AI商业范式双重变革：从广告重构到协作革命

日期：2026-01-18 13:24:54 / 人气：8

当AI智能体（AI Agent）逐步渗透商业全链路，两场深刻的变革正同步发生：一是互联网巨头赖以生存的广告商业模式面临颠覆，从“流量税”向“服务佣金”跃迁；二是以Anthropic Claude Cowork为代表的工具革新，重塑了人与AI的协作逻辑，让异步独立工作成为可能。这两场变革共同指向一个核心——AI正从“信息交互工具”进化为“商业生态操作系统”。

一、广告收入的终结：从“点击逻辑”到“指令经济”

2026年初，硅谷科技圈猛然发现，ChatGPT实现“一键购物”的愿景，落地难度远超预期。据《The Information》报道，即便OpenAI与Shopify早已官宣深度合作，截至今年1月，像Away行李箱这类曾被Shopify重点展示的头部品牌，仍未能上线聊天界面内的直接购买功能。另有一位年营收约3亿美元的商家CEO透露，在提交测试申请后，仅收到“功能推广缓慢、仍在排队”的回复。

阻碍OpenAI进军电商的核心，并非模型能力或算力瓶颈，而是电商数据的“混乱现实”。在电商后台，一个简单的“有货”标签，背后可能对应现货、预售、调货等多种状态。AI智能体尚无法精准处理这种跨系统的模糊定义，导致其对接开放网络时，频繁陷入价格不准、库存不明的尴尬境地。OpenAI不得不投入大量人力与商家手动校对数据标准，这也直接拖累了功能落地的进度。

过去二十年，互联网商业模式的核心是“点击（Click）”。但在AI Agent时代，商业逻辑正加速从“点击”向“指令（Command）”迭代。当OpenAI、Perplexity等硅谷“空军”试图在杂乱的开放网络中建立新秩序时，传统互联网巨头们的应对策略已然分化：亚马逊筑起数据高墙守护广告护城河，沃尔玛激进开放线下库存系统寻求突围，谷歌发力全栈生态争夺标准制定权，而阿里则走出了另一条路径——依托自身庞大生态，将AI打造成连接物理世界的“操作系统”。

巨头们的密集动作，直指AI时代的核心战场：谁能成为新的“AI层（AI Layer）”？这本质上是一场从广告技术（Ad-Tech）到智能体技术（Agent-Tech）的商业模式跃迁。摩根士丹利预测，到2030年，全球电商每10美元交易额中，就有1-2美元由AI Agent促成。对电商平台与品牌商而言，若未能布局AI智能体，或将错失未来20%的市场份额。

1.1 硅谷“空军”的困境与巨头防御战

OpenAI进军电商的野心毫不掩饰。在最新战略中，其推出“Operator”智能体，并联合Stripe发布智能体商业协议（ACP），试图让ChatGPT直接切入交易环节。但这份野心，撞上了现实的“数据高墙”——真实世界的电商数据，远比大语言模型（LLM）训练数据“肮脏”得多。若不进行大量手动调试，ChatGPT展示的商品信息难以与商家网站实时同步。

对Shopify商家而言，“库存”定义的模糊性可能引发连锁问题：AI误下单、承诺无法兑现的发货时间，这些都会造成灾难性的用户体验。这也解释了为何有Shopify与Stripe加持，OpenAI的购物功能仍只能谨慎推广。更深层的矛盾在于名义商家（MoR）的归属——交易中，谁来承担收款、退款、税务处理及纠纷调解的法律责任？

OpenAI明确拒绝成为MoR，不愿陷入售后纠纷的泥潭，只能依赖Stripe、Shopify等中间层协调；Perplexity曾尝试通过“Buy with Pro”自研MoR模式，却因需承担巨额资金风险、搭建庞大售后团队，最终因轻资产模式难以承载而受阻。

AI Agent正实现从“信息检索”到“任务执行”的跨越。以万圣节购物为例，传统模式下，用户需自行搜索“壮志凌云夹克”“墨镜”“军靴”，跨平台比价、凑单；而在Agent模式下，用户只需给出模糊场景指令（“我想扮成马弗里克”），AI便能推理出所需物品（飞行夹克+墨镜+靴子+狗牌），跨平台聚合商品、完成支付与物流追踪。用户面对的不再是一个个独立App，而是统一的AI入口。

