當(dāng)ChatGPT開始幫你訂餐、訂酒店、買東西時(shí)，那些平臺(tái)還會(huì)存在嗎？這個(gè)問題聽起來像是杞人憂天，但現(xiàn)實(shí)是，我們每天都在使用的那些平臺(tái)——Expedia、Airbnb、DoorDash、Amazon——正面臨著一場(chǎng)前所未有的生存危機(jī)。不是因?yàn)橛行碌母?jìng)爭(zhēng)對(duì)手出現(xiàn)，而是因?yàn)橛脩艨赡芨静辉傩枰苯釉L問這些平臺(tái)了。想象一下，你想訂一家餐廳，不再打開DoorDash的app，而是直接告訴ChatGPT"幫我訂一份披薩"，它就會(huì)自動(dòng)完成整個(gè)訂單流程。這聽起來很方便，但對(duì)于那些平臺(tái)來說，這意味著什么？它們會(huì)就此消失嗎？還是能找到自己的生存之道？

最近讀到科技分析師Dan Hockenmaier的一篇深度文章，他系統(tǒng)性地分析了LLM（大語(yǔ)言模型）對(duì)各類marketplace（市場(chǎng)平臺(tái)）的沖擊。這篇文章讓我對(duì)這個(gè)問題有了全新的認(rèn)識(shí)。Dan不是簡(jiǎn)單地說"所有平臺(tái)都會(huì)被AI取代"或者"所有平臺(tái)都會(huì)安然無恙"，而是提出了一個(gè)非常精細(xì)的框架，幫助我們理解哪些平臺(tái)會(huì)受到致命威脅，哪些平臺(tái)基本不會(huì)受到影響，以及為什么會(huì)是這樣。他的分析讓我意識(shí)到，這場(chǎng)變革的結(jié)果不會(huì)是一刀切的，而是會(huì)呈現(xiàn)出一個(gè)完整的光譜，從完全被取代到幾乎不受影響。我在深入思考這個(gè)框架后，對(duì)整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)經(jīng)濟(jì)的未來有了一些新的認(rèn)知，想在這里和大家分享。

什么是"DoorDash問題"

讓我先從一個(gè)被廣泛討論的概念說起：The Verge把這個(gè)現(xiàn)象稱為"DoorDash問題"（The DoorDash Problem）。這個(gè)問題的核心是：當(dāng)AI界面介入到服務(wù)提供商和用戶之間時(shí)會(huì)發(fā)生什么？比如說，你不再打開DoorDash的app點(diǎn)餐，而是派一個(gè)AI agent（AI代理）去幫你從互聯(lián)網(wǎng)上訂三明治。這聽起來像是技術(shù)進(jìn)步帶來的便利，但對(duì)于平臺(tái)來說，這可能是一場(chǎng)災(zāi)難。

我一直在思考為什么這是個(gè)問題。傳統(tǒng)上，marketplace的商業(yè)模式是這樣運(yùn)作的：它們需要花很多錢來獲取新客戶，這部分成本很高。但一旦客戶開始使用平臺(tái)，他們就會(huì)不斷回來進(jìn)行重復(fù)交易，而這些重復(fù)交易是免費(fèi)獲得的，不需要額外的獲客成本。這就像是一種"年金"，平臺(tái)通過初始投資獲得了一個(gè)長(zhǎng)期回報(bào)的客戶。這種模式的關(guān)鍵在于，客戶會(huì)習(xí)慣性地直接訪問這個(gè)平臺(tái)，把它當(dāng)作他們完成某類任務(wù)的首選入口。

但如果ChatGPT（Dan用它作為"無論哪個(gè)LLM最終獲勝"的代稱）成為客戶開始每次搜索的地方，那這個(gè)模式就完全崩潰了。平臺(tái)不再擁有那些"免費(fèi)"的重復(fù)交易，而是必須為每一筆交易單獨(dú)付費(fèi)才能獲得流量。更糟糕的是，它們還會(huì)失去所有那些通過客戶參與度來變現(xiàn)的機(jī)會(huì)，比如廣告和向上銷售（upsells）。想象一下，如果Amazon的客戶不再直接訪問Amazon網(wǎng)站，而是通過ChatGPT來購(gòu)物，Amazon就失去了在搜索結(jié)果中插入廣告的機(jī)會(huì)，也失去了向客戶推薦相關(guān)產(chǎn)品的機(jī)會(huì)。這對(duì)于那些依賴廣告收入的平臺(tái)來說，簡(jiǎn)直是釜底抽薪。

