如果 A2A 是未来，今天的创业者能做什么？Nile 选择去帮商家搭建 Agent 电商时代的基座，从底层重建一套面向 Agent 的商品系统、销售归因和客户关系。

        创始人戴灏庄今年 21 岁，14 岁的时候做了个电商网站，拿到了人生第一桶金。

        目前 Nile 完成了数千万元 Pre-seed，来自钟鼎资本、明势资本和一家战投。

        Nile 目前的绝大多数客户，是年 GMV 1000 万到 5 亿美元的独立站品牌。

        转化率是商家站内的 150%-300%，月度增速 15%-30%，所有安装商家至今零卸载。

        他们按 CPS 模式收费，只有商家真正卖出商品才能获得收入，目前 ROI 健康得足够支撑五年。

        戴灏庄认为，可能未来三年内，手机上每一个像素都将由模型渲染。

        到那一天，今天所有 To C 的界面逻辑都会失效。

        他不想做一家在旧世界里打补丁的公司。顺便一说，Nile 的意思是尼罗河，从名字可以看出，团队野心不小。

        产品官网：https://nile.shop以下是 Founder Park 与戴灏庄的对话，经编辑整理。

        采访 | 万户编辑 | 朱俊熹⬆️关注 Founder Park，最及时最干货的创业分享Founder Park 正在持续寻找值得被看见的 AI 团队与项目。

        我们将通过「AI 产品市集」、内容报道、社群分发等方式，帮你触达早期用户、获得真实反馈，以及建立关键连接。

        如果你正在做 AI 相关的事，欢迎和我们聊聊。 01Agent 会有它的 iPhone Moment，A to A 是极其明确的未来Founder Park：最早是怎么接触电商的？

