過去幾週，一種越來越盛行的說法是：AI 可能會讓經濟失序，並顛覆整個商業模式。上週我發表了我的看法：AI 更可能帶來的是生產力革命，而不是經濟崩潰。

但這對市集平台具體意味著什麼？

許多創辦人都在問：

• LLM 會掌握「發現」嗎？
• AI 會壓縮抽成率嗎？
• 流量會從平台轉移出去嗎？
• 在 AI 原生的世界裡，市集平台的護城河有多深？

在這一集，我會拆解：

• 為什麼多數關於 AI 會去中介化市集平台的恐懼被誇大了。
• AI 在哪些地方確實會威脅市集平台的利潤率。
• 市集平台仍保有的結構性優勢。
• AI 立即為流動性、跨境交易與獲利能力帶來的機會。
• 創辦人現在該做什麼。

如果你正在打造、投資或營運市集平台，這一集就是為你準備的！

供您參考，我包括我在劇集中使用的幻燈片。

如果您願意，可以在嵌入式播客播放機中收聽該劇集。

除了上面的YouTube視頻和嵌入式播客播放機外，您還可以在 iTunes 和 Spotify上收聽播客。

抄本

大家好。 我希望你度過了一個美好的一周。 基本上，過去幾週出現了很多喧鬧與擔憂，像是 AI 會接管世界、會有 90% 失業、會出現大蕭條之類的說法；但我從根本上就不同意這個論點與視角。

上週我花時間寫了一篇部落格文章，談 AI 的影響，以及它其實更可能帶來生產力革命，而不是崩潰。現在，科技圈與市集平台圈的人一直在問的延伸問題是：AI 對市集平台的影響是什麼？

所以我一直在重新思考：好，在一個大家都在擔心、都把注意力放在 LLM 上的世界裡，而且人們擔心它們會取代最上層漏斗等等，實際影響到底是什麼？我發現，我的論點與視角，以及我每天在第一線看到的情況，和大家腦中那些最糟情境其實差非常多。

所以我想分享 AI 對市集平台的影響。事不宜遲，我們開始吧。

歡迎收聽第 52 集：市集平台與 AI 時代。

我先把簡報打開，讓你大概了解現在發生了什麼。好，我們先從市場現況談起。很明顯，我們正處在 AI 泡沫中：什麼都是 AI、永遠都是 AI。退一步看，市場上的創投資金正在回升。

相較於例如 2022 年的低點有所回升，但主要發生在美國，而且幾乎全部都流向 AI。所以你會看到各種數字都在往上走，像是融資規模、估值等等，但都是 AI 驅動的。以去年前九個月來看，投入的資金有 75% 都進了 AI 新創。

真的很瘋。全球層面大概也有 50% 的資金在 AI，而且增幅非常大。再看 YC，我記得去年 YC 的新創有 95% 都是 AI 相關公司。有趣的是，大部分資金其實集中在很少數公司上：像 Anthropic、OpenAI，還有 Cursor、Lovable 等等。

大型模型拿走了超過一半的資金，而且多數是單輪超過 5 億美元的融資。總之就是「全 AI、一直 AI」，最大公司拿走最多價值、也拿走最多資金。當然，OpenAI 剛完成一輪超大的融資；而 Anthropic 也正在籌備新一輪。

所以集中度仍然非常高，主要都在基礎模型上。

那從趨勢角度來看，除了基礎模型之外，人們還在投什麼？像 Lovable、Cursor 這類工具。也就是所謂的 vibe coding：在垂直領域做類似準無程式碼的開發，正在浮上檯面。

用 AI 提升既有產業的生產力也越來越大。你可以想像一些 AI 公司協助建築業的工作流程，讓總包與分包能同步掌握誰在做什麼，並把各種工作流程簡化。

還有代理人管理其他代理人，以及合規、風險與信任等一般性領域。其實最近幾週、幾個月最大的趨勢是 OpenClaw。OpenClaw 是開源的本地方案，可以跑在本機，也可以跑在虛擬私有伺服器上。

它是一個基本上能當你個人助理的代理人，能力很強，能做很多事。只是目前設定仍然相對困難，也需要不少訓練；而且還有一些相當根本的資安疑慮。不過 OpenClaw 的創辦人剛被 OpenAI 延攬。

我幾乎可以確定，所有核心的基礎模型都會推出類似 OpenClaw 的版本：也就是你手邊隨時可用、超聰明、像 Jarvis 一樣的助理，接下來幾週、幾個月就會出現。

市場的退出也在回升，當然我們預期會有更多併購與更多 IPO，尤其是 SpaceX 可能上市，OpenAI 以及其他公司也可能跟進。

所以整體來看，創投與退出的市場環境正在改善，但坦白說只改善在一個子領域：AI。這其實對其他公司不太友善，包括市集平台，因為大家看到 AI 公司能在破紀錄的時間內從 0 做到 1 億營收、再到 10 億營收；相較之下，你的市集新創從幾百萬到 1,000 萬、3,000 萬就不那麼吸引人了。除此之外，人們也莫名擔心 AI 會從根本上顛覆市集平台，所以市集平台更難募資。雖然我們一直很逆勢、也很挑選，但我們仍在投應用型 AI，我也會談談這對我們意味著什麼。

其實我希望 AI 泡沫能繼續，因為我擔心一旦泡沫破裂，會把好東西也一起丟掉。即便是那些仍然自律、單位經濟很漂亮、成長也不錯的公司，現在募資就已經很難了，未來只會更難。

