深度解析｜AI Agent 電商：一場重塑互聯網經濟的革命

你有沒有想過，購物這件事可能要徹底變了？當 OpenAI 宣布與 Stripe 合作推出 Agentic Commerce Protocol（AI agent 電商協議）時，大多數人可能只是覺得這又是一個科技公司的商業嘗試。但當我看到 Freda 對這個話題的深度分析后，我意識到這遠不止是一個新的購物功能那么簡單。這是一場可能重塑整個互聯網經濟結構的革命，它將改變商家、平臺、支付系統，甚至是 Google 這樣的廣告巨頭的生存方式。我花了很長時間研讀 Freda 的分析框架，她是一位在自動駕駛、機器人技術、數字金融等前沿領域投資的投資人，特別擅長打破信息孤島，分享跨生態系統的知識。她對 agentic commerce（AI agent 驅動的電商）的剖析讓我看到了一個完全不同的未來圖景，這促使我重新思考電商、廣告和平臺經濟的本質。

在深入討論之前，我想先說清楚一個核心觀點：agentic commerce 不是簡單的"AI 幫你買東西"，而是一種全新的商業基礎設施。它改變的不只是用戶體驗，更是整個價值鏈的權力分配。當購物決策從人類轉移到 AI agent 手中時，誰控制了這些 agent，誰就控制了流量入口。而流量入口的轉移，意味著利潤池的重新分配。這就是為什么我認為每一個關注互聯網經濟的人都應該認真對待這個話題。

電商不是鐵板一塊，AI Agent 要攻克哪類市場

Freda 在她的分析中引用了 a16z 合伙人 Alex Rampell 的框架，將消費分為三大類：沖動購買（Impulse Buys）、日常必需品（Routine Essentials）和重大人生購買（Life Purchases）。這個分類看似簡單，但卻直擊 agentic commerce 的核心問題：AI agent 到底適合處理哪類購物場景？我認為這是一個被嚴重低估的關鍵問題。很多人在討論 AI agent 購物時，都假設它可以處理所有類型的購買，但實際上不同類別的購買有著截然不同的決策邏輯和信任要求。（可以看之前的文章《》）

生活方式類購買（Lifestyle Purchases）和功能性購買（Functional Purchases）是最適合 agentic commerce 的兩個領域。為什么？因為這兩類購買都需要研究、需要意見、需要信任。想象一下，當你需要買一臺新筆記本電腦時，你會花時間研究配置、對比價格、閱讀評測。這個過程本質上是信息收集和決策輔助，而這正是 AI agent 最擅長的事情。它可以快速瀏覽成百上千的產品信息，理解你的具體需求，然后給出最優推薦。生活方式類購買也是如此，比如選擇家具、服裝或禮物，這些都需要考慮風格偏好、使用場景和預算約束，AI agent 可以充當一個永不疲倦的私人購物顧問。

Freda 提到，根據 GPT 的估算，僅這三個類別的在線市場規模就達到約 3 萬億美元。這是一個令人震驚的數字。這也解釋了為什么 OpenAI 選擇從 Etsy（擁有 540 萬賣家）和 Shopify（約 300 萬商家）入手。這兩個平臺上充滿了需要"咨詢式銷售"的產品，正好符合 agentic commerce 的優勢領域。我特別注意到，OpenAI 沒有選擇從標準化商品入手，比如日用品或書籍，而是選擇了那些需要個性化推薦和深度理解的商品。這說明他們非常清楚 AI agent 的能力邊界，也知道在哪里可以創造最大價值。

至于沖動購買，Freda 認為隨著時間推移，AI agent 可能也會變得足夠好來處理這類購買。我對此有些保留意見。沖動購買的本質是情緒驅動的，而 AI agent 是理性的。當然，AI agent 可以學習識別你的沖動購買模式，甚至可能比你自己更了解你什么時候會想買什么。但這引發了一個有趣的哲學問題：如果 AI agent 代替你做沖動購買，那還算是"沖動"嗎？這可能會從根本上改變消費心理學的某些基本假設。

第三方電商的范圍：從亞馬遜到 Shopify

在討論 agentic commerce 之前，我們必須先理解第三方電商（3P e-commerce）的不同形態。Freda 提出了一個非常精準的觀察：大多數人把"第三方電商"當作一個統一概念來討論，但實際上它是一個范圍。Amazon 和 Shopify 分別位于這個范圍的兩端，其他所有平臺都處于中間某個位置。這個框架對我理解 agentic commerce 的影響至關重要。