        戴灏庄：大概 14 岁的时候，做了自己的第一个品牌。

        其实就是 Drop Shipping（直运电商），从速卖通拿货，自己搭网站卖到海外。

        当时给我最大的冲击是，这件事和我在国内的所有体验完全不一样，我从来没有「去一个网站上买东西」这种习惯。

        但突然之间，你自己做一个网站，要做开发，要搭支付，要处理退货、防欺诈攻击。

        你感觉你真的拥有一个 business，而不是在平台里开了一个京东的店。

        Founder Park：那时候赚到钱了吗？戴灏庄：赚了运气钱。

        投流成本低，差价大。但我当时就在想一个问题，为什么这件事不是 AliExpress 自己做？

        为什么不是工厂做？我没想清楚。但有一个直觉特别强烈，内容、商品和广告这三件事情，应该是同一件事情。

         今天已经能看到这个趋势了，比如智能电商里的商品卡，它是一个广告，但可以直接购买。

        当时整个生态特别原始。商家不知道 0 到 1 怎么做出来的，平台做了分发，独立站靠广告，后来靠 UGC 和红人勉强算有内容分发。

        但没有一套围绕商品、围绕成交、围绕交付的推荐算法。

        所以欧美头部独立站品牌的获客成本极其恐怖，私域反而越来越重要，线下店和客户关系变成必选项。

        Founder Park：从接触电商到决定做 Agent 电商，中间经历了什么？

        戴灏庄：在帝国理工的时候，我和一位 co-founder 参与创立了第一个 AI Society。

        当时也聊了很多 Web3 项目，其中一个概念特别吸引我，智能合约。

        它技术上第一次保证了一件事，可以是中心化的监管，但不需要有一个人在中间做审核、盖章、跑流程。

        这和今天大家讲的智能体经济很像，Agent 支付和稳定币，KYC 变成 KYA（Know Your Agent）。

        如果把智能合约的逻辑用在商品交易上，可能是第一次真正接近一个自动化操作系统。

        交易所里已经有高度自动化了，但在实体经济、大通量商品交易中，这件事几乎不存在。

        2025 年 3 月，OpenAI 和 Stripe 开始推出 Agent 电商协议 ACP。

        我一关注才发现，ChatGPT 的广告组件已经完全开放，整个行业也逐渐形成一些共识，而我之前其实忽略了。

        我们从 3 月开始松散地组团队，参与了一些孵化项目。

        真正做出清晰判断，是去年 9 月。第一次可以非常肯定地说，A to A 就是极其明确的未来。

        Founder Park：9 月看到什么让你确定了方向？

        戴灏庄：一是 Google 的 Universal Cart（通用购物车）。

        二是 Claude Code，它第一次给 Agent 画了个底座，以后 below  Claude Code 的东西没人会管它叫 Agent。

        更核心的事情是，看到 UCP 支持的新广告形态，用一个 semantic 协议形式，就 8 个字段，甚至简单得过头了，但传统的关键词逻辑整个就失效了。

        9 月的落地进展给我的感受是，MoR（Merchant of Record，名义销售商家）不见得需要是平台，MoR 可以是商家。

        技术上允许商家自己去结算、退货、保留用户关系。原来平台垄断这些，一定程度上和技术做不到有关。

        从广告推荐、归因、店铺承接、结算、退款、购物车行为，这条链路非常长，传统软件工程里做这件事是很恐怖的。

        Founder Park：所以当时的判断是什么？戴灏庄：第一，任何今天的界面都会变得 Agentic，背后是某种 A to A 在支撑。

        第二，Agent 会有它的 iPhone Moment，而且你还在用 iPhone。

        大概率手机这个硬件还是手机，但如果一个私有的 Agent 出现在手机上，它甚至不再像是从个人 PC 到移动互联网那样，巨头可以延续成功的时代，而是原来移动互联网的成功者在这个带宽里会被直接抹杀。

