📰 研报摘要
查看全文 ➔摘要： 本报告深入分析了代理式人工智能（Agentic AI）如何推动互联网从“信息驱动”模型转向“执行驱动”模型，重点探讨了 AI 代理在电子商务、在线旅游和金融等垂直领域的应用，以及 Google 和 OpenAI 在构建 Agentic 生态系统（如 UCP 和 ACP 协议）方面的竞争格局。
行业主线：
- 从检索到执行的跃迁：Agentic AI 将互联网网关能力从简单的信息检索升级为评估与自动化任务执行，通过标准化协议（如 Google 的 UCP 和 OpenAI 的 ACP）实现与商家的深度集成。
- 数字广告模式重塑：用户路径将从传统的“搜索-点击-浏览”压缩为“沟通意图-代理评估-用户批准-执行交易”，经济价值将向控制决策引擎的平台转移。
关键变化与分歧：
- 变现模式之争：未来可能在“产品投放（广告竞价）”、“赞助行为（基于结果的付费）”和“收入分成（佣金模式）”之间演进。佣金模式虽能增加信任，但基础设施建设周期长。
- 流量分发逻辑变化：AI 代理可能减少用户访问传统网站的次数，使交易类网站必须通过提供差异化供应、物流优势或深度协议合作来维持竞争力。
受益方向与风险：
- 受益方向：拥有强大基础模型、深厚商家数据和生态分发能力的平台（如 Google）处于领先地位；具备高交易意向用户群的 AI 原生平台（如 OpenAI）具有极强竞争力。
- 核心风险：AI 导致可变现触点减少（流量压缩）；推理成本增加导致利润率承压；用户对 AI 推荐公正性的信任危机。