[译苑雅集Vol. 56]AI 如何重塑零售业：从历史八大技术变革到未来五大新趋势

零售业在美国年规模超 7 万亿美元，每一次重大技术进步都推动了零售的深刻变革。从工业革命的制造业与铁路，到互联网与移动应用，零售模式不断演进。如今，AI 革命正带来新机遇：咨询型购物、MCP 服务器、预测性配送、巡游商店、以及基于计算机视觉的预测式购物。这不仅意味着效率与体验的提升，更可能孕育出下一个万亿美元级别的零售巨头。

作者：Konstantine Buhler

时间：2025 年 08 月 14 日

原文：https://www.sequoiacap.com/article/ai-retail-opportunity/

零售业是一个庞大的市场，仅在美国每年的规模就超过 7 万亿美元。纵观历史，重大的技术进步始终推动着零售的重大创新。我们认为，人工智能时代同样提供了创造“下一个亚马逊”的机会。本文将回顾零售业八次关键的历史性技术变革，并预测 AI 革命在未来可能以五种方式重塑零售业。

我们撰写这篇文章的对象是企业家、管理者、技术人员和投资人，他们希望通过研究过去来理解未来可能的样子。我们希望这份思考能激发新的创业灵感，甚至助推下一家万亿美元级别的零售企业诞生。

古代零售

有证据表明，最早的贸易和类市场活动大约在公元前 7 千年出现在中东。几千年后，古罗马出现了最早的永久性零售中心之一，例如多层结构的“图拉真市场”。在古代中国，大型城市市场的存在同样有明确记载，比如唐代长安规模宏大、组织严密的东西市。

数千年来，零售的形态几乎没有变化。中世纪欧洲的零售格局主要由露天市场和定期集市构成。每周的市集服务于当地居民，提供生鲜和生活必需品，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甚至国际间的贸易。

直到工业革命，零售业的规模与性质才发生根本性转变。

工业革命及其影响

工业革命始于 18 世纪初的英国，并在 19 世纪初扩展到欧洲和美国，从此深刻重塑了零售业。

技术一：制造业

詹姆斯·瓦特在 1770 年代改良了蒸汽机，使其能驱动新式机器，而伊莱·惠特尼在 1793 年发明的轧棉机大幅提高了原棉的供给。这些创新极大提升了纺织品产量，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供给。按统一尺码购买时尚、成衣的观念在当时是新颖的。这股批量生产的洪流催生了新的零售模式，直接推动了现代商店的兴起，以及集中化的“主街购物区”的形成。

技术二：公共铁路

1825 年，英国的斯托克顿—达灵顿铁路成为全球首条使用蒸汽机车的公共铁路，最初用于运输煤炭，不久后开始载客。美国的巴尔的摩—俄亥俄铁路（B&O）则在 1830 年开通首段 13 英里线路，成为美国首家商业货运与客运铁路。

零售影响：百货商店

快速的城市化，加上铁路运输的便捷，使得人们更频繁地进出市中心，从而为百货商店的出现奠定了条件。这些大型商场通过将琳琅满目的商品集中在一个屋檐下，彻底改变了零售业。1838 年，巴黎的“乐蓬马歇”开业，并在 1852 年被改造为历史上公认的首家真正意义上的百货商店。随后，纽约的斯图尔特“白宫”（1848）、梅西百货（1858）以及其他数十家标志性百货店相继出现。

相关创新：一口价制度

在此之前，几乎所有商品价格都要靠讨价还价来决定。随着商品实现批量生产（制造业）和人口密集居住（城市化），这一情况开始改变。最广为人知的“一口价”制度通常归功于美国零售商约翰·瓦纳梅克（John Wanamaker）。他在 1861 年创办费城男装店“橡树堂”时，首次提出“统一定价，商品可退”的政策。瓦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，那么在市场上也应平等。伴随这一革命性理念出现的另一大创新就是：价签。

技术三：乡村铁路与电话

1870 年至 1890 年间，铁路是美国经济的主导力量。据估算，这一时期美国总投资的 20% 以上流向铁路建设。这套庞大的铁路系统成为乡村“邮购商店”的物流支柱，使货物能够高效进出仓库，并与最偏远地区的消费者建立联系。

