Shopify 把 AI 與 Agentic Commerce 視為強化自身“商家統一作業系統”和“發現—轉化—履約中樞”的順風，而非繞過它的威脅。所有 AI/LLM 入口最終仍匯聚到商家網站和 Shopify 基礎設施，經濟模式沒有根本改變。
一、核心結論
Shopify管理層傳遞的主線是：AI與Agentic Commerce不是繞過Shopify的威脅，而是強化Shopify作為“商家統一作業系統”和“發現—轉化—履約中樞”的順風。
Shopify的護城河並非單一功能，而是把網站、庫存、支付、物流、稅費、結帳、線下零售、AI管道管理整合在一個平台中。隨著商業管道碎片化加劇，商家反而更需要一個統一後台。所有AI/LLM入口最終仍會匯聚到商家網站和Shopify基礎設施，經濟模式沒有根本改變。
二、企業文化與第一性原理
Tobi深度參與技術一線：阿奇稱Tobi是創始人兼CEO的典範，親自操作鍵盤、深入技術細節。近期兩人深夜討論AI模型如何發現Shopify商家和Shopify平台，逆向推演“什麼讓商家被發現、什麼讓Shopify被識別”，並據此重新思考向商家提供的資訊和組織架構。
- 持續重構產品架構：Jeff舉例，Tobi會要求團隊用最新技術重構兩三年前的產品架構，以提升未來競爭力。
- 極致使用者體驗導向：產品評審中，工程師稱已將響應時間從更長降至10毫秒，Tobi會要求必須做到2毫秒。這體現Shopify以消費者體驗和商家真實需求為中心，而非自我陶醉式開發。
三、商家獲取與TAM：創業門檻下降，TAM近乎無限
核心理念：Shopify相信“下一個大型Shopify商家今天才剛剛起步”，使命是儘早接觸創業者，降低創業門檻。
- 關鍵資料：
- 美國新創企業數量同比增長12%；
- 但美國僅約1%人口正在創業，說明潛力巨大；
- Shopify平台商家中，超過40%是第二次、第三次甚至第四次創業。
- AI降低創業門檻：過去創業需同時擅長產品設計、行銷、網站設計、營運、資料分析等；現在創業者只需一個“超能力”，其他可由Sidekick、Autopilot等AI工具補足。
- 商家發現Shopify的管道多元化：Logo生成器、企業名稱生成器等工具升級為可被AI代理呼叫的技能，使用者可在Lovable、ChatGPT、Claude、Manus、Replit、Grok等平台直接發現Shopify。Shopify還最佳化內容，以便在“啟動業務的最佳平台”等搜尋中優先出現。
- 結論：創業民主化+AI工具降低門檻+全球市場，使Shopify可觸達市場持續擴大，商家獲取並未放緩。
四、Agentic Commerce：早期但已現拐點
發展階段：使用者從LLM開始探索、跳轉至商家網站並完成交易，實際流量僅約6—9個月，仍處早期。
- 電商滲透趨勢：全球約20%商業交易線上上完成；過去幾年每年約1個百分點從線下轉向線上。Shopify預期Agentic Commerce將加速這一轉移。
- 關鍵轉化資料：
- 使用者從LLM開始搜尋時，直接抵達目標商品頁面的機率是普通入口的2.5倍；
- 轉化率提升約80%；
- LLM搜尋查詢通常約20多個詞，傳統搜尋僅5—8個詞，問題更複雜、需求更具體。
- 經濟模式不變：無論使用者從那個LLM進入，最終仍抵達商家網站，通過Shop Pay支付，經歷結算、履約、服務等流程。Shopify提供統一管理後台，商家可從一個面板接入並管理各類AI/LLM管道，自主決定在那個管道銷售、啟用或停用。
- 合作與護城河：與Meta、OpenAI等合作遵循同樣原則。商家管道越碎片化，越需要統一庫存、結帳、支付和後台，所有路徑最終回歸Shopify。
五、Catalog：AI時代發現商品的關鍵橋樑
Catalog的深度：Shopify投入大量資源理解每款產品，建構完善分類體系，不僅包括基本屬性，還包括圖片深度解析、產品調性、目標買家、資料清洗和標準化。不同商家的相同/相似產品可被精準識別，併疊加即時庫存和即時價格。
- 對LLM的價值：傳統網路搜尋缺乏即時精準價格和庫存，而Shopify Catalog能幫助LLM精準推薦，惠及消費者和商家。
- 三大應用場景：
- 長尾與細分品牌崛起：AI驅動搜尋大量集中在前100品類之外，許多曾增長放緩的細分品牌重新被發掘；
- 規格嚴苛產品：如電子產品、家具，使用者可輸入具體尺寸、重量、參數，獲得精準匹配；
- 低搜尋量品類：通過LLM重新組織商品描述，把過去不會提及的面料克重、透氣性、適用場合等資訊呈現出來，提升被發現機率。
- 獨立品牌受益：過去“黑色褲子”等搜尋詞競爭激烈，獨立品牌難出頭；在Agentic模式下，個性化推薦讓獨立品牌更容易被發現。
六、大品牌、遷移成本與競爭格局
大品牌溝通：以雅詩蘭黛為例，Shopify的網路優勢、Shop Pay加速結帳、A/B測試能力和SimGym等工具極具吸引力。SimGym可建立大量落地頁、定價、圖片、廣告變體，由智能代理模擬評估並運行實驗，最終上線勝出變體。
- 遷移成本下降：過去品牌遷移可能耗時一年，現在在Shopify和代理商、系統整合商支援下，頂級品牌僅需數周甚至更短即可上線。
- Agentic路線圖優勢：Shopify三年前即開始建構Sidekick等產品，是唯一既提出Agentic方案又已落地系列產品的公司。大型品牌若不自建二三十年基礎設施，採用Shopify第三方方案更優；若不採用Shopify的Catalog等能力，可能處於競爭劣勢。
