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本文来自微信公众号:一鸣的AI生意思索,作者:刘宇轩,原文问题:《当ChatGPT陷入“数据杂乱”:硅谷的焦虑与阿里千问的“笨步伐”》,头图来自:视觉中国
涉及公司:$阿里巴巴、$OpenAI、$Google、$Preplexity、$亚马逊、$沃尔玛
2026年头,硅谷的科技圈发明,在ChatGPT里实现“一键购物”的愿景,比预期中来得越发艰难。
据The Information报道,只管OpenAI高调宣布了与Shopify的深度相助,但直到今年1月,像Away行李箱(Shopify曾重点展示的相助品牌)这样的头部商家,依然未能上线谈天内直接购置功效。
另一位年营收约3亿美元的商家CEO,在申请加入测试后,被见告该功效推广缓慢,现在仍处于排队状态。
是什么在阻碍OpenAI做电商?
谜底并非模子能力或算力问题,而是电商数据的“杂乱现实”。在电商后台,一个简朴的“有货”标签,可能意味着现货,也可能意味着“预售”或“调货中”。
AI Agent还难以处置惩罚这种跨系统的模糊界说,导致其在试图毗连开放网络时,不得不面临价钱禁绝、库存状态不明的尴尬。OpenAI不得不投入大宗人力,与商家手动校对数据标准,导致希望缓慢。
已往二十年,互联网的商业模式建设在“点击(Click)”之上。但在AI Agent时代,商业的逻辑正在从“点击”进化为“指令(Command)”。
当OpenAI、Perplexity等硅谷“空军”,正试图在杂乱的开放网络中建设秩序时,旧天下的巨头们也做出了截然差别的反应:亚马逊选择筑起数据高墙以守卫其广告护城河,沃尔玛则激进地向AI开放其线下库存系统以求突围,Google试图通过全栈生态维持霸主职位,阿里也在展现另一种解法:使用既有的重大生态,将AI酿成了物理天下的“操作系统”。
巨头们频仍的行动,批注他们都盯着AI时代最强烈的战场——谁能成为谁人新的“AI Layer”(AI层)?
这是一场从Ad-Tech(广告手艺),向Agent-Tech(智能体手艺)的商业模式跃迁。
摩根士丹利展望:到2030年,全球电商每10块钱里,就有1-2块钱,是由AI Agent“代庖”花出去的。关于电商平台和品牌商来说,若是不结构Agent,可能会失去这未来20%的市场份额。
一、硅谷的“空军”逆境:OpenAI遭遇数据逆境
在硅谷,OpenAI并不掩饰他们的野心——进军电商。
在最新的战略中,它推出了“Operator”智能体,并联合Stripe宣布了ACP(Agentic Commerce Protocol,智能体商业协议),试图让ChatGPT直接切入生意环节。
然而,这个野心正撞上一堵厚重的墙:杂乱的数据现实。
现实天下的电商数据,远比LLM逊用的数据,要“脏”得多。OpenAI发明,若是不举行大宗的手动调解,很难确保ChatGPT中显示的商品信息,与商家网站实时同步。
对某些Shopify商家来说,“库存”界说模糊不清,可能导致AI下错单,或允许无法兑现的发货时间。
AI Agent若是不具备读取这些隐性商业规则的能力,就会导致灾难性的用户体验。这诠释了为什么即便有Shopify和Stripe的加持,OpenAI的购物功效推广依然战战兢兢。
更深层的问题在于MoR(Merchant of Record名义商家)的归属。在生意中,谁是谁人在执法上认真收款、退款、处置惩罚税务和纠纷的主体?