所以我說，很多 IPO 正在醞釀中，市場環境看起來還算正面。不過這確實是泡沫，泡沫何時結束非常不清楚、也很難判斷。我們就走著瞧。我希望它能持續很多年，至少因為它正在奠定生產力革命的基礎：我可以想像，未來事情會像過去兩個世紀一樣，持續變得更便宜、更好、更快，讓我們生活品質更高、工作時數更少。

就像 90 年代末的泡沫，鋪設了光纖等基礎，最後在 2000 年代帶來網路革命。我希望這次也能持續夠久，讓我們能以某種被補貼的方式取得 AI 知識。

因為現在多數公司毛利率其實是負的，這讓我們未來能在此基礎上打造很棒的公司。

對了，次級市場也開始起飛；事實上，它正在催生很多有趣的生意，因為除了 AI 之外的退出非常少。

在融資與創投領域有個有趣趨勢：人們開始買不同公司的次級股權，尤其是頭部、短尾的公司，像 Stripe、Anthropic。於是出現了一整個資產類別：LP 或領投投資人會說：「我們這些創投基金的 LP 已經投了 10 年、12 年，但還沒什麼退出。他們想要流動性，所以願意以 NAV 打 20%、30%、40% 折扣出售。」因此很多投資人開始買創投基金的晚期 LP 份額；我覺得這其實是個有趣的資產類別，因為你可能拿到不錯的折扣。

同時，隨著併購市場與 IPO 市場重新打開，流動性也即將到來。所以這是個有意思的資產類別。

好，現在來談 AI 對市集平台的影響。人們第一個大恐懼是：AI 會掌握最上層漏斗。

大家都會去 ChatGPT、Gemini 或 Claude，然後說「我想買這個」，交易就會在那裡完整發生。你將不再造訪 eBay、Amazon、DoorDash、Uber、Booking 等等。我認為這首先就是錯的：最上層漏斗不會轉移到 LLM。

我來解釋原因。當你從真實的使用者行為去想：人們為什麼會去這些網站？他們的思考模式是什麼？通常人們去市集平台，大概有三種方式／情境／原因。

例如像 Vinted 這種網站，人們去那裡時通常不知道自己要買什麼，更像是把逛街當娛樂。就像我走在 SoHo 的百老匯大街，進店時並沒有很清楚要找什麼；如果看到某樣東西有感覺，就買了。

所以你會看到這類網站的互動很深：每次造訪可能看 20 頁；每次停留 10、20、30 分鐘，而且一個月會來好幾次。因為 LLM 的核心是效率、是給你「你要的那一個答案」，所以這種情境完全不會被顛覆，幾乎沒有風險。

在 OpenAI 的前一千個優先事項裡，根本不會有「分析某個人的購物模式，做一個瀏覽動態，讓他用很低的購買率純粹看得開心」這種事，連考慮都不會考慮。像 Vinted 這類網站，我認為被顛覆的風險是零，因為人們去那裡不是為了效率。

他們是去逛、去看有什麼。只要你有很長的尾巴、很多不同的商品可看，而且人們覺得有吸引力，我看不出最上層漏斗會以任何形式改變。

第二種人們在市集平台上購買、搜尋或找交易的模式是「搜尋」。

如果你很清楚自己要什麼，很多人會直接去 Amazon，輸入要找的東西，例如 LG C3 65 EVO TV。啪，一個結果，買了。他們通常甚至不會去搜尋引擎，而是直接去 Amazon 或 eBay。

就算你不是從那裡開始，而是從 LLM 或 Google 開始，因為這些市集平台市占很高，你拿到的結果其實仍會來自底層的市集平台。你今天去 Google 輸入某個特定產品名稱，幾乎所有結果都來自 eBay 和 Amazon，因為——

兩者合計占電商 43% 市占。所以即便你去 LLM 說「我想買 LG C3 65 吋 Evo，全新或二手」，大多數結果很可能還是來自 eBay 和 Amazon。也就是說，頂多上層會多拿走一點價值，但不會比 Google 現在拿走的價值更多。

當人們在買品牌時也是如此。因為說到底，OpenAI 不會做客服、履約、出貨、支付、退貨、分期／融資等等。所以第一，如果你很清楚自己要什麼，真的沒有理由去 LLM；你可以直接去 Amazon、eBay 或你要的垂直網站，啪，就買到。甚至也沒必要去 Google。話說回來，這也顯示 LLM 對 Google 其實是生存威脅：因為你不再給一堆結果，而是給一個結果，而且往往更好。

所以如果我是 Google，我會擔心 LLM 的影響，這也是他們在推 Gemini 的原因。但如果我是 eBay，我不會那麼擔心，因為他們要解決的問題、提供的價值，本質上非常不同。

第三種行為模式風險稍微高一點。另一種搜尋行為叫做「考慮型購買」：你想買某樣東西，但不確定要買哪一個。過去有一些網站提供真人顧問，例如旅遊的 Fora；還有 Curated，最早是高端滑雪裝備，後來擴大了。

或是 Stitch Fix，有時尚顧問告訴你適合什麼。再往外推，你也可以想像：買車、買房都是考慮型購買。在這裡你可以主張：非常了解你的 LLM，確實會在建議你住哪個社區、買哪台車最符合需求等方面，扮演很深的角色。

