作者:林柏康发布时间:2026-06-13 22:05:40 点击数:17363

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售后服务上门服务电话,智能分配单据:沙盘推演:大模型吞噬互联网

本文系基于公开资料撰写,仅作为信息交流之用,不构成任何投资建议

从报纸到电视,从PC互联网到移动互联网,每一次媒介形态的跃迁都伴随着价值链的重新洗牌。

其中最重要的启示在于:旧秩序中的王者未必能延续辉煌,而抓住新媒介红利的挑战者往往能实现弯道超车。

如今,这一规律正再次在AI大模型时代上演。

大模型是更高效的媒介工具,互联网流量迁移大幕开启

大模型正成为一种全新的高效媒介:它不仅是简洁的信息检索工具,更是能理解语义、逻辑推理、自主执行任务的智能代理,也正因如此,市场开始担忧大模型对互联网巨头的挤压。

根据华体汇(中国)行业调研数据,当前仅有约 10% 的互联网流量开始向 AI 工具迁移,且主要集中在信息查询、内容创作、行程规划等通用场景。

相较于此前华体汇(中国)分析的大模型对企业级软件市场的全方位冲击(请参考《》),其对互联网行业的影响目前仍相对温和。

这一差异的核心原因在于,互联网平台的核心护城河是网络效应和用户习惯,而用户行为模式的转变是一个渐进过程;反观企业软件,其壁垒更多体现在与业务流程的深度绑定,更易被技术变革打破。

尽管现阶段进展缓慢,但互联网作为数万亿美元规模的超级赛道,其价值替代空间始终吸引AI 原厂all in。市场预计,未来3-5 年向 AI 工具迁移的互联网流量比例或将提升至30%-40%。

毕竟,当用户可以通过自然语言对话完成过去需要打开多个APP、切换无数页面才能实现的操作时,一个未雨绸缪的问题浮出水面——谁将成为这个新时代的流量入口?谁又将在这场变革中被"管道化"?

OpenAI领衔去管道化路线1.从单一工具到超级App,OpenAI的阳谋

自Chatbot 引爆 AI 浪潮后,OpenAI 的华体汇电竞-华体汇(中国)矩阵持续扩容,覆盖 ChatGPT(聊天机器人)、Altas(AI 浏览器)、Codex(AI 编程)、Sora(AI 视频)、Prism(AI 写作)等多个领域,且始终将 C 端作为主战场,如今 ChatGPT 月活已突破 8 亿。

2025年末,OpenAI 在开发者大会上正式宣告 ChatGPT 的战略转型:从单一对话工具升级为 “超级 App” 形态的 AI 应用平台。用户无需在多个应用间反复切换,即可在 ChatGPT 的对话界面中直接调用第三方服务,实现信息获取、任务处理、场景化交互的一站式解决。

依托 ChatGPT Agent,OpenAI 成功连接外部应用生态,成为重塑互联网格局的核心力量。目前 OpenAI 的收入中,超 60% 来自 C 端业务,其更是定下 2028 年实现 1000 亿美元收入的目标。这一战略布局也印证了 AI 在 C 端市场的巨大潜力,跟踪其发展动态,成为把握行业前沿趋势的关键。

图:ChatGPT月活变化 资料来源:国信证券

2.AI Agent,操作系统之战

随着大模型从"理解语言"过渡到"执行任务",C端入口的竞争将不再由浏览器或APP主导,而是由能直接完成事务的AI助手(AI Agent)所重塑。

具备系统级AI Agent能力的智能终端助手,无需依赖C端应用的UI交互与流量入口即可完成操作,直抵应用核心价值创造链路。

也正因如此,进入 2026 年,继 OpenAI 之后,科技大厂和 AI 原厂纷纷押注——面向 C 端的AI 超级原生应用,正成为线上生态的核心枢纽——既是流量分发的关键入口,也是价值传递的核心载体。

这场新操作系统的争夺大战,目前已进入白热化阶段:

