“谁站在货架前面”来调整。

沃尔玛CEO约翰·弗纳在2026年9月25日发表了公开信，试图平息消费者的担忧。“我们不会使用动态定价，”弗纳在信中承诺，电子价签不会被用于“基于个人数据的动态定价”，包括收入和购买历史。

但消费者的疑虑并没有因此消除。Groundwork Collaborative的调查显示，68%的美国人担心“监控定价”会推高日常商品价格。

沃尔玛在2023年获得的一项专利更是加剧了这种担忧。该专利描述了“以动态方式更改电子价签和价格”的能力，“例如根据顾客购物车中已有的商品来调整商品价格”。

在欧洲，算法价格歧视同样引发了法律层面的激烈讨论。学术研究已经开始探讨“AI-enabled price discrimination”是否构成欧盟竞争法下的“剥削性滥用市场支配地位”。

写在最后

回到那个最简单的命题：AI判定你买得起，就多收你的钱。

这件事的本质，不是“平台多赚了几块钱”的问题。它动摇的是市场经济最基础的假设：价格是公开的、可比较的、基于供需的。

当价格变成因人而异的“私人定制”，消费者就失去了比价的能力。当算法在毫秒内完成身份识别、支付能力评估和价格定制，市场的透明性就被系统性地摧毁了。

《互联网平台价格行为规则》的落地，是重建透明性的第一步。算法备案、价格公示、禁止基于用户画像的差异化定价——这些规则的核心逻辑是一致的：把定价的权力，从算法的黑箱里拉回到阳光下。

但规则能否被执行到位，取决于两个关键变量。第一，平台是否愿意真正放弃“存量收割”的短期利益，转向“增量创造”的长期逻辑。 第二，监管是否具备穿透算法黑箱的技术能力——毕竟，当平台以“动态定价”“供需调整”作为解释时，要证明其“不合理差别待遇”并非易事。

对于消费者来说，有一个建议值得记住：如果你发现同一个商品，你的账号和别人的账号显示的价格不一样，截图保存。 然后打开12315，或者“智慧315”平台，提交举报。新规已经给了你足够的法律依据，剩下的，是你愿不愿意用。

价格不应该是一个秘密。 当算法把“明码标价”变成了“暗码标价”，每一个消费者都有权利说：我不接受。