在零售领域打造下一个亚马逊的万亿美元机遇

零售是一个庞大的市场，美国每年创造超过7万亿美元的收入。纵观历史，重大的技术进步推动了零售业的重大创新。我们相信，人工智能时代为打造下一个亚马逊提供了机遇。本文将分析零售业历史上的八次重大技术变革，并预测人工智能革命在未来可能改变零售业的五种方式。

我们写下这些内容，是为了那些对研究过去并理解未来可能样貌感兴趣的企业家、运营者、技术专家和投资人。我们希望分享这一论点能够激发创业精神，甚至有可能帮助催生下一家市值万亿美元的零售公司。

古代零售

有证据表明，早在公元前七千年左右，中东地区就出现了早期的贸易和类似市场的活动。几千年后，古罗马拥有一些最早有文献记载的永久性零售中心，例如多层结构的图拉真市集。同样地，在古代中国，大规模的城市市场也有详尽的记载，例如唐代长安规模宏大、组织严密的东西市。

数千年来，零售业的变化并不大。中世纪欧洲的零售格局以露天市场和定期集市的网络为特征。每周的集市为当地社区提供易腐商品和日常必需品，通常由街头小贩售卖，而规模更大、频率更低的集市则促进了区域乃至国际贸易。

工业革命引发了零售规模和性质的重大变革。

工业革命及其延伸

工业革命始于18世纪初的英国，并在19世纪初传播到欧洲和美国，重塑了零售业：

技术一： 制造业 

詹姆斯·瓦特在18世纪70年代改良的蒸汽机为新型机械提供了动力，而伊莱·惠特尼在1793年发明的轧棉机则大幅提高了原棉的供应量。这些创新极大地提升了纺织品的产量，从而推动了成衣等商品的大规模制造。

零售影响：现成商品
廉价纺织品的激增带来了前所未有的商品数量。以标准尺码购买时尚的现成服装这一概念在当时是新颖的。这股批量生产商品的浪潮催生了对新零售模式的需求，直接推动了现代商店的兴起以及集中化“主街”购物区的建立。

技术二： 公共铁路 

斯托克顿与达灵顿铁路（英国，1825 年）是世界上第一条使用蒸汽机车的公共铁路，最初用于运输煤炭货物。不久之后，它开始运送乘客。在美国，巴尔的摩与俄亥俄铁路（B&O）成为美国首条获特许经营的商业铁路，用于运输货物和乘客，并于 1830 年开通了首段 13 英里的线路。

零售影响：百货商店
快速的城市化进程，加上新铁路系统的物流能力，使得前往市中心的出行变得更容易、更普遍，为百货商店的出现铺平了道路。这些大型商场通过在同一屋檐下提供种类繁多的商品，改变了零售业的面貌。Au Bon Marché 于 1838 年在巴黎开业，并在 1852 年被改造为历史学家认为的世界上第一家真正的百货商店。随后，A.T. Stewart 的“Marble Palace”（纽约，1848 年）、Macy’s（1858 年）以及数十家其他标志性的百货商店相继出现。

相关创新：固定定价
几千年来，几乎所有的价格都是通过讨价还价来“协商”的。随着商品开始批量生产（制造业）以及多元化人口在近距离内生活（城市化），情况发生了变化。固定价格的采用最广泛被归功于美国零售商约翰·沃纳梅克（John Wanamaker）在 1861 年的创举。沃纳梅克是一位虔诚的基督徒，他认为既然人人在上帝面前平等，那么在市场上也应当平等。他在费城的男装店“Oak Hall”推出了“统一价格并可退货”的政策。这一革命性的理念还伴随着另一项创新：价格标签。

技术三： 农村铁路和电话

在1870年至1890年间，铁路是美国经济中的主导力量。据估计，这一时期美国总投资中有20%或更多投入到了铁路建设中。这一庞大的铁路系统对农村的“邮购商店”至关重要，为其提供了高效运输货物进出仓库的物流支撑，并将它们与最偏远地区的客户连接起来。

