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導語:
3月的最后幾天,字節跳動旗下的豆包App悄然上線了一個內測功能:用戶只需在對話框里說一句話,就能完成從商品推薦到下單支付的全部流程,全程無需跳轉抖音。幾乎同一時間,阿里千問的用戶發現,給手機充話費已經不用打開支付寶,對著AI說一句“幫我充50”就行。
這聽起來像是一次尋常的功能迭代。但如果你把這個畫面拉遠一點,會看到一幅更具沖擊力的圖景:
就在一個月前,開源智能體框架OpenClaw(被網友戲稱為“小龍蝦”)席卷全球,證明了AI可以真正替人“干活”;春節假期,互聯網大廠累計砸下超80億元,用紅包和免單給全國人民做了一次AI普及實驗;而此刻,豆包、千問、元寶們正在瘋狂“逃離聊天框”,試圖把自己從一個只會聊天的工具,變成一個能辦事的智能體。
大模型行業正由第一階段的技術突圍與參數比拼,加速切入至商業化探索與辦事能力構建的第二階段。這不僅是技術的迭代,更是一場關于“下一代消費入口”的戰爭。槍聲已經響起。
筆/ 榆白
文章架構師/ 佳佳
出品/ 巨頭財經
01
豆包打通電商最后一公里?
3月30日,一則消息在科技圈內炸開了鍋:
字節豆包已經接入抖音電商,支持在豆包App內直接下單商品并完成支付,無需跳轉抖音。這意味著,用戶在豆包內輸入“推薦一款適合跑步的鞋”時,AI不僅會給出文字建議,還會在對話中插入商品卡片,點擊即可完成購買。
對于這條消息,抖音客服的回應頗為微妙:抖音電商與豆包是“相互獨立但有合作的關系”,電商頁面跳轉自抖音,但支付環節已在豆包端內閉環。
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這套說法平衡著兩個產品的關系,卻也道出了一個事實:字節跳動借助DAU峰值達1.45億的全能AI助手豆包,打出一個鮮明的AI購物旗幟。
這并非一蹴而就。去年10月,豆包首次將抖音商城交易鏈路嵌入其中,實現從咨詢到跳轉抖音下單的閉環;今年2月,豆包進一步打通本地生活服務,可以一站式推薦景點門票、餐飲團購。如今,從“跳轉”到“端內閉環”,豆包終于補齊了電商交易的最后一公里。
值得玩味的是,豆包并非孤例。就在豆包內測消息傳出的前后腳,支付寶宣布在千問App中上線“AI付”功能,用戶可通過一句話指令完成話費充值、點外賣、買電影票,甚至訂機酒和打車。據報道,千問App公測后月活用戶已突破1億。2026年春節假期,千問累計完成近2億筆AI下單。
多家電商平臺也在跟進這一趨勢,試圖用對話取代傳統貨架,讓AI成為用戶的“購物參謀”。
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這是大模型從“知行脫節”走向“知行合一”的關鍵一步。長江證券在研報中指出,大語言模型帶來了搜索效率的優化,智能體時代下,大模型廠商在閉環電商領域進行嘗試,流量入口得到全面升級,交易規模有望迎來確定性增量。
02
兩種路徑,農夫與獵人的AI電商暗戰
當國內巨頭集體沖向“AI電商”這個方向時,走法卻截然不同。
一種可以稱為“農夫邏輯”:在自己的花園里精耕細作,把AI助手嵌入自有生態,用圍墻花園構筑護城河。亞馬遜的Rufus是典型代表,它嵌在亞馬遜App底部導航欄,能調用用戶的購買歷史,能理解復雜自然語言,但推薦的永遠是亞馬遜生態內的商品。截至2025年底,Rufus累計用戶已超2.5億,使用Rufus的用戶下單概率比未使用者高出60%。
另一種是“獵人邏輯”:AI像獵人一樣跨平臺調取電商能力,成為用戶消費的“前置大腦”。OpenAI的ChatGPT先后與Shopify、Etsy、Walmart等平臺達成合作,用戶可以在對話框里完成跨平臺購物。
國內玩家的選擇,恰好介于兩者之間。
阿里選擇的是“生態協同”打法。千問App的野心不止于購物,而是成為連接一切服務的超級入口。用戶在千問里可以點外賣、訂機票、買電影票,所有操作無需跳轉,背后依賴的是阿里二十多年搭建的電商基礎設施:淘寶的商品庫、支付寶的支付能力、菜鳥的履約網絡、高德的LBS數據。千問打通高德后,從餐館推薦到房產選址,都能基于實時地圖數據直接回答。
字節跳動的路徑則依賴流量。豆包的邏輯更接近用AI盤活存量。抖音電商已經形成“內容電商+貨架電商”雙引擎,2025年全渠道GMV接近4萬億元。豆包引入的是第三種流量形態:用戶帶著明確需求主動發起AI對話,在決策最明確的節點直接下單。這類流量的轉化路徑更短、消費意圖信號更強,是字節現有電商體系中此前缺失的一環。
這兩種路徑的優劣,可能要到更遠的未來才能見分曉。但有一點是確定的:當AI既掌握用戶意圖,又掌握平臺利益時,它能否保持中立,將是贏得用戶信任的關鍵。
03
燒錢之后,AI購物的真實痛點
2026年春節,互聯網大廠累計投入超過80億元,以紅包補貼、場景免單、春晚互動等形式,完成了一場面向全民的AI應用規模化“拉新實驗”。豆包在除夕當天創下AI總互動19億次的紀錄,千問6天累計完成超1.2億筆AI下單。
熱鬧背后,一個更本質的問題浮出水面:如何把薅羊毛的偶然用戶,轉化為離不開的剛需用戶?