但Dan提出了一個(gè)非常重要的觀點(diǎn)：這個(gè)"DoorDash問題"并不會(huì)發(fā)生在所有平臺(tái)身上。事實(shí)上，諷刺的是，DoorDash本身就是那些不會(huì)受到太大影響的平臺(tái)之一。這聽起來很矛盾，對(duì)吧？為什么一個(gè)以它命名的問題，反而對(duì)它自己影響最?。窟@就是我覺得Dan的分析特別精彩的地方，他不是簡(jiǎn)單地給出一個(gè)籠統(tǒng)的答案，而是深入剖析了不同類型平臺(tái)的防御能力。

決定平臺(tái)命運(yùn)的三個(gè)關(guān)鍵因素

Dan提出了三個(gè)關(guān)鍵因素，它們將決定客戶是選擇直接在LLM上開始搜索，還是直接訪問某個(gè)marketplace。這三個(gè)因素是：供應(yīng)聚合的難度（Difficulty of supply aggregation）、marketplace的管理程度（Degree of marketplace management），以及客戶參與的性質(zhì)（Nature of customer engagement）。讓我逐一深入分析這三個(gè)因素。

供應(yīng)聚合的難度是第一個(gè)也是最重要的因素。marketplace的首要工作就是聚合供應(yīng)方。OpenAI還沒有嘗試這么做，但Dan認(rèn)為他們很快就會(huì)開始。他們會(huì)允許供應(yīng)商創(chuàng)建賬戶，就像每個(gè)本地商家最終都在Google上創(chuàng)建了商業(yè)資料一樣。但問題在于，在許多行業(yè)中，要匹配領(lǐng)先marketplace的供應(yīng)是非常困難的。最難聚合的供應(yīng)具有三個(gè)特征：碎片化（fragmented，意味著有很多小型供應(yīng)商）、異質(zhì)化（heterogeneous，每個(gè)供應(yīng)商提供獨(dú)特的東西），以及難以理解（illegible，難以理解服務(wù)內(nèi)容、可用性、質(zhì)量和價(jià)格）。

我用Dan的例子來說明這一點(diǎn)。匹配Expedia的酒店供應(yīng)其實(shí)不難。酒店是大型企業(yè)，有標(biāo)準(zhǔn)化的產(chǎn)品，還有專門的團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)探索像LLM這樣的新增長(zhǎng)渠道。但匹配Airbnb就難得多了。Airbnb花了很多年時(shí)間和數(shù)十億美元才聚合了數(shù)百萬個(gè)獨(dú)立的房屋和房間。他們必須大量投資，才能讓設(shè)施、照片和質(zhì)量對(duì)客戶來說變得清晰可讀。我特別認(rèn)同這個(gè)觀點(diǎn)，因?yàn)楣?yīng)的完整性是讓客戶持續(xù)回來的關(guān)鍵。如果你多次向某人展示你沒有他們想要的東西，他們就會(huì)停止嘗試。這就是為什么那些擁有難以復(fù)制的供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)的平臺(tái)會(huì)更安全。

第二個(gè)因素是管理程度。marketplace做的第二件事是一系列幫助客戶找到并從供應(yīng)商那里購(gòu)買的工作。Dan把這些工作分為四類：搜索供應(yīng)商、促成交易、管理風(fēng)險(xiǎn)，以及管理服務(wù)交付本身。一個(gè)marketplace做的這些工作越多，它就越"heavily managed"（重度管理），也就越具有防御性。Dan畫了一個(gè)光譜圖，從左到右分別是：純粹的潛在客戶生成（Lead gen）、交易型（Transactional）、管理型（Managed），到重度管理型（Heavily Managed）。

