你有没有想过，为什么Google能成为一家市值2万亿美元的巨头，而Wikipedia却是一个非营利组织？答案很简单：商业搜索的魔力。当你搜索"铯原子有多少个质子"时，Google一分钱都赚不到。但当你搜索"最好的网球拍"时，它就开始印钞票了。这种不对称性定义了整个搜索经济的本质。现在，随着AI的崛起，这个平衡正在被彻底打破。
最近读到a16z合伙人Justine Moore和Alex Rampell的一篇深度分析，他们对AI如何重塑电商领域的洞察让我深感震撼。他们不仅分析了Google可能面临的威胁，更重要的是，他们描绘了一幅AI时代电商的全新图景。在这个图景中，传统的搜索-比较-购买模式正在被AI agent驱动的智能化购买体验所取代。我花了很多时间思考他们的观点，并结合自己对这个行业的观察，想要分享一些更深层的思考。
Google的真正危机：不是搜索量，而是价值迁移
Justine在文章中提到了一个让我印象深刻的观点：Google即使失去95%的搜索量，收入仍然可能增长，只要它能保住那些有商业价值的查询。这个观点听起来违反直觉，但实际上揭示了搜索经济的核心秘密。我经过深入思考后发现，这背后隐藏着一个更深层的问题：AI正在改变价值创造的位置。
传统模式下，Google扮演的是信息中介的角色。用户有购买意图，Google提供搜索结果和广告，商家获得流量，Google收取广告费。这是一个相对简单的三方博弈。但AI agent的出现打破了这个平衡。当ChatGPT或Perplexity能够直接回答"什么是最好的网球拍"这个问题，并给出具体推荐时，用户为什么还需要点击Google的广告链接？
更关键的是，AI不仅仅是在回答问题，它正在重新定义"搜索"本身。我们以前的搜索行为是：提出问题→获得链接列表→点击查看→比较信息→做出决策。而AI agent的流程是：描述需求→获得推荐→直接购买。中间的比较和研究环节被大幅压缩甚至消失了。这意味着传统搜索引擎不仅失去了查询量，更失去了在决策链条中的关键位置。
从2025年5月苹果高级副总裁Eddy Cue在DOJ反垄断审判中的证词可以看出端倪。他表示Safari的搜索量在二十多年来首次下降，这个消息直接导致Alphabet股价单日下跌近8%，市值蒸发超过1500亿美元。虽然Google的Q2财报显示搜索收入仍在增长，这表明目前流失的主要是低价值查询，但这种趋势的方向是明确的。
我认为，Google面临的不是简单的竞争威胁，而是商业模式的结构性挑战。当AI能够直接完成从意图识别到购买决策的全过程时，传统的"流量→广告→转化"模式就会变得低效甚至过时。Google需要的不是更好的搜索算法，而是一个全新的商业模式来适应AI驱动的消费行为。
五种购买行为的AI化改造：从冲动到深思
Justine在文章中将购买行为分为五个类别，从冲动购买到人生重大购买，每一种都将在AI时代发生不同程度的变化。我觉得这个分类框架非常精准，但我想从更深层次分析每种购买行为背后的心理机制，以及AI如何重塑这些机制。
冲动购买(Impulse buy)看似是AI影响最小的领域，因为冲动意味着没有理性的研究过程。但我认为这个判断可能过于表面化。AI的真正威力在于预测和引导冲动。想象一下，当你在TikTok上看到一个搞笑T恤时，AI已经分析了你的浏览历史、购买记录、社交媒体活动，甚至你的情绪状态，然后在最精准的时刻推送最符合你当前心理需求的产品。这不是简单的算法推荐，而是对人类冲动心理的深度理解和操控。我觉得这种个性化的冲动引导可能会让冲动购买变得更加频繁和精准。
日常必需品(Routine essentials)的AI化改造最容易理解，也最容易实现。但我观察到一个有趣的现象：当AI开始代理我们的日常购买决策时，我们的消费习惯可能会发生微妙变化。比如，AI可能会根据价格波动、库存情况、甚至天气预报来调整你的购买时机和数量。一个聪明的AI agent可能会在你的洗衣液快用完的前一周，发现某个品牌正在打折，于是提前购买并建议你尝试。这种"智能套利"行为可能会让消费者在不知不觉中获得更好的性价比，同时也会迫使品牌重新思考他们的定价和促销策略。
生活方式购买(Lifestyle purchases)是我认为AI将产生最大影响的领域。这类购买的特点是：有一定价格门槛、涉及个人品味、需要一定程度的研究。Justine提到了Plush这样的产品，但我认为这只是冰山一角。真正的革命将来自AI对个人风格和偏好的深度学习。想象一个AI助手，它不仅知道你过去买过什么，还理解你的体型、肤色、生活方式、社交圈层，甚至你的aspiration(抱负)。它可以推荐的不只是单个产品，而是整套搭配，甚至是生活方式的升级路径。这种个性化程度是传统电商平台无法达到的。
