AI如何重塑商业？从搜索到购物的全方位变革

当我们谈论AI对商业的影响时，很多人首先会想到谷歌——这个靠搜索广告撑起庞大商业帝国的巨头，在ChatGPT、Perplexity等AI工具兴起后，真的会被“颠覆”吗？其实答案可能和你想的不太一样。更重要的是，AI不只是改变搜索，它正在悄悄重塑我们购物的每一个环节，从超市结账时顺手拿的巧克力，到需要花几个月研究的婚房购买，都可能因为AI而变得不同。

谷歌真的危险了吗？或许，但并非你想的那样

互联网最赚钱的商业模式其实很简单：在有“购买意图”的搜索上投放广告。比如你搜“铯原子有多少质子”，谷歌一分钱赚不到；但如果你搜“最佳网球拍”，它就能通过广告盈利。这种差异定义了整个搜索经济——有些搜索只是出于好奇，有些则直接指向“我要花钱”。这也是为什么谷歌能成为市值2万亿美元的公司，而以知识查询为主的维基百科只能是非营利组织。

有人说，就算谷歌失去95%的搜索量，只要保住那些能赚钱的查询（大多和商业相关），收入依然能增长。但问题是，这些高价值的商业搜索会不会流向AI平台？

2025年5月，苹果高管Eddy Cue在司法部的反垄断庭审中提到，Safari的搜索量出现了二十多年来的首次下降。消息一出，谷歌母公司Alphabet的股价单日下跌近8%，市值蒸发超过1500亿美元——仅仅因为“搜索量可能流向AI”的暗示。但再看谷歌后来的财报，包括搜索在内的收入反而在增长。这说明，至少现在，谷歌流失的可能只是那些“低价值”查询。

AI正在先“吃掉”那些低商业化的查询——也就是那些没有购买意图、纯信息性的内容。比如你问“铯原子有多少质子”，AI直接给出答案，谷歌虽然失去了这个查询，但没损失钱。真正的关键是，当AI开始取代“最佳X产品推荐”这类带有明确购买意图的搜索时，才会触动核心利益。这种变化一定会来，但不同类型的商业行为，受AI的影响程度天差地别：有些会被AI彻底改变，有些几乎不受影响，还有些会成为新创公司的机会。

什么是“商业”？AI在其中能做些什么？

要理解AI对商业的影响，我们可以先把购物分成五类，按“决策复杂度”从低到高排序。不同类型的购物，AI能发挥的作用完全不同。

1. 冲动购买：看到就想买，AI难插手但能“推一把”

例子：超市收银台的巧克力、TikTok上刷到的搞笑T恤。
特点：你事先没想过要买，也不会做任何研究，看到的瞬间就决定买了。

AI在这类购物中能做的不多——毕竟冲动购买的核心是“瞬间决策”，不需要研究或咨询。但AI可以让“推送”更精准：比如你刚看完一条母亲节礼物的短视频，马上就收到刻有母亲名字的蜡烛广告。现在，这种个性化图片定制已经能低成本大规模实现，让广告更能抓住你的注意力。

2. 日常必需品：习惯成自然，AI能帮你“自动管”

例子： groceries、狗粮、洗衣液、纸尿裤。
特点：你通常有固定喜欢的品牌和型号，第一次买可能会简单看看，之后基本“顺手就买”，更看重方便和性价比。

对于这类购物，AI当“研究员”意义不大——毕竟你早就认准了牌子。但在“采购”环节，AI能帮上大忙：比如你常买的洗衣液，AI可以监控价格，当低于你设定的阈值（比如比平时便宜20%），而且根据你的使用习惯判断“再过两周可能就用完了”，就自动帮你下单。

其实现在已经有类似工具了，比如camelcamelcamel，能在亚马逊上帮你盯着商品价格，降价时提醒你。未来的AI可能会更进一步：不仅跨平台比价，还能直接替你完成购买，甚至根据你的库存自动补货。

3. 生活方式类购买：想买但不急需，AI能当“筛选员”

例子：高端护肤品、名牌包、家居装饰。
特点：不是必需品，但你“想要”；会做些研究，比如上网搜评价、对比款式，但不会太复杂。

这类购物最需要的是“筛选”——市场上选项太多，逐个研究太费时间。这时AI可以当你的“专属筛选员”：比如你想买一个适合自己的名牌包，AI会根据你的过往购物偏好（比如你总买简约风格）、身材（比如小个子适合小号包）、甚至肤色（哪种颜色更衬你），从一堆选项里挑出最适合的，还会告诉你“为什么这个最配你”。

