寒武纪增资至37亿：电商AI算力与智能调度的下一站

12月的年终大促刚过，很多电商团队都会复盘同一件事：系统没宕机不代表运营就“赢了”。真正决定体验与利润的，往往是你能不能在几分钟内把“人货场”的变化算清楚——该补货还是该停投、该降价还是该捆绑、仓里怎么拣、路上怎么送、机房的电怎么用。

2025-12-19 的一条工商变更信息很有意思：上海寒武纪信息科技有限公司注册资本由27亿元增至37亿元，增幅约37%。资本动作本身不等于业务结果，但它通常意味着两件事：投入周期会更长、落地节奏会更快。对电商与新零售来说，这种“AI硬件与基础设施侧”的加码，正在把行业从“会用模型”推向“能持续跑模型、跑得更便宜”。

更巧的是，这篇文章属于我们“人工智能在能源与智能电网”系列。很多人把电商AI当成算法问题，我更愿意把它看成算力—电力—供应链的联动问题：模型要跑，电要稳；电要稳，调度要准；调度要准，数据与预测要真。

注册资本上调意味着什么：电商AI进入“长期供给”阶段

核心判断：AI企业增资，往往指向更重资产、更长期的技术与产能投入，而电商正是最需要“稳定供给”的应用场。

从公开信息看，这次变更发生在一家以软件、信息技术与智能化技术服务为经营范围的公司主体上。对外界来说，最直接的信号是：公司在组织、资金、项目承接能力上准备做更大的盘子。

对电商从业者而言，更值得关心的是背后的链条：

• 算力供给：推荐、搜索、AIGC内容、智能客服、风控反欺诈、动态定价，都在吞算力。算力紧的时候，业务不是“慢一点”，而是ROI模型直接失真。
• 工程化能力：从“训练一个模型”到“让模型在双11稳定跑”，中间隔着数据治理、特征平台、在线推理、灰度与回滚等一整套工程。
• 边缘与端侧的机会：门店摄像头、货架传感器、仓内AGV、分拣线视觉检测……越来越多推理要在边缘侧完成，延迟、带宽、隐私合规都在推动端侧智能。

一句话：**电商AI正在从“项目制试点”走向“基础设施化供给”。**而基础设施化意味着：预算、硬件、能耗、稳定性，会成为新的竞争门槛。

推荐系统、智能仓储、动态定价：算力投入怎么变成利润

核心答案：电商AI的价值不在“模型多大”，而在“模型驱动的决策闭环能不能在分钟级发生”。

下面用三类最常见、也最吃算力的场景，说清楚从投入到产出到底怎么走。

推荐与搜索：别只盯CTR，要盯“转化后的供应链成本”

推荐系统最容易被误用：大家盯点击率、停留时长，却忽略了缺货、延迟发货、退货率会把利润吃掉。

更好的做法是把目标函数从“点击最大化”升级为“利润与履约约束下的转化最大化”，至少要把这些因素拉进来：

• 供给侧约束：库存覆盖天数、补货在途、门店可用库存
• 履约成本：仓发/店发成本、同城即时配送成本、峰值运力
• 售后风险：类目退货率、尺码分布、历史差评特征

当你把这些变量纳入在线推理，你会发现：推荐系统需要更稳定、更便宜的推理能力，否则你根本没法在高峰期维持“复杂目标函数”的实时决策。

智能仓储：提升的不只是效率，还有“电费结构”

智能仓储常说“少走路、少等待”，但我更关注另一层：仓内自动化与AI调度，会改变用电曲线。

举个真实可复用的思路：

1. 用AI做订单波峰预测，把未来2小时订单结构拆成“轻小件/大件/冷链/高退货风险”。
2. 把预测喂给仓内WMS/WCS调度：AGV出勤、分拣线速度、冷库开关策略、充电窗口。
3. 结合园区配电与峰谷电价，把“高耗能动作”尽量挪到更合适的时段。

结果往往是双赢：同样的产能，更平滑的用电负荷。这就自然接上了本系列主题——在新零售里，AI不只是“让仓更快”，还是“让电更稳、让能耗更可控”。

动态定价：别把它做成“价格波动器”