面对硅谷新贵的冲击，亚马逊陷入了典型的“创新者窘境”。凭借AWS云服务与自研模型，亚马逊并非缺乏AI技术能力，但年收入680亿美元的广告业务，是其利润最丰厚的板块之一，而这一业务完全依赖“搜索-浏览-点击广告”的链路。若AI Agent直接为用户筛选出“最优商品”，用户无需翻页、点击广告链接，680亿美元广告收入将面临蒸发风险。

因此，亚马逊的动作充满防御性矛盾：一方面封锁Perplexity爬虫、筑起数据高墙；另一方面推出自研AI助手Rufus，却刻意限制功能、降低体验，避免冲击自身广告业务。这如同当年的柯达——发明了数码相机，却因胶卷业务利润丰厚而不敢推广，亚马逊仍需时间探索破局之道。

其他传统巨头则走出了不同的突围路径。谷歌选择“定标准”，在2026年美国零售联合会（NRF）大会上发布通用商业协议（UCP），试图打造AI时代的开源交易语言，兼容智能体对智能体（A2A）、智能体对协议（A2P）标准。若搜索入口注定被AI Agent取代，谷歌希望通过定义“对话语法”，保住数字商业的核心地位。

实体零售巨头沃尔玛则选择开放“物理世界的API”。不同于亚马逊背负沉重广告包袱，沃尔玛的核心优势是全美门店网络与实时库存数据。其战略清晰：不争夺AI模型的领先地位，而是成为所有AI背后最可靠的“超级履约中心”。通过开放API，无论用户通过ChatGPT还是Gemini下单，最终履约都由沃尔玛完成。这是“数据拥有者”对“模型拥有者”的反制，也构成了当前硅谷战局的核心：模型公司（空军）狂轰滥炸，零售商（地面部队）坚守阵地，数据连接的“最后一公里”仍充满摩擦。

与此同时，AI正从“被动响应”向“主动预测”进化。以日常杂货采购为例，Agent不再等待用户指令，而是基于历史数据主动推送：“早安布莱恩，这是你本周的采购清单”。当用户提出“我要做玉米片蘸酱”，AI能自动识别需求（玉米片+奶酪）并调整购物车。这种能力将电商从“按需购买”升级为“订阅式/管家式服务”，大幅提升用户粘性。

1.2 重估“超级APP”：阿里的生态解法

当硅谷新贵与巨头角逐API接口和数据标准时，大洋彼岸的阿里正启动“集团军作战”。根据莫菲特·纳森森提出的“推拉（Push-Pull）”模型，AI通常被认为利好“推送端”（降低内容生成成本），却对“拉取端”（搜索流量被截流）构成威胁，而阿里的解法，正是依托生态破解这一困境。

与OpenAI类似，阿里用Agent切入交易时，同样面临电商“数据泥潭”。其核心对策是将千问App推至“C位”，倾全集团资源打造超级APP。据阿里内部人士透露，阿里先在外卖场景实现全闭环——用户通过聊天下达指令，千问调用各业务线智能体执行任务，并完成支付链路。

千问能实现“一句话点奶茶”，核心在于阿里拥有数据“所有权”。这种内部协同模式，规避了跨平台利益谈判的核心难题，但仍需解决技术层面的数据标准化问题。若依赖第三方Agent串联任务，会因各主体交付质量差异导致流程断裂，最终影响任务成功率。

关键在于，AI若缺乏履约能力与精准到门牌号的兴趣点（POI）数据，只能停留在“聊天”层面，无法落地“办事”功能。当千问能调度数百万骑手时，它便不再是聊天机器人，而是连接物理世界的操作系统。而本地生活场景，正是AI与物理世界交互最频繁、最复杂的界面。这也印证了全生态的重要性：在AI Agent的竞争中，生态完整性或将成为决定胜负的关键变量。

1.3 商业模式重构：从“流量税”到“服务佣金”

过去二十年，谷歌、亚马逊本质上是全球最大的广告商，商业模式核心是“流量税”（Ads）——用户搜索后，平台展示广告，商家为点击付费，与最终是否成交无关。但在Agent-Tech时代，AI Agent成为核心入口，用户无需浏览冗长搜索结果，广告展示空间大幅压缩，AI仅推送少数精准答案，传统广告模式难以为继。