功能性购买(Functional purchases)的AI化最复杂，也最有挑战性。这类购买通常涉及大额支出和长期使用，消费者需要的不仅是产品推荐，更需要专家咨询。我认为这里会出现一个新的AI应用类别：AI顾问。这些AI不仅拥有丰富的产品知识，还能进行类似人类销售专家的深度对话。它们可以问询你的具体需求、使用场景、预算限制，甚至你的未来规划，然后提供高度个性化的建议。更重要的是，这些AI顾问是跨品牌的，不会因为佣金或库存而偏向某个特定产品。
人生重大购买(Life purchases)可能是AI影响最小但也最重要的领域。买房、结婚、教育这些决策太过重大和个人化，很难完全交给AI。但AI可以在信息收集、选项比较、风险评估等方面发挥重要作用。我想象中的AI教练不是要替你做决策，而是要帮你做出更好的决策。它可以整理海量信息、识别潜在陷阱、模拟不同选择的长期后果，甚至帮你进行合同谈判。我觉得这种AI coach的价值在于它的中立性和全面性，不像人类顾问可能有利益冲突。
Amazon和Shopify的护城河：数据与基础设施的双重优势
Justine在分析中指出Amazon和Shopify相比Google有更强的防御能力，我完全赞同这个观点，但我想从更深层次分析这种优势的来源和可持续性。Amazon的优势不仅在于它控制了从搜索到配送的完整链条，更重要的是它掌握了最有价值的behavioral data(行为数据)。
Amazon知道你买了什么、什么时候买的、多快收到的、是否退货、是否回购等等。这些数据的价值远超搜索历史，因为它们直接反映了真实的购买行为和满意度。当AI agent需要为用户做购买决策时，这些数据就是最珍贵的训练素材。Google虽然知道你搜索了什么，但它不知道你最终买了什么，更不知道你对购买结果是否满意。这个数据差距在AI时代会被进一步放大。
更重要的是，Amazon Prime这个loyalty program(忠诚度计划)创造了一个独特的经济学现象：sunk cost bias(沉没成本偏见)。当你已经付费成为Prime会员时，你会倾向于在Amazon购买更多商品来"回本"。这种心理机制在AI时代可能会变得更加强大。AI agent在为你寻找最佳购买选项时，可能会自然地倾向于Amazon，因为它知道你是Prime会员，能享受免费配送和其他优惠。
Shopify的防御逻辑完全不同，但同样强大。它不是通过控制消费者来建立护城河，而是通过赋能商家来创造网络效应。随着越来越多的D2C(Direct-to-Consumer，直接面向消费者)品牌选择Shopify，这个平台就变得越来越不可替代。在AI时代，这种分散化的优势可能会更加明显。AI agent可能需要同时从数百个不同的品牌官网获取信息和完成购买，而如果这些网站都运行在Shopify上，就会形成一个标准化的API生态系统。
我认为Shopify还有一个被低估的优势：它距离品牌故事最近。在AI时代，产品的功能性差异可能会被AI快速识别和比较，但品牌的情感连接仍然需要人类去感受。Shopify上的品牌通常都有独特的故事和文化，这些软性价值很难被AI完全量化，但却是影响消费决策的重要因素。
AI商业化的四大基础设施挑战
Justine在文章末尾提到了AI在商业领域发挥全部潜力所需要的四个基础条件，我觉得每一个都值得深入探讨，因为它们不仅是技术挑战，更是商业模式创新的机会。
首先是更好的数据问题。当前的产品评论系统确实存在严重问题：刷评、极化、缺乏背景信息。但我认为问题的根源在于激励机制的错位。消费者写评论通常是因为极度满意或极度不满，中间状态很少有人记录。而且，现有的评论系统无法捕捉产品的使用场景、用户的期望值、以及时间维度的变化。
我想象中的理想数据系统是这样的：AI agent不仅收集用户的主观评价，还会通过物联网设备监控产品的实际使用情况。比如，一个智能手表不仅要看用户是否给了五星评价，还要看用户实际佩戴的频率和时长。一台咖啡机的评价不仅要看文字反馈，还要看用户的实际使用频率、清洁保养情况等等。这种客观使用数据结合主观反馈才能形成真正有价值的产品评价体系。
统一API的挑战更多是政治性而非技术性的。每个电商平台都有自己的API结构、数据格式、认证机制，这些差异很大程度上是故意为之，目的是创造平台锁定效应。但在AI agent时代，这种分割可能会成为整个行业的效率瓶颈。我预测会出现专门的API聚合服务，类似于旅游行业的全球分销系统。这些服务会标准化不同平台的接口，让AI agent能够无缝地跨平台比较和购买。
身份和记忆是最复杂的挑战，因为它涉及隐私、准确性和适应性的平衡。我认为未来的AI购物助手需要建立一个多层偏好模型。这个模型不仅要记录你的历史购买，还要理解你的价值观、生活阶段、财务限制等等。比如，它需要知道你在工作日午餐时追求便利性，但在周末聚餐时更注重品质和呈现效果。这种情境感知推荐需要AI具备近似人类的社会理解能力。
