如果把过去两年 AI 的发展画成一条曲线，你会发现一个明显的拐点。前半段几乎完全由技术指标主导：参数规模、推理能力、榜单排名——那是一场工程师之间的竞赛。但进入 2025 年，讨论的重心正从“模型能做什么”，转向了“它到底有没有用”。
多份行业报告给出了相似的信号：全球生成式 AI 的新增投入，正从基础模型加速流向应用层。AI 正从“技术奇观”，进入“生产力工具”的验证阶段。
这个结构性拐点，在电商行业表现得尤为清晰。一方面，电商天然具备数据闭环——点击、加购、成交、退货，每一次行为都是可被反馈的样本；另一方面，反馈速度极快，A/B 测试往往在短周期内就能验证效果。也正因此，电商成为人工智能商业化最先跑通闭环的实验场。
但几乎同时，行业也走向了两个极端：一种是“AI 万能论”，仿佛接入模型就能解决所有经营问题；另一种是“AI 无用论”，认为 AI 只是噱头，难以真正落地。两种声音背后，共同回避了一个更关键的问题：AI 应该以什么方式嵌入经营流程，才能带来可持续、可复制的确定性增长？
实际上，一批务实的商家已经悄然完成了从观望到实践的跨越。他们很少讨论模型参数、推理架构这些技术名词。他们关心的始终只有一个问题：AI，能不能让我多卖货、少花钱？
在这个问题上，一些平台提供的并不只是零散案例的观察，而是一套可被反复验证的实践机制。比如淘宝教育在过去一年里，持续深入真实经营一线，通过 AI 学堂、电商 AI 创新实践大赛以及《电商 AI 经营实践观察报告》，将分散在个体商家中的 AI 应用经验，系统化为可借鉴、可学习的经营路径。
从这个意义上看，这类实践的价值并不止于“教商家如何用 AI”，而是在电商行业内部，承担起 AI 应用的翻译与扩散角色：把复杂的技术能力，转化为可理解、可借鉴的经营方法，并在真实的交流场景中不断沉淀与进化。
毫无疑问，当 AI 成为电商的基础生产要素，真正拉开效率差距的，将不再是“是否使用 AI”，而是谁更早形成了正确、可复制的使用范式。
从经营痛点出发：AI 正在重塑的六大核心场景
那么，在这场从“技术奇观”走向“生产力工具”的迁移中，AI 究竟在哪些环节真正改变了电商生意？
1 月 22 日，在阿里巴巴数字生态创新园举办的“向 AI 要增长”超级公开课上，六大电商高价值应用被首次集中呈现——选品与新品创新、广告投放、经营决策、AIGC 内容生成、智能客服、数字人直播。而这些正是 AI 产生确定性价值的“主战场”。
近千名跨行业商家齐聚公开课现场，共赴 8 小时 AI 深度分享会
在为期 7 个月的电商 AI 实践创新大赛中，累计观察并拆解了 200 余个真实商家案例，并从中提炼出一个共识：AI 在电商中的价值，并非平均分布，而是沿着一条清晰的“价值曲线”展开。
第一类：成熟场景中的效率重构
在高度标准化、规则清晰的场景中，AI 首先解决的是效率与成本问题。例如智能客服、AIGC 生文生图等。这类场景的共性在于：问题明确、流程稳定、ROI 易于验证。
在《2025 淘宝教育电商 AI 经营实践观察报告》中，奥康通过“店小蜜 + AI + 自动化工具”重构客服全链路，将售后错误率从 10% 降至 0.3%；巴拉巴拉借助 AI 生图工具，完成 8000 余个在架链接的视觉优化，全店综合点击率同比提升 5%–10%，拍摄成本显著下降。
在这些场景中，AI 并非替代优秀员工，而是补齐长期缺位的基础能力。当 80% 的标准化工作被系统化处理，团队才能将精力集中于更具价值的 20%。这正是 AI 最先跑通闭环、但也最容易被低估的价值区间。
第二类：突破中的增长场景
当 AI 进入投放与直播等环节，其价值开始直接作用于收入结构。比如报告中的另一案例，百雀羚借助阿里妈妈 AI 工具进行投放，锁定高潜细分人群，实现成交人数显著提升；OPPO 则通过淘宝官方数字人直播工具，承接深夜长尾流量，让原本近乎空白的时段，跑出稳定 GMV。
这些案例指向一个共同变化：竞争优势不再来自更高预算，而来自用 AI 放大每一分投入的效率。通过更快的测试反馈、更精细化的投放、更低的边际成本，让增长开始具备可复制性。如果说效率场景解决的是“活下去”，那么增长场景决定的，是“能否继续往前走”。
第三类：正在形成壁垒的决策场景
选品、新品研发、市场洞察等决策型场景，短期 ROI 并不总是立竿见影，但却决定着长期竞争力。夸克 AI 眼镜在上市前，借助 AI 市场扫描工具完成场景与人群定位，单品 S1 在双 11 早鸟预售期成交额突破 4000 万元；老板电器通过 AI 大数据分析，快速验证关键词与组合策略，显著提升新品成功率与客单价。
