猫眼影戏
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徐庆松
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猫眼影戏记者 艾丽娅 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3
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
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