AI的本質(zhì)，是一次預(yù)測成本的坍塌。

在生成式AI涌現(xiàn)前的2018年，多倫多大學(xué)的經(jīng)濟學(xué)家Agrawal、Gans與Goldfarb在幾人合著的《預(yù)測機器》里，給出了這樣的判斷。當(dāng)預(yù)測變得極其便宜，AI自然會涌現(xiàn)到各行各業(yè)。而在當(dāng)時，他們舉的例子是，智能駕駛。

電商與生俱來的核心職能之一，撮合供需，本質(zhì)上也是一道預(yù)測題。

過去二十年，電商平臺用搜索框、推薦流和廣告位來解這道題，底層靠的是流量分發(fā)，商家依托于規(guī)則找到自己的生態(tài)位；現(xiàn)在，當(dāng)AI的預(yù)測成本趨近于零，這道題的解法正在被徹底改寫。

這或許是2026年618最值得記錄的變化。折扣和滿減依舊是主角，但AI同樣成了各家競相展示的臺面。

阿里接入千問，并且官宣AI萬相在本次618全面落地。抖音電商體系與豆包全面打通，開始內(nèi)測AI購物模式?？焓值膭幼鞑畈欢?，也在618期間內(nèi)測上線了“AI購物助手”。而京東則宣布AI首次"全場景、全產(chǎn)業(yè)"融入618，并公示了一個讓行業(yè)出其不意的數(shù)據(jù)：一季度使用AI智能體輔助購物的用戶超過8000萬。

但熱鬧之下，真正值得追問的，是AI究竟在改變電商的什么。

一位深耕電商多年的行業(yè)人士對虎嗅表示，如果把AI全面接管商家經(jīng)營視為L4，那當(dāng)下行業(yè)大體處在L2往L3走的階段。在具體的經(jīng)營環(huán)節(jié)、具體的模塊上，AI已經(jīng)能實現(xiàn)提效與自動化，但要讓系統(tǒng)真正理解不同品類、不同品牌在不同平臺上怎么賣貨，還需要相當(dāng)長的演進過程。

從輔助駕駛到自動駕駛，或許正是當(dāng)下整個行業(yè)正在穿越的地帶。

當(dāng)撮合成本趨近于零

互聯(lián)網(wǎng)電商帶給零售業(yè)的變革，是更低成本的觸達(dá)用戶。

AI帶給零售業(yè)的變革，則是更低成本的需求與供給的匹配，即撮合。

貝恩（Bain & Company）在今年發(fā)布的一份報告中，將正在興起的AI購物代理分為三類：第三方中立代理（如各類通用大模型應(yīng)用）、平臺自有代理，以及品牌離站代理。其中，第三方代理對零售商的威脅最大。它們跨平臺抓取、比價、讀評論、給推薦，直接接管了購物漏斗的頂端。貝恩零售業(yè)合伙人Aaron Cheris的定性是，這是自搜索引擎崛起以來，零售“發(fā)現(xiàn)與忠誠”環(huán)節(jié)最大的一次結(jié)構(gòu)性變化。

“你可以理解成，AI代理正在成為企業(yè)與消費者之間一個全新的中間層，品牌從此不只要爭奪人的注意力，還要爭奪算法的考量?！币晃浑娚填I(lǐng)域資深的行業(yè)觀察員對虎嗅表示。

這種變化已經(jīng)不是預(yù)言，而是正在被數(shù)據(jù)驗證的早期事實。

2025年黑色星期五的數(shù)據(jù)顯示，AI驅(qū)動的零售流量同比激增約八倍，AI引流訪客的購買完成率比傳統(tǒng)搜索高出近四成。但同時，eMarketer估算2026年經(jīng)由AI平臺產(chǎn)生的零售支出約209億美元，僅占零售總額的1.5%左右。摩根士丹利則預(yù)計到2030年，近半數(shù)線上消費者會使用購物代理，約占其支出的四分之一。

國內(nèi)的滲透，也在加速。艾媒咨詢數(shù)據(jù)顯示，約四成用戶已將AI大模型工具作為信息檢索的重要入口。

可以這么說，購物路徑正在從老生常談的人貨關(guān)系，轉(zhuǎn)向人與場景的關(guān)系。這條路徑上，各家平臺在依據(jù)各自的基因分化。

抖音、快手憑借內(nèi)容生態(tài)做“種草—決策—成交”的閉環(huán)，淘天系借助多模態(tài)大模型的優(yōu)勢重塑個性化搜索，也在重塑入口。而京東則是憑借自營積累的標(biāo)準(zhǔn)化商品庫與供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)，做“高確定性”的需求匹配。

