AI电商第二仗开打：降本已跑通，全链路协同还得看平台

“这注定是一条不好走的路。”

过去两年，商家落地AI主要盯在文案、图片、视频和客服这几块。拿视频来说，有商家透露，单条视频生成过去要15～30分钟，如今已压到5分钟以内，成本降了约70%。

工具在行业里铺开之后，商家之间的竞争效率也跟着变了。今年年初，商家群体里冒出两种截然不同的风向。

一类是中小商家，把AI当成低成本补短板的工具，核心诉求就是降本；另一类是头部商家，去年就提前跑通了AI降本，今年转而把AI深度嵌进业务全流程，销售额实现跨越式增长。

分化之下，平台的竞争焦点也变了。今年以来，阿里国际的Accio Work从跨境向国内多平台经营延伸，试着把商家业务全流程里的经营难题接过来。

这意味着AI电商的第二场竞争，已经从单点提效打进商家全链路协同的经营后台。能走多深，相当一部分决定权还在平台手里。

用行业人的话说：“AI在电商行业的发展，半条命在大模型手里，另外半条命在各大平台的数据命门中。”

01

行业急转直下

AI成为电商「全村的希望」？

商家急着靠AI提效率，跟这两年电商经营层层叠加的压力直接相关。

变化首先来自国内消费增长放缓。从2023年疫情结束到2025年，中国社零一直处在2%-5%的增速区间，但今年5月社零增长开始转为负增长，这是个关键信号。

分品类看，今年电商三大品类消费电子、家电、家装家居都在下滑；单价不高的食品饮料、服装、化妆品、日用品等类目还在增长，可这些增长加起来，抵不过家电一个品类的拖累。

压力已经传到平台这一层了。一份券商交流会的信息纪要显示，抖音电商上半年支付GMV约为2.4万亿，去年同期是2.1万亿，多出来的只有3000亿。二季度支付GMV约1.24万亿，同比增速已经滑到12%左右。

今年二季度拼多多国内电商GMV增速跌破10%，部分数码家电商品即使拿到补贴、价格更低，销售也难扩大。低价对需求的拉动，显然也开始触及天花板。

国内在挤压，海外那边关税和合规的冲击也不小。多位商家对雷峰网称，欧美关税事件之后，自家在Temu上的订单量同比少了40%-60%。有市场人士判断，欧盟关税落地后Temu 7月份的增速掉到中个位数，8月份已经转为负增长。

电商税今年起严格执行，商家的利润空间又被压了一层。一位分析师向雷峰网表示，以前不少电商靠零申报、少申报，才勉强保住5~10个点的利润。合规交税之后，综合税负会吃掉商家净收入的4%-5%，净利润就剩不下什么了。

内销顶着需求与价格压力，外销又要重新核算税费和准入成本。过去市场高速增长能消化一部分经营成本；如今订单增量收窄，商家开始用AI压缩内容制作、客服和运营费用。

1688商家周彦告诉雷峰网，过去一周上五款新品、一个月下来共20款，光模特拍照一次就要500块钱，按5款新品一个颜色来算，拍照开销是1万元。人工这块也跑不掉，美工一个月6千元、设计一个月1.2万。如今换成AI，单张照片成本0.2元～0.6元，耗时5分钟左右，人工成本也全省了。

从新品制作到日常运营，AI正在压低商家反复产生的执行费用。利润被多方挤压的情况下，这些能直接算出来的成本变化，推动了AI在电商行业快速普及。

雷峰网了解到，安克从去年起推行AI驾照体系，为的是让员工把AI技能真正用起来。这套体系分三个科目：科目一考应知应会，也就是AI的基础原理和知识；科目二在场内进行，要在预设好、有标准答案的场景里操作AI工具；科目三则是路考，得在真实业务场景里用AI把问题解决掉。有设计师拿到AI驾照后，每个月能多拿4000元。

到了今年，多家跨境电商上市企业不再把AI的效率贡献停留在“战略方向”，而是推进到可量化的财务归因层面。三季度赛维、安克、致欧的销售费用集体下降，公司明确表态是借助AI工具降本提效，对中后台人员结构和流程做了优化，人均产出随之提升。

AI降本的大潮之下，当下的电商企业正在进入组织结构重组的阶段。

前面提到的1688商家周彦对雷峰网说，AI出现之前，他公司里有一个设计、一个美工、两个运营、两个客服；今年运营人员也彻底Skill化了，如今只剩一个客服。

据了解，这类小型公司正是目前许多企业级Agent产品的高频用户。雷峰网了解到，阿里国际Accio Work的主流用户画像有三类：5人以上的电商团队，2～3人的团队，以及一人公司——老板自己兼运营、打包、物流，再加AI。

02

AI电商的下一场仗，已经开打。

不过，光靠AI压低成本，放在商家真正头疼的经营难题面前，还只是挠痒痒。单个环节的运营效率是上去了，可同质商品竞争、流量获取和履约带来的利润挤压，商家的处境没变。

有商家对雷峰网说，AI确实压低了执行成本、提了效率。过去上一个新品，写标题、设关键词、传主图加详情页，一套下来最少15～20分钟；现在AI 3分钟就能上架。但AI的上限也摆在那儿：拿AI生成抖音推广视频，产能是高了，转化率却只有人工的60%左右。