OpenAI明确体现不想做MoR,由于它不想陷入处置惩罚退货、客服纠纷的泥潭,这意味着它必需依赖Stripe和Shopify这样的中心层来协调。Perplexity曾实验通过“Buy with Pro”自己做MoR,但这种模式危害极高,不但要肩负资金危害,还要建设重大的售后团队,这关于一家轻资产的AI模子公司来说,险些是不可遭受之重。
AI Agent正在实现从“信息检索”到“使命执行”的跨越。在一个万圣节购物场景中,古板模式下,用户需要自己搜索“Top Gun夹克”、“墨镜”、“军靴”,可能要在淘宝、京东、亚马逊等差别平台划分下单,自己比价、自己凑单。而Agent模式下,用户的指令是模糊且基于场景的(“我想扮成Maverick”)。Agent具备了推理能力,它知道“Maverick =航行夹克+墨镜+靴子+狗牌”。同时商品可能会来自eBay、DSW、Party City等差别平台,Agent自己将成为一个超等入口,它能跨平台聚合商品,并统一完成支付和物流追踪。用户不再面临一个个自力的App,而是面临Agent。图片泉源:Morgan Stanley
另一方面,面临硅谷AI新贵们的进攻,旧天下的霸主亚马逊,则陷入了典范的“立异者逆境”。
亚马逊并非没有手艺能力,其拥有重大的云效劳AWS和自研模子。但亚马逊面临一个尴尬的财务现实:其利润最丰富的营业之一,是年收入高达680亿美元的广告营业。这笔收入建设在用户“搜索-浏览-点击广告”的链路之上。
若是一个完善的AI Agent直接帮用户选好了谁人“唯一”的最佳商品,用户就不需要翻页,不需要点击那些排在后面的广告产品链接了。这意味着680亿美元的广告收入将瞬间蒸发。
因此,我们看到了亚马逊充满矛盾的“防御性行动”:一方面,它封闭Perplexity的爬虫,试图筑起数据的高墙;另一方面,它推出了自家的AI助手Rufus,但功效却被战战兢兢地限制,Rufus也不太好用,以免杀死自己的广告印钞机。
这就好比昔时的柯达,发明了数码相机却不敢推广,由于卖胶卷太赚钱了,亚马逊还需要时间,来想清晰下一步要怎样做。
不过在这种变局下,旧天下的其他玩家,也最先寻找突围路径。
谷歌的选择最高屋建瓴,最先“定标准”。在NRF 2026零售大会上,谷歌正式宣布了UCP(Universal Commerce Protocol,通用商业协议)。与其亲自下场做电商或像亚马逊那样封闭数据,谷歌试图成为AI时代的“协议制订者”。
UCP旨在为差别AI Agent之间的生意,建设一套开源的通用语言,兼容A2A(Agent to Agent)和A2P(Agent to Protocol)标准。
谷歌的算盘很清晰:若是搜索入口注定要被AI Agent取代,那么它至少要界说AI之间怎样对话的“语法”,从而保住其在数字商业中的焦点职位。
而实体零售巨头沃尔玛,则选择向AI公司彻底开放“物理天下的API”。
沃尔玛不像亚马逊那样,背负着极重的数字广告肩负。它拥有的是遍布全美的门店和实时库存数据。沃尔玛的战略是:既然我做不了最智慧的AI,那我就做所有AI背后谁人最可靠的“超等履约中心”。通过开放API,无论用户是用ChatGPT照旧Gemini下单,最后货都是从沃尔玛的货架上取走的。
这是“拥有数据者”对“拥有模子者”的一次反制,也是硅谷现在的战局:空军(模子公司)狂轰滥炸,但地面步队(零售商)紧守阵地,数据毗连的“最后一公里”依然充满摩擦。
同时,AI也正在从“被动响应”到“自动展望”的进化。好比在一个每周杂货购物场景中,Agent不是在等用户下单,而是基于历史数据(History),自动提倡对话:“早安Brian,这是你每周的采购清单”。用户可以说“我要做玉米片蘸酱”,Agent能明确这需要“玉米片+奶酪”,并自动调解购物车。这种能力将电商的频次从“按需购置”酿成了“订阅式/管家式效劳”,极大地增添了用户的粘性。图片泉源:Morgan Stanley消耗互联网将怎样受到AI的影响?Push-Pull模子。这张图超有价值!图片泉源:Moffett Nathanson
