指令經濟正夯：AI 正在改寫未來十年的商業遊戲規則｜專家論點【鄭緯筌Vista】

作者：鄭緯筌（專欄作家，「臺灣電子商務暨創業聯誼會」共同創辦人，前「APP01」網站總監、《風傳媒》產品總監和《數位時代》雜誌主編）

過去二十年，數位經濟的劇本早就寫好了：品牌負責生產與上架，消費者負責瀏覽、比較，然後把喜歡的商品放到購物車。從百貨公司到電商平臺，我們早已習慣一種滑啊滑、點啊點的模式——也就是用眼睛逛，用手指選。

但生成式 AI 出現之後，這個劇本正在被重寫。我們正從「瀏覽經濟」（Browsing Economy），走向一個全新的世界──「指令經濟」（Prompt Economy）。

 

在指令經濟的世界裡，消費者不再只是被動的選擇者，而是透過一句指令，把腦中的想像變成商品、內容或服務。這不是在現有選單裡微調而已，而是用一句話開啟一個全新的生產流程。

最近，Swatch 推出一個有趣的 AI 專案：消費者只要在網站上輸入一句話，可能是一段心情、一句詩，或一個抽象意象，系統就會用生成式 AI 幫忙生成專屬的錶面圖案，接著品牌再把這個設計實際製作成手錶寄到消費者手上。表面上看，這像是一個很有話題性的行銷活動；但如果往後退一步，我們會赫然發現，這其實是未來商業的一種預演。

因為在這個流程裡，角色悄悄對調了。不是品牌先設計好一整季的錶，再讓消費者上網慢慢挑，而是我們先說一句話，機器跟工廠反過來為我們的那句話服務。這種以指令為起點的模式，就是我所謂的「指令經濟」。

這種改變，看似只是一個行銷活動的創意，其實背後牽動的是整個商業邏輯的重組：誰來設計、誰來定義需求、誰掌握生產節奏以及誰擁有數據話語權，都會因此改寫。

設計被民主化：每個人都成為共同設計師

在這個新世界裡，消費者不再只是買單的一方，而是正式被拉進產品開發前端，成為品牌的共同設計師（Co-Designer）。

過去從靈感到成品，要經過層層關卡：專業設計軟體、工程規格、內部評估會議、打樣和修改。多數人的創意卡在腦中，因為他們既不懂設計工具，也無法把心中的畫面準確「翻譯」給設計師。

如今，生成式 AI 接管了這個翻譯工作。你只要會說話、會打字，就可以創造出專業級的設計成果。這就是設計民主化的關鍵──創作的門檻，不再是工具操作能力，而是你能不能清楚描述自己要的是什麼。

 

這樣的變化，帶來至少兩個明顯影響。

第一，過去因為太小眾而不被理會的長尾需求，開始有機會被滿足。舉例來說，有人想要一個看起來像被海水洗過、顏色有點褪卻的藍綠色錶面；有人想要一個把童年巷口雜貨店的記憶藏在畫面裡的設計。傳統市場不會為了這種超個人化的需求開模，但 AI 可以。指令經濟把這些本來被忽略的渺小願望，變成可以被大量承接的新市場。

第二，參與設計本身就會放大產品的心理價值。當你知道這個設計是「我說一句，AI 幫我長出來」的，那種情感連結、擁有感與炫耀感，是量產款很難比擬的。你不只是買了一隻手錶，而是在兌現一個只存在於你腦海裡的畫面。

於是，個性化也從選顏色、選尺寸的定製，往前推進成為真正的超個性化。品牌不再只是提供一條產品線，而是提供一個創作工具、一座設計遊樂場。你不是在挑選，而是在創造。

商業模式重構：從預測需求，到即時回應指令

當消費者的一句指令，就能啟動設計與生產，企業內部原本習以為常的商業邏輯，也就不得不重新來過了。

在過去，企業做的是預測式生產：先研判市場喜好和銷售預測，再投產、囤貨、鋪貨，最後再用行銷把商品推出去。整條鏈的風險，都壓在預測失準這件事上——多生了變成庫存，少生了就缺貨。

指令經濟讓另一種模式變得可行：由需求直接引導生產，也就是 C2M（Consumer-to-Manufacturer）的極致版本。於是，整個流程變成指令先發生，產品才誕生。消費者所下的 Prompt 不只是訂單，更是一份直接可用的設計稿或規格說明。

 

這時候，供應鏈就必須變得更柔性、更敏捷。你不能再只是推出大批量、標準品，而是要能接受每一件都不一樣的小批量、多樣化訂製。這對製造端來說是挑戰，但對掌握 AI 與數位製造能力的企業來說，也剛好是一個往前超車的機會。

同時，庫存風險也被大幅壓低，甚至在部分品類實現近乎零庫存的運作。企業原本壓在倉庫裡的錢，可以移轉到 AI 模型訓練、設計工具優化或生產設備升級上。資本配置的重心悄悄移動，但這個移動將決定誰有能力在指令經濟裡跑得更快。

定價策略，自然也會隨之產生變化。當每個人的設計都不一樣，價值就不再只是材質、品牌溢價，而會加上一層獨特性訂價。愈複雜的指令、愈罕見的元素組合，可能對應到更高的售價。顧客願意為只有我有的這件事多付一點錢，這是一種心理層次的定價，需要品牌重新設計遊戲規則，例如加入稀有度評分、限量生成次數等機制。