Amazon 模式中，平臺是記錄商家（Merchant of Record，簡稱 MoR）。這意味著 Amazon 處理退款、退單、統一支付和稅務。商家完全不擁有客戶關系。這種模式給了平臺最大的控制權，但也意味著平臺承擔了最大的責任和風險。對消費者來說，體驗是統一的，無論你從哪個商家購買，都是在"Amazon 購物"。

Shopify 則完全相反。商家是 MoR，一切都由商家處理，包括選擇自己的支付服務提供商（PSP）、管理物流、獨立處理退貨。商家擁有 100% 的客戶關系。這種模式給了商家最大的自主權，但也意味著消費者體驗可能參差不齊，因為每個商家都有自己的流程和標準。

中間地帶更有意思。Etsy 和 eBay 是平臺作為 MoR（集中支付），但在退貨方面，買家首先聯系賣家，如果 2-3 天內沒有回應，平臺才介入。淘寶和拼多多則是商家作為 MoR，但平臺高度參與，提供托管服務和支付代收，并調解糾紛。我認為這些中間模式其實代表了不同市場環境下的妥協方案，它們試圖在控制力和靈活性之間找到平衡點。

為什么這個范圍如此重要？因為 agentic commerce 本質上就是第三方電商。平臺在這個范圍上的位置決定了三件事：一是業務能做多成功，二是商家對流量和數據保留多少控制權，三是對支付體系的沖擊有多大。我深入思考后發現，這個范圍位置實際上反映了平臺的核心商業哲學：是要完全控制用戶體驗（像 Amazon），還是賦能商家自主經營（像 Shopify），或是在兩者之間尋找某種平衡。而 agentic commerce 的引入，將迫使所有平臺重新審視自己在這個范圍上的位置。

OpenAI 和 Perplexity 的不同路徑

當 Freda 指出 Perplexity 的 "Buy with Pro" 功能和 ChatGPT 的 agentic commerce 采用了完全不同的模式時，我意識到這不只是技術實現的差異，而是兩種截然不同的戰略選擇。這種差異將深刻影響整個 agentic commerce 生態的發展方向。

OpenAI 與 Stripe 合作創建的 Agentic Commerce Protocol（ACP）是一個不可知論的協議，它不在乎你用哪個 PSP，可以與任何 PSP 和任何 agent 配合工作。Freda 特別強調了一個容易被忽視但極其重要的細節：Etsy 并不使用 Stripe 作為支付處理商，但仍然可以參與 ACP。這個設計非常聰明。流程是這樣的：OpenAI 將支付憑證打包在一個共享 token 中，Etsy 收到 token 后傳遞給他們自己的 PSP，PSP 解開 token 獲取憑證并處理支付。對商家來說，他們支付同樣的支付處理費用，外加給 OpenAI 的抽成。目前還不清楚 Stripe 從 ACP 中獲得多少收益（如果有的話），但正如歷史所示，被廣泛采用的開放標準（想想 Android）通常會獲勝。

OpenAI 的這個選擇非常關鍵。通過讓商家保持 MoR 地位，OpenAI 避免了承擔退款、稅務、欺詐等責任。這讓他們可以專注于做最擅長的事：提供 AI agent 能力和流量。同時，這種開放性也降低了商家的遷移成本，因為他們不需要改變現有的支付基礎設施。這種低摩擦的接入方式可能是 ACP 能否快速擴展的關鍵因素。

相比之下，Perplexity 選擇了一條更艱難的路。在 "Buy with Pro" 中，Perplexity 充當 MoR，而 Walmart（商家）只是履行者。這意味著 Perplexity 承擔了比 OpenAI 多得多的責任。流程是：資金先通過 Perplexity，Stripe（通過 Link）為 Perplexity 的結賬處理你的信用卡，然后 Perplexity 使用 Walmart 的 PSP 向 Walmart 下單。對商家來說，如果你關心擁有支付、稅務、退款、欺詐、CRM 和第一方數據的所有權，同時仍然獲得 agentic 分發，那么 ACP 更好。對平臺來說，ChatGPT 的方法更容易擴展，因為它幾乎不承擔任何責任。