        手机决定了你看到什么 APP、什么推荐算法、什么内容流，Agent 只是一个更聪明的界面。

        但它带来的问题比手机颠覆 PC 更致命，你不需要新硬件去铺开。

        Founder Park：技术上离这个有多远？戴灏庄：可能未来三年内，手机上每一个像素都是模型直接渲染，而且会非常便宜，和今天渲染文字 token 一样便宜。

        所以我们从 9 月开始决定，要做一个 Day One To A 的事情。

        不是 To C，也不完全是传统 To B。某种意义上，你 To 的是 B 的每一个人的 Agent。

        02核心是帮商家搭建 Agent 时代的电商基座Founder Park：你们怎么跟商家介绍自己做什么？

        戴灏庄：我们和客户不讲宏大叙事。跟客户讲的就是三句话：第一，你需要一个产品帮你搭建 Agent 电商的渠道，我们作为基座帮你搭建。

        第二，我能给你带来比现有渠道更高的转化率。第三，我们是 CPS。

        你卖多少，我们才收费，我们希望和你一起成功。Founder Park：具体帮商家做什么？

        戴灏庄：核心是三件事。第一，AI 原生商品。你先得有 AI 原生的商品信息，Agent 才能「看到」你。

        原来的商品运营写 30 个字描述、一张主图、6-8 张详情图，这全是错的。

        今天已落地的 AI 协议里，信息量是原来的 300-400 倍，大约 10 万个字符，运营写不出来这些。

        从一开始，你至少需要商品的卖点、key claims，比如电动车能开多远、蜡烛能燃烧多久，这些极其基础的东西，在传统 feed 里都不存在。

        往前走一步，AI 原生商品还应该有 Agentic Payment 支持。

        你可能面临直接跳转银行卡的方案，可能面临 Stripe 的方案，也可能面临 Link 的稳定币方案，这些和你的商品怎么绑定？

        然后是不同界面的商品卡适配，在 Meta Business Agent 的 IM 界面里，那张图是对的图吗？

        在 ChatGPT 的实时语音里，商品组件怎么呈现？

        这些过程里，你的数据回流、用户关系的 owning，是不是真的在你手里？

        第二，优化销售并清晰归因。 我们大概是唯一一个真正意义上帮商家在 Agent 渠道带来销售，并让商家看清楚这个渠道发生了什么的产品。

        Intent、query、click，所有东西清楚呈现。

        有商家跟我们讲，现在的面板太保守了，其他 channel 的归因是你的 100 倍。

        比如 Google AI Overview。我们的做法比较保守，做不了严谨归因的，我们都不算。

        第三，私域个人 Agent。 今天已经可以实现，用户在 ChatGPT 里搜品牌词时，能看到品牌自己定制的前端体验。

        虽然现在还不是一个真正的 Private Agent 的状态，但在 WhatsApp、Messenger 或者邮件里，你都可以基于我们的基建去做品牌自己的 Agent 体验。

        当商家上手之后，自然会发现这三件事的价值。比如他会发现原来他的商品在 AI 的眼里是一片空白，会发现归因面板上能看到的东西是传统渠道看不到的，会发现他在 ChatGPT 里的品牌体验是可以定制的。

        这里面有一件特别重要的事，客户关系。有大客户跟我们说，你讲了各种东西，有些有道理、有些没道理，但我特别在乎的就一件事，在这个新 channel 里，我能不能掌握我的客户关系？

        能不能拿到更多用户数据？做独立站花了这么多成本，重要的就是拥有数据。

        如果在 Agent 时代突然做不了归因、用不了客户数据、客户关系不是我的，需要向第三方要用户邮箱，那就完蛋了。

        再往前走一步，品牌本身就是一个 Agent。品牌需要记忆，需要完整稳定的品牌形象，需要不断和外界互动、迭代、学习。

        这些动作今天怎么做的？大多数品牌做的更多是守住已有的事情，面临变化时很惶恐。

        而每一次新的小变化，最后都变成了一波商家的淘汰。Founder Park：AI 原生商品库和传统商品库，核心区别是什么？

        戴灏庄：传统商品库从一开始就是为人设计的。人的注意力窗口短，阅读能力差，所以描述只写 30 个词。

        但 Agent 读你的商品，它能读到的信息量是 300 倍。

        不只是字段更长的问题，传统的所有东西都建立在关键词逻辑上。

        你的站内搜索、用户打标、商品分类，说到底都是关键词。

        稍微好一点的头部品牌会有一些机器学习，但绝大多数商家就是用第三方提供的数据库方案。

        这些东西在语义化这一步就脱节了。比如你想做语义搜索，想给用户做个人记忆，想做语义化的商品分组，看哪些商品适合放在一起投广告，传统货架只能让你打同一个标签，什么都支撑不了。

        一个更合适的思路是，对单个实物商品，用一个 UUID 串联所有围绕它的素材。

        原来这些素材破碎在不同界面，每个界面有自己的要求。

        但面对 Agent，Day One 就先是协议，先是 A to A，漏斗完全不同。

        而且 AI 原生的基建至少应该能做有效回滚，state by state 地看事情。

        这不是任何传统 SaaS 能直接提供的。Founder Park：这些东西是商家自己搭，还是你们帮他搭？

        戴灏庄：我们帮搭。不仅是帮商家建，我们看到的是，所谓基建的概念，今天所有的后端、所有的 SaaS，在 Agent 时代都是错的。

        我们团队之前有一段时间直接用 GitHub 作为自己的 Context Infra，因为飞书、CMS 这些东西对 Agent 都不够友好，但 GitHub Day One 是 Coding 友好的，所以天然是合适的。

        图形化界面是今天最不值钱的东西。今天你给一个人设计 SaaS 界面，和给一个有人协作的 Agent 设计系统，是完全不一样的，就像给人和给猴子设计操作界面一样不同。