我覺得這個(gè)框架特別有啟發(fā)性。Google長(zhǎng)期以來一直不滿足于只賺取客戶獲取的費(fèi)用，一直試圖吃掉整個(gè)marketplace的利潤(rùn)池。Google Flights、Google Shopping和Google Local就是試圖直接在搜索結(jié)果頁(yè)面（SERP）中完成"搜索供應(yīng)商"這部分marketplace的工作。在某種程度上，這確實(shí)奏效了。Google已經(jīng)從那些純粹的潛在客戶生成型marketplace那里拿走了大部分利潤(rùn)，使它們成為相當(dāng)糟糕的生意。ChatGPT只是像Google一樣的另一個(gè)聚合層，但有兩個(gè)重大區(qū)別：它通過理解意圖、支持多輪對(duì)話查詢、跨多個(gè)來源解析和聚合信息，使搜索變得更好；更關(guān)鍵的是，它實(shí)際上可以代表你完成交易，我們已經(jīng)開始看到這一點(diǎn)在Instant Checkout（即時(shí)結(jié)賬）等舉措中初現(xiàn)端倪。

更好的搜索加上交易能力，將使ChatGPT能夠比Google更深入地進(jìn)入marketplace的堆棧，做到交易型marketplace能做的一切。但問題是，ChatGPT會(huì)嘗試做最后兩項(xiàng)工作——管理風(fēng)險(xiǎn)或管理服務(wù)交付本身嗎？他們會(huì)開始接受退貨嗎？會(huì)向買家提供融資條款嗎？他們會(huì)管理自己的司機(jī)或建立自己的物流網(wǎng)絡(luò)嗎？Dan認(rèn)為這看起來極不可能。我完全同意這個(gè)判斷。管理風(fēng)險(xiǎn)和服務(wù)交付需要大量的資本投入、運(yùn)營(yíng)復(fù)雜性和規(guī)模效應(yīng)，這些都不是LLM公司擅長(zhǎng)或愿意做的事情。

marketplace的客戶從這最后兩項(xiàng)工作中獲得的價(jià)值越多，ChatGPT就越需要依賴這些平臺(tái)來提供客戶期望的那種體驗(yàn)。拿DoorDash來說，即使假設(shè)LLM能夠聚合它們擁有的所有餐廳（這已經(jīng)很難了），客戶仍然希望知道他們的食物會(huì)準(zhǔn)時(shí)送達(dá)、仍然是熱的、沒有被篡改，并且如果這些都不成立，他們能得到退款。這些都是DoorDash通過管理服務(wù)交付來保證的。LLM很難復(fù)制這一點(diǎn)。

結(jié)合供應(yīng)聚合難度和管理程度這兩個(gè)因素，Dan給出了一個(gè)非常清晰的二維矩陣。最危險(xiǎn)的象限是左下角：那些（1）不太管理化且（2）供應(yīng)容易聚合的marketplace可能會(huì)被LLM完全取代。左上角也很危險(xiǎn)，因?yàn)長(zhǎng)LM可以用至少marketplace的一部分供應(yīng)提供相同的服務(wù)，開始瓦解其網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)。而右上角和右下角——也就是管理型marketplace——?jiǎng)t相對(duì)安全得多。

第三個(gè)因素是客戶參與的性質(zhì)。即使是管理型marketplace，如果客戶開始在LLM上開始更多的搜索，它們?nèi)匀幻媾R需要為更多交易付費(fèi)的風(fēng)險(xiǎn)。這會(huì)有多頻繁發(fā)生，取決于客戶參與的性質(zhì)，Dan從兩個(gè)維度來分析：交易頻率和購(gòu)買考慮程度。

交易頻率很好理解?？蛻羰褂胢arketplace的頻率越高，他們就越有可能直接訪問那個(gè)marketplace，而不是像Google或LLM這樣的通用工具。當(dāng)你經(jīng)常使用一個(gè)產(chǎn)品（比如用Uber打車），你更有可能記住它的名字，更有可能在手機(jī)上安裝它的app，更有可能習(xí)慣它的界面，更有可能加入它們的獎(jiǎng)勵(lì)計(jì)劃。高頻marketplace對(duì)客戶有更深的品牌粘性，通常因此有更好的留存率。

