Meta vs. Amazon：未来谁将主导人工智能驱动的购物？亚马逊是否在阻挠 Meta 的人工智能代理？以下是这场冲突背后的故事——一张关于人工智能的创意图片：Xpert.Digital
人工智能代理正在改变在线零售业——以及亚马逊的广告业务。
谁能掌控购物助手，谁就能在零售业赚到很多钱。
在线零售业的下一场重大权力斗争或许并非发生在两大电商平台之间，而是在一个新的界面上：人工智能购物助手。Meta 的 Muse 旨在根据用户偏好搜索产品、比较报价并完成购买。亚马逊以安全和数据隐私为由，已禁止该助手在其平台上使用。与此同时，亚马逊正通过 Alexa for Shopping 扩展其自家的购物助手。因此，这场冲突并非仅仅关乎人工智能是否会改变商业格局。关键问题在于，未来谁将主导消费者的需求和订单，从而影响哪些产品最终进入候选名单。对亚马逊而言，这不仅仅关乎单个商品的销售：如果外部助手将产品搜索从电商平台转移出去，其价值数十亿美元的广告业务也可能受到影响。然而，数百万 Muse 注册用户并不能证明一场根本性的变革已经发生。亚马逊究竟面临多大的风险，以及人工智能助手究竟会开启商业新篇章还是仅仅催生新的中间力量，取决于消费者使用它们的频率以及他们将购买决策委托给谁。.
Meta vs. Amazon：人工智能购物代理如何重新分配在线零售业的权力
控制购物助手的一方可能要承担下一笔贸易税。
在线零售业的下一个重大权力斗争或许并非发生在两大电商平台之间，而是发生在两种不同的购买决策路径之间。一方是亚马逊，它拥有庞大的产品线、强大的物流、海量的客户数据以及数十亿美元的广告业务。另一方则是人工智能助手，它们能够为消费者搜索产品、比较报价，并在预设条件下下单。Meta 的助手 Muse 将这种冲突具象化：如果消费者不再自行浏览网店，运营商就会失去对哪些产品会受到关注的控制权。.
在短短六周内，美国和加拿大就有超过一千万人注册了 Muse 代理。Meta 指出，这一数字表明用户对 Muse 表现出浓厚的兴趣，但尚未证明其拥有一千万固定用户。亚马逊以安全和隐私问题为由，禁止 Muse 在其平台上购物。与此同时，亚马逊正在进一步开发其人工智能购物界面 Alexa for Shopping。这并非简单的技术进步与阻碍之争。两家公司都致力于实现自动化购物。争议的焦点在于谁来控制并从中获利。.
因此，关键的经济转变并非仅仅在于人工智能的应用，而在于客户界面的潜在转移。运营数字购物助手的人可以影响消费者选择哪些零售商、哪些产品能进入候选名单，以及哪些标准最终决定购买。电商平台依然重要，但其作为产品搜索起点的地位可能会有所下降。.
数字仓库成为执行服务提供商。
传统的平台模式融合了多种功能。顾客发现商品、比较不同商品、阅读评论、浏览广告、选择卖家并付款。亚马逊将这些步骤整合到一个相对封闭的环境中。其经济优势不仅来自于销售商品，更来自于对整个流程的掌控。.
外部人工智能代理可以打破这种联系。例如，用户可能指定他们正在寻找一款适合特定户型、价格有限制且备件价格实惠的静音吸尘器。代理会将这些要求转化为搜索和评估标准。然后，它可以比较多家零售商，并只呈现经过筛选的优质产品。.
在这种模式下，商店不再一定是做出购买决定的地方。顾客只有在已经决定购买某件商品之后才会光顾商店。商店的主要作用是可靠地以可接受的价格提供现有商品。.
这改变了经济力量的分配。即使零售商的销售额很高，如果其他参与者决定了其市场需求，零售商的影响力也可能下降。重要的不仅是交易的执行者，还有事先选择方案的人。.
然而，这样的改变并不会完全剥夺零售商的权力。产品范围、配送速度、退货处理和信任度仍然至关重要。相反，目前通常整合在同一平台上的各个功能将被拆分。.
一千万注册用户是一个信号，但还不足以形成商业模式。
Muse 的快速增长值得关注，但需要谨慎对待。注册最初只是用户尝试使用的一种方式，并不能反映用户使用该助手的频率、它实际执行的任务，以及用户是否会将其用于长期财务决策。.