- 護城河總結：Shopify提供12—20項服務，涵蓋庫存、物流、稅費、支付、網站、Sidekick建議等。沒有其他公司像Shopify這樣全面整合。
七、SEO與消費者狀況
- SEO未失速：傳統搜尋仍在增長，但性質變化，更多集中在漏斗下游、更具導航性。例如使用者不再搜“黑色褲子”，而直接搜“Vuori褲子”。上游發現轉向社交平台和Agentic平台。
- 對獨立品牌有利：Agentic模式下獨立品牌更容易被發現，社交媒體也讓商家通過內容創作成功。
- 消費者狀況：Jeff稱Shopify資料與宏觀觀察一致，業務在地理區域、商戶規模、行業和細分領域均表現強勁。近期油價、消費支出有波動，但Shopify平台消費者支出依然強勁。平台普通商家平均年收入超過10萬美元。
八、Sidekick、變現與財務影響
- Sidekick基礎：源於Tobi多年前對強大後台管理系統的投資，能追蹤商家和買家互動，支撐“下一步最佳行動”預測。Sidekick從執行任務擴展到主動建議，如Sidekick Pulse主動提示商家建立商品合集、提供折扣以提升GMV。
- 使用爆發：Sidekick推出已逾兩年，但真正多樣化、爆發式增長約在九個月前。最初面向中型商戶，現擴展至各類規模、各地區商戶。
- 變現邏輯：Sidekick本身不直接高調收費，而是通過商家成功帶動支付、外匯、稅費、跨境等收入，最終反映在毛利潤中。收益可能計入商戶解決方案類股，而非訂閱解決方案。
- 毛利率壓力與應對：
訂閱解決方案毛利率面臨壓力，因Sidekick使用增加導致LLM成本上升；
- Shopify鼓勵商家使用Sidekick，同時通過成本管控、蒸餾開源模型、快取常見問題、利用20年交易資料等方式控製成本；
- 核心價值在於20年詳細交易資料，而非僅“引導到網站”的粗略資訊；
- 目標是整體毛利潤健康增長。
- Audiences與間接變現：Sidekick是間接變現的絕佳範例，商家越成功，Shopify收入越強。
九、管理層收尾核心觀點
- Archie：兩個趨勢令人興奮：一是創業更容易，全球將湧現更多獨特品牌和產品；二是消費者發現產品的能力提升，貨架空間擴大。更多創業者可推出有吸引力的產品，更多品牌能找到“真正的1000名忠實粉絲”。
- Jeff：無論使用者通過新聞、OpenAI、Google還是直接訪問Shopify支援的商家網站，所有管道最終都匯聚到商家。商業本質始終是吸引買家並完成交易，Shopify提供廣泛服務組合幫助商家成功。
十、投資與戰略含義
- Shopify在AI時代的定位：不是被Agentic技術繞過，而是成為所有發現管道與商家履約之間的中樞。
- 增長動力：創業門檻降低、全球TAM擴大、Agentic發現提升轉化、大品牌遷移加速、Sidekick提升商家成功機率。
- 護城河：統一後台、Catalog、Shop Pay、20年交易資料、網路智能、全管道整合能力。
- 風險與挑戰：LLM成本對毛利率的壓力、AI管道經濟收益分配、SEO變化、管道碎片化。但管理層認為這些均可通過成本最佳化、產品整合和資料優勢轉化為機會。
- 最終判斷：Shopify正把AI從潛在威脅轉化為擴大商家獲取、提升發現效率、增強大品牌粘性和推動間接變現的核心引擎。
Shopify公司（SHOP）高盛通訊、媒體與科技大會2026
Company Participants
傑夫·霍夫邁斯特——首席財務官 阿奇·艾布拉姆斯
Conference Call Participants
加布裡埃拉·博爾熱斯——高盛集團有限公司，研究部
Presentation
加布裡埃拉·博爾熱斯 高盛集團有限公司，研究部
下午好，歡迎參加高盛科技與通訊行業大會的Shopify專題會議。我是加布裡埃拉·博爾赫斯。此前，我與Shopify的肖恩討論如何讓本次演示更加精彩時，我們一致認為，邀請Shopify增長主管阿奇·艾布拉姆斯以及首席財務官傑夫·霍夫邁斯特共同參會，將非常有趣。
我們原本以為這能讓我們在Shopify的討論中更上一層樓，而不僅僅是重複傑夫迅速分享給我們的那些精彩內容。而且，現在對我們來說真是個絕佳時機，因為過去6個月裡，投資者向我們提出的問題在技術性和針對性方面都大大增強，聚焦於Shopify的護城河。
Question-and-Answer Session
加布裡埃拉·博爾熱斯 高盛集團有限公司，研究部
我想以對Tobi在Shopify所打造的企業文化的一點反思來開啟本次對話。此前有一期播客節目上線，距今大約已有兩周時間，Sam Altman在節目中開篇便談到Tobi，稱他堪稱創始人兼首席執行長的典範——真正躬身入局、深入技術細節。
而且，通過多年來與各位的交流，我瞭解到Shopify的首要思維原則非常獨特。那麼，能否通過您日常工作中的一則實例，向我們簡要說明這一原則在實際中是如何體現的？Shopify在採用人工智慧時，本質上正是以第一性原理為出發點進行思考的。
傑夫·霍夫邁斯特 首席財務官
是的。阿奇，您想先開始嗎？
Archie Abrams
是的。謝謝加布裡埃拉邀請我們，很高興來到這裡。與托比共事非常棒，因為他非常親力親為，親自操作鍵盤，對吧？他本人就深入技術一線，親自實踐。就在前兩天晚上，我們還一直討論到深夜，探討不同的人工智慧模型是如何發現Shopify商家以及Shopify平台自身的；我們實際上是在努力逆向推演這一發現過程——究竟是什麼因素讓一家商家得以被發現？又是什麼讓Shopify平台本身被識別出來？我們正借此機會，重新思考我們向商家提供的資訊內容，以及我們自身組織架構的方式。這種深度和理解水平，我認為在我們的產品建構方式及實際工作中確實非常獨特。
