Tobi Lütke on the AI agent revolution and future of Shopify｜深度中文详解

播出信息

• 日期：2026-10-28
• 时长：5060 秒（约 84 分 20 秒）
• 嘉宾：Tobi Lütke，Shopify 联合创始人兼 CEO
• 音频：收听本集
• YouTube：观看视频
• Episode：节目页面
• 英文来源：youtube-captions；本文依据所提供的英文转写与官方章节时间整理。所提供转写在约 39—45 分钟处有缺段，相关内容不作逐字归纳。

背景

AI 智能体（Agent）已经不只回答“买什么”，还可能研究需求、组合商品、调用网站或接口，并替用户下单。这让电商平台面对一个新问题：当顾客不再亲自浏览页面，谁掌握商品发现、交易体验和顾客关系？

Lütke 将 Shopify 与 Amazon 的差异放在各自的商业结构中解释：Amazon 更像数字化百货商店，依靠集中式选品与流量；Shopify 则为独立商家提供经营基础设施，商家的自有店铺只是众多销售渠道之一。因此，Shopify 倾向于让商品和结账能力进入更多智能体场景，而不要求购买必须从某个固定入口开始。

总结分析

这集访谈的核心，不是预测智能体会取代多少网页，而是追问：当购买决策越来越多地由软件协助完成，商家、平台和智能体之间该怎样分工与分利？Lütke 的回答先从 Shopify 的定位出发。他说，公司刻意没有建立传统意义上的集中式市场，因为市场平台必须同时权衡买家与卖家的利益；Shopify 则希望站在商家一侧，让他们无论通过自有店铺、社交渠道还是智能体成交，都能继续经营自己的生意。这解释了他为何欢迎智能体接入，同时又承认浏览器代操作并不可靠，结账仍需要更好的接口。

访谈中最具体的新信号是交易类型：Lütke 观察到，智能体参与的购买正在增加，其中值得注意的是家庭健身房、亲子制作等需要研究、规划和多件商品组合的项目式购买。不过，他也提醒，增长起点很低，惊人的百分比本身说明不了多少。商业模式同样远未定型：他不相信每家智能体公司都能从交易中轻易抽走 2%，却认为只要产品提供足够独特的价值，用户付费、用量计费或交易相关收入都有可能成立。

更尖锐的分歧留在“发现”环节。独立品牌需要机制找到第一批真正喜欢它们的人；但如果私人智能体暗中因广告费改变推荐，就违背了用户的委托。Lütke 因而既反对简单宣告广告消亡，也没有给出成熟替代方案。对 Shopify 而言，机会是降低创业和成交门槛；风险则是更敏捷的新团队借助智能体，造出比现有 Shopify 更好的产品。他的乐观并非证明这些问题已解决，而是押注于持续重做产品的能力。

节目结构 / 议程

1. Amazon 阻拦 Muse：两种电商哲学 — 00:00 🎧 · ▶️
2. Shopify 如何接纳智能体 — 02:40 🎧 · ▶️
3. 智能体如何改变购物 — 07:00 🎧 · ▶️
4. 科幻、发明与技术乐观主义 — 11:05 🎧 · ▶️
5. 零和思维与价值创造 — 17:57 🎧 · ▶️
6. AI 反弹情绪与创始人优势 — 21:20 🎧 · ▶️
7. 建设 AI 优先的 Shopify — 45:28 🎧 · ▶️
8. 谁从智能体式商业获利 — 52:18 🎧 · ▶️
9. Shopify 如何保持领先 — 63:22 🎧 · ▶️
10. 智能体时代的广告与商品发现 — 70:39 🎧 · ▶️
11. 服务器机柜、酒窖与本地 Claw — 76:02 🎧 · ▶️

分节详解

1) Amazon 阻拦 Muse：两种电商哲学 — 00:00 🎧 · ▶️

💬 他们说了什么：主持人以 Amazon 阻拦 Muse、Shopify 则表示欢迎 Muse 的反差开场。Lütke 认为，这并非两家公司突然站到对立面，而是延续了约 20 年的不同路径：一边是强调集中选品和库存深度的“数字化百货商店”，另一边是重视独立商家、品牌差异与叙事的商业基础设施。