零售影响：邮购
Montgomery Ward 于 1872 年推出了第一本邮购目录，随后在 1894 年，Sears, Roebuck and Co. 也推出了自己的邮购目录。这一时期恰逢电话的兴起——电话于 1876 年获得专利，并在 1920 年代成为主流的通信工具，加速了邮购趋势的发展。消费者可以通过邮寄订单表格或打电话订购他们在目录中看到的商品，然后将这些商品直接送到家门口。在当时，邮购就是那个时代的 “Amazon”，让全国各地的消费者能够从目录中挑选商品，并以前所未有的速度享受送货上门的服务。

相关创新：标准费率
这些企业的增长在很大程度上得益于联邦政府的举措，例如 1896 年推出的农村免费投递（RFD）。美国于 1913 年建立了包裹邮递服务，设定了统一的包裹运费标准。在 1913 年之前，货物运输主要由私人快递公司控制，这些公司拥有垄断权力，并主要服务于城市中心。美国人首次能够通过美国邮政以统一且可负担的价格寄送重量最高达 11 磅（这一限制很快被放宽）的包裹。这一看似简单的改变带来了许多深远而持久的影响，其中包括邮购模式的爆发式增长。

技术四： 收银机

詹姆斯·里蒂于 1879 年发明了第一台机械收银机，被称为“廉洁收银员”，以打击员工盗窃行为。购买专利后，国家收银机公司（NCR）成立，到 19 世纪末，这些设备已成为零售商店的标准配置。1906 年，NCR 的工程师查尔斯·F·凯特林开发了第一台由电动机驱动的收银机，使这项技术又向前迈进了一大步。

零售影响：连锁店的兴起
收银机所提供的财务控制和运营一致性，促进了连锁店的普及。通过在多个地点实现标准化的现金处理和销售追踪，店主能够更有效地管理地域分散的业务。这为 20 世纪初连锁店的大规模扩张奠定了基础。20 世纪 20 年代，这些连锁店的数量和影响力迎来了显著的激增。这一时期涌现出包括 Woolworth’s、J. C. Penney 和 Walgreen Drug 在内的美国零售商。

技术五： 汽车 

亨利·福特于 1908 年推出了 T 型车，开启了美国人与汽车的浪漫故事。到 1930 年，超过 50%的美国家庭拥有汽车，这一比例到 1960 年接近 80%。这种大规模普及，尤其是在二战之后，推动了郊区化的迅速发展，并赋予家庭在传统市中心以外购物的机动性。

零售影响：购物中心
这种以汽车为中心的新生活方式为郊区购物中心铺平了道路。美国第一座全封闭、恒温控制的购物中心——位于明尼苏达州埃迪纳的 Southdale Center——于 1956 年开业。Southdale 的模式影响深远，随后几十年购物中心建设迎来了繁荣。到 20 世纪 80 年代，购物中心已成为美国商业和社会生活的中心。

技术六： 微处理器和供应链系统  

微处理器的发明是现代零售物流的重要推动力。这项技术为销售点系统提供了动力，使通用产品代码（UPC）在商业上得以可行。1974 年，UPC 首次在一家超市被扫描使用，结合条码扫描器，推动了结账和库存管理的进步。随着零售商规模的扩大，管理海量商品成为一大挑战，这促使了复杂仓库管理系统（WMS）的发展，而这些系统由日益强大的计算机和算法驱动。

零售影响：大卖场的主导地位
由计算机技术所带来的物流精确性，是推动“大卖场”零售商爆炸式增长的关键驱动力。沃尔玛成立于 1962 年，从一家区域连锁店成长为全球巨头，正是通过率先采用这些系统实现的。20 世纪 60 年代末，沃尔玛开始使用 IBM 计算机追踪库存；到 80 年代初，它建立了私人卫星网络，将数千家门店与总部连接起来，实现了实时数据分析以及高效的直接供应商订货。这一由科技驱动的物流管理精通时代，也见证了其他大型大卖场连锁的崛起与扩张，包括 Target（1962 年）、Best Buy（1966 年）、The Home Depot（1978 年）和 Costco（1983 年）。

技术七： 万维网

尽管互联网的孕育历时多年，万维网于 1989 年正式推出。1993 年，Mosaic 等用户友好的网页浏览器发布，使公众能够轻松访问网络，并推动了其广泛普及。这引发了 20 世纪 90 年代末的互联网泡沫，并在随后的几十年中促成了互联网的全球普及。

