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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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