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$阿里巴巴(BABA)$ $亚马逊(AMZN)$

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最近，对于AI是否会在电商领域，掀起腥风血雨的讨论，又多了起来。

ChatGPT已经造成了像Wikipedia这样的传统网站，流量大幅下滑，而对于整个互联网盈利的核心——广告与电商，似乎新的大战一触即发。

这几个月，战鼓声已经密集得令人窒息。OpenAI那款名为“Agent”（前身Operator）的产品正露出獠牙，不再满足于聊天；Perplexity的“Comet”浏览器更不掩饰，它想做的就是交易。这些通过Chatbot形式，吸引了上亿用户的AI原生公司，正试图从“信息入口”一举杀入“交易入口”。

牌桌上的老玩家们，比如亚马逊正在仓促应战，它面临着与Google类似的“广告难题”：在新的商业模式建立之前，AI会威胁既有的广告利润。

亚马逊一面快速推出自家AI助手Rufus，和“Help Me Decide”功能，试图稳住局面；另一面在“严防死守”，用一纸诉状和防火墙代码，将Perplexity等“不速之客”挡在门外。

然而，亚马逊最大的零售宿敌——沃尔玛，却做出了一个惊人的举动。它非但没有“筑墙”，反而选择直接“跳入”ChatGPT 的怀抱，高调宣布用户可以直接在ChatGPT的聊天框里，完成沃尔玛商品的购买。

作为一个全球周活跃用户达到8亿的新产品，ChatGPT可能会瓦解平台与消费者的直接关系，进而成为一个新入口。

在电商全球最领先的中国，阿里的动作提供了另一个解题思路：全面拥抱AI。阿里的近况和新动作，被JP Morgan的明星分析师Alex Yao，精妙地概括为一个概念：将token转化为 Take-Rate：阿里巴巴飞轮。

那么在电商领域，AI带来的颠覆性，到底大不大？OpenAI到底想干什么？亚马逊能用既有优势，像Google一样打一场翻身仗吗？另一边阿里全面拥抱AI的做法，能否让生成式AI与电商产生协同效应？

01、

一份很有意思的研究

Moffett Nathanson（一家纽约的精品研究机构）最新有一份研究很有意思，讲的是AI将会如何颠覆电商。

目前的电商，零售业务大概只有1%的利润率，绝大部分利润，都是靠按点击付费的CPC广告实现。可以说亚马逊打造了如此之大的履约与物流业务，就是为广告提供支撑。

而当前主导互联网的是：推荐算法+广告联盟的模式。广告位对商家来说非常便捷，对用户来说无处不在。比如你想买一个降噪效果最好的耳机，无论你在哪里搜索（Google、Tik Tok、Instagram等等），最终都会落到亚马逊，因为这里有一个广告联盟，只要支付这个联盟佣金，那就“条条大路通亚马逊”，也可以说是一个“转化漏斗模式”。

这个格局，可以用一个Push（推送）-Pull（拉取）的模型来解释它，为了不那么抽象，我们直接上图：

消费互联网将如何受到AI的影响？Push-Pull模型。这张图超有价值！

我来解释一下这张图：

左侧：Push（推送）模型：“你不知道你想要，直到你看见它”

• Push是什么？是平台把内容和商品“推”到你面前。

• 典型平台：Facebook、Instagram、TikTok、YouTube、X……

• 用户状态：“躺平式”体验，你并不是带着明确购物目标去刷Instagram的，你只是在打发时间、看朋友动态或娱乐内容。

• 它如何运作？平台通过算法了解你的兴趣，然后在你的信息流里“插播”广告。你突然看到一个很酷的鞋子、一个新奇的厨房小工具，你才“被动地”产生了兴趣和购买欲。

• AI 如何影响？AI增强了这个模型，AI能帮商家用更低的成本制作更多、更好的广告图片和视频。同时，AI算法的进步让推荐变得更精准，你刷到的广告都是你真正感兴趣的东西。

• 所以，AI对“Push”模型是利好。

右侧：Pull（拉取) 模型：“你很清楚你要什么，或者要解决什么问题”