💡 为什么重要：智能体可能绕过平台原有的浏览、推荐和交易界面。平台是否允许这种行为，取决于它过去靠什么创造价值、希望保留哪些控制权。

⚡ 争议点：主持人提出大型平台可能是在保护广告业务；Lütke 没有替 Amazon 确认这一动机。他也提醒，智能体冒用身份和操作网页的方式本身会令平台担忧，不能把所有限制都归结为“保护广告”。

2) Shopify 如何接纳智能体 — 02:40 🎧 · ▶️

💬 Lütke 说 Shopify 有意不建立传统的集中式市场，以免同时在平台、买家与卖家之间作利益取舍；公司的关注点是帮助商家经营。他欢迎人或智能体代表人购买，并称 Shopify 正建设接口与系统，让结账更顺畅。商家的自有店铺很重要，但销售也发生在社交渠道、线下收银和市集等场景。

💡 如果商家能在更多渠道成交，Shopify 作为经营与交易基础设施的价值可能增加，而不必独占消费者的每一次访问。

⚡ 他承认，智能体直接操作浏览器“并不好用”，只是眼下能使许多事情成为可能。开放接入与可靠结账之间还有工程、安全和身份验证问题要解决。

3) 智能体如何改变购物 — 07:00 🎧 · ▶️

💬 Lütke 观察到智能体参与的购买正在增长，但强调年初基数很低，夸张的增长百分比意义有限。更有意思的是购买任务：例如为家庭健身房备齐设备，或为周末和孩子一起做的 3D 打印项目购买耗材、磁铁与电子元件。这类订单往往需要较多前期考虑，也可能涉及较高客单价。

💡 购物入口正从“搜索一个商品”转向“描述想完成的项目”。能准确表达用途、兼容性、交付时间与库存信息的商家，更有机会进入智能体组合出的方案。

⚡ Lütke 想象过对话可能从房间照片或平面图开始，但明确说 Shopify 看不到这一规划阶段。具体案例可以说明可能性，不能据此推断整体交易占比。

4) 科幻、发明与技术乐观主义 — 11:05 🎧 · ▶️

💬 从智能体连接家中设备、在耗材用尽时补货，话题转向科幻。Lütke 提到重读 Neal Stephenson 的《Cryptonomicon》，惊讶于其中一些关于加密货币等事物的想象；他也认为，科幻常常更能反映写作时的社会心态。他将近年来的技术悲观，与如今“训练软件、再探查它能做什么”的新鲜感作对比。

💡 他区分了两阶段：先用智能体把原本会做的事做得更好，再发现此前难以实现的新活动。后一阶段才可能真正扩展市场，而非仅仅替换界面。

⚡ 科幻作品、社会情绪和产业创新之间的因果关系并未在访谈中得到验证；“技术即进步”也无法单独回答具体技术的成本与风险问题。

5) 零和思维与价值创造 — 17:57 🎧 · ▶️

💬 Lütke 把“零和思维”描述为：每得到一份资源，就必有别人失去一份。他认为新知识和新工具能够释放原先尚未实现的价值，并以 AI 计算能力及 Shopify 上不断出现的新生意作例子。对他来说，一个人午休时决定尝试创业，后来做出受人喜爱的产品，是新增价值而非简单瓜分旧市场。

💡 这套看法解释了 Shopify 为什么更看重降低创业门槛、扩大商家总量，而不只盯着既有交易的分配比例。

⚡ “AI 已创造数万亿美元价值”等表述是嘉宾的宏观判断，访谈未提供测算方法。总价值可能增长，也不意味着收益会平均分配，或转型成本可以忽略。

6) AI 反弹情绪与创始人优势 — 21:20 🎧 · ▶️

💬 面对公众对 AI 的忧虑，Lütke 承认自己并非具有代表性的观察者。他认为创业者尤其能从 AI 获益，因为创业者原本就必须理解许多岗位。他回忆，Shopify 曾有一项调查：接近 80% 的受访者表示，生活中有人能在 24 小时内回答其创业问题；他将这一结果解释为样本中的“幸存者偏差”，而 AI 有机会让缺乏此类人脉者也获得帮助。他还谈及美国、欧洲和加拿大不同的采用氛围，以及身处硅谷之外有助于保持组织文化的独立性。

💡 AI 对创业的潜在作用，不只是生成文案或图片，更可能补上早期创业者缺少的知识支持与试错能力。Lütke 认为，仍由创始人参与决策的公司，也可能更敢于改变既有做法。