加布裡埃拉·博爾熱斯 高盛集團有限公司，研究部
傑夫，能舉個你日常工作的例子嗎？
傑夫·霍夫邁斯特 首席財務官
嗯，我認為阿奇提到的一點值得展開說明：由於托比對技術理解極為深入，他特別擅長促使我們持續反思產品的建構方式。也許某個產品所基於的架構雖僅問世兩三年，卻仍有重構的必要和空間。我們經常看到他這樣指出：“這個產品非常出色，但若想將其提升至更高水平，我們就必須這樣做。”
因此，讓我們運用這項最新、最尖端的技術來提升產品，確保在未來兩三年內取得更進一步的進展。 另一種我經常看到的情況是：我們開展產品評審時，會有一群工程師進來匯報：“嘿，我們做了大量工作，已將響應時間縮短至10毫秒，或者完成了這項、那項最佳化。”而負責人卻會說：“不行，必須達到2毫秒。”這時工程師們就會回應：“不不不，我們光是把響應時間降到10毫秒就花了整整兩個月！”
他當時就說：“不，不，必須是2。”消費者體驗要求如此。因此，他非常擅長將產品知識付諸實踐，思考如何應用這些知識，確保我們交付給商家的是他們真正需要的東西，而不是我們自己一味痴迷於打造、但商家實際上並不會使用的東西。
加布裡埃拉·博爾熱斯 高盛集團有限公司，研究部
傑夫，有一段時間——我想大概是在新冠疫情時期——Shopify 還每季度向我們提供商家獲取數量。我記得當時投資者常問我們：“看，遲早商家獲取這列‘ gravy train’（指輕鬆獲利的管道）會放緩，因為可觸達市場總規模（TAM）的深度根本不夠。” 阿奇，我知道你目前的工作重心很大程度上放在商家獲取策略上。能否跟我們簡單聊聊你們的策略？Shopify 目前仍在維持這樣的增長速度，看起來商家獲取勢頭並未放緩。你們究竟是如何實現這種近乎無限的 TAM 的？
Archie Abrams
是的，這是個非常好的問題。我認為我們戰略的關鍵在於其歷久彌新——我們始終相信，下一個大型Shopify商家今天才剛剛起步。因此，我們的使命永遠是儘早接觸處於創業旅程各個階段的企業家，並儘可能降低創業門檻，讓更多人能夠開啟創業之路。我們深知，其中許多企業最終可能並不會成功，但這完全沒問題。而那些真正成功的企業，往往會成長為FIGS、Alo Yoga這樣的品牌。當然，我們也會與它們共同成長。
關於商家拓展業務，一個非常有趣的現像是：我們始終致力於與創業者建立信任關係。正如我之前提到的，許多商家可能會流失，也可能並非首次創業。但實際上，在Shopify平台上的商家中，有超過40%的人是第二次、第三次甚至第四次創業——他們曾嘗試過其他業務，如今又重返平台重新開始。以Gymshark創始人Ben Francis為例，他在憑藉運動服飾品牌Gymshark一舉成名之前，就已創辦過多家公司。
因此，我們實際上是在降低門檻，讓商家能夠輕鬆開啟與所有Agentic平台的整合。我們已做好準備，在此過程中持續建立信任，進而幫助更多商家入駐、取得成功，並不斷重複這一過程，直至他們實現業務成功。
加布裡埃拉·博爾熱斯 高盛集團有限公司，研究部
大概在Shopify成立前後，發生了幾項長期性轉變，使得創業並成為商家的啟動成本降低了。我想到的是代發貨（dropshipping）等模式，還有Facebook廣告等動態因素。那麼到了2026年，在人工智慧背景下，這種趨勢會呈現怎樣的圖景？普通美國人創業的門檻是否已真正變成全球性門檻？這一門檻是否進一步降低？又具體體現在那些方面？
Archie Abrams
當然。因此，我認為我關注的一個要點是：目前，如果從美國市場來看——我想稍微聚焦一下美國，但顯然我們的增長具有很強的全球性——美國新創企業數量同比增長了12%。然而，若看絕對數值，目前美國僅有1%的人口正在創業。我們根本性的信念是，還有大量人群渴望實現自主獨立，尤其是借助人工智慧（AI）技術。而AI所能帶來的，是大幅降低創業門檻：以開設Shopify店舖為例，過去你必須掌握多項技能——既要擅長服裝設計，又要精通市場行銷、網站設計、營運管理以及資料分析等。
借助人工智慧，你或許只需擁有一種“超能力”——成為一名卓越的產品設計師；隨後，便可利用Sidekick或其他AI工具，迅速成長為行銷專家；再結合Shopify的Autopilot功能，我們還能幫你代管行銷工作；同時用Sidekick來生成報表、管理日常營運。這樣一來，許多渴望實現獨立創業的人所面臨的障礙大幅降低——他們真正需要的只是一種核心能力，而Sidekick及其他AI工具則能彌補他們在其他非天然擅長領域的技能短板。我認為，這正是人工智慧帶來的真正機遇，也是我們當前正在見證的趨勢。
傑夫·霍夫邁斯特 首席財務官
是的。我認為，如果在座各位中有些投資者尚未嘗試過自行搭建網站並使用Sidekick，那麼我強烈建議你們親自體驗一下——這將非常有啟發性。你們可以直觀感受其使用者體驗、資訊呈現和內容組織方式；只需簡單輸入“我有一個想法”，甚至讓它幫您生成創意，再基於該創意快速搭建並上線一個網站。即便只是初步測試、摸索思路，或者單純想切身體驗這項技術的實際運作效果，我也鼓勵大家動手一試。正如Archie所言，它所能實現的功能確實令人驚嘆。
加布裡埃拉·博爾熱斯 高盛集團有限公司，研究部
