本文來自微信公眾號(hào)：一鳴的AI交易思考，作者：劉宇軒，原文標(biāo)題：《當(dāng)ChatGPT陷入“數(shù)據(jù)混亂”：硅谷的焦慮與阿里千問的“笨辦法”》，頭圖來自：視覺中國

涉及公司：$阿里巴巴、$OpenAI、$Google、$Preplexity、$亞馬遜、$沃爾瑪

2026年初，硅谷的科技圈發(fā)現(xiàn)，在ChatGPT里實(shí)現(xiàn)“一鍵購物”的愿景，比預(yù)期中來得更加艱難。

據(jù)The Information報(bào)道，盡管OpenAI高調(diào)宣布了與Shopify的深度合作，但直到今年1月，像Away行李箱（Shopify曾重點(diǎn)展示的合作品牌）這樣的頭部商家，依然未能上線聊天內(nèi)直接購買功能。

另一位年?duì)I收約3億美元的商家CEO，在申請(qǐng)加入測(cè)試后，被告知該功能推廣緩慢，目前仍處于排隊(duì)狀態(tài)。

是什么在阻礙OpenAI做電商？

答案并非模型能力或算力問題，而是電商數(shù)據(jù)的“混亂現(xiàn)實(shí)”。在電商后臺(tái)，一個(gè)簡(jiǎn)單的“有貨”標(biāo)簽，可能意味著現(xiàn)貨，也可能意味著“預(yù)售”或“調(diào)貨中”。

AI Agent還難以處理這種跨系統(tǒng)的模糊定義，導(dǎo)致其在試圖連接開放網(wǎng)絡(luò)時(shí)，不得不面對(duì)價(jià)格不準(zhǔn)、庫存狀態(tài)不明的尷尬。OpenAI不得不投入大量人力，與商家手動(dòng)校對(duì)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，導(dǎo)致進(jìn)展緩慢。

過去二十年，互聯(lián)網(wǎng)的商業(yè)模式建立在“點(diǎn)擊（Click）”之上。但在AI Agent時(shí)代，商業(yè)的邏輯正在從“點(diǎn)擊”進(jìn)化為“指令（Command）”。

當(dāng)OpenAI、Perplexity等硅谷“空軍”，正試圖在雜亂的開放網(wǎng)絡(luò)中建立秩序時(shí)，舊世界的巨頭們也做出了截然不同的反應(yīng)：亞馬遜選擇筑起數(shù)據(jù)高墻以守衛(wèi)其廣告護(hù)城河，沃爾瑪則激進(jìn)地向AI開放其線下庫存系統(tǒng)以求突圍，Google試圖通過全棧生態(tài)維持霸主地位，阿里也在展現(xiàn)另一種解法：利用既有的龐大生態(tài)，將AI變成了物理世界的“操作系統(tǒng)”。

巨頭們頻繁的動(dòng)作，表明他們都盯著AI時(shí)代最激烈的戰(zhàn)場(chǎng)——誰能成為那個(gè)新的“AI Layer”（AI層）？

這是一場(chǎng)從Ad-Tech（廣告技術(shù)），向Agent-Tech（智能體技術(shù)）的商業(yè)模式躍遷。

摩根士丹利預(yù)測(cè)：到2030年，全球電商每10塊錢里，就有1-2塊錢，是由AI Agent“代勞”花出去的。對(duì)于電商平臺(tái)和品牌商來說，如果不布局Agent，可能會(huì)失去這未來20%的市場(chǎng)份額。

一、硅谷的“空軍”困境：OpenAI遭遇數(shù)據(jù)困境

在硅谷，OpenAI并不掩飾他們的野心——進(jìn)軍電商。

在最新的戰(zhàn)略中，它推出了“Operator”智能體，并聯(lián)合Stripe發(fā)布了ACP（Agentic Commerce Protocol，智能體商業(yè)協(xié)議），試圖讓ChatGPT直接切入交易環(huán)節(jié)。

然而，這個(gè)野心正撞上一堵厚重的墻：混亂的數(shù)據(jù)現(xiàn)實(shí)。

現(xiàn)實(shí)世界的電商數(shù)據(jù)，遠(yuǎn)比LLM訓(xùn)練所用的數(shù)據(jù)，要“臟”得多。OpenAI發(fā)現(xiàn)，如果不進(jìn)行大量的手動(dòng)調(diào)整，很難確保ChatGPT中顯示的商品信息，與商家網(wǎng)站實(shí)時(shí)同步。