⚡ 他的个人“末日风险概率为零”立场十分鲜明，却不能代替风险评估；“浮点运算”这一技术描述也不足以否定社会、经济或安全层面的后果。上述调查的时间、样本和题目口径需另行核实。

7) 建设 AI 优先的 Shopify — 45:28 🎧 · ▶️

💬 谈到 Shopify 的 AI 使用要求，Lütke 说内部采用已越来越自然。他不依赖固定年度计划，而希望团队依据当前信息持续判断“下一步最好做什么”。对于在绩效反馈中出现 AI 使用问题，以及增加人手前先考虑能否用 AI 完成工作，他说这些做法大体已融入日常；但也明确表示，自己不确定相关问题是否仍保留在当前版本的绩效表中。他回忆 Shopify 上市时估值约 15 亿美元，并重申希望建立一家不依赖自己、能长期存在的公司。

💡 AI 优先不只是购买工具，也涉及管理信号、原型习惯、团队协作和招聘判断。让员工知道组织鼓励什么，可能比逐项强制执行更有影响。

⚡ 以 AI 使用表现评价员工，可能误伤工作性质不同的人；“先问 AI 再招人”也不能自动证明不增员是正确决定。此处之前的英文材料存在缺段，因此不推断缺失讨论的具体细节。

8) 谁从智能体式商业获利 — 52:18 🎧 · ▶️

💬 主持人追问，众多智能体公司若都想按交易额抽成，钱从哪里来，并以约 3% 的 Shopify 支付相关费率作讨论起点。Lütke 提醒，其中大部分会流向信用卡体系，智能体公司不能想当然地再拿走 2%。他没有认定单一模式：用户付费、按用量计费和交易收入都可能存在。对于 Shopify，他表示更愿意看到较低的抽取比例、较大的业务总量，关注毛利金额的增长，而不是只提高比例。

💡 智能体创造价值，不等于现有交易链条里有充足利润可供重新分配。若创业与交易成本下降能带来更多商家、更大交易规模，平台未必需要靠提高每笔费率获利。

⚡ 主持人提到约 2% 的美国家庭为 AI 付费，但对话未交代统计来源和定义。Lütke 对变现并不焦虑；主持人则提醒，这一代公司承担着以往互联网创业公司未必有过的计算成本。

9) Shopify 如何保持领先 — 63:22 🎧 · ▶️

💬 被问及 Shopify 的风险时，Lütke 没有只谈注册门槛，而是直言：别人可能做出更好的 Shopify。他说自己每年年初都会设想如何从头建立更好的产品，再在这一年里推动现有产品靠近它。现有客户既是优势，也可能让改变变慢；团队必须在“车库里的两个人加上一座数据中心的智能体”之前，找到新的价值创造方式。

💡 生成软件的门槛下降，会缩短新进入者挑战成熟产品的时间。对在位公司而言，持续比较“现状”与“今天从零开始的理想产品”，比仅维护旧功能更重要。

⚡ 自我颠覆容易说，迁移现有商家、保障支付与运营稳定却很难。速度并非唯一指标；贸然替换成熟系统，也可能把成本转嫁给商家。

10) 智能体时代的广告与商品发现 — 70:39 🎧 · ▶️

💬 Lütke 不认为广告必然衰落，但认为其形式会改变。新商家仍需要让产品找到未来的“一千名真正的粉丝”；若没有有效发现机制，智能体可能把需求进一步集中到知名大品牌。另一方面，私人智能体若收钱后暗中改变推荐，就构成信任问题。他因此主张重新设计可被接受的商品发现与匹配市场，而不是机械保留旧广告位。

💡 智能体式商业能否帮助小品牌，关键不只是商品能否被读取和结账，还在于新商品有没有公平、可信的曝光机会。

⚡ 商业推荐如何标识、谁来审计利益冲突、推荐偏向如何衡量，访谈均未给出完整方案。Lütke 称广告曾极大帮助小企业，这也不意味着当前广告机制没有集中化或效率问题。

11) 服务器机柜、酒窖与本地 Claw — 76:02 🎧 · ▶️

💬 Lütke 讲述自己把原本未充分使用的酒窖空间改为服务器机柜的经历，其中装有 Dell 的 GB300 设备。他说，作为上市公司 CEO，许多资料不便发送给外部实验室，本地运行因而很有吸引力。他的个人 Claw 会整理研究简报，结合日历、定位和 Fitbit 数据；他还用约 15 年积累的数字记录，尝试分析哪些会议让自己的心率升高。

