過去幾年的618，最明顯的購物感受是：優惠從不缺席，但規則復雜到讓人懷疑，自己到底是在購物，還是在解一道算數題。

這種體驗在今年宣告終結。2026年618，各大平臺幾乎不約而同地選擇了同一個方向：做減法。

淘天沿用去年“官方立減”的邏輯，全面取消滿減，價格所見即所得；京東沒有壓縮大促，而是把它拆成“三連促”，用拉長代替集中；即便是內容電商的抖音，也把“一件直降”做成了主視覺，讓折扣邏輯不再需要額外解釋……

但規則的簡化，只是這屆618表層最容易看見的變化。

當所有平臺都在把優惠做透明、把規則做簡單，競爭的差距靠什么拉開？答案正在從“誰的優惠更復雜”轉向“誰的算法更聰明”。各大平臺不約而同地將AI能力從選品、定價、投放到用戶觸達，深度押注到這屆大促的核心位置。

過去十年，每一屆618的敘事框架，幾乎都是GMV數字的比拼：誰開門紅更猛、誰戰報發得更快、誰的補貼更深。但2026年，AI正在接管越來越多原本屬于“經驗”和“直覺”的決策權。

這是兩件同時發生、但性質迥異的事：規則簡化，是一扇正在關上的門；AI介入，是另一扇剛剛開啟的窗。

平臺做減法，但減法不一樣

做減法，是今年618所有平臺心照不宣的共識。但如果仔細拆開來看，會發現各家的“減法”，減掉的東西和留下的東西并不相同。這種差異，背后是各平臺對自身核心競爭力的不同判斷。

在理解今年的變化之前，有必要回溯一下，這套復雜度是怎么建立起來的。滿減的本質，是平臺對“價格戰”的一種偽裝，用復雜的組合優惠，制造出一種“只有在這里、只在這個時間點才能得到最低價”的心理幻覺，從而把用戶鎖定在特定的決策窗口里。

這個邏輯在早年有效，因為信息不對稱；在移動互聯網普及之后開始失效，因為用戶的比價成本越來越低；在電商進入存量競爭的今天徹底失效，因為用戶早就學會了套路，甚至開始反向利用規則——湊單下單，立即退貨，只保留需要的那一件。

今年，淘天的做法，是把決策成本壓到最低。“官方立減”替代滿減，意味著用戶打開商品頁面，看到的價格就是最終成交價，不需要算賬、不需要湊單、不需要等預售。

圖源：由AI生成

貨架電商最大的敵人，是用戶在“要不要下單”這件事上的猶豫時間。減法減掉的是規則，留下的是價格的直接性。當然，淘天并未完全放棄預售機制，部分品類仍保留了更短的預售窗口，整體以現貨為主、預售為輔并行運作。

京東走向了截然不同的方向。它沒有壓縮大促，而是把一個集中爆發的促銷節拆成了三個波段，給足用戶比價的時間和下單的窗口，并在今年首次打通了微信生態，通過微信端口挖掘新客、做裂變傳播。對于京東的目標用戶來說，這是一種尊重：理性消費者不喜歡被催，他們需要足夠的信息密度來做決策。

今年京東的減法，減掉的是“集中壓力”，留下的是“理性節奏”。

而內容平臺的“減法”，則是另一套邏輯。抖音的“一件直降”“立減折扣”，表面上和淘天的簡化路徑相似，但動機完全不同。淘天的簡化是為了降低貨架上的決策成本，抖音的簡化是為了不讓復雜優惠打斷直播間的情緒流。內容電商的命脈是沉浸感，一旦讓用戶停下來算賬，注意力就斷了，轉化也就斷了。

抖音今年還宣布將百億消費券同步投放到豆包、紅果短劇、今日頭條等多款字節系App，這不只是跨渠道引流，也是對“內容能否在不依賴復雜促銷的情況下順暢承接交易”的一次壓力測試。

快手的邏輯則更直接，集中火力，押注頭部主播的單場爆發。與其追求全域覆蓋，不如把流量資源集中到直播間最強的那幾個時刻。這是快手對自身生態稟賦的認知，但也意味著它的減法做得最不徹底，本質上是在守住存量優勢，而非重構競爭框架。

小紅書則幾乎不在這個討論維度里。它從來沒有過預售和滿減，今年是電商基礎設施改革后首次正面參與618。社區用戶帶著明確需求進來，看內容，直接下單，這種“天然簡單”在行業集體做減法的背景下顯得格外從容，但它面臨的壓力，是如何在大促節奏中保持社區氛圍不變形。