這也是為什麼像 Curated 這類網站——我記得他們賣了 3 億美元，但募了 2 億，所以不是很好的資產。不過即便如此，也不代表一定會轉移到 LLM。你也可以主張：你在自己網站內做的 AI（例如 Instacart 的食譜推薦、Amazon 的 Rufus），因為更專注於這個品類，可能跟 LLM 一樣好，甚至更好。你也會看到 Zillow、Trulia 或 Carvana 在打造自己的 AI 推薦引擎。這裡的顛覆風險確實更高。但話說回來，考慮型購買在市集平台整體購物行為中只占很小一部分。

因為他們在這個類別上更專精。你也可以看到 Zillow 正在打造 AI 推薦引擎，Trulia 也在做，Carvana 也在建。那些可能跟 LLM 裡的推薦一樣好，甚至更好。所以這裡被顛覆的風險高得多。不過話說回來，深思熟慮型的購買在大家於市集上的整體購物行為中，只占很小一部分。

第一個擔憂：最上層漏斗會不會整個轉移到 LLM？我認為答案是否定的。也許有一點點會移過去，但就算移過去，我也不覺得它能拿走很多價值。總之，我不認為最上層漏斗會轉移到 LLM。

第二，就算它真的轉移到 LLM。假設最糟情境：市集平台會受到多大影響？我認為這裡有很多細節，取決於你是哪種市集平台、做什麼、以及你真正提供了多少根本價值。首先是：市集平台到底做了多少工作？

如果市集平台只是單純撮合買賣雙方，例如 Angie’s List、Zillow 或 Thumbtack，它其實沒做太多事。反而是使用者要做很多事：你要看列表、挑對的；或者你在 Thumbtack 發案讓人投標，結果有 20 個報價，你得自己選一個。你做了很多工作。

在這種情況下，也就是平台做的管理與工作量很低時，某種程度上更容易被顛覆。這也是為什麼這類平台的抽成通常比較低。但如果你在做庫存管理、揀貨打包、最後一哩配送、融資、支付、退貨等等，被顛覆的風險就小非常多。即便最上層漏斗真的移過去，我也不覺得 DoorDash、Uber 或 Amazon 會有任何風險，因為它們做的工作量太大了。所以，平台做的管理量很重要。順帶一提，過去 25 年市集平台的趨勢就是：越新、越現代的平台做得越多。事實上，你也可以用 AI 做更多、做以前做不到的事。所以平台越「管理型」，即便流量移到最上層漏斗的 LLM，那些 LLM 能拿走的價值就越少。而且如我所說，我本來就不預期會有太多流量移過去。

融資、付款、退貨等等，被顛覆的風險小很多很多。所以就算漏斗頂端的流量往那邊移動，我也不覺得 DoorDash、Uber 或 Amazon 會有任何風險，因為他們做的工作量太大了。所以，管理做得多不多很重要。順帶一提，過去 25 年市集的趨勢是：越現代、越新的市集，做得越多。事實上，你可以用 AI 做更多，甚至做以前做不到的事。所以市集越是高度管理，如果流量真的移到那裡，漏斗頂端的 LLM 能攫取的價值就越少。而且如我所說，我不預期會有太多流量移過去。

第二個要看的是：你在供給端做了多少工作？當然，如果你是 Expedia 做旅遊，航空公司主要就那五家掌握大部分量，而且它們本來就不付你高佣金，這很容易被複製。所以我可以想像你去 ChatGPT 說：「幫我訂一張從紐約飛鹽湖城的機票。」

它可以做得很有效率，因為它只要看那幾家航空公司就好。再比如 booking.com 的飯店：雖然有很多長尾飯店，這其實是 Booking 的強項；但大型連鎖、像大家對 Hilton、Hyatt 的忠誠度很高，也占了不少市占。

因此，如果你要訂的是你有會員點數的地方，例如 Hyatt 或 Hilton，它其實也能相當程度地複製。你可以去 LLM 說：「幫我訂一張去鹽湖城的機票，然後幫我訂鹽湖城的 Hyatt。」

它可以做得相當有效，或至少很快就能做得相當有效。所以在這種情況下，供給並不那麼獨特。相反地，如果你看另一個極端，例如 Airbnb 或 DoorDash，那裡有成千上萬、甚至數十萬家小餐館，或是個人房源；供給非常獨特、非常分散、非常長尾。這不是 LLM 想做的工作，無論如何都不想。所以這類平台更有保護性。同樣道理也適用於 Amazon。

順帶一提，Amazon 其實也是市集平台。Amazon 或 Etsy 上有成千上萬的供應商。Uber 目前的供給整合是司機，司機數量也很多。但在自駕世界裡，這可能會改變。

所以你要想哪些地方更受保護：你做的工作越多、你的供給越個別化、越獨特、越分散、越碎片化，你就越受保護。這也是為什麼我坦白說完全不擔心 DoorDash、Airbnb 或 Amazon 這類公司；反而更擔心像 Expedia、TripAdvisor 這類公司。

下一個要想的是：你相對於消費者做了多少工作？以及交易是不是一次性的。你五年才買一次車、七八年才買一次房，那麼考慮型購買轉到 LLM、跟它互動，確實很合理。

更少。下一個要思考的是：相對於消費者，你做了多少工作；以及如果交易本質上是一次性的——你大概每五年才買一次車、每七到八年才買一次房——那麼把這種深思熟慮型的購買交給 LLM、跟它互動，可能就很有道理。

但如果你每天都在用 Uber，LLM 不會想處理客服：例如使用者把手機忘在車上、被送到錯的地方；或 DoorDash 送錯餐。人們一週下單好幾次，至少一個月也會好幾次。

