收购事件概览 - Meta在2025年末以约20亿美元的价格收购了新加坡AI智能体初创公司Manis [1] - Manis最初成立于中国 后迁至新加坡 其创始团队来自中国 投资者包括腾讯和中国风投机构 [1][4][6] 收购战略与动机 - 此次收购被视为Meta获取AI领域增长势能的捷径 因其自身AI模型在实际使用中仍处于落后状态 [3] - Meta计划将Manis的技术整合到其更广泛的产品生态中 利用其约30亿的日活用户 将AI智能体从商业工具推广为消费者习惯 [4] - 公司首席执行官马克·扎克伯格拥有公司60%的投票权 能够推动此类战略投资 其过往通过收购（如Instagram、WhatsApp、Oculus）推动增长的策略已得到验证 [2] 交易背景与公司考量 - Manis为促成此类国际合作伙伴关系进行了主动调整 包括将总部迁出中国、裁减中国大陆员工、降低对中国用户的产品优先级以及采用Anthropic的模型以塑造市场形象 [5][6] - 此次收购被视作一项“补强”交易 旨在增强Meta的AI能力 并可能使其巨额AI投入获得回报 [2] - 此前风险投资公司Benchmark对Manis的投资曾因地缘因素引发争议 [5]

公司战略与资本配置 - 与苹果公司相反 Meta持续增加其资本支出和投入 [1] - 为证明其人工智能能力超越广告领域 Meta收购了人工智能代理初创公司Manis [1] - 首席执行官马克·扎克伯格今年迄今已在招聘上花费约300亿美元 [3] 收购案详情 - Meta收购Manis的金额据报道超过20亿美元 [2] - Manis是一家最初在中国创立 但目前总部位于新加坡的初创公司 [2] - 该公司开发的人工智能代理可帮助企业处理基础网站建设、竞争性研究和客户分析等工作 [2] 财务表现与市场压力 - Manis的月营收增长率超过20% [3] - 此次收购为Meta带来了一个可观的订阅收入线 可用于回应投资者对其人工智能投资回报的关切 [3] - 尽管受此消息推动股价今日上涨 但Meta股价年内表现仍落后于Alphabet和更广泛的科技板块 [3] 投资回报与战略考量 - 在6月 Meta花费了近150亿美元（即约300亿美元招聘预算的近一半）聘请Scale AI创始人Alexander Wang来领导其人工智能业务 此后证明投资回报率的压力进一步加大 [4] - 投资者仍在等待观察这些巨额投入的具体产出 [4] - 有风险投资人士指出 Meta此举是在购买其自身无法快速构建的能力 [4] - Manis是为数不多待售的消费级人工智能应用之一 收购旨在增强Meta的企业服务产品 并将其整合到Meta覆盖约30亿用户的分发网络中 [4] 市场反应 - 受收购消息影响 Meta股价上涨约1% [5]

收购事件概述 - Meta公司正达成协议收购AI初创公司Manis 交易金额为20亿美元[1][2] - Manis的业务是开发并销售AI智能体给中小企业 这些企业是其主要用户[1] - 市场对此收购反应积极 Meta股价在消息后上涨了1.2%[2] 收购的战略意义与Meta的AI布局 - 收购旨在加强Meta在消费者AI应用领域的能力 特别是在其“第三战线”[2][5] - Meta的AI投资与竞争主要围绕三个前沿领域展开[3] - 第一前沿是超级智能 公司计划投入高达2000亿美元 但目前该领域的货币化路径尚不明确[3][6][7] - 第二前沿是商户工具 公司通过为商户提供更好的广告工具已取得巨大成功 这也是其广告销售的主要驱动力[3] - 第三前沿是引导消费者通过Meta旗下平台使用AI 这正是收购Manis的核心战略目的[3][4][5] Manis的技术整合与对标案例 - Manis的技术已被整合到微信中 这为Meta提供了明确的范本[4] - 微信是一个集支付、聊天、生活服务等功能于一体的“全能工具” 是Meta希望在其即时通讯应用WhatsApp上复制的成功模式[4] - 通过将Manis整合进WhatsApp Meta旨在打造一个用户梦想中的“伴侣/助手” 帮助用户完成各种任务[5] - 此举将使Meta在消费者AI领域更具竞争力 以应对来自OpenAI的ChatGPT和谷歌通过搜索、YouTube等渠道的竞争[5] 潜在的货币化路径与财务逻辑 - 如果策略成功 收购可能成为一项盈利业务 微信的巨大成功证明了该模式的可行性[6] - WhatsApp目前仍处于货币化的早期阶段 收购有助于加速这一进程[6] - 通过将用户留在WhatsApp生态内 并引导其进行支付、预订旅行、完成日常任务等多元化操作 公司可以销售更多广告并更好地实现用户货币化[6] - 相较于向超级智能领域投入巨额资金但货币化前景不明 投入20亿美元来改善已在某种程度上被验证的消费者端货币化能力 可能更具财务意义[7]

Billionaire investor and former “Shark Tank” star Mark Cuban believes new graduates should seek jobs in small to medium-sized businesses, because that’s where they can add the most value in the age of agentic AI. “…new grads should be taking jobs SMBs and teaching them how to use agents to optimize processes they couldn't take the time or afford to do manually,” Cuban said late Wednesday, in a post on X. He is referring to AI agents, or virtual assistants that can complete tasks entirely without requiring u ...

