随着假日购物季临近，OpenAI和Perplexity本周均宣布推出AI购物功能，集成至现有聊天机器人以辅助用户研究潜在购买的商品。
两款工具差异显著。OpenAI支持自然语言精准搜索，如寻找“1000美元以下、屏幕超15英寸的游戏笔记本”，或通过上传高端服装照片查找低价替代品；Perplexity则强调记忆功能，可基于用户居住地、职业等已知信息提供个性化推荐。
Adobe预测，本假日季AI辅助在线购物将增长520%。这虽利好Phia、Cherry及Onton（原Deft）等AI购物初创企业，但随着科技巨头深入该领域，垂直赛道玩家是否面临生存危机？
垂直模型：专业数据构建竞争壁垒
Onton首席执行官Zach Hudson认为，深耕细分领域的AI购物初创企业仍能提供优于通用工具的体验。他指出：“模型质量取决于数据源。ChatGPT和Perplexity依赖Bing或Google等搜索引擎索引，表现受限于搜索结果的前几项。”（注：Perplexity表示拥有自建搜索索引。）
Daydream首席执行官Julie Bornstein对此表示认同。她指出时尚搜索长期体验不佳，因为“时尚具有独特的情感与细微差别，找连衣裙不同于买电视”。垂直模型基于特定领域数据和商品逻辑训练，能精准把握轮廓、面料、场合及搭配趋势，这是通用模型难以企及的。
相较于整理全人类知识，初创企业在时尚或家具等垂直目录上更易获取高质量训练数据。例如，Onton建立了专属数据管道，对数十万室内设计产品进行精细化编目。Hudson警告称，若缺乏这种专业化深度，仅靠现成大语言模型和对话界面，初创公司注定被大厂 overshadowed（相形见绌）。
生态闭环：巨头优势与盈利探索
OpenAI和Perplexity的核心优势在于庞大的存量用户及与零售商的深度合作。不同于Daydream和Phia跳转外链赚取佣金的模式，OpenAI和Perplexity分别联合Shopify和PayPal实现了应用内直接结账。
这些依赖高昂算力的公司仍在探索盈利路径。借鉴Google和Amazon经验，转向电商广告是合理选择——零售商付费推广产品或成未来变现方式。但这可能加剧搜索商业化带来的用户体验问题。
Bornstein总结道：“无论是时尚、旅游还是家居用品，垂直模型因针对真实消费者决策过程优化，终将表现更佳。”
由Ivan Mehta补充报道。更新时间：2025年11月26日上午11:30（美东时间），添加了来自Perplexity的评论。