淘天组建大模型团队：电商AI从“功能”走向“系统能力”

双11刚过，电商行业的热度还没散去，淘天集团就传出一个更“长线”的信号：开始筹建大模型研究团队，并围绕搜广推与“逛逛”内容化两大场景推进落地。这不是一次简单的技术补课，而更像是在把“AI能力”从若干工具，升级成一套能持续迭代的系统工程。

我一直认为，零售企业做AI最容易走偏的地方，是把AI当作“锦上添花”的功能点：加个智能客服、上个文案生成，就算完成转型。真正的差距，往往出现在“体系化能力”上——谁能把大模型嵌进搜索、推荐、广告、内容、供应链这些核心链路里，谁就更有机会把效率优势变成长期壁垒。

这篇文章放在「人工智能在电子商务与新零售」系列里，我们借淘天的动作做一个拆解：电商巨头为什么要自建大模型团队？会优先落到哪些业务？中小零售企业又能怎么抄作业，少交学费？

为什么淘天要在“搜广推 + 内容化”上押注大模型

答案很直接：**电商的增长越来越来自存量竞争，而存量竞争的核心是“更懂人、更懂货、更懂场景”。**大模型恰好能把这三件事拉到同一套语义与决策框架里。

从公开信息看，淘天的大模型研究重点主要是两块：

• 搜广推：搜索（Search）、广告（Ads）、推荐（Recommend）的联动体系
• 逛逛内容化：内容供给、内容分发、内容转化

搜广推不是三个系统，而是一条“消费决策流水线”

对用户来说，搜索、推荐、广告没有边界：我看到一个短视频种草（内容），点进商品页（推荐/排序），再被同类商品对比信息影响（搜索/问答），最后在促销与优惠下单（广告与定价策略）。

传统做法通常是“各系统各自最优”：

• 搜索团队优化点击率与相关性
• 推荐团队优化停留与转化
• 广告团队优化eCPM与ROI

但用户体验往往并不最优：同一个用户在不同入口看到的“商品理解”不一致，商家也会觉得投放、内容、自然流量是三套语言。

大模型的价值在于：用统一的语义理解与生成能力，把“人-货-场”串起来，实现更一致的排序逻辑、更可解释的推荐原因、更可控的投放策略。

内容化的关键不在“产出内容”，而在“内容能带来交易”

很多平台做内容化会陷入一个误区：内容数据看起来很热闹，但交易没有同步增长。原因很朴素：内容平台的目标是消费内容，电商平台的目标是完成购买。

大模型在内容化链路里更适合解决三类问题：

1. 内容理解：识别视频/图文讲了什么卖点、适合什么人群、对应哪些SKU
2. 内容生成与A/B：快速批量产出不同风格素材，并结合转化反馈自动迭代
3. 从内容到交易的“最后一公里”：把“种草表达”翻译成“购买决策信息”，比如尺码建议、搭配方案、替代品对比、风险提示等

一个“能带货”的内容大模型，不是更会写文案，而是更会把用户的犹豫点变成可验证的信息。

大模型在电商与新零售的四个高价值落点

很多企业听到“大模型”会先想到聊天机器人。但在电商/新零售里，真正值钱的往往不是聊天，而是决策与自动化。

1）个性化推荐：从“猜你喜欢”到“我理解你为什么买”

推荐系统过去靠行为特征与协同过滤，现在大模型更擅长把多源信息统一起来：

• 用户：浏览、收藏、问答、评价偏好、价格敏感度
• 商品：标题/详情/评价/图像/参数
• 场景：季节、节日、地点、即时需求

当推荐从“相似性”升级为“语义理解”，就能做到：

• 同款不同人看到不同卖点（通勤强调舒适，户外强调防水）
• 对冷启动商品更友好（不靠历史点击也能被理解）
• 推荐理由更可解释（提升信任与转化）

对商家来说，最直观的收益是：同样的流量，浪费更少。

2）智能搜索与导购：把“提问门槛”降到最低

大模型导购产品（例如行业里常见的“问问”类能力）面临的最大挑战不是生成能力，而是“用户不会问”。

更靠谱的设计思路是：

• 让模型主动补全问题：用户输入“羽绒服”，系统追问“通勤还是户外？预算？怕不怕钻绒？”
• 把复杂问题结构化：输出对比表、优缺点、适用人群
• 把答案绑定可购买路径：推荐列表必须可解释、可过滤、可替换