零售影响：邮购模式

1872 年，蒙哥马利·沃德（Montgomery Ward）推出了首本邮购目录，1894 年西尔斯（Sears, Roebuck and Co.）紧随其后。这一时期恰逢电话的兴起——电话于 1876 年获得专利，到 1920 年代已成为主流通讯工具，加速了邮购模式的发展。消费者可以通过邮寄表单或电话下单，然后直接在家门口收货。在当时，邮购就是“亚马逊”：让全美消费者可以从目录中挑选商品，并以前所未有的速度获得送货上门服务。

相关创新：标准化邮费

邮购业务的成长还得益于美国政府的政策支持。1896 年推出农村免费邮递（RFD），1913 年建立包裹邮政服务（Parcel Post），首次制定了统一的邮费标准。在此之前，货运基本由私人快递公司垄断，主要服务城市地区。1913 年后，美国人第一次能以标准化、可负担的费率通过邮政寄送包裹（最初上限 11 磅，很快扩展）。这个看似简单的改革却产生了深远影响——邮购模式由此迎来爆发。

技术四：收银机

1879 年，詹姆斯·里蒂（James Ritty）发明了第一台机械收银机，称作“廉洁收银员”，以防止员工盗窃。他卖掉专利后，国家收银机公司（NCR）成立。到 19 世纪末，这类设备已成为零售店的标准配置。1906 年，NCR 工程师查尔斯·凯特林（Charles F. Kettering）又研发出第一台电动收银机，使这一技术再度飞跃。

零售影响：连锁商店崛起

收银机提供的财务控制与运营一致性，促进了连锁商店的扩张。通过在不同门店实现标准化的现金管理和销售追踪，业主得以高效掌控跨地域的业务。这为 20 世纪初连锁商店的爆炸式发展奠定了基础。1920 年代，连锁商店迅速崛起并广受瞩目，典型代表包括伍尔沃斯（Woolworth’s）、J.C. Penney，以及沃尔格林（Walgreen Drug）。

技术五：汽车

1908 年，亨利·福特推出 T 型车，开启了美国人对汽车的热爱。到 1930 年，超过 50% 的美国家庭拥有汽车；到 1960 年，这一比例接近 80%。尤其是二战后，汽车的普及加速了郊区化，让家庭有了更大的流动性，可以在传统市中心之外购物。

零售影响：购物中心（Malls）

这种以汽车为核心的生活方式，为郊区购物中心的出现铺平了道路。1956 年，美国第一座全封闭、恒温控制的购物中心——明尼苏达州埃迪纳的南岱尔中心（Southdale Center）开业。南岱尔的模式极具影响力，随后的几十年里购物中心建设热潮席卷全美。到 1980 年代，购物中心已成为美国商业与社会生活的中心。

技术六：微处理器与供应链系统

微处理器的发明是现代零售物流的关键推动力。这一技术为销售点（POS）系统提供了计算能力，使通用商品代码（UPC）得以商业化应用。1974 年，UPC 首次在超市被扫描成功，结合条码扫描仪，极大提升了结账与库存管理效率。随着零售商的规模扩张，管理庞大数量的商品成为重大挑战，催生了先进的仓储管理系统（WMS），由不断增强的计算机与算法驱动。

零售影响：大卖场的崛起

计算机技术带来的物流精准性，是“大卖场”（big-box）零售商爆炸式增长的关键驱动。沃尔玛（1962 年创立）率先在行业中应用这些系统，从一家区域性连锁成长为全球零售巨头。早在 1960 年代末，沃尔玛就开始使用 IBM 计算机追踪库存；到 1980 年代初，它建立了私有卫星网络，将数千家门店与总部连接，实现实时数据分析与高效的供应商直采。这一阶段的技术驱动型物流革命，也推动了其他大卖场连锁的崛起与扩张，包括 Target（1962）、Best Buy（1966）、The Home Depot（1978）和 Costco（1983）。