讓我向您瞭解一下“智能體電商”（Agentic commerce）是如何開始影響市場的。我們先從宏觀層面談起。在新冠疫情時期，人們曾密切關注電子商務的增長曲線，其增速顯著加快——我認為原本需要三年才能實現的增長，在九個月內就完成了。我想向您請教的是：您認為當前電子商務的滲透率增長曲線是否正在發生新的變化？
傑夫·霍夫邁斯特 首席財務官
我先來談一談。我相信Archie還有很多內容要補充。是的，但我也認為目前仍處於早期階段。在眾多產品發佈消息的背景下，人們很容易將注意力集中於這樣一個觀點：我們認為“智能體驅動的電商”（Agentic commerce）將佔據電商總量的極大比重。但實際上，這一比例究竟有多大，很大程度上取決於每家公司、每個供應商或軟體提供商如何定義它。目前，我們真正觀察到使用者實際流量——即使用者訪問某個大語言模型（LLM），開展初步探索，隨後跳轉至商家網站並完成交易——才剛剛過去大約6到9個月。因此，我們必須謹記：這一領域仍處於發展初期；儘管如此，我們確實已開始看到一個拐點。
眾所周知，若按地區進行標準化統計，全球約20%的商業交易線上上完成。我應掌握確切的增長率資料。但就任何一年而言，情況大致如此——加布裡埃拉，我們對此也有自己的判斷：過去幾年中，全球電子商務每年約有1個百分點的份額從線下轉向線上。我們完全預期，智能體驅動型商務（Agentic commerce）將加速這一轉變。這顯然將進一步強化我們的優勢，而這種優勢恰恰源於我們長期以來的傳統業務根基——即始於商戶、並助力其成長的發展路徑。
我認為，除調整之外，我們還將看到增長率出現拐點。此外，越來越多的發現行為將提前至流程早期發生，這將有助於商家。其中有幾項資料可以佐證，其中一項我們在上一次財報電話會議中已略有提及：當使用者以大語言模型（LLM）為起點開展搜尋時，其直接抵達目標商品頁面的機率，是那些從商家網站某個泛泛入口開始瀏覽的使用者的2.5倍——即使用者能直奔所需商品而去。而這進而帶動了轉化率提升，我們觀察到轉化率大約提升了80%。
因此，您現在會進行更多探索與搜尋，在訪問商家網站之前就已明確自己所需的商品。同時，這也幫助商家更快地完成交易與轉化，而我們發現這種方式極為高效。此外，在我們與商家及所有大語言模型（LLM）的互動方式上，我們是業內唯一一家提供統一管理後台的公司——該後台支援您直接從一個管理介面（即“單一面板”）接入並操作各類人工智慧及大語言模型平台，並讓您隨時自主決定：在某個管道銷售、啟用或停用某個管道等。因此，這一方案的實際效果非常出色。
但重要的是，對我們而言，其經濟模式並未改變。因此，無論你從這個大語言模型（LLM）還是那個大語言模型（LLM）開始，你仍然是商家的管道，最終仍會抵達商家的網站。一旦進入商家網站，你依然會通過Shop Pay完成支付，依然要經歷整個購物流程——包括資金結算、收貨、獲取服務，或接收其他任何寄送給你的商品或服務。此外，近期圍繞Meta [聽不清] 有很多公告，而Meta顯然是我們的重要合作夥伴；我們在與OpenAI及其他所有合作夥伴的合作方式上，也完全遵循同樣的原則。
加布裡埃拉·博爾熱斯 高盛集團有限公司，研究部
您關於經濟學的觀點很有意思，因為我想，無論是Meta，還是某家前沿的大型語言模型引擎公司，它們可能也都希望分享其中的經濟收益。那麼這具體是如何運作的？你們如何在保持自身經濟利益的同時，也讓對方覺得參與這條探索之路是值得的？
傑夫·霍夫邁斯特 首席財務官
嗯，對於大語言模型（LLM）公司而言，它們顯然——正試圖實現若干目標。而且，這些公司的商業模式和業務規模差異很大，對吧？因此，要對所有公司一概而論確實有些困難。但總體而言，它們主要以一種與廣告業務高度關聯的方式接觸消費者，即引導消費者前往商家處，並協助其完成交易。不過，如果你是商家，絕大多數情況下，你仍希望交易發生在自己的網站上。
甚至可能就存在於某個大語言模型（LLM）之中——它會進行反思或對應，讓你感覺似乎自己仍處於該大語言模型內部，但實際上，在很多情況下，你真正呼叫的是商戶的底層基礎設施。因為作為商戶，你需要投入大量時間、金錢以及管理精力，反覆打磨：確保商品圖片符合預期，品牌調性符合預期，產品描述也符合預期。這些都屬於頂層內容；當你點選進入第二層、再點選進入第三層時，所有這些資訊，商戶都曾耗費大量心血去精心建構。
因此，大語言模型正竭盡所能與消費者互動。我舉個例子——正如你所知，加布裡埃拉，我們之前討論過，其中一個變化是：目前大多數大語言模型的搜尋查詢，當你輸入問題時，通常包含約二十多個詞；而傳統的舊式搜尋，你可能只輸入五到八個詞。
因此，就大型語言模型（LLM）而言，值得肯定的是：它們正在生成更複雜的問題，從而能夠給出更深入、更精準的答案。此外，除了在廣告及其他業務領域展開競爭外，它們還致力於提升推薦結果的質量。例如，當你輸入一個關於某款產品的非常具體的需求時，它們會努力將你精準引導至最匹配的結果頁面。這一點——我確信我們稍後會談到商品目錄（catalog）——恰恰體現了商品目錄的價值所在，即它如何成為我們與大型語言模型互動的關鍵橋樑。與此同時，這些模型也在努力面向消費者打造自身品牌。
加布裡埃拉·博爾熱斯 高盛集團有限公司，研究部
我們經常會收到這類問題，我想您之前已經有所提及，但為了更清晰地闡明，我再強調一下：每當出現一種新的智能體技術（Agentic technology），而該技術似乎能在商家發現至轉化這一整條鏈路中，以某種方式複製或繞過Shopify時，我們就會被問及此類問題。我認為，這其實為我們提供了一種統一回應所有類似問題的思路，其核心正是Shopify的護城河所在。那麼，當投資者向您詢問某款名為ABC的產品——該產品看似可能剝離Shopify的部分功能時，您會如何更全面、更系統地回應？