现在已经有类似的早期工具，比如Plush，能帮你搜索女性时尚单品。未来这类工具会更强大，能跨更多平台、分析更细致的需求。

4. 功能性购买：贵且常用，AI能当“顾问”

例子：通勤自行车、家具、笔记本电脑、手机。
特点：价格不低，而且要天天用，可能用好几年；需要做不少研究，甚至会去实体店看、咨询懂行的人。

对于这类购物，你可能愿意相信AI推荐的产品，但更希望能和“专家”深入聊聊。比如你想买沙发，AI不仅能推荐几款，还能像家具顾问一样和你视频通话：“你家客厅多大？有没有小孩或宠物？喜欢坐硬一点还是软一点的？” 然后根据你的回答调整建议。

现在有些品牌官网已经有类似服务，但只限于自家产品。未来可能会出现“跨品牌AI顾问”——比如专门研究沙发的AI，熟悉所有品牌的款式、材质、耐用性，甚至能记住你家的装修风格，下次推荐椅子时会自动匹配。

5. 人生重大购买：花大钱且影响深远，AI能当“向导”

例子：房子、婚礼、大学教育。
特点：一辈子可能就几次，价格极高，意义重大；会花几个月甚至几年研究，会咨询专家，还会亲自体验（比如看房、试驾、参观大学）。

没人会完全让AI决定买哪套房或选哪所大学，但AI可以当“全程向导”：帮你整理初始选项（比如符合你预算和通勤需求的房源）、分析优缺点（比如这套房的学区排名、未来升值潜力）、甚至帮你审核合同（现在已经有人用Claude这类AI标记投资条款了）。

还有一类“ aspirational购买”（ aspirational消费）值得一提：就是你梦想着“升职后买”或“攒几年钱买”的东西，比如奢侈品包、跑车、度假屋。这类购物的决策过程因人而异，但AI可能帮你精准锁定心仪的型号，或者跟踪价格和库存，等你准备好时第一时间通知你。

一张表看懂不同购物类型与AI的关系

购物类型	例子	决策复杂度	AI能做什么？
冲动购买	收银台巧克力、搞笑T恤	极低	优化广告推送，制作个性化营销内容，提高“看到就想买”的概率
日常必需品	狗粮、洗衣液	低	监控价格、自动补货，根据使用习惯预判需求
生活方式类购买	名牌包、高端护肤品	中	筛选选项，结合个人偏好（身材、风格等）推荐最适合的产品
功能性购买	沙发、笔记本电脑	高	作为跨品牌“顾问”，深入了解需求后推荐产品，甚至通过通话解答细节问题
人生重大购买	房子、婚礼、大学	极高	作为“向导”，整理选项、分析优缺点、协助审核合同，但最终决策仍由人把控

互联网如何改变了购物？AI时代又会怎样？

其实AI不是第一个改变购物的技术——互联网已经重塑过一次购物行为了。比如：

• 以前买衣服要去实体店试，现在可以网购，还能看几百条评价；
• 以前买家电要听售货员介绍，现在可以自己查参数、比价格。

AI会在这个基础上走得更远。如果说互联网让“信息获取更方便”，AI则能“处理信息并直接提供解决方案”。比如：

• 互联网让你能搜到100款 blender的评价，AI则能帮你从这100款里挑出“最适合打冰沙、噪音小、适合小户型”的那一款；
• 互联网让你能比较10个学区房的价格，AI则能帮你算“首付多少、月供多少、未来5年学区排名可能如何变化”。

亚马逊和Shopify为什么不怕AI？

提到商业平台，除了谷歌，亚马逊和Shopify也常被讨论。它们会不会被AI颠覆？反而可能更稳——因为它们离“下单”更近。

亚马逊拥有完整的商业链条：从商品搜索、物流配送，到用户评价、复购数据，甚至还有Prime会员体系（数亿用户）。虽然AI可能分流一部分搜索，但亚马逊本身就是“商业搜索引擎”，用户直接在上面搜东西买，AI再厉害，最终下单可能还是在亚马逊。