購(gòu)買考慮程度是第二個(gè)維度。計(jì)劃一次度假或購(gòu)買新滑雪板通常需要大量研究，比較哪些選項(xiàng)最好，花時(shí)間比較品牌、選項(xiàng)和價(jià)格。這是LLM的理想用例。即使有人是某個(gè)marketplace的忠實(shí)客戶，對(duì)于高考慮度的購(gòu)買，他們也很可能會(huì)在LLM上開始搜索。

最不可能失去交易的marketplace是高頻、低考慮度的用例，比如打車。而最暴露的是低頻、高考慮度的，比如旅游。我覺得這個(gè)分析框架非常實(shí)用，因?yàn)樗屛夷軌蚩焖倥袛嗳魏我粋€(gè)平臺(tái)的風(fēng)險(xiǎn)程度。

不同行業(yè)的命運(yùn)：從滅亡到毫發(fā)無損

基于這三個(gè)因素，Dan給出了一個(gè)完整的光譜，從左邊的滅亡到右邊的一切如常。我發(fā)現(xiàn)這個(gè)光譜非常精準(zhǔn)地預(yù)測(cè)了不同行業(yè)的未來。讓我逐一分析。

酒店marketplace（比如Expedia、TripAdvisor）的前景非常糟糕。目前的贏家嚴(yán)重依賴付費(fèi)搜索和自然搜索流量，隨著這些流量轉(zhuǎn)移到LLM，LLM很可能會(huì)在初期拿走它們的大部分經(jīng)濟(jì)收益，并最終完全取代它們。我深入思考這個(gè)判斷，覺得非常有道理。酒店供應(yīng)相對(duì)容易聚合（大型標(biāo)準(zhǔn)化企業(yè)），marketplace的管理程度相對(duì)較低（主要是搜索和交易），而且是低頻、高考慮度的購(gòu)買。這三個(gè)因素的組合幾乎是最糟糕的。我甚至覺得，像Expedia這樣的平臺(tái)可能在五年內(nèi)就會(huì)面臨生存危機(jī)。

本地服務(wù)marketplace（比如Thumbtack、Angi）已經(jīng)有相對(duì)較低的重復(fù)率，正試圖通過深入家庭維護(hù)和規(guī)劃工具來解決這個(gè)問題。但這恰恰是LLM的核心用例，客戶很可能會(huì)在LLM上開始許多搜索，將更多的經(jīng)濟(jì)價(jià)值轉(zhuǎn)移給LLM。Dan認(rèn)為出路是完全圍繞AI重建體驗(yàn)，成為管理型marketplace。我覺得這個(gè)建議非常關(guān)鍵。這些平臺(tái)如果不主動(dòng)轉(zhuǎn)型，可能會(huì)被慢慢邊緣化。

房屋租賃marketplace（比如Airbnb、Booking）會(huì)比酒店做得好，因?yàn)楣?yīng)明顯更難聚合和理解。但它們?nèi)匀幻媾R在許多交易上失去經(jīng)濟(jì)收益的風(fēng)險(xiǎn)，因?yàn)樗鼈兺ǔＥc高考慮度的旅行規(guī)劃用例相關(guān)。我對(duì)Airbnb的未來相對(duì)樂觀，因?yàn)樗鼈兊墓?yīng)網(wǎng)絡(luò)是花了多年才建立起來的，而且每個(gè)房源都是獨(dú)特的，很難被快速?gòu)?fù)制。但它們確實(shí)需要警惕在旅行規(guī)劃這個(gè)高考慮度場(chǎng)景中失去客戶的首次接觸點(diǎn)。

電子商務(wù)marketplace（比如Amazon、Walmart）總體上會(huì)做得很好，因?yàn)樗鼈兪侵囟裙芾硇偷模榭蛻魟?chuàng)造了顯著的速度和便利優(yōu)勢(shì)），并且有長(zhǎng)尾、碎片化的供應(yīng)。但它們會(huì)開始在更高考慮度的購(gòu)買上失去經(jīng)濟(jì)收益，除非它們能成功地在體驗(yàn)上采用AI優(yōu)先策略，并愿意放棄廣告收入。這一點(diǎn)我后面會(huì)詳細(xì)討論，因?yàn)檫@是一個(gè)非常有趣的戰(zhàn)略困境。