所以使用頻率越高、客單價越低、交易越瑣碎，LLM 就越不想碰。這也是為什麼我認為 Uber、DoorDash、Uber Eats、Amazon 這類公司非常受保護。

因為它同時是高頻、而且價格相對不高。相對地，像 Zillow，或甚至搭飛機——大多數人並不常做——就不一樣。第一個論點如我所說，我不認為最上層漏斗會轉移到 LLM；但就算真的轉移，也有一批市集平台與公司相當受保護，因為它們有獨特且分散的供給、做了很多 LLM 不願意做的工作、而且高頻低客單價，讓人沒有動機把這些事交給 LLM。

所以我不覺得多數這類公司會面臨被去中介化——或更準確說，不太會面臨利潤率被壓縮。那市集平台該做什麼？這和我稍後會談到、我認為廣告端該怎麼做的戰術很不一樣；這裡更像是：如果 LLM 不會去做揀貨打包、最後一哩、整合長尾供給、做融資與融資擔保等等，那你就去做。 右？

確保你的供給是獨特、不同、且有差異化的——坦白說，做市集平台本來就該這樣，你不希望供給集中、也不希望供給沒有差異化。你也應該打造自己的 AI。我剛提到 Amazon 的 Rufus；如果我是 Carvana，我會做自己的 AI 推薦引擎。

而且從長期 UX/UI 角度來看：今天你有一個搜尋框讓人輸入要找的東西，另外又有一個搜尋框用來問 LLM 式的長問題，我不確定這合理。我可能會只保留一個搜尋框：如果是長問題，就用 AI 的方式回答；

如果是短問題，例如「LGC 5 65、C3 65 吋」這種，啪，就給搜尋結果。當然要善用你的優勢：通常你有很高的市占。再來，我會把自己收錄進 LLM 以拿到免費流量——我也會談這免費流量有多少——但我不會讓它們把你拿去當訓練資料。

這裡有個細節：收錄，但不要被用作訓練資料。掌控客戶體驗有兩件事：A，做出很高的 NPS；B，不要過度變現、不要亂漲價，要在變現程度上保持公平。並且要思考：獲客成本可能會上升，或至少會改變，從 SEM、也許 SEO，轉移到 LLM 等渠道。

所以你可以做很多事來保護自己。現在很多人擔心，會說「那我不要被 LLM 收錄」。eBay 最近就決定不讓自己被 LLM 收錄；而 Leboncoin（法國的大型分類網站、也是法國領先的分類平台）則做了相反的事，選擇全面整合。

我的論點是：你應該讓自己被收錄。這和被 Google 收錄沒有本質差別。既然你都讓自己被 Google 收錄了，就沒有理由不讓自己被 LLM 收錄。當然，如果你告訴我你在品類裡有 99% 市占、你是絕對龍頭，而且你不希望人們在旅程的任何地方開始搜尋，只想讓他們在你站內開始，因為你能掌控體驗——那當然，你可以不讓自己被 Google 或 LLM 收錄。

但從整體來看，能擁有那麼高市占、又能掌控到「不需要 Google 或 LLM 的免費流量」的公司比例非常低。我認為對 99% 的市集平台而言，建議是：讓自己被 LLM 收錄。 去吧。

另外很多人說「搜尋流量在下降」。首先，這不是真的，基本上是持平。你拿到的 SEO 流量是持平的，所以你要繼續做 SEO，不要忽略。但也不要忽略 LLM。

目前來自 AI 的流量大概是 34%，也就是約三分之一的規模。這很大，而且成長非常快。所以如果你不讓自己被收錄，你等於把這些增量流量全部擋在站外。我覺得 eBay 這樣做是錯的。順帶一提，通常它其實更大，而且主要在行動端。好消息或壞消息是：多數既有巨頭動得不快，也沒有特別聰明。

但 Google 其實很強，他們已經意識到：LLM 與 AI 對他們是生存威脅。所以他們開始把摘要放在前面、先顯示 AI 結果，也願意降低贊助連結出現的高度。Google 明顯正在往 AI-first 演進，所以你也應該如我所說，讓自己被收錄。

不過直到今天，儘管外界很多聲音說「Claude 更好」等等，Claude 目前更像是 B2B（而且說真的，這其實很重要）而不是消費者端的產品。消費者端目前 ChatGPT 仍有 86% 市占；是的，從 100% 掉到 86%。Gemini 和 Claude 在增長，但基數仍然很低。我很難想像這會改變，除非 OpenAI 發生非常嚴重的事，例如因為某種原因資金斷了——我不覺得會發生——或某個 LLM 出現真正的革命性突破，但我也不太看到。

而且我覺得市占會黏著的原因之一是：當你把 100% 的對話歷史都放在同一個 LLM 上，它對你、你是誰、你想要什麼的了解太多了。就算別的模型更好，你換過去反而可能得到更差的結果。所以就我而言，我在 ChatGPT 上累積了太多歷史。

我很難搬到別的地方，因為答案品質、細膩度等等差異非常大。當然，你會用不同工具做不同事。比如 Claude 現在更擅長寫程式，所以寫程式你會用 Claude 或 Cursor 的組合。我其實很喜歡 ChatGPT 在 iOS 上用你的臉做 Sora 影片生成。

所以影片我會用 ChatGPT。至於圖片也很有意思：我以前 100% 用 Midjourney，但現在越來越常在 Midjourney 之外也用 GPT。看看之後會怎麼發展。至於影片——當然我不是專業影像工作者——我以前玩 Runway，現在已經 100% 轉到 Sora。