二、重估“超等APP”
在硅谷AI新贵与巨头们探索API接口和数据标准时,大洋彼岸的阿里,正在最先一场“集团军作战”。
在Moffett Nathanson提出的“Push-Pull”模子中,AI通常被以为利好Push一端(天生内容更自制),而威胁Pull一端(搜索被截流)。
与OpenAI一样,阿里在用Agent切生意时,也一样碰面临电商的“数据泥潭”。
阿里的解决步伐是——让千问App酿成“C位”,倾全集团之力打造一个超等APP。在与阿里一位内部人士的调研中相识到,阿里会先选在外卖场景上,实现全闭环,让用户可以通过谈天来下达指令,千问App再去挪用各个Agent来实现这个指令,并且能够完成支付。
若是我们细看,千问之以是能实现“一句话点奶茶”,焦点在于阿里拥有数据的“所有权”。
这种要领是解决了最焦点的利益谈判问题,但在手艺层面上还需要面临一些数据难题。
若是这一切不是在内部爆发,而是接纳让差别的第三方Agent来串联干活,现在会很是影响最终使命的乐成率,由于各个Agent的交付质量纷歧样,就会导致事情流有时就走不下去。
没有履约能力,没有准确到门牌号的POI(兴趣点)数据,AI只能陪你谈天,不可帮你效劳,当AI拥有了调理数百万骑手的能力时,它就不再是一个谈天机械人,而是一个物理天下的操作系统。
而“外地生涯”场景,无疑是AI与物理天下最高频、最重大的交互界面。
这里不得不聊到豆包手机的实验。这着实是一个很是前沿、有价值的先锋产品,但它太早了,以至于被其他大厂“围剿”,拍死在沙滩上。
豆包虽然拥有重大的流量,但由于缺乏自有“物理生态”,只能通过一直截屏、上传云端识别、模拟点击的方法,来操作第三方外卖App。这种“外挂”式的手艺蹊径,在速率和稳固性上,都有问题,在Agent能力不敷的今天,最终使命乐成率并不高。
以是一个全生态,在今天尤为主要。相信在OpenAI与谷歌Gemini的对决中,也一样会泛起类似的问题。
三、当AI倾覆了广告收入,该靠什么赚钱?
已往二十年,谷歌和亚马逊实质上是全球最大的广告商。它们的商业模式是Ads(流量税)——用户搜索,平台展示广告,商家为点击付费,无论最终是否成交。
但在Agent-Tech时代,当AI Agent成为入口,用户不再浏览冗长的搜索效果页,广告展示的时机消逝了。AI只会给出一个或几个最精准的“谜底”。
这意味着商业模式将被迫从“流量税”,转向Take-Rate效劳佣金。
广告费(CAC)实质上就是一种“抽佣”。在古板模式下,商家可能破费30%的本钱购置广告来获得一个客户;但在Agentic Commerce模式下,这笔钱可能会转化为,支付给AI Agent的10%-15%的效劳费(Take-Rate)。
这可能就是”流量税“模式的终结,与”效劳佣金“的崛起。
这正如摩根大通(J.P. Morgan)剖析师Alex Yao所指出的,互联网商业模式正在履历一次从“流量变现”到“效劳变现”的重估。他以为,AI虽然大幅推高了单位算力本钱(Token Cost),但也通过极高的转化率,翻开了通向“Take-Rate(佣金率)”的大门。
古板的广告模式,实质上是在朋分商家的“营销预算”,这个池子是有限的(通常占GMV的3%-5%);而Agentic Commerce切入的是“生意佣金”,这个池子直接对应GMV自己。
关于平台而言,这是一种更康健的模式:收入从“为无效点击收费”,酿成了“为成交效果收费”,这让收入质量提升。
摩根士丹利为各大零售商算了一本“生死账”。这张图为了回覆了一个要害的财务问题:若是零售商必需向AI Agent支付佣金(好比5%),那么Agent带来的订单里,必需有几多比例是“全新增量”,零售商才不会赔本?这个“盈亏平衡点”在哪?