• Pull是什么？是你主动寻找，去“拉取”信息或商品。

• 典型平台：Google、Amazon、Booking、Ctrip……

• 用户状态：“主动发力式”体验，你带着一个明确的“查询”或“需求”。

• 它如何运作？1）目标明确型：你知道你要买“婴儿湿巾”，你直接打开亚马逊，输入关键词，在搜索结果里（很多是广告）点击购买。2）研究型：你不知道买哪款，比如“降噪效果最好的耳机”，你打开Google，输入关键词，仍然很多广告。

• AI可能会颠覆“Pull”模型。

AI将会如何产生影响？对于Push一端来说，AI正在增强各种能力，是利好。

但对于Pull一端来说，在过去，这成就了 Google 和亚马逊两大万亿帝国。而现在，一个新的"AI Layer"（AI层），插在了消费者和传统平台之间，可能会在未来掌握消费者的“意图”，这个AI层就是 ChatGPT、Gemini、Grok、Perplexity……

02、

进攻：OpenAI与Perplexity正在吹响号角

要理解这场革命的颠覆性，我们必须先承认一个现实：作为右侧“Push”模式的霸主，Google 和亚马逊的搜索体验，在某种程度上，已经“坏掉”了。

它被 SEO（搜索引擎优化）和“游戏化”了。亚马逊每年高达680亿美元、利润高到令人咋舌的广告业务，其利润基础，恰恰建立在一种“低效的搜索”之上。

设想一个场景：你想买一双“适合扁平足的跑鞋”。你打开亚马逊，输入关键词，满屏的“赞助商链接”扑面而来。你必须在无数真假难辨的评论、夸张的营销文案和算法的刻意引导中艰难寻找。曾经有数据显示，在消费者在下单前，平均要在亚马逊中点击14个商品。

这个“14次点击”的低效漏斗，就是亚马逊的印钞机。因为每一次点击，都可能是价值千金的广告库存。

但现在OpenAI来了，这些大模型公司提供的，是一种“10倍好”的体验。

还是那个问题：“适合扁平足的跑鞋”。你不再打开亚马逊，而是问ChatGPT。它不会给你广告（至少现在还不会），而是像一个专业的足科医生+装备测评师，在1秒内“阅读”各种评测和亚马逊评论，然后直接告诉你：“根据你的情况，XXX是最好的选择，这是链接。”

ChatGPT已经打通直接购物链接

AI 替你完成了那“14次点击”的研究工作——这就是颠覆的全部奥秘，购物漏斗被AI从“14次点击”极限压缩为“1次点击”。

OpenAI 为什么要如此激进地切入电商？答案写在它的账本上。它在全球拥有超过8亿的庞大用户群，也背负着构建 AGI所必需的、天文数字般的算力和债务。仅仅依靠每月20美元的订阅费，远不足以支撑这场豪赌。

广告和电商，是互联网世界中唯一足够庞大、能够承载其野心的变现池。

SemiAnalysis 的一份报告，更是为我们揭示了 OpenAI 隐藏在 GPT-5 更新背后的“阳谋”。这次更新的核心，不是模型本身，而是一个名为“路由器”（Router）的组件。

这个“路由器”，就是 OpenAI 未来商业蓝图的基石。

它的工作原理非常简单：当一个免费用户发起查询时，“路由器”会瞬间对其进行价值判断。我们来举个例子：

• 查询 1：“天空为什么是蓝色的？”

a)路由器判断：“低价值信息查询”。

b)行动：调用一个廉价的小模型来回答。

c)成本：$0.001。

• 查询 2：“我刚在加州被开了DUI（酒驾）罚单，我附近最好的律师是谁？”

a)路由器判断：“极高价值商业查询”。

b)行动：OpenAI 会立即调拨价值50美元的算力，调用最强大的“GPT-5 Thinking”模型。它会瞬间化身为一个全能的法律助理，为你分析情况、比较附近律师的胜率、口碑、报价，甚至直接帮你预约排名前三的律师进行咨询。

c)成本：$50。

在这整个过程中，你作为用户，支付0美元。但那位最终接到案子的律师事务所，会非常乐意地向 OpenAI 支付1000美元的“推荐费”，也就是成交佣金（Take-Rate）。

