當 AI 不只提供產能，還當起需求端：Web 2.0 模式的崩壞路線？

想像有一天，你的購物清單不是自己開，而是 ChatGPT 自動幫你準備好、下單、付款、送到家。這一天，Amazon、Shopee、Google Ads 都沒有被你打開過一次。

這應該不是科幻，而是 AI 同時成為供給端與需求端後的世界。回頭看，我們是怎麼從 Web 2.0 的平台時代走到這一步的？

曾經多依賴的平台世界

如果你在 2000 年後有用過網路，你應該還記得那個時代的「平台熱」。那時候，我們剛從 Web 1.0 的靜態網站走出來——那是一個網站像小冊子一樣，只有幾頁，內容固定，更新要靠站長自己動手改 HTML。

然後 Web 2.0 出現了。

這個名詞聽起來很潮，其實背後的意思很簡單：用戶不再只是看的人，還可以是創作的人。

• 你在 Facebook 貼文
• 你在 YouTube 上傳影片
• 你在 PTT 或論壇發表心得
• 你在 Shopee 開店賣東西

平台變成一個大市集，聚集了全球的供給（賣家、創作者）與需求（買家、觀眾）。 它們賺錢的方法，就是幫供需兩邊牽線，順便在中間抽一點。

這個模式行之有年，養活了 Google、Meta、亞馬遜等一整批網路巨頭。 它們的價值有三大核心：

1. 有一大堆人聚在這裡（用戶基數大）
2. 有很多內容或商品（供給豐富）
3. 有一套厲害的演算法，把東西推給對的人（分發能力）

但這一切，有一個前提——平台只負責撮合，供給和需求都是人類。 而接下來 AI 要做的事情，也許會把這個前提徹底打破。

AI 先衝擊供給

我們先講現在已經發生的事——AI 在供給側的革命。 以前做內容很花時間：

• 寫一篇文章要幾小時甚至幾天
• 拍影片要拍攝、剪輯、配樂
• 做設計要用 Photoshop 一個一個圖層慢慢疊
• 寫程式要一行一行 Debug

平台的價值在這裡很明顯——創作者辛苦生產，平台幫你曝光，幫你找到觀眾或買家。但現在生成式 AI 一出來，遊戲規則直接變了。

• ChatGPT、Claude 幾秒就能寫好幾千字的文章
• Midjourney、Stable Diffusion 幾秒畫一張插畫
• Suno、Udio 幾秒作曲、編曲、錄歌
• GitHub Copilot、Cursor、Claude Code 幾秒生成程式碼

換句話說，生產一個作品的成本幾乎變成零。 而且，AI 不會累、不會請假、不需要靈感，也不會抱怨。你想要多少，它就生多少。結果是什麼？

• 內容瞬間爆量：到處都是文章、影片、圖片，從教學到小說到廣告文案。
• 同質化嚴重：很多東西看起來差不多，因為它們可能是用同一個模型生的。
• 人類的創作優勢被削弱：除非你有非常獨特的觀點或經驗，否則你的作品可能跟 AI 生成的沒有本質差別。

在這個階段，平台還活得不錯，因為內容太多了，人們需要演算法幫忙篩選。
但這只是第一步。

AI 開始搶需求方

想像一下，以前如果你要買一雙鞋，你會怎麼做？

• 打開 Google 搜尋
• 在 Facebook、Instagram 上看廣告
• 去 Shopee 或 Amazon 找關鍵字

這中間，平台是必要的——它幫你找到賣鞋的人，幫賣鞋的人找到你。但如果今天你的 AI 助理可以幫你做這件事呢？ 你只要對它說：「我想要一雙適合跑步的鞋，預算 3000 台幣」，它就能：

1. 自動在全網找出符合條件的鞋子
2. 比對價格、庫存、評價
3. 跟賣家談價格（自動議價）
4. 幫你下單、付錢、寄到家

全程不需要你打開任何平台。 在這種情況下，平台作為中間人的價值就被壓縮了，因為需求和供給是直接對接的。

AI 自己也變成需求端

到這裡，你可能會想：「好啦，AI 幫人找東西，我懂，但平台還是可以服務那些人嘛。」 但更大的轉變是——AI 不只幫人找東西，AI 自己也會需要東西。

這聽起來有點怪，但我們一步步拆開來看。

1. AI 為人類代理需求（Human Proxy）

AI 助理（Agent）會 24 小時幫你找你需要的東西。 它可能同時幫幾百萬個人工作，所以它每天要消化、篩選、比較、購買的東西是海量的。 在供給方的眼中，真正跟他們對話、下單、合作的：

