VC 瘋狂押注 AI 購物 Agent，但平台已經開始設防了

> Meta Shift

Adobe Analytics 在今年六月做了一個調查，發現有 41% 的消費者在網購時用過某種形式的 AI 工具 — 這個數字包含你在 Google 搜尋時用了內建 AI、或者問了 ChatGPT 一句「這牌子的球鞋品質怎樣」都算在內。乍看之下沒什麼了不起，但這個數字去年同期幾乎是零。（來源：Adobe Analytics）

另一個數字更有意思：根據 Retail Dive 和電商分析平台 Rithum 在四月做的調查，有 53% 的購物者說他們對 AI 推薦的信任程度，跟對品牌官網的信任程度差不多。這代表什麼？代表消費者心理上的防線在快速軟化。

M13 的投資人 Mark Grace 說他今年夏天明顯感覺到這個賽道在加速 —「現在已經有一些購物 Agent 可以真正替你去完成交易了，而且人們越來越習慣把這種事外包給 AI。」

但就在 VC 開始大量押注這個賽道的同時，另一邊發生了一件很值得一起看的事：Amazon 封鎖了 Meta 的 AI 購物入口。Meta 本來想讓用戶透過 WhatsApp 或 Instagram 的 AI 對話直接完成 Amazon 訂單，結果被直接堵在門外。這件事沒什麼技術難度，就是一個商業決策 — Amazon 不想讓別人的 AI 站在自己和用戶之間。

這就是 AI 購物 Agent 賽道目前最核心的矛盾：技術在往前跑，但平台的圍牆也在同步加高。VC 看到的是市場機會，但他們可能低估了護城河被平台鎖死的風險。

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這個賽道的商業模式長什麼樣子

先拆清楚這個賽道在做什麼。根據目前已知的資訊，市場上的玩家大概分成五種類型：

1. 多功能個人 Agent Instinct 和 Town 是這類的代表。這些 Agent 什麼都做 — 幫你排日程、發 email、訂餐廳、買票，購物只是其中一個功能。Instinct 的早期用戶回報說，它能幫忙搶到熱門餐廳的位置、買到特殊放映版本的電影票，聽起來很強。但也有人說他的 Agent 幫他取消了機票，結果退款少到幾乎沒有，直接損失了約 300 美元。這類產品剛融完大輪，但離真正讓普通用戶信任它刷信用卡，還有一段距離。

2. AI 購物助手 這個方向更保守一點：AI 幫你發現商品、做推薦，但不直接幫你結帳。Julie Bornstein 創辦的 Daydream 是這類的代表 — 一個個人化的 AI 購物搜尋引擎。它今年七月底開始直接嵌入零售商的網站，讓消費者在品牌自己的網站上用 AI 搜尋那個品牌的商品目錄。Daydream 的投資方包括 Forerunner、Index Ventures、GV 和 True Ventures，陣容相當豪華。（來源：原始報導）

3. 支付 infrastructure 這塊最低調，但可能是整個賽道最有價值的部分。AI Agent 要真正替你買東西，就需要一套安全、可控的支付 infrastructure — 虛擬信用卡、交易授權層、花費上限控制。這類玩家不直接面對消費者，但每一筆 AI 觸發的交易都要過他們這一層。

4. 零售商工具 幫零售商端建 AI 購物體驗的工具。這類玩家的客戶是 B 端，賣 SaaS 訂閱或按成交量收費。

5. 驗證與信任層 用來確認 AI Agent 身份、防止詐欺的基礎設施。這個問題現在還沒有很好的解法，但隨著 Agent 越來越多，這塊會越來越重要。

商業模式上，B2C 的購物 Agent 通常走訂閱制，或者走交易抽成（每筆成交收一定比例）。B2B 的工具則是 SaaS 訂閱為主。目前公開數字很少，大部分新創還在燒錢建 user base，ARR 資料幾乎都沒有公開。