傑夫·霍夫邁斯特，首席財務官
是的。也許，阿奇，我也讓你來牽頭這項工作。但其中一部分，正如你所指出的，是我們所做工作的整體性——這正是你特別關注的一個重點。我先讓你開始，然後我再補充。
Archie Abrams
我的意思是——而且，比爾，我認為這種複雜性和碎片化狀況，實際上恰恰凸顯了Shopify的價值主張對商家的巨大意義。因為如果你現在是一名商家，試想一下，當你剛剛創業時，你需要一個網站，需要在代理管道（Agentic channels）中開展銷售，可能還想涉足實體零售。因此，你自然希望有一個平台，能夠以簡單的方式將所有這些需求整合在一起。而這正是Shopify所做的事情。
因此，從商家的角度來看，實際上，隨著時間推移，碎片化程度越來越高，而所有路徑最終都會回歸到Shopify。商家希望有一個統一的地方來管理庫存，希望擁有一個統一的結帳系統，希望所有這些環節都能順暢回流整合。我認為，這正是我們在為商家創造價值方面所構築的終極護城河。
傑夫·霍夫邁斯特 首席財務官
是的。我的意思是，要始終牢記，Shopify 是一個為商家提供多種服務的平台——具體數量取決於你如何界定這些服務，可能是 12 項、18 項或 20 項。確實存在一些公司，僅專注於其中某一項服務。但正如 Archie 所提到的，我們正在幫助商家管理庫存，協助他們對接物流配送、計算稅費，並處理支付事宜。
我們正在從消費者背景的角度開展工作，涵蓋方方面面——比如我們正在營運他們的網站；我們正在使用Sidekick幫助他們確定下一步應推出那款新產品、如何定價，以及針對該計畫應採取那些具體舉措，等等。有時，人們會說：“我想在這方面多做一點，或在那方面多做一點。”但就所有這些工作的整體性而言，目前沒有任何人像我們這樣全面開展。
加布裡埃拉·博爾熱斯 高盛集團有限公司，研究部
我們來談談目錄（catalog）。它屬於那種既簡單又顯而易見，卻同時又極為精妙的創新。據我理解，目錄並不僅僅停留在描述層面，比如“這是一件深綠色連衣裙”。它在編碼方式上達到了一定深度，從而極大提升了大語言模型（LLM）在資訊發現方面的實用性。請為我們詳細說明目錄是如何實現這一點的。
Archie Abrams
是的。我的意思是，我們在多個方面投入了大量資源，其中一項就是深入理解Shopify商家所售的每一款產品，並圍繞這些產品建構一個極為完善的分類體系。這一體系不僅涵蓋最基本的產品屬性，還包括對產品圖片的深度解析，以及對產品調性、目標買家群體等維度的精準把握。在此過程中，我們還對資料進行了清洗和標準化處理：當不同商家上架了多款相同或相似產品時，我們能夠準確識別並建立每款產品的獨立認知，而非簡單地將這些看似不同的商品列表視為彼此無關的散亂資訊。
因此，所有這些資料——加上即時庫存資料和即時價格資料——對於大語言模型（LLM）而言極具獨特性。當LLM旨在幫助消費者精準找到合適的產品時，這種能力尤為突出；相比之下，網路搜尋等傳統方式存在諸多問題，例如無法提供即時的精準價格資訊、缺乏即時庫存資料等。因此，這些特性對商品目錄而言極具吸引力，既惠及消費者，也惠及商家自身。
加布裡埃拉·博爾熱斯 高盛集團有限公司，研究部
我特別喜歡你們財報電話會議中提到的一個資料，即長尾商戶的轉化率。考慮到Shopify長期以來的價值主張一直是賦能“叛逆者”、幫助小商家借助類似Amazon的力量與巨頭競爭，您如何看待當前競爭格局的變化？在長尾商戶與市場上的巨頭（通常是各大電商平台）之間，市場份額正如何演變？
傑夫·霍夫邁斯特 首席財務官
是的。我將回到之前關於大語言模型（LLMs）的一個評論：它們確實非常周全——當你提出更複雜、更細緻的問題時，所獲得的回答也相應地更加複雜和細緻。目前，我們已在幾個領域初步觀察到這一現象。正如加布裡埃拉（Gabriela）所指出的，我們在上一次財報電話會議中已略有提及這一點。目前有兩個較為明確的應用場景，此外還有一個正在迅速發展的第三類場景。這兩個明確的場景涉及一些——我暫且不稱之為“利基產品”（niche products）。哈雷（Harley）曾引用一項統計資料，說明由人工智慧驅動的流量中，有多少比例來自我們前100個品類之外。
顯然，我們可以用多種方式來定義前100個品類。但關鍵在於，絕大多數由AI驅動——更準確地說，由大語言模型（LLM）驅動的搜尋行為——都集中在一些知名度相對較低的產品上，而非那些巨頭品牌。例如，可能是一款由某位創業者在五、六年前推出的商品：該品牌起初發展迅猛，實現了驚人的增長，隨後增速略有放緩，基本穩固於某個細分市場。而隨著大語言模型的興起，使用者提出的問題變得更加具體，我們正目睹許多此前表現優異、但後來增長趨緩的品牌再度強勢崛起，這實在令人驚嘆。
另一類——即我們觀察到大語言模型（LLM）已產生顯著初期影響的第二類應用場景——涉及產品規格要求極為嚴苛的產品，例如電子產品，或某件家具，其尺寸、高度或重量等參數必須滿足特定要求。顯然，LLM可讓您輸入非常具體的需求，從而獲得更精準的反饋，並取得更優的結果。
第三件事，我們正在積極推進，之前Archie在談到商品目錄（catalog）時已略有提及。我們正努力挖掘一些原本產品相關搜尋量不高的品類，並借助大語言模型（LLM），將商家庫存清單和商品目錄中的資訊重新組織，以更豐富、更具吸引力的方式呈現產品描述。
