对于电商行业来说，AI技术的创新貌似并不会直接改变电商“人场货”三要素，距离商业化落地也尚有一段距离。但新技术的影响正在水面下静静传递、酝酿。改变或许会比想象中来得更快。

乔布斯把智能手机带入现代生活，再叠加3G、4G乃至5G网络的普及，百度称霸的网页端场景逐渐萎缩，移动端APP的割据状态成为主流。如今，以ChatGPT为代表的人工智能大模型，正在酝酿着颠覆流量分发模式的力量。

稳居行业头部的淘宝、京东或许很满意当前平台内电商流量的分发模式。

阿里妈妈每年能够服务超400万个广告主，拿下约2000亿广告规模，多年蝉联阿里巴巴内部最神秘也最能赚钱的部门，贡献着阿里集团近半营收。但AI的光明前景在前，总会有后来者尝试挑战固化的流量分发机制。

当用户尝试在ChatGPT一类的平台咨询消费建议、购买渠道时，实质上就是对传统电商平台的分流。

内容创作的新速度

近年来直播电商的兴起，在一定程度上证明了消费者在心理上对于更简易的消费路径存在偏好。相比传统货架电商，直播间的商品品类更少，但卖点突出。这反而极大地缩短了消费者的决策路径，刺激了消费欲望。

AI同样具备着成为下一个李佳琦的潜质。

当前主流的货架电商，消费者寻找产品依赖关键字搜索。但如果想搜索一条“适合春天拍照的裙子”，返回的答案常常不尽如人意。

能够理解人类自然语言的AI，却能帮助用户结合当下时尚信息，考虑色彩和款式搭配，列出选购要点。

这次GPT-4的更新推出了图像输入功能，并展示出不俗的图片解读能力。用户甚至可以加入油菜花田、樱花树林等具体拍照场景，对AI提出更细致化的指示，以满足个性化的消费需求。

这对于传统电商平台和电商卖家来说，是一件效率和效益上都难以达到的事情。电商平台和KOL们可以结合时令、身材、市场风向等要素，及时推出相应春季专题，却无法做到与AI实时对话的“千人千面”。

一旦中文版ChatGPT类服务完成信用积累、建立品牌，一定会冲击现有的电商流量分发和内容输出模式，让行业迎来巨变。

百度曾经输在缺乏优质内容支撑，不得已让位于掌握优质内容的新平台。而AI技术的飞跃，昭示着一种新的可能性：自行生成海量内容，承包流量从入口到消费的全过程。

在这种预期之下，头部电商平台忧虑未来地位遭遇新技术的挑战，只能主动出击，投入资源探索相应技术。

类似的商业逻辑比比皆是。谷歌是全球搜索引擎的龙头老大，每年凭借搜索广告业务赚得盆满钵溢。

与此同时，谷歌也是入局人工智能领域最早、投入资源最多的科技巨头。但偏偏即便有了相近的技术储备，谷歌依然没有急于将类ChatGPT技术投入市场，因为新技术一定会颠覆它最赚钱的广告业务。

而在搜索行业中只能喝汤的微软，则对新技术的效能期待备至。切分谷歌的蛋糕，引发行业洗牌，对不靠搜索业务挣钱的微软来说，何乐而不为。

谷歌随即启动了红色预警，急忙推出了类似产品对阵，甚至因为新产品的调试不周，一度蒸发了千亿市值。但无论代价几何，即便新技术的开发可能颠覆自己的商业模式，谷歌也绝不会把市场份额拱手让人。

相似的故事，正在电商行业发生。目前，由于技术积累原因，上游厂商还在全力投入研发，一旦某家厂商取得了突破性竞争，行业变局将迅速到来。

人工智能重塑电商行业

阿里云智能集团CEO张勇在峰会上表示，阿里巴巴所有产品未来将接入“通义千问”大模型，进行全面改造，包括天猫、钉钉、高德地图、淘宝、优酷、盒马等。

那么具体到电商行业，会带来哪些改变呢？

对商家而言，大模型最切合实际的应用场景莫过于智能客服了。

随着电商行业发展，消费者对服务质量的要求日益提高，客服的作用也越来越突出，是网上开店不可或缺的岗位。所以商家为了节约经营成本，更倾向于先用智能客服回答一部分简单的问题，AI解决不了的再靠人工客服解决。