经济评估需要区分几个层面。注册账户构成潜在用户群。活跃用户数量表明该服务在日常生活中是否受欢迎。购物行为反映了用户出于商业目的使用该服务的情况。已完成的订单记录了交易。只有重复购买和牢固的客户关系才能揭示一个持续有效的销售渠道是否正在形成。.
此外，必须区分辅助功能和自主功能。能够汇总产品信息的助手与能够独立选择零售商、处理付款和安排补货的代理，其对商业模式的改变截然不同。两者都可能被视为人工智能驱动的购买行为，但它们对价值链的干预程度却不尽相同。.
同样重要的是，Muse究竟是创造了新的需求，还是取代了现有的销售渠道。如果消费者原本就打算购买某件商品，只是换了个购买渠道，那么整个市场并不会自动增长。最初，客户获取渠道、广告效果以及佣金可能会发生变化。.
早期用户数量主要表明，相当一部分消费者愿意尝试个人数字助理。这是否会催生新的市场格局，取决于其可重复使用性、可靠性和经济可行性。目前的普及率对现有平台而言是一个战略警示信号，但尚不足以作为它们会被取代的决定性证据。.
为什么亚马逊的广告业务尤其容易受到冲击
考虑到亚马逊广告收入的庞大规模，其经济意义便显而易见。在2025财年，该公司广告服务收入约为686亿美元。人们经常提到的近700亿美元指的是该财年的收入，但这并非目前的上限：在截至2026年9月底的12个月里，相应的收入已经达到约780亿美元。需要注意的是，这一指标涵盖了各种广告形式，不应仅仅指赞助商品搜索结果。.
然而，产品相关的广告与之前的购买行为密切相关。在电商平台上搜索特定商品的用户，往往比偶然看到普通广告的用户更接近最终购买。这种与购买决策的接近程度，使得广告曝光具有重要价值。.
因此，商家之间的竞争不仅仅体现在产品质量、价格和配送效率上。他们还会付费在关键时刻获得关注。这为平台运营商创造了除核心交易和服务业务之外的额外收入来源。.
外部代理可以通过在可见搜索结果之外预先设置筛选条件来削弱这种逻辑。这样一来，客户可能无需再筛选冗长的搜索结果列表，看到的赞助广告也会减少。产品仍然可以从亚马逊订购，但之前的一些广告曝光将会丢失。.
这种可能性解释了为什么冲突不仅仅局限于一位助理。威胁未必在于亚马逊会减少包裹的发货量，而在于这些包裹在商品选择和广告宣传方面可能失去控制。.
并非每次自动购买都意味着广告损失。
然而，这种风险并不意味着人工智能代理会彻底取代广告。这样的结论低估了数字商业模式的适应性。.
广告形式可能会发生改变。未来，付费推荐、赞助对话或付费预选列表等形式，或许不再仅仅是搜索结果列表中的特色产品，而是更具经济效益。此类模式能否以及以何种形式盛行，取决于标签、监管和用户接受度。.
决策数量也可能发生变化。如果助手简化了购买流程，更多购买意向可能会转化为实际订单。广告位数量减少并不一定会导致收入成比例下降。少量但效果显著的广告资源反而可能卖出高价。.
反之，如果代理商主要处理预先安排的重复购买，那么单次联系的价值就会降低。反复订购相同打印机墨盒的客户几乎不需要通过广告进行额外说服。.
因此，经济影响取决于哪些任务实现了自动化以及由谁来操作代理。外部代理可以绕过亚马逊的广告联系人。内部代理则可以重新利用这些联系人，并同时收集有关客户偏好的更多信息。.
因此，真正的问题不在于是否投放广告，而在于：谁有权、有能力影响消费者的购买决策？
亚马逊实力强大，但它并不能代表整个零售业。
将亚马逊视为购物垄断者，虽然夸大了其重要性，但作为一种经济诊断，它过于粗略。要可靠地评估市场力量，需要对市场进行清晰的界定。在线零售、整个零售业、特定产品类别、市场服务和数字广告，分别代表了不同的分析层面。.
亚马逊在某些领域拥有巨大的影响力，但它并未掌控所有销售渠道。实体零售商、专业网店、其他平台以及直销仍然是独立的选择。此外，不同国家和产品类别之间的竞争环境也各不相同。.