零售影响：电子商务
现代电子商务的基础在 20 世纪 90 年代中期奠定，当时出现了像 Amazon（1995）和 eBay（1995）这样的开创性在线零售商。尽管在 2000 年前后互联网泡沫破裂，许多初创公司被淘汰，但幸存下来的企业进入了可持续增长阶段。整个 2000 年代，网上购物稳步赢得了消费者的信任和市场份额，提供了无与伦比的便利性和选择。这一持续增长深刻地冲击了传统零售模式，推动了整个行业持续而重大的转型。在美国，线上销售目前已占到零售总额的近 16%。

技术八： 移动设备与应用 

尽管早期的移动电话已经存在了数十年，但 2007 年苹果 iPhone 的推出以及 2008 年 App Store 的上线，标志着计算领域的一个关键转折点。这一代全新的智能手机，将功能强大、具备定位功能并可高速上网的计算设备，放进了数以百万计消费者的口袋中。随之而来的应用生态系统，为围绕移动性和实时数据构建的全新商业模式和消费者行为提供了平台。

零售影响：按需经济与移动电商
这一转变由两大趋势定义：首先，它实现了零售商品的快速、按需配送。这催生了基于应用的巨头，将商品实时送到消费者家门口，例如杂货配送服务 Instacart（成立于 2012 年）和外卖巨头 DoorDash（成立于 2013 年）。其次，它孕育了一批以移动端为核心的实体商品零售商，例如中国快时尚巨头 Shein 以及快速增长的电商平台 Temu。

探索人工智能时代

在本文的第一部分中，我们已经阐述了科技会改变零售业。数百年来，每一次重大的技术变革都引发了零售业的重大变化。人工智能的兴起将再次带来一个巨大的机会来重塑零售业。我们认为，在未来几年内，将会出现一个规模可与亚马逊媲美（超过 2 万亿美元）的机会。以下是这一机会可能体现的一些方式。

概念 1： “顾问式”购物

每一次重大的技术进步都会为购物引入一个新的维度。可以考虑以下三波浪潮：

• 电子商务： 互联网彻底改变了信息获取的方式。互联网的“超级能力”在于它能让消费者只需一台电脑，就能随时随地获取无尽的信息。亚马逊利用了这一点，从销售图书起步——这是一个极大受益于几乎无限独特产品（在零售中称为 SKU）供应的品类。全球有 1.7 亿本独特的书籍，而平均一家沃尔玛只有“区区” 12 万个 SKU。尽管配送速度较慢，但无需专家咨询即可获取广泛选择的能力是革命性的。
• 按需经济： 移动设备在配送速度上实现了创新。移动设备的“超级能力”是能够在任何有网络服务的地方实时获取信息，并且借助每部手机内置的 GPS 实现简化的导航。DoorDash 利用这一点专注于食品这一品类，而食品在低延迟配送方面具有天然优势。一小时送达的食物是美味的，而一天后送达的食物则可能变质。尽管与“免费”的 Prime 配送相比价格相对较高，但即时获取才是核心优势。他们并未在 SKU 数量或咨询服务上进行创新。
• AI： 人工智能彻底革新了信息分析。AI 的超级能力在于分析和回答复杂问题。未来的“零售巨头”将通过专注于那些需要咨询型购买者进行专家级问答的采购而崭露头角。在这里，交付速度和 SKU 数量可能不是主要的创新点；相反，独特之处将是整合式的咨询服务。

案例研究：家居改善

当顾客走进沃尔玛时，他们通常已经知道自己想要购买的产品。 当顾客走进家得宝时，他们通常知道自己想要解决的问题，但愿意接受关于如何解决问题的建议。

“购买特定商品”型购物（Walmart/Amazon）： 在像 Amazon 这样的平台或 Walmart 这样的超级商店中，大部分购物行为都是基于明确的购买意图。顾客清楚自己需要某个特定商品（例如纸巾、某本特定的书、新的手机充电器），而平台的目标是以最优惠的价格和最快的配送速度尽可能高效地满足这一需求。虽然也会发生冲动消费，但最初的访问往往是由具体商品驱动的。