然而，目前各大平台的智能客服都不是特别“智能”，往往只能根据关键词给出预设好的答案，无法真正理解消费者的问题，“降本增效”的作用并不明显。

而通义千问以及后续开发的大模型所涉及的机器学习、大数据、自然语言处理、语义分析和理解等多项人工智能技术，非常适合用来研制智能客服机器人。基于这些技术推出的智能客服能理解消费者的问题，并给予准确的解答，甚至让人察觉不到是AI在对话。

可以说，智能客服，是大模型最直接的用法。

此外，在营销方面，大模型也能够凭借其出色的数据分析能力给予商家建议。只不过营销面临的情况更为复杂，以目前的算法水平离商用还有很远的距离。

对平台来说，大模型可以用在智能推荐方面。

我们知道，当前电商行业已经进入了内容电商时代，直播带货的普及让“人找货”变成了“货找人”。那如何让商品找到适合它的消费者呢？这就需要发挥大模型的作用。

平台利用大模型的人工智能算法可以实现海量数据集的深度学习，分析消费者的行为，并且预测哪些产品可能会吸引消费者，从而为他们推荐商品，这有利于平台高效利用流量，精准营销，同时也降低了消费者的选择成本。

其实反过来对消费者也一样。目前电商平台的搜索功能往往基于关键词建立，模糊搜索的能力较一般，往往难以理解消费者的真实需求。

而当使用了大模型后，消费者可以详细叙述自己的用途和要求，把大模型当作“导购员”。比如“女朋友过生日送什么礼物”“4000元有什么手机推荐”“适合胖的人穿的T恤”等等，直接输入问题就能得到推荐，无需一页页翻找。

总之，大模型的问世，让电商行业进入了AI时代。所有的产品和服务，都值得用AI的方式再做一遍。

AI技术或带来电商行业新机遇

我们认为AIGC产业链中应着重关心三个方向的公司，首先为具备较强算力的可开发大模型的公司（例如海外的OpenAI及国内的头部互联网大厂）、其次为具备一定 算力，能开发垂类应用的公司（如Midjourney），最后为接入大模型API接口，基于大模型开发的应用场景，实现AI+应用的公司（例如AI+游戏、AI+办公、AI+电 商等相关产业链公司）。

短期来看，我们认为国内头部公司多模态大模型仍处于早期阶段，但AI技术或将推动电商行业升级带来新机遇 随着AIGC时代持续赋能，消费者数据维度丰富度或快速提升，我们认为AI技术或为企业提供基于不同市场、人群、场景、技术的解决方案，赋能电商产业链的各个环 节，推动电商行业的整体升级带来新机遇；

长期来看，电商行业或向数智化发展，或将实现个性化产品反向定制 我们认为长期来看电商行业将向数智化方向发展，会更去中心化、更柔性，产业链之间或实现智能协作；消费者需求也会更分化、个性化。对于消费者，每个人或能 获得自己想要的个性化产品，深度挖掘消费者的潜在需求带来增量空间。

我们认为AI生成式电商是ChatGPT中重要功能搜索的核心应用场景之一，且有望在较快时间内落地；考虑到商家构建店铺到消费者购买的完整商业链路，我们认为接 入ChatGPT，可在产业链上降低整体成本，提升整体运营效率。

1）电商代运营：我们认为随着代运营服务的KA客户逐步建立自有团队，行业整体增速放缓，代运营公司的主要业务转向为做内容及店铺的代运营的轻资产业务，我 们看好接入ChatGPT端口后，电商代运营公司在广告素材、图片、文案以及店铺设计等方面运营成本的大幅降低，或带来代运营公司整体运营效率的提升。

2）电商平台：考虑到接入ChatGPT的API接口后，导购平台有望丰富社区内容，增强用户互动体验，机器生产内容有望实现降本增效。

3）跨境电商相关方向：考虑到海外亚马逊等平台卖家已经开始使用ChatGPT进行文案输出、辅助客服等工作，在一定程度上节省了人力成本，我们看好ChatGPT在 跨境电商相关公司在选品、客服、设计等方面的应用。

4）电商SaaS相关公司：考虑到接入ChatGPT的API接口后，AI赋能SaaS公司运营效率或有提升，用户付费意愿或有提升，或带来收入增量。

5）虚拟人相关方向：考虑到接入ChatGPT后，将大幅提升虚拟人的互动效果，可作为直播电商虚拟主播、虚拟偶像、AI客服等应用在日常场景中，降低相关公司运营 成本。