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“这注定是一条不好走的路。”
作者丨覃倩雯
编辑丨刘伟
过去两年，文案、图片、视频和客服成为商家使用AI的核心落地场景。以视频为例，一些商家透露，AI单条视频生成的时间从过去的15～30分钟缩短到了现在的5分钟以内，成本降低约70%。
当这些工具在整个行业迅速普及，商家之间的竞争效率也正在发生变化。今年年初，商家群体开始出现了两种截然不同的风向：
一是AI成为中小商家低成本补齐短板的工具，这一类商家的核心诉求是聚焦于AI降本；另一个是头部商家去年已经提前跑通了AI降本，今年转而开始把AI深度嵌入自己业务的全流程，实现销售额跨越式增长。
这种分化下，平台的竞争焦点也开始变了。今年以来，阿里国际的Accio Work从跨境向国内多平台经营延伸，尝试把商家业务全流程中的经营难题接过来。
这意味着AI电商的第二场竞争，已经从单点提效开始打进商家全链路协同的经营后台。只不过它能走多深，相当一部分决定权取决于平台。
用行业人的话来说：“AI在电商行业的发展，半条命在大模型手里，另外半条命在各大平台的数据命门中。”
01
行业急转直下
AI成为电商「全村的希望」？
商家迫切需要通过AI提高经营效率，与这两年电商经营层层叠加的压力密切相关。
这一变化首先来自国内消费增长放缓。从2023年疫情结束到2025年，中国社零一直维持着2%-5%的增速区间，但今年5月社零增长开始变为负增长，这是一个关键信号。
品类上看，今年电商三大品类消费电子、家电、家装家居都在下滑，那些单价不高的食品饮料、服装、化妆品、日用品等类目还在增长，但这些增长加起来不及家电一个品类的拖累。
部分品类的压力已经传导到平台。一份券商交流会的信息纪要显示，上半年抖音电商支付GMV约是2.4万亿，只比去年同期的2.1万亿多了3000亿。二季度的支付GMV大概是1.24万亿，同比增速降到了12%左右。
今年二季度拼多多国内电商GMV增速跌破10%，部分数码家电商品即使获得补贴、价格更低，也难以扩大销售。显然，低价对需求的拉动作用也开始触及天花板。
国内受到挤压，海外也在遭遇关税与合规的巨大冲击。多位商家告诉雷峰网，欧美关税事件后自己在Temu上的订单量同比下滑40%-60%。市场人士判断，欧盟关税后Temu7月份增速掉到了中个位数，到8月份已经开始负增长。
今年开始严格实行的电商税，也在进一步压缩商家的利润空间。一位分析师告诉雷峰网，过去很多电商靠零申报或者少申报勉强维持着5~10个点的利润。合规交税后，商家的综合税负会占到商家净收入的4%-5%，净利润所剩无几。
一面是内销面临需求与价格压力，另一面是外销又要重新核算税费和准入成本。过去，市场的高速增长可以消化一部分经营成本；如今订单增量收窄，商家开始通过AI压缩内容制作、客服和运营费用。
1688商家周彦向雷峰网透露，以前一周上五款新品、一个月共20个新品，光模特拍照就要500块钱一次，按5款新品一个颜色算，拍照要花掉1万元。另外还有人工成本，美工一个月是6千元、设计一个月1.2万。现在用了AI，单张照片成本约0.2元～0.6元，耗时约5分钟，人工成本也全部省下了。
从新品制作到日常运营，AI正在压低商家反复产生的执行费用。在利润受到多方挤压的情况下，这些可以直接计算的成本变化，推动了AI在电商行业的快速普及。
雷峰网了解到，为了让员工更好地掌握AI技能，去年开始安克推行了AI驾照体系，分三个科目：科目一是应知应会，掌握AI的基础原理和知识；科目二是场内考试，在预设的、有标准答案的场景里操作AI工具；科目三是路考，在真实的业务场景中运用AI解决问题，一些设计师拿到AI驾照后，每月能多拿4000元。
今年，多家跨境电商上市企业将AI的效率贡献从“战略方向”推进到了可量化的财务归因层面。三季度，赛维、安克、致欧的销售费用集体下降，公司明确表示借助AI工具降本提效，优化中后台人员结构和流程，提升人均产出。
值得一提的是，在这股AI降本的大潮下，当下的电商企业正在进入组织结构重组的阶段。
上述1688商家周彦告诉雷峰网，在AI出现以前，他的公司有一个设计、一个美工、两个运营、两个客服，但今年运营人员也彻底Skill化了，现在只剩下一个客服。
据悉，目前许多企业级Agent产品的高频用户就是这一类小型公司。雷峰网了解到，目前阿里国际Accio Work主流的用户画像主要有三类：一个是5人以上的电商团队，一个是2～3人的团队，另外是一人公司，老板兼运营、打包、物流+AI。
02
AI电商的下一场战争
需要指出的是，在商家的经营问题面前，单靠AI降本仍然只是隔靴搔痒：单个环节的运营效率提高了，但商家在同质商品竞争、流量获取和履约中承受的利润挤压，并没有因此改变。
一位商家向雷峰网透露，AI确实做到降低执行成本和效率提升，过去一个新品上架要写标题、设置关键词、上传主图和详情页，一套流程至少需要15～20分钟，现在AI能3分钟完成上架。但AI的提升也存在上限，比如用AI生成抖音推广视频，视频产能更高了，但转化率仅为人工的60%左右。