要想改善利润，得把AI嵌进选品、定价、投放、补货和履约的协同全链路，让它参与决定资金去向的环节。这又跟商家原有的数据和组织能力挂钩，也正是商家在AI应用上分出高下的地方。

安踏、影石、雅诗兰黛这类头部商家，过去攒下的销售、消费者和供应链数据更多，也拿得出足够的钱投技术团队，把AI接进企业系统，让内容制作与测款、选品、投放、补货、产品开发这些经营环节串起来。

许多中小商家，缺的恰恰就是这些历史积累。

于是，AI在电商行业划出一道明显的分水岭：头部商家有能力把局部降本延伸到产品开发、预算分配和库存周转；中小商家更多还停留在提升单人产出、压低费用的现实层面。

可随着AI模型能力进化，行业门槛在降低，竞争挤压也在加速。今年整个电商行业对AI的需求进入了第二个阶段：能拓品类、拓渠道，帮商家从内贸转外贸做一体化经营——这些恰好是AI过去的短板。

需求升级，自身能力又跟不上，这个缺口给平台留出了新的竞争空间。

今年3月，阿里国际站从电商采购与交易场景切入，发布面向商家的企业Agent产品Accio Work，覆盖市场分析、寻找货源、店铺优化和库存监控，试着把选品采购和后续的销售运营接起来。

作为全球电商AI工作台，Accio Work眼下已接入阿里国际站、1688、淘宝、Shopify等国内外主流电商平台，服务范围从跨境延伸到内外贸，为买家提供采购与多平台运营能力，还面向源头厂商推出适配现货、定制和跨境场景的生意助手。

市面上的WorkBuddy、Cloude、GPT等通用AI产品，都能处理商家的部分通用任务。问题是，商家类型不同、生意模式不同、发展阶段不同，对AI的需求也不一样。

拿中国的产业带商家来说，大致能分成三类：

一是定制型商家，他们对AI最核心的需求其实是报价——既要快速响应复杂的定制要求，也要帮新业务员更快达到成熟业务员的水平。

二是现货类商家，往往涉及B端、C端和多店铺经营，需要AI跨平台、跨店铺地管理运营；非标品商家还得快速改图、完成上新。

三是跨境类商家，他们更看重不同国家的品类分析、市场需求和选品趋势洞察。

从产品上看，Accio work照顾到了不同类型商家的个性化需求：给现货型商家一键生成商品详情、自动上架和批量优化素材等能力；给定制型工厂知识库学习、询盘接待和报价等能力；给跨境型商家多店铺经营看板等能力。

而Accio Work能深入经营的关键，在于它直接连着平台和商家的业务数据。电商是讲究细枝末节的生意，AI一旦进入具体的业务经营环节，数据准不准就变得极其重要。

过去，不少商家靠RPA等方式操作软件、抓取数据。这跟直接调用业务数据不是一回事，这种连接方式在数据准确性上有局限，会影响AI的分析结果。

相比许多通用Agent，Accio Work最大的优势是阿里国际站、1688等平台背后有庞大的交易数据和消费者数据。这种数据连接的深度，会明显影响商家经营分析与执行效果，也是通用办公Agent短时间补不齐的地方。

03

平台在使劲，可「墙」还立着。

平台正扩大AI能承担的经营任务，但从功能开放到商家持续使用，路还长。最大的一道坎，是商家跨平台经营的需求，跟各平台各自管理的数据和权限之间的矛盾。

前面提到的1688商家周彦告诉雷峰网，以选品为例，GPT这样的通用Agent得一轮又一轮地喂提示词，Accio Work会直接根据店铺数据给出一份详细、客观的方案，还能直接打通商品上架前后的整个链路流程。但它在跨平台数据打通这块，还是很困难。

比如，Accio Work能帮淘宝商家做经营分析报告：哪些品类好卖、哪些新品值得跟进。但它连不上拼多多、抖音的运营数据，没法对商家的多个店铺经营做全面拆解分析。

现在多数商家都盼着用一个Agent把几盘生意放到一起分析、统一调配，可工作台到底能调哪些数据、能做哪些操作，得先拿到其他平台的授权，这恰恰卡住了AI自动化的脖子。

各大平台开放的接口数量不少，然而这种开放从来都带着条件。

就算走第三方ERP的路子，订单查询也得依托电商平台的技术体系来完成。拿淘宝开发平台来说，申请接口得有天猫店铺账号，还要交产品说明书、自家的研发软件著作权证书，再交由专门的运营团队审核，门槛摆在那里。

也就是说，缺少技术底子的中小商家，想自己把申请流程走完并不容易。中国电商平台的数据源本来就各成孤岛，既打不通也无法实时同步，AI能做的经营分析、协同工作，成效因此被削去一大截。

阿里这边，已经在有意识地把自家生态内各平台的数据归拢到一个工作台里。

今年10月，千问办公在上海推出电商版Agent，把生意参谋、有赞、千牛、万相台这些商家常用的工具接了进来。之后1688也全面接入Accio Work，面向买卖双方开放采购、跨平台运营和店铺管理能力。

可对Accio Work这类Agent来说，它的“智力”天花板已经不在大模型本身，而落在阿里生态之外的跨平台经营整合能力上。

换个说法，AI电商的第二场较量，正从功能铺得多不多，转到平台之间的数据与权限边界上。要想从局部提效走到全链路协同，Agent还得有跨平台授权机制和服务交付能力托底。

只是这堵墙有多难推开，大家心里都清楚。