電商的下一戰(zhàn)，注定在 AI。

作者｜言菲

編輯｜鄭玄

自 2023 年的大模型元年以來，電商一直是 AI 落地的重要場景。過去幾年從平臺到商家，電商行業(yè)的從業(yè)者紛紛探索利用 AI 生圖、AI 客服、AI 輔助廣告等工具降本增效，也取得了一定的成果。

而在剛剛結(jié)束的 2025 年，AI 行業(yè)再次迎來技術(shù)升級：今天的大模型不僅有了更強的分析、生圖和生視頻能力，更重要的是 Agentic AI 的出現(xiàn)，讓 AI 有了更強的影響真實世界的能力，甚至讓 AI 從真人的幫手，變成了真正的數(shù)字員工。

這也意味著 AI 與電商行業(yè)的結(jié)合有了更多的可能性。2 月 9 日，淘寶、千問大模型、阿里云聯(lián)合發(fā)起了 2026「生意管家杯」電商 AI 挑戰(zhàn)賽。大賽總獎金池的價值高達 350 萬元，包括 50 萬元現(xiàn)金獎勵和 300 萬元阿里云 Tokens。

大賽前期征集商家的真實經(jīng)營痛點，再由全球 AI 開發(fā)者給出技術(shù)解決方案，最終通過專家評審?fù)度雽崙?zhàn)對決。這意味著，這場比賽并不是單純的炫技比拼，而是一場以真實商家需求為起點、以實際落地為目標(biāo)的 AI 電商實戰(zhàn)演習(xí)。

這場挑戰(zhàn)賽也為外界提供了一個觀察窗口：今天的千問大模型對于電商的理解力有多強？又如何推動 AI 能力落地電商場景？

01

當(dāng) AI 貫穿「人、貨、場」，

電商發(fā)生了什么變化？

迄今為止，AI 在電商中的應(yīng)用價值大致分為兩類：一類是通過自動化與規(guī)?；芰?，承接高并發(fā)、強標(biāo)準(zhǔn)化的任務(wù)，讓生意「更省力」；另一類則是通過模型分析與推理能力，洞察人群、商品與市場之間的復(fù)雜關(guān)系，推動生意「做得更大」。

這恰恰構(gòu)成了 2026「生意管家杯」電商 AI 挑戰(zhàn)賽的兩大賽道，分別是「商家經(jīng)營提效」和「商家經(jīng)營增長」。

「商家經(jīng)營提效」賽道聚焦商品管理、消費者服務(wù)、數(shù)據(jù)洞察等高人力消耗場景，是 AI 最適合切入的領(lǐng)域。「商家經(jīng)營增長」賽道則圍繞消費者運營、商品運營、營銷推廣等復(fù)雜場景，更依賴大模型對數(shù)據(jù)的理解和推理能力。

回顧 AI 電商的發(fā)展不難發(fā)現(xiàn)：底層大模型的能力，很大程度上決定了 AI 電商的探索上限。

過去，AI 在電商領(lǐng)域的嘗試，大多以功能插件的單點工具形態(tài)存在，主要提升局部效率。而底層模型能力的躍遷，讓 AI 開始具備貫穿「人、貨、場」的可能性，最終成為電商體系中的智能中樞。

在這一節(jié)點，像阿里巴巴這樣同時擁有頂尖自研大模型和中國領(lǐng)先的電商平臺生態(tài)的獨特業(yè)務(wù)集合體，率先具備了推動 AI 電商系統(tǒng)化演進的底層能力。

過去三年，千問大模型在高強度的業(yè)務(wù)需求牽引下持續(xù)迭代，實現(xiàn)了與全球頂尖模型的正面競爭。

以 1 月 26 日最新發(fā)布的 Qwen3-Max-Thinking 為例，其在數(shù)學(xué)推理、代碼編程等 19 項權(quán)威基準(zhǔn)測試中表現(xiàn)優(yōu)異，多項指標(biāo)超越 GPT-5.2、Gemini 3 Pro，持續(xù)保持國際頂尖模型水平。

Qwen3-Max-Thinking 與其他模型的測評分數(shù)對比。圖源千問大模型。

在本次 2026「生意管家杯」電商 AI 挑戰(zhàn)賽中，千問大模型和阿里云也向開發(fā)者釋放了多項技術(shù)資源支持。包括阿里云千問大模型萬億 Tokens 獎池、數(shù)百小時魔搭社區(qū)免費 GPU 時長，以及阿里云半價云資源折扣。

在 4 月舉行的決賽中，千問大模型還將派出產(chǎn)品技術(shù)專家，在現(xiàn)場直接參與指導(dǎo)和評選。

02

從模型能力到電商生產(chǎn)力，

千問大模型如何助力？

當(dāng) AI 深入電商經(jīng)營一線，最直接的問題是：底層模型能力，具體如何落地到真實生意中呢？

過去幾年，千問大模型在真實電商場景中的實踐為參賽選手提供了范本。其能力落地并非單點突破，而是圍繞「人、貨、場」三大核心要素，構(gòu)建起一套完整的 AI 電商解決方案。

