Agentic AI era for the commerce landscape：Goldman Sachs认为，智能体AI将使商业价值流向掌握消费者意图并支持可信交易的平台

概览

Goldman Sachs考察智能体AI如何改变整个商业领域的产品发现、购买行为和分销经济。其核心结论是，价值将日益流向那些能够捕捉商业意图、维持消费者信任、确保商户参与并提供安全交易执行基础设施的企业。

核心观点

Goldman Sachs将智能体商业界定为一项3–5+年的长期转型，而非对现有购物行为的即时替代。目前，应用主要集中于产品发现、研究和推荐，报告预计将逐步稳健地迈向端到端智能体购物。报告估计，美国有$2.6tn消费支出属于高采用可能性品类，即低风险、重复购买品类；实体卡消费中每增加2%的智能体渗透率，可能带来约1%的电商增长。交易失败后果较轻的场景预计更早采用，而高价格、高度个性化或退货风险较高的购买预计需要更长时间。 报告的总体观点是，价值将跟随消费者意图流动。AI界面可能会替代一部分传统搜索和零售商网站的发现功能，但Goldman Sachs并不认为广告会消失。相反，其预计随着购物意图在AI界面中形成，广告变现将迁移至AI原生的赞助推荐及其他场景。这与桌面端向移动端的转变类似：短期内，AI将改善创意效率、广告优化和广告支出回报率；长期看，更大比例的购物意图可能在AI界面内产生。关键争论在于，这一转变究竟会为小商户带来更公平的发现机会，还是会形成对消费者意图收取费用的新型把关者。 对于零售商和市场平台，Goldman Sachs认为智能体带来的发现机会与维护直接客户关系之间存在张力。大型零售商可能不愿将第一方数据、会员忠诚度、交叉销售和零售媒体经济让渡给横向智能体。与此同时，智能体也可能改善包括Shopify商户在内的小商户的发现能力。Amazon和Walmart等规模化零售商可能保有优势，因为智能体可围绕价格、商品可得性、配送速度和交易可靠性进行优化。报告以2025年6月推出的Walmart Sparky为例：其周活跃用户据称同比翻倍、环比增长60%，并带来40%更高的平均订单价值。报告认为，Walmart的商品组合、价格、速度、履约网络及其与AI平台的合作，可能支持获客和增量销售，同时其数据共享边界有助于保护长期客户数据。 Goldman Sachs预计消费品类和品牌的表现将出现分化。对于纸品、清洁用品、包装食品和基础服装等日常补货品类，智能体可完成整个购买流程、在缺货时替代商品，并优先考虑性价比和可得性。这可能削弱品牌忠诚度并加大自有品牌压力。相比之下，高参与度、推荐驱动型品类——如高端美妆、护肤和创新驱动的消费产品——仍保留消费者判断、功效主张、忠诚度和直面消费者互动的空间。报告认为，品牌需要具备机器可读的产品属性、差异化功能、品牌叙事、心智认知和AI引擎优化，而非依赖隐藏在PDF中的信息。报告重点提及SharkNinja，因其所处品类更具考虑属性和创新驱动特征，在AI缩小推荐范围时替代风险更低；同时提及Tapestry，因其品牌资产和客户互动可能在智能体轻易呈现替代品的品类中支持消费者偏好。 报告对支付持建设性观点，因为智能体支付建立在现有银行卡基础设施之上，而非绕开它。Google、Stripe、Visa和Mastercard的协议正在连接智能体、商户和授权流程，但责任标准仍未明确。Goldman Sachs认为，随着网络扩展其授权、代币化和增值服务能力，Visa和Mastercard处于有利位置。更快的电商增长、更高的增值服务附加率，以及因智能体将交易量分散至较小商户而导致的消费篮子碎片化，均可能支持银行卡网络。报告估计，Visa/Mastercard网络安全相关增值服务若加速5%，将分别带来90个基点和200个基点的增值服务增长加速，以及20个基点和80个基点的总净收入增长加速。若消费者偏好更灵活、更便宜和更简单的融资选择，现代消费金融和先买后付发行方也可能受益。 信任基础设施是采用的核心要求。由于活动可能来自共享云基础设施、遵循程序化导航模式并以机器速度发生，合法智能体会使传统欺诈信号的可靠性下降。因此，Goldman Sachs预计，对已验证智能体身份、消费者授权、商户监控、欺诈检测和受治理实时决策的需求将增加。报告识别出四类决策：验证消费者、评估商户合法性、检测异常交易以及确定融资资格。Equifax凭借广泛的身份、企业、纳税人、支付账户、信贷、收入和就业数据而处于有利位置；TransUnion凭借持续身份识别和网络智能；FICO则凭借借款人风险评分、信贷优化、欺诈检测和企业决策能力。Cloudflare位于商户边缘，可区分获授权的购物智能体和恶意机器人；Okta则处于身份验证、授权以及控制智能体可访问数据和可执行行为的环节。 这一信任缺口同时也是采用风险。报告指出，大规模使用依赖于围绕意图验证、错误购买、欺诈损失、拒付和退货的明确规则。支付欺诈被明确列为风险，其中争议滥用和卡测试的提及频率高于退款滥用、即时支付欺诈和钓鱼攻击。随着合法自动化活动更难与恶意活动区分，网络安全投入可能增加，尤其是在AI驱动和预授权检测领域。 对于现场活动票务，Goldman Sachs预计一级和二级平台将出现不同结果。智能体可按照价格、地点、艺人和场馆匹配活动需求，从而减少发现摩擦，并支持提升余量活动的售罄率和利用率。一级票务平台由于控制差异化库存且对获客依赖更低，被认为处于更有利位置。若智能体渠道能以低于付费搜索成本的方式获客，二级市场初期可能受益；但长期面临AI平台获得定价权并收取引流、展示或佣金费用的风险。全价展示和AI驱动比价可能使竞争转向价格和履约可靠性，并在相同座位跨多个市场挂牌时压低服务费。智能体主导购买还可能降低附加消费率和付费展示的价值。