技术七：万维网（World Wide Web）

尽管互联网的形成经历多年，但万维网于 1989 年正式推出。1993 年，用户友好的 Mosaic 浏览器发布，使大众更容易接入网络，推动了其广泛普及。这直接引发了 1990 年代末的互联网泡沫，并在随后几十年实现全球应用。

零售影响：电子商务

现代电商的基础在 1990 年代中期奠定，代表是亚马逊（1995）与 eBay（1995）的诞生。虽然 2000 年左右的互联网泡沫让大量初创公司消失，但幸存者进入了可持续增长阶段。2000 年代，线上购物逐步赢得消费者信任和市场份额，以无与伦比的便利性与选择性重塑零售格局。这一持续增长深刻冲击了传统零售模式，推动整个行业发生重大转型。目前在美国，线上零售已占整体零售额的近 16%。

技术八：移动设备与应用

虽然早期的移动电话已存在数十年，但 2007 年苹果 iPhone 的问世与 2008 年 App Store 的推出，标志着计算的新转折点。这一代智能手机将功能强大、具备定位能力且可高速联网的计算设备，放进了数以百万计消费者的口袋。随之而来的应用生态，孕育出全新的商业模式与消费习惯，围绕移动性与实时数据展开。

零售影响：按需经济与移动电商

这一转变体现在两大趋势：

1. 即时配送 —— 移动互联网推动了零售商品的快速、按需配送，催生了基于应用的巨头，如生鲜配送服务 Instacart（2012 年成立）、外卖平台 DoorDash（2013 年成立）。

2. 移动优先零售商 —— 新一代以移动端为核心的零售商涌现，典型案例是中国快时尚巨头 Shein，以及快速崛起的跨境电商平台 Temu。

这一波浪潮，不仅改变了零售的交易方式，更重塑了消费者的生活习惯与行业竞争格局。

探索 AI 时代

在文章的第一部分，我们已经明确：技术不断重塑零售业。数百年来，每一次重大技术转折，都引发零售模式的深刻变化。AI 的兴起同样将带来巨大的机会，再次推动零售业的转型。我们认为，未来几年可能会孕育出一家规模可比肩亚马逊（市值 +2 万亿美元）的新零售巨头。以下是这种机会可能呈现的几种方式。

概念一：“咨询型”购物

每一次技术浪潮都会为购物带来新的维度。可以分为三波：

• 电子商务（eCommerce）
  互联网的“超能力”在于信息获取。消费者能够随时随地通过电脑获取几乎无限的信息。亚马逊正是抓住了这一点，从书籍入手建立业务。图书类别非常受益于庞大的 SKU 选择：全球有 1.7 亿本独特书籍，而沃尔玛平均只有约 12 万个 SKU。虽然配送缓慢，但在无需专家咨询的前提下获取广泛选择，具有革命性意义。

• 按需经济（On-Demand Economy）
  移动设备的“超能力”在于实时信息获取和基于 GPS 的简化导航。DoorDash 抓住了“低延迟配送”这一优势，专注于食品类别：1 小时送达的食物是美味的，但 1 天后送达则几乎等于有毒。虽然价格相对较高（相比“免费”的 Prime 配送），但即时性才是关键卖点。这一波并未在 SKU 数量或咨询方面创新。

• 人工智能（AI）
  AI 的“超能力”在于信息分析与复杂问题解答。未来的零售巨头，将会出现在那些需要专家咨询的购物场景中。此时，配送速度和 SKU 数量不再是主要创新点，核心价值在于集成化的咨询体验。

案例研究：家居建材（Home Improvement）

• “确定产品型”购物（Walmart/Amazon）
  在沃尔玛或亚马逊等平台，顾客通常已经清楚自己要买什么：纸巾、特定书籍、新的充电器……平台的目标就是以最低价格、最快速度完成这一明确需求。虽然会发生冲动消费，但整体是“产品驱动”的购物模式。