當(dāng)撮合成本大幅下降，過去因找不到買家而不存在的長尾供給會大量涌現(xiàn)，未來AI主導(dǎo)的零售，其SKU數(shù)量可能遠(yuǎn)超今天的電商生態(tài)。這正是這輪變革真正深遠(yuǎn)之處。它改變的不是賣貨的入口，而是零售業(yè)競爭的基本變量。

商家必須學(xué)會的新語言，也可以有翻譯

撮合成本的坍塌是宏觀敘事，而對商家來說，最先感受到的沖擊是，確定性邊際起伏不定。

傳統(tǒng)電商時代，投流的邏輯是清晰的。素材、預(yù)算和投入之間的轉(zhuǎn)化，可以推算。但在AI時代，商家面對的不止是人，更是算法。

他們必須學(xué)會用AI聽得懂的語言，去重新敘述。問題在于，對絕大多數(shù)商家來說，這門新語言并不好學(xué)。這也是整個行業(yè)的共性挑戰(zhàn)，平臺向商家端輸出AI能力時，首先要解決的，就是如何幫商家把舊的經(jīng)營語言翻譯成AI時代的新語言。

各家平臺有各家的做法。京東京麥產(chǎn)品負(fù)責(zé)人Harry認(rèn)為，“Al能力并不一定是做全新產(chǎn)品，而是讓原來的產(chǎn)品變得更好”。在他看來，京麥本質(zhì)上是幫商家在京東更好經(jīng)營生意的工具平臺。核心是借助AI能力來簡化商家的經(jīng)營鏈路、自動化操作流程、并給出經(jīng)營指導(dǎo)。

其對虎嗅透露，京東內(nèi)部將京麥AI能力演進分為三個階段。

第一階段是AI工具提效，幫商家在單個環(huán)節(jié)提效，比如寫標(biāo)題、做主圖。第二階段是AI分析診斷，具備感知、分析、建議的能力，能主動告訴商家哪里出了問題、如何優(yōu)化。第三階段，也是他們正在推進的，是AI決策執(zhí)行，基于對商家經(jīng)營全貌的理解，主動識別機會、提出方案、甚至替商家執(zhí)行部分決策。

Harry用了一個很具體的比喻，相當(dāng)于給每個來京東做生意的商家配了一支由AI構(gòu)成的經(jīng)營團隊，“一個有水平的店長加店員的組合”，把日常事務(wù)、經(jīng)營決策、經(jīng)營分析都承辦下來。

這不是愿景層面的空談。今年618，京麥已經(jīng)把第二和第三階段的能力推進到了實戰(zhàn)。

在經(jīng)營決策上，京麥AI經(jīng)營空間已進入試點階段。系統(tǒng)自動分析店鋪經(jīng)營情況，識別經(jīng)營短板，給出可執(zhí)行的優(yōu)化建議。甚至商家可以讓AI定時自動完成巡檢、素材補齊、商品信息托管等重復(fù)運營動作。

而在相對復(fù)雜的營銷與投放環(huán)節(jié)，京麥一方面是提供營銷活動報名托管功能，商家只需設(shè)置商品與到手價，系統(tǒng)就會自動托管。另一方面則是為商家提供AI投放助力，自動制定策略并持續(xù)調(diào)優(yōu)，例如穩(wěn)賺計劃，通過AI算法精準(zhǔn)識別商家店鋪的潛力產(chǎn)品，讓商家跳過盲目測款，根據(jù)系統(tǒng)建議目標(biāo)投產(chǎn)。

要實現(xiàn)這一步的前提，是底層數(shù)據(jù)的完整度。這恰恰是京東的優(yōu)勢。平臺層的全鏈路數(shù)據(jù)之外，京東標(biāo)志性的自營業(yè)務(wù)，帶來了賣貨角色的視角稟賦，對不同品類的消費者如何選購貨品，沉淀了一套專業(yè)經(jīng)營知識。這也是Harry認(rèn)為京東有機會更早從輔助駕駛跑到自動駕駛的底氣。

除此之外，京東商家開放平臺還將官方的業(yè)務(wù)能力以Skill與MCP的形式開放給AI應(yīng)用接入，首批已覆蓋商品信息規(guī)范、智能巡檢、接口開發(fā)、客服會話管理等核心場景。這意味著AI能力正在從平臺內(nèi)部工具，演變?yōu)殚_放生態(tài)能力。

顯然，京麥的態(tài)度是開放的。Harry給出的邊界是“官方保障基礎(chǔ)質(zhì)量，三方提供行業(yè)豐富度”，在AI經(jīng)營空間里引入第三方開發(fā)者和服務(wù)商，讓更貼合細(xì)分行業(yè)的工具交給生態(tài)伙伴來做。

