AI电商狂奔：中小商家成本大降，关键决策仍受限

　　2025年，国内电商行业正迎来一场由人工智能驱动的深层变革。AI不再只是提高效率的“辅助工具”，而是在内容生成、营销投放、供应链管理、客服服务等关键环节中，深度介入平台的运营模式，重构行业竞争格局。

　　头豹研究院数据显示，2020年到2024年，AI电商行业市场规模由239.27亿元增长至504.45亿元，期间年复合增长率20.50%。预计2025年到2029年， 该市场规模将由638.24亿元增长至1382.81亿元，期间年复合增长率21.32%。

　　这轮高速增长背后，既是技术能力不断成熟释放红利的结果，也反映出平台治理、商家组织方式以及用户交互体验的同步调整与升级。但值得注意的是，随着AI在电商中的广泛应用，一系列围绕权限控制、用户隐私、算法偏见等问题也日益显现，技术议题正逐步延伸为平台治理和社会责任的新课题。

　　是效率工具还是核心竞争力？

　　从早期作为辅助工具的“锦上添花”，到如今成为电商平台竞争的底层能力，AI技术正以前所未有的速度渗透进各关键环节。无论是头部平台，还是跨境独立站，中小卖家均在竞相拥抱智能化浪潮。

　　据头豹研究院数据显示，截至2024年，逾八成独立站卖家已尝试接入AI工具以实现降本增效。而对于阿里巴巴、京东集团-SW等平台型企业而言，AI早已从局部实验走向全链条嵌入，通过自研大模型和行业化工具，推动电商生态迈向更高效、更规模化的运营范式。

　　阿里巴巴的AI电商战略启动较早，2023年起陆续推出“AI搭配”“AI试衣间”等面向C端的虚拟体验产品。2024年，阿里上线面向商家的AI运营助手“生意管家”，短短五个月内即吸引超过100万商家试用，74%的用户表示可替代约一名美工人力。2025年，阿里进一步推出“淘宝星辰”大模型，支持图文生成高适配商品展示，全面降低内容创作门槛，强化平台内容供给能力。

　　京东同样在AI电商领域持续发力。2023年发布的言犀大模型，融合70%通用数据与30%京东自有数智供应链数据，催生了“采销东哥AI数字人”和“AI营销搭子”等产品。前者已服务超7500家卖家，累计带货超140亿GMV；后者日均助力超80万卖家完成上千次智能交互，AIGC内容使用率达80%，平均转化率提升30%。2025年，京东云进一步向平台商家免费开放五大AI产品，包括智能客服、数字人直播、生成等，覆盖商家从开店到运营的全生命周期。

　　AI电商的变革红利并未止步于平台端。以吉宏股份为代表的新兴跨境卖家，通过自研垂类AI模型，将智能技术嵌入选品、投流、设计、物流等各个环节。头豹研究院报告显示，在AI技术的应用下，吉宏股份电商业务快速增长，从2017年的2.15亿元增长至2023年 的42.56亿元，占营收比例从19%上升至63.58%。

　　艾媒咨询调研指出，消费者对AI电商的主要期待集中在购物便利性、个性化服务以及更强的交互社交功能。

　　事实上，AI在电商业务中既是“工具”，也在一定程度上重塑整个平台的玩法。知行咨询创始人李文亮在接受

　　在现在的电商经营环境中，“AI+”能重塑线上渠道销售链路，实现更有规模化的内容、更低的制作成本、更统一的执行标准，从而以相对低的成本获得消费者注意力。

　　成本优化，还是技术陷阱？

　　AI在电商行业的广泛应用，首先体现在运营成本的下降上。尤其是在中小商家群体中，这种“可量化”的效率提升感受尤为直接。

　　资深互联网观察者丁道师在接受

　　例如，过去请模特拍摄商品照片，一天至少花费数百元，如今AI虚拟模特可完全替代；制作海报、平面设计，之前一张动辄几十元，现在AI生成即可，稍作调整就能满足需求。此外，营销软文、推广内容也可用大模型高效生成，过去需要多人协作的工作，现在一人即可完成，大幅降低人力成本。

　　平台端的变化同样剧烈。以京东为例，其庞大的客服体系过去常年依赖人工维系，近年来AI客服已逐步取而代之。丁道师表示，AI客服的普及显著减少人工客服的工作量，甚至部分平台已实现“AI优先、人工辅助”的模式，即AI客服先行处理，仅在复杂场景下才转接人工。

　　但技术红利的另一面，是“竞速”逻辑下的资源消耗与决策焦虑。李文亮指出，从宏观视角看，AI+电商肯定可以帮助企业省钱。但是从内卷角度看，中国商家对新技术接受速度极快，中小企业也非常多，这会导致变向花钱。

　　与此同时，AI应用的边界仍需理性认知。产业经济分析师、钉科技创始人丁少将向

　　艾媒咨询数据显示，目前消费者对于人工干预功能有较大需求，45.5%消费者偶尔使用，33.7%消费者需要就使用，说明AI电商在复杂情景的问题解决方面仍然需要提升。另外，33.3%消费者认为人工干预功能改善了AI电商的购物体验。

　　艾媒咨询分析师认为，AI电商的发展仍然需要人工辅助，未来，商家需要发挥人工干预的积极影响，提高系统的适应性和灵活性，为消费者带来方便的同时增加更加人性化的购物体验。

　　这也意味着，AI电商的未来并非“全自动”，而是“人机协作”的再分工过程。李文亮也建议，对规模化未深度应用AI的企业，建议立即组建AI效率小组让AI提效工具覆盖大部分环节，优先部署内容生产与分发。

　　在降本增效与新增投入之间，AI技术既释放了短期红利，也打开了中长期的不确定性窗口。对于平台与商家而言，AI技术本身并不构成护城河，真正决定竞争力的，是企业是否具备利用技术构建系统化能力的战略定力。

　　在AI技术大规模接入电商运营的进程中，“权限”正逐渐成为最敏感也是最核心的问题。特别是在智能客服这一已实现高度自动化的场景中，平台是否愿意将决策权真正交由AI执行，正在成为衡量技术进化深度与平台治理成熟度的分水岭。

　　“今天，AI在很多环节的技术能力其实已经‘够用’，但它缺的不是智力，而是权限。”云蝠智能创始人魏佳星在接受

　　以用户退货、索赔或订单异常申诉为例，AI客服往往仅能提供引导性信息，难以完成决策链条中的“执行”环节。这是因为多数平台对AI的信任度有限，不愿直接赋予其关键操作权限。魏佳星指出：“企业仍在评估AI的错误率能否稳定在可接受范围内。一旦出现重大失误，例如误退高额订单，可能引发的合规风险与品牌危机，是许多企业难以承受之重。”

　　在实际运行中，AI要获得更强的自主决策能力，势必需要更多维度、更高频次地调用用户数据进行建模和判断，这包括点击行为、语义偏好、历史纠纷记录甚至语音情绪波动。但正是这一过程，使AI权限的边界与用户隐私的边界出现高度重叠。

　　如何在技术突破与隐私保护之间找到平衡，成为行业面临的共同难题。在欧洲，已有监管机构对AI系统中数据使用的“可解释性”和“最低必要性”提出更高要求。例如，欧盟

　　AI带来的效率红利已初步显现，但AI电商的未来似乎并不通向全自动模式，而更可能走向人机协作下的再分工与治理平衡。

　　下一阶段的竞争，或许不止于谁先用好AI，更关乎谁能构建起围绕数据、算法与治理能力的整体生态闭环。正如丁少将所言，“长远来看，AI将对电商的运行逻辑和交互方式带来深层次的重塑。”