從用戶的實際體驗來看,AI購物目前仍面臨幾道繞不過去的坎。
首先是推薦的準確性。當用戶輸入“推薦一款適合跑步的鞋”,AI給出的回復是否能真正理解用戶的腳型偏好、跑步習慣、預算范圍,還是僅僅基于關鍵詞的粗糙匹配?這決定了用戶是滿意離開,還是轉身回到傳統電商平臺手動篩選。
其次是信息的可靠性。AI助手從海量數據中學習,但數據的質量參差不齊。商品參數錯誤、價格信息滯后、庫存狀態不準等問題時有發生。對于消費者來說,一次不準確的推薦,可能就意味著一次糟糕的購物體驗,而信任的建立需要無數次準確推薦,崩塌卻只需要一次失誤。
最后是售后與維權。當用戶在AI對話框里完成下單,商品出現問題該找誰?是找AI,找平臺,還是找商家?目前的售后鏈路尚未完全理順,用戶往往需要在多個渠道之間來回切換,這與“一句話搞定一切”的愿景相去甚遠。
行業的共識正在形成:AI購物從“可用”到“好用”,需要跨越的不僅是技術鴻溝,更是信任鴻溝。用戶愿意讓渡一部分決策權給AI,前提是這個AI足夠可靠、足夠透明。
快思慢想研究院院長田豐在采訪中表示,AI助手購物功能的普及需要三到五年的過程,“先從年輕人普及,然后滲透到全社會各年齡段”。他認為,一到三年內,AI助手不會取代傳統電商,但將成為核心輔助工具;長期來看(五年后),AI助手會成為主流購物入口,“但需滿足兩個條件,一是AI推薦準確率>85%;二是無縫集成支付與售后”
04
巨頭財經的思考
技術跑得再快,也得等一等信任
此時此刻,大模型行業正處在一個微妙的歷史節點。
一年前,人們還在為“AI能寫詩”而驚嘆;如今,AI已經開始替人花錢了。從內容生成到商業閉環,從技術突圍到生態融合,這條演進路徑越來越清晰。
但越是在這樣的時刻,越需要冷靜思考一個問題:技術究竟是為了讓人更方便,還是讓人變得更依賴?
當AI助手掌握了用戶的購物偏好、消費習慣、支付能力,當推薦算法背后交織著平臺利益和商業訴求,用戶要的其實很簡單:不是一個聰明的推銷員,而是一個可信賴的買手。這不僅是技術問題,更是價值觀問題。
技術可以無限逼近完美,但人的信任從來不是靠精確計算得來的。它需要透明,需要可控,需要在關鍵時刻把選擇權交還給用戶。說到底,AI學會花錢并不難,難的是讓用戶放心地讓它替自己花錢。在這場AI電商的長跑中,技術是起跑線,信任才是終點線。
參考資料:
1.豆包已接入抖音電商,正內測AI購物
2.商業零售行業AI+零售深度:AI如何重構線上線下
3.春節AI混戰,千問殺出重圍,DAU逼平第一
4.紅包一停,增長歸零?春節AI大戰的真相與隱憂
5.從搜索到代買,Rufus正把亞馬遜推向預判式電商
6.可領AI充話費體驗金,千問上線支付寶AI充話費功能
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