OpenAI 的 agentic commerce 通過了第一個測試。這是正確的方法。如果 OpenAI 決定成為 MoR，我會非常擔心。為什么？因為成為 MoR 意味著你要進入電商運營的泥潭，處理無數瑣碎但關鍵的細節。這會分散 OpenAI 的注意力，讓他們偏離核心優勢。更重要的是，成為 MoR 會讓商家產生戒心，因為這意味著 OpenAI 不僅控制流量，還控制交易本身。這種雙重控制會讓商家感到被綁架，可能會阻礙 agentic commerce 的采用。Perplexity 的選擇可能在短期內提供更好的用戶體驗（因為他們可以完全控制整個流程），但長期來看，這種模式的可擴展性和可持續性都存在疑問。

Google 和 Meta 為什么在電商上失敗了

Freda 對 Google 和 Meta 電商失敗的分析讓我重新思考了平臺經濟的一些基本假設。很多人認為這兩家公司在電商上失敗是因為他們不想成為 MoR，但 Freda 指出這不是真正的原因。真正的原因是：他們都意識到廣告是一個比電商容易得多、利潤也高得多的商業模式，所以他們更傾向于做廣告。

Google 的電商從未真正起飛。今天它純粹是展示廣告，有一些基本功能讓人們比較同一商品的價格。我記得 Google Shopping 剛推出時，很多人都預測它會革命電商行業，因為 Google 掌握著流量入口。但現實是，Google 發現讓商家為廣告付費比運營一個電商平臺要簡單得多，利潤也高得多。為什么要承擔庫存、物流、客服的麻煩，如果你可以簡單地向想要流量的人收費呢？

Meta 的情況更加戲劇性。Meta 曾經非常努力地試圖讓應用內結賬（in-app checkout）工作，甚至在 2023 年強制商家使用。但截至 2025 年 9 月，Facebook 和 Instagram 上的 Shops 現在默認返回網站結賬（鏈接跳轉）。Meta Commerce 正式宣告死亡。Freda 描述的 Meta 支付用戶體驗簡直是一場災難：8 個以上的步驟、強制登錄、無休止的重定向。Meta Pay（前身是 Facebook Pay）從未達到廣泛采用，與 PayPal、Shop Pay 或 Amazon Pay 的集成也沒有解決摩擦問題。

這兩個失敗案例揭示了一個深刻的商業真理：不是所有流量都能輕易變現成交易。廣告變現的核心是售賣注意力，這是一個相對簡單的價值交換。但電商變現需要你承擔整個交易過程的責任，包括支付、物流、客服、退貨等等。這是完全不同的業務能力要求。Google 和 Meta 都是廣告公司，他們的 DNA 不在運營交易上。

Freda 特別強調，從這些案例研究中學習非常重要，因為我們需要完全理解為什么過去的第三方電商嘗試失敗了，無論是否涉及 AI agent。從她的分析中，我看到 OpenAI 與 Stripe 合作構建 Agentic Commerce Protocol 是一件大事。說實話，如果 Meta 或 Google 當時做了類似的事情，他們的電商努力可能會有完全不同的結局。支付體驗的摩擦是電商采用的最大障礙之一，而 Stripe 在這方面的專業能力正是 Google 和 Meta 所缺乏的。

這讓我想到一個更大的問題：為什么科技巨頭總是試圖什么都自己做？Google 和 Meta 都想建立自己的支付系統，而不是與現有的優秀支付提供商合作。這種"非我發明"（Not Invented Here）綜合癥可能正是他們失敗的根本原因。OpenAI 選擇與 Stripe 合作，而不是建立自己的支付系統，顯示出了更成熟的戰略思維。

歷史的鏡子：Google 如何重塑在線旅游平臺

在深入探討 agentic commerce 的影響之前，我們必須先回顧一段關鍵歷史：Google 這個最初的"漏斗頂端"霸主，是如何徹底重塑在線旅游社（OTA）和其他消費互聯網平臺的。Freda 對這段歷史的梳理讓我看到了一個驚人的模式，這個模式很可能會在 agentic commerce 時代重演。

讓我們先看 Booking 和 Expedia 的現狀。這兩家全球最大的在線旅游平臺，大約一半的預訂和流量是直接的，另一半是間接的（主要通過 Google）。表面上看，這似乎是一個健康的平衡。但當你深入研究單位經濟效益時，會發現一個殘酷的真相：對于間接流量部分，這些公司基本上只是收支平衡，因為他們向 Google 支付的每次點擊成本（CPC）非常高。