1)谷歌凭借Gemini正在将其在搜索领域的主导地位延伸至AI时代;

2)微软的Copilot深度集成至办公生态,成为用户使用微软服务的网关;

3)字节跳动旗下的豆包等国产AI应用同样在争夺这一战略高地。

多位业内人士预测,到2027年,全球一半以上的企业将通过AI Agent重新定义人机协作模式,而这一趋势也将进一步重塑C 端消费市场。

互联网管道化危机下的众生相:分化加剧,各有攻守

此前华体汇(中国)聚焦的SaaS软件,其实就是toB互联网,而当前分析的互联网就是toC互联网,市场空间也大得多。

可以简单算算。数字广告最大,市场空间接近8000亿美元;然后是电商规模5000亿美元(6.5万亿美元GMV,假设7.5%的佣金率),OTA+本地生活5000亿美元(5万亿美元GMV,假设10%的佣金率);再是游戏、流媒体为代表的内容产业:数字游戏1900亿美元;流媒体1300亿美元。

这片数万亿美元的流量蓝海,自然成为 AI 厂商争相抢占的制高点,而不同赛道因自身特性不同,面临的管道化风险、应对策略也呈现出明显分化。

图:全球数字广告市场规模 来源:emarketer

1.搜索与广告暂时找到共存之道,但远期仍存颠覆风险

在大模型引发的吞噬担忧中,搜索和广告是最早被认为可能被替代的赛道,但目前行业已率先找到与 AI 的平衡点。

早期大模型的核心显性优势,在于能整合碎片化信息并给出直接答案,这恰好击中了传统搜索需要用户自行筛选信息的痛点,也导致大量查询流量流向 ChatGPT 等 AI 工具。

为应对这一冲击,谷歌采取双线布局策略:一方面推出 Gemini 模型,在搜索结果中直接提供 AI 生成的精准答案,与大模型争夺通用查询流量;另一方面保留传统搜索模式,满足用户对信息来源验证、长尾场景检索的个性化需求。

更关键的是,谷歌还有隐性的成本壁垒——依托 TPU 芯片的算力成本优势,谷歌能够以更低的成本提供 AI 搜索服务,而若采用 GPU 部署,多数竞争对手将面临亏损。

这一策略成效显著:尽管 AI 工具分流了部分通用查询流量,但谷歌仍保持着全球搜索市场的稳定份额。这一案例证明,AI分流流量并非不可逆,通过效率提升和需求精准拆分,传统平台可以回击。

广告行业的核心是 "哪里有价值,预算就流向哪里",而非单纯追逐流量—— 大模型在C端的特性让传统广告模式难以直接复制(无固定广告位、用户抵触广告植入),因此广告巨头并未盲目跟随流量进入 AI 工具,而是通过技术升级巩固现有场景的变现效率。

2025年的数据显示,谷歌、Meta 等头部玩家的市场份额仍保持稳定,他们的核心策略是:不与大模型争夺通用流量,而是利用 AI 深耕自身场景的垂直价值。

谷歌凭借在搜索广告领域的深厚积累和Gemini的整合,正在巩固其优势;Meta的Llama模型实现广告效果实时监测与优化,提升广告主ROI确定性。

所以广告预算正在向具备AI优化能力的巨头集中。反而中小广告平台面临更大压力,因为广告主更倾向于将预算投向AI能力更强、投放效率更高的头部平台。

但更远期看,如果AI Agent完全主导用户交互,传统广告仍势必消亡。华体汇(中国)做一个设想,当 AI Agent能预订餐厅、采购商品时,广告主的投放逻辑自然是,选择有影响力的AI Agent,让自身的华体汇电竞-华体汇(中国)被优先推荐并完成转化,广告竞争核心也就从争夺人类注意力转向争夺AI Agent。