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競爭格局：誰在贏、誰的位置比較危險

把市場上的玩家排列一下：

玩家	定位	強項	風險
Daydream	AI 購物搜尋	零售商端嵌入，B2B 路線	依賴零售商合作意願
Instinct	多功能個人 Agent	功能廣，媒體曝光高	出錯代價由用戶承擔
Town	多功能個人 Agent	同上	同上
Google / ChatGPT	平台型 AI 搜尋	用戶基數，入口優勢	不是專門為購物設計
Amazon	平台本身	數據、物流、信任	不是 Agent，是被 Agent 打的對象

老實說，在這個格局裡，Daydream 的 B2B 嵌入策略是目前我看到最清醒的打法。它不是要替代零售商，而是幫零售商在自己的網站上建更好的搜尋體驗 — 這樣就繞開了「平台會不會封鎖你」的問題，因為你本來就是在人家的地盤上幫人家做事。

相比之下，那些想要站在消費者和平台之間的 Agent，處境就比較麻煩了。Amazon 封鎖 Meta 這件事已經很清楚地示範了 — 只要平台不想讓你的 Agent 進來，API 可以關、爬蟲可以封、Terms of Service 可以改。技術上你繞得過去，但法律和商業關係上你繞不過去。

Forerunner 的 managing partner Kirsten Green 說現在還太早，很難看到 agentic shopping 的硬數據，但她觀察到越來越多消費者「願意」信任 AI 工具。這是很謹慎的說法 — 「願意」和「實際在用」是兩回事。（來源：原始報導）

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Meta 判讀：這是什麼量級的事？

用電競的框架來說，這個賽道目前的狀況是：patch 剛出，meta 還沒定型。

大量新英雄（新創）湧入，每個人都在試不同的打法，沒有人知道最終 meta 會跑向哪。但有幾件事已經很清楚了：

平台方正在打 pre-emptive nerf。 Amazon 封鎖 Meta 是第一槍，不會是最後一槍。當 AI Agent 越來越有能力替消費者做決策，平台失去的不只是流量 — 是對「用戶注意力」的控制權，還有廣告模型的根基。這種威脅他們不可能坐視。

跟歷史上類似的案例比：這讓我想到 2015 年前後的 chatbot 潮。Facebook 開放 Messenger Bot API，大量新創衝進去做客服機器人、購物機器人，然後 Facebook 開始限流、改政策，一批新創就這樣死了。這次的量級更大，但平台博弈的邏輯是一樣的。

另一個可以對照的案例是 SEO 產業：Google 每次改演算法，就有一批依賴搜尋流量維生的公司被打掉。AI 購物 Agent 如果高度依賴某個平台的 API 或資料，那個脆弱性的結構是一樣的。

真正的護城河只有兩個地方：要麼你深度嵌入零售商端（像 Daydream 的方向），要麼你做 infrastructure 讓所有人都要過你這一層。其他的位置，都在巨頭的射程範圍內。

這是 Meta Shift，但時間軸比很多人想的要長，中間的顛簸也會比想的多。

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工程師該怎麼看這件事

這個趨勢對工程師最直接的意義有兩個。

第一，支付和身份驗證的需求會爆發。 AI Agent 要能安全地替人花錢，需要一整套 virtual card management、spending limit、transaction authorization 的系統。這些東西現在建的人很少，但需求確定會來。如果你在找有 leverage 的方向，payments infrastructure 結合 AI 是個值得深研的交叉點。

第二，Agent 的 reliability 工程還是一片荒地。 Instinct 幫用戶取消機票然後退款幾乎為零，這種 bug 在一般 app 裡是低優先級，但在 Agent 裡是致命的。怎麼設計 rollback、confirmation flow、error boundary — 這些在 agentic system 裡的 engineering pattern 現在幾乎沒有最佳實踐，誰先搞清楚誰就有先發優勢。

Side project 方向的話：與其做一個「幫你買東西的 Agent」，不如做一個「幫特定垂直領域的賣家建 AI 搜尋體驗」的工具 — B2B 路線、不用碰平台、客戶有付費意願，比 C 端的 Agent 靠譜很多。

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