假設一家酒店每晚 300 美元，OTA 的抽成率是 15%，也就是 45 美元的收入。聽起來不錯，對吧？但是，從 Google 獲取這個客戶的成本是多少呢？典型的 CPC 是 1-3 美元，點擊到預訂的轉化率是 3-4%。這意味著每完成一次預訂，需要大約 25-30 次點擊，也就是 25-90 美元的營銷費用?？紤]到其他運營成本，每次通過 Google 獲得的間接預訂，OTA 基本上是在盈虧平衡線上掙扎。

對比之下，直接流量就是純金。它不僅有利可圖，還可以通過付費展示位進一步變現。廣告收入約占 Expedia 總收入的 10%，Booking 的 5%，但這些廣告收入貢獻了約 25% 的 EBIT（息稅前利潤）。這個對比揭示了一個關鍵洞察：在線平臺真正賺錢的不是交易本身，而是控制流量入口后的二次變現能力。

Etsy 的情況也類似。他們在營銷上的支出約占收入的 30%，這意味著間接流量部分幾乎沒有利潤可言。我越深入研究這些數字，越意識到一個讓人不安的事實：間接流量是一個昂貴的擠壓。而最令人震驚的結論是：Google 從旅游行業提取的總利潤，超過了所有 OTA 的總和。讓這個信息在腦海中停留一下。這意味著什么？這意味著真正的贏家不是提供服務的平臺，而是控制流量入口的守門人。

這個歷史教訓對理解 agentic commerce 的未來至關重要。如果 ChatGPT 或其他 AI agent 平臺成為新的"漏斗頂端"，同樣的價值轉移模式會再次上演。那些看似強大的電商平臺和旅游平臺，可能會發現自己再次陷入微薄利潤的困境，而新的守門人則會攫取大部分價值。

數字稅的新形態：廣告支出等同于抽成率

Freda 提出了一個極其深刻的分析框架：在消費互聯網中，廣告支出和抽成率本質上是可以互換的數字稅形式。這個觀點徹底改變了我對平臺經濟的理解。每一個網絡化經濟體都可以被視為在收取某種形式的"抽成"。

用幾個具體例子來說明。YouTube 對創作者的"稅"是 45%，也就是說，創作者的廣告收入中，YouTube 拿走 45%。Meta 更厲害，通過廣告模式捕獲了約 99% 的創作者經濟價值。蘋果的 App Store 收取 15-30% 的抽成。表面上看，這些是不同的商業模式，但本質上，它們都是在向使用其平臺的人收取"數字稅"。

回到 OTA 的例子，這個框架變得更加有啟發性。雖然 Booking 和 Expedia 對所有預訂都收取 15% 的名義抽成率，但當你計算間接流量的單位經濟效益時，會發現有效抽成率實際上只有 0-5%。為什么？因為他們需要把大部分收入作為營銷費用支付給 Google。這就是我所說的"有效抽成率"概念，它揭示了名義抽成率和實際留存利潤之間的巨大差距。

這讓人想到一個關鍵問題：如果 ChatGPT 向 Booking 和 Expedia 收取 10-15% 的抽成率，從單位經濟效益的角度看，這些公司實際上與從 Google 獲取流量相比是收支平衡的，甚至可能更好，因為 ChatGPT 可能提供更高的轉化率。這意味著平臺對新流量來源的議價能力可能比我們想象的要弱得多。

這種廣告與電商商業模式的融合，在中國已經發生了。拼多多、阿里巴巴等平臺在向商家收費時，早已模糊了廣告支出和抽成率之間的界限。它們統稱為"數字稅"。一個商家可能支付 5% 的交易抽成，加上 10% 的廣告費用，本質上就是 15% 的數字稅。叫什么名字不重要，重要的是平臺從每筆交易中提取的總價值。

可以預測，agentic commerce 的發展路徑可能是這樣的：ChatGPT 一開始會收取很低的抽成率（比如 2%），以吸引商家和平臺接入。然后隨著流量增長和依賴性增強，逐步提高到均衡水平（10-15%）。這是經典的平臺策略：先補貼獲取網絡效應，然后提高收費實現盈利。無論它被稱為"抽成率"還是"廣告支出"，都只是語義上的差別?？刂坡┒讽敹说木W絡總是會獲得它的數字稅。