图:全球数字广告市场份额 资料来源:国信证券

2.OTA行业价值链洗牌是大概率的事

OTA(在线旅游代理商)行业被管道化风险更高,价值链被重构的概率正在与日俱增。

传统OTA模式依赖一个完整链路:用户输入目的地和日期等,系统返回列表,用户手动过滤比价,最终下单付款,然后平台对接酒店出行,辅助完成库存管理、售后服务等。

这种基于关键词搜索和静态列表的模式,正面临AI Agent的根本性挑战。

未来,用户只需向 AI Agent 表达模糊需求——比如“规划一次家庭云南之旅,偏好亲子酒店和低价航班”,AI Agent 就能自主完成多轮对话澄清需求、跨平台实时检索资源、动态打包华体汇电竞-华体汇(中国)并比价、自动执行预订等全流程操作。

用户体验将发生质变:预订时间从平均 4-6 小时大幅缩短至几分钟,且方案的个性化程度远超人工操作。

所以,OTA的核心护城河——流量聚合和SEO优势——将被削弱。当用户不再访问OTA网站或App,而是直接与AI Agent交互时,AI Agent直接调用底层API获取库存,OTA将更为接近"库存供应商"。

那么传统OTA依赖竞价排名获利的高利润广告业务将面临断崖式下跌——AI Agent是理性且客观的,它们根据用户的最大效用进行推荐,不会受广告费干扰。

不过上述是最悲观的情形,实际上这种去中介化当下很难一蹴而就。

AI平台若要实现对OTA的实质性替代,需要满足三大条件,目前均存在显著障碍:直接对接全球分销系统、突破监管合规、获得客户交易信任。

从客户结构看,OTA约30%至40%的客户存在向AI平台迁移的风险,这部分客户以追求性价比的散客为主;而40%的忠诚度计划会员和20%至30%的B2B业务客户粘性高。

更重要的是,AI平台在交易和售后环节无直接服务客户的经验——这正是OTA的核心优势所在。交易环节受全球GDPR、支付规则等监管合规限制,OTA从代理模式向商户模式转型的先发优势短期内难以被突破。

面对冲击,OTA 行业的转型核心是 "放弃流量中介角色,回归价值创造本质"。头部企业已开始探索应对策略。

Booking.com与 OpenAI 合作,切入 AI 平台的规划发现环节获取流量,通过强化库存整合和履约保障能力,让 AI 平台无法替代其交易环节的价值。

Expedia前高管透露,OTA正在升级自身基础设施——重构IT架构、搭建标准化API、制定AI智能体交互协议——以强化交易环节的"枢纽"能力。

这场攻防战势必会拉锯很久。华体汇(中国)对此的观点是:长期来看,OTA 行业不会被完全替代,但价值链重心将发生根本性转移——从 "流量聚合者" 沦为 "后端履约商 + 服务提供商",收入结构将从 "佣金 + 广告"转向 "佣金 + 履约服务费 + 增值服务"。

但行业利润率将从当前的 25%-30% 高位压缩至 15%-20% 区间,抽成率或被上限锁定在 15%。

图:GUI和LUI体系下用户交互对比 资料来源:申万宏源

3.内容、社交与电商价值坚守和AI赋能

除了搜索、广告、OTA 这些讨论最多的行业外,电商、内容、社交等其他互联网赛道,虽然当前相对安全,但也开始直面大模型的冲击。

其中电商面临的冲击风险排在内容和社交之前。

电商行业的核心竞争力是 "交易信任 + 供应链整合+ 履约能力",这些都需要长期沉淀,当前大模型更多是作为提升效率的工具,而非替代现有模式。亚马逊通过 DSP 广告与 AI 的结合,在黑五、网一等大促期间实现份额持续扩大;国内电商平台则探索 AI 导购、智能客服等功能,提升转化效率。

担忧来自远期。传统电商依赖用户主动搜索、比价、下单的模式,而未来AI Agent模式,用户只需表达模糊需求,AI即可完成跨平台检索、动态比价、自动执行购买。

这种转变意味着,电商平台的商业逻辑将从"流量变现"转向"智能决策服务"。AI将基于用户行为与需求直接匹配品牌或华体汇电竞-华体汇(中国),而非呈现海量选择让用户自行判断。