此外，衡量一个平台的实力不能仅仅用收入来衡量。它对零售商的依赖程度、作为搜索起点的重要性以及更换服务提供商的成本也同样重要。即使存在多个竞争对手，一个服务提供商在经济上也可能难以被取代。.
人工智能助手可以降低部分转换成本。如果助手能够自动搜索多家店铺，并熟悉不同的订购流程，消费者就无需花费太多时间自行搜索。这或许能让小型零售商更容易被消费者考虑。.
然而，这并不意味着每个供应商都拥有相同的机会。代理商反过来可能会偏袒某些经销商，例如，基于技术集成、可靠数据或商业协议。因此，当前的市场集中度可能会减弱、持续，或者转移到一个新的水平。.
安全考量和商业利益并非相互排斥。
亚马逊暂停Muse服务的理由之一是，该代理在访问过程中未能充分验证自身身份，可能访问敏感账户信息。亚马逊还声称并未授权此次访问。Meta则对其服务的安全架构提出了不同的看法。因此，双方的立场不应被视为最终定论的技术事实。然而，显而易见的是，身份识别、访问权限和数据处理是这场冲突的核心所在。.
这些问题具有重要的经济意义。代理商可能误订了错误的版本、更改了送货地址，或者执行了用户不希望的操作。权限不明确也会增加账户被滥用或敏感信息未经授权泄露的风险。.
同时，如果仅仅将此举解读为安全措施，那就过于简单化了。亚马逊也在保护其与客户的直接关系。如果购买行为由外部代理商控制，其他公司就能获得有关购买意图和决策模式的宝贵信息。.
这两种动机可以同时存在。平台运营商既可以制定合理的安全要求，同时又有阻止竞争对手访问其客户界面的商业利益。.
因此，评估的关键因素在于安全要求是否可验证、是否适度且是否切实可行。在全面封锁和完全不受控制的访问之间，存在着一系列可能的解决方案：经过验证的代理身份、有限的权限、文档化的接口以及可撤销的购买授权。.
Alexa for Shopping 表明亚马逊并非在与代理商对抗。
亚马逊自身的发展表明，该公司并非从根本上反对自动化购物。其购物助手此前名为Rufus，于2026年5月更名为Alexa for Shopping。据该公司称，该服务在短短十二个月内就吸引了超过4亿用户。这一数字展现了现有零售平台的覆盖范围，但由于时间跨度和使用定义不同，它无法与早期Muse的注册量直接比较。.
这给亚马逊带来了一项显著优势：它无需在现有购买流程之外单独建立购物助手。这项功能可以直接在顾客搜索、支付和管理订单的环节提供。.
此外，内部助理通常可以紧密获取产品、库存和交付信息。而外部代理则必须通过各自的经销商接口或其他渠道获取此类信息。.
亚马逊已经与商家建立了合作关系，掌握了支付信息，并拥有完善的物流配送体系。如果各个系统能够可靠地协同运作，这种组合可以减少错误，简化购买流程。.
因此，战略冲突在于不同的整合方式之间。亚马逊希望将助手嵌入到其电商环境中，而Meta则试图将助手定位为连接各类供应商的综合入口。问题在于，消费者究竟是能从单一生态系统的深度获益更多，还是能从跨零售商的广度比较中获益更多。.
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在线零售的未来发展方向：开放性与控制性
为什么亚马逊的竞争对手对开放性的看法不同
对于预期新代理商能带来额外需求的零售商而言，这种合作方式颇具吸引力。然而，那些已经拥有宝贵的直接客户资源的零售商则必须权衡潜在的额外销售额与自身控制权的丧失。.
这就解释了为什么即使考虑采用同一项技术，各公司也会做出不同的决定。沃尔玛、Shopify 和其他供应商对 Muse 的接受度比亚马逊更高。但这并不意味着他们对安全问题的重视程度就一定较低。他们的经济起点和对扩大用户覆盖范围的预期可能有所不同。.
对于规模较小的零售商而言，代理商可以帮助他们接触到原本可能无法找到店铺的潜在客户。而对于大型平台来说，同样的代理商则可以取代之前由平台直接控制和盈利的现有入口点。.
这些差异可以用新增需求与被取代的国内需求之比来描述。新增需求占比越大，开放政策的吸引力就越大。被取代的风险越高，采取孤立或严格控制的合作方式的动机就越强。.