因此，你或許會這樣考慮：“好吧，我想看看並購買這套西裝。這套西裝的面料克重是多少？是否透氣？是否適合這類場合？是否適用於……”諸如此類的問題——過去在產品描述或特徵說明中，你根本不會想到要提及這些細節；而如今，這些資訊被納入其中，並且借助大語言模型（LLMs），你首次能夠通過提問（當然，你自然會養成這種提問習慣）讓商品目錄為你精準推薦出更契合你原本計畫需求的產品。
因此，過去你可能習慣性地從品牌X購買商品。但如今，大語言模型（LLM）可能會告訴你：“根據你以往的購物記錄、個人風格以及我觀察到的你常購商品類型，實際上，葡萄牙的一家小型製造商（或其他地區）或許才是更適合你的供貨方。” 所以，當我們幫助商家更好地描述其產品，並將這些資訊整合進商品目錄時，確實在很大程度上提升了眾多商家被消費者發現的機率。這本質上是向系統注入了更豐富、更全面的資訊與內容，再由消費者隨時呼叫和獲取這些內容。
加布裡埃拉·博爾熱斯 高盛集團，研究部
這個問題的反面是：商家如何發現Shopify？Archie，我認為這正是你投入時間的核心所在。Jeff，我記得2023年前後，當Google搜尋引擎在你們前端流量來源中的佔比下降時，Shopify曾經歷了一段較大幅度的調整期。據我們從外部觀察，你們可用於獲取新商家的行銷管道數量顯著增加。那麼，Archie，請為我們簡要介紹一下這一策略的變化情況，或許可以幫我們梳理一下過去一年的最新進展。
Archie Abrams
是的。我認為，我們在商戶拓展方面的一大優勢在於，始終採用高度多元化的管道來獲取商戶。正如我之前提到的，其中很大一部分工作始終圍繞著一個核心問題展開：我們如何在商戶踏上創業旅程之初就為其提供切實幫助？因此，過去我們曾推出過一些工具，例如Logo生成器或企業名稱生成器。而如今，我們已將這些工具進一步升級為一系列可被客服人員及各類連接器呼叫的技能，使得使用者在Lovable、ChatGPT、Claude、Manus、Replit和Grok等平台中，就能直接發現Shopify。
此外，我們實際上正重新回到當時深夜時Tobi和我反覆探討的問題：我們該如何理解當前所呈現的內容類型？又該如何持續最佳化我們的內容，以及人們在談論Shopify時的方式，以確保當有人搜尋“啟動業務的最佳平台”時，我們能第一時間出現在搜尋結果中？ 我們觀察到，在AI相關管道中，我們的曝光量極為龐大。其中很大一部分流量會直接回流至Shopify，或通過其他管道間接抵達。因此，這便構成了我們當前工作的核心：讓AI代理在使用者旅程的初始階段就提供切實幫助，並將這一理念貫徹始終。
加布裡埃拉·博爾熱斯 高盛集團有限公司，研究部
我認為是哈雷提到過，與大型企業最初的會議感受也有所不同，因為你能很快向他們清晰地展示出他們目前所缺失的東西。請進一步談談與這些大型企業——比如雅詩蘭黛這樣的公司——的溝通情況。
Archie Abrams
是的。我認為其中很大一部分原因在於，人們逐漸意識到我們所擁有的網路優勢，尤其是在支付和Shop Pay方面——這種加速結帳體驗，確實打開了許多對話空間。但更重要的是，我想回到像雅詩蘭黛（Estee Lauder）或其他大型品牌所具備的一項核心能力：他們始終在開展A/B測試，以瞭解如何提升轉化率、最佳化產品定價等。我們不僅開發了便於開展此類實驗的產品，還充分利用了自身積累的大量網路智能。
因此，有一款名為SimGym的產品。SimGym的作用是什麼？它允許您建立大量變體，例如落地頁、產品定價、產品圖片、廣告等。隨後，我們引入智能代理，模擬評估這些變體中那一種更有可能取得良好效果，繼而實際運行實驗，並最終上線勝出的變體。當您是雅詩蘭黛（Estee Lauder）或某大型品牌時，您既能充分享受所有複雜功能帶來的優勢，又無需親力親為——這些工作均由我們代為處理；同時，我們還能提供極具獨特性的智能支援，這是其他任何公司都無法比擬的。
加布裡埃拉·博爾熱斯 高盛集團有限公司，研究部
我們一直在探討的主題之一是轉換成本正在下降。這一趨勢與貴公司業務密切相關，即從一些傳統平台遷移到Shopify的轉換成本正在降低。你們是否觀察到了這一現象？或許可以提供一個具體資料：過去遷移通常需要耗時一年，那麼你們是否注意到遷移速度有所加快？
Archie Abrams
是的，我認為我們確實看到了這一趨勢。在我們的協助下，一些頂級品牌僅需數周、甚至更短時間便能成功上線。這得益於我們平台當前的架構——不僅易於整合，而且我們還與多家代理商合作，為他們及系統整合商提供充分支援，使其能夠充分利用Agentic工作流，從而高效助力這些品牌快速上線。過去一年左右，我們明顯提升了客戶上線的速度和效率。
傑夫·霍夫邁斯特，首席財務官
是的。另外，從整體遷移的角度來看，Archie，您提到了SimGym，我認為，僅就建構一個“智能體（Agentic）路線圖”而言，一份經過深思熟慮的路線圖至關重要——比如明確說明Sidekick是什麼、其他產品又分別是什麼。事實上，我們三年前便已開始建構這兩款產品。因此，這些產品旨在為您提供切實幫助：即便您作為一家大型企業的首席技術官（CTO），對智能體商務（Agentic commerce）的爆發速度或某類業務中智能體所佔的具體比例持略有不同甚至偏悲觀的看法，您依然很難向一家規模龐大、業務遍及全球的零售品牌宣佈：“我將採用一個實際缺乏大量AI能力的平台。”