        当然今天我们还是会打包成图形化产品，这对商家更直接、更熟悉。

        但未来每一个商家的每一个运营人员，一定会通过 Agent 去使用系统。

        所有原来的商品运营动作，也要面临 To A 的转化。

        Founder Park：现在跑得比较好的商家是什么类型？

        戴灏庄：年 GMV 大概 1000 万到 5 亿美元的北美独立站品牌。

        品类上有三类最合适。强售前，产品特征复杂，比如摄像机镜头 200 个型号不知道买哪个。

        高客单，电动滑板、床垫，怕买错。强比价，价格敏感。

        还有强发现，消费者没听说过的产品，不熟悉的产品，比如 AI 硬件。

        一个已经成型的消费者行为是，任何需要动脑子的地方，都会立刻去找 AI。

        ChatGPT 在北美作为搜索替代已经很清楚了。Founder Park：数据表现怎么样？

        戴灏庄：相比站内转化率，我们的转化率最低能提升 150%，大多数能达到 200%-300%，个别有七八倍。

        商家能看到转化率攀升的过程，能看到价值。月度增速 15%-30%。

        还有一个我自己很开心的小指标，所有安装商家，除了我们自己的测试店铺，到今天还没有人卸载。

        大多数短期能立刻带来特别明显数据的服务，可能必然就不是长期对的事情。

        我们特别希望做一个长期帮商家成功的事情。03GEO 很诱人，但不是 Agent 电商的未来Founder Park：确定了 A to A 方向之后，是怎么聚焦到今天这个产品形态的？

        做过哪些方向上的探索？戴灏庄：2025 年 Q4 的时候 GEO 特别火，2026 年 Q1 Profound 融了小一个亿美元，效果确实好。

        当下大多数中国商家的 SEO 只做了 50% 甚至 30%，你把它补完，数据上就能显得非常厉害。

        这是一个始终存在的诱惑，数据就在眼前，我为什么不做？

        但我当时想到一个类比，GEO 就像是沃尔玛在互联网上打广告。

        广告很有用，但这不意味着你已经在新的形态里站住了。

        核心问题是供给侧，在 Agent 电商里会成功的人，一定不是用传统独立站运营方式的那帮人。

        10 月到 3 月我们挣扎过。我的 co-founder 跟我讲了一句话：「你选择做 GEO，可能就没办法做别的，你可能就是一家 marketing 公司。」好一点可能是 AI-Native CMS，但也就到头了。