要改善利润，需要把AI深度嵌入选品、定价、投放、补货和履约的协同全链路，参与那些决定资金去向的工作。这又取决于商家原有的数据和组织能力，也是商家在AI应用上开始拉开距离的地方。
如安踏、影石、雅诗兰黛等这类头部商家，过去积累了更多销售、消费者和供应链数据，也有足够多的钱投入技术团队，将AI接入企业系统，把内容制作与测款、选品、投放、补货、产品开发等一系列经营环节连接起来。
而许多中小商家恰恰缺少这些历史积累。
因此，AI在电商行业明显出现了一条分水岭：头部商家有条件把局部降本延伸到产品开发、预算分配和库存周转，中小商家则更多停留在提升单人产出、压低费用的现实层面。
然而，随着AI模型能力的进化，行业门槛降低、竞争加速挤压。今年整个电商行业对AI的需求进入了第二个阶段：能拓品类、拓渠道，帮助商家从内贸转外贸的一体化经营，这些能力恰好是AI过去的短板。
需求升级与自身能力不足之间的缺口，为平台提供了新的竞争空间。
今年3月，阿里国际站从电商采购与交易场景切入，发布了面向商家的企业Agent产品Accio Work，覆盖市场分析、寻找货源、店铺优化和库存监控，尝试将选品采购与后续销售运营接起来。
作为全球电商AI工作台，Accio Work目前已接入阿里国际站、1688、淘宝、Shopify等国内外主流电商平台，将服务范围从跨境延伸至内外贸、为买家提供采购与多平台运营能力，并面向源头厂商推出适配现货、定制和跨境场景的生意助手。
尽管，市面上的WorkBuddy、Cloude、GPT等通用AI产品都能处理商家的部分通用任务，但是不同类型的商家、不同的生意模式、不同的发展阶段，对AI的需求并不相同。
例如，目前中国的产业带商家大致分为三类：
一是，定制型商家对AI最核心的需求其实是报价，既要快速响应复杂的定制要求，也要帮助新业务员更快达到成熟业务员的水平。
二是，现货类商家往往涉及B端、C端和多店铺经营，对AI有跨平台、跨店铺的管理运营需求，非标品商家还需要快速修改图片、完成上新。
三是，跨境类商家，他们更看重不同国家的品类分析、市场需求与选品趋势洞察。
从产品上看，Accio work满足了不同类型商家的个性化需求：为现货型商家提供一键生成商品详情、自动上架和批量优化素材等能力，也能为定制型工厂提供知识库学习、询盘接待和报价等能力，还能为跨境型商家提供多店铺经营看板等能力。
而支撑Accio Work深入经营的关键，是其与平台及商家业务数据的直接连接。电商是一个讲究细枝末节的业务，当AI进入具体的业务经营环节，数据的准确性就变得极其重要。
过去，很多商家通过RPA等方式操作软件、抓取数据，这与直接调用业务数据并不相同，这种连接方式在数据准确性上有局限，会影响AI的分析结果。
相比许多通用Agent，Accio Work最大的优势是阿里国际站、1688等平台背后有庞大的交易数据和消费者数据，这种数据连接的深度会明显影响商家经营分析与执行效果，也是通用办公Agent没法在短时间内补齐的地方。
03
平台在努力，但「墙」还在
平台正在扩大AI能够承担的经营任务，但从功能开放到商家持续使用，还有不小的路程要走。最大的一道障碍，是商家跨平台经营的需求，与各平台分别管理的数据和权限之间的矛盾。
上述1688商家周彦告诉雷峰网，以选品为例，像GPT这样的通用Agent需要一轮又一轮给他很多提示词，Accio Work会直接根据店铺数据给出一份详细、客观的方案，而且能直接解决商品上架前后的整个链路流程。但是，它在跨平台数据打通这块，还是很困难。
比如，Accio Work可以帮助淘宝商家做经营分析报告：哪些品类比较好卖、哪些新品值得跟进，但是它没法做到连接拼多多、抖音的运营数据，对商家的多个店铺经营进行全面拆解分析。
眼下，大部分商家希望能通过一个Agent统一分析、调配多盘生意，但工作台能够调用哪些数据、执行哪些操作，需要从其他平台取得授权，这就成为AI自动化的直接障碍。
尽管各平台开放了大量接口，但这种开放始终带着附加条件。
即便借助第三方ERP，也要通过电商平台的技术体系实现订单的查询。以淘宝开发平台为例，申请接口必须有天猫店铺账号，还需要提供产品说明书和自己的研发软件著作权证书，再由专门的运营审核，门槛并不低。
这意味着，没有技术基础的中小商家很难独立走完申请的流程。而在中国电商平台各自割裂的数据源不能打通且实时同步的情况下，AI能做的经营分析、协同工作，效果大打折扣。
当下，阿里有意识地要把自己生态内的平台数据收进一个工作台。
今年10月，千问办公在上海发布电商版Agent，接入生意参谋、有赞、千牛、万相台等商家熟悉的工具。随后，1688也全面接入Accio Work，向买卖双方开放采购、跨平台运营和店铺管理能力。
但是对Accio Work这类Agent而言，它的“智力”上限从大模型能力，转向阿里生态以外的跨平台经营整合能力。
换句话说，AI电商的第二场竞争，正在从功能覆盖深入到平台之间的数据与权限边界。要真正从局部提效走向全链路协同，Agent还需要跨平台授权机制与服务交付能力的支撑。
但所有人都知道，这是一堵难以打开的墙。
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