值得买准备穿越AI周期

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今年五月开始，值得买科技决定每个月都向外界公布一下自己在AI领域的新进展。用公司创始人隋国栋的话说就是，这样做一方面可以让内部团队保持压力与动力，另一方面也可以让外界充分了解值得买科技在围绕AI做什么，从而获得更多、更及时的反馈与建议。

在五月的第一次分享中，值得买科技展示了过去一年在AI方面的进展和成果，包括AIUC引擎、全新升级的什么值得买GEN2、购物Agent张大妈和海纳MCP Server。六月的分享中，值得买科技介绍了海纳MCP Server新增加的内容搜索Pro接口、图搜能力接口，以及AIUC和AIGC两个引擎如何在什么值得买GEN2中发挥作用的。

两次分享之间，我们与值得买科技的CTO王云峰进行了一次沟通，交流了值得买对「AI+消费」的思考，以及值得买想要在AI时代抓住怎样的机会，和准备让自己在AI时代处于怎样的生态位。总结来看，值得买科技想要围绕「AI+消费」做好三件事:

数据是值得买科技在互联网和移动互联网时代不断积累和进化而来的最核心财富，也是其过去一年推动实行「全面AI战略」的基础条件之一。相较电商平台自身的数据，值得买科技的第三方消费数据库会更强调中立和公允，和对全网信息的覆盖。

实时性是指，商品的价格每天都处在变化中，用户也会围绕某个商品不断分享新的体验、感受，令消费数据有很高的实时更新要求。事实性是指，商品参数、事实判断等信息有很高的准确性要求。

单纯依靠大模型的能力会很难实现这两点。在实时性上，大模型的训练有周期性，难以保证实时更新;事实性上，大模型本身会存在一定的幻觉。也因此，王云峰会认为，消费数据之于大模型的重要性不仅会体现在对训练语料的供给上，还体现在大模型需要依靠其解决用户即时性的消费问题。

以刚刚过去的618大促为例，值得买科技统计的大促期间不同平台的优惠方式有180多种，其中会有各种不同的领取路径和优惠组合，消费者依然需要耗费时间与精力去找到更优惠的组合方法。

「我们会发现，数据库在AI应用过程中发挥了更加重要的作用。」王云峰表示。值得买科技的第三方消费数据库包括商品库和内容库。其中，商品库收录了10亿条商品信息。内容库除了有什么值得买上的内容积累，还会收集全网公开信息，并鼓励用户转推其他平台的优质消费内容。

「我们会有一个内容分级的机制，更有针对性地去收集信息，过滤掉营销内容和太片面的内容。我们的高质量内容源是按照品类去进行筛选的，

。」王云峰表示，值得买科技目前能做到每天更新1000到2000万条数据。

我们认为，某种程度上，正是AI的需求重新激活了垂直平台的数据价值。数据就是驱动大模型更好实现任务的工具，越垂直、精准的数据会有越高的能效。

这是在数据库基础上的更进一步尝试，解决的是如何让AI用好数据库的问题。大模型能力最终会通过AI应用落地到不同场景中。这些AI应用既包括通用助手、通用Agent、AI硬件，也包括消费、金融、健康等垂直场景中的创新产品。

王云峰认为，在to 消费者、to 创作者、to 品牌的应用之外，还会存在一种to AI的应用，作为链接数据库与AI应用的接口。MCP协议的推出，简化和加速了值得买科技为AI做应用的进程。通过海纳MCP Server，值得买科技能够更便捷地将自身的数据开放出来，并且汇集更多能力共同提供服务。

「原来的AI应用想要接不通的接口，需要做大量的开发、测试工作。我们自己开发接口的时候，外部合作方的需求各不相同，还要做各种各样的适配。

。」王云峰解释道。

目前，海纳MCP Server除了直接面向合作方提供能力支持，还上线了阿里云的百炼平台和火山引擎的火山方舟平台，6月整体内容和商品输出量已超800万，环比5月增长近80%。

在6月的更新中，海纳MCP Server上线了内容搜索Pro接口、图搜能力接口，前者将检索范围扩到了社媒、新闻、百科、论坛、专业站点，后者开放了支持2000万张商品图的图搜API，基本涵盖了主流消费商品和热门新兴品类，可以支持为智能眼镜提供以图搜商品的能力。