食品配送marketplace（比如DoorDash、Eats）幾乎不會(huì)受到影響。它們可能會(huì)在與重度規(guī)劃場(chǎng)合相關(guān)的一些交易上有所損失，比如商務(wù)和活動(dòng)，但這些并不常見。所謂的"DoorDash問題"對(duì)DoorDash來說根本不是問題。我特別喜歡這個(gè)結(jié)論的諷刺性。為什么DoorDash這么安全？因?yàn)樗且粋€(gè)重度管理型marketplace（管理整個(gè)配送過程），供應(yīng)相對(duì)難以聚合（本地餐廳的碎片化網(wǎng)絡(luò)），而且是高頻、低考慮度的購(gòu)買?？蛻裘恐芸赡軙?huì)訂好幾次餐，每次都是即時(shí)決策，不需要太多研究。這種情況下，直接打開DoorDash app比先問ChatGPT要方便得多。

打車marketplace（比如Uber、Lyft）幾乎完全不會(huì)受到LLM的影響，因?yàn)樗鼈兪侵囟裙芾硇偷?，而且有非常頻繁、低考慮度的購(gòu)買。Dan開玩笑說，這是好事，因?yàn)樗鼈冃枰褧r(shí)間花在關(guān)注另一個(gè)以無人駕駛汽車形式出現(xiàn)的重大AI顛覆上。我覺得這個(gè)判斷非常準(zhǔn)確。打車是一個(gè)極其高頻、低考慮度的場(chǎng)景，而且Uber和Lyft在管理服務(wù)交付（司機(jī)網(wǎng)絡(luò)、路線優(yōu)化、定價(jià)算法）方面投入了巨大資源，這些都是LLM無法復(fù)制的。

marketplace應(yīng)該如何應(yīng)對(duì)

在理解了不同平臺(tái)面臨的風(fēng)險(xiǎn)程度后，Dan提出了四個(gè)具體的應(yīng)對(duì)策略。我覺得這些策略非常實(shí)用，值得所有marketplace的管理者認(rèn)真考慮。

第一個(gè)策略是：做那些LLM不會(huì)做的事。這包括用退貨、保證和金融條款來承保交易，也包括參與實(shí)體服務(wù)交付，比如建立自己的車隊(duì)或物流網(wǎng)絡(luò)。所有這些都會(huì)降低毛利率，增加運(yùn)營(yíng)復(fù)雜性，需要很長(zhǎng)時(shí)間才能做好。但這正是LLM不會(huì)跟進(jìn)的原因。同樣，那些LLM難以聚合的供應(yīng)是一個(gè)防御性楔子。Amazon直接從工廠采購(gòu)，創(chuàng)造了全新的供應(yīng)類別。DoorDash為最好的餐廳鋪開紅地毯，提供定制交易和大力支持，將它們納入網(wǎng)絡(luò)。這些正是marketplace應(yīng)該追求的事情。

我深刻認(rèn)同這個(gè)策略。在AI時(shí)代，最安全的護(hù)城河不是技術(shù)本身，而是那些需要大量資本、時(shí)間和運(yùn)營(yíng)能力才能建立的東西。LLM公司不太可能去建立物流網(wǎng)絡(luò)或管理成千上萬的司機(jī)，因?yàn)檫@不是他們的核心能力，也不是他們想要的商業(yè)模式。marketplace如果能在這些方向上加深投入，就能建立起LLM無法跨越的壁壘。

第二個(gè)策略是：原生構(gòu)建AI搜索。特別是對(duì)于高考慮度用例，marketplace必須在搜索體驗(yàn)上盡可能接近LLM，這樣其他優(yōu)勢(shì)才能繼續(xù)使體驗(yàn)傾向于有利于它們。marketplace可能不需要是第一個(gè)，但它們確實(shí)需要培養(yǎng)人才和能力，并密切關(guān)注，準(zhǔn)備在其行業(yè)中創(chuàng)造出出色的新體驗(yàn)時(shí)快速跟進(jìn)。