不过,这场厘革对商家意味着什么?
这是一场效率与控制权的博弈。关于商家而言,直接流量(官网会见)曾是最值钱的,由于商家可以追踪用户的Pixel,剖析用户的浏览路径,举行再营销。
AI Agent酿成了一个超等“间接流量”泉源。虽然它的转化率极高(从古板电商的3%提升到可能的30%),但商家失去了对用户行为数据的掌控。商家将不再知道用户“看了什么”,只知道用户“买了什么”。
在这个新天下里,SEO(搜索引擎优化)将消亡,取而代之的是GEO(天生式引擎优化,Generative Engine Optimization)。商家的目的不再是买一个显眼的广告位,而是怎样让自己的商品数据结构化、标准化,从而进入AI的“推荐名单”。
那在这场洗牌中,谁会是赢家?
首先,基础设施提供商是结构性的赢家。后端的Stripe(支付基建)和Shopify(自力站基建)、支付等等,都是必不可少的“水和电”。
它们不加入前端的入口争取,但所有生意都要经由它们。在AI Agent的天下里,支付和店肆基建是不可绕过的底层协议。
“物理天下API”的拥有者也是赢家。像阿里、沃尔玛这样拥有实时库存和履约能力的巨头,将掌握谈判的自动权。由于AI再智慧,也变不出一个汉堡,它必需挪用拥有汉堡库存和配送能力的人。
而输家将是那些依赖信息差池称赚差价的中心商,以及依赖SEO堆砌要害词诱骗算法的商家。AI Agent具有阅读海量谈论和数据的能力,它会无情地过滤掉那些“刷单”出来的虚伪好评。在一个由AI筛选的天下里,平庸的商品将彻底失去能见度。
很显着,我们正在从Ad-Tech(广告手艺)时代,迈向Agent-Tech(智能体手艺)时代。
Morgan Stanley在这篇报告《Agentic Shoppers Are Coming...Who Could Win or Lose?》里,剖析了当AI Agent普实时,谁会受伤,谁会受益?事实,流量漏斗重构了。
四、结语
Stripe CEO Patrick Collison在和Shopify CEO Tobi Lütke的访谈中,设想过一个情境:应该有人去构建一个“通用名录(Universal Catalog)”。
这个名录不但仅是针对Shopify的商家,而是席卷世间万物——从耐克的跑鞋,到街边小店的奶茶,再到飞往伦敦的机票。这正是Agentic Commerce的最终梦想:用标准化的产品数据驱动AI Agent举行智能化购物。
在今天,“帮我找个露营帐篷”这样的Prompt依然过于笼统。但也许接下来,Agent就可以精准明确“我要一款重量低于2公斤、防风品级7级以上、且明晚之前就能送达的双人四序帐篷”这样的需求了。
而要实现这一点,不但需要针对特定商品的模子,更需要极其富厚和结构化的元数据支持,让AI Agent可以像读取数据库一样,去读取这个物理天下。
这场关于新“AI Layer”的战争,才刚刚最先。
谁能最先让AI从“毗连信息”进化到“操作天下”,谁就将界说下一个时代的互联网——那不再是一个用来“逛”的数字橱窗,而是一个能听懂并执行人类指令的AI操作系统。
本文来自微信公众号:一鸣的AI生意思索,作者:刘宇轩
本内容由作者授权宣布,看法仅代表作者自己,不代表虎嗅态度。如对本稿件有异议或投诉,请联系 tougao@huxiu.com。
本文来自虎嗅,原文链接:https://www.huxiu.com/article/4826880.html?f=wyxwapp
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