這個分析對所謂的"公平抽成率"產生了新的認識。當商家抱怨平臺收費太高時，他們往往忽略了一個事實：如果不通過這個平臺，他們需要在其他地方（比如 Google 廣告）花費同樣甚至更多的錢來獲取相同的流量。真正的問題不是抽成率的高低，而是商家是否有足夠的議價能力和替代選擇。在 agentic commerce 時代，如果 AI agent 平臺成為主導的流量入口，商家的議價能力可能會進一步削弱。

對商家和平臺的多維度沖擊

當我們討論 agentic commerce 對商家和平臺的影響時，Freda 提醒我們要從多個角度全面分析。這種影響不是單一維度的，而是一個復雜的多變量系統。讓我逐一分析這些關鍵變量，以及它們之間的相互作用。

直接流量與間接流量的比例是第一個關鍵變量。傳統上，電商平臺和旅游平臺都在努力提高直接流量的比例，因為直接流量意味著更高的利潤率和更強的客戶關系。但 agentic commerce 可能會徹底扭轉這個趨勢。當用戶習慣通過 AI agent 完成購買時，平臺的直接流量可能會大幅下降，即使他們提供同樣優質的服務。

對于直接流量部分，還有廣告收入的問題。這是一個經常被忽視但極其重要的收入來源。Booking 和 Expedia 都通過向酒店和航空公司銷售付費展示位來變現其直接流量。這部分收入的利潤率非常高，因為它基本上是純利潤。但如果 agentic commerce 大幅降低直接流量，這部分高利潤收入會去哪里？我認為這是一個價值數十億美元的問題，卻還沒有得到足夠的關注。

對于間接流量部分，需要考慮多個因素。單位經濟效益，也就是我們討論的"有效抽成率"概念，是核心指標。如果 AI agent 平臺收取的費用與 Google 類似，那么對商家來說只是換了一個流量來源。但如果 AI agent 能夠提供顯著更高的轉化率（有人預測可能是 6 倍），那么即使收費更高，對商家來說仍然是劃算的。轉化率的提升潛力是 agentic commerce 最有吸引力的價值主張之一。

市場份額的變化也值得關注。在 agentic commerce 時代，那些能夠最好地將產品數據結構化、最容易被 AI agent 訪問的平臺，可能會獲得不成比例的市場份額增長。這可能導致贏家通吃效應的加劇，或者如果標準化做得好，可能會促進更公平的競爭。目前還不清楚會是哪種情況。

還可以注意到很多賣方分析師在預測，agentic commerce 的采用將提高行業的在線滲透率。他們的邏輯是：更便捷的購物體驗會吸引更多人在線購物。但我對這個邏輯持保留態度。在線滲透率的提高通常受限于產品特性（某些商品必須線下體驗）和人口結構（老年人的數字化程度），而不是購物流程的便捷性。agentic commerce 更可能是重新分配現有在線市場的份額，而不是顯著擴大整個市場。

Freda 用了一個非常形象的比喻：就像奇異博士看到 1400 萬個未來一樣，大多數路徑對商家和平臺來說都不太好。為什么？因為直接流量比例受到擠壓是幾乎不可避免的趨勢。這種擠壓可能比蘋果的 30% 稅或 Google 的 CPC 費用更嚴酷，因為它不僅僅是成本的增加，而是整個商業模式的根本性改變。

傳統上，商家高度依賴購物者在他們網站上的瀏覽行為。通過精心設計的產品頁面、相關產品推薦、限時優惠、用戶評論等手段，商家可以引導購物者進行追加購買和交叉銷售，從而提升平均訂單價值（AOV）。這是電商運營的核心藝術。但 agentic commerce 徹底改變了這個游戲規則。

在 agentic commerce 模式下，購買發生在站外，沒有網站訪問、沒有追蹤像素、沒有瀏覽數據。用戶只是告訴 AI agent 他們想要什么，agent 直接完成購買。商家可能仍然會得到買家的電子郵件地址，但他們失去了影響購買決策的關鍵時刻，失去了通過視覺設計和心理暗示提升訂單價值的能力，也失去了重定向廣告的基礎數據。