我覺得這個(gè)策略體現(xiàn)了一種務(wù)實(shí)的態(tài)度。marketplace不需要在AI技術(shù)上領(lǐng)先，但必須足夠接近，不能讓差距大到客戶覺得體驗(yàn)明顯更差。如果ChatGPT能提供比你的網(wǎng)站好10倍的搜索體驗(yàn)，客戶就會(huì)離開。但如果差距只有20-30%，而你在其他方面（比如配送速度、售后服務(wù)）有優(yōu)勢(shì)，客戶可能還是會(huì)選擇你。

第三個(gè)策略是：如果你有高市場(chǎng)份額，要強(qiáng)硬談判。Dan引用了分析師Michael Morton的話："我認(rèn)為Amazon應(yīng)該慢慢來對(duì)待ChatGPT，因?yàn)橹匾氖且獜?qiáng)調(diào)ChatGPT需要Amazon的程度超過Amazon需要ChatGPT。如果你是ChatGPT，想向消費(fèi)者提供電子商務(wù)產(chǎn)品，沒有50%的市場(chǎng)份額是做不到的。Amazon占據(jù)了電子商務(wù)市場(chǎng)的一半，擁有全球的庫(kù)存和配送網(wǎng)絡(luò)。"

在任何有主導(dǎo)領(lǐng)導(dǎo)者的行業(yè)中，OpenAI都面臨同樣的困境。像Walmart這樣的小玩家有動(dòng)力合作以試圖爭(zhēng)奪份額，它們能夠蠶食一些增量交易。但如果最大的玩家堅(jiān)持不合作，LLM就無法創(chuàng)造一個(gè)非常有吸引力的消費(fèi)者產(chǎn)品。擁有高市場(chǎng)份額的marketplace有相當(dāng)大的籌碼。它們應(yīng)該完全拒絕，或者等待優(yōu)厚的經(jīng)濟(jì)條件。如果它們確實(shí)合作，應(yīng)該保留選擇權(quán)，保留最有價(jià)值的數(shù)據(jù)，包括供應(yīng)商和產(chǎn)品信息以及轉(zhuǎn)化率和重復(fù)率。

我覺得這是一個(gè)非常精明的策略建議。很多公司在面對(duì)新技術(shù)浪潮時(shí)會(huì)恐慌，急于合作以免被落下。但如果你是行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者，你其實(shí)有更多的談判籌碼。OpenAI想要提供一個(gè)有用的購(gòu)物體驗(yàn)，就必須包括Amazon。Amazon完全可以利用這一點(diǎn)來爭(zhēng)取更好的條款。

第四個(gè)策略是：不要貪婪。Dan以Amazon為例：Amazon目前有很多利潤(rùn)看起來像是ChatGPT的機(jī)會(huì)。廣告產(chǎn)生了600億美元的收入，貢獻(xiàn)了電子商務(wù)業(yè)務(wù)幾乎所有的利潤(rùn)。但這也使消費(fèi)者體驗(yàn)變得更糟。超過一半的產(chǎn)品展示是推廣的，找到你想要的東西需要很長(zhǎng)時(shí)間。在LLM出現(xiàn)之前，它們可以這樣做而不受懲罰，但現(xiàn)在這成為了一個(gè)巨大的弱點(diǎn)，因?yàn)樵贑hatGPT中立即獲得最佳產(chǎn)品推薦的體驗(yàn)要好得多。

Amazon是最嚴(yán)重的例子之一，但許多成熟的marketplace都愿意為了變現(xiàn)而降低客戶體驗(yàn)。如果廣告或向上銷售使搜索變得更糟，或者如果傭金太高并提高了客戶的價(jià)格，marketplace需要在LLM為它們做之前自我顛覆。

這一點(diǎn)我有特別深的感觸。很多平臺(tái)在成熟后會(huì)開始?jí)赫ビ脩趔w驗(yàn)來提高短期利潤(rùn)。在沒有替代選擇時(shí)，用戶會(huì)忍受。但一旦有了更好的選擇——比如一個(gè)沒有廣告干擾、直接給你最佳答案的LLM——用戶就會(huì)毫不猶豫地離開。這就像是溫水煮青蛙，你以為用戶會(huì)一直忍受，但其實(shí)他們只是在等一個(gè)更好的選擇出現(xiàn)。