        4 月份，有北美商家来问，想招一个做 Agent 电商的 team lead，有认识的人吗？

        这让我特别开心。因为这说明 Agent 电商不只是我们在做判断，开始有人为此组建团队了，开始有人把它当做一个真正的渠道，而不是又一个引流方式。

        Founder Park：但怎么去说服商家选择你？

        GEO 效果更明显，做广告优化效果也更明显，你要说服他们相信一个更长期的东西。

        戴灏庄：反而是之前尝试过 GEO 的商家更好说服。

        我们甚至鼓励商家去额外做 GEO。如果能借着 GEO 把原来没做好的 SEO 补完，有更好的内容沉淀，这是高价值的事。

        但电商商家面临的问题是，我有 3000 个 SKU，我要看的不是 30 个商品的效果，是 3000 个商品。

        铺货商家 3000 个 SKU 算很少的，我们也服务一些零售商家，10 万、20 万个 SKU。

        精品品牌可能 30 到 50 个 SKU，但要覆盖的 query 可能就 2000 条。

        这个量级下，GEO 的覆盖能力和电商的需求之间有差距。

        而且坦白说，效果好的 GEO 一定是打破规则的，我们接触的商家对这个风险很抗拒。

        3 月 Google 做了一次比较严重的机制对应，6 月份又封了一波，一些品牌受到惩罚。

        只要有一个 bad case，风险担忧就传开了。今天成熟的独立站商家有一个特别清晰的 pattern，对改网站的任何东西都极其抗拒。

        不管是投广的 pipeline，还是商品详情页上加东西，看起来没问题，但真的会带来什么结果不知道，谁去承担不可逆的后果？

        所以商家特别不希望每隔一个季度就面临选择。GEO 刚出来或广告刚出来，他可能愿意投 3 个月试试，但一定不会愿意变成常态。

        不管是老板本人还是 marketing 主管，都非常担心到底该选什么。

        对他来说确定的事情只有两个，要么找到了对的人，要么发现了对的基座。

        不管来什么新协议、什么变化、什么过渡期，这个基座始终不需要变，过程中沉淀的东西，用户的 memory、Agent 对话的模式，都是 build up 的。

        它可能不会立刻快速见效，但不会丢掉任何东西。04广告不会消失，可能会变成「竞价商品」Founder Park：行业对 Agent 电商的共识和非共识分别是什么？

        戴灏庄：北美和国内差异很大。北美已经过度共识了，Agent 电商是必然的未来，已经没有人在说，大家都在做。

        非共识在于，广告会不会存在？Private Agent 界面上到底有没有广告？

        这个在 LinkedIn 上有非常多讨论。国内还在讨论「什么是 Agent 电商」。

        一个直接原因是国内完全没有个人智能体和 A2A 生态的第一手体感，你很难想象自己生活里没有的东西。

        一个有意思的对比，北美大约 15% 相对大一点的商家，老板已经在用 Claude Code 或 Codex 了。

        国内商家用上这类 Agent 还很少。Founder Park：你怎么看广告的未来？

        戴灏庄：我比较激进。广告这个概念 100% 不会消失，但计费方式会有非常大的变化。

        相对于竞价广告，未来会变成竞价商品。内容、商品、广告会极大融合，在我们的系统里它们已经没有区别了，都是素材。

        原来说「这是广告，这是商品」，只是因为你有一个清晰的竞价广告后台、有投手去设置参数。

        今天新的 AI 广告，PMax、AI Max，已经不需要投手做那些后台工作了，系统自己做。

        Founder Park：竞价商品怎么理解？谁来定价，向谁竞价？

        戴灏庄：我觉得总有一天，商品分发和商品交易会无限接近期货。

        你的每一个商品都是一个 contract，技术上实现起来其实就是智能合约。

        原来在碎片化的平台上，每个平台有自己的推荐算法、自己的特征工程，你对着每个闭环做定价。

        但当 Agent 渲染前端的时候，不存在这个问题，用户会有完整连续的体验。

        你的 UGC、视频素材、用户评论、商品图、广告图，其实都是商品，都是帮助用户做购买决策的视觉或文字信息。

        如果这样去抽象，这个东西可以非常简单地被竞价，不需要拆开了对每个平台的特征工程单独定价。

        Founder Park：那「场」是什么？戴灏庄：一定还需要人、货、场。

        不存在一个 Agent 通过推理成本就能实现商品分发，一定需要第三方的、全局的场，负责 learning 和搜推。

        只是原来好几个场，每个都有自己垄断的界面。未来变成一个场，不需要垄断界面了。

        商家应该在最前面，用户看到的就是商家的素材，而不是场自己的牌子。

        不过，分发本身不是任何单独商家或单独 Agent 能做的，需要一个地方来做。

        所以我们管自己叫平台。虽然这个词让人一听就心里一沉，「怎么今天还在讲平台？」但平台不是一定要 To C 的东西。

        我们可能是第一个 To A 的平台。Founder Park：这个场最终只会有一个吗？

        戴灏庄：有可能。也可能有地区差异，不同地区有不同的场。

        但不会基于渠道属性形成多个，因为渠道就是 Agent，Agent 是一个。

        05Agent 电商，Amazon 可能没啥机会Founder Park：今天这个赛道的竞争格局是什么样的？

        戴灏庄：如果一个商家想找长期搭建 Agent 电商渠道的基座，除了我们，我还没有看到任何一个产品做这件事。

        但关注 Agent 电商这个赛道的参与者非常多，大概分三类。

        第一类是优化服务。做源字段补齐、图片优化、品类标注。

        第二类是小工具，做 0 到 1 的具体功能。绝大多数这些工具功能，我们免费版直接提供。

        第三类是传统 SaaS，几乎北美、欧洲所有和商品、订单、feed 相关的 Martech SaaS，从 Feedonomics 到 Symbrio 到 Logic Broker，都在讲 agentic commerce。