而且，我們確實是唯一一家不僅提出了某種“智能體（Agentic）”方案，還已落地一系列產品、並有更多產品即將推出的公司——就我們對這些能力的構想而言，我們實際上已經做出了一個讓客戶幾乎別無選擇的決策。我認為，過去幾年間，我們真正實現的是：首次為大型品牌提供了一個第三方軟體解決方案，其表現將遠超客戶自身可能投入多年（具體年限取決於品牌規模及其成立時間，甚至可能長達二三十年）所建構的基礎設施、所組建的團隊以及所定製的全部系統。
這一切都非常棒。但憑藉catalog的功能以及我們正在開展的各項工作，如果您不採用我們能助您推動業務發展的某些功能，您實際上將處於競爭劣勢。
加布裡埃拉·博爾赫斯 高盛集團有限公司，研究部
讓我插幾個宏觀層面的問題。Archie，我想這個問題是問你的：我們是否應該擔心SEO出現“失速”？Shopify商家是否應該為此擔憂？
Archie Abrams
我認為——對於我們的商家而言，傳統搜尋仍在持續增長，且勢頭依然強勁。但這種搜尋引擎最佳化（SEO）的性質已有所變化，更多集中在漏斗下游，更具導航性。例如，過去使用者可能搜尋“黑色褲子”，而現在則直接搜尋“Vuori褲子”。因此，漏鬥上游的發現行為主要發生在社交平台，當然也發生在Agentic平台上——正如傑夫所言，使用者在此類平台上實際調研“最適合購買的褲子”，從而真正獲得高度個性化的推薦結果。
但當使用者真正想要探索品牌時，他們通常會使用這些導航類搜尋詞，從而在商家網站上獲得豐富而深入的體驗。我認為，所有這一切都將有利於獨立品牌——因為像“黑色褲子”這類搜尋詞競爭極為激烈，難度極高；而在智能代理（Agentic）模式下，獨立品牌反而更容易被發現；同時，在社交媒體平台上，我們的商家憑藉其創作精彩內容等能力，也能夠真正取得成功。因此，我認為搜尋引擎最佳化（SEO）的變革對我們的許多商家非常有利，而且隨著新興發現管道的不斷壯大，這種優勢還將進一步增強。
加布裡埃拉·博爾熱斯 高盛集團有限公司，研究部
傑夫，另一個宏觀層面的問題是消費者狀況。我經常引用你們的資料：Shopify 平台上普通商家的平均年收入超過 10 萬美元。在此背景下，您是否願意就當前消費者狀況分享一些看法？
傑夫·霍夫邁斯特 首席財務官
是的。我們儘量高度依賴自身獨有的資料。但我也要說明，我們所觀察到的情況與您今早看到的資訊並無顯著差異——無論您是在閱讀這篇部落格、收看CNBC，還是從高盛交易台獲取資訊，您對經濟狀況及各項指標表現的判斷都基本一致。我們最近幾個季度發佈的資料也印證了這一點：公司業務持續表現強勁。我始終在強調，這種強勁勢頭體現在各個地理區域、各類商戶規模、不同行業及細分領域等各個方面。
因此，這一勢頭在我們腦海中依然十分強勁。尤其是最近幾天，油價走勢、消費者支出等情況似乎呈現出一定的起伏波動。當然，加布裡埃拉，我必須堅持我在上一次財報電話會議上的表態。但即便如此，我們所觀察到的這種強勁勢頭依然保持穩定。各位對消費者支出情況自有各自的判斷，而就我們目前的情況來看，消費者支出表現依然強勁。
加布裡埃拉·博爾熱斯 高盛集團有限公司，研究部
我認為，鑑於Shopify能夠將大量專有資料注入Sidekick，花稍多一點時間探討Sidekick是值得的。請進一步介紹一下支撐Sidekick運行的AI引擎？其中有多少來自第三方？又有多少是Shopify自研的？在Sidekick這類產品中，您實際能利用那些類型的資料？
Archie Abrams
是的。我的意思是，這可以追溯到Tobi幾年前在人工智慧剛剛起步時所做的一項投資，即打造一個功能極為強大的後台管理系統。該系統能夠精準追蹤商家和買家在商家網站及其他服務上的每一次互動，從而為我們開展各類“下一步最佳行動”預測奠定了堅實基礎。
我認為，Sidekick 的發展方向在於充分利用其對創業者全程 journey（從初創到規模化）的深刻理解，不僅讓 Sidekick 在商家執行具體任務（例如設計網站、進行資料分析）時表現出色，更使其逐步具備前瞻性能力——比如 Sidekick Pulse 功能，即主動向商家提供智能建議：“您可能尚未意識到，可以通過建立商品合集並提供折扣來提升您的 GMV。”
因此，這一切都始於最初那筆極具遠見的投資——Tobi 和我們共同做出的早期投入，旨在深入理解所有使用者行為。當我們掌握了這些資料，並充分瞭解商家與買家在我們所有 storefront（線上店舖）、agentic channels（代理管道）以及線下場景中的互動方式時，便能打造出一種極為強大的能力：它不僅是一種工具，更是一位主動式助手，可切實幫助商家營運業務，且具有高度獨特性。
加布裡埃拉·博爾熱斯 高盛集團有限公司，研究部
傑夫，這讓我想起過去我每兩個季度就會向你詢問一次關於Audiences變現的問題。Shopify內部確實存在一些間接變現的產品，我認為Audiences在某種程度上就是Sidekick的一個絕佳範例。請進一步為我們介紹其變現策略，以及這類產品對GMV和平台佣金率所產生的“二階效應”。
傑夫·霍夫邁斯特 首席財務官
好的，我先從Sidekick說起。也就是說，您問題的後半部分。對我們而言——我們已提供了一些統計資料，並將持續提供更多資料，以說明Sidekick對商家及其業務成功所產生的影響。事實上，正如我之前提到的，我們三年多前便已開始著手開發Sidekick，該產品推出至今已逾兩年。而真正開始看到Sidekick使用呈現多樣化並出現爆發式增長，大約是在九個月前。