一句话：别要求用户学会提示词，要让系统学会提问题。

3）需求预测与智能仓储：把“经验补货”变成“概率补货”

新零售讲“人货场”，但供应链是最容易被忽略的一环。大模型在这里不一定直接替代传统预测模型，而是做“增强层”：

• 结合外部信号：节日、天气、热点事件、内容趋势
• 理解非结构化信息：客服反馈、评价吐槽、社媒讨论
• 输出可行动的建议：补货优先级、区域调拨、缺货预警

对零售企业来说，这类能力往往带来两类硬收益：

• 减少缺货损失（卖断货比库存贵）
• 降低积压成本（滞销品吞噬现金流）

4）动态定价与投放：从“规则调价”到“边际利润最大化”

价格与广告本质是一套联动系统：降价可能带来更多转化，投放可能抬高获客成本。大模型适合做“策略编排”，把过去分散在不同团队的决策拉到同一张桌上。

更成熟的玩法通常包括：

• 分人群的价格弹性估计（谁对价格敏感，谁更看重品质）
• 分渠道ROI约束（站内、短视频、直播间不同成本结构）
• 促销期策略模拟（例如年末大促、春节前备货季）

尤其在2025年这种“增长更贵”的环境里，企业更需要把钱花在确定性更高的地方。

自建大模型团队的“隐含门槛”：数据、组织、评估体系

淘天这种体量的公司要做大模型，真正难的通常不是招人，而是三件事：

1）数据闭环：没有闭环，模型只会越来越“会说”

电商大模型要变强，离不开可回流的训练信号：点击、加购、转化、退货、差评、咨询满意度……这些信号必须能被追踪到“模型建议”层面，形成可优化的闭环。

很多企业做AI失败，是因为只上线了“生成”，没有上线“评估与反馈”。结果就是模型看上去很聪明，但业务指标不动。

2）组织协同：AI不是一个部门的项目

搜广推、内容、供应链、商家运营、客服……这些链路跨部门太多。大模型项目如果只归到技术部门，往往会出现：

• 需求碎片化
• 目标不一致
• 上线慢、迭代慢

这也是为什么行业里大模型项目越来越常见“业务一号位 + 技术一号位”共同牵头：不是为了背书，而是为了让权责匹配。

3）评估体系：别只盯DAU，要盯“交易与体验”

通用大模型产品常用DAU、时长等指标，但电商大模型更应该关注：

• 搜索转化率、推荐转化率、GMV提升
• 退货率/差评率变化（模型是否误导）
• 客服转人工率、一次解决率
• 广告ROI与商家续投率

一句“可被复用”的判断标准是：模型让用户更快做对决定，而不是更久停在页面上。

中小零售企业怎么学：三步把大模型用到“能赚钱”的地方

不是每家公司都需要自研大模型，但每家公司都需要“用对大模型”。我建议从这三步走：

第一步：先选一个链路，别贪全

最推荐的起点通常是：

• 智能客服 + 售前导购（离交易最近，ROI最好算）
• 商品内容生成与审核（节省人力、减少违规）
• 广告素材批量生成与测试（小步快跑，迭代快）

第二步：把“可控”放在“聪明”之前

落地时一定要有三道护栏：

• 知识库与商品事实校验：参数、库存、价格、规则必须以业务系统为准
• 高风险回答拒答/转人工：医疗、功效夸大、金融等要严格限制
• 留痕与可追溯：每条建议对应数据来源与版本，方便复盘

第三步：用A/B与指标说话

别在会议上争“模型好不好”，用实验回答：

• 同样流量下，AI导购是否提升转化？提升了多少？
• 是否增加退货或投诉？
• 客服人力是否下降？每单服务成本下降多少？

当你能用一张表讲清楚投入产出，AI项目就不会变成“预算黑洞”。

写在最后：大模型会把电商竞争拉回“基本功”

淘天组建大模型团队这件事，最值得行业记住的不是“又一个巨头加码”，而是它把大模型落点明确锁在搜广推与内容化——也就是电商最核心、最难、最能产生规模收益的地方。

对新零售企业而言，这个信号很清晰：未来两三年，竞争会从“会不会用AI工具”，升级为“有没有AI驱动的经营系统”。个性化推荐、需求预测、智能仓储、动态定价这些能力，会变成经营的日常，而不是创新部门的展示。

如果你正在规划2026年的增长方案，我建议你回到一个简单的问题：**你的数据、流程与团队，是否允许AI真正参与决策？**答案决定了你会把大模型当成玩具，还是当成生产力。