基于MCP的能力开放，虽然省去了大部分开发对接环节，但仍然需要针对AI应用的需求和场景做大量的适配工作。

。王云峰表示，此前电商平台提供的接口会容易出现搜手机推荐手机壳的情况，因为手机壳的客单价低、转化率更高。这是过去十几年不断围绕转化率提升做权衡的结果。

，例如，我是一个跑步初学者，跑鞋怎么选，我要骑什么样的路况，该怎么去选车。如果基于这种场景化需求，出现搜跑鞋推荐鞋垫的情况，往往会让用户觉得AI能力不行。这种优化，更多需要由值得买科技这样的能力提供方来完成。

站在AI发展的大趋势下，值得买科技有一个判断是，AI会改变整个流量结构。一方面，越来越多用户的信息获取途径开始从传统搜索切换到AI搜索，软硬件的AI产品成为了流量入口。另一方面，搜索并没有消失，而是从流量入口变成了一种标配的基础能力。

具体到消费领域，我们已经可以看到，电商平台也在通过上线比如淘宝问问、京东京言等导购助手积极寻找AI与电商的结合点。同时，OpenAI、Perplexity也在尝试找到让AI能力切入电商领域的新路径。

长远来看，用户未来的消费习惯可能不是去货架上去搜索商品，而是通过与AI的沟通来直接触达合适的商品。

。值得买科技抓住这个机会，在更积极地围绕AI构建新的消费链路。

值得买科技在尝试打通从消费决策到下单购买的链路。在自己的产品端，会有什么值得买GEN2和消费Agent张大妈直接触达消费者，为消费者提供消费决策、下单购买服务。

。供应商会包括电商平台，也会包括品牌自己的网站、小程序;AI应用会有通用助手、通用Agent，也会有张大妈这样的消费Agent，甚至有购物需求的金融、健康类Agent。

「

。理论上来讲，如果一个Agent接入了我们的MCP，然后一个用户通过这个Agent购买了商品，因为链接带着我们的标识，我们可以拿到佣金，然后可以把佣金分给这个Agent。」王云峰介绍道。

值得买科技最终也想成为行业的基础设施。AI带来的新交互方式，不仅会导致流量入口的更迭和分散，还会改变原有的商业模式和生意逻辑。

我们的AIGC主要是走另外一个方向，不是那种让你输入一段提示词，然后给你写一篇文章。我们要做的AIGC还是属于总结性的AIGC。就是我帮用户总结全网的评测内容，告诉他大家是什么样的态度，保证是用户观点的真实反馈。

因为这类总结完的内容相当于是那边的高质量数据源。别人在用的时候，其实就用的不是需要再自己筛选的全网内容，而是整理完之后的评测内容。

我们统计了上半年AIUC内部的调用量，大概是接近10亿次。我觉得更典型的就是C端的提升，我们用户的千曝负反馈有明显的降低。另外一个是B端，我们马上会有个客户项目上线，利用AIUC能力帮他做全网信息洞察。

我们的核心区别，一是我们是独立第三方的，并不是基于某一个平台的数据;二是基于AI能力本身在做更好的、更精准的处理和匹配。我觉得从技术路径上，和其他家可能会有一些差异。

张大妈作为一个C端产品一定会长期存在，这是我们的重点。 MCP 也是我们的重点，这两个其实都会存在。

然后AI应用可能形态特别多，家里的智能音箱可能就是一个入口，然后眼镜、手机，然后各种样的Agent会变成新的流量入口，我觉得这是一个不可阻挡的趋势。

你会发现任何一个革命性的新技术，真的会创造自己的生态，。说革命性新技术是活的，不是指技术有了自己的意识，而是它会经历下面这么一个生态形成的过程:

比如:2000年整个互联网的发展;2010年左右移动互联网的发展;还有现在整个AI技术的发展。互联网的互联长板特别明显，移动设备的随身长板特别明显，AI的智能/仿智能长板特别明显。。同时它的短板也特别明显，大家会想办法去补它的短板，并想着怎么把它长板用得更好。这个时候它的能力就变得更强，能力范围也扩得更大了。

