喝点VC｜a16z最新洞察：搜索经济，2万亿谷歌的软肋—AI将率先侵蚀三大中间消费领域且推进速度会超出预期

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Z Highlights

• 真正的营收危机要等到AI开始取代"最适合Y场景的X产品"这类具有实际购买意图的商业搜索时才会出现。毫无疑问，这一转变即将发生，但并非所有商业搜索都会受到同等影响：有些将被AI吞噬，有些则具有天然免疫力，而另一些将成为新兴初创企业的争夺战场。

• 面临AI颠覆的不只是谷歌。亚马逊与Shopify同样面临风险——但它们比谷歌更接近交易终端。其盈利模式不仅基于消费意图，更依托交易行为本身，且日益依赖用户复购习惯。

• 若这些基础建设未能完善，大语言模型终究只是聪明的信息整合工具，而非真正的商业Agent。但变革正在加速——预计AI将率先侵蚀中间三大消费领域（日常必需品、生活方式消费、功能性消费），且推进速度会超出预期。

本文作者Justine Moore是a16z的合伙人，主要关注消费者技术和AI领域的投资，对AI如何改变消费者行为、社交互动以及创意表达等方面有深入的洞察；Alex Rampell是a16z的普通合伙人，尤其关注金融科技、企业服务以及AI的应用，以其对技术趋势的深刻理解和前瞻性的投资理念而闻名。本文于2025年8月12日发表。

互联网最盈利的商业模式始终很简单：在具有变现潜力的搜索关键词上投放广告。当你搜索"how many protons are in a cesium atom"（铯原子含有多少个质子）时，谷歌无利可图；但当你搜索"best tennis racket"（最佳网球拍）时，它就能轻松变现。

这种不对称性定义了整个搜索经济的本质——部分查询源于纯粹的好奇心，而另一些则直接包含购买意图。这正是谷歌（用户常搜索商品）能成为2万亿美元市值企业，而维基百科（用户主要获取知识或趣味信息）始终维持非营利性质的关键原因之一。

即便失去95%的搜索量，只要保住那些高价值查询（主要是商业相关搜索），谷歌仍能实现收入增长。但关键在于：谷歌是否成功阻止了这类搜索流向ChatGPT、Perplexity等AI平台？

或许如此。2025年5月，苹果高级副总裁Eddy Cue在司法部反垄断庭审中作证时透露，Safari搜索量出现了二十多年来的首次下滑。结果如何？Alphabet股价单日暴跌近8%，市值蒸发逾1500亿美元——仅仅因为市场担忧搜索查询可能正在流向AI平台。但结合谷歌持续增长的收入（包括搜索业务！），以及Eddy Cue的证词与谷歌第二季度财报数据的对比分析，可以明确看出：至少就目前而言，谷歌流失的很可能只是低变现价值的搜索查询。

AI正在率先侵蚀那些低价值（至少从"每次点击成本"角度来看）的搜索查询——那些没有商业意图、纯信息类的搜索。当语言模型直接回答你关于铯原子的问题时，谷歌虽然失去了这次查询，却未损失分毫收入。真正的营收危机要等到AI开始取代"最适合Y场景的X产品"这类具有实际购买意图的商业搜索时才会出现。毫无疑问，这一转变即将发生，但并非所有商业搜索都会受到同等影响：有些将被AI吞噬，有些则具有天然免疫力，而另一些将成为新兴初创企业的争夺战场。

定义"商业"及其AI机遇

我们可以将消费行为划分为五大类别（按决策程度排序）：

• 即时消费（Impulse buy）

典型场景：超市收银台旁的巧克力棒/TikTok Shop刷到的趣味T恤

特征：无预先需求认知，零调研决策

• 日常必需品（Routine essentials）

典型场景：生鲜杂货、宠物食品、清洁用品、尿布

特征：首次购买可能简单比价，复购以便捷性为主导

• 生活方式消费（Lifestyle purchases）

典型场景：高端护肤品、轻奢手袋、家居装饰

特征：非必需但提升生活品质，依赖在线评测和社交平台研究

• 功能性消费（Functional purchases）

典型场景：通勤自行车、家具、数码设备

特征：高单价触发深度调研，通常结合线下体验和专家咨询

• 人生重大消费（Life purchases）

典型场景：房产购置、婚礼筹办、学历教育

特征：超长决策周期（数月级），多方案对比评估

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此处存在第六类消费（因购买行为具有独特性，本文不作详细讨论），即憧憬型消费（aspirational purchases）——那些你梦想在升职后购买，或需要积攒数月（甚至数年）才能实现的消费。根据收入水平差异，这类消费可能涵盖：奢侈品手包、跑车、度假别墅等。每种消费路径可能各不相同，但AI Agent有望帮助消费者精准选定目标SKU，或追踪价格/库存动态。

AI将如何发挥作用？

我们预计，AI将以截然不同的方式影响各类消费行为。首先，我们将剖析互联网对购物行为的既有影响，进而推演AI时代可能产生的变革范式。

以下是AI对各消费类别的潜在影响及现有产品案例详解：

1.冲动消费——其本质决定了消费者不会提前调研或咨询专家，因此AI Agent的发挥空间有限。但注意力引导算法将持续升级，使广告商能精准把握时机推送合适商品。品牌方也将更轻松打造高度个性化的营销内容，例如观看母亲节礼物短视频后，立即收到刻有母亲名字的定制蜡烛广告——这类图像定制如今已能简单实现规模化生产（且成本可控）。

