AI喧嚣背后，旅游业真正稀缺的是什么？

从AI Native到供应链重构，旅游业正在发生的6个变化

过去的几年，AI在深刻影响着各行各业，包括我们每个人的日常生活。

作为一个与客户有着高频触点的行业，旅游业也在发生着深刻的变化。

一个贯穿始终的问题：当旅行搜索、计划、客服、开发、运营、供应链管理都被AI快速渗透之后，真正决定旅游企业核心竞争力的因素是什么？

核心结论：AI越强，旅游业的竞争优势越会从前台的信息与流量能力，进一步回到真实供给、库存价格、履约效率、体验设计、客户关系和商业模式这些产业底盘。

开场：当AI越来越强，人还剩下什么？

旅游行业几乎所有企业都在讲AI，但有一个问题反而越来越值得讨论：

当AI能力逐渐成为所有企业的标配，AI本身还会是竞争优势吗？

今年环球旅讯峰会的主题是“变”。

这一年真正发生的，是三个方向的变化：用户寻找和购买旅行产品的入口在变、旅游企业组织和运营方式在变、产业链里真正掌握价值的人也在变。

从AI Native到供应链重构，旅游业正在发生的变革，将如何重塑行业的格局？

喧嚣的背后，旅游业到底什么越来越值钱？

AI不再只是工具，

AI Native新物种出现

过去几年大量旅游企业的AI应用，比较常见的还是AI客服、聊天机器人、行程助手之类，对于旅游业这样一个劳动密集型的产业来说，提效成为了旅游企业应用AI的首要考量；

当其他行业已经出现AI native（AI原生）的公司，那旅游业离这一天还远吗？

中国案例：德胧AI Native酒店

• 德胧集团所有系统代码已经实现超过99%AI产出

• 客房电话已消失，客人与酒店之间的交互完全通过App的AI界面交互

• 酒店收益管理100%基于AI实现

• OTA投流100%基于AI实现

• 会员发展逐步实现100%AI自动化。

当酒店从系统、组织、运营流程开始围绕AI重新搭建，经营模型是否会发生结构性变化？

以BCG的数据做行业对照：目前约25%的酒店企业进入AI规模化应用阶段，但真正达到AI Future-built（即面向未来的成熟型AI）的只有约8%。

也就是说：行业已经进入AI，但绝大多数企业还没有真正完成AI化。

BCG对AI-first酒店的判断也不是一个机器人或一个聊天助手，而是三大变化：

• 商业效率提升

• 成本结构重构

• 开发建设效率提升

国际航空业案例：利雅得航空 vs 汉莎

一边是利雅得航空，从零开始设计一家数字原生、AI导向的航空公司。

它没有几十年的IT遗产、流程遗产和组织结构包袱，因此可以从成立之初就重新设计客户服务、会员体系、运营系统、员工协同以及数字体验。

另一边是汉莎。传统航空巨头的业务仍在增长，但开始主动压缩未来的人力需求。

2025年，汉莎集团：

• 客运量 1.35亿人次，同比增长3%

• 营收 395.97亿欧元，同比增长5%

• 员工 10.33万人，同比增长2%

但与此同时，汉莎宣布到2030年计划削减约4,000个行政岗位，明确将数字化、自动化和AI列为推动效率提升的重要原因。

这两个案例实际上是AI时代企业面临的两条路：

一条路是从白纸开始，另一条是把一家百年企业拆掉改造。

抛出问题：AI Native真正的优势，是用了更多的AI，还是它没有过去的负担？

AI转型最大的障碍，可能不是技术

为什么很多旅游企业做了很多年AI，却没有真正改变？

行业常把AI落地困难归因于：技术不够成熟、数据不好、系统太老、缺人才。

这些当然都存在。但BCG也指出，酒店行业目前仍受到数据割裂、系统复杂、ROI不明确和员工抵触等问题限制；甚至一个酒店集团不同系统之间可能需要上百个API连接。

但还有一个更深层的问题：如果AI真正发挥作用，会不会直接伤害企业原来的赚钱方式？

运通商旅Amex GBT：六年前就买了AI创业公司，却没有发生颠覆变革

2020年，GBT已经收购AI商旅公司30SecondsToFly。它的聊天机器人Claire可以完成预订、差旅政策匹配、退改签等。

但六年之后，它没有因此变成一家AI Native公司。