最初，Sidekick 主要面向中型商戶，他們提出的問題大多集中在市場推廣策略方面，這也是 Sidekick 最初的切入點。如今，Sidekick 的使用已迅速擴展至各類規模、各個地區的商戶，他們提出的問題也五花八門。你可以想像，一個十人規模的創業團隊向 Sidekick 提出的問題，與 Lands' End 或其他全球頂尖企業所提出的問題，在視角和關注點上必然存在顯著差異。但我們的發現是，Sidekick 確實在切實幫助人們思考如何加速自身業務發展。
因此，顯而易見，這最終惠及的是商家。如果Canada Goose銷量上升，自然會帶動支付收入、外匯收入、稅費收入等各項收入增長。Sidekick正是為此而設——它回歸了Shopify的初心，正如您之前提到的，我們始終以使命為驅動，聚焦於諸多關鍵事項，致力於幫助商家取得成功，努力成為商家實現目標過程中的順風助力。這正是Sidekick的價值所在。由此帶來的一項益處是：商家越成功，我們的業務也就越成功——我們的業績與商家的成功息息相關。這一點在Sidekick身上體現得尤為明顯。
加布裡埃拉·博爾熱斯 高盛集團有限公司，研究部
當Sidekick之類的產品取得巨大成功時，我們有時會遇到這樣的問題：您如何看待代幣對毛利率的影響？
傑夫·霍夫邁斯特 首席財務官
是的。這在一定程度上與我剛才提到的內容有關：如果Sidekick持續推動業務成功——我們已提供了一些統計資料，後續還會提供更多——那麼這將直接轉化為毛利潤金額。因此，相關收益可能體現在不同項目中。如各位所知，這部分收入可能體現於支付業務、稅務業務、外匯（FX）及跨境業務等類股。其中一部分將計入我們的商戶解決方案業務類股（而非訂閱解決方案業務類股），這一點熟悉我們財務報表的各位應該很清楚；但無論如何，最終都會反映在毛利潤金額中。
如您所知，正如我們在上一次財報電話會議上討論的那樣，我們的訂閱解決方案毛利率一直面臨平衡壓力，因為隨著Sidekick使用量的增加，部分大語言模型（LLM）成本持續上升。需要明確的是，我們不僅希望、而且正在積極鼓勵商戶使用Sidekick——我們希望商戶儘可能多地使用它。對我們而言，挑戰在於：一方面要確保這些額外的LLM成本可控，另一方面也要落實此前已討論過的各項成本管控措施，包括在客服支援及其他領域進一步降本增效；最終目標是，在整體上實現毛利潤增長——即通過合理平衡各項成本與提升業務成效，推動毛利健康增長。
Archie Abrams
在建構方面，我們看到蒸餾工作取得了大量非常出色的成果，尤其是某些新的開源模型。我們在幾乎不犧牲質量甚至完全不犧牲質量的前提下，獲得了很高的效率提升，從而能夠非常高效地利用這些模型，將成本維持在非常理想的水平。
傑夫·霍夫邁斯特 首席財務官
此外，我們正在對問題進行大量快取。你可以想像，商家經常會向Sidekick提出類似的問題，因此我們能夠預判他們可能提出的問題。而且，我們並不一定需要使用最前沿的模型來實現這一點，因為Shopify的核心價值之一在於其長達20年的交易資料——即消費者交易資料，而不僅僅是“我把你引導到了某個網站”這種粗略資訊；而是精確到“你訪問了這個網站，將這件商品加入了購物車，又把那件商品移出了購物車，最終下單購買了兩件商品並完成了發貨”等一系列詳細行為。所有這些資訊本身即為資料來源，我們可基於此運行各類模型。但完成這項工作，並不需要採用最新、最先進的模型。
加布裡埃拉·博爾熱斯 高盛集團有限公司，研究部
我們在35分鐘內探討了許多內容，涵蓋了世界正在發生的種種變化。如果您希望向在座各位傳遞一兩個核心觀點，而這些觀點恰恰是人們在理解世界變革時容易忽視的，我很樂意就此收尾。Archie，請您開始。
Archie Abrams
是的。我認為，我真正感到興奮的一點是——我覺得Shopify目前有兩個非常棒的發展趨勢。其一是創業變得更容易進入，這意味著全球將湧現大量更有趣、更具獨特性的品牌和產品；其二則是消費者實際發現這些產品的能力得到提升，相當於拓展了“貨架空間”，擴大了可被發掘的產品範圍。而隨著大語言模型（LLM）和智能體（Agentic）技術的發展，這種發現能力只會進一步增強。
因此，我認為以下兩點將變得更加可行：一是更多創業者推出更具吸引力的產品；二是更多品牌能夠找到其真正的1000名忠實粉絲。這不僅會帶動商家數量和業務規模的增長，而且在接下來的一段時間裡，也將促使更多消費者選擇並購買獨立品牌的產品。
傑夫·霍夫邁斯特 首席財務官
關於智能體電商，我還想補充一點：展望未來，隨著我們不斷探索其可能性，我們對以下事實感到非常興奮——目前各類大語言模型（LLM）的進展消息層出不窮，我們此前也已提及。無論使用者是通過新聞管道、OpenAI平台，還是直接訪問商家網站（該網站由Shopify提供支援），抑或通過Google搜尋等方式抵達商家網站，所有這些管道最終都匯聚到商家本身；而我們所提供的廣泛服務組合，正是為了助力商家取得成功。
因此，這些本質上——自商業活動開始以來——始終是一個如何吸引更多買家來到我這裡的問題。無論他們通過何種方式找到我，我都歡迎他們，然後我們協助他們完成交易，而這也是我們正在全力以赴推進的工作。
加布裡埃拉·博爾熱斯 高盛集團有限公司，研究部
嘿，這確實很棒。請大家和我一起感謝Jeff和Archie抽出寶貴時間。感謝各位的蒞臨。
Archie Abrams
謝謝，Gabriela。 (invest wallstreet)