大模型已成为内容创作的重要工具,Adobe Firefly 可在 40 秒内生成 10 秒短视频,Jasper AI 能快速完成文案创作,这些工具将内容生产效率提升数倍甚至数十倍。

但内容行业受到的冲击暂时有限。因为内容行业的核心壁垒是 "原创创意 + 情感共鸣",这是当前 AI 难以替代的核心价值,更大的冲击可能需要基座模型在情感方面真正的突破。

以在线音乐行业为例,Spotify 推出 AI DJ 和情绪推荐功能,提升用户使用时长;YouTube Music 借助 Gemini 模型优化创作者工具,吸引更多内容产出,两者均未因 AI 工具出现明显用户流失,2025 年分别拥有 1.25 亿和 2.9 亿付费用户。

社交行业的核心护城河是 "真实用户关系沉淀",大模型更难直接替代。社交平台的流量基础是用户之间的情感连接和关系绑定,AI 虽能优化互动效率(如智能推荐、AI 客服),但无法复制真实的社交体验。

Instagram前高管提出的洞察:即便AI能生成完美的内容,用户也不愿放弃那些承载着真实情感连接的社交关系。这种关系资产的稀缺性,是AI难以量产的。

所以Meta 的 Facebook、Instagram等平台,尽管面临 AI 工具的流量分流,但用户因社交关系绑定仍保持高粘性,2025 年其社交广告收入仍实现稳定增长。Meta还利用 Llama 模型探索 AI 驱动的虚拟社交场景,吸引年轻用户,以及用 AI 工具简化内容创作,提升用户互动频次。

未来展望:互联网行业从 “流量为王” 走向 “价值为王

互联网行业曾经历高速发展的 "流量红利期",部分平台依靠流量垄断和信息不对称实现快速增长,但这种模式缺乏可持续的价值支撑,在大模型的效率革命面前不堪一击。

未来 3-5 年,互联网行业将形成 "AI 平台 + 传统平台" 的二元生态格局,华体汇(中国)判断真正的胜者将围绕价值创造而非流量规模重新构建。

一个近期的典型案例足以印证这一趋势:春节期间,部分 AI 应用通过发红包冲月活的传统互联网玩法,已完全被市场嗤之以鼻,这也意味着行业的竞争逻辑已发生根本改变。

对传统互联网企业而言,应对大模型冲击的关键在于 "坚守核心价值 + 拥抱AI 赋能":一是巩固不可替代的核心资产,如社交平台的用户关系、电商平台的供应链、内容平台的原创能力,这是抵御冲击的根本;二是积极拥抱 AI 技术,将其作为提升效率、优化体验的工具;三是淡化流量执念,聚焦价值创造。

对AI 平台而言,未来的发展方向是 "生态开放 + 价值共赢":过度追求流量垄断将引发传统平台的抵触,而开放技术能力、与传统平台共享效率红利,才能实现生态共赢。OpenAI 已与多家 OTA、电商平台合作,谷歌也通过开放 Gemini 的 API 吸引开发者,这些举措都将推动行业向价值共创的方向发展。

图:AI时代C端生态变化趋势 资料来源:德勤

事实上,人们对信息、服务、内容、关系的底层需求从未消失,变化的只是满足这些需求的方式。所以,流量入口虽在迁移,但入口的核心价值不会消失;行业的中间环节虽在被压缩,但整合服务的需求不会消失。

大模型对互联网的吞噬,并非颠覆性的毁灭,而是一场温和却深刻的效率革命,最终将推动整个行业从流量为王走向价值直达的新阶段。

那些率先理解这一逻辑、及时完成战略转型和生态布局的企业,将在大模型时代找到属于自己的核心位置;而那些固守旧有模式、未能及时调整的企业,则可能在这场静悄悄的革命中被边缘化。