公司概况与市场表现 - 公司SoundHound AI是一家语音AI解决方案提供商，于2022年4月通过与特殊目的收购公司合并上市，恰好在ChatGPT引发人工智能热潮前夕[1] - 自上市以来，公司股价经历了大幅波动，累计涨幅仅为48%[3] - 2024年公司业绩表现强劲，但今年股价因估值担忧及英伟达出售其持股而大幅回调[3] 行业前景与市场机遇 - 市场研究公司IDC估计，到2030年，AI将为全球经济贡献22.3万亿美元，占全球GDP的3.7%[5] - 在AI解决方案上每花费1美元，预计将产生4.90美元的价值[5] - 语音AI基础设施市场预计将从去年的50亿美元增长至2034年的1330亿美元，年复合增长率预计为38%[10] 产品、需求与客户价值 - 公司提供多种语音AI产品，包括AI智能体、汽车聊天机器人、智能应答系统、语音电商解决方案、餐厅智能点餐系统及定制AI应用[7] - 报告显示，语音AI自动化可带来30%至40%的效率提升，员工每周可节省约5至10小时，并能处理更多客户查询、减少错误[7] - 公司业务增长迅速，主要驱动力是其快速增长的客户群[7] 财务表现与增长指引 - 公司2021年营收为2100万美元[8] - 根据其指引范围的中点，公司预计2025年营收将达到1.725亿美元，这意味着自2021年以来的年复合增长率高达69%[8] - 尽管营收基数逐年扩大，公司增长仍在加速[8] - 截至2024年底，公司拥有未来七年的潜在营收积压订单12亿美元[11] 未来增长预测与估值潜力 - 即使公司未来五年仅以40%的年增长率增长，到2030年其营收也可能达到9.28亿美元[13] - 若届时其市销率与美国科技板块平均的8.7倍一致，其市值可能跃升至80亿美元，这意味着未来五年有74%的上涨潜力，股价可能接近20美元[14] - 公司有能力以远快于语音AI市场的速度增长，这可能使其获得更高的市销率倍数，并在未来五年带来更大的收益[15]

行业转型趋势 - 咨询行业的工作性质正在发生根本性变化，从纯粹的咨询建议项目转向构建、实施和维护工具，这要求技术专长而非仅研究技能 [5] - 咨询公司正从幻灯片演示和咨询工作转向多年期的AI驱动转型项目 [7] - 传统的“纯粹传统顾问”模式已不再适用，公司现在寻求“通才与技术专家”的混合型人才 [6] 人才战略与招聘 - 顶尖咨询公司正在积极扩大技术人才队伍 例如埃森哲在过去两年增加了近40,000名AI和数据专业人士，使其占全球员工总数的约10% 安永自2023年以来增加了61,000名技术专家 [4] - 麦肯锡增长最快的非入门级职位是“AI工程师”，其次是采购官、数据科学家和软件工程师 [3] - 波士顿咨询公司自2022年底推出技术和AI部门BCG X以来，加快了技术人才的招聘，去年新增了1,000名员工 [2] - 在AI时代，麦肯锡和BCG等公司最需要的人才不是纯粹的工程师或顾问，而是能在两个世界之间游走的混合型人才 [9] - 候选人也倾向于混合型角色，他们既不想为像AWS这样的云公司花数年时间构建产品，也不想成为传统顾问 [10] 技能需求与人才画像 - 麦肯锡寻找的是“5X型人才”——他们在某一方面有深度，但能同时做好三到四件不同的事情 [11] - 软技能变得更为重要，包括沟通、协作和敏捷学习能力，这些是AI无法真正胜任的 [23] - 麦肯锡在招聘筛选过程中强调判断力、概念性思维、韧性以及快速学习的能力 [24] - 公司真正招聘的是“如饥似渴的学习者”，即对世界充满好奇并具备学习、忘却和再学习能力的人 [25] - 建立关系的能力和核心的情商领导力品质，是超越分析能力的“仙尘”，能让人脱颖而出 [24] 内部升级与培训 - 随着AI兴起，公司正大力投资于现有员工的技能提升，而非仅仅依赖招聘 [13] - 毕马威将技能提升置于招聘之上，重点在于提升技能、素养和学习 [15] - 安永采取了类似方法，优先考虑员工的AI能力，并推出了包括AI工程、应用AI和AI合规在内的15小时课程 [15][16] - 安永近100,000名员工（约占总人数的四分之一）通过完成课程获得了数字“AI徽章” [17] - 德勤不仅招聘更多数据工程师和技术专家，还“积极投资”于员工的技能提升 [22] 技术团队与业务规模 - 麦肯锡的AI部门QuantumBlack拥有1,700人的团队，驱动着公司40%的业务，但公司的技术人才不限于此群体 [11] - 麦肯锡约有3,500人为公司构建内部技术，另有4,000至5,000名顾问从业务侧主导技术工作，但他们不一定具备技术专长 [11] - 波士顿咨询公司内部正在建立一个名为“前沿部署顾问”的新团队，其灵感来源于Palantir推广的软件工程角色 [1] - 这些顾问在客户项目上进行“氛围编码”和工具构建，成功的工具会返回研发团队，成为更广泛可用的工具 [8] 市场现状与客户需求 - 许多客户仍处于AI应用的初步探索阶段，因此过度工程化的解决方案并不适用，帮助他们建立正确的数据治理以期为未来的AI解决方案做好准备更为有效 [20] - 德勤一位高级软件工程师指出，大多数员工的技术素养在提高，但仍处于“非常初级的阶段”，公司更倾向于寻找能快速利用现有技术解决特定问题的人，而非深究模型内部原理或能自行训练模型的人 [21] - 传统咨询角色在顶尖公司仍在增长，根据Revelio Labs的数据，全球数量从2022年的250,000个增长到2024年的340,000个 [19] - 尽管公司招聘了更多技术专家，但大多数咨询工作仍不需要深厚的工程专业知识 [19]

文章核心观点 - 人工智能代理正从辅助工具演变为能够自主运行、重塑工作流程和业务系统的变革性力量 这标志着知识工作的“代理时代”已经开始 其影响堪比历史上的蒸汽动力和电力革命 [1][4][17] 人工智能代理的采用现状与计划 - 前沿公司平均在7个业务职能中使用AI 超过70%的公司将其用于客户服务、营销、IT、产品开发和网络安全 67%的公司通过行业特定的AI用例实现收入增长 [2] - 在2025年工作趋势指数中 80%的领导者表示其公司计划在未来12至18个月内将代理集成到AI战略中 超过三分之一计划将其作为主要业务流程的核心 [3] 人工智能代理的能力与价值 - 代理将AI与工具、API、数据和组织知识连接起来 能在关键流程中自主运行 持续工作 在需要时向人类升级 并以前所未有的速度和规模交付成果 [6] - 代理正在提高准确性 减少人工投入 并提升客户体验 它们正成为企业内部可靠的一层 并塑造着未来的组织运营方式 [5] - 代理可实现无停机或瓶颈的运营 使组织能够服务更多客户 加快速度并降低成本 随着它们承担更多重复性工作 公司可以将人才和预算重新分配到更高价值的活动上 [9] 对工作结构与企业运营的变革性影响 - 代理的更深层影响在于重塑工作本身的结构 随着能力增强 团队将包括与人类并肩工作的代理 人类提供监督、指导和战略方向 这指向一个代理处理常规任务、人类专注于创造力、判断力和创新的工作场所 [7] - 新的角色将会出现 例如代理构建师和AI战略师 现有职位将扩展至包括监督和管理数字员工 [8] - 领导者需要以谦逊和好奇的心态来思考领导力 将AI定位为赋能工具而非替代品 并展示代理创造价值的地方 [15] 安全、治理与集成实践 - 安全是实现规模应用的基础 对代理应用零信任原则 仅授予必要权限并根据职责演变进行调整 为负责任创新奠定基础 结合强有力的防护措施和将AI安全视为共同责任的文化 团队可以自信地部署和扩展代理 [10] - 最有效的方法始于普及化访问 广泛提供代理 让每位员工都能实验并发现价值 从基于规则的重复性流程开始 例如数据录入、开票、客户跟进和审批 这些是低风险、高量的任务 