这甚至完美地绕开了Sam Altman那句“我讨厌广告”的个人偏见，因为这根本不是广告，这是某种新东西——“智能体商业”（Agentic Commerce）。

这也不是什么遥远的猜测。OpenAI 已经聘请了前 Facebook 广告和货币化负责人 Fidji Simo，来执掌其应用部门——这是一个再明显不过的信号。它也早已悄悄地和 Stripe、PayPal（支付）、Shopify、Etsy乃至沃尔玛（商业）建立了合作。

更有甚者，在SemiAnalysis的研究中有提及，OpenAI和Anthropic正在私下付费给初创公司，要求它们建立亚马逊和DoorDash的“高仿真复制品”。目的只有一个：夜以继日地训练AI智能体，如何完美地完成端到端的在线交易。

进攻的号角已然吹响。

03、

防守反击：亚马逊的“两难”与沃尔玛的“豪赌”

面对AI公司们兵临城下，传统巨头们的反应，恰恰是这场大战中最具变数的部分。

亚马逊并不是只能被动挨打，就像Google当初因为搜索被冲击、被质疑一样，如今却打了一场漂亮的翻身仗。

今天的亚马逊，只是陷在了一个眼前的“泥潭”里。之所以说它是“泥潭”而不是悬崖，就是因为这个问题与Google非常相似，但Google已经从中走了出来。

亚马逊的成功之处，在于它用“飞轮效应”建立了两道护城河：一是无与伦比的物流和 Prime 会员体系；二是那台价值680亿美元的广告印钞机。

在过去，这两者相得益彰。但在 AI 面前，它们开始左右互搏。

一个由“1次点击”AI驱动的完美购物体验，会杀死那个由“14次点击”构成的广告帝国，亚马逊比任何人都清楚这一点。

这就是为什么亚马逊的AI助手Rufus自推出以来，市场反响平平、体验不温不火（正如早期Google在大模型发布会时出错，导致股价暴跌）。亚马逊不敢让它做得太好，一个完美的 Rufus，就等于亲手关掉了自己的印钞机。

亚马逊就像去年的Google，还在拧巴中。虽是一界武林高手，但最厉害的绝学（广告），恰恰是修炼新神功（AI）的最大障碍。

于是，我们看到了一种拧巴的操作：

一方面，亚马逊在给自己筑墙。亚马逊法务部正忙着起诉Perplexity，同时令其工程师在代码中部署了新规则，全面屏蔽AI爬虫，这本质上是在保护现有的广告模式。但这堵墙能挡多久？在体验好10倍的新物种面前，任何试图阻挡趋势的壁垒，最终都会显得不堪一击。

另一方面，亚马逊在紧急自救。亚马逊正在“围墙”内，发起一场自救。它推出了“Help Me Decide”这样的AI功能，更重要的是，它开始要求平台上的所有商家，立刻修改产品列表，不要再堆砌关键词了（这是传统推荐搜索优化的奥秘），而是让它们变得“更口语化”（这是为AI SEO服务）。

这本质上是在搞一场“AI SEO”。AI SEO是指针对大模型，来优化内容和网站，让商家的内容更容易被AI发现、理解并引用到生成的答案中。亚马逊试图将用户“Pull”的部分，死死地留在亚马逊的围墙内。它在赌，赌自己的“物流+Prime”护城河，足以让用户忍受一个不如ChatGPT极致的站内AI。

但这种“既要...又要...”的策略能赢吗？

我非常同意Moffett Nathanson给出的一个大胆预言，这也许是亚马逊唯一的出路：亚马逊无法永远阻挡趋势，但它最终将做出改变。

亚马逊唯一的、也是最有可能的方案是：“保持总抽成率不变，但改变其构成”。

翻译成大白话就是：未来某一天，亚马逊会宣布：我们将全力发展AI助手，哪怕它会颠覆旧有商业模式（Google就是这样）。作为替代，通过AI助手完成的每笔交易，我们将向卖家收取5%的“对话式服务费”。

