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

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01

Agent 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。

03

GEO 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。

05

Agent 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。

07

To 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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