對(duì)某些Shopify商家來說，“庫存”定義模糊不清，可能導(dǎo)致AI下錯(cuò)單，或承諾無法兌現(xiàn)的發(fā)貨時(shí)間。

AI Agent如果不具備讀取這些隱性商業(yè)規(guī)則的能力，就會(huì)導(dǎo)致災(zāi)難性的用戶體驗(yàn)。這解釋了為什么即便有Shopify和Stripe的加持，OpenAI的購物功能推廣依然小心翼翼。

更深層的問題在于MoR（Merchant of Record名義商家）的歸屬。在交易中，誰是那個(gè)在法律上負(fù)責(zé)收款、退款、處理稅務(wù)和糾紛的主體？

OpenAI明確表示不想做MoR，因?yàn)樗幌胂萑胩幚硗素?、客服糾紛的泥潭，這意味著它必須依賴Stripe和Shopify這樣的中間層來協(xié)調(diào)。Perplexity曾嘗試通過“Buy with Pro”自己做MoR，但這種模式風(fēng)險(xiǎn)極高，不僅要承擔(dān)資金風(fēng)險(xiǎn)，還要建立龐大的售后團(tuán)隊(duì)，這對(duì)于一家輕資產(chǎn)的AI模型公司來說，幾乎是不可承受之重。

AI Agent正在實(shí)現(xiàn)從“信息檢索”到“任務(wù)執(zhí)行”的跨越。在一個(gè)萬圣節(jié)購物場(chǎng)景中，傳統(tǒng)模式下，用戶需要自己搜索“Top Gun夾克”、“墨鏡”、“軍靴”，可能要在淘寶、京東、亞馬遜等不同平臺(tái)分別下單，自己比價(jià)、自己湊單。而Agent模式下，用戶的指令是模糊且基于場(chǎng)景的（“我想扮成Maverick”）。Agent具備了推理能力，它知道“Maverick =飛行夾克+墨鏡+靴子+狗牌”。同時(shí)商品可能會(huì)來自eBay、DSW、Party City等不同平臺(tái)，Agent本身將成為一個(gè)超級(jí)入口，它能跨平臺(tái)聚合商品，并統(tǒng)一完成支付和物流追蹤。用戶不再面對(duì)一個(gè)個(gè)獨(dú)立的App，而是面對(duì)Agent。圖片來源：Morgan Stanley

另一方面，面對(duì)硅谷AI新貴們的進(jìn)攻，舊世界的霸主亞馬遜，則陷入了典型的“創(chuàng)新者窘境”。

亞馬遜并非沒有技術(shù)能力，其擁有龐大的云服務(wù)AWS和自研模型。但亞馬遜面臨一個(gè)尷尬的財(cái)務(wù)現(xiàn)實(shí)：其利潤(rùn)最豐厚的業(yè)務(wù)之一，是年收入高達(dá)680億美元的廣告業(yè)務(wù)。這筆收入建立在用戶“搜索-瀏覽-點(diǎn)擊廣告”的鏈路之上。

如果一個(gè)完美的AI Agent直接幫用戶選好了那個(gè)“唯一”的最佳商品，用戶就不需要翻頁，不需要點(diǎn)擊那些排在后面的廣告產(chǎn)品鏈接了。這意味著680億美元的廣告收入將瞬間蒸發(fā)。

因此，我們看到了亞馬遜充滿矛盾的“防御性動(dòng)作”：一方面，它封鎖Perplexity的爬蟲，試圖筑起數(shù)據(jù)的高墻；另一方面，它推出了自家的AI助手Rufus，但功能卻被小心翼翼地限制，Rufus也不太好用，以免殺死自己的廣告印鈔機(jī)。

這就好比當(dāng)年的柯達(dá)，發(fā)明了數(shù)碼相機(jī)卻不敢推廣，因?yàn)橘u膠卷太賺錢了，亞馬遜還需要時(shí)間，來想清楚下一步要如何做。