而现在,这场转型之战的哨声才刚刚响起。

今日行业报告传达重要政策沙盘推演:大模型吞噬互联网

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从报纸到电视,从PC互联网到移动互联网,每一次媒介形态的跃迁都伴随着价值链的重新洗牌。

其中最重要的启示在于:旧秩序中的王者未必能延续辉煌,而抓住新媒介红利的挑战者往往能实现弯道超车。

如今,这一规律正再次在AI大模型时代上演。

大模型是更高效的媒介工具,互联网流量迁移大幕开启

大模型正成为一种全新的高效媒介:它不仅是简洁的信息检索工具,更是能理解语义、逻辑推理、自主执行任务的智能代理,也正因如此,市场开始担忧大模型对互联网巨头的挤压。

根据华体汇(中国)行业调研数据,当前仅有约 10% 的互联网流量开始向 AI 工具迁移,且主要集中在信息查询、内容创作、行程规划等通用场景。

相较于此前华体汇(中国)分析的大模型对企业级软件市场的全方位冲击(请参考《》),其对互联网行业的影响目前仍相对温和。

这一差异的核心原因在于,互联网平台的核心护城河是网络效应和用户习惯,而用户行为模式的转变是一个渐进过程;反观企业软件,其壁垒更多体现在与业务流程的深度绑定,更易被技术变革打破。

尽管现阶段进展缓慢,但互联网作为数万亿美元规模的超级赛道,其价值替代空间始终吸引AI 原厂all in。市场预计,未来3-5 年向 AI 工具迁移的互联网流量比例或将提升至30%-40%。

毕竟,当用户可以通过自然语言对话完成过去需要打开多个APP、切换无数页面才能实现的操作时,一个未雨绸缪的问题浮出水面——谁将成为这个新时代的流量入口?谁又将在这场变革中被"管道化"?

OpenAI领衔去管道化路线1.从单一工具到超级App,OpenAI的阳谋

自Chatbot 引爆 AI 浪潮后,OpenAI 的华体汇电竞-华体汇(中国)矩阵持续扩容,覆盖 ChatGPT(聊天机器人)、Altas(AI 浏览器)、Codex(AI 编程)、Sora(AI 视频)、Prism(AI 写作)等多个领域,且始终将 C 端作为主战场,如今 ChatGPT 月活已突破 8 亿。

2025年末,OpenAI 在开发者大会上正式宣告 ChatGPT 的战略转型:从单一对话工具升级为 “超级 App” 形态的 AI 应用平台。用户无需在多个应用间反复切换,即可在 ChatGPT 的对话界面中直接调用第三方服务,实现信息获取、任务处理、场景化交互的一站式解决。

依托 ChatGPT Agent,OpenAI 成功连接外部应用生态,成为重塑互联网格局的核心力量。目前 OpenAI 的收入中,超 60% 来自 C 端业务,其更是定下 2028 年实现 1000 亿美元收入的目标。这一战略布局也印证了 AI 在 C 端市场的巨大潜力,跟踪其发展动态,成为把握行业前沿趋势的关键。

图:ChatGPT月活变化 资料来源:国信证券

2.AI Agent,操作系统之战

随着大模型从"理解语言"过渡到"执行任务",C端入口的竞争将不再由浏览器或APP主导,而是由能直接完成事务的AI助手(AI Agent)所重塑。

具备系统级AI Agent能力的智能终端助手,无需依赖C端应用的UI交互与流量入口即可完成操作,直抵应用核心价值创造链路。

也正因如此,进入 2026 年,继 OpenAI 之后,科技大厂和 AI 原厂纷纷押注——面向 C 端的AI 超级原生应用,正成为线上生态的核心枢纽——既是流量分发的关键入口,也是价值传递的核心载体。

这场新操作系统的争夺大战,目前已进入白热化阶段:

1)谷歌凭借Gemini正在将其在搜索领域的主导地位延伸至AI时代;