这意味着商业模式将被迫从“流量税”转向“服务费佣金（Take-Rate）”。本质上，广告费（客户获取成本CAC）也是一种“抽佣”——传统模式下，商家可能花费30%成本投放广告获取客户；而在智能体商业（Agentic Commerce）模式下，这笔支出将转化为支付给AI Agent的10%-15%服务费。

这标志着“流量税”模式的终结与“服务佣金”时代的崛起。正如摩根大通分析师亚历克斯·姚所言，互联网商业模式正经历从“流量变现”到“服务变现”的重估：AI虽推高了单位算力成本（Token Cost），但凭借极高的转化率，打开了“佣金率（Take-Rate）”的全新增长空间。

传统广告模式瓜分的是商家有限的营销预算（通常占GMV的3%-5%），而智能体商业切入的是交易佣金，直接对应GMV本身。对平台而言，这种模式更健康——收入从“为无效点击收费”转向“为成交结果收费”，收入质量显著提升。

这场洗牌中，赢家与输家的边界逐渐清晰：基础设施提供商是结构性赢家，Stripe（支付基建）、Shopify（独立站基建）等如同“水和电”，不参与前端入口争夺，却能穿透所有交易环节；“物理世界API”拥有者如阿里、沃尔玛，凭借实时库存与履约能力掌握谈判主动权。而输家将是依赖信息不对称赚差价的中间商，以及靠SEO堆砌关键词欺骗算法的商家，平庸商品在AI筛选机制下将彻底丧失能见度。

二、协作革命：Claude Cowork开启AI同事时代

当巨头们在商业赛道重构规则时，Anthropic以一款迭代周期仅一周半的产品，撕开了人与AI协作的新维度。每个深度使用AI的人都曾面临这样的痛点：让Claude分析文档，它能给出不错的答案，但若能多花时间反复研读资料，结果必然更优。可惜聊天窗口“你问我答”的逻辑，让AI无法像真正的助手那样独立攻坚、完工汇报。这个痛点，Anthropic用Claude Cowork给出了破局方案。

2.1 反传统迭代：让用户成为创新者

“我们冲刺了一周半就把这个东西做出来了。”Anthropic负责该产品的技术负责人Felix在直播中坦言。这个时间框架违背了传统软件开发逻辑——后者需先明确用户需求、耗时数月打磨，再隆重发布。而Felix团队反其道而行，坦诚“不完全知道用户会怎么用”，干脆先上线产品，依托用户反馈探索百万种可能。

这种坦诚在硅谷颇为罕见，毕竟“乔布斯比用户更懂用户”的神话流传已久。但Anthropic押注的是另一种路径：开发者搭建游乐场，用户才是真正的创新者。这让人联想到Excel的成功——它并非为特定用途设计，只是一张可加公式的表格，却凭借开放性催生了整个B2B SaaS行业。正如Felix所言，Excel重度用户更看重对产品的深度熟悉，而非边际效率提升或界面优化，Claude Cowork的开放性正延续了这一逻辑。

2.2 异步协作：从“陪AI做”到“让AI做”

打开Claude桌面应用，Chat、Code与Cowork三个标签页看似相似，均为对话框交互，实则逻辑天差地别。Chat遵循“你问我答”的即时逻辑，几分钟内完成短任务；而Cowork专为几十分钟甚至几小时的复杂任务设计，核心是异步工作模式。

以分析月度日历时间分配为例，Chat模式下Claude仅能快速扫一眼日程给出泛泛建议，而Cowork会直接打开Chrome浏览器，逐页翻阅Google Calendar，耗时一小时完成详细分析后再汇报结果。“非技术用户习惯发消息后等AI回复，再继续操作，”Dan Shipper在直播中解释，“但Cowork让你可以扔出任务就去忙别的，稍后再查看结果。”这种模式对用过Claude Code的程序员而言并不陌生，但对多数非技术用户，这是首次真正将任务“托付”给AI，而非“陪伴”AI完成。

2.3 技能系统：AI时代的个性化“肌肉记忆”

Claude生态中的“技能（Skills）”概念，为AI个性化定制提供了极简路径。技能即一组预设自然语言指令，告知AI特定场景下的操作规则，无需复杂的API接口或MCP工具，一个Markdown文件即可实现定制。