已經不是人，而是 AI。

2. AI 彼此之間形成需求生態（AI-to-AI Economy）

AI 本身也會有需求：

• 一個遊戲 AI 想要生成更真實的場景，需要其他 AI 幫它畫圖、做 3D 模型
• 一個金融分析 AI 想要提升準確率，需要別的 AI 生更多模擬數據或原生資料
• 一個語言模型想要更懂醫學，需要從醫療 AI 那裡獲取資料和案例

AI 不只是生產端，也是消費端。 AI 會買 AI 生的東西，甚至訂製 AI 專門為它做的內容。

跟人類不同，AI 不需要睡覺、不需要等待靈感、不會受限於閱讀速度。 它們可以每秒處理、消化、購買成千上萬份內容或數據。 這種需求規模，已經不是任何人類市場能比的。

Web 2.0 為什麼不合時宜？

Web 2.0 的運作假設是：

• 需求是人
• 供給是人
• 平台負責牽線

但當供給和需求兩邊都是 AI 時，平台的優勢全沒了。因為 AI 之間的交易不需要：

• 人類可讀的介面（網站、APP）
• 人類社交邏輯（按讚、留言、分享）
• 大量的內容沉澱（AI 可以直接生成需要的版本）

它們只需要 API、協議、資料格式。 這種交易速度快、成本低、不需要中間廣告，也不需要平台收取高額抽成，會產生新的經濟模型：

AI 原生時代的新樣貌

當平台被繞過，經濟活動會變成這樣：

1. 每個人都有專屬 AI 助理：你跟它說需求，它自己去找、去買、去談。
2. AI 跟 AI 直接交易：不用經過 Shopee、Amazon、Google Ads。
3. 內容即時生成：不再有固定的商品頁、影片，而是為當下需求量身打造。
4. 價值不再是流量，而是轉化效率：誰能更快、更準地滿足需求，誰就贏。

在這個世界裡，平台的角色會更接近基礎設施提供者（像電力公司、網路供應商、原始第一手資料的提供方），而不是一個人流聚集地。

我們舉個例子：在幾年後的未來，王小姐早上 7 點起床，手機螢幕沒有跳出任何廣告，也沒有通知她去看什麼平台的最新推文。 取而代之的是，她的 AI 助理「小王」已經整理好今天的行程與所有細節：

早餐？小王昨天已經根據她的血糖數據，幫她訂好低糖高蛋白餐，送到家門口。交通？小王根據天氣、路況，直接幫她叫了計程車，Robotaxi 已經在樓下等。工作簡報？小王自動從公司內部資料、外部新聞、競爭對手報告中，生成了量身定做的 PPT。

這一整天，她沒有主動打開任何購物網站或搜尋引擎，因為所有需求，小王都比她自己先知道，並且比任何平台更快解決。對商家來說，真正的顧客不是王小姐，而是「小王」。 他們不再投廣告給人類，而是讓自己的商品資料對 AI 助理透明、可即時比價、可機器直接下單。

Web 2.0 的網站或平台？這一天沒有被打開過一次。

我們再舉一個例子：在一個看不到的網路層面，有一個「無人市場」。 這裡沒有購物車、沒有首頁推薦，甚至沒有圖片和影片，只有 API、資料格式、加密協議。

一個遊戲公司正在開發全新冒險遊戲，但場景素材不足。他們的 AI 美術主管直接連上這個市場，向其他 AI 發送需求：「我要 500 個不同風格的古代城堡 3D 模型」。幾秒後，全球上百個 AI 競標，提供即時生成的模型檔案，並附帶品質評分與渲染速度指標。遊戲公司 AI 選擇最佳組合，完成交易，款項自動透過智能合約結清。

整個過程不到 30 秒，沒有任何人類介入。

對企業與個人的啟示

對企業來說，不要只依賴平台導流，要建立直接接觸 AI 代理的能力。提早把 API、資料介面、即時生成系統做好，讓 AI 能直接跟你合作。價格和服務要能機器可讀、可比較。

因為你的客戶可能是 AI。

對創作者，作品不只是給人看，也可能是給 AI 用。內容要結構化、可拆解、可機器讀取，才能進入 AI-to-AI 的分發路線。

你的觀眾可能不是「百萬人」，而是「幾千個 AI」。
(它們能幫你接觸更多終端人類)

讓 AI 無法繞過你

Web 2.0 曾經是人類網路生活的中心，但我認為它的基礎假設——以人為主的供需關係——正在鬆動。 AI 先是讓供給爆量，然後直接介入需求端，最後連自己都變成需求端，跟自己進行交易。 未來的經濟，不會是「大家聚在一個平台上找東西」，而是「東西自己找到需要它的 AI，再由 AI 把它交到人手上」。