代理能产生立竿见影的效果 [11] - 采用受益于双管齐下的模式 赋能各级员工日常使用AI以推动自下而上的创新 同时高层领导者自上而下推动高影响力项目 来自上层和下层的压力共同加速转型 [13] - 构建时应考虑到发展轨迹 这些系统目前的能力处于最低点 未来六个月和六年能力将大幅提升并无处不在 因此从一开始就需为规模、互操作性和治理进行设计 [14] 未来展望与行动呼吁 - IDC预计 在未来两年内 使用代理式AI的公司数量将增加两倍 早期投入的组织将更快扩展 更智能运营 并释放新的价值 [17] - 每家公司都需要AI战略 每位领导者都需要重新思考工作完成的方式 最终每个流程都将拥有一个代理 [17] - 最重要的是每天使用AI 将其融入日常工作流程 用真实项目落实炒作 工作的基本面仍然重要 AI不会改变这些 但会改变我们实现它们的方式 [16]

文章核心观点 - 人工智能行业正从生成式AI阶段进入代理式AI新超级周期，商业领域将出现能自主完成复杂任务的AI智能体 [2][4] - UiPath凭借其Maestro平台，定位为企业AI智能体的“瑞士”式协调者，有望成为下一阶段AI竞赛的黑马赢家 [6][7][14] - 公司股价被低估，营收增长开始加速，未来面临巨大市场机遇 [1][14][15] AI行业发展趋势 - AI市场发展初期赢家主要集中在数据中心基础设施领域，如英伟达等芯片制造商和微软等云计算提供商 [1] - 生成式AI阶段以ChatGPT、Claude、Gemini等聊天机器人及Copilot等AI助手为代表 [2] - 下一阶段为代理式AI，AI智能体将能自主执行任务，例如预订航班酒店，而不仅限于生成计划 [2] - 商业环境中，AI智能体可作为虚拟员工，处理客户支持、账单问题、退款、人力资源、编写代码及供应链管理等复杂任务 [4] - 目前众多公司正通过无代码和低代码工具提供预编程及定制AI智能体，以捕捉此市场机遇 [5] UiPath公司战略与定位 - UiPath的Maestro平台旨在解决企业因使用多家供应商AI智能体而产生的管理协调需求 [7] - 平台不仅允许客户通过无代码/低代码工具创建自有AI智能体，还能协调第三方供应商的智能体 [7] - 公司起源于机器人流程自动化领域，其RPA背景在治理协议、监控管理数千软件机器人及与企业系统集成方面为AI智能体协调提供了强大优势 [8] - 即使AI智能体出现，RPA软件机器人因其成本较低，在简单任务中仍具重要价值，Maestro平台可协调AI智能体与软件机器人，将其分配至最适合的任务以帮助客户节省成本 [10][11] - 公司正通过与领先AI公司合作增强平台能力，例如集成Google Gemini模型以实现语音控制，加入英伟达Nemotron模型和NIM微服务以管理需在医疗等受严格监管行业本地运行的智能体 [12] - 与Snowflake的合作颇具吸引力，可利用存储在Snowflake服务器中的客户数据提供即时现实洞察和数据驱动自动化 [13] - 公司致力于成为企业AI智能体领域的“瑞士”，帮助客户避免被单一供应商锁定，并在快速变化的环境中通过使用更便宜的软件机器人节省开支 [14] 公司财务与市场表现 - 公司营收增长已开始加速 [1][14] - 股票当前价格17.42美元，单日下跌3.38% [9][10] - 市值约为93亿美元 [10] - 股票估值较低，市销率低于6倍 [15] - 公司毛利率高达83.16% [10]

