科技圈聊起新技术，直觉往往是消灭中间商。信息更透明，流程更短，买卖双方直接连在一起，赚差价的中间人理应离场。前阵子读到陈然的文章 《THE AI Native Distributor Playbook》，他的判断正好相反：AI 不会让中间商消失，反而在各个垂直行业悄悄催生一批新的中间商。
顺着这个思路，我们调研了三十多家分布在制造、化工、食品、保险、法律和物流领域的公司。把业务与账本放在一起看，AI 对中间商的影响分出由浅入深的三层。
最浅的一层，是把技术能服务的边界往外推了一截。Xometry 是个清晰的参照：它 2013 年就成立了，比这一轮大模型早了十年，如今市值约 35 亿美元，2026 年第二季度营收 2.29 亿美元，同比增长 41%。工程师把三维零件图纸拖进网页，程序在 30 秒内给出报价，下单后几周定制零件就能寄到工位。它不需要这一代大模型，因为三维图纸本身就是严整清晰的需求。传统几何算法十几年前就能啃动结构化输入，这门生意早就跑通了。
但现实里多的是说不清的需求。厨师长半夜发来一段语音订货，移民申请人理不清出入境记录，工伤患者拿着零散病历，过去没有软件接得住。直到语言模型出现，非结构化信息的解析门槛才降了下来。分水岭就在这里：需求本身说不说得清。
往深一层看，组织的产能杠杆换了。两百年来，专业服务的产能公式一直是人数乘工时，天花板受限于管理幅度。AI 提供了另一套逻辑：把专业判断沉淀成数据与模型，让产能随算力扩展。这个变化直接体现在人均产值上。
最深的一层，是钱的位置变了。中间商赚的其实是两种钱：靠信息不对称赚取的信息租金，和靠出了事有人兜底赚取的责任租金。AI 把信息租金打到接近免费，责任租金却一毫米没动。中间商没有消失，只是在向承担责任的阵地搬家。
在语言模型普及之前，许多垂直需求很难直接软件化。汉堡店厨师长打烊后要向几十家供应商订货，以往半夜发语音、发短信，双方对着单据反复核对，错单漏单是常态。柏林的 Choco 让厨师长对着手机说一段话，系统把语音转成供应商 ERP 能直接录入的标准订单，一年处理超过 880 万笔。
面对美国婚姻绿卡繁杂的表格，Boundless 用问答流程把家庭状况整理成完整申报材料，按案件收费 750 美元，由合作律师网络审查提交，已服务超十万名申请人。HelloPrenup 把婚前协议拟定做到 599 美元一对，支持 49 美元加购律师意见，据 Forbes 测算拿下美国婚前协议市场约两成份额。在人身伤害诉讼领域，EvenUp 每周处理约一万份索赔案卷，把律师八到十二小时的文书准备压到两三个小时。
这些生意的共性，是把模糊诉求转成结构化文件，再对接给具备履约能力的人。但有一个事实必须面对：没有一家做到了全流程无人化。EvenUp 每份文书都要过内部法务与医疗团队复核，再由律所律师签署。Boundless 强制四轮人工审查，四百名员工中相当一部分是菲律宾宿务的运营团队。报价最自动的 Xometry，遇到二维图纸或特殊定制也全数转给工程师，二十四小时内出结果。Choco 的自动下单在早期客户里也只减少了一半的人工核对。
保留人工团队并非算法能力不足。留在工作流里的专业人员，负责的是核实细节、签署文件与承担后果。这种分工直接反映在人均创收上：Xometry 每名员工平均对应约 58 万到 68 万美元年营收，是传统离散制造业的三到四倍。
在商业保险经纪领域，Newfront 人均创收达 38 万到 46 万美元，传统三巨头 WTW、Aon 和 Marsh McLennan 落在 20 万到 29 万美元之间，Newfront 达到其约 1.35 到 2.2 倍。到了需求更模糊、责任更重的人身伤害索赔领域，EvenUp 人均创收在 21 万到 23 万美元之间，比中小律所全行业 15 万到 17.5 万美元基准约高两成到五成。梯度呈现的分界也明确：输入越结构化，技术杠杆越大；业务越贴近现实处境与法律责任，自动化杠杆越小，但换来的防线也越难替代。
中间商赚的差价包含两部分。一部分来自信息不对称：哪家工厂交期稳，加工单价多少，审批需要什么材料。这些隐性知识分散昂贵，掌握它就能赚取差价。另一部分来自责任兜底：持有牌照，垫付资金，在出现瑕疵时负责赔付。过去的大型分销商把两笔钱混在一起收，客户在账单上也分不清楚。