就有点像Agent。之前以大模型的能力操作不了这个真实世界，现在有了Agent，大模型能操作真实世界了吗?还是不能。但架不住有人给Agent提供工具，让它能操作这个真实世界。这个时候Agent的这个能力就变得更强了，它就占了更多的场景。

占了更多场景之后，不是一家公司就能控制得了的节奏了，大家都在努力往前走。在整个生态中，我们提供消费工具了，还有好多人给Agent提供各种各样的工具，有医疗、金融、法律、教育等等。

我们说技术会创造自己的生态，其实就是这么个过程。比如互联网的内容变得越来越丰富，就有更多人开始要上网看看东西，它的生态其实就跑起来了。移动时代也是一样的，最开始说手机上很多东西不好使，但是有很多人在上面去做APP，移动互联网就逐渐创造了自己的生态，现在AI其实也是一样。

我觉得是的。基本上我们设想就是这三层，其实也不算三层，。因为大模型厂商它得聚焦在让模型变得越来越聪明。然后像AI应用厂商，它聚焦于说让这个应用变得越来越好用。那平时你不能做无米之炊，对吧?肯定还有更多的UGC、交易提供者、供应链，进到这个生态里面来，这是更大的一块。这一块是人们日常生活中真正需要的所有这些服务的一些原始能力供给。

我觉得是的，因为消费过程分为几个环节:消费决策是你决定要买什么东西;然后第二步是决定到哪里去买;第三步实际完成购买。你决定去哪里买的时候，其实也受后面这个平台的很多因素的影响，因为有的平台可能更有保障，有的平台可能价格更低，有的平台可能这个物流更快，各自有会有各自的特点。

我们与一些合作伙伴分析了用户日志，发现用户现在提出的需求，

。这60%是与场景相关的。比如，我是一个跑步初学者，跑鞋怎么选?我是一个骑行的初学者，该怎么去选车?然后我现在已经中阶了，我要骑一个什么路况，要买一个什么样的自行车?

这意味着，大家以后买东西会很大程度上受到AI应用的影响。

我觉得越接近于交易的商业模式其实变化越小。比如说CPC、CPS其实这种都比较容易复制，然后比较难复制的其实是类似CPM这样的商业模式。但是这类商业模式其实是目前的包括这个feed流类型的APP的主要的商业模式。

因为以前CPM的这种方式，我至少知道这个广告位呈现了多少次。但在AI应用中，用户问我买游戏本哪个好，AI说了一堆，品牌其实很难去衡量到底用户的购买行为是因为AI的推荐，还是从其他渠道获得了信息。

我觉得是，我们做MCP Server也是基于这样一个判断。

什么类型的都有。大概有一半是开发者，就是他们想尝试一下我们的MCP服务。然后其他的就是各个行业的企业。

大家会发现，外部的流量的确开始变得越来越大了，以前可能希望流量聚焦到自己平台上，就还是会有基础设施化的担忧。现在，外部流量越来越多。交易平台需要外部流量，同时外部流量也很强势，需要后面的交易状况，这种情况下中间需要有个桥梁，CID就又开始变得重要了。

CID刚出来的时候，大家也拥抱了一阵，然后又觉得会不会造成让外部流量的推荐比站内更精准，用户会更依赖外部推荐，所以大家又控制了一段时间。后来发现不行，外部流量的生态趋势挡不住，还得拥抱，所以CID现在又被提起来了。这种波浪式的拥抱并不新鲜。

对，其实很明确了。AI生态其实也一样，很明确，那大模型就聚焦在大模型上面去，这事别人也干不了，这时候你再来个创业公司说我去做大模型，这不太可能了。但是大模型公司想把周边的活全都干了，它也干不了，你得有行业know-how在。

所以，你看流量平台可能专注做流量平台，然后这个电商专注做电商。只是电商以前希望自己也是流量平台，那没办法，流量平台还有个高频打低频的问题。我可以看20个猫打架的内容，再看一个鞋的介绍。但我到一个货架电商去看鞋的时候，不会想被插播20个猫打架的内容。