💡 这是智能体从通用聊天工具变成个人工作系统的直观例子：长期记录、设备与日程接入，可以带来更贴合个人情境的帮助；本地运行则提供另一种数据处理选择。

⚡ 这套配置需要资金、维护能力和极高的数据访问权限，并非普通用户可直接复制的方案。会议心率分析也可能触及同事隐私与误读风险；“数据留在本地”不等于系统自然安全。

人物与机构

• Tobi Lütke：Shopify 联合创始人兼 CEO，本集嘉宾；主要从商家、创业和产品建设的角度讨论 AI。
• Shopify：为商家提供开店、销售和交易相关能力的平台；本集讨论的核心机构。
• Amazon：开场用来对照 Shopify 的大型电商平台；其阻拦 Muse 的事件是访谈切入点。
• Muse：节目中讨论的个人智能体产品；既是购物入口变化的例子，也引出平台接入问题。
• Meta、Mark Zuckerberg：Lütke 谈到 Meta 的模型开放对竞争环境的意义，并在广告讨论中提及其帮助小商家的发现机制。
• Neal Stephenson：科幻作家；Lütke 借《Cryptonomicon》讨论技术想象与现实的关系。

金句

“如果有人做出更好的 Shopify 呢？” ——Lütke 对公司真正风险的概括，意译。

“你不会拿到 2%。” ——Lütke 回应智能体公司普遍设想的交易抽成，意译。

“我们想给人们的雄心装上巡航控制。” ——Lütke 描述未来创业软件的目标，意译。

“如果你的助手因为收了钱才替你选商品，那就是背弃信任。” ——Lütke 论私人智能体中的广告冲突，意译。

洞见与延伸背景

• 把商品资料写成“任务可用信息”：智能体要完成“搭建家庭健身房”，需要的不只是商品名称和营销文案，还包括规格、兼容性、库存、配送范围及退换条件。资料越能支持方案比较，越可能被可靠地纳入组合购买。
• 区分“开放购买”与“开放推荐”：让智能体下单，主要是接口、身份和履约问题；让它公正地发现新品牌，则牵涉排名、付费披露与用户信任。前者解决后，后者不会自动解决。
• 用毛利金额而非抽成比例看平台选择：降低使用门槛若能带来更多创业者与更大的长期交易量，可能与平台收入增长一致；但这一推论仍需用新增商家留存和交易质量检验。
• 本地智能体的价值来自权限，也产生风险：长期记录和日历接入使建议更有情境感，同时扩大了泄露或误操作的影响范围。权限管理与可撤销性应与功能一起设计。

争议与需核实

• Amazon 阻拦 Muse 的范围与原因：访谈讨论了事件及可能动机，但未提供 Amazon 的完整政策说明；不能将主持人的广告业务推测写成已证实原因。
• 交易和采用数据的口径：接近 80% 的创业求助调查、约 2% 的美国家庭付费 AI，以及智能体购物增长，均缺少可在本集内复核的方法、样本或统计期。
• AI 风险判断：Lütke 对长期灾难风险极为乐观，同时承认技术会给不同个人带来不同影响；其个人概率判断不构成安全结论。
• 广告与推荐利益冲突：访谈明确指出问题，却没有确立披露标准、审计方法或新的分利安排。
• 转写缺段：所提供英文材料在约 39—45 分钟处中断；本文不据此补写该段的人物对话或具体事实。个别产品、人名的英文拼写亦宜对照原视频和节目页面核实。

行动建议

• 商家：检查商品资料能否让智能体回答“适合什么任务、与什么兼容、何时能送到、售后怎么办”，而不只面向人工浏览页面。
• 智能体产品团队：先证明能稳定替用户完成有价值的任务，再测试订阅、用量或交易相关收费；不要预设可从每笔订单取得固定高比例抽成。
• 电商平台：分别评估智能体读取商品、代表用户结账、付费推荐三个环节，针对身份验证、可靠性和利益披露制定不同规则。
• 组织管理者：让团队实际展示 AI 辅助完成的原型与成果，同时保留质量、安全和岗位差异的判断，避免把“用了多少 AI”当作唯一绩效指标。

来源

• Episode：节目页面
• YouTube：本集视频与官方章节
• 音频：本集 MP3
• 英文转写来源：youtube-captions；以用户提供的转写文本为本文归纳依据。