所以也很有趣，這些工具會隨著能力變化而演進。但就「回答問題」這個核心用途而言，只要你用得夠多，就很難想像人們會搬家。不過話說回來，多數人其實用得不多。我上週那篇談 AI 使用的文章也提到：我們還在非常早期。

我認為全球有 80% 的人口還沒有以任何形式使用過 AI。其餘的人多半也是各種 LLM 的免費用戶，使用品質與輸出都相對有限。所以整體使用程度比大家想像的低很多。只是我們在科技圈、或金融圈的人是早期採用者，也是超級重度用戶。

但一般人不是。Max 說：「你也可以探索記憶，甚至從 OpenAI 做完整的資料報告。」確實可以，但那需要一定程度的技術能力，一般人沒有。就像設定 OpenClaw：你得去它的設定檔裡定義各種人格、方法、你希望它怎麼行為，然後再接後端——同樣地，

如果你是一般人，這不會發生。一般人不該去設定 OpenClaw。我覺得它會慢慢變得容易。不過我也懷疑 OpenAI 等公司未來可能不會讓你匯出完整記憶，因為那是他們的鎖定效應。但 TBD，我們再看會怎麼發展。

如果他們能維持這種市占，我覺得他們不會開放；如果維持不了，他們可能就會開放。回到我前面說的重點：餅正在變大。搜尋目前其實還沒有真的下滑；也許會下滑，但我看到最多也只是某些網站類別下滑 3%。

所以繼續做 SEO，繼續做 SEM，也要讓自己被 LLM 收錄。Max 別擔心，這集的完整逐字稿下週會在我的部落格上線，包含 PowerPoint（我正在講的簡報）也會放上去。接下來的下一階段——如果你是市集平台創辦人——其實更重要：接下來會發生什麼。

接下來是：好，如果你不擔心市集平台會被 LLM 顛覆，因為它們不會掌握最上層漏斗；而且就算掌握了，也拿不走太多價值，因為你有獨特供給、你做了很多它們不願意做的事等等。那你今天還該做什麼，才能讓你的業務出現巨大拐點？

有趣的是，我認為你作為市集平台創辦人，今天就該做六件事，這六件事會把你的生意徹底往更好的方向改造。

第一是跨境電商。第二是簡化刊登。第三是提升刊登品質。第四是提升生產力：提升公司內部效率、改善客服流程等等。第五是提升營收。第六是也許能在循環經濟中做到可追溯性。讓我解釋這六點各是什麼意思。首先，跨境電商。

以前在歐洲——我在經營 OLX 的年代——我們有波蘭站、羅馬尼亞站、烏克蘭站；而且這些站點到現在仍是各自國家的領先者。但當時的歐洲其實不是「一個歐洲」，而是一堆不同國家的聯盟，各自獨立。

所以你有法國站、德國站、英國站。但現在有了 AI，你可以做幾件很酷的事：你可以自動翻譯刊登內容，讓你人在法國，但刊登可能來自立陶宛、波蘭或羅馬尼亞；你也可以翻譯使用者之間的對話。

所以你可以讓不同國家的買家與賣家，用各自母語溝通，而且完全無縫。AI 讓你第一次能做到這件事——當然前提是你要整合物流與整合支付。不是所有公司都有，但像  Wallapop、Vinted 或做汽車零件的 Ovoko 就有。

以 Vinted 來看，GMV 大約 100 億，我想淨營收大概 10 億，而且成長很快、也非常獲利。他們的強項是：先在主力國家（例如法國）建立流動性，再進入新國家時，從一開始就能帶著供給與商品進去賣。

當然，這之所以可行，是因為如我所說，他們把支付與物流整合得非常好。但即便你沒有那麼大的野心，這也仍然有幫助。Vinted 當然想成為一個超巨大的跨境、跨品類、500 億美元、甚至 1,000 億美元的公司。

但就算你只是在核心國家稱霸，例如 Wallapop 在西班牙、葡萄牙，或 Subito 在義大利，你也可能有來自西班牙、對其他國家的人來說很獨特、很有趣的供給。所以他們其實也在義大利、葡萄牙、法國等地上線。這會帶來增量營收與增量——

Ovoko 在汽車零件也做了同樣的事：他們在波蘭、立陶宛等地採購，賣到法國等地。而且跨境也正在發生在 B2B：我們投了一家叫 CarOnSale 的公司，它是大型 B2B 二手車市集平台（經銷商對經銷商），目前交易量已經有 30% 是跨境。

第二個大趨勢、也是大家應該做的事，就是把刊登流程簡化，對吧？以前在 eBay 之類的平台刊登，你得替手機拍 20 張照片、寫標題、寫描述、選分類、訂價格。這很費工，而且你其實未必知道哪個分類才是最適合的。

你可能也不知道該怎麼描述才最好賣，也可能不知道這個商品的合理定價。但現在，尤其在某些垂直領域，你只要拍張照，砰，一切自動完成，系統就幫你把刊登頁面建好了。舉幾個例子：我們投資過一家叫 Rebag 的公司，Rebag 是奢侈二手手袋的交易平台。

他們有個叫 Clear 的 AI。你拍張照，它就會告訴你品牌、型號、價格。你也可以用 CollX 這個工具掃描你的收藏卡，告訴你哪些有價值，並讓你立刻上架。 一秒鐘。 「但 Vinted 進軍美國時，問大家要不要開一家『包裹』店，多數美國人會說：『蛤？』所以有文化差異。你不需要一個本土控股公司嗎？」