2.日常必需品——对于这类商品，消费者通常已有固定偏爱的品牌和SKU，除非新增需求（如养狗后需选购狗粮），否则AI调研助手的作用有限。但AI在采购环节大有可为：若您定期购买同款洗衣液，AI Agent可监控价格并在跌破阈值时自动下单（尤其当它通过消费记录预判您未来几周需要补货时）。类似camelcamelcamel的工具已能设置亚马逊商品价格提醒，而下一代AI将实现跨零售商的Agent自动采购。

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3.生活方式消费——对于非定期购买的高单价商品（如奢侈品手袋），消费者通常需要多方比对确保最优选择。但搜集选项并按多维度标准排序极其耗时。想象委派AI Agent完成这些繁琐工作：它能根据您的消费记录、偏好数据、甚至体型特征和最佳配色方案，推荐最匹配的SKU并给出专业解释。Plush等女性时尚搜索工具已开始这类尝试，但未来将出现能深度调研更多选项的智能工具。

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4.功能性消费——这类商品具有两大特征：(1) 需要较大资金投入，(2) 属于日常高频使用且生命周期较长的产品。因此消费者必须确信产品完全符合需求且经久耐用。虽然AI调研助手能提供购买建议，但您可能更希望与AI"顾问专家"进行深度对话——通过电话或视频详细说明需求并回答追问。目前部分品牌官网已提供类似服务，但仅限自家SKU。未来将出现跨品牌的AI品类专家，它们不仅能深度掌握各品牌产品特性，还能持续学习用户偏好（例如帮您选购沙发后，后续椅子推荐会自动匹配相同风格）。

5.人生重大消费——这类消费（如购房、购车、婚礼策划或高等教育）次数有限但意义重大。由于涉及巨额支出，决策周期可能长达数月甚至数年。消费者虽会自行在线调研，但极可能需要专家咨询和实地体验（如考察婚礼场地/房产、试驾车辆、校园访问）。虽然难以想象人们会完全交由AI决策，但AI教练极可能全程辅助——从初选方案到优劣评估，再到条款谈判或合同审查（已有创始人使用Claude批注投资条款清单的实例）。

您可能已注意到我们未重点讨论几类消费：餐饮、旅行和医疗保健。这些消费因人而异，难以简单归类——对某些人而言，餐厅美食或周末短途旅行属于无需深度调研的日常消费；对另一些人则可能是需要AI调研助手参与策划的奢侈享受。

由于医疗开支大多不受个人主观控制，其消费分类更为复杂。我们将另文探讨，但可以肯定的是，AI在引导患者获得更佳治疗方案/医生/诊疗程序方面存在巨大潜力。

为何亚马逊（与Shopify）占据优势地位

面临AI颠覆的不只是谷歌。亚马逊与Shopify同样面临风险——但它们比谷歌更接近交易终端。其盈利模式不仅基于消费意图，更依托交易行为本身，且日益依赖用户复购习惯。

亚马逊掌控着搜索、物流、复购数据和（至关重要的）商品评价体系，构建了完整的商业生态闭环。尽管搜索技术可能绕过亚马逊，但平台本身已成为自带忠诚度计划（坐拥数亿会员的Prime体系）的商业搜索引擎。

Shopify则掌控商户端核心环节：托管SKU、优化结账流程、赋能DTC品牌。通过Shop Pay支付系统和Shop应用，它正在消费者端构建新的战略支点。

当AI代理成为新型购物界面时，这两大平台均占据战略优势——亚马逊凭借端到端的全链路控制，Shopify则通过数百万商家的分布式架构和持续增长的消费者触点展现更强适应性。只要终端商户由Shopify支持，消费者搜索起点是谷歌还是ChatGPT已无关紧要。

当然，谷歌完全可以利用其庞大的流量优势和技术实力（更不用说GooglePay的支付凭证体系）主动出击：通过AI优先的方式重构商业搜索路径，甚至开发"CamelCamelCamelxAI"的新型购物应用。

还需哪些关键突破

若缺乏底层生态的重大变革，AI Agent将无法充分发挥其商业潜力。关键突破点包括：

1.数据质量升级：AI发展的首要瓶颈在于内容质量而非算力。现有商品评测普遍存在信息噪声、人为操控或极端评价。Agent系统需要结构化、可信赖的实时反馈数据。以挑选"最佳搅拌机"为例：理想状态下，AI应能订购所有候选产品，用家用机器人实地测试一周后，根据您的使用偏好保留最优选项并退回其余商品。但现状是AI只能汇总网络信息，无法将营销话术转化为真实分析。

2.标准化API接口：要实现从推荐到交易的跨越，Agent系统必须能无缝对接各零售平台。这既包括获取商品实时数据（如最新价格和库存状态），也涵盖代为加购乃至完成支付的闭环能力。

3.身份记忆系统：掌握用户偏好、消费记录和价格阈值的Agent（类似CamelCamelCamel），既能自动化常规采购，也能优化生活方式消费。这一挑战的复杂性在于：用户偏好会随时间变化，且因消费类型而异——例如愿意为机票挥霍却追求日用品低价，或经常退回棉质毛衣却保留羊毛制品。因此记忆系统必须具备动态多维度特性。

4.嵌入式数据捕获：最优秀的AI原生体验将在用户旅程中直接采集数据以优化推荐。设想一个Agent系统，它能从商品详情页和评测之外的数据维度推断推荐策略——可能是主动式（如再次打开应用时询问上次购物的具体反馈），也可能是被动式（如分析您在某个商品页的停留时长，在犹豫时智能追问）。

若这些基础建设未能完善，大语言模型终究只是聪明的信息整合工具，而非真正的商业Agent。但变革正在加速——预计AI将率先侵蚀中间三大消费领域（日常必需品、生活方式消费、功能性消费），且推进速度会超出预期。

原文：Is Google Screwed? Maybe. But Not How You Think.

https://a16z.com/ai-x-commerce/

编译：Xinyue Wan

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