這引發了一個關鍵問題：6 倍的轉化率提升能否抵消這些損失？Freda 的判斷非常精準：對于小商家來說，答案可能是肯定的。小商家通常缺乏資源和專業知識來優化網站體驗和運營復雜的營銷漏斗。對他們來說，能夠通過 AI agent 直接接觸到有明確購買意圖的客戶，即使失去一些追加銷售機會，仍然是凈收益。

但對于大型零售商來說，我的判斷是否定的。這些公司已經圍繞 AOV 優化建立了整套精密的運營體系。他們的產品團隊專門研究如何通過頁面設計增加購物車大小，他們的數據團隊分析用戶行為模式以優化推薦算法，他們的營銷團隊運營復雜的重定向廣告活動。這整套能力在 agentic commerce 模式下可能會大幅貶值。

更深層的問題是品牌價值的侵蝕。當購買通過 AI agent 完成時，商家失去了與客戶建立情感連接的機會。消費者不再訪問精美設計的品牌網站，不再看到品牌故事，不再沉浸在品牌營造的氛圍中。購買變成了一個純粹功能性的交易。對于那些品牌溢價是核心競爭優勢的公司（想想奢侈品牌或生活方式品牌），這可能是致命的。

營銷費用流向的問題。在 Freda 的分析框架中，營銷費用最終都流向"漏斗頂端"，無論是以廣告支出還是平臺抽成的形式。但有一個更微妙的問題常被忽視：來自直接流量的廣告收入會去哪里？如果 agentic commerce 將越來越多的流量從直接轉向間接，那些依賴站內廣告盈利的平臺（比如 Booking、Expedia、Etsy）會失去這部分高利潤收入。這不僅僅是利潤的減少，而是商業模式的根本性破壞。

用一個具體場景來說明這種復雜性。假設你是 Expedia 的 CFO，今天你的收入結構是：50% 來自直接流量的預訂傭金，40% 來自間接流量的預訂傭金（基本盈虧平衡），10% 來自向酒店銷售的廣告展示位（高利潤）?，F在，agentic commerce 將你的流量結構改變為：20% 直接，80% 間接。你的預訂傭金可能保持總體穩定（如果轉化率足夠高），但那 10% 的高利潤廣告收入會縮水到 4%，因為它只能從直接流量中獲得。這 6% 的收入損失可能意味著 EBIT 下降 15-20%。這就是為什么我說 agentic commerce 對某些商業模式可能是災難性的。

思考一個更宏觀的問題：這種權力轉移對整個互聯網經濟意味著什么？在過去二十年里，我們見證了權力從內容創作者轉移到平臺（想想 YouTube、Facebook），又從平臺轉移到流量聚合器（想想 Google）?，F在，我們可能正在見證另一次轉移：從流量聚合器到 AI agent 平臺。每一次轉移都伴隨著價值的重新分配，總是有贏家和輸家。理解這個動態，對于在新時代中生存和繁榮至關重要。

Shopify：基礎設施的贏家

在所有可能受 agentic commerce 影響的公司中，Shopify 的定位可能是最有利的。Freda 認為 Shopify 可能是 ChatGPT agentic 世界中最干凈的結構性契合。我完全同意這個判斷，而且我認為這背后的邏輯非常深刻。

Shopify 從來不是 MoR，也不像市場那樣"策劃"商家。所以直接流量與間接流量的問題不會真正適用。多年來，Shopify 一直因為沒有成為真正的消費者市場而受到批評。但在這個新世界中，這實際上可能是一個福音。為什么？因為 Shopify 從一開始就定位為賦能商家的基礎設施提供商，而不是試圖控制客戶關系的平臺。這種定位在 agentic commerce 時代變得極其有價值。

對 Shopify 的影響體現在幾個方面。GMV 將向優質中小企業傾斜。Shopify 的約 300 萬商家中，許多銷售獨特、高質量的產品，但負擔不起廣告支出軍備競賽。AI agent 可能會拉平競爭場地。當購買決策由 AI agent 根據產品質量和匹配度做出，而不是由廣告預算決定時，那些真正有好產品的小商家將獲得前所未有的機會。這可能會導致電商生態的民主化，讓更多小商家能夠與大品牌競爭。

滲透率會提高。難以為 AI agent 構建數據和目錄管道的中小企業可能會遷移到 Shopify 的標準化堆棧。這是一個非常重要的點。當 agentic commerce 成為主流時，能夠輕松將產品數據暴露給各種 AI agent 將成為競爭優勢。Shopify 的標準化架構使這變得容易，而那些使用定制或陳舊系統的商家將面臨重大技術債務。

