AI驱动电商增长：从阿里财报看通义大模型与全站推落地

阿里巴巴最新一季财报里，最“硬”的那条线不是某个业务的短期反弹，而是AI相关收入三位数增长这件事。对做电商、做新零售的人来说，这类数字比“热闹的发布会”更有参考价值：它意味着AI不再只是实验室里的能力展示，而是已经进入了平台经营、商家增长、云基础设施的现金流循环。

我一直认为，电商行业的AI真正价值不在“会说话”，而在把经营链路里的不确定性变少：从选品、定价、投放、转化到履约与复购，每一步都在消耗信息、算力和组织协同。阿里在“用户为先、AI驱动”框架下，把大模型、广告投放工具、公有云算力和企业协同工具串起来，给行业提供了一个可复用的样板。

这篇文章放在《人工智能在电子商务与新零售》系列里，我们不复述新闻，而是拆开来看：AI到底如何从财报数字走向零售革新，以及中小商家、品牌方、零售企业该怎么用这些思路把ROI做实。

财报里的“AI三位数增长”，本质是经营链路的重构

先说结论：AI相关收入爆发，说明云与业务侧正在形成正反馈。大模型公司、互联网公司、金融/汽车等行业客户的AI需求增长，会直接拉动公有云算力与平台服务；而云端AI能力成熟，又反过来加速电商和企业应用的产品化与规模化。

把它翻译成电商运营语言就是：

• 以前优化靠“经验+报表”，现在越来越多环节变成“模型+实时反馈”。
• 以前增长靠“买流量”，现在更依赖“提高转化效率与经营确定性”。
• 以前工具割裂（投放、客服、内容、供应链各做各的），现在趋势是“一个模型贯穿多场景”。

阿里财报里同步出现的几个关键词——淘天GMV双位数增长、阿里云核心公共云产品双位数增长、AI相关收入三位数增长、海外电商同比45%增长——共同指向一个事实：AI不是单点提效，而是在重排平台的增长结构。

为什么2025年更关键？

2025-12这个时间点看过去一年，行业已经形成共识：大模型训练成本高、推理需求更高，算力与工程能力成为分水岭。对零售企业来说，“上模型”不难，难的是：

1. 数据能不能闭环（投放—转化—复购—退款—评价都能回流）；
2. 组织能不能配合（商品、运营、内容、客服、仓配目标一致）；
3. 成本能不能摊薄（有稳定的调用量、稳定的业务场景）。

这也是为什么云+AI的组合会越来越像零售业的“水电煤”。

通义大模型：中文能力提升，价值在“更会做生意”

结论很直接：中文语境下大模型能力的提升，会率先体现在电商内容生产、客服与导购、搜索与推荐的体验上。

财报相关信息里，通义千问迭代速度快（2.0、2.1、2.5），并且强调在中文理解、生成、问答、安全等能力上提升，同时开源大参数模型推动生态扩散。对电商与新零售而言，真正的落点通常是三类：

1）内容生产从“批量生成”走向“千人千面”

很多团队已经会用AI写标题、写卖点，但效果一般的核心原因是：内容没有贴着人群、场景、价格带和竞品差异去生成。

更有效的做法是把生成任务拆成“可控变量”：

• 人群：新客/老客、高客单/价格敏感
• 场景：站内搜索、信息流、直播间、私域触达
• 约束：合规词、品牌调性、核心利益点
• 验证：用A/B测试把点击率、加购率、转化率跑出来

一句话：大模型的价值不在写得多，而在写得能转化。

2）导购与客服从“答问题”变成“促成决策”

新零售门店与线上店铺都在遇到同一个问题：用户问题越来越复杂，客服脚本越来越难覆盖。

大模型更适合做的是“决策型对话”：

• 先识别意图（买给谁、预算多少、使用场景）
• 再收敛选项（3款以内对比）
• 最后推动成交（优惠、赠品、到货时效、退换承诺）

如果你做的是高复购品类（美妆、母婴、宠物），还能进一步把对话和会员策略打通：同一句“适合敏感肌吗”，对新客和老客的答案应当不同。

3）搜索与推荐的“语义理解”变强，平台经营门槛下降

对商家来说，最痛的是“上新后不知道该怎么被搜到、怎么被推荐”。当大模型的语义理解更强时，平台更容易把商品特征、用户意图、内容表达对齐，结果是：

• 商品信息更结构化（属性补全、卖点抽取）
• 人群匹配更准确（减少无效曝光）
• 冷启动更快（新款更快找到第一批种子用户）

这会把经营从“拼体力”拉回“拼产品力+经营策略”。

淘宝“全站推”：把投放复杂度压缩到中小商家能用

先给判断：全站推这类产品，目标不是让商家更会投放，而是让商家更少犯错。

电商投放最常见的损耗来自三件事：

1. 预算分配拍脑袋（搜索、推荐、活动资源位各投一点）
2. 目标不清晰（要成交还是要拉新？要ROI还是要规模？）
3. 反馈慢（等报表出来已经错过窗口期）

全站推的方向，是把“跨资源位的投放”交给算法统一调度，用更多的投放数据训练模型，并以ROI为核心做自动化优化。阿里在财报沟通中提到：全站推仍在小规模测试，需要更长时间训练模型、用更多客户数据提高ROI保证效率，并预计看到明显收入增长需要约12个月。