分析框架

Goldman Sachs首先分析智能体购物的采用路径，随后追踪商业意图迁移对电商、广告、零售商和消费品牌的影响。报告通过梳理智能体交易所需的授权、身份、欺诈、商户验证和融资决策来评估支付及信任基础设施，继而将这一框架应用于选定公司以及一级和二级票务模式。

方法论与常识提炼

• 行业/产业分析框架产业链上中下游传导

  商业价值链传导

  报告追踪智能体购物从发现和广告，到零售商及商户经济、支付授权、身份验证、反欺诈和交易执行的影响。

• 行业/产业分析框架替代效应分析

  基于品类替代和消费者参与度的分析

  报告区分低参与度、同质化购买——智能体可更容易替代商品——与品牌偏好和消费者选择更重要的高考虑型差异化购买。

• 竞争与战略框架护城河/竞争优势

  竞争地位评估

  Goldman Sachs基于分销能力、消费者信任、商户参与、交易基础设施及捕捉商业意图的能力评估潜在受益者。

标的映射与对比

研报将主题/逻辑映射到具体标的时的结构化摘要（优势、劣势、对比与风险）。

• SharkNinja (SN)

  被重点列为受智能体发现变革正向影响偏多的标的。

  优势

  处于高考虑度、创新驱动品类；当AI缩小推荐范围时，其替代风险较低。

  对比

  凭借技术前瞻性布局，其定位领先于平均品牌。

• Tapestry (TPR)

  被重点列为受智能体发现变革正向影响偏多的标的。

  优势

  品牌资产和客户互动可能在智能体可呈现替代品的场景中维持消费者偏好。

  对比

  相对于平均品牌，也被描述为具有技术前瞻性。

  风险

  替代品易于比较仍是一项挑战。

• Visa (V) and Mastercard (MA)