2)微软的Copilot深度集成至办公生态,成为用户使用微软服务的网关;

3)字节跳动旗下的豆包等国产AI应用同样在争夺这一战略高地。

多位业内人士预测,到2027年,全球一半以上的企业将通过AI Agent重新定义人机协作模式,而这一趋势也将进一步重塑C 端消费市场。

互联网管道化危机下的众生相:分化加剧,各有攻守

此前华体汇(中国)聚焦的SaaS软件,其实就是toB互联网,而当前分析的互联网就是toC互联网,市场空间也大得多。

可以简单算算。数字广告最大,市场空间接近8000亿美元;然后是电商规模5000亿美元(6.5万亿美元GMV,假设7.5%的佣金率),OTA+本地生活5000亿美元(5万亿美元GMV,假设10%的佣金率);再是游戏、流媒体为代表的内容产业:数字游戏1900亿美元;流媒体1300亿美元。

这片数万亿美元的流量蓝海,自然成为 AI 厂商争相抢占的制高点,而不同赛道因自身特性不同,面临的管道化风险、应对策略也呈现出明显分化。

图:全球数字广告市场规模 来源:emarketer

1.搜索与广告暂时找到共存之道,但远期仍存颠覆风险

在大模型引发的吞噬担忧中,搜索和广告是最早被认为可能被替代的赛道,但目前行业已率先找到与 AI 的平衡点。

早期大模型的核心显性优势,在于能整合碎片化信息并给出直接答案,这恰好击中了传统搜索需要用户自行筛选信息的痛点,也导致大量查询流量流向 ChatGPT 等 AI 工具。

为应对这一冲击,谷歌采取双线布局策略:一方面推出 Gemini 模型,在搜索结果中直接提供 AI 生成的精准答案,与大模型争夺通用查询流量;另一方面保留传统搜索模式,满足用户对信息来源验证、长尾场景检索的个性化需求。

更关键的是,谷歌还有隐性的成本壁垒——依托 TPU 芯片的算力成本优势,谷歌能够以更低的成本提供 AI 搜索服务,而若采用 GPU 部署,多数竞争对手将面临亏损。

这一策略成效显著:尽管 AI 工具分流了部分通用查询流量,但谷歌仍保持着全球搜索市场的稳定份额。这一案例证明,AI分流流量并非不可逆,通过效率提升和需求精准拆分,传统平台可以回击。

广告行业的核心是 "哪里有价值,预算就流向哪里",而非单纯追逐流量—— 大模型在C端的特性让传统广告模式难以直接复制(无固定广告位、用户抵触广告植入),因此广告巨头并未盲目跟随流量进入 AI 工具,而是通过技术升级巩固现有场景的变现效率。

2025年的数据显示,谷歌、Meta 等头部玩家的市场份额仍保持稳定,他们的核心策略是:不与大模型争夺通用流量,而是利用 AI 深耕自身场景的垂直价值。

谷歌凭借在搜索广告领域的深厚积累和Gemini的整合,正在巩固其优势;Meta的Llama模型实现广告效果实时监测与优化,提升广告主ROI确定性。

所以广告预算正在向具备AI优化能力的巨头集中。反而中小广告平台面临更大压力,因为广告主更倾向于将预算投向AI能力更强、投放效率更高的头部平台。

但更远期看,如果AI Agent完全主导用户交互,传统广告仍势必消亡。华体汇(中国)做一个设想,当 AI Agent能预订餐厅、采购商品时,广告主的投放逻辑自然是,选择有影响力的AI Agent,让自身的华体汇电竞-华体汇(中国)被优先推荐并完成转化,广告竞争核心也就从争夺人类注意力转向争夺AI Agent。