• “咨询型”购物（Home Depot/Lowe’s）
  家装零售商如 Home Depot 的模式则完全不同。顾客通常带着一个问题而来，而非产品名称。比如“我的马桶漏水了”，解决方案可能是某种皮瓣、蜡圈或阀门，这些都不是普通家庭能直接叫出名字的物品。又比如“我家的油漆色调不对”，这是一个主观问题，需要在颜色、涂层和工具上提供指导。这类购物过程是咨询型和项目导向的。

一个从零构建、以 AI 为核心的零售商，极有可能颠覆这一领域。Home Depot 如今市值高达 3500 亿美元，但仍然高度依赖线下门店，很大程度上正是因为家装购物的咨询属性。

类似的机会同样存在于其他需要咨询的领域，包括：某些食品与营养补充品、旅游、服装以及健康建议。

概念二：MCP 服务器

这一场景很可能成为未来常态：个人会在 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Grok 或 Perplexity 等 AI 聊天平台上研究产品。虽然最终购买仍可在亚马逊完成，但如果交易能直接在聊天界面内完成，就会出现一个巨大的机会窗口。

这正是 MCP（Model Context Protocol）服务器 发挥作用的地方。MCP 服务器是一类专用程序，使 AI 模型能够以标准化且高效的方式与外部工具和服务交互。它们相当于“中介层”，帮助独立公司把自己插入由 AI 智能体主导的交易流程中。

类比来看，AI 聊天公司就像新的操作系统（类似 iOS），而 MCP 就是生态里的“原生应用”。虽然用户依旧可以跳转到 Amazon.com 的网页完成购买，但如果 MCP 被直接嵌入聊天界面，像 iOS 上的原生 App 一样方便，消费者更可能被吸引过去。

概念三：预测性配送（Predictive Shipping）

亚马逊近年来在物流领域的突破，很大程度得益于人工智能。借助 AI 的预测分析、仓库自动化和配送路径优化，过去需要几天的交付，如今往往一天，甚至在部分城市地区仅需几小时即可完成。

未来的亚马逊，可能会更进一步：提前将消费者“可能会买”的商品配送到家门口，只有在消费者决定留下时才扣费，否则第二天便自动回收。最近，Anthropic 的 Project Vend 展示了一个 AI 智能体在公司内部管理商店的尝试。虽然整体上失败较多，但它尝试了预测客户需求与未来购买行为。

要实现这一愿景，新进入者可能会从干货和必需品入手，比如纸巾和卫生纸。通过聚焦少量高频 SKU，企业可以迅速建立竞争优势，甚至主导市场。

概念四：巡游商店（The roaming store）

Waymo 与特斯拉 Robotaxi 正在开启一个安全、低成本、全天候的自动驾驶时代。这将改变消费者行为。未来的“亚马逊”也许会部署成千上万辆此类车辆在城市中持续巡游，实质上是“移动的店面”。就像昔日的冰激凌车一样，这种巡游商店可以源源不断地把可购商品带到你身边。

概念五：基于计算机视觉的预测式购物

这种做法是“预测式购物”的一个变体，更强调线下物理世界，但也带来更大的隐私风险。消费者会在家中安装更多传感器，如摄像头和联网路由器。随着传感器成本骤降，这些设备可以被放在任何地方，包括食品储藏室与橱柜。一旦某种商品（比如茶叶）快要用完，系统就会主动补货。
AI 还会与用户的日程表联动，识别出诸如家庭宴会等事件，并结合食品储藏室摄像头的画面，基于现有食材生成菜谱；缺少的配料则由 AI 自动下单购买。由此，范式从“主动购物”转向“被动式、按需接收商品”。

结语

仅在美国，零售就是一个规模达 7 万亿美元的庞大市场，并在每一次重大技术飞跃中不断重塑。AI 革命提供了重新想象零售的机会。这是一声对企业家、运营者、技术人和投资人的集结号：去打造下一家万亿美元级的零售公司。历史为我们提供了线索，揭示原生于 AI 的公司可能如何改变零售，但能否将这些体验变为现实，仍有赖于有远见的创始人。如果你已胸有成竹，正着手打造“下一个亚马逊”，请邮件联系我：[email protected]。