即使是开放的模式，日后也可能变得更加封闭。如果某个代理人成为不可或缺的中介，并要求更高的费用，那么其交易伙伴的利益就可能发生改变。因此，今天的开放性并不能完全证明各方利益的永久一致性。.
这种新的稀缺性被称为对预选的信任。
人工智能代理可以大幅减少可供选择的选项数量。对消费者而言，这最初很方便：他们无需查看数百个报价，只需收到几个经过充分筛选的推荐即可。然而，从商业角度来看，参与这一预选过程就显得尤为重要。.
在传统的搜索环境中，用户可以查看更多结果或修改搜索条件。然而，措辞巧妙的推荐信息却可能给人一种错觉，仿佛必要的筛选工作已经完成。这使得筛选标准的质量显得尤为重要。.
例如，助理必须决定如何权衡价格、耐用性、交货时间、能耗和品牌信任度。这些特性并非总能客观地归纳为一个单一的排名。低购买价格可能意味着更高的后续成本。快速交货可能不如可维修性重要。.
此外，还存在利益冲突的问题。代表消费者行事的代理人应当考虑消费者的指示，同时，其运营者可能还会通过推荐或广告来获取收入。缺乏透明度，就会出现一种新的形式，一个老生常谈的问题：消费者很难分辨推荐究竟是为了自身利益，还是为了中介的商业利益。.
因此，新的稀缺性不仅仅在于吸引眼球，更在于甄选过程中可信且可验证的专业知识。持续提供这种专业知识的人可以建立强大的市场地位，而过度依赖这种专业知识的人则可能失去整个模式赖以建立的信任。.
产品数据成为分销系统的一部分
对于品牌和零售商而言，代理商辅助采购正在改变产品信息的重要性。过去看似主要与产品目录维护相关的信息，如今正日益成为能否被消费者可靠选择的先决条件。.
代理商需要尽可能清晰地了解产品的型号、尺寸、材质、兼容性和交付范围。信息缺失会造成不确定性。相互矛盾的信息会导致错误的比较。这样一来，即使客观上符合要求，一款极具吸引力的产品也可能被排除在考虑范围之外。.
区分产品标识和产品提供方式至关重要。同一商品在不同的零售商处可能以不同的方式出售，例如运费、送货时间和退货政策。因此，有效的比较必须综合考虑这些因素，而不仅仅是简单地罗列相似的产品名称。.
质量特性也必须有清晰的记录。可维修性、备件供应和耐用性不能用随意的广告语来代替。制造商越能具体地展示这些特性，就越容易将其纳入易于理解的选择流程中。.
经济影响十分显著：数据质量直接决定着产品的可见度，进而影响销售机会。因此，对产品信息一致性的投资不仅仅是一项技术义务，更可以成为一项关键的销售投资。.
最低价格很少能完全解决经济问题。
期望人工智能代理总是自动选择最便宜的报价过于简单。一个设计良好的购物助手应该根据客户的具体需求优化收益，而不仅仅是降低显示的价格。.
看似价格低廉的设备可能会带来高昂的运行成本。廉价的替换零件可能并不适用。如果交货不可靠或退货流程繁琐，低价就失去了吸引力。此外，根据产品的不同，使用寿命、维护成本和转售价值也是需要考虑的因素。.
与受时间压力影响的消费者相比，代理人可以更系统地考虑这些差异。这将带来潜在的福利提升：决策将更贴近实际的整体利益。.
然而，这种改进需要充足的数据。如果后续成本未知或质量规格无法核实，评估就仍然不完整。措辞严谨的建议并不一定等同于计算精准的建议。.
这为品牌提供了实现客观差异化的机会。那些能够通过显著的耐用性、更低的运营成本或更优质的服务来证明更高价格合理性的品牌，未必会在自动比价中处于劣势。主要的压力来自于那些消费者既无法理解其优势，也与其无关的溢价产品。.
提高价格透明度可以降低利润率并提高效率。
如果代理商能够更轻松地比较报价，价格竞争可能会加剧。标准化商品（即许多零售商提供完全相同的产品，服务也只有细微差别）受到的影响尤为显著。.
在这样的市场中，价格差异部分原因是消费者没有仔细比较所有选项。如果消费者减少搜索，这些差异就会面临更大的压力。零售商将不得不更频繁地调整价格，或者更清晰地突出其他优势。.
从消费者的角度来看，这很有吸引力；但从公司的角度来看，这不仅仅关乎利润率的降低。代理商还可以降低成本，例如，如果客户订购不合适产品的频率降低，或者在购买前澄清了疑问。.