旅游业AI创新最大的阻碍，可能不是技术，而是传统商业模式。系统、人才都可以换，真正难改的是企业几十年形成的收入方式和KPI。

对于传统TMC来说，如果过去很重要的一部分收入来自人工服务费，那么：

AI把退改做到完全自助，用户体验变好了，但企业短期内可能少赚钱。

对于OTA来说也一样：

理论上的AI应该帮助用户找到最适合他的产品；

但现实中的平台，长期又依赖佣金、服务费、保险、广告和流量分发实现收入。

于是会产生一个非常现实的冲突：

AI究竟把客户满意度作为最优解，还是收入最大化？

一家企业最大的创新阻力，有时恰恰来自它过去最成功的商业模式。

Airbnb：一个反向的案例

AI正在进入它自己的产品生产和服务体系。

• 2026年Q2营收同比增长17%，客服成本下降16%

• 近60%的代码由AI协作完成，团队开发和迭代更快

真正成熟的AI应用，不只是给消费者一个聊天框，而是进入企业自己的成本结构和生产系统。

AI转型从来都不是IT部门装一个新工具，而是企业愿不愿意革自己的命，

愿不愿意重新设计自己的组织、KPI和赚钱方式。

AI抢走C端入口，

B端供应链却更值钱了

旅行入口正在发生一次大迁移

过去：消费者 → OTA → 搜索 → 比价 → 预订

未来：用户 → 豆包 / 千问 / ChatGPT → 描述需求 → AI组织方案 → 调用旅游供给

关键在于：

AI可以告诉你，上海外滩附近适合一家三口住什么酒店。

但它无法凭空创造今晚还有没有房、卖多少钱、这个价格能不能成交。

也就是说：

信息越来越便宜，但价格和库存是真实世界的交易权；

AI时代，对库存和价格的掌控反而变得更重要。

万豪CEO Anthony Capuano也表达了类似判断：相比酒店品牌，AI预订代理对Expedia、Booking等OTA的冲击可能更大。因为AI一旦掌握用户偏好和会员数据，就可以直接连接酒店库存和实时价格，削弱传统搜索、聚合和比价平台的价值。

但酒店真正的护城河仍然在真实产品和入住体验。Capuano直言：“我们掌控入住体验。”当AI Agent把订单直接导入万豪系统时，万豪甚至有可能向其支付佣金或奖励。

近年来，Expedia、Booking等持续发力B2B：

Expedia集团2026年Q1：B2B 收入提升25%；B2C收入增长只有8%

Booking集团已开始将其旗下 Agoda、Booking.com 和 Priceline 三大品牌的 B2B业务进行整合，由 Agoda CEO 领导，全面基于 Agoda 的 B2B 技术构建。

过去很多人认为B2B只是“幕后生意”，但AI时代可能恰恰相反。

原因很简单。豆包、千问、Google、ChatGPT以及未来大量垂直Agent，不可能一家一家连接：几十万家酒店、航空公司、租车公司、景区、铁路和当地体验供应商。

它们需要一个巨大的后台基础设施。

AI入口越多，后面的供给聚合能力反而越重要。

OTA巨头未来可能越来越像旅游产业的一层基础设施。

未来消费者可能永远不知道：自己在某个AI助手里面预订的酒店，背后库存可能来自Expedia/Booking或携程。

AI时代，最性感的生意，可能重新变成“管道”。

B2B的价值也在变化：从库存本身，变成匹配度。

传统Bedbank的核心竞争力：我手上有足够多库存。

AI时代进一步变成：我知道什么时候、什么地方、什么价格的库存会被什么客户需要。

如果能够预测进博会期间，哪些位置、哪些价格带需求最高，需求量多大，就可以提前采购相应库存；预测越精准，包房越精准，推荐越精准，收益也越高。

过去B2B解决“有没有货”；AI时代B2B解决“有没有对的货，在对的时间，以对的价格给对的人”。

AI不会杀死旅行社，

它会让人们重新分工

如果ChatGPT几秒钟就可以：制定行程、推荐酒店、规划路线、控制预算。

为什么还有人需要旅行顾问？

因为旅行行业存在两种知识：一种是信息。另一种是经验。

AI极大降低了获取信息的成本；但真正了解：哪家餐厅值得吃、哪条小路值得走、哪个街区晚上最好玩、带老人孩子应该避开什么，这些仍然来自真实体验。

Fora案例：旅行顾问变成“人 + AI + 供应链”