对于卖家而言，总的营销成本（广告费变为佣金）可能没有太大变化。但对于亚马逊而言，这将是其商业模式的一次惊天巨变——从一个“广告平台”进化到“佣金/AI服务平台”。

随着ChatGPT、Preplexity的攻势越来越猛，当亚马逊开始像Google当年那样承压，那么全力拥抱AI是必然选择。

另一边，就在亚马逊忙着筑墙和自救的同时，它的老对手沃尔玛，却押下了一场“豪赌”。

沃尔玛的王牌是什么？很简单：“没有历史包袱”。

沃尔玛的广告业务规模、线上流量都远不及亚马逊，它没有数字广告的利润需要去保护。在这场AI战争中，沃尔玛一无所失，却有机会重新赢得一切。

因此，沃尔玛的战略异常清晰、激进：彻底拥抱新的AI Layer（AI层）。

首先，是与AI大模型合作。沃尔玛是第一个与 OpenAI 达成“即时结账”合作的美国核心零售商，这是一个“重大让步”——不惜与AI平台共享部分宝贵的交易数据。沃尔玛的赌注是，在AI这个全新的流量层上，必须不惜代价成为“首选合作伙伴”。

其次，是向内研发。沃尔玛也在同步开发自己的AI智能体，比如Sparky。但它开发智能体的目的，和亚马逊完全不同。根据The Information获得的内幕，沃尔玛CTO Hari Vasudev的想法是：沃尔玛开发自有智能体的目的，是为了让它能够与其他外部智能体（比如 OpenAI 的 Agent）进行“对话和交互”。

这才是最可怕的杀招。

亚马逊在建的是一个“围墙花园”，试图将一切都关在内部。

而沃尔玛在建的，是一个“联邦开放系统”。沃尔玛的未来蓝图是：“让OpenAI的智能体，去和沃尔玛的智能体对话”。通过这种“B2B”式的握手，沃尔玛可以向全网的AI平台，提供最准确实时、无人能及的库存、价格和履约信息。

沃尔玛的野心，不是成为唯一的AI入口，而是成为所有AI平台背后那个最可靠、最高效、无法绕过的“超级履约中心”。

这场战争才刚刚开始。

一边是手握巨额利润、在“两难”中试图守城的传统霸主；

另一边是毫无包袱、试图建立新秩序的挑战者，对于手握上亿用户和颠覆性武器的AI新贵，他们似乎只对一件事感兴趣：

烧掉旧地图，然后重新定义一切。

04、

来自东方的智慧：其疾如风，其徐如林

就在欧美电商的AI战事，山雨欲来风满楼之际，大洋彼岸的中国电商巨头阿里，正提供一个截然不同的解题思路。

如果说亚马逊的策略是“先防守再思考怎么反击”，那么阿里的策略就是“主动全域进攻”。阿里可能更早地度过了”Google式的犹豫不决“，它不仅在拥抱AI，更在试图构建一个从底层算力，到顶层应用“全栈通吃”的商业闭环。

JPMorgan的明星分析师Alex Yao，最近用一个精妙的概念，概括了阿里的阳谋：“将Token转化为Take-Rate（抽成率）”。在JPMorgan看来，随着AI推动云业务变现、商家降本增效，阿里的叙事正从“电商市场份额流失者”转变为“中国AI互联网一线资产”。

正如一位长期追踪消费互联网的基金经理向我透露：“淘宝的AI逻辑很简单，就是‘发动机’+‘燃料’”。“发动机”是指阿里的通义大模型，而“燃料”，则是中国最庞大和复杂的消费场景和用户习惯数据。在这位人士看来，阿里的AI生来就“距离商业更近”。

高盛的数据也印证了这一点：仅在双十一预售首日，淘宝的AI大模型调用量就超过150亿次，算法处理的用户行为实例从1000次猛增到10万次，直接将购买效率提升了25%。