不過在這種變局下，舊世界的其他玩家，也開始尋找突圍路徑。

谷歌的選擇最高屋建瓴，開始“定標(biāo)準(zhǔn)”。在NRF 2026零售大會(huì)上，谷歌正式發(fā)布了UCP（Universal Commerce Protocol，通用商業(yè)協(xié)議）。與其親自下場(chǎng)做電商或像亞馬遜那樣封鎖數(shù)據(jù)，谷歌試圖成為AI時(shí)代的“協(xié)議制定者”。

UCP旨在為不同AI Agent之間的交易，建立一套開源的通用語言，兼容A2A（Agent to Agent）和A2P（Agent to Protocol）標(biāo)準(zhǔn)。

谷歌的算盤很清楚：如果搜索入口注定要被AI Agent取代，那么它至少要定義AI之間如何對(duì)話的“語法”，從而保住其在數(shù)字商業(yè)中的核心地位。

而實(shí)體零售巨頭沃爾瑪，則選擇向AI公司徹底開放“物理世界的API”。

沃爾瑪不像亞馬遜那樣，背負(fù)著沉重的數(shù)字廣告包袱。它擁有的是遍布全美的門店和實(shí)時(shí)庫存數(shù)據(jù)。沃爾瑪?shù)牟呗允牵杭热晃易霾涣俗盥斆鞯腁I，那我就做所有AI背后那個(gè)最可靠的“超級(jí)履約中心”。通過開放API，無論用戶是用ChatGPT還是Gemini下單，最后貨都是從沃爾瑪?shù)呢浖苌先∽叩摹?/p>

這是“擁有數(shù)據(jù)者”對(duì)“擁有模型者”的一次反制，也是硅谷目前的戰(zhàn)局：空軍（模型公司）狂轟濫炸，但地面部隊(duì)（零售商）緊守陣地，數(shù)據(jù)連接的“最后一公里”依然充滿摩擦。

同時(shí)，AI也正在從“被動(dòng)響應(yīng)”到“主動(dòng)預(yù)測(cè)”的進(jìn)化。比如在一個(gè)每周雜貨購物場(chǎng)景中，Agent不是在等用戶下單，而是基于歷史數(shù)據(jù)（History），主動(dòng)發(fā)起對(duì)話：“早安Brian，這是你每周的采購清單”。用戶可以說“我要做玉米片蘸醬”，Agent能理解這需要“玉米片+奶酪”，并自動(dòng)調(diào)整購物車。這種能力將電商的頻次從“按需購買”變成了“訂閱式/管家式服務(wù)”，極大地增加了用戶的粘性。圖片來源：Morgan Stanley
消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)將如何受到AI的影響？Push-Pull模型。這張圖超有價(jià)值！圖片來源：Moffett Nathanson

二、重估“超級(jí)APP”

在硅谷AI新貴與巨頭們探索API接口和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)時(shí)，大洋彼岸的阿里，正在開始一場(chǎng)“集團(tuán)軍作戰(zhàn)”。

在Moffett Nathanson提出的“Push-Pull”模型中，AI通常被認(rèn)為利好Push一端（生成內(nèi)容更便宜），而威脅Pull一端（搜索被截流）。

與OpenAI一樣，阿里在用Agent切交易時(shí)，也一樣會(huì)面臨電商的“數(shù)據(jù)泥潭”。

阿里的解決辦法是——讓千問App變成“C位”，傾全集團(tuán)之力打造一個(gè)超級(jí)APP。在與阿里一位內(nèi)部人士的調(diào)研中了解到，阿里會(huì)先選在外賣場(chǎng)景上，實(shí)現(xiàn)全閉環(huán)，讓用戶可以通過聊天來下達(dá)指令，千問App再去調(diào)用各個(gè)Agent來實(shí)現(xiàn)這個(gè)指令，并且能夠完成支付。

如果我們細(xì)看，千問之所以能實(shí)現(xiàn)“一句話點(diǎn)奶茶”，核心在于阿里擁有數(shù)據(jù)的“所有權(quán)”。

這種方法是解決了最核心的利益談判問題，但在技術(shù)層面上還需要面對(duì)一些數(shù)據(jù)難題。

如果這一切不是在內(nèi)部發(fā)生，而是采取讓不同的第三方Agent來串聯(lián)干活，現(xiàn)在會(huì)非常影響最終任務(wù)的成功率，因?yàn)楦鱾€(gè)Agent的交付質(zhì)量不一樣，就會(huì)導(dǎo)致工作流有時(shí)就走不下去。