AI 冲击了第一种收费基础。搜索拉平价格，模型理清路径，软件固化经验，靠信息不透明赚取的租金迅速缩水。但第二种责任属性的收费基础没有动。牌照不会随模型变聪明而自动下发，商业赔偿更不会因为生成准确而消失。健康运转的公司，都把收费点放在责任这一侧。
陈然创办的 Pure Global 做医疗器械跨境合规，前端法规查询免费开放，盈利全在后端的注册申报与持牌代表服务，首台设备每年 2000 美元起。Material Bank 给设计师免费寄建材小样，转向品牌方收展示费与销售线索费，估值 19 亿美元。Clipboard Health 赚取医院急聘时薪与护士报酬的差价，核心是向医院担保到岗，年经常性收入超 3 亿美元。
审视各家公司保留的人工审查，原因正落在这里。EvenUp 的复核团队、Boundless 的四道防线与 Xometry 的工程专家，并非过渡期的权宜之计，团队本身构成了交付给客户的核心产品。买方付费买下的，正是专业人员在文件上签下的名字。
这也解释了物流科技领域最昂贵的教训。Convoy 成立于 2015 年，赶上的是把平台模式复制进传统行业的那波浪潮，获得贝佐斯与盖茨注资，累计融资约 9 亿美元，估值曾达约 38 亿美元。
Convoy 死在两头落空。干线货运运价透明、服务同质，撮合平台都能给出底价，信息租金极薄；在责任端，它自身不拥有卡车，也不担保时效，无法收取责任溢价。算法省下的交易成本，抵不过爆胎、延误、压车引发的客服与调度支出。背负一千多名员工薪酬的科技公司，做着毛利仅百分之十出头的重运营生意，在 2023 年 10 月因资金耗尽而停止运营，技术资产以约 1600 万美元卖给 Flexport，不到融资金额的百分之二。外界常把 Convoy 当作算法失败的案例，其实更准确的总结是：在技术抹平信息租金之后，不承担履约责任的撮合者失去了立足之地。
面对这批利用技术改造中间环节的创业公司，行业最初期待这里能诞生横跨多个产业的超级平台。梳理完三十多家公司的实际轨迹，真实世界的演进打破了这个预期。
在商业保险经纪领域，Newfront 给持牌经纪人配备智能化作业系统，独立估值曾冲上 22 亿美元。2025 年底，老牌巨头 WTW 宣布以 13 亿美元将其全资收购，估值近乎腰斩。类似的产业整合接连上演：定制零件平台 Fictiv 在 2025 年由日本工业品巨头 MISUMI 以大约 3.5 亿美元全资收购；元器件搜索平台 Octopart 随母公司 Altium 出售，由芯片巨头 Renesas 以约 59 亿美元总对价打包收入麾下。
样本库里真正独立上市并在二级市场站稳的，至今只有 Xometry 一家。多数验证了可行性的创新企业，归宿都是并入深耕行业数十年的传统巨头。这些巨头并不打算自研前沿算法，直接出资买下积累了专属数据、验证了获客路径并抓牢客户的成熟服务商。对 WTW 而言，这笔收购买到的不仅是客户名单，更是 Newfront 相当于自身两倍的人均产出效率。垂直中间商撑不起下一个超级平台，但它们的效能优势，恰好落在传统巨头最愿溢价收购的区间内。正如陈然所言，这里本就不必期待出现下一个大型平台。
陈然在文章末尾给出了评估垂直行业的四个实操问题：从业人员是否每天重复回答相似的高价咨询？服务终点是否必须由持证或担责的专业人员签字？团队能否先整理出一套精准的基础数据？免费工具能否把公域访客转化为带着清晰需求的高意向用户？
对照这三十多家公司，成功落地的案例都符合这四个特征。不过调研之后，我们倾向于把优先顺序倒过来：先把责任环节搞清楚，再去评估其他条件。最终由谁签字、出差错谁赔偿，决定了商业价值沉淀在何处，也决定了信息成本压缩至零之后，生意是否依然具备不可替代的生存空间。
与此同时，供应链领域出现了新变量。以 Didero 为代表的企业近期完成 3000 万美元 A 轮融资，做法是把采购智能体部署在买方内部系统与邮件中，代表买方全网自主比价。如果这种买方智能体普及开来，中间商甚至会失去最初的信息入口，进一步退向纯粹依赖履约与责任的重度服务。中间环节的演变没有终局，只有下一轮循环。拿着毛利率、责任边界与数字化工具效能这三把尺子去丈量，比死记任何模型框架都管用。