猫眼影戏
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胡怀邦
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猫眼影戏记者 冯·勒 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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