Every公司工程师Kieran的演示颇具代表性：他为Claude配置了“瑞士设计风格”与“3D打印”两项技能，下达指令“用瑞士设计风格设计一把椅子，生成4厘米高的STL文件用于3D打印”后，Claude自动加载技能并完成任务，几分钟内便输出符合美学要求的迷你椅子模型。Felix自身也在运用这一功能，他用小程序抓取运动数据，再以Markdown技能文件告知Claude制定马拉松训练计划的原则，无需复杂编程即可实现定制化需求。这意味着“定制AI”不再是程序员的专属，普通人只需清晰表达需求即可实现。

2.4 界面极简主义：少即是多的AI未来

过去十年，SaaS行业呈现碎片化趋势，每个细分需求都对应专属软件。但Felix预测，AI时代的趋势将截然相反：“随着模型智能提升，我们会看到更少的界面覆盖更广的场景。”这一判断打破直觉——此前关于“聊天是否为AI最终形态”的争论从未停歇，多数人认为需要更多专门界面释放AI潜力，但Felix的视角更为本质：若AI能精准理解意图，为何需要多个入口？

他以Google搜索的演变为例：2000年代初，Google图片、新闻、购物搜索各有专属搜索框，如今仅需在Chrome地址栏输入需求，系统便能自动识别意图。“我们或许会保留一个‘我想要什么’的输入框，但无需为代码、娱乐、医疗等场景单独设置入口。”这一预测对垂直AI应用创业公司而言并非利好，Anthropic等头部企业可能将垂直功能直接整合进主产品，压缩创业公司的生存空间。

2.5 壁垒消解：创意与速度成新核心竞争力

对创业者而言，一个关键洞察正在显现：技术能力作为竞争壁垒正快速消解。过去，让AI完成复杂研究任务（如分析竞品、整理数据、生成报告），要么需要编程技能，要么需购买专门工具。但Claude Cowork让这一能力全民可用——Dan在直播中演示，让Cowork查询PostHog中的文章点击数据，无需任何API配置或MCP设置，AI直接打开Chrome浏览器，用已登录账号抓取数据，“这种事以前我得找平台同事帮忙”。

这意味着“能用AI做复杂任务”不再是稀缺能力，执行速度与创意应用成为新的差异化因素。技术壁垒的消解，让AI应用的竞争回归到人类自身的创造力与执行力层面。

2.6 不完美的预览：真实世界的挑战与范式转变

Claude Cowork并非完美。Dan尝试让其校对Google Docs文案时，AI挣扎良久仍未完成，“Google Docs是AI的最终Boss，表面简单但底层非标准HTML，实现复杂”。这暴露了当前AI代理的核心局限：擅长结构化、规则明确的任务，面对“看似简单实则复杂”的真实场景时易翻车。

Felix对此坦诚：“产品有很多粗糙之处，这也是我们称其为‘研究预览’的原因。但我们宁愿早点上线与用户迭代，而非闭门打磨一年。”这种坦诚背后，是一种全新的产品哲学——AI工具的进化无需追求一步到位，与用户共建才是高效路径。

若用一句话概括Cowork的意义，便是它推动“AI助手”完成了范式跃迁：过去的AI是待命的问答机器，你问我答、循环往复；而Cowork更像独立工作的同事，接过任务后自主研究、尝试解决，完工后主动汇报。这种转变看似微妙，却重塑了人与AI协作的底层逻辑。

三、结语：AI操作系统的终极竞赛

Stripe CEO帕特里克·科里森与Shopify CEO托比·吕特克曾构想“通用名录（Universal Catalog）”，囊括世间万物，以标准化数据驱动AI智能体购物。这一愿景的实现，既需要商业层面的数据协同与模式重构，也依赖工具层面的协作能力突破。

从广告模式颠覆到协作工具革新，AI正从两个维度重构商业生态：一方面，巨头们争夺“AI层”主导权，将AI从信息连接升级为物理世界操作系统；另一方面，Claude Cowork这类工具让AI真正融入工作流，成为人类的“协作同事”。未来的竞争，不再是单一技术或产品的比拼，而是生态能力、协作效率与数据价值的综合较量。谁能率先打通商业逻辑与协作体验的闭环，谁就能定义下一个时代的AI操作系统。

本文整合自微信公众号：一鸣的AI交易思考（作者：刘宇轩）及相关行业分析内容

作者：耀世娱乐注册登录官网