Shopify则扎根商家端：帮品牌建网站、管库存、处理支付。现在它还通过Shop Pay和Shop App接触消费者，慢慢形成“消费者端入口”。不管用户是从谷歌还是ChatGPT开始搜，只要最终买的是Shopify上的品牌，它就不受影响。

当然，谷歌也不是坐以待毙。它有庞大的用户基础、技术能力，还有谷歌支付（Google Pay）这样的工具。未来可能会推出“AI+价格监控”的购物APP，直接和亚马逊、Shopify竞争。

AI要真正改变商业，还需要哪些突破？

AI现在还只是“聪明的总结者”，离能独立完成购物决策的“商业代理”还有距离。要实现突破，必须解决这四个问题：

1. 更可靠的数据：AI需要“真实的反馈”

AI的能力首先受限于数据，而不是计算能力。现在很多产品评价要么杂乱无章，要么被商家刷单刷好评，要么极端好评和极端差评各占一半，没什么参考价值。

理想情况下，如果你想找“最好的blender”，AI应该能买齐所有款，在你家厨房（可能配合家用机器人）测试一周，看哪款打冰沙最快、噪音最小，然后把其他的退掉。但现在的AI只能总结网上的信息，没法从一堆“水分评价”里提炼出真话。

2. 统一的接口：AI要能“跨平台操作”

要从“推荐”走到“直接下单”，AI必须能顺畅对接所有零售平台。比如：

• 实时获取准确信息：这款产品现在多少钱？有货吗？
• 直接操作：把商品加入购物车，甚至用你的账号结账。

现在不同平台的接口不统一，AI很难做到“一站式操作”。未来需要一套通用标准，让AI能像人一样在各个平台上“逛”和“买”。

3. 身份和记忆：AI要“懂你”，还要“记变化”

好的AI代理应该记住你的偏好：比如你买机票愿意多花钱选靠窗位，但买日用品只挑便宜的；你总退棉质毛衣（可能对材质敏感），但从没退过羊毛的。

更重要的是，它要能适应你的变化：比如你以前买家具只看价格，有了孩子后更看重安全性。这种“动态记忆”需要AI能持续学习你的新习惯，而不是停留在“过去的你”。

4. 嵌入式数据采集：AI要“主动学”

最好的AI体验应该在购物过程中“悄悄学习”。比如：

• 你在某个商品页面停留了5分钟，AI可能会问：“是不是对尺寸有疑问？我可以帮你查具体长宽高。”
• 你上次买的洗发水用完了，AI下次打开时会问：“这款用着还好吗？需要再买一瓶，还是试试类似的？”

这些“即时反馈”能让AI更懂你，推荐也更准。

在这些基础没打好之前，AI还只能做“信息总结”。但变化会很快，尤其是中间三类购物（日常必需品、生活方式类、功能性购买），可能会最先被AI彻底改变。

关于AI与商业的常见问题

1. AI会让我们的购物更贵还是更便宜？

短期内可能不一定，但长期看会更“合理”。AI能帮你找到性价比最高的选项，还能监控价格波动，避免买贵；对商家来说，AI能精准找到目标客户，减少无效营销成本，可能会把省下来的钱让给消费者。

2. 以后买东西是不是都不用自己选了？

不会。决策越重要（比如买房、买车），人越倾向于自己把控；但简单的、重复的购物（比如买洗衣液），可能会完全交给AI。

3. 小品牌会不会被AI挤垮？

反而可能有机会。以前小品牌很难让消费者看到，但AI能根据用户的“小众需求”推荐合适的小品牌（比如“适合敏感肌的小众面霜”），而不是只推大牌。

4. AI推荐的商品，质量有保障吗？

现在不一定，因为很多评价不可靠。但等“更可靠的数据”问题解决后，AI能基于真实使用体验推荐，质量会更有保障。

5. 亚马逊和谷歌，谁在AI时代更占优势？

各有侧重。亚马逊离“下单”更近，用户粘性强；谷歌则掌握着大量用户的“初始搜索意图”。最终可能是“AI代理帮用户在谷歌上搜，然后去亚马逊下单”，两者都有饭吃。

AI对商业的改变，不是“颠覆谁”这么简单，而是让购物更贴合每个人的需求——该省时间的地方省时间，该花心思的地方帮你理清思路。不管是超市里的一块巧克力，还是人生中的第一套房，未来的购物体验，可能都会因为AI而变得更“懂你”。