是的。 所以 Vinted 進美國，Connie，可能行也可能不行。美國和歐洲的差異在於：首先，在歐洲你從法國寄到例如立陶宛，可能只要 2 歐元。他們的整合式物流在美國其實運費很高。eBay 上一件商品平均運送距離我記得大概是 2,000 英里，平均運費是 $7 或 $8；而 Vinted 上的平均客單價大概是 30、40 歐元，也就是差不多 $30–$50。這就撐不起 $7 的運費成本。

再加上從歐洲寄到美國的關稅與運輸成本，Vinted 在歐洲那種流動性優勢就沒法搬到美國——你不能靠法國的刊登來啟動美國市場，因為運費太貴，還有不便與關稅等等，所以那個核心優勢不存在。

所以我想他們在看：也許可以有本地的取件/寄件點，讓你取貨或寄件的成本比走 UPS 或 FedEx 更便宜。他們正在測試這個模式。與此同時，eBay 剛買了一個玩家。

叫 Depop，目前在美國做得算不錯、甚至很好。接下來要看 eBay 未來能不能把 Depop 經營好。我不會看衰 Vinted。因為他們不一定第一次就做對——像他們前幾次、五次、十次進英國都失敗過。

但最後他們摸索出方法，接著接管市場、把既有玩家打趴。他們資金充足、很聰明、成本結構又低。而且是由我以前的得力助手在帶，他就是我的「救火隊長」。他也曾和我一起把 Wallapop 做起來並完成轉型。

他叫 Thomas，非常厲害。當然我們有偏見：A. 我很喜歡 Thomas；B. 這也是 FJ Labs 投資組合裡的贏家之一，我認為 Vinted 可能會為整體投資組合帶來非常高的回報。我非常看多。不確定他們能不能贏下美國，但我不會跟他們對賭。

好。 回到我說的：簡化刊登。現在，尤其在某些垂直領域，你拍張照，啪一下就生成刊登頁。你真的應該這麼做，因為在市集平台上，99% 的訪客是買家，賣家只占很小一部分，差不多就是 99 比 1。

如果你讓賣東西變得更容易——只要一張照片——就能提高訪客中成為賣家的比例。只要你能把供給量拉上來，那就太棒了。那 Vinted 怎麼賺錢？好，Vinted 的賺錢方式是：他們是免費的。

你在 Vinted 上可以 100% 免費，他們也可以一毛不賺。現在他們的商業模式是多元的。差別在於：過去多數市集會說，我要從賣家抽 15% 或 20% 的佣金。但他們發現，尤其在歐洲供給彈性很大，你抽太高，供給量就會下降。

他們不向賣家收費，一毛都不拿。相反地，他們要向真正獲得價值的人變現。也就是買家：如果你說「我想要代管（escrow），因為我不確定；我想要能退貨；我想要寄到我這裡；我想用信用卡付款，而不是在街上面交付現」，那你就會為這些服務額外付費。

通常他們會收 5% 加上一筆固定費用，再加上運費。等於他們從買家端抽走約 9%。而在他們滲透率高的國家，多數買家都會選擇這種方案。另外，賣家也可以付費提高曝光，買前幾個版位。把這些加總起來，他們的有效抽成率大約可到 10%。

如我所說，10 billion 的 GMV、1 billion 的淨營收。沒錯，很多人會在 Vinted 上賣或上架，是因為寧可不要丟掉，想替物品找到更好的歸宿，所以有人會賣 $3 的東西；但大多數人不是在賣 $3。就像我說的，平均客單價大概在 40 左右。

這既是娛樂來源，也是收入來源，讓人們能以很有效率的方式讓物品流通、降低成本。但他們打造了最低成本的基礎設施——不管是軟體開發、客服、物流或支付——讓他們即使在低客單價下也能賺錢。

好，第二點：用 AI 簡化刊登。第三點：你可以強化你的刊登。也不只是拍照就生成刊登頁，AI 其實還能進一步思考。 好嗎？ 例如這是珠寶，你不需要只是把它放在桌上拍一張。它會判斷你要賣的角度，並更換背景。

有時候它會生成白底；有時候會放到自然場景或其他情境裡，以提高轉換率。所以像 PhotoRoom 這類公司，可以直接幫你做，也可以賣給市集平台，讓平台提升圖片品質、進而提升轉換率。

再說一次，這些事情會立刻、徹底改變你的生意。像是只要做跨境，就可能讓你的業務今天就成長 30%。提升刊登品質、簡化刊登流程，可能讓你現在的刊登量翻倍或翻三倍，對吧？這不是一年、兩年、三年後才會發生的事。

它會非常直接地改變你的生意；把你的「訪客到購買」轉換率從 2% 或 3% 往上拉，影響巨大。所以這些都是最優先要做的事：哪些最合理、哪些最該先做。第四點：現在大家都在做，但關鍵是用 AI 改善客服。

你會看到像我們投資的一家公司——下一張投影片會提到——叫 Ace Waves。他們是市集平台的 Sierra。他們已經整合進我們多個投資的市集平台，並在 6 個月內把客服成本降低了 50%–60%。你可以同時降低客服成本，並且同時提升 NPS。

有趣的是，我們其實沒有看到對程式設計師的需求下降；我們看到的是程式設計師生產力提升。既有的工程師因為用 Cursor、GitHub Copilot 等工具，寫程式比以前快很多。