动态定价最怕两件事：

• 只追短期GMV，导致价格频繁跳动，用户信任下降
• 忽略供给与履约，出现“低价爆单—仓爆—口碑崩”的连锁反应

可落地的定价策略应该是“多目标+边界条件”的：

• 目标：毛利、动销、库存周转、复购
• 约束：最低毛利线、补货周期、履约能力、品牌价盘
• 触发：竞品变价、流量结构突变、天气/节假日、区域供需

这类模型的难点不在公式，而在实时特征与在线推理成本。算力供给稳定后，动态定价才有可能从“少量SKU试点”扩展到“核心类目规模化”。

把电商AI与能源智能电网连起来：三个常被忽视的“硬指标”

结论先说：电商AI越普及，能源侧越重要；没有能源侧的智能调度，AI成本会反噬业务。

很多企业到了2025年才发现，AI项目最大的隐形账单不是模型训练，而是长期推理、数据管道、机房能耗与散热。如果你在做新零售数字化，建议把下面三个指标纳入季度经营看板。

1）单位推理成本（元/万次）

推荐、搜索、客服、审核都在推理。你需要一个能跨部门对齐的指标：

• 单位推理成本 = （算力+电费+运维+折旧）/ 推理调用量

当你能把成本算清楚，才知道该用更复杂的模型、还是该做蒸馏/量化/缓存。

2）负荷峰谷差（以及可调节负荷比例）

仓、店、云端都在用电。峰谷差越大，电费结构越难看，电网侧也更难调度。更关键的是：

• 你有多少负荷是可调的？比如训练任务、批处理、部分仓内充电、门店冷柜策略

这会直接影响“AI+能源管理”的ROI。

3）SLA背后的“电力可靠性预算”

很多团队写SLA只写可用性、延迟，却没把电力因素纳入：

• 机房供电冗余、UPS策略
• 边缘节点断电后的降级策略
• 门店侧断网断电的业务连续性

当AI成为核心决策引擎，电力可靠性就是业务可靠性。

年末大促后的落地清单：90天做出可量化收益

最务实的路径：先选“能闭环、能计量、能扩容”的场景做第一个规模化。

如果你在2026年Q1要推动AI在电商与新零售落地，我建议用90天跑完一套“从试点到扩容”的节奏。

第1-30天：把数据与目标统一

• 明确一个主目标：例如“同等履约时效下毛利提升”或“峰值期间缺货率下降”
• 做数据字典：用户、商品、库存、履约、能耗字段统一口径
• 建立可回放的评估集：大促高峰、日常平峰、区域差异都要覆盖

第31-60天：上线闭环，不追求一步到位

• 推荐/定价先做“守边界”：先保证不突破毛利线、价盘规则、履约能力
• 仓内调度先做“可解释”：让一线知道为何改线路、为何调班、为何改充电
• 建立灰度与回滚：用小流量验证，别在全量上赌博

第61-90天：把“算力与电”纳入运营

• 把单位推理成本纳入看板
• 把可调节负荷任务（训练、批处理）迁移到更合适的时段
• 给下一阶段做容量规划：峰值QPS、模型版本迭代频率、边缘节点数量

我见过不少企业在AI上花了大钱，却因为“数据口径不一、推理成本失控、线上不可控”而烂尾。反过来，只要你把闭环和成本打通，AI就会变成可复制的经营能力。

写在最后：增资背后，电商AI拼的是“供给链条”

寒武纪注册资本增至37亿元这类消息，最值得电商与新零售团队读出的，不是“谁又融资了”，而是行业正在把资源投向更底层的供给：算力、工程化、稳定交付。当供给更稳定，推荐系统、智能仓储、动态定价这些“吃算力”的场景，才有可能从点状试验变成主干能力。

而在“人工智能在能源与智能电网”的视角下，我更想强调一句：**AI越深入零售业务，越要把电力与负荷当成第一等公民。**推荐与定价改变销量曲线，销量曲线改变仓内负荷，负荷又反过来影响成本与服务水平——这是一个真正的闭环。

如果你正在规划2026年的电商AI路线图，我建议你从三个问题开始：你的单位推理成本算清了吗？你的负荷有多少可调？你的SLA把电力可靠性算进去了吗？答案越清楚，增长就越稳。