經(jīng)營側(cè)之外，素材側(cè)同樣需要翻譯。京東零售旗下的設(shè)計智能體京點點（Oxygen Vision）每天為上百萬商家生成超千萬張素材，把商品屬性自動轉(zhuǎn)譯成面向消費者與算法的雙重表達(dá)。

京點點負(fù)責(zé)人Jason，給了這門“新語言”一個清晰的坐標(biāo)。在他的視野里，電商可以分為五層，最底層的供應(yīng)鏈對應(yīng)貨，往上是商品基礎(chǔ)信息層（SKU、類目、價格），再往上是商品高級信息層（主圖、視頻、交互），然后是經(jīng)營層和用戶層。商品素材恰好處在中間，也是“在整個電商故事里，連接貨與人的那一層最重要的翻譯層?！?/p>

在京點點平臺（ai.jd.com）上輸入SKU編號后，AI將根據(jù)商家的需求自主決定核心賣點生成素材，商家可以基于現(xiàn)有物料進行AB測試快速試錯，后續(xù)也會有報告反饋來輔助商家優(yōu)化沉淀。由此，一個生產(chǎn)到經(jīng)營的閉環(huán)達(dá)成了，而對使用了的商家來說，帶來的降本收益極為可觀。

在此基礎(chǔ)上，他認(rèn)為AI時代的商品素材需要“雙重人格”。第一重“人格”面向機器。核心在于商品底下那套結(jié)構(gòu)化的知識庫，比如參數(shù)、描述的準(zhǔn)確，與數(shù)據(jù)可溯源性。第二重“人格”面向用戶。人依然需要對比，尤其是高客單價的商品，需要密度更大、效率更高的表達(dá)形式，而這恰恰又能通過平臺維度數(shù)據(jù)和商家個性審美校準(zhǔn)。

有意思的是，至少在京東，從經(jīng)營到素材，這套AI能力的底座，最終都指向供應(yīng)鏈。以消費者需求為終極導(dǎo)向，AI推薦對數(shù)據(jù)的需求會沿著價值鏈不斷下探，那些數(shù)字化、可溯源的產(chǎn)品，也會因此在AI算法中獲得競爭優(yōu)勢。

信任是比流量更稀缺的東西

但撮合不是有了匹配就成立的，它還需要一個前提：信任。

而在AI推薦這件事上，信任恰恰是最大的缺口。尤其是在飽受競價排名熏陶的當(dāng)下，商業(yè)變現(xiàn)與可信撮合之間存在根本性的張力。把競價排名的邏輯直接搬進AI推薦，可能正是在透支撮合本身賴以成立的信任基礎(chǔ)。

如何破解這個黑箱？這需要回到供給側(cè)本身，產(chǎn)品信息、價格透明、服務(wù)保障這些最終都長在供應(yīng)鏈上。

京東做出的探索，至少代表了一種可能的路徑。一季度超過8000萬用戶使用的AI購物助手“京言”，其差異化不在于AI對話是否更巧舌如簧，而在于它的撮合是構(gòu)建在自營標(biāo)準(zhǔn)化商品庫與可溯源供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)之上的。

信任的另一面，是供給表達(dá)的穩(wěn)定性。

而京東給出的答案，是數(shù)字人。京東數(shù)字人產(chǎn)品負(fù)責(zé)人Kroos表示，京東AI版圖里的數(shù)字人，核心方向是“生意經(jīng)營管家”，將傳統(tǒng)直播龐大的團隊人力需求，具象成選品、寫稿、場控等細(xì)分Agent能力。播前、播中、播后，被串成一條鏈路。

一個數(shù)據(jù)是，618開門紅52小時內(nèi)，京東數(shù)字人服務(wù)商家超過8萬家，累計開播超80萬小時。而整體京東商家一季度開播量同比增長約十倍。

效率之外，是普惠。生存在廣袤縣鄉(xiāng)鎮(zhèn)上的中小商家，既沒有議價權(quán)、也沒有腳本與主播能力。此前幾乎無法實現(xiàn)達(dá)人級的直播效果。而京東數(shù)字人技術(shù)將行業(yè)頭部達(dá)人的經(jīng)驗抽象成產(chǎn)品和能力，讓直播競爭回歸同一起跑線，回到產(chǎn)品本身。

Kroos并不諱言短板。比起頭部真人主播，目前數(shù)字人在情緒感染和IP信任度還有很大差距。但數(shù)字人撬開的想象空間，恰恰是真人給不了的。一個直播間里，所有人看到的是同一個主播、同一套腳本?？蓴?shù)字人可以基于不同用戶的興趣，實時匹配不同的形象、商品和講解風(fēng)格。