行銷戰場轉移：從 SEO 到指令優化

如果我們說，產品是被指令生成的，那行銷重心自然也會跟著移動。過去我們把力氣放在 SEO、關鍵字投放和內容分發；未來，品牌需要學會的，是如何引導消費者發出更好的指令。

這可以理解成一種新的「PO」（Prompt Optimization，指令優化）。

在這個世界裡，最會寫 Prompt 的人，不只會得到更漂亮的圖片、更多樣的文案，更會得到更適合自己的產品。於是，品牌的責任不只是賣東西，而是要教用戶如何說出自己真正要的是什麼。

接下來，你會看到愈來愈多品牌開始做指令教學：教你怎麼描述顏色的感覺、風格的氛圍、細節的層次；告訴你，如果你喜歡某種藝術家、某種城市，該怎麼寫進 Prompt。這看似只是內容行銷，實際上卻是在幫消費者長出新的語彙與想像力。

同時，品牌也可以設計指令建議，就像今天我們在搜尋列看到的關鍵字建議一樣。當你輸入「夢境」，系統可能會推薦你「像清晨海邊薄霧那樣的藍綠色」、「帶一點手繪質感的童年記憶」等等，幫助你繞過不知道怎麼講的卡關點，進一步探索 AI 帶來的創意空間。

從數據角度來看，這些由用戶主動輸入的 Prompt，本身就是一座資料金礦。和傳統的點擊紀錄不同，Prompt 直接揭露的是內心的偏好與未被滿足的需求。當品牌累積了足夠多的指令數據，就能看見某些尚未被商品化的潛在趨勢──也許市場還沒有那款產品，但消費者已經在不斷「說出」他們渴望的樣子。

這讓產品開發不再只是產品經理在會議室裡推敲，而是可以回頭讀取真實用戶的語句，直接把願望語料庫轉換成下一代的產品線。

品牌新功課：護欄、信任與指令素養

當然，指令經濟不只是美好的消費者浪漫故事，它也帶來一堆新的難題，特別在智慧財產權、品牌管理與數位落差上。

首先是智慧財產權。當設計是由 AI 根據用戶指令生成，那麼創作者到底是誰？是輸入指令的那個人？還是訓練模型的公司？抑或是提供平臺與運算資源的服務商？這不只是法律上的技術問題，還直接關係到用戶是否敢放心創作——如果我今天做出一款很棒的設計，品牌能不能拿去做二次利用？我有沒有權利再拿它去別處使用？這些都需要在服務條款與實際操作中給出清楚答案。

其次是品牌護欄。當設計權部分交回給消費者，品牌就不能再完全用全控式的方式管理視覺與風格。這時候，品牌設計師的角色會從親自畫每一款，轉型為策展人與守門人——他們要負責設定 AI 能夠創造的邊界，決定什麼樣的設計可以被視為這個品牌的延伸，什麼又必須被擋下的。

這裡面包含審美的一致性、安全性的考量，以及價值觀的落實。例如，Swatch 再怎麼開放，也不可能讓 AI 生成完全無法製造、或是違背品牌精神的設計。這些都需要透過 AI 護欄事先設定好。

最後，是一種新的數位落差：指令素養（Prompt Literacy）。會寫 Prompt 的人，能創造出更美、更符合自己心意的作品；不那麼熟悉的人，可能就一直停留在好像哪裡怪怪的的結果上。久而久之，連在同一個平臺上，使用體驗也會分成兩個世界。

因此，品牌如果真的想讓指令經濟擴大，而不是只服務少數高階玩家，就必須從設計介面、提供範本、教學內容甚至一鍵微調等方向，降低這種落差。讓不懂專業術語的人，也能透過選擇情境、拖曳元素與語音描述等方式，享受到 AI 賦予的創造力。

收斂與展望：指令，就是新的生產力

指令經濟不是一個漂亮的名詞，而是一整套權力重新洗牌的過程。當一句 Prompt 可以同時是需求描述、設計稿、訂單指示與資料來源時，商業的重心就不再只是誰有工廠、誰有通路，而是誰掌握指令入口以及誰有能力把指令轉成穩定的價值。

對企業來說，這代表至少三件必須開始行動的事：

第一，重新設計你的產品開發與生產流程，把生成式 AI 當成 C2M 的關鍵引擎，而不是只當成做幾張視覺的工具。從使用者下指令的那一刻起，整個系統就應該能帶著這個需求往下流，最後變成真正交到用戶手上的成品。

第二，把 Prompt Engineering 視為團隊需要補強的核心能力。行銷、產品與客服團隊，都將需要學會用指令跟 AI 協作，學會如何引導使用者說出更清楚、更具體以及更有想像力的需求。同時，也要學會如何閱讀這些指令所隱含的趨勢與洞察。

第三，重新定義品牌的角色。品牌不再只是把商品推薦給你的那一方，而要成為讓你可以創造的平臺。你的價值，會愈來愈多地體現在 AI 模型的穩定與創造力、介面是否好用、護欄是否清楚、公不公平，以及你如何處理每一個由用戶創造的設計、故事與數據。

從一隻能用一句話生成的 Swatch 手錶開始，我們其實已經偷看到未來十年的商業雛形：消費者用指令提出願望，AI 把願望變成可以製造的設計，品牌和工廠則負責讓它安全、穩定與漂亮地落地。

在這個全新的世界裡，指令就是新的生產力。誰能理解指令、放大指令和善用指令，誰就更有可能握住了下一個十年的商業主導權。