Fora代表了一种很有意思的新旅行社模型：

• AI负责规划、报价、整理、比较、行程生成；

• 平台负责酒店、机票、体验、支付和履约；

• 人真正提供的则是品味、经验、关系和信任。

中国市场也在长出“新物种”：墨鱼旅行、享梦游等。

越来越多真正懂目的地的人来自：小红书达人、留学生、摄影师、美食达人、当地生活玩家、户外玩家。他们不是传统旅行社从业者。但他们拥有过去旅行社最缺少的东西：真实兴趣 + 在地知识。

AI让这些人第一次有机会低成本获得：行程设计、内容整理、报价、客服等能力。

平台再补上供应链和履约。于是一个新的旅行服务生产关系开始出现。

AI把目的地基础信息变得越来越普及，也让“深度理解一个地方的人”更加珍稀。

商旅AI的想象空间

Long Lake今年5月宣布以约 63亿美元私有化收购运通商旅Amex GBT，这个案例最有意思的不是“又一笔并购”，而是：一家以AI改造传统服务企业为核心能力的资本，为什么会看上全球最大的TMC？

Long Lake看中的不是一家“订机票酒店的公司”。

它看中的是GBT拥有：

• 全球企业客户

• 海量商旅数据

• 航空酒店供应链

• 支付与履约能力

• 高复杂度服务场景

也就是：AI最需要的大规模真实产业场景。

Long Lake专门寻找拥有大量客户和数据、但运营模式传统、成本较高的服务业龙头，再通过AI重构运营体系。

无独有偶——Google为什么要买一家破产航司的数据？

Spirit Airlines破产后，Google以约1000万美元购买其部分客户数据资产。

Google看中的并不是飞机、航线或机场时刻，而是Spirit长期积累的：

旅客数据 + 搜索预订行为 + 出行偏好 + 交易历史

它和Long Lake收购GBT其实指向同一件事：

AI时代，传统旅游企业几十年积累的客户、数据和真实交易场景，正在被重新估值。

Navan vs GBT：两种AI时代公司

Navan更接近数字原生、AI Native。

从产品、App、自助服务、费用管理开始搭建现代商旅平台。

GBT拥有几十年积累的客户、数据、供应链和全球服务网络。

但必须重新改造自己的技术和组织。

未来到底是AI Native的新公司更有优势，还是拥有深厚产业底盘的老公司完成AI重构后更有优势？

这个答案现在还不知道。但有一点越来越清楚：

只有技术，没有产业底盘，很难做旅游。

只有产业底盘，没有技术，也会越来越危险。

入境游：AI时代被低估的全新机会

外国游客正在重新回来，但真正的问题才刚刚开始

2026年上半年，外国人入境中国达到 2,291万人次，同比增长20.4%；其中免签入境 1,781.5万人次，占77.7%，同比增长30.6%。

人来了之后，我们有什么东西卖给他们？

外国游客未来可能在ChatGPT、TikTok、小红书甚至自己的AI Agent上问：

上海最值得体验的三件本地生活是什么？

这时候真正决定中国旅游产业能赚多少钱的，不只是免签政策，而是我们有没有：

多语言的产品、结构化的产品、实时价格、在线库存、即时确认、全球支付，以及真正有中国味道的体验。

所以，入境游其实恰好把前面所有逻辑重新汇合了：

AI入口 + B2B供应链 + 在地体验 + 履约能力。

结尾：

AI越强，真正稀缺的东西越来越清楚

过去二十年，互联网解决的是：信息怎么更快地流动。

今天AI正在进一步解决：信息怎么被理解、组合，最后变成一个决定。

但决定能不能真的住进去、飞出去、玩得好，还要靠现实世界里的供给和服务。

很多过去非常值钱的能力都会迅速贬值：搜索、比价、整理信息、写攻略、基础客服，甚至很多知识型工作。

但另一边，有些东西的价值反而会上升：真实供给、库存与价格、供应链、履约、在地体验、信任、客户关系。

AI会让旅行行业的前台越来越聪明。

但决定交易最终能不能发生的，仍然是后台那套非常复杂、非常现实的产业系统。

入口会变。

组织会变。

商业模式会变。

真实的供给、履约、体验与信任，只会更值钱。

终有一天，AI会像互联网一样，成为所有公司的基础能力。到了那个时候，我们不会再问一家公司有没有AI。真正决定它价值的，是AI背后，究竟有什么。

AI巨头涉足旅游行业最缺的其实是耐心，而不是技术。

旅游企业依靠所积累的深厚供应链和运营经验，不会被轻易颠覆，但只有最快地拥抱变化的企业才会拥有更加光明的未来。