我的深度思考：這場(chǎng)變革的本質(zhì)是什么

在深入研究了Dan的分析框架后，我對(duì)這場(chǎng)LLM與marketplace之間的沖突有了一些更深層次的思考。我認(rèn)為這不僅僅是一場(chǎng)技術(shù)替代，而是反映了互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)模式的一次根本性轉(zhuǎn)變。

我覺得最核心的變化是：從"平臺(tái)為中心"轉(zhuǎn)向"用戶意圖為中心"。過去二十年，互聯(lián)網(wǎng)的邏輯是建立平臺(tái)，讓用戶來平臺(tái)上完成任務(wù)。平臺(tái)掌握了流量入口，因此擁有定價(jià)權(quán)和變現(xiàn)能力。但LLM改變了這個(gè)邏輯。用戶不再需要記住"我要訂餐用DoorDash，要買東西上Amazon，要訂酒店用Expedia"，他們只需要表達(dá)意圖"我想吃披薩"或"我需要一個(gè)酒店"，LLM會(huì)幫他們找到最佳解決方案。這個(gè)轉(zhuǎn)變看似微小，但對(duì)商業(yè)模式的影響是巨大的。

我還注意到一個(gè)有趣的現(xiàn)象：那些最早擁抱互聯(lián)網(wǎng)、最成功地把業(yè)務(wù)線上化的行業(yè)，現(xiàn)在反而最容易受到LLM的沖擊。比如酒店預(yù)訂、機(jī)票預(yù)訂這些行業(yè)，它們很早就完成了數(shù)字化，建立了成熟的在線marketplace。但正因?yàn)槿绱?，它們的供?yīng)是標(biāo)準(zhǔn)化的、容易被聚合的，它們提供的價(jià)值主要是搜索和比價(jià)，而這正是LLM擅長(zhǎng)的。相反，那些數(shù)字化程度較低、服務(wù)交付更復(fù)雜的行業(yè)，比如食品配送和打車，反而更安全。這是一個(gè)很諷刺的現(xiàn)象：數(shù)字化的先驅(qū)者可能成為AI時(shí)代的受害者。

另一個(gè)我深刻體會(huì)到的是"管理即護(hù)城河"的原則。Dan的框架清楚地表明，那些重度管理型marketplace會(huì)更安全。但這背后的邏輯是什么？我認(rèn)為是因?yàn)楣芾矸?wù)交付需要積累大量的運(yùn)營(yíng)know-how（專業(yè)知識(shí)）、建立復(fù)雜的供應(yīng)商關(guān)系、優(yōu)化無數(shù)的細(xì)節(jié)。這些都不是AI能輕易復(fù)制的。AI擅長(zhǎng)處理信息和做決策，但它不擅長(zhǎng)管理實(shí)體世界的復(fù)雜性。DoorDash需要管理司機(jī)網(wǎng)絡(luò)、優(yōu)化配送路線、處理食品質(zhì)量問題、解決客戶糾紛。這些都是需要人工和系統(tǒng)深度介入的，不是簡(jiǎn)單地調(diào)用幾個(gè)API就能完成的。

我也在思考一個(gè)更長(zhǎng)遠(yuǎn)的問題：如果LLM確實(shí)開始接管用戶的搜索入口，marketplace的價(jià)值主張會(huì)如何演變？我認(rèn)為答案是：從"幫你找到"轉(zhuǎn)向"幫你做得更好"。傳統(tǒng)marketplace的價(jià)值很大程度上在于聚合供應(yīng)、提供選擇、方便比較。但如果LLM能做這些，marketplace就需要提供更深層次的價(jià)值。這可能包括：更好的供應(yīng)質(zhì)量（因?yàn)槟阒苯庸芾砉?yīng)商關(guān)系）、更快的服務(wù)交付（因?yàn)槟銉?yōu)化了物流）、更可靠的服務(wù)保障（因?yàn)槟愠袚?dān)了風(fēng)險(xiǎn)）。本質(zhì)上，marketplace需要從信息中介變成服務(wù)提供者。