AI需求从训练向推理的转变 - AI需求焦点正从训练转向推理 推理是训练好的AI模型处理新数据以产生洞察、预测或支持决策的阶段 处理每个提示（推理）都会产生代币并带来成本 [1] - 2025年4月 Alphabet旗下产品及API处理了480万亿个代币 是去年同期同月的50倍 代币量的激增反映了AI模型使用率和采用度的增长 预示着对算力和芯片的更大需求 [1] - 推理需求的增长也因新推理模型的推出而加速 推理模型旨在通过显式逻辑推理将复杂问题分解为更小、可管理的步骤来解决 它们在推理过程中需要显著更多的计算资源 [3] 超大规模资本支出与数据中心扩张 - 尽管面临关税和经济阻力 超大规模企业的资本支出仍在上升 2025年第一季度全球数据中心资本支出同比增长53% 连续第六个季度实现两位数年度增长 [2] - 微软、亚马逊和谷歌报告称 AI工作负载的需求持续超过可用基础设施容量 预计额外容量将在全年持续扩张 [2] - 亚马逊计划投资至少200亿美元在宾夕法尼亚州和130亿美元在澳大利亚 以扩展其AI和云服务的数据中心基础设施 Meta的资本支出可能在2026年进一步增加 因其正在建设多个千兆瓦级数据中心集群来推动其AI雄心 [2] 全球半导体市场增长与销售 - 人工智能继续是当今时代最具变革性的技术 半导体公司引领潮流 全球半导体市场在2024年因逻辑和内存芯片需求强劲复苏后 预计今年将增长15% 总价值达到7280亿美元 美洲和亚太地区预计将引领增长 [2] - 数据中心扩张继续推动显著增长 2025年6月全球半导体销售额为600亿美元 同比增长20% [2] AI智能体与推理模型的兴起 - AI智能体有望彻底改变组织运作方式 在生产力与运营效率上实现突破 它们是能够通过理解目标、制定决策并采取行动以实现预定目标的智能系统 [4] - 客户服务、销售与营销以及IT和网络安全是未来六个月内最常部署或计划部署AI智能体的三大业务职能 [4] - 推理模型与传统AI模型不同 专为展示其工作过程并遵循更结构化的思维过程而训练 这导致用户查询的计算时间更长 对复杂问题进行推理需要显著更多的推理计算 [3] 定制AI芯片与ASIC基础设施 - 超大规模企业日益关注ASIC基础设施以满足激增的AI需求 ASIC专为特定工作负载定制构建 能比高性能GPU更高效、成本更低地执行这些任务 [5] - 例如 2025年4月谷歌发布了其第七代张量处理单元Ironwood 专为推理工作负载设计 谷歌正在扩大其内部TPU的外部访问权限 以推动其云业务更快增长 [5] - Marvell Technology预计 定制计算设备市场将在2028年激增至554亿美元 是2023年规模的八倍多 [5] 高带宽内存技术需求强劲 - HBM是一种尖端内存技术 旨在提供更快的数据访问并降低能耗 这对AI处理性能至关重要 HBM在DRAM细分市场中的份额预计将从2024年的18%跃升至2030年的50%以上 [6] - 从下一代HBM4开始 基础芯片将采用逻辑工艺生产 从而实现更低的功耗和根据客户需求定制的功能 [6] - 作为英伟达的主要HBM供应商 SK海力士在2025年第二季度占全球HBM出货量的62% 该公司预计全球HBM市场到2030年将以每年30%的速度扩张 [6] 半导体行业指数表现 - 涵盖30家最大的美国上市半导体公司股票及ADR的纳斯达克PHLX半导体指数在过去三年实现了96%的总回报 表现优于NYSE半导体指数12个百分点 几乎是标普半导体精选行业指数回报的两倍 [7] - 截至2025年7月底 前十大成分股占指数权重的61.5% 根据ICB分类 79.8%的指数权重在半导体子行业 其余在生产技术设备子行业 [9] - 前七大持仓股在过去12个月均录得正总回报 前10家公司平均一年总回报为21% 前10大成分股中表现最佳与最差股票的一年总回报差异高达102个百分点 [11] 主要半导体公司表现与动态 - **英伟达**：作为SOX指数最大成分股 过去12个月上涨52% 是表现第三佳的成分股 于2025年7月成为历史上首家市值达到4万亿美元的上市公司 其技术优势依然明显 Blackwell芯片出货加速 除了AI 公司将机器人技术视为其最大的可及增长机会 [13] - **博通**：作为SOX指数第二大成分股 是表现最佳的指数成分股 截至2025年7月的一年总回报为85% 公司继续主导AI ASIC和AI网络半导体市场 与七大超大规模企业就定制硅产品进行合作 其基础设施软件部门上季度营业利润率为76% 高于一年前的60% [14] - **台积电**：作为全球最大的半导体合同制造商 是SOX指数第三大成分股 过去十二个月总回报为47% 其高性能计算部门净收入占比从一年前的52%扩大至60% AI驱动的需求仍是主要增长催化剂 7纳米或更先进的芯片在2025年第二季度占其晶圆总收入的74% [15]

行业与公司概览 * 纪要涉及的行业为美国支付与互联网行业 具体聚焦于由人工智能代理驱动的商业变革 即“代理商业” [1] * 报告由伯恩斯坦研究公司发布 日期为2025年12月9日 旨在启动一个关于代理商业的跨行业系列研究 [2][24] 核心观点与论据 **代理商业的定义与演进阶段** * 代理商业被视为继百货商店、电子商务、移动商务之后的下一场重大商业变革 [2] * 第一阶段 消费者已越来越多地使用AI工具进行产品搜索和价格比较 [2][24] * 第二阶段 可能在2026或2027年 代理将能够为我们执行复杂的工作流和跨应用任务 [24] * 最终阶段 可能看到一个代理对代理交易的世界 代理可以代表我们进行计划、执行和谈判 [2][24] **当前现状：炒作与现实并存** * 一方面 消费者使用AI进行购物相关任务的比例正在增长 根据Visa调查 约47%的美国消费者已将AI用于至少一项购物任务 [25][26] * 另一方面 代理尚未对商业运作方式产生实质性影响 例如 Etsy网站约30%的推荐流量来自AI聊天机器人 但这仅占其总网站流量的不到1% [3][30][33][35] * 即使有新的购物功能 目前更多处于对话式搜索/商业领域 而非真正的代理商业 仍处于早期阶段 [3][31] **真正的变革：自主规划与执行** * 当代理能够代表我们“自主”规划和执行时 真正的转型才会发生 [4][36] * 这需要模型能力、对模型的信任、治理框架、协议和商户基础设施的完善 [4][36] * 例如 代理可以提前提醒和规划一个生日派对 包括致电预订场地、扫描邮件发送邀请、集思广益选择主题以及订购派对用品 [4][36] * 未来场景中 代理还可以代表我们进行谈判 例如争取特定折扣 [4][36] **对电子商务的潜在影响** * 代理可能带来深刻变化 开启超个性化时代 释放长尾商户潜力 并可能加速电子商务增长 [5][46] * 当前在线市场渗透率为15-16% 仍有扩张空间 尤其是在高考虑品类 消费者将从更好的搜索结果、更好的跨平台可比性和更个性化的结果中受益 [16] * 代理可能最初“影响”低价值商品、服装、杂货、票务等垂直领域 最终演变为涉及旅行和奢侈品等高考虑购买 [5] * 代理商业可能重塑整个B2B价值链 通过采购代理和购买机器人实现供应商选择、采购订单、对账、营运资金优化和更快的采购流程自动化 [12][70] **对支付行业的深远影响与潜在赢家** * 在代理时代 信任和治理变得至关重要且具有挑战性 [7][9] * 鉴于代理在“信任、治理和标准”方面带来新挑战 而卡组织在这方面做得非常出色 因此卡组织很可能在代理时代成为赢家 [10][70] * 像Stripe和Adyen这样的新型支付处理商也可能成为赢家 [10][68] * 潜在的电子商务加速增长通常对卡组织有利 意味着更多的市场份额和增值服务 [10][70] * 代理商业也意味着围绕安全、授权、可编程性、争议管理的更多交易和潜在增值服务 以及代币的激增 [10][70] * 代币是成功将拥有60年历史的卡结构带入数字时代的关键推动者 就像Apple Pay对卡所做的那样 AI代理最终可能会巩固卡的效用/护城河 [11][70] * 