嵌入式捕获可能是最具创新潜力的领域。传统的数据收集都是被动的、延后的：买完再评价、用完再反馈。但AI agent可以实现实时偏好学习。比如，当你在浏览某个产品时在某个特性上停留时间较长，AI就可以推断你对这个特性比较关注。当你快速跳过某些颜色选项时，AI就可以学习你的颜色偏好。这种微交互分析可以让AI对你的偏好有更细致的理解。
电商平台的重新洗牌：谁将胜出？
在思考了Justine的分析后，我对电商行业的未来格局有了一些自己的判断。我认为AI将引发一次新的平台洗牌，但获胜的逻辑与以往不同。
传统电商时代的竞争主要围绕三个维度：选择丰富度、便利性和价格。Amazon靠着"Everything Store"的理念在选择方面获胜，同时通过Prime在便利性上建立优势。但在AI时代，这些优势的重要性会发生变化。
当AI agent能够自动比较全网价格并代理购买时，单个平台的价格优势就会被稀释。当AI能够智能批量处理和跨平台履行时，便利性的定义也会改变。真正的竞争优势将转向数据质量、AI能力和生态整合。
我预测会出现几类新的平台玩家：AI原生电商平台、垂直AI agent和商业基础设施提供商。AI原生平台将从头开始设计，以AI agent的需求为中心，提供结构化的产品数据、标准化的API和AI友好的用户体验。垂直AI agent将专注于特定品类，比如时尚AI、数码产品AI或家居改装AI，通过深度专业化建立竞争优势。商业基础设施提供商将提供底层的技术服务，帮助传统电商平台AI化。
我还认为会出现一个新的商业模式：AI agent订阅。消费者可能不再直接在各个电商平台购物，而是订阅一个或多个AI购物agent，由这些agent代理所有的购买决策。这些agent会收取订阅费而非佣金，从而避免利益冲突，真正站在消费者立场。这种模式可能会重新定义电商的价值链分配。
品牌营销的AI化重构：从大众营销到个体对话
AI对商业的改变不仅限于购买行为，更会从根本上重塑品牌营销的逻辑。在AI agent时代，传统大众营销的效果会大幅下降，因为消费者不再主动搜索和比较产品，而是依赖AI agent的推荐。
这意味着品牌需要学会与AI对话，而不是与人类对话。AI agent在评估产品时会更加理性和数据驱动，它们不会被精美包装或情感广告所影响，而是会关注客观性能指标、成本效益和用户满意度评分。
但这并不意味着品牌故事变得不重要。相反，我认为真实品牌叙事会变得更加重要，因为AI agent会深度分析品牌的一致性和可信度。一个品牌如果在不同平台、不同时间点传达的信息存在矛盾，AI很容易识别出来并降低推荐权重。
我预测会出现一个新的营销角色：AI关系专员。这些专员的工作是确保品牌的产品信息、价格策略、库存管理等各个方面都能被AI正确理解和评估。他们需要优化产品数据、管理API集成、监控AI推荐模式等等。
另一个重要变化是个性化的极致化。当AI agent对每个消费者都有深度了解时，品牌就可以为每个人提供定制化产品。这不仅是个性化推荐，而是个性化产品本身。想象一下，当你的AI agent告诉某个服装品牌你的确切尺寸、颜色偏好、材质要求和预算范围时，这个品牌就可以为你定制一件独特单品。这种大规模定制在AI时代变得经济可行。
未来十年：我们正在见证什么？
在深入思考了Justine的分析和我自己的观察后，我觉得我们正在见证的不仅是电商行业的变革，而是一场更深层的经济行为转变。
传统经济学假设消费者是理性行为者，会主动收集信息、比较选项、做出最优决策。但现实中，我们都知道人类的决策充满了偏见、情绪和认知局限。AI agent的出现可能会让消费者变得更加"理性"，因为AI能够处理更多信息、避免情感偏见、一致地应用决策标准。
这种理性消费的普及可能会带来深远影响。首先，市场效率会大幅提升，因为消费者能够更准确地评估产品价值。其次，产品质量会变得比营销能力更重要，因为AI agent不会被花哨的广告所迷惑。最后，价格透明度会增加，因为AI能够轻松比较全网价格。
但我也担心这种"超理性"消费可能会带来一些负面后果。购物的发现乐趣可能会减少，因为AI agent总是推荐"最优"选择，而不是令人惊喜或愉悦的选择。冲动购买虽然不够理性，但它也是生活乐趣的一部分。如果一切都被AI优化，生活可能会变得过于可预测。
从更宏观的角度看，我认为AI在商业领域的应用将加速经济数字化。越来越多的商业行为会被数字化记录和分析，这将为经济规划和政策制定提供前所未有的数据基础。政府可能能够更准确地预测经济趋势、识别市场失灵、设计针对性干预措施。
我预测未来十年内，我们会看到AI驱动的商业从实验性应用发展为主流实践。早期采用者会获得显著竞争优势，但随着技术普及，这些优势会逐渐被商品化。真正的长期赢家将是那些能够在AI时代重新定义客户价值的企业。
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