字节、阿里发力AI导购，电商的逻辑变了？

当用户提出消费相关问题，系统不再仅提供模糊建议，而是会直接列出商品卡片，并通过蓝色链接跳转至抖音商城。

目前，豆包已接入了数码、家电、美妆、母婴等多个垂类，甚至包括本地生活团购券，初步形成从内容到交易的闭环能力。

出于控制推荐质量的考虑，这些商品多数来自抖音电商评分 4.8 分以上的店铺，且支持综合、销量、价格排序。但点进去之后会发现，这套系统仍然缺乏“个性化推荐”“上下文理解”等更复杂的 AI 能力。

一个很明显的例子是，推荐内容略显粗糙：信息大多基于“历史参考价”、材质与设计亮点，并非实时动态数据。

例如，豆包推荐的一款凯图纪念款价格为 579 元，但实际页面并未找到对应产品，推荐链路更像是带货入口，而非“智能助理”。

本质上，豆包的尝试仍处在验证阶段。通过最小路径打通“种草—下单”链路，看看 AI 能否成为转化率的一环，只是缺乏行为数据支撑，目前推荐还停在浅层。

而京东则把 AI 能力更多应用于供应链体系的优化上，以提升“自营效率”。

从公开信息看，京东已经在物流、采购、仓储等核心环节部署了多个专用 AI 系统：包括用于物流调度的“物流超脑 2.0”，以及覆盖工业供应链场景的“JoyIndustrial”大模型。

在这些环节里，AI 的价值主要体现在优化决策以及流程自动化。

以“物流超脑 2.0”为例，在面对仓储拥堵、包裹异常（如非标尺寸、易碎品）等情况时，系统能够自动识别并调整抓取策略与路径分配，减少对一线人员的依赖。过去依靠经验判断的问题，现在由 AI 实时计算与应对。

在工业供应链中，复杂度更高的问题来自商品本身。京东工业积累了超 5700 万 SKU，但由于行业标准不一，“同类不同名”“零部件混用”等问题普遍存在。而借助 “工品查” 这种智能体，企业可以把人力在治理、清洗、标准化上的投入大幅减少。

京东将 AI 优先部署在供应链环节，本质上是继续扩大其履约效率优势。通过让系统在订单履行、库存周转、跨境合规等关键流程中响应更快、成本更低，进一步巩固其自营体系的确定性优势。

与京东和字节不同，阿里巴巴正在做一件更重的事情：用 AI 改造整个平台的效率。

阿里的落地路径大致可以分为三步：用户侧提升决策效率、商品侧重建信息语义、商家侧降低经营成本。

第一步是让平台真正“理解”商品。商品不只是图片和价格，它背后还有复杂的描述和类目，这些信息曾经杂乱无章、机器难以理解。阿里花力气清洗并结构化 20 亿商品，把这些碎片信息变成 AI 能读懂的语义层，让推荐和搜索系统“看得懂”。

第二步是降低商家经营成本。过去商家要雇人客服、找人设计详情页、分析数据做投放。现在阿里用 AI 工具把这些重复劳动自动化，让商家有更多精力投入内容与品牌表达。平台也因此收获更高质量、更统一表达的商品供给。

第三步，通过不同品类的 AI 导购应用，让用户更快做决策。比如，淘宝推出了一系列 AI 导购应用，从家装领域的“拍立搭”，到服饰领域的 AI 应用“AI 试穿”等，围绕具体购物场景进行智能推荐，给出个性化搭配和导购建议。

总体来看，字节、京东和阿里在 AI 电商上的路径选择，清晰体现出各自的资源禀赋与战略侧重：

字节依托内容生态，用一种轻量化方式打通了“种草—下单”的转化链路；

京东将 AI 优先部署在供应链体系，强化履约效率和自营能力；

阿里则试图从“人—货—场”三个核心维度，系统性重构电商平台的匹配机制与服务流程。

AI 颠覆了“多快好省”电商逻辑

在电商变革史上，每一次范式跃迁，都源于一种基础技术的突破。

第一次是互联网。它让商品从货架走进网页，让“SKU 无限扩张”成为可能。全球大约有 1.7  亿本独特的书籍，而沃尔玛线下门店平均只承载 12 万个 SKU。这种物理空间与信息空间的落差，成为亚马逊的起点。

第二次是移动互联网。它的“超级能力”不是扩品类，而是提升时效。DoorDash、美团的崛起就是最好的证明。

AI 带来的变革，则不在于多快，而在于“更聪明”。它重塑的是信息的处理方式，尤其是在需要理解、判断和咨询的场景中，展现出与以往完全不同的能力。

从 AI 的可介入程度来看，最大的空间并不在尿布、洗衣液这些确定性高、价格敏感、频次稳定的消费上，而是在那些高客单价、低频次、决策路径复杂的场景里，比如一件衣服、一台相机。

这些决策往往缺少明确标准，信息又高度分散，用户要么被淹没在内容平台的种草中，要么反复跳转于比价、测评、社交等多个平台之间，认知成本高。

在这种情况下，一个拥有丰富上下文、理解用户过往行为、能记住风格偏好、预算与变动的 AI，就可以取代 KOC 和内容平台的角色，直接完成建议到转化的闭环。

在这方面，我们已经可以看到一些趋势：

Plush 能帮助用户搜索女性时尚商品，给出基于风格偏好和体型的推荐；

Alta 是数字衣橱，会根据已有衣物、日程与天气每天推送穿搭建议；

Arcade AI 更进一步，用户输入“为生日派对设计一枚星形戒指”，系统可以直接生成定制产品，甚至联动工厂实现按需生产。

这些尝试都指向一个方向：AI 将不再只是“搜索引擎的下一代”，而是“消费决策的替代者”。

回到电商的本质，“多快好省”一直是主旋律。但“多”和“省”已经逐步被技术拉平：全网爬虫+SKU 聚合+价格追踪，使信息不再稀缺；而履约自动化、跨平台调度，也让“快”很难形成独占优势。

真正的竞争焦点，正在转向“好”的维度，谁能理解得更深、推荐得更准、解释得更清楚。这对平台提出了两个更高要求：

对用户的理解深度：是否能够长期建模用户行为，形成动态画像；

对商品的专业表达能力：是否具备结构化非标准商品的能力，是否掌握该领域的知识表达权。

也正因为如此，那些既拥有交易链路、又掌握行为数据的平台，具备天然优势。

以阿里和京东为例，它们不仅掌握搜索行为，还掌握交易行为：你买了什么、何时下单、多快签收、是否退货、是否回购。这些数据背后，是一个 AI 可以学习的因果链条。

另一方面，AI 也正在蚕食整条搜索路径中价值密度最低的部分，缺乏商业意图、同质化严重的“信息性查询”。

但在复杂度更高、认知成本更大的“专业问题”上，AI 或许有着更大的用武之地，比如“哪款相机最适合人像摄影”“如何挑选儿童安全座椅”等等。这些查询背后藏着大量非结构化数据与多维度权衡，也往往是消费者决策路径中最具价值的一环。

这类问题中包含了大量非结构化数据、冲突信息与主观判断，是用户“最需要帮助”的一环，也是 AI“最值得攻克”的高地。

从这个角度上说，相比于基于用户行为的场景优势，“专业深度”或许是更适合初创公司的竞争切口。谁能在复杂场景下提供具体、可信、可行动的建议，谁就有可能主导下一代电商范式的重构。