这段话信息量很大：

• 它承认了“投放自动化”不是按钮一开就灵，需要数据密度与行业差异化。
• 它给了市场一个更真实的预期：AI产品商业化要跑通，不是季度级别，是年度级别。

商家怎么借势？给你一套可执行的“全站推试运行”方法

如果你是品牌方或中小商家，我建议按“先控风险、再扩规模”的节奏：

1. 先选一个品：优先选复购高、评价稳定、毛利可控的SKU，不要拿新品盲测。
2. 先定一个目标：只选一个核心指标（例如ROI≥X或CAC≤Y），不要同时既要规模又要利润。
3. 先给一段学习期：把前7-14天当作模型学习，不要频繁手动干预导致策略漂移。
4. 做两层对照：
   • 与历史同期对照（排除大盘波动）
   • 与“手动投放小组”对照（同品同价同库存）
5. 把供应链接上：一旦出现放量苗头，库存、发货时效、客服响应要同步跟上，否则转化会被履约拉垮。

一句我很认同的经营逻辑：投放不是买量，它是把供应链能力卖给合适的人。

云+AI的相生相长：新零售的“算力账”必须这么算

结论：大模型时代，零售企业几乎不可能靠自建算力长期硬扛，公有云将成为训练与推理的主战场。

行业里常被忽略的一点是：推理（线上调用）在规模化后会持续吃掉成本，而零售业务的高峰又极其明显（年货节、38节、618、双11、双12）。这意味着你需要：

• 弹性伸缩的算力（高峰不崩、平峰不浪费）
• 更完整的AI工程栈（向量检索、Agent编排、评测与监控）
• 成本可控的计费方式（按需付费、分层存储）

阿里通过投资串联多家大模型公司，本质上也是在做一件“云厂商必做的事”：把最消耗算力、最能带来增量客户的AI负载留在自己的云上。对零售企业来说，你不一定要押注某一家模型，但你必须押注“云+AI的工程化能力”，因为那决定了你能不能把AI从试点推进到全渠道。

新零售四个高ROI场景，优先级建议

如果预算有限，2026年前我更推荐按以下顺序推进（更容易算清收益）：

1. 个性化推荐与搜索优化：直接影响GMV和转化率，见效最快。
2. 需求预测与智能补货：降低缺货与滞销，现金流改善明显。
3. 智能客服与导购Agent：降低人力成本，同时提升成交率。
4. 智能仓储与履约调度：投入大、周期长，但会形成长期壁垒。

你能在3个月内验证的AI项目，才值得进入年度预算；验证不了的项目，先别急着“全面铺开”。

钉钉AI与企业协同：别把它当“办公功能”，要当“经营操作系统”

结论：企业级AI的价值在“把知识变成流程”，而不是多一个聊天入口。

钉钉公布过一个很有代表性的数字：截至2024年3月底，钉钉AI已服务超过220万家企业，月活跃企业超过170万家，同时上线AI助理市场。对零售企业而言，这意味着两件事：

• AI可以被“组件化”：门店巡检、陈列审核、活动复盘、客服质检、合同审阅都能变成助理。
• AI可以被“流程化”：从业务发起、审批、执行到数据回流，形成可追踪的闭环。

我见过最有效的落地方式，是把AI放到一线最常用的入口：

• 店长：用AI生成每日经营简报、异常预警（缺货、差评、退款飙升）
• 运营：用AI做投放复盘、素材迭代建议、竞品监测
• 供应链：用AI合并多渠道销量信号，输出补货建议

当AI进入组织流程，电商与新零售才真正进入“可复制的增长”。

下一步怎么做：把“AI驱动”落到你自己的增长模型里

阿里财报提供的最大启示不是“谁更强”，而是一个可迁移的方法：用AI把平台经营的链路缩短、把反馈周期缩短、把不确定性缩短。你会发现，AI最先改变的不是某个岗位，而是“从流量到成交再到履约”的协同方式。

如果你正在规划2026年的电商与新零售增长，我建议从两条线并行：

• 业务线：先选一个能跑出结果的场景（投放、客服、推荐、补货），用数据闭环证明ROI。
• 底座线：把云算力、数据治理、评测监控、权限与合规一次性搭好，避免每个项目重复造轮子。

AI驱动增长这件事，最终会变成一种“基本功”：做得好的企业，投放更省、转化更稳、库存更轻、组织更敏捷。你更愿意从哪个环节先动手，让你的增长曲线在2026年先拐头向上？