6月1日，京東把這種想象結(jié)合每年的618晚會，做成了一場全網(wǎng)首檔AI購物直播晚會。讓經(jīng)典IP以數(shù)字人形象登場。整體來說，接受程度不錯。全網(wǎng)曝光約5億，當(dāng)天直播間瀏覽近千萬。

很多人都會追問京東，是否會學(xué)習(xí)友商，打造一個超級AI流量入口？而京東用行動作出的回答是，這個超級流量入口是無處不在對用戶需求的感知與滿足，而不是一個APP。

流量入口的邏輯不是京東的邏輯。它的選擇是，不爭入口，而是讓自己在被任何入口調(diào)用時，都能提供最可信的供給。

需要指出的是，京東只是應(yīng)對這場變革的路徑之一。無論是平臺側(cè)還是應(yīng)用側(cè)，也都在給出各自的答案。

而京東這種選擇是克制的，甚至是有風(fēng)險的。但它下判斷的行業(yè)邏輯，十分清晰：當(dāng)撮合的第一現(xiàn)場從貨架遷到對話框，真正稀缺的就是能被算法信任的供給能力。

擁有超過1800億元規(guī)模供應(yīng)鏈基礎(chǔ)設(shè)施、近2000座倉庫和上千萬SKU自營商品的京東，顯然更愿意把信任建立在實體的確定性上。這反而成為其獨到的優(yōu)勢。

尤其是在數(shù)據(jù)層面，通過京東自研雙目頭戴采集設(shè)備JoyEgoCam，其在家庭、倉儲、藥房等真實作業(yè)場景中，采集高質(zhì)量視頻和多模態(tài)數(shù)據(jù)，并面向具身智能推出的大規(guī)模真實世界人類第一視角數(shù)據(jù)集，首批開源的數(shù)據(jù)集EgoLive，已經(jīng)收到來自8個國家和地區(qū)近百家高校和研究院所的申請，足見全球具身智能研究對于第一視角數(shù)據(jù)的高度渴求。

這類數(shù)據(jù)看似離618較遠(yuǎn)，實際指向的是同一個問題：當(dāng)AI從推薦走向履約、倉儲和服務(wù)執(zhí)行，真實場景數(shù)據(jù)會成為供應(yīng)鏈智能化的賽博燃料。

想要用AI把真實的物理世界搬到線上，用AI去重塑整個供應(yīng)鏈的效率，勢必沒有打造一個熱鬧的AI對話APP更容易。但在最不缺熱鬧的AI大潮里，這份確定性反而更稀缺。

小結(jié)：在高估與低估之間

AI或許會接過電商的指揮棒，但至少現(xiàn)在不會。

2026年的618，不大可能被未來的人以銷售數(shù)字記住。但若干年之后回望，它可能是中國電商第一次集體、顯性地展示AI對零售業(yè)底層邏輯的改寫。

Agrawal等人在后續(xù)著作中，把我們所處的當(dāng)下稱為“中間時刻（The Between Times）”，已經(jīng)見識了AI的力量，但還沒有迎來它全面落地的那一天。點狀的、單點的應(yīng)用可以很快做出來，但真正釋放潛力的"系統(tǒng)級"重構(gòu)，需要更長的時間。

面對AI對零售業(yè)的影響，京東整體的態(tài)度似乎保持得很一致。都認(rèn)為，很可能會高估短期，而低估長期。

不可否認(rèn)的是，當(dāng)前AI對實際銷售額的貢獻仍然有限，全球范圍內(nèi)可能不超過零售總額的2%。

但這場變革傳導(dǎo)的方向已經(jīng)清晰，從消費端的AI導(dǎo)購，到商家端的AI經(jīng)營，再到供應(yīng)鏈端的數(shù)據(jù)重塑，AI正在沿著電商的價值鏈條逐層滲透。

618的銷售榜，很快就會翻篇。但在撮合成本趨向于無限小時，零售業(yè)要重新學(xué)習(xí)的，不是如何討好一個新的流量入口，而是如何讓自己的商品、數(shù)據(jù)和服務(wù)，取信于機器，也取信于用戶。

從線下到線上，從PC到移動，從貨架到內(nèi)容，再到今天的AI，電商行業(yè)的消費場景和用戶入口一直在變化。但更底層的判斷始終是樸素的。用戶的體驗、商家的增長，這些確定性最終還是要回到供應(yīng)鏈上，一筆一筆地兌現(xiàn)。

本文來自虎嗅，原文鏈接：https://www.huxiu.com/article/4867674.html?f=wyxwapp