當 AI 成為供給與需求兩端的主要力量時，Web 2.0 平台若只守著人類入口，終將被邊緣化。而到那個時候，Web 2.0 的獨立網站和平台的黃金時代，就會正式畫下句點。那要如何讓 AI 無法繞過你呢？我這邊有幾個粗淺的想法。

1/ 從平台轉型為協議：Web 2.0 的價值來自聚合供需，但在 AI-to-AI 交易時，聚合場景已經不需要人類介面。未來的關鍵不在於「把人留在平台」，而在於「成為交易必經的協議層」。所謂「協議層」可以理解為一組標準與基礎設施：

• 統一的 API 接口，讓供給端與需求端 AI 可以即時對接
• 標準化的商品與內容描述格式，方便 AI 自動解析
• 內建的支付、結算、驗證機制，降低雙方交易成本

這意味著，平台不再是唯一的交易地點，而是變成「任何交易都會用到的管道」。OpenSea 推出 Seaport 協議、Stripe 提供全球支付 API，都是典型案例。當你的服務變成基礎設施時，就算用戶和流量被分散，你依然在每一筆交易中分一杯羹。

2/ 直接服務 AI 代理：既然未來主要客戶可能是 AI 代理，那麼平台就該學會直接服務 AI，而不是等它們帶著人類用戶上門。這意味著要設計一套「AI 專屬服務層」：

• 提供機器可讀的商品庫存與價格 API
• 支援 AI 即時下單、批量採購、狀態查詢
• 提供 AI 可用的品質評分、出貨時間、履約保證資訊

想像一下，如果 Amazon 為 AI 助理提供專屬 API，當用戶在個人助理裡輸入「幫我準備一場 20 人的派對」，助理就能自動完成採購、配送與付款，Amazon 不需要經過網頁或 APP，就能完成一次完整交易。這種模式下，平台仍然是供應鏈的核心，只是服務對象換成了 AI。

3/ 成為信任與驗證的基礎：生成式 AI 讓內容與商品的生產成本趨近於零，但同時也帶來品質與真實性的風險。未來的市場將不只是「找到東西」，而是「確保這東西是真的、符合要求」。如​eBay 的 Authenticity Guarantee，平台在這裡的角色，就是成為信任節點：

• 對內容與商品加上可驗證的數位簽章與來源標註（Content Provenance）
• 引入第三方驗證流程，例如品質檢測、認證標章
• 提供 AI 可直接讀取的信譽分數與風險評估 API

當 AI 助理要替用戶下單時，如果它能調用「平台信譽 API」確認供應商的歷史履約率與品質穩定度，就會優先選擇這個平台的交易對象。這樣的平台，不再只是曝光管道，而是交易可信度的保證人。

4/ 掌握數據與洞察流：Web 2.0 的核心資產是流量，但在 AI 主導的世界裡，流量不再是唯一稀缺資源。AI 不需要逛平台，它需要的是高質量、結構化、可即時調用的數據。如：Shopify 的後台分析報告，平台可以把重心放在：

• 收集與清洗高品質交易與行為數據
• 用這些數據提供 AI 或商家決策支援或預測
• 與 AI 平台建立數據交換合作，成為它們的資料供應商
  
  想像一個電商平台，不僅賣東西，還能提供 AI 助理「某品類商品在特定地區的價格波動趨勢」，這樣的平台在交易鏈上就有不可替代的戰略價值。

5/ 經營不可替代的人類社群：AI 可以極致優化交易效率，但它無法複製人類的情感、社交與歸屬感。平台如果能在這方面深耕，仍然可以保有長期的護城河。這代表要打造：

• 高參與度的專屬社群
• 線下活動與體驗，例如見面會、會員日、品牌巡展
• 與品牌與用戶共創文化內容

Apple 雖然早就有線上銷售，但依然投入巨資經營 Apple Store 的線下體驗，因為它知道那是一種 AI 無法替代的情感黏性。同樣的，Discord 維繫玩家社群，靠的不是交易，而是共通的語言與文化。在 Web3 和幣圈也是同樣的道理。

它仍然能在 AI 原生經濟裡找到自己的位置。未來的平台競爭已經不再是「誰的流量多」，而是「誰能在 AI 主導的供需世界中，保有不可替代的節點價值」。

對 Web 2.0 而言，這是一場痛苦但必要的進化——

不改，崩壞只是時間問題；但如果改得好，AI 時代反而是一次重生的契機。