沒有履約能力，沒有精確到門牌號(hào)的POI（興趣點(diǎn)）數(shù)據(jù)，AI只能陪你聊天，不能幫你辦事，當(dāng)AI擁有了調(diào)度數(shù)百萬騎手的能力時(shí)，它就不再是一個(gè)聊天機(jī)器人，而是一個(gè)物理世界的操作系統(tǒng)。

而“本地生活”場(chǎng)景，無疑是AI與物理世界最高頻、最復(fù)雜的交互界面。

這里不得不聊到豆包手機(jī)的嘗試。這其實(shí)是一個(gè)非常前沿、有價(jià)值的先鋒產(chǎn)品，但它太早了，以至于被其他大廠“圍剿”，拍死在沙灘上。

豆包雖然擁有巨大的流量，但由于缺乏自有“物理生態(tài)”，只能通過不斷截屏、上傳云端識(shí)別、模擬點(diǎn)擊的方式，來操作第三方外賣App。這種“外掛”式的技術(shù)路線，在速度和穩(wěn)定性上，都有問題，在Agent能力不夠的今天，最終任務(wù)成功率并不高。

所以一個(gè)全生態(tài)，在今天尤為重要。相信在OpenAI與谷歌Gemini的對(duì)決中，也一樣會(huì)出現(xiàn)類似的問題。

三、當(dāng)AI顛覆了廣告收入，該靠什么賺錢？

過去二十年，谷歌和亞馬遜本質(zhì)上是全球最大的廣告商。它們的商業(yè)模式是Ads（流量稅）——用戶搜索，平臺(tái)展示廣告，商家為點(diǎn)擊付費(fèi)，無論最終是否成交。

但在Agent-Tech時(shí)代，當(dāng)AI Agent成為入口，用戶不再瀏覽冗長(zhǎng)的搜索結(jié)果頁，廣告展示的機(jī)會(huì)消失了。AI只會(huì)給出一個(gè)或幾個(gè)最精準(zhǔn)的“答案”。

這意味著商業(yè)模式將被迫從“流量稅”，轉(zhuǎn)向Take-Rate服務(wù)傭金。

廣告費(fèi)（CAC）本質(zhì)上就是一種“抽傭”。在傳統(tǒng)模式下，商家可能花費(fèi)30%的成本購買廣告來獲得一個(gè)客戶；但在Agentic Commerce模式下，這筆錢可能會(huì)轉(zhuǎn)化為，支付給AI Agent的10%-15%的服務(wù)費(fèi)（Take-Rate）。

這可能就是”流量稅“模式的終結(jié)，與”服務(wù)傭金“的崛起。

這正如摩根大通（J.P. Morgan）分析師Alex Yao所指出的，互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)模式正在經(jīng)歷一次從“流量變現(xiàn)”到“服務(wù)變現(xiàn)”的重估。他認(rèn)為，AI雖然大幅推高了單位算力成本（Token Cost），但也通過極高的轉(zhuǎn)化率，打開了通向“Take-Rate（傭金率）”的大門。

傳統(tǒng)的廣告模式，本質(zhì)上是在瓜分商家的“營(yíng)銷預(yù)算”，這個(gè)池子是有限的（通常占GMV的3%-5%）；而Agentic Commerce切入的是“交易傭金”，這個(gè)池子直接對(duì)應(yīng)GMV本身。

對(duì)于平臺(tái)而言，這是一種更健康的模式：收入從“為無效點(diǎn)擊收費(fèi)”，變成了“為成交結(jié)果收費(fèi)”，這讓收入質(zhì)量提升。

摩根士丹利為各大零售商算了一本“生死賬”。這張圖為了回答了一個(gè)關(guān)鍵的財(cái)務(wù)問題：如果零售商必須向AI Agent支付傭金（比如5%），那么Agent帶來的訂單里，必須有多少比例是“全新增量”，零售商才不會(huì)虧本？這個(gè)“盈虧平衡點(diǎn)”在哪？

不過，這場(chǎng)變革對(duì)商家意味著什么？

這是一場(chǎng)效率與控制權(quán)的博弈。對(duì)于商家而言，直接流量（官網(wǎng)訪問）曾是最值錢的，因?yàn)樯碳铱梢宰粉櫽脩舻腜ixel，分析用戶的瀏覽路徑，進(jìn)行再營(yíng)銷。