“咨询式”购买（Home Depot/Lowe’s）： 像 Home Depot 这样的家居改善零售商在本质上是不同的。顾客经常带着一个问题而来，而不一定知道具体的产品名称。“我的马桶漏水了”是一个问题；解决方案可能涉及某种特定类型的挡板、一个蜡圈或一个新阀门。这些都是普通房主一眼认不出的物品。同样，“我家里的油漆颜色不对”是一个主观性问题，需要在颜色、涂层和工具方面提供指导。这种购物过程是咨询式且以项目为导向的。

一个从零开始、以 AI 为核心构建的挑战者，完全有可能带来颠覆性变化。Home Depot 是一家市值 3500 亿美元的零售商，仍然主要专注于实体店，很大程度上是因为家居改善的咨询性质。

在其他通常需要咨询的领域也存在类似的机会，包括某些类型的食品和营养补充剂、旅行、服装以及健康建议。

概念 2：MCP 服务器

这种情景代表着一个高度可能的未来：人们会使用像 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Grok 或 Perplexity 这样的 AI 聊天平台来研究产品。虽然他们可以在亚马逊上完成购买，但如果交易能直接在聊天界面中完成，将会出现一个重大的机会。

这正是模型上下文协议（MCP）服务器变得至关重要的地方。MCP 服务器是专门的程序，用于促进 AI 模型与外部工具和服务之间的标准化、高效交互。它们本质上充当中介，使独立公司能够将自己嵌入由 AI 代理协调的交易流程中。

类比而言，AI 聊天公司就像是新的操作系统（类似于 iOS）。MCP 则成为这个新生态系统中的“原生应用”。虽然用户仍然可以切换到基于网页的 Amazon.com，但像 iOS 上的原生应用一样，直接集成在聊天中的 MCP 所带来的便利性，很可能会赢得消费者的青睐。

概念 3： 预测性配送

亚马逊在物流方面取得了重大进展，很大程度上得益于人工智能的应用，从而大幅缩短了配送时间。过去需要几天的送达时间，如今在一些大都市地区往往只需一天，甚至仅需几个小时。这种高效部分得益于库存布局的预测分析、仓库自动化以及优化的配送路线。

未来的亚马逊可能会主动将顾客可能会购买的商品运送到他们家附近，只有当顾客决定保留该商品时才会收费。否则，商品将在第二天被退回。最近，Anthropic 的 Project Vend 项目展示了一个在其办公室内管理商店的 AI 代理。虽然该代理大多未能成功，但它确实尝试预测顾客需求并预判未来的购买行为。

为了实现这一未来愿景，这家挑战者公司很可能会从干货和日用品入手，例如纸巾和卫生纸。通过专注于高销量的特定 SKU，公司可以建立竞争优势，甚至主导市场。

概念 4： 流动商店

Waymo 和 Tesla Robotaxi 正在引领一个安全、低成本、全天候运行的自动驾驶汽车新时代。这将改变人们的行为。未来的亚马逊可能会拥有成千上万辆这样的车辆不断巡游，本质上就是移动的店面。就像过去的冰淇淋车一样，这种流动商店可以提供源源不断的可用商品。

概念 5： 基于计算机视觉的预测购物

这种方法是预测性购物的一种变体，更加注重物理世界，同时带来更高的隐私风险。消费者会在家中安装更多传感器，例如摄像头和联网路由器。随着传感器成本的骤降，这些设备可以放置在任何地方，包括食品储藏室和橱柜中。如果某种商品（如茶叶）快用完，系统会主动为其重新下单。AI 会与客户的日历集成，识别出晚宴等活动，并利用储藏室摄像头的画面，根据现有食材制定食谱。缺少的食材则会由 AI 自动下单购买。这种模式将从客户主动购物转变为被动、按需接收商品。

结论

零售业仅在美国就是一个规模高达 7 万亿美元的庞大市场，每一次重大技术飞跃都会推动其转型。AI 革命为重新构想零售业带来了机遇。这是一声号召，呼唤企业家、运营者、技术专家和投资人共同打造零售领域下一个万亿美元的机会。历史为我们提供了 AI 原生公司可能如何改变零售业的线索，但将这些体验变为现实的任务，将落在有远见的创始人肩上。