因此，最终影响取决于多种因素的相互作用：售价、获客成本、退货率、服务费用和复购率。如果每次成功订单的成本也随之降低，那么降低价格在经济上也是可行的。.
反之，如果某个分销渠道虽然能带来额外收入，但佣金高昂且价格压力巨大，则会带来问题。因此，零售商不应仅以销售量来评估代理商带来的需求。决定性因素是扣除所有渠道相关成本后的剩余贡献毛利。.
一个简单的模型计算就能显示广告风险的大小。
我们可以用一个纯粹假设的例子来说明亚马逊广告业务可能受到的影响。历史基准是，亚马逊2025年的广告收入约为686亿美元。假设这部分收入的十分之一与未来可能通过外部代理商完成的购买行为存在经济关联。此外，假设只有一半的收入无法通过其他形式的广告或额外交易来弥补，那么这将导致约34亿美元的收入风险。以上数据为初步估算，百分比仅为情景假设。.
这项计算并非预测。尤其需要指出的是，它并未假设已有10%的客户流失，也未假设每笔自动下单都会导致广告收入减半。其目的在于说明庞大的收入池对相对有限的行为变化有多么敏感。.
同样，广告收入的潜在损失并不一定会直接导致利润大幅下降。成本、新的收入来源以及交易量的变化也需要考虑在内。此外，亚马逊并未单独公布其广告服务的营业利润率。.
因此，关键的洞察并非在于会损失具体的十亿美元，而在于即使客户界面发生适度的变化，也可能造成巨大的经济损失。同时，调整商业模式可以减轻或部分抵消这些影响。.
目前的增长数据尚不足以证明缪斯效应。
亚马逊2026年第三季度的广告收入同比增长约11%，达到196亿美元。经汇率调整后，增幅为12%。这表明亚马逊广告收入持续增长，但增速较前几个季度有所放缓。亚马逊将此归因于时机因素，特别是与Prime Day相关的因素，并预计第四季度将实现更强劲的增长。.
如果仅仅将这种放缓归因于外部人工智能代理的出现，那么在方法论上是有缺陷的。时间上的接近并不能证明因果关系。季节性因素、比较基数、广告预算以及产品范围的变化也可能产生影响。.
此外，新产品上市初期只能影响部分消费者的整体购买行为。即使用户数量快速增长，也无法立即转化为可衡量的、覆盖整个公司的显著效果。.
要进行可靠的分析，需要更详细的数据：有多少产品搜索是从亚马逊平台之外开始的？这些搜索中有多少最终在平台上完成了订单？在相似的客户群体中，广告接触量和广告收入发生了怎样的变化？
区分结构性风险和已造成的损失至关重要。Muse 可能具有重要的战略意义，但却无法解释当前的广告增长。客观的评估必须同时考虑这两种情况。.
Meta还需要赚足够的钱来支付他助理的费用。
成功的采购代理并不一定意味着盈利的商业模式。处理复杂的需求、反复的产品调研、价格监控和订单履行都会产生持续的成本。.
经纪人需要审核多个报价、回答问题并更新结果，而简单的静态产品列表远远不够。其他成本还包括安全保障、支付集成和客户服务。.
因此，Meta必须决定如何为这些服务提供资金。可能的方案包括付费插件、推荐费、广告或与其他业务关系整合。最终哪种组合会胜出，还有待观察。.
每种模式都会产生不同的激励机制。用户付费的协助服务更容易被定位为一项独立服务，但它必须能够激发用户足够的支付意愿。佣金制模式最初可能看起来对消费者更便宜，但它会在服务提供商的选择上造成潜在的冲突。.
用户覆盖面广有助于分摊固定开发成本，但并不能解决所有问题。如果重度用户群体产生极高的持续运营成本，而收入却很低，那么增长反而会加重财务负担。.
因此，关键问题不仅在于Meta能否吸引客户试用，还在于能否将可靠的帮助与不会损害客户对推荐信任的融资方式结合起来。.
标准决定了开放政策是否真正有效。
可持续的基于代理的商业模式需要用户、助手、商家和支付服务提供商之间明确的合作规则。仅仅拥有一个技术上可访问的网站是不够的。.
商家应能识别出正在操作的代理人，并了解其权限。用户必须能够指定助手的权限范围，例如仅可进行搜索、创建购物车或完成订单。.