營銷變得更高效。Shopify 本身在營銷上花費約 14 億美元（占收入的 16%），而其商家集體估計花費 200-500 億美元（基于約 3000 億美元的 GMV 和典型的 7-15% 營銷與銷售比率）。這種重復的"數字稅"可能在 agentic 世界中得到簡化。想象一下，如果商家不需要各自為戰地投放廣告，而是可以通過統一的 agent 協議獲得流量，整個系統的效率將大幅提高。

Shopify 的成功還有一個更深層的原因：它的商業模式與 agentic commerce 的本質是對齊的。Shopify 賺錢靠的是提供工具和服務，而不是控制流量或客戶關系。在 agentic commerce 世界中，控制流量的價值可能會下降（因為 AI agent 會根據客觀標準做出選擇），而提供優質基礎設施的價值會上升。Shopify 恰好處于正確的位置。

當然，這不意味著 Shopify 可以高枕無憂。他們需要確保自己的平臺能夠無縫地與各種 AI agent 集成，需要不斷改進產品數據的結構化和可訪問性，還需要幫助商家理解和適應這種新的流量獲取方式。但總體而言，Shopify 在 agentic commerce 時代的前景是光明的。

對支付體系的沖擊：Stripe 的隱秘杠桿

當大家都在討論 agentic commerce 對商家和平臺的影響時，Freda 敏銳地指出了一個容易被忽視的受益者：Stripe。OpenAI 的 Agentic Commerce Protocol 和 Perplexity 的方法都讓商家保留現有的 PSP，而 Stripe 為兩者提供支持。這不是巧合。

隨著 agentic checkout 的普及，Stripe 作為中立連接組織的角色可能會加強。為什么？因為在一個碎片化的電商生態中，能夠提供統一、可靠的支付基礎設施變得更加重要。當購買通過各種不同的 AI agent 發生，跨越各種不同的平臺和商家時，需要有一個底層的支付層來確保一切順利運作。Stripe 正是定位在這個位置。

我認為 Stripe 的戰略非常聰明。通過支持 OpenAI 的開放協議，Stripe 將自己定位為 agentic commerce 生態的中立基礎設施提供商，而不是試圖控制整個價值鏈。這種定位讓他們可以從整個生態的增長中受益,而不會引發商家或平臺的戒心。這讓我想起了 AWS 的策略：提供強大而中立的基礎設施，讓所有人都可以在上面構建，而 AWS 從中獲得穩定的收入。

更重要的是，Stripe 在支付領域的專業能力是 AI 公司所不具備的。OpenAI 可以構建世界上最好的 AI agent，但他們不擅長處理支付合規、欺詐檢測、跨境交易等復雜問題。通過與 Stripe 合作，OpenAI 可以專注于自己的核心優勢，而將支付的復雜性交給專家處理。這種專業分工可能是 agentic commerce 成功的關鍵。

從長遠來看，我預測支付領域可能會出現整合。那些能夠提供無縫 agentic commerce 支付體驗的 PSP 將獲得市場份額，而那些無法適應的可能會被邊緣化。Stripe 的先發優勢和技術領先地位使他們處于有利位置，但他們需要繼續創新以保持這種優勢。

Google 的生存危機

Freda 對 Google 的分析讓我陷入了深思。她承認 Google 有一個近乎完美的"T 型"價值主張：縱向上，從應用到云到芯片的全棧整合；橫向上，跨越廣泛的產品范圍——生產力（Google Suite）、娛樂（YouTube）和實用工具（Google Home 等）。最終，最好的模型往往會獲勝。

她也理解，到目前為止，Google 的搜索廣告收入并沒有受到 GPT 的實質性影響。理論上，Google 可以失去 95% 的搜索量，但仍然能增長收入，只要它保留了有價值的查詢，這些查詢主要與電商相關。這是一個非常深刻的觀察。大多數搜索查詢實際上價值很低，Google 的利潤主要來自那些具有明確購買意圖的高價值查詢。

但 Google 的廣告模式是否能在 agentic 時代完好無損地存活下來，仍然有待觀察。我認為這是一個懸而未決的重大問題。如果 AI agent 成為主要的購物入口，用戶不再需要先搜索、比較、然后點擊廣告，而是直接告訴 agent 他們想要什么，然后 agent 直接完成購買，那么 Google 的廣告模式還有什么價值？