所以：提升工程師生產力、降低客服成本、提升 NPS，用工具提升整體效率。再說一次，前面三點我們談的是提高量、提高營收等等；這裡則是在降低成本的同時提升 NPS。

第五點：市集平台的另一個大趨勢是，除了你在買賣交易上可能抽的佣金之外，大家也開始賣廣告。

而廣告基本上是毛利 95% 的產品。你看 Instacart，最大的一塊營收其實來自品牌買廣告，讓自家商品優先曝光；Amazon 也是一樣——它不再是主要營收來源，但仍是數十億美元等級的營收來源。Amazon 上既有賣家會買贊助版位，讓買家先看到他們的商品，並願意支付相當於 GMV 一定比例的費用。

它可以用 CPM 計費，也可以用 CPC 計費，重點是它等同於 GMV 的一部分。在 Instacart，我記得大概有 5% 的 GMV 來自廣告，但它貢獻了絕大多數的利潤，因為那是 95% 毛利的產品。

如果你是對交易抽佣，那可能只有 50%–60% 的毛利，因為有信用卡處理費、退貨等等。所以我們投資了一家公司叫 Topsort——其實我這裡提到的公司我們都有投資。Topsort 基本上已經把「透過賣廣告來最佳化營收」的工作都做好了，而且這比你想像中更複雜。因為如果你用 CPC 計費，你要最佳化的不是 CPC，也不是點擊率，而是「CPC × 點擊率」。所以你得找出哪些廣告會被點、並自動把正確的廣告排在前面。Topsort 在協助市集平台為業務加上一層廣告營收方面做得非常出色。

順帶一提，市集平台的未來，是擁有越來越多不同類型的營收來源：從融資、佣金、可能的上架費，到廣告等等，讓你的有效抽成率不至於太高，但又足夠高、足夠有利潤，讓你能把生意規模化。

最後一點：同樣不是保證，但有一些很有趣的用例，你可以追蹤一件商品。你買下來時就有所有權證明，之後你可以一鍵在另一個市集平台轉售，並把所有權證明轉移給下一個人。

我們開始看到這件事發生。歐洲甚至在討論要強制推行。不過我們已經開始看到它在發生。像 Tings 這類公司（我記得在北歐），在日常情境中就能做到，讓循環經濟更安全、更可信，因為你知道「這件商品的擁有人確實就是這個人」。當你取得所有權時，也會帶來一定程度的信任。

總之，如我所說，如果我是今天的市集平台創辦人，我會做的是：與其擔心，我會讓自己被 LLM 索引到。我會持續專注在建立不同的供給、加入加值服務，並去做那些 LLM 不願意做的工作。

然後我會立刻做跨境、簡化刊登、提升刊登品質；最佳化客服；最佳化工程效率；透過廣告增加營收來源；建立內部推薦引擎；並且現在就做一定程度的 AEO。

AEO 這塊有很多供應商其實不太行。我最喜歡的是 Graphite HQ，我想他們此刻也正在重新定位自己。所以如果你在找好的 AEO 方案，可以去找 Graphite HQ，他們能幫上忙。但不管怎樣，先把自己做進索引裡。不過別讓 LLM 把你拿去當訓練資料。

以上就是「AI 時代的市集平台」。但接下來我想談的——有點跳題——是：在這個瘋狂的 AI 世界裡，我們投資了哪些其實不是 AI、也有些不是市集平台，但我仍然覺得非常有意思的方向。

在整個世界的注意力幾乎都被 AI 吸走的情況下，舉幾個有趣的例子：Palmstreet。Palmstreet 是一個直播電商、直播帶貨平台，主要賣稀有植物，從零成長到每月超過 1,000 萬，成長非常快，而且背後有其邏輯。

直播電商很長一段時間只在中國行得通，像淘寶有 25% 的交易來自直播，很多人就說或直接否定：這是中國特有的行為。但其實有些品類確實很適合，對吧？如果你賣的是稀有植物、客單價很高，你可以想像，講清楚它從哪裡來、怎麼照顧等等，會非常合理。

他們服務的受眾是 20、30、40 多歲、相對富裕的女性，而且每隔半年會花不少錢。他們有這些專業店家，每週做兩場直播，每月能賣出數千、甚至數萬美元。

所以生意做得很好，完全在雷達之外，成長也很漂亮。但同樣地，它不是像 Cursor、Lovable 那樣從 1,000 萬一路衝到 1 億、10 億。這些更像是一步一步建立起來，用有趣的方法去攻擊既有玩家。

有點像 Etsy，但用不同的打法。下一家有趣的公司：我們也投資了。延續直播、直播電商這個平台/品類，Whatnot 是這裡的主導者，是第一名的收藏品直播公司，GMV 以十億計。

我們投資了 Troffee，它是中東版的 Whatnot。現在還很早期，但很有意思。

另外 Connie 我看到你的留言了，我切回去讓大家看到問題。是的，Whatnot Live 正是這個類別。Fanatics 也在做，他們推出了 Fanatics Live，規模小很多。

他們為此買了一家公司。所以 Whatnot 絕對是這個類別的主導者。而現在我們也開始在不同垂直領域與不同地區看到類似趨勢。

下一家有趣的公司：我們投資了一家叫 Garage。Garage 是消防車與消防設備的市集平台。

以前在美國，消防隊是地方出資的：有些社區很富、捐款多，就能買最新設備；也有些相對貧困的社區，設備就很差。過去大家通常只會在 Facebook Marketplace 之類的平台上賣。

消防車平均要價大概 3 萬美元。這位創辦人很厲害，他想通了：要解鎖這個市集，我必須提供交付、整合物流、交付保證等等服務。所以他們用平板拖車（當然是特殊車種）把消防車運送到買家手上。