图:全球数字广告市场份额 资料来源:国信证券

2.OTA行业价值链洗牌是大概率的事

OTA(在线旅游代理商)行业被管道化风险更高,价值链被重构的概率正在与日俱增。

传统OTA模式依赖一个完整链路:用户输入目的地和日期等,系统返回列表,用户手动过滤比价,最终下单付款,然后平台对接酒店出行,辅助完成库存管理、售后服务等。

这种基于关键词搜索和静态列表的模式,正面临AI Agent的根本性挑战。

未来,用户只需向 AI Agent 表达模糊需求——比如“规划一次家庭云南之旅,偏好亲子酒店和低价航班”,AI Agent 就能自主完成多轮对话澄清需求、跨平台实时检索资源、动态打包华体汇电竞-华体汇(中国)并比价、自动执行预订等全流程操作。

用户体验将发生质变:预订时间从平均 4-6 小时大幅缩短至几分钟,且方案的个性化程度远超人工操作。

所以,OTA的核心护城河——流量聚合和SEO优势——将被削弱。当用户不再访问OTA网站或App,而是直接与AI Agent交互时,AI Agent直接调用底层API获取库存,OTA将更为接近"库存供应商"。

那么传统OTA依赖竞价排名获利的高利润广告业务将面临断崖式下跌——AI Agent是理性且客观的,它们根据用户的最大效用进行推荐,不会受广告费干扰。

不过上述是最悲观的情形,实际上这种去中介化当下很难一蹴而就。

AI平台若要实现对OTA的实质性替代,需要满足三大条件,目前均存在显著障碍:直接对接全球分销系统、突破监管合规、获得客户交易信任。

从客户结构看,OTA约30%至40%的客户存在向AI平台迁移的风险,这部分客户以追求性价比的散客为主;而40%的忠诚度计划会员和20%至30%的B2B业务客户粘性高。

更重要的是,AI平台在交易和售后环节无直接服务客户的经验——这正是OTA的核心优势所在。交易环节受全球GDPR、支付规则等监管合规限制,OTA从代理模式向商户模式转型的先发优势短期内难以被突破。

面对冲击,OTA 行业的转型核心是 "放弃流量中介角色,回归价值创造本质"。头部企业已开始探索应对策略。

Booking.com与 OpenAI 合作,切入 AI 平台的规划发现环节获取流量,通过强化库存整合和履约保障能力,让 AI 平台无法替代其交易环节的价值。

Expedia前高管透露,OTA正在升级自身基础设施——重构IT架构、搭建标准化API、制定AI智能体交互协议——以强化交易环节的"枢纽"能力。

这场攻防战势必会拉锯很久。华体汇(中国)对此的观点是:长期来看,OTA 行业不会被完全替代,但价值链重心将发生根本性转移——从 "流量聚合者" 沦为 "后端履约商 + 服务提供商",收入结构将从 "佣金 + 广告"转向 "佣金 + 履约服务费 + 增值服务"。

但行业利润率将从当前的 25%-30% 高位压缩至 15%-20% 区间,抽成率或被上限锁定在 15%。

图:GUI和LUI体系下用户交互对比 资料来源:申万宏源

3.内容、社交与电商价值坚守和AI赋能

除了搜索、广告、OTA 这些讨论最多的行业外,电商、内容、社交等其他互联网赛道,虽然当前相对安全,但也开始直面大模型的冲击。

其中电商面临的冲击风险排在内容和社交之前。

电商行业的核心竞争力是 "交易信任 + 供应链整合+ 履约能力",这些都需要长期沉淀,当前大模型更多是作为提升效率的工具,而非替代现有模式。亚马逊通过 DSP 广告与 AI 的结合,在黑五、网一等大促期间实现份额持续扩大;国内电商平台则探索 AI 导购、智能客服等功能,提升转化效率。

担忧来自远期。传统电商依赖用户主动搜索、比价、下单的模式,而未来AI Agent模式,用户只需表达模糊需求,AI即可完成跨平台检索、动态比价、自动执行购买。

这种转变意味着,电商平台的商业逻辑将从"流量变现"转向"智能决策服务"。AI将基于用户行为与需求直接匹配品牌或华体汇电竞-华体汇(中国),而非呈现海量选择让用户自行判断。