        我们特别开心，这恰恰说明 SaaS 在这个转变里活得胆战心惊。

        Founder Park：做 GEO 的公司未来会不会成为你们的竞对？

        戴灏庄：有可能，如果他们进一步往前走，变成 AI 原生的内容管理平台，产品功能上一定会有 overlapping。

        但核心差异在两个特别简单的地方，你现在怎么向商家收费？

        你计划未来怎么向商家收费？你是优化服务逻辑还是基座逻辑？

        出发点的根本性不同，决定了商家把你当什么。做内容优化的话，你可能更像代运营、服务外包，而不是商家未来成功的基座。

        而且这些材料填充型的工作，改描述、做扩写、优化图片，最终是 Shopify 或任何传统平台可以轻易做的事，壁垒很容易被取代。

        我们内部一度很认真地评估过要不要做 GEO，短期内的数据诱惑对任何创业者来说都是存在的，但最终坚定不做。

        如果有做得出色的 GEO 工具或内容管理工具，完全可以成为我们生态的一部分，在同一个平台上让商家选。

        Founder Park：Amazon 这种传统电商巨头会不会也做这件事？

        戴灏庄：一定想做。但 To C 到 To A 不像 PC 到手机那样可以共存，它是替代关系。

        我们北美增长负责人之前在 Amazon 工作多年。

        他非常清晰地认为 Amazon 在这里没有任何机会，这也是他加入我们的原因。

        逻辑上看，如果 Amazon 真的做 headless listing（无界面化），它的广告逻辑整个就没了。

        这么多年沉淀的 U2U I2I 行为数据、APP 下载心智、To C 品牌投入，在 To A 的世界里没有任何用，甚至是最大劣势，因为你不可能放弃入口本身，你和商家的关系就永远被绑在旧模式上。