AI Agent變成了一個(gè)超級(jí)“間接流量”來源。雖然它的轉(zhuǎn)化率極高（從傳統(tǒng)電商的3%提升到可能的30%），但商家失去了對(duì)用戶行為數(shù)據(jù)的掌控。商家將不再知道用戶“看了什么”，只知道用戶“買了什么”。

在這個(gè)新世界里，SEO（搜索引擎優(yōu)化）將消亡，取而代之的是GEO（生成式引擎優(yōu)化，Generative Engine Optimization）。商家的目標(biāo)不再是買一個(gè)顯眼的廣告位，而是如何讓自己的商品數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化、標(biāo)準(zhǔn)化，從而進(jìn)入AI的“推薦名單”。

那在這場(chǎng)洗牌中，誰會(huì)是贏家？

首先，基礎(chǔ)設(shè)施提供商是結(jié)構(gòu)性的贏家。后端的Stripe（支付基建）和Shopify（獨(dú)立站基建）、支付等等，都是必不可少的“水和電”。

它們不參與前端的入口爭(zhēng)奪，但所有交易都要經(jīng)過它們。在AI Agent的世界里，支付和店鋪基建是不可繞過的底層協(xié)議。

“物理世界API”的擁有者也是贏家。像阿里、沃爾瑪這樣擁有實(shí)時(shí)庫存和履約能力的巨頭，將掌握談判的主動(dòng)權(quán)。因?yàn)锳I再聰明，也變不出一個(gè)漢堡，它必須調(diào)用擁有漢堡庫存和配送能力的人。

而輸家將是那些依靠信息不對(duì)稱賺差價(jià)的中間商，以及依賴SEO堆砌關(guān)鍵詞欺騙算法的商家。AI Agent具有閱讀海量評(píng)論和數(shù)據(jù)的能力，它會(huì)無情地過濾掉那些“刷單”出來的虛假好評(píng)。在一個(gè)由AI篩選的世界里，平庸的商品將徹底失去能見度。

很明顯，我們正在從Ad-Tech（廣告技術(shù)）時(shí)代，邁向Agent-Tech（智能體技術(shù)）時(shí)代。

Morgan Stanley在這篇報(bào)告《Agentic Shoppers Are Coming...Who Could Win or Lose?》里，分析了當(dāng)AI Agent普及時(shí)，誰會(huì)受傷，誰會(huì)受益？畢竟，流量漏斗重構(gòu)了。

四、結(jié)語

Stripe CEO Patrick Collison在和Shopify CEO Tobi Lütke的訪談中，設(shè)想過一個(gè)情境：應(yīng)該有人去構(gòu)建一個(gè)“通用名錄（Universal Catalog）”。

這個(gè)名錄不僅僅是針對(duì)Shopify的商家，而是囊括世間萬物——從耐克的跑鞋，到街邊小店的奶茶，再到飛往倫敦的機(jī)票。這正是Agentic Commerce的終極夢(mèng)想：用標(biāo)準(zhǔn)化的產(chǎn)品數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)AI Agent進(jìn)行智能化購物。

在今天，“幫我找個(gè)露營(yíng)帳篷”這樣的Prompt依然過于籠統(tǒng)。但也許接下來，Agent就可以精準(zhǔn)理解“我要一款重量低于2公斤、防風(fēng)等級(jí)7級(jí)以上、且明晚之前就能送達(dá)的雙人四季帳篷”這樣的需求了。

而要實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，不僅需要針對(duì)特定商品的模型，更需要極其豐富和結(jié)構(gòu)化的元數(shù)據(jù)支撐，讓AI Agent可以像讀取數(shù)據(jù)庫一樣，去讀取這個(gè)物理世界。

這場(chǎng)關(guān)于新“AI Layer”的戰(zhàn)爭(zhēng)，才剛剛開始。

誰能最先讓AI從“連接信息”進(jìn)化到“操作世界”，誰就將定義下一個(gè)時(shí)代的互聯(lián)網(wǎng)——那不再是一個(gè)用來“逛”的數(shù)字櫥窗，而是一個(gè)能聽懂并執(zhí)行人類指令的AI操作系統(tǒng)。

本文來自微信公眾號(hào)：一鳴的AI交易思考，作者：劉宇軒

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