從投資角度看，我覺得Dan的框架提供了一個(gè)非常實(shí)用的篩選工具。如果我要投資marketplace類公司，我會(huì)問這幾個(gè)問題：這個(gè)平臺(tái)的供應(yīng)有多難聚合？它在管理程度光譜上處于什么位置？客戶使用頻率如何？購(gòu)買考慮程度如何？根據(jù)這些問題的答案，我可以判斷這個(gè)平臺(tái)在AI時(shí)代的防御能力。那些位于"高頻、低考慮度、重度管理、難以聚合供應(yīng)"象限的公司，比如Uber和DoorDash，會(huì)是相對(duì)安全的投資。而那些位于"低頻、高考慮度、輕度管理、易于聚合供應(yīng)"象限的公司，比如Expedia，可能面臨結(jié)構(gòu)性挑戰(zhàn)。

未來會(huì)怎樣：一些大膽的預(yù)測(cè)

基于這些思考，我想做一些關(guān)于未來的預(yù)測(cè)。我認(rèn)為在接下來的3-5年內(nèi)，我們會(huì)看到marketplace行業(yè)的劇烈分化。

那些輕管理、易聚合的marketplace會(huì)首先感受到壓力。我預(yù)測(cè)像Expedia、Kayak這樣的在線旅游平臺(tái)會(huì)在未來三年內(nèi)看到流量大幅下降，毛利率被壓縮。它們可能會(huì)被迫大幅降低傭金率來保持競(jìng)爭(zhēng)力，或者嘗試轉(zhuǎn)型成為更重度管理的服務(wù)提供商（比如提供旅行規(guī)劃、行程管理等增值服務(wù)）。一些較小的玩家可能會(huì)被淘汰或被收購(gòu)。

電商marketplace會(huì)面臨一個(gè)艱難的選擇：是保護(hù)廣告收入還是保護(hù)用戶體驗(yàn)。我認(rèn)為Amazon會(huì)最終選擇用戶體驗(yàn)，因?yàn)樗鼈冇凶銐虻囊?guī)模和其他收入來源（AWS、Prime會(huì)員等）。它們可能會(huì)大幅減少搜索結(jié)果中的廣告，轉(zhuǎn)而在AI搜索體驗(yàn)上投入巨資，確保自己的平臺(tái)搜索體驗(yàn)不輸給ChatGPT。但一些小型電商平臺(tái)可能會(huì)陷入困境，既沒有資源投入AI，又無法放棄廣告收入。

食品配送和打車這類高頻、重管理的marketplace會(huì)保持穩(wěn)定，但它們會(huì)開始提供更深層次的服務(wù)。我預(yù)測(cè)DoorDash可能會(huì)更深入地介入餐廳運(yùn)營(yíng)，提供庫(kù)存管理、菜單優(yōu)化等服務(wù)。Uber可能會(huì)進(jìn)一步整合交通和配送，成為一個(gè)全方位的移動(dòng)和物流平臺(tái)。

我還預(yù)測(cè)會(huì)出現(xiàn)一類新的"AI-native marketplace"。這些平臺(tái)從一開始就是為AI時(shí)代設(shè)計(jì)的，它們的界面不是給人類直接使用的，而是給AI agent使用的。它們會(huì)提供標(biāo)準(zhǔn)化的API、清晰的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、透明的定價(jià)，讓AI能輕松地比較和選擇。這些平臺(tái)可能會(huì)在一些新興領(lǐng)域（比如AI服務(wù)、數(shù)據(jù)集市場(chǎng)等）率先出現(xiàn)。

最后，我認(rèn)為OpenAI等LLM公司最終會(huì)意識(shí)到，深度管理marketplace不是它們想做的生意。它們會(huì)專注于成為最好的搜索和決策層，而把服務(wù)交付留給專業(yè)的marketplace。但在這個(gè)過程中，會(huì)有一段混亂期，各方都在摸索自己的位置和合作模式。那些能在這段混亂期中保持清醒、堅(jiān)守核心競(jìng)爭(zhēng)力、不被短期壓力沖昏頭腦的marketplace，會(huì)最終勝出。

這將是marketplace行業(yè)動(dòng)蕩的幾年，但也會(huì)是重塑行業(yè)格局、創(chuàng)造新機(jī)會(huì)的幾年。那些能理解這場(chǎng)變革本質(zhì)、采取正確策略的公司，不僅能生存下來，還能變得更強(qiáng)大。

結(jié)尾

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