        去年大概 10 月的时候，Amazon 把 ChatGPT 封掉了，还去告 Perplexity。

        这个动作本身就说明了问题。去年 7 月还发生过 Amazon 商家集体不投流的事件。

        北美所有 Amazon 卖家一直在谈的一件事就是，我可以在 Amazon 之外做什么？

        虽然 Amazon 对成长期品牌的 scale 作用毋庸置疑，但一旦大一点，每天讨论的都是怎么减少它对我的 dragging。

        从电脑到手机的转化，传统电商平台做得比较顺利。今天北美流行的大量购物 APP，还是那些传统平台。

        但当 To C 和 To A 本身是矛盾的时候，即使清楚该怎么做，今天的所有形态和要做的事情也是矛盾的。

        Amazon 不可能说我今天的广告业务就算了，不考虑了。

        Meta 也面临类似问题，核心广告商业模式在这个时代需要重构。

        搜索还好一点，Google 不需要完整的形态颠覆，可以共存。

        但 Amazon 直接面对的是整个界面替换的问题。

        Founder Park：过往沉淀的数据变成了包袱。

        戴灏庄：对，或者说对它的选择带来了根本性的制约。Amazon 不可能给 OpenAI 提供商品数据，不可能在 ChatGPT 里卖广告。

        它一定要自己做入口，Alexa、移动端、音箱，但这恰恰让它没法拥抱新的分发方式。

        推荐算法在技术上没有任何难度和门槛，唯一带来护城河的是你在为什么做特征、拿到什么用户行为、引导用户做什么行为。

        而 To C 的特征工程和 To A 的特征工程，甚至是替代关系。

        不像 PC 到手机，虽然界面逻辑不同但不矛盾。Founder Park：Stripe 呢？

        支付公司有没有可能做成那个「场」？戴灏庄：想做并且有可能。

        Stripe 做了 Agentic Commerce Suite，希望商家直接在那里做连接。

        短期对我们是好事，连接器越成熟越好，A to A 越扎实越好。

        但两个现实问题。第一，Stripe 的 Agent Commerce 到今天没有特别显著的实际成交，商家数量和 channel 合作都面临实质性问题。

        第二，任何支付公司都不可能从商家侧深度做商品。它能做连接器，你有什么我帮你接。

        但你没有的东西、需要改变的东西，它从 Day one 就很难解决。

        Founder Park：那商家为什么选你们这么早期的公司？

        戴灏庄：客户直接跟我们讲过：「选择你的原因，因为你早期。你不是一个已经存在的、正在剥削我的人。」只有非常早期的创业公司，才有可能保证最大化商家自身利益。

        对商家来说，今天任何成熟平台，包括 Shopify，都不是最理想的方案。

        商家想要两件事，自己干不了的分发效率，以及从一开始参与规则制定。

        头部商家选择我们基于的原因是，它要有很强的品牌化、不想有别的名字挂在前面、要 own 客户数据和客户关系、要更好的分发效率、不想未来还在疯狂投广告。

        Founder Park：商家会不会同时用多个基座平台？

        戴灏庄：不会。在 To A 的情况下不存在 C 端平台的两边剥削，Agent 在利益上和商家是绑定的。

        为什么 To C 时代商家会选多个平台？因为要做风险对冲，要做用户覆盖，要和平台剥削做对抗。

        但 To A 时代，不存在界面垄断的成本，商家永远在最前面。

        就像你不会有两个 ERP、两个 PIM，任何一个 SaaS 你都不会有两个。

        商家把决策交给 Agent 的过程中，它的数据、品牌记忆、运营逻辑都切进一个 Infra 里，这是对商家而言活下来的方式。

        06躲避一切模型厂商可能会做的事情Founder Park：会担心技术范式变化让现在做的事情变得没有价值吗？

        戴灏庄：这确实是我最大的担忧。恰恰因为太担心模型厂商做什么，才选择了今天这个形态。

        我们在躲避一切模型可能会做的事情，甚至不只是今天会做的，是 5 年后可能会做的。

        如果模型 5 年后才会做某件事，你也大概率在一两年内就看到这个东西没有商业价值。

        那什么是模型做不了的？任何智能形态都面对一个核心问题：它没有办法做分发本身。

        当你是一个为用户服务的模型的时候，这件事决定了你没有能力做分发。

        大多数工具化的东西会被模型内化，大多数 Harness 会被内化，甚至所有前端、所有 SaaS 都可能被内化。

        Shopify 上的一切，都会被模型轻易内化。但模型自己不知道的东西，以及模型取向上不能做的事，这两件事永远需要基础设施。

        比如 0 到 1 的事，这个商品在不在、以什么形式在哪里被分发；Global（全局）的事，全局搜推、特征工程。