这类场景的核心意义在于：谁能更早把 AI 引入决策层，谁就更可能构建难以复制的长期壁垒。
把这三条路径放在一起看，你会发现一个重要结论：AI 改变生意的方式，并非颠覆某一个环节，而是重塑整条经营链路的运行逻辑——从人力密集型，到流程驱动型，再到数据与智能深度参与决策。电商的竞争，正在发生结构性迁移。
AI 红利的分水岭：经营逻辑与人的价值再定义
在商业史上，每一次生产力的质变，最初带来的往往不是地位的稳固，而是洗牌的开始。
很多人有一个误区：容易将 AI 视为“头部商家的专属工具”，仿佛规模越大，红利越确定。但在持续的实践观察中，一个更值得关注的趋势正在浮现：AI 带来的优势，并不完全取决于资源多寡，而更取决于商家是否率先完成了经营方式的重构。在这一过程中，AI 的红利，更像是一种对“先行认知”的回馈。
在真实经营中，一些差异正在逐渐显现：有的商家，仍主要将 AI 用于节省人力、提升单点效率；也有商家，开始尝试用 AI 重新组织流程、调整协作方式。当 AI 从单点提效走向系统层面的重构，一种更深层次的能力分化正在形成。
这一轮变化至少发生在两个层面：企业的经营逻辑，和人的价值再定义。
先看企业。传统电商的经营逻辑，本质上是一种高度依赖个人经验的模式：选品、内容、投放、复盘，都围绕“人”的判断展开。AI 的引入，并没有削弱人的价值，而是改变了经验存在的方式——真正的竞争力，开始取决于企业能否借助 AI，把分散在个体中的经验，转化为组织可共享的智慧体系，并持续反哺日常经营决策。
一种更轻量、更敏捷的“人机共生”组织正在出现：决策节奏从“周级迭代”压缩到“小时级试错”；部门边界被打破，内容开始做数据分析，运营开始参与产品创意。AI 不是优化了流程，而是正在打破“传统工种”的定义，并在组织层面改变协同关系。
再看人。AI 并没有削弱人的价值，而是把人的角色往上推了一层。过去，人更多的精力在做“执行”：做图、写文案、调投放、盯客服。现在人的核心价值，开始集中在三件事上：定义问题、做出判断、制定策略。未来真正稀缺的，不是操作熟练度，而是能否设计出稳定、高效的人机协同流程。
瞄向确定性：从 AI 经营地图到学习型基础设施
一个看似吊诡却正在行业里反复出现的现实是：几乎所有人都在谈 AI，但真正用起来的人，依然是少数。这也是当下 AI 落地最大的悖论：我们以为门槛在技术，实际上门槛在学习方式。
从行业视角看，AI 并不缺能力，也不缺工具，真正稀缺的，是一套能把技术转化为经营动作的学习路径。
我们可以从三个认知维度，剖析这种深度赋能的价值：
第一，降低理解成本。 通过围绕六大经营场景的系统化学习，帮助商家看清 AI 的能力边界——能做什么、不能做什么，为使用建立正确预期。比如淘宝教育的 AI 学堂，在过去 7 个月里，普及了 20 多个工具，产出了 70+ 门 AI 课程，累计 55 万名商家在线学习。其核心不在于“教得多深”，而在于将最基础的 AI 工具应用讲清楚，并能迈入落地阶段。
第二，降低试错成本。 通过 AI 大赛、特训营、交流沙龙等多种场景化实践，把学习从单向知识输入，转化为基于真实问题的交流与共创。并在实践中，将概念性的框架转化为可被执行、可被复用的经营路径，真正跑通一条适合自己的 AI 经营方式。这种在开发者广场交流中沉淀经验的方式，对个体商家而言极具价值。
第三，AI 时代的能力迁移与组织进化。 当 AI 真正进入经营核心，问题就不再是“某个人会不会用”，而是“整个组织能不能一起用”。这意味着，AI 的价值开始从个体技能转向组织能力的构建——人和 AI 如何分工，流程如何被重构，经验如何被沉淀并复制。
当 AI 不再只是一个工具或技能，而逐渐成为一种新的工作方式，将进一步倒逼商家从“会操作”走向“会设计人机协同”；从依赖个人经验，走向可被验证、可被传承的组织能力。
把这三层放在一起看，会发现真正交付的从来不是“几门课”，而是一场持续进行的商家“操作系统”升级。其价值不在于“教会商家用 AI”，而在于持续减少商家用错 AI 的成本，并为商家指向一条走向确定性的学习路径。
换言之，AI 的竞争，本质上不是技术竞赛，而是一场关于学习方式的竞争。
AI 没有一夜改变电商，但它正在重塑一个更底层的问题：商家是继续靠经验做生意，还是开始用系统经营未来。而那些最早完成“操作系统升级”的商家，正在提前走向下一个时代。
本文图片来源：淘宝教育
发表于 19 小时前
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