更深層的問題是，agentic commerce 可能會改變"搜索"本身的性質。傳統搜索是基于關鍵詞的，用戶需要知道如何表達他們的需求。但 AI agent 可以理解更復雜、更模糊的意圖。你不需要搜索"防水透氣登山鞋 42 碼"，而是可以說"我下個月要去尼泊爾徒步，需要一雙舒適的鞋子"。這種從關鍵詞搜索到意圖理解的轉變，可能會從根本上削弱 Google 的核心優勢。

Google 會積極應對這個挑戰。他們已經在將 AI 能力整合到搜索中，推出了 Search Generative Experience（SGE）等功能。但問題是，Google 能否在不破壞自己現有廣告業務的情況下，成功轉型到 agentic 模式？這是一個經典的創新者困境。Google 的大部分收入來自廣告，任何可能減少廣告展示的創新都會面臨內部阻力。

另一個問題是競爭。Google 在搜索領域的主導地位是建立在海量數據和多年優化基礎上的。但在 agentic commerce 領域，競爭格局可能完全不同。OpenAI、Perplexity，甚至 Amazon 都在構建自己的 agent 能力。如果用戶開始習慣通過 ChatGPT 或其他 agent 購物，Google 可能會發現自己被邊緣化。

我認為 Google 的最大優勢可能不在搜索本身，而在其生態系統的廣度。如果他們能夠將 agentic commerce 能力整合到 Google Assistant、Google Home、Android 等產品中，創造一個無縫的跨設備體驗，他們仍然有機會保持相關性。但這需要組織上的重大轉變和戰略上的大膽決策。

未來的路

在 Patrick Collison 與 Tobi Lütke 的對話中，Collison 思考到，應該有人構建一個通用的消費品目錄，不僅僅是為 Shopify 商家，而是為所有東西。Freda 認為這是 agentic commerce 的夢想狀態：標準化的產品數據支持 AI agent 智能購物。我完全同意這個愿景，而且我認為這可能比大多數人想象的更接近實現。

今天，"給我找雙女款跑鞋"這樣的請求仍然太高層次了。明天，AI agent 可能能夠解析"一件黑白相間的馬海毛毛衣，上面有一個大大的字母 G"。這需要產品特定的模型和更豐富的元數據。我認為這種細粒度的產品理解能力將是 agentic commerce 成功的關鍵。AI agent 需要能夠理解不僅僅是產品類別和價格范圍,還要理解風格、材質、用途、質量等微妙的屬性。

還需要一個反饋驅動的評論層來完成閉環。這是一個經常被忽視但極其重要的部分。在傳統電商中，用戶評論和評分幫助其他買家做出決策。但在 agentic commerce 中，這些反饋主要是訓練 AI agent 的數據。一個購買是否成功？用戶是否滿意？產品是否符合描述？這些信息需要系統地收集和分析，以不斷改進 agent 的推薦質量。

我們會看到一個新的生態系統圍繞產品數據和元數據發展起來。會有公司專門從事產品數據的結構化和標準化，會有評級和認證服務來驗證產品信息的準確性，會有反饋和評論聚合器來幫助 AI agent 理解產品質量。這個生態系統的復雜性和重要性可能不亞于今天的 SEO 產業。

更長遠來看，我認為 agentic commerce 會改變我們對"購物"本身的理解。購物可能不再是一個獨立的活動，而是無縫融入我們的日常生活。當你的 AI agent 知道你的冰箱快空了，它會自動訂購雜貨。當你計劃去度假，它會提前預訂機票和酒店。當你提到需要一件新外套，它會根據你的風格偏好和預算推薦選項。購物從一個需要時間和注意力的任務變成了一個在后臺自動發生的過程。

這種轉變將帶來深刻的社會和心理影響。購物對許多人來說不僅僅是獲取商品的手段，也是一種娛樂、自我表達和社交活動。當購物變得完全自動化時，我們會失去什么？我們又會獲得什么？這些問題的答案將決定 agentic commerce 最終被社會接受的程度。

歡迎大家閱讀Freda的原文：https://robonomics.substack.com/p/agentic-commerce-deep-dive-i和https://robonomics.substack.com/p/agentic-commerce-deep-dive-ii

結尾

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