        不会存在任何一个模型厂商有能力去做海量的商家供给、商家转型、对模型的商品搜推。

        Founder Park：怎么看基模公司在这里的角色？

        戴灏庄：个人 Agent 是基模公司的胜负手。基模公司如果停留在基建或工具，永远面临不可避免的零粘性问题，用户随时可以切走。

        C 端应用原来的免费加广告逻辑，在今天越 AI 的东西越贵、越推理成本高、越用量导向的情况下，怎么可能不亏钱？

        C 端 AI 应用退潮恰恰证明了 to A 的正确性。

        唯一存在的 C 端应用就是 Agent 本身。消费侧一定是最赚钱的，只是你得在对的范式里，你不能在手机快出来的时候还在做网页论坛。

        模型即产品，下一代模型可能直接就是产品。不是 OpenAI 有多好的产品 sense，而是模型本身在解决产品问题。

        ChatGPT 没有传统图形界面的产品经验，它做的各种产品尝试很有限。

        但它在把不太 ready 的东西打包成 case-ready 产品上极强。

        GPT Image 2 就是经典案例，净生图质量不是第一梯队，但 tool-use 放进去、商业化做好，比所有竞品都落地。

        这也是为什么 Codex 会愿意牺牲开发者社群的一些感受，融进消费级产品，因为消费级才是活下来的关键。

        07To A 不是终局，未来可能不存在商家Founder Park：团队是怎么组建的？

        戴灏庄：最早三个人一位是大学黑客松冠军，辩论队我们是两位队长。

        一位是人大附中早培的同学，合作过各种项目。选择一起创业的时候，甚至没有犹豫要和谁做。

        今天我们有 IMO，IOI 金牌银牌，Kimi, Seedance 的朋友，阿里, Amazon 的前高管。

        Founder Park：团队怎么看未来几年的规划？

        戴灏庄：我们看的是 5 年。不看 5 年的话，动作就会变形成优化服务。

        今天 AI 有价值的事情没有短期的。有两个支撑让我们活得下来。

        一是单边生命力，商家用了有效果，没人卸载，复购率高；二是 ROI 非常健康。

        5 年没有任何问题。同时我对所有时间预期都保持警惕。

        涉及公司运营和产品化的，我会乐观。但涉及技术的，我会悲观两到三倍时间。

        结果技术往往比预期快得多，文生图从 DALL-E 到 image-2 可商用，一共两年半。

        我完全没想到今年文生图就能上生产环境。Founder Park：会觉得自己跑得太早了吗？

        戴灏庄：如果拿传统 SaaS 时间线看，可能早了 3-6 个月。

        但如果看今天的加速，我们完全在正确的时间点上。不涉及新硬件铺开的难度，生产力和 coding 本身的爆炸带来了无限加速。

        对商家来说，今天做已经晚了。最好从三个月前开始。举一个特别直接的例子，Google AI Overviews 上线后几天，SEO 优化的第五页之后的所有长尾流量就断崖下降了。

        一个新 feature 出来，两到三天发生的事。而且 AI Overviews 只是一个很柔和的 feature，原来的东西都还在，只是一小块区域变成了 AI 答案。

        后面每次新变化带来的影响都越来越根本。商家比我们更有概念，一个小的技术交互变化，就可能让你过往依赖的传统途径彻底没了。

        Founder Park：你最焦虑什么？戴灏庄：第一，怕有人做完全一样的事情。

        我们只是有优势，正在转化成壁垒。第二，诱惑不少。 有很多动作可以让指标很好看，比如给国内商家卖个人智能体、套一层操作，一台设备一万多美元，短期 revenue 马上好看。

        怎么保持克制、保持目标聚焦，这是最难的事。我们做 feature 迭代，内部沟通的核心问题永远是，这个功能到底是你想卖给他的，还是他真的长期会愿意用的？

        这两件事很不一样。很多东西是我可以捞一下客户，但捞了就意味着我没有成为他的基座。

        Founder Park：终局会是什么样子？戴灏庄：To A 远远不是终局。

        如果要前瞻一点，有没有一种可能性，不存在今天的商家形态？

        今天的模型已经比任何人聪明，只是比人贵。那些需要人做的事，社会身份、供应链谈判、野心和驱动力，为什么不可以是 AI 雇佣人去做？

        终局可能是两句话，生产即销售，设计即品牌。今天的品牌、人的趋向会留下来，但所有的中间商、所有的 drop shipping、所有的定价，全都可以不存在。

        当然我 21 岁说这个，可能稍微 reckless 了一点。

        但年轻可能也就这个好处。更 reckless 一些，反而会更早做一些对的选择。

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