数字钱包处于一个更未知的领域 一方面 如果代理处理支付 消费者可能不再关心“访客结账”的摩擦 另一方面 像PayPal这样的双边网络可以扩展其价值主张 并帮助消费者动态寻找节省、奖励、个性化 [13][68] * 发卡行最终可能处于一个棘手的境地 想象一个AI助手为每次购买推荐正确的卡并极度优化奖励的世界 这将使竞争达到一个全新的水平 [13][68] **关键协议与实验** * 目前存在大量碎片化和实验 类似于互联网早期的HTML/HTTP演进 [6][48] * 已宣布和实验了多种协议 包括数据通信协议、身份/信任协议和商业协议 [50][51][52] * 重要协议包括：Google的代理支付协议、OpenAI/Stripe的代理商业协议、Visa智能商业平台、Visa可信代理协议、万事达卡代理支付、Coinbase x402协议等 [14][52][53][54][55][59] **商户的谨慎态度** * 商户正谨慎地进入代理时代 沃尔玛、Target、Etsy、Shopify与OpenAI合作 而亚马逊则阻止AI代理 [60] * 商户担心去中介化、消费者忠诚度、广告收入、基础设施和产品设计等问题 [60] * 各商户采取不同策略 例如Etsy通过ChatGPT集成进行即时结账 eBay创建自己的统一商业平台 Wayfair优化其在AI搜索结果中的列表 沃尔玛开发自己的AI助手Sparky [61] **在线旅游与住宿领域的考量** * AI代理已存在于更广泛的休闲领域 例如Google的AI代理能够预订餐厅桌位和门票 [18] * 关键问题包括：代理商业将由漏斗顶端的玩家主导 还是消费者会在垂直特定平台上使用代理工具 以及这将如何影响在线旅行社的广告/付费展示收入 [18] * 在在线旅游领域 如果销售的内容是专有的/独特的/不那么复杂的 预计会受到更大的保护 因此更看好Airbnb而非Booking/Expedia [20] **需要关注的风险** * 治理问题可能由大语言模型解决 从而削弱Visa/万事达卡的作用 但由于Visa/万事达卡控制着卡的赔偿责任转移/交换费 因此很难强制执行 [15][74] * 稳定币最初可能用于微支付 并在此基础上发展 但存在治理规则缺失和巨大的最后一英里问题等挑战 [15][74] * 代理整合与碎片化 价值链其他部分的整合可能对支付生态系统不利 [15][74] * 在代理对代理谈判交易的长期场景中 代理有可能在更便宜的轨道上进行谈判并优化支付方式 [15][74] 其他重要数据与细节 **消费者使用数据** * 根据Visa调查 在已使用AI购物的约47%消费者中 21%用于寻找礼物创意 16%用于进行产品研究 15%用于AI驱动的搜索 11%用于在线虚拟试衣间/工具“试用”产品 [26][27][30] * 根据万事达卡对4000多名消费者的调查 42%的人使用AI工具进行假日购物 [30] * 根据Adobe数据 黑色星期五期间AI代理驱动的流量增长了800%以上 [30] * Salesforce报告称 今年全球由AI代理驱动的在线销售额为142亿美元 其中美国为30亿美元 占美国在线销售额的17% [30] * 亚马逊网站总会话量同比增长20% 其中涉及Rufus的会话量同比增长35% [30] **市场预测** * 麦肯锡估计 到2030年 B2C零售中由代理商业协调的收入在美国将达到1万亿美元 全球达到3-5万亿美元 [28][29] **公司具体动态与评级** * 报告附有涵盖多家公司的伯恩斯坦股票评级表 包括支付领域的Adyen、万事达卡、PayPal、Visa等 以及互联网和在线旅游领域的亚马逊、Meta、谷歌、Airbnb、Booking等 [75] * 例如 对Adyen、万事达卡、Visa给予“跑赢大盘”评级 对PayPal给予“与市场持平”评级 [75]