大模型已成为内容创作的重要工具,Adobe Firefly 可在 40 秒内生成 10 秒短视频,Jasper AI 能快速完成文案创作,这些工具将内容生产效率提升数倍甚至数十倍。

但内容行业受到的冲击暂时有限。因为内容行业的核心壁垒是 "原创创意 + 情感共鸣",这是当前 AI 难以替代的核心价值,更大的冲击可能需要基座模型在情感方面真正的突破。

以在线音乐行业为例,Spotify 推出 AI DJ 和情绪推荐功能,提升用户使用时长;YouTube Music 借助 Gemini 模型优化创作者工具,吸引更多内容产出,两者均未因 AI 工具出现明显用户流失,2025 年分别拥有 1.25 亿和 2.9 亿付费用户。

社交行业的核心护城河是 "真实用户关系沉淀",大模型更难直接替代。社交平台的流量基础是用户之间的情感连接和关系绑定,AI 虽能优化互动效率(如智能推荐、AI 客服),但无法复制真实的社交体验。

Instagram前高管提出的洞察:即便AI能生成完美的内容,用户也不愿放弃那些承载着真实情感连接的社交关系。这种关系资产的稀缺性,是AI难以量产的。

所以Meta 的 Facebook、Instagram等平台,尽管面临 AI 工具的流量分流,但用户因社交关系绑定仍保持高粘性,2025 年其社交广告收入仍实现稳定增长。Meta还利用 Llama 模型探索 AI 驱动的虚拟社交场景,吸引年轻用户,以及用 AI 工具简化内容创作,提升用户互动频次。

未来展望:互联网行业从 “流量为王” 走向 “价值为王

互联网行业曾经历高速发展的 "流量红利期",部分平台依靠流量垄断和信息不对称实现快速增长,但这种模式缺乏可持续的价值支撑,在大模型的效率革命面前不堪一击。

未来 3-5 年,互联网行业将形成 "AI 平台 + 传统平台" 的二元生态格局,华体汇(中国)判断真正的胜者将围绕价值创造而非流量规模重新构建。

一个近期的典型案例足以印证这一趋势:春节期间,部分 AI 应用通过发红包冲月活的传统互联网玩法,已完全被市场嗤之以鼻,这也意味着行业的竞争逻辑已发生根本改变。

对传统互联网企业而言,应对大模型冲击的关键在于 "坚守核心价值 + 拥抱AI 赋能":一是巩固不可替代的核心资产,如社交平台的用户关系、电商平台的供应链、内容平台的原创能力,这是抵御冲击的根本;二是积极拥抱 AI 技术,将其作为提升效率、优化体验的工具;三是淡化流量执念,聚焦价值创造。

对AI 平台而言,未来的发展方向是 "生态开放 + 价值共赢":过度追求流量垄断将引发传统平台的抵触,而开放技术能力、与传统平台共享效率红利,才能实现生态共赢。OpenAI 已与多家 OTA、电商平台合作,谷歌也通过开放 Gemini 的 API 吸引开发者,这些举措都将推动行业向价值共创的方向发展。

图:AI时代C端生态变化趋势 资料来源:德勤

事实上,人们对信息、服务、内容、关系的底层需求从未消失,变化的只是满足这些需求的方式。所以,流量入口虽在迁移,但入口的核心价值不会消失;行业的中间环节虽在被压缩,但整合服务的需求不会消失。

大模型对互联网的吞噬,并非颠覆性的毁灭,而是一场温和却深刻的效率革命,最终将推动整个行业从流量为王走向价值直达的新阶段。

那些率先理解这一逻辑、及时完成战略转型和生态布局的企业,将在大模型时代找到属于自己的核心位置;而那些固守旧有模式、未能及时调整的企业,则可能在这场静悄悄的革命中被边缘化。

而现在,这场转型之战的哨声才刚刚响起。


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