於是他們打造了一個 B2B 的消防車市集平台，平均客單價 3 萬美元，而且每台消防車平均運送距離接近 2,000 英里。正是因為整合了服務層，他們才得以把市集做起來。另一個很酷的：Pickle。Pickle 是一個點對點、偏高端的禮服租借市集平台。

以前有 Rent the Runway，但 Rent the Runway 是自有庫存。這個點子以前很多人試過，卻一直做不起來。原因是：沒有足夠便宜的逆向物流基礎設施，而且人與人之間缺乏信任。

但現在，因為大家已經習慣像 Uber 那樣坐陌生人的車、像 Airbnb 那樣去陌生人家，行為上的門檻降低了；再加上逆向物流也成熟到一定程度，所以時機到了。他們做出了一個運作得很好的點對點租賃市集，尤其在你想打扮得很漂亮的城市特別適用。

像洛杉磯、紐約，當然還有邁阿密等地，Pickle 在這些地方表現很好、成長非常快。

Clutch 是加拿大版的 Carvana。Carvana 很有意思：它從寵兒變成谷底，再從谷底回到高峰，又回到谷底，現在又起來了，市值大概一千億。

我們在種子輪和 A 輪都投了，後來也參與了這家加拿大 Carvana 的再融資。他們表現非常強，銷售額大概到 10 億美元。他們剛完成一輪超過 10 億估值的融資。我其實更喜歡加拿大市場勝過美國市場，因為加拿大沒有 CarMax，競爭更少。

所以他們是加拿大的 Carvana，市占率還不到 1%，又沒有 CarMax。我覺得這家公司絕對會大殺四方。

下一家很酷的公司：Manual。Manual 有點像 Hims 或 Ro——結合了落髮、TRT，以及勃起功能障礙用藥。他們從英國起步，但最大的市場其實是巴西。

所以可以把它想成巴西版的 Ro 或 Hims，再加上英國市場。創辦人很強，正在跨不同品類擴張。未來也會做 GLP-1 抑制劑，類似 Ozempic。很棒的公司，表現也非常好。所以這些公司都不是 AI 公司——嚴格來說——但它們都在用 AI。

這就是我想說的重點：用 AI 讓你更有效率、提高營收、做跨境等等。除了我自己參與打造的那家公司：我們在把金融資產代幣化，其中很多是美國金融資產。也就是把美式的儲蓄產品帶到世界各地，對吧？

如果你在阿根廷、委內瑞拉或非洲，你其實很難接觸到美國金融產品。你沒辦法在 Charles Schwab 開戶，而且常常面臨任意風險、資產被沒收；再加上高通膨。所以我們先提供以美元為基礎的產品，未來也會有其他貨幣的投資產品。我們把投資產品代幣化，讓你能在全球取得收益與儲蓄型的投資機會。目前最主要的用例其實更偏向——不算完全 Degen——但屬於尾端較短、較成熟的投資人，他們想要在低風險下取得相對高的收益，並且可以做循環操作。

但長期來看，目標是把投資與儲蓄的取得權全球民主化。另一家很酷的公司：我們投資了 Boom Supersonic。我們在早期 YC 就看過 Boom。當時有很多原因讓它不太合理：你需要許可；你不能在美國上空製造超音速音爆；需要立法改變等等。所以我們是在某個拐點才投資，當時是雙重拐點：美國正在改法，允許在美國上空進行超音速飛行；同時他們也發現可以用特殊引擎為資料中心供電，並開始拿到很大的 AI 資料中心供電合約。

所以我們是在業務開始起飛時投的。Base Power 也很猛，作為新型公用事業（neo utility），主打家用電池備援，可能是能源領域最火的公司之一。還有我們投資了墨西哥的 Neobank，由俄羅斯一家很棒的 FinTech 前創辦人帶隊（他們當然離開俄羅斯後來做這個），表現非常強。

這類公司有趣的地方在於：它們最後往往會比你想像中大得多，因為它們會在很多金融垂直領域勝出。你看巴西的 Nubank 或歐洲的 Revolut，都是市值 500 億美元以上的公司。Plata 也有機會在墨西哥做到這種規模。

Numerai——這其實是 AI——有點像由群眾打造的對沖基金：大家上傳不同模型，他們會依據模型帶來的報酬支付獎勵，也做得很好。我們也投了 Somos，他們是在哥倫比亞提供低成本、輕資產的光纖基礎設施。

在哥倫比亞，他們從麥德林起步。那是一個很多事情都不太順的國家，但他們的光纖安裝成本是全球最低之一，表現非常出色、成長也很瘋狂。所以有很多很有趣的事在發生。我們也投資了 Pair，基本上是在幫助企業弄清楚在不同類型公司裡該怎麼用 AI。

還有 Fleequid，是歐洲的 B2B 二手巴士市集平台。所以，在基礎模型與 LLM 的核心世界之外，其實也有很多有趣的事情在發生——而且這些公司都在用 AI 把事情做得更好、更有意思。這讓你同時看到：AI 時代市集平台該怎麼做，以及在大家都在談的核心 LLM 模型之外，還有哪些值得關注的趨勢。

我先在這裡停一下，看看大家還有沒有最後的問題；如果沒有，我就結束這場直播。順帶一提，我在想下一場可能下週做，會是一場 Ask Me Anything。大概下週四中午，我們會聊——對，基本上你們想問的、關於這個大世界正在發生什麼的各種問題。

那就到這裡，我要結束今天的直播了。謝謝你這週的參與，我們下週見。