首先，在「人」的維度上，AI 開始承擔(dān)起原本高度依賴人力的服務(wù)與運營角色。

在客服場景里，千問大模型驅(qū)動的 AI 客服導(dǎo)購，可以依靠知識庫自動處理 80% 的常見問題，遇到復(fù)雜問題則無縫轉(zhuǎn)接人工。據(jù)應(yīng)用案例統(tǒng)計，從純?nèi)斯Q到「AI+人工」后，一位商家每年的客服人力成本可節(jié)省 75%。

除了 AI 客服，千問大模型還可以對擬人模型構(gòu)建相應(yīng)智能體，將真人形象訓(xùn)練為 AI 數(shù)字員工。人類下班后，IP 分身可以 24 小時陪伴粉絲聊天，數(shù)字店長能夠代替人工抽檢商品詳情。

千問大模型生成的數(shù)字員工形象

其次，在「貨」的維度上，AI 徹底改變內(nèi)容生產(chǎn)方式，打造了一座不停歇的 AI 創(chuàng)意工作室

當(dāng)傳統(tǒng)設(shè)計師面對上百個 SKU 的作圖需求焦頭爛額時，有 AI 加持的設(shè)計師則顯得尤為輕松。依靠 Qwen 模型和 Wan2.6 等多模態(tài)模型的生成能力，一張 360°產(chǎn)品底圖輸入進去，自動衍生多風(fēng)格場景圖、促銷海報、短視頻，甚至社交媒體九宮格。

Qwen-Image 2.0 生成電商產(chǎn)品海報模特圖

此前，有電商商家反饋，每年在設(shè)計和文案上的人力成本高達 500 萬，全面引入千問大模型之后降到 150 萬，上新速度提升了 5 倍。

這并不僅僅是效率提升，更意味著「貨」的表達能力被模型放大，商品不再受限于單一創(chuàng)意產(chǎn)能，而是進入可規(guī)模化試錯、快速迭代的內(nèi)容生產(chǎn)體系。

最后，在「場」的維度上，千問大模型正在推動營銷與交互的智能化升級。

面對電商競爭進入精細化運營階段的現(xiàn)實，傳統(tǒng)「廣撒網(wǎng)式」?fàn)I銷已無法滿足需求。Qwen-3 和 Wan2.6 的結(jié)合，可以形成從投前決策到投后復(fù)盤的 AI Marketing 飛輪。

通過構(gòu)建「生活場景化」用戶標(biāo)簽體系、Lookalike 擴量與私域鉤子匹配，商家能夠?qū)崿F(xiàn)精準(zhǔn)獲客。多模態(tài)視覺素材的自動生成、智能預(yù)算分配與動態(tài)出價，則讓投放策略更加科學(xué)高效。

還有一個值得關(guān)注的場景是端側(cè)交互的革新。隨著輕量化模型和多模態(tài)交互套件在端側(cè)落地，AI 可以直接進入用戶的設(shè)備和生活場景。

比如，千問大模型面向電商小家電場景，可以打造部署于 App、小程序或智能硬件的本地化 AI 問答助手，創(chuàng)造新的交互入口。

從服務(wù)到商品，從內(nèi)容到營銷，再到端側(cè)交互，千問大模型貫穿「人、貨、場」，構(gòu)建起一套可持續(xù)運轉(zhuǎn)的智能經(jīng)營系統(tǒng)。這種系統(tǒng)的場景范式，正是 AI 電商從概念走向真實生產(chǎn)力的分水嶺。

03

從 AI 加持傳統(tǒng)電商，

到 AI 原生電商

過去，AI 大多停留在工具輔助的層面，傳統(tǒng)電商的模式并未發(fā)生根本改變。隨著用戶行為逐漸遷移到模型對話窗口，大家開始想象：以 AI 為核心入口的原生電商形態(tài)會是怎樣的？

在大模型能力的支持下，AI 原生電商的超級 Agent，正在成為連接電商、支付、內(nèi)容與服務(wù)體系，并且能夠主動完成任務(wù)的智能中樞。

處在 AI 原生電商從概念走向現(xiàn)實的時間窗口，這場 2026「生意管家杯」電商 AI 挑戰(zhàn)賽，顯得尤為值得關(guān)注。

無論是正在尋找突破口的 AI 創(chuàng)業(yè)團隊、獨立開發(fā)者、技術(shù)大咖，還是深耕垂直場景的 AI 應(yīng)用廠商、生態(tài)服務(wù)商，以及高校和研究機構(gòu)，這場比賽都提供了一次不可多得的實戰(zhàn)機會。

當(dāng)?shù)讓幽Ｐ湍芰︼w速迭代，平臺開放真實場景與真實需求，誰能率先把 AI 能力轉(zhuǎn)化為可落地的電商生產(chǎn)力，誰就有機會站在下一代電商形態(tài)的起跑線上。

*頭圖來源：淘寶

本文為極客公園原創(chuàng)文章，轉(zhuǎn)載請聯(lián)系極客君微信 geekparkGO

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