这是一个充满野心的“飞轮”设想。

这个飞轮的第一圈，也是最关键的一环，就是“隐形”的基础设施重构。

淘宝AI团队的首要任务，是解决一个困扰其22年之久的“历史包袱”：一个存有20亿件商品、数据标准陈旧的庞大商品库。过去，你搜索“黄色连衣裙”，结果中却充斥着销量更高的绿色款——这种错误的体验，正是源于底层数据的混乱。

在AI时代之前，清理这个数据库的成本高到令人发怵。而现在，淘宝正通过大模型，对这20亿商品进行彻底的AI重构和清洗。根据淘宝的数据，在天猫双11前，仅AI重构商品库这一项，就让淘宝的复杂语义搜索相关性提升了20个百分点，商家广告ROI提升了12%。

这是飞轮转动的第一股力量：平台效率的自我进化。

紧接着，飞轮的第二圈开始加速——赋能商家（B端）。

与Meta、亚马逊等为商家提供AI工具的策略类似，在今年“双11”，淘宝为500万商家提供了“AI生意管家”。这个系统拆分出数据分析师、美工设计、营销运营等6种“AI数字员工”。同时，“店小蜜5.0”（AI客服）双11期间已累计服务消费者3亿人次。

淘宝正在将这些效率工具“产品化”。Morgan Stanley认为：AI带来的“内容创作能力提升”，可能直接转化为Take-Rate的潜在增长。投行Jefferies上调了阿里的目标价，核心正是“智能体（Agents）释放了模型潜力并与不同行业融合”。

飞轮的第三圈随之启动——重塑用户（C端）。

与OpenAI试图用一个“万能对话框”颠覆一切的思路不同，淘宝的C端策略显得务实。其出发点在于一个电商层面的思考：如果不是购物目标明确，那么要想清晰地用语言描述一个模糊的购物需求，是一项高摩擦、高门槛的任务。

因此，淘宝的选择并非用AI彻底取代现有界面，而是将其能力融入到既有的购物产品中。

当你的需求模糊时（比如“朋友乔迁新居，预算500元送什么礼物？”），“AI万能搜”会上线，它会调用大模型和全网知识，为你生成一份“攻略式”回答，将用户的决策起点“前移”到淘宝站内。

如果你的需求明确、但选择困难时（比如在多款跑鞋中纠结），“AI帮我挑”则会启动。它不会让你重新输入，而是在你当前浏览的商品中，通过多轮点选（“你更看重缓震还是支撑？”“你的预算是？”），帮你快速筛选出最优解。

这套“C端AI矩阵”的目的非常明确：在购物的全链路上，一点一滴地“捕获”和“承接”用户意图，防止他们流向站外。

Morgan Stanley提出了一个“赋能者-应用者”（Enabler-Adopter）的框架，阿里云和通义大模型扮演了“AI赋能者”的角色，提供了底层的算力（Token）；而淘宝则扮演了“AI应用者”的角色，利用这些Token重构商品库，提升平台效率。

这种效率的提升，一方面通过“AI数字员工”赋能商家，让商家更愿意、也更有能力在平台上投放广告（提升Take-Rate）；另一方面通过“AI导购矩阵”优化用户体验，让用户更依赖、更频繁地使用平台（提升GMV和用户时长）。

除了本体之外，阿里还对外投资了月之暗面、Minimax、智谱等等大模型创业公司。在高盛的SOPT估值模型中，这些核心AI公司，已经计入了价值：

最终，这形成了一个从算力到商家的B端循环，和另一个从算力到用户的C端循环。这套“全栈”打法，与更早地All in AI，可能令阿里无需度过Google式逆境，避免亚马逊式困局，同时也是对“AI大模型颠覆论”的解法。

05、

结尾

在流量越来越贵的今天，现有的电商竞争格局、数字广告上下游，每一张桌子都是满的。

而刚刚闯进来的AI大模型公司们，已经在摩拳擦掌。

新旧世界交替之际，最大的风险不是来自进攻，而是源于迟疑。