分级授权制度将大有裨益。例如，代理商可以独立订购一定数量的耗材，而更大数量的采购则需要获得批准。设置时间限制和可随时撤销的授权机制将进一步加强管控。.
文档记录同样重要。如果订单失败，必须能够追溯到之前的规格说明、可用的信息以及采取的措施。.
责任归属问题依然至关重要。错误可能源于用户订单、产品标签、代理商的错误判断或技术处理。如果责任不明确，纠纷就有可能削弱信任和成本优势。支付行业和商业界日益关注这些问题，表明技术发展与法律和经济基础设施密切相关。.
对于品牌而言，这项工作在下一轮广告预算制定之前就已经开始了。
企业不应将此发展解读为立即放弃传统零售广告，也不应盲目投资每一项新的人工智能功能。更恰当的做法是逐步调整销售基本面。.
第一步是检查您自己的产品信息。产品型号是否描述清晰？不同渠道的价格和库存情况是否一致？交货条款是否易于理解？质量承诺是否可以验证？
下一步是对各个分销渠道进行经济评估。代理商可以扩大覆盖范围，但也可能带来费用、价格压力和新的依赖性。只有当收益质量保持良好时，收入增长才能算成功。.
同时，品牌应区分哪些产品最能从自动化建议中获益。对于兼容性要求高或需要详细解释的产品，如果助手能清晰地将产品优势与特定需求联系起来，就能获得优势。而文档不完善或自相矛盾则会适得其反。.
最稳健的长期战略源于一系列优势的结合：极具吸引力的产品、可靠的数据、可靠的处理能力以及多元化的客户接入点。仅仅依赖单一中介机构的优先排名，无论该中介机构是市场平台还是人工智能代理，都始终处于脆弱状态。.
三种可能的市场订单，而不是一个必然的赢家。
一种可行的发展方向是控制性地开放大型平台。亚马逊可以在既定的安全和商业条件下允许选定的外部代理商入驻。这既能刺激需求，又不会完全放弃控制权。.
第二种可能性是形成一个更为孤立的市场格局。大型零售商和科技公司各自运营自己的助手系统，并偏袒各自的合作伙伴。消费者虽然能享受到便捷的功能，但仍然需要在不同的生态系统之间做出选择。全面、中立的市场比较将难以实现。.
第三种发展趋势是少数几家多零售商代理商占据主导地位。这些代理商将整合许多采购决策，并日益加剧附属零售商之间的竞争压力。这或许能够降低搜索成本并改善商品选择，但同时也会产生新的中介费用和依赖性。.
最初看来，这些模型的共存似乎是最合理的方案。重复购买的组织方式可以与高价值购买有所不同。对于日常订单，熟悉的零售商可能更具说服力；而对于复杂的比较，多代理模式则更具吸引力。.
因此，亚马逊的地位未必会保持不变或彻底崩溃。该公司可能会失去部分现有控制权，但同时可以通过自身的辅助功能吸引更多客户。同样，Meta 可以建立一个重要的全新界面，而无需取代现有供应商的贸易和物流服务。.
未来，决定性的力量将掌握在愿望与秩序之间。
Meta 与亚马逊之间的冲突揭示了一种根本性的转变：在线零售中最有价值的地位可能更多地集中在当普遍需求转化为特定产品选择的时刻。.
亚马逊凭借其丰富的产品线、完善的基础设施、稳固的客户关系以及自主研发的人工智能，依然保持着强大的市场地位。然而，Muse 的出现表明，购物体验的初始步骤并非必须永久局限于单一的电商平台。.
对消费者而言，潜在的益处包括更低的搜索成本、更明智的决策和更少的精力投入。然而，这些益处只有在推荐信息可靠且商业利益不受暗中影响的情况下才能实现。.
对于零售商和品牌而言，数据质量、差异化和成本效益方面的要求越来越高。曝光度并未变得无关紧要，只是通过算法生成的预选名单而非直接投放广告位来实现的频率可能有所降低。.
因此，其逻辑在于，人工智能代理不太可能简单地消除在线商务中的中间商，而是可能创造出一个新的中间商层级。届时，经济上的赢家未必是库存量最大或广告宣传力度最大的供应商，而是消费者最终信任并委托其做出购买决策的供应商。这究竟会带来更多竞争，还是仅仅导致权力更加集中，取决于这种新界面的设计是否开放、可验证且可互换。.
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