  可能通过银行卡基础设施和增值服务受益。

  优势

  具备规模、既有授权基础设施、代币化能力以及网络安全服务附加潜力。

  劣势

  智能体交易的责任分配仍未明确。

  对比

  被认为比新进入者更有能力在消费者行为变化期间提供基础设施。

  风险

  欺诈责任和技术要求仍存在不确定性。

• Equifax (EFX), TransUnion (TRU) and Fair Isaac (FICO)

  可能受益于智能体身份、欺诈和信贷决策工作流。

  优势

  EFX提供广泛验证数据；TRU提供持续身份和网络智能；FICO处于借款人风险评估和决策环节。

  对比

  这些公司覆盖身份、欺诈和信贷决策的不同层面。

• Cloudflare (NET) and Okta (OKTA)

  可能受益于更高的智能体身份、授权和网络安全要求。

  优势

  NET可在商户边缘验证和管理自动化流量；OKTA可将智能体关联至已认证消费者并管理访问权限。

  对比

  NET专注于商户边缘，OKTA则位于身份验证和授权层。

  风险

  不断演变的协议和安全环境可能影响实施。

• Live Nation Entertainment (LYV) and StubHub Holdings (STUB)

  分别作为一级和二级票务敞口的案例。

  优势

  一级票务拥有差异化库存，且对获客依赖较低。

  劣势

  二级市场库存更同质化，更容易受到价格比较影响。

  对比

  Goldman Sachs认为一级票务平台比二级市场处境更有利。

  风险

  新的分销收费、服务费压力、附加收入流失和付费展示价值下降。

关键数据

• 美国高采用可能性品类的消费支出$2.6tn估计为低风险、重复购买品类中可能采用智能体商业的美国消费支出。
• 电商增长敏感度~1%实体卡消费中每增加2%的智能体渗透率，预计可额外带来约1%的电商增长。
• 转型持续时间3–5+ yearsGoldman Sachs将智能体商业描述为一项长期转型。
• Walmart Sparky周活跃用户Doubled y/y; +60% q/q据报告，在2025年6月推出后实现快速采用。
• Walmart Sparky平均订单价值+40%报告称Sparky带来了平均订单价值提升。
• Visa/Mastercard网络安全VAS敏感度5% acceleration in cybersecurity-related VAS预计分别为Visa/Mastercard带来90bps/200bps的VAS增长加速，以及20bps/80bps的总净收入增长加速。

影响与含义

报告预计，购物发现的经济价值将迁移至那些拥有或变现商业意图、并能提供可信可靠交易执行的企业。报告对商业基础设施、银行卡网络、现代信贷发行方、身份与反欺诈决策服务商及网络安全厂商持建设性看法，同时警示同质化零售品类和二级票务市场可能承受更大定价及分销压力。

风险

• 大规模采用依赖于围绕意图验证、错误购买、欺诈损失、拒付和退货的明确规则。
• 当获授权智能体通过共享云基础设施并以机器速度运行时，传统欺诈信号可能减弱。
• 若横向智能体掌控发现环节，大型零售商可能失去第一方数据、会员忠诚度、交叉销售和零售媒体经济。
• 同质化零售品类可能因智能体优先考虑价格、可得性和配送速度而面临替代压力。
• 二级票务平台可能面临服务费压力、新的引流成本、附加收入流失及付费展示价值下降。

后续跟踪

• 智能体购物从发现、研究和推荐扩展至完整交易执行的速度。
• 智能体认证、消费者授权、责任、拒付和退货的新兴标准。
• AI平台是否通过赞助推荐、引流费或其他收费方式将对商业意图的控制变现。
• Walmart Sparky的采用情况、订单价值趋势以及AI合作在获客中的作用。
• Google、Stripe、Visa和Mastercard智能体至商户支付协议的采用情况。
• 随着自动化商业增长，身份验证、反欺诈决策、机器人管理和网络安全需求的变化。