把這五家平臺的“減法”并排看，會發現一件有意思的事：它們表面上都在做簡化，但簡化之后各自留下的“核心”，恰好是各自最擅長的東西。淘天留下了價格直接性，京東留下了理性節奏，抖音留下了內容沉浸感，快手留下了主播信任，小紅書留下了社區種草。規則層面的趨同，掩蓋不了能力層面的分化。

在過去，電商促銷的邏輯是用規則制造差異，用復雜度制造壁壘，用GMV的集中爆發證明平臺價值。這套邏輯的終點，就是今年你看到的：規則已經簡單到無可再簡，GMV的比拼已經很難說明什么。當外部的競爭工具被榨干，平臺不得不向內看——看誰的基礎設施更扎實，看誰的算法更貼近真實的供需匹配。

這正是AI在這屆618被推到臺前的根本原因：它是規則時代結束之后，效率競爭唯一還沒有被充分開發的維度。

AI接棒，從工具到判斷者

電商行業談AI，并不是今年才有的話題。

過去幾年，“AI賦能”的說法在各家平臺的發布會上從未缺席。但如果對照實際落地來看，大多數時候停留在執行層：客服機器人處理售后、智能推薦優化點擊率、圖像識別輔助商品搜索。這些應用有價值，但它們的共同特征是決策權還在人手里，AI只是更快的執行者。

在過去幾年的大促備貨季，多數商家的核心決策流程，仍然是老板或資深買手拍腦袋選品，運營根據往年經驗定備貨量，投放團隊靠積累的“人群包”經驗跑廣告。AI工具存在，但往往作為輔助驗證，而非主導決策。決策的主體，還是人。

當然這不并是批評，畢竟AI工具的能力與商家實際愿意交出決策權的意愿之間，存在一道心理鴻溝。

今年各平臺押注AI的方式，已經明顯越過了執行層，開始觸碰決策層。選品、備貨節奏、投放策略、內容生產，這些原本高度依賴商家經驗和平臺運營人員判斷的環節，正在被AI系統性地滲透。

圖源：由AI生成

淘天走的是縱向穿透的路徑?！癆I萬相”升級為四大Agent協同引擎，分別覆蓋需求洞察、選品決策、內容生產和投放優化四個環節。這四個環節串聯起來，意味著從“發現市場機會”到“完成最終轉化”的整條經營鏈路，AI都在參與判斷，而不只是其中某個節點的提速。

更值得注意的是，就在618前夕，淘寶宣布與通義千問全面打通，用戶可以直接在App內喚起千問開啟AI購物對話。這意味著淘天的AI戰略同時打通了兩端：商家側靠“AI萬相”做決策，用戶側靠千問做交互，一個從供到需的完整AI閉環，在這屆大促前才剛剛成形。

京東的思路則是開放生態、以規模換深度。它沒有把AI能力全部收歸內部，而是通過“京小通”全鏈路AI解決方案，開放了京麥工作臺的流量入口，同時接入美圖設計室等第三方工具，讓生態內更多服務商共同參與AI能力的構建。

這套邏輯背后，是京東對自身稟賦的判斷：相比自研大模型，京東更擅長供應鏈和物流，而AI能力的邊界，可以通過生態伙伴來擴展。兩種路徑各有邏輯，不分高下，但會決定不同的進化速度，淘天的AI能力更深、更可控；京東的AI生態更廣、迭代更快。

抖音的AI戰略，則完全圍繞它的底層優勢展開。算法驅動的內容分發使其并不需要向商家兜售復雜的AI工具，它只需要讓推薦系統更精準地識別高意向用戶，并在對的內容場景里觸發“一件直降”的購買沖動。AI在這里的角色，不是生產決策，而是優化路徑，讓對的貨在對的時間出現在對的人面前。抖音也不需要證明自己的AI走得有多深，它只需要保證轉化效率在持續提升就是最大的戰略成果，

快手和小紅書目前在AI上的投入，整體仍以工具輔助為主?？焓值闹攸c在商家側：智能投放建議、實時數據看板、直播話術自動生成，目標是讓直播間的每一個經營動作更精準、更省力。這與快手押注頭部主播的整體策略相互呼應，畢竟大主播需要的不是戰略級AI判斷，而是讓執行更高效的工具支撐。小紅書則尚處于電商基礎設施的系統性完善階段，AI在其中扮演的角色，更多是輔助內容運營而非主導交易決策。

由此我們可以看出一個清晰的梯隊：淘天和京東在整體戰略層面已經把AI推進到了決策鏈路，抖音在分發效率層面形成了獨特的閉環，快手和小紅書仍處于工具賦能階段。

當然，需要保持清醒的是，平臺發布的AI產品，和AI產品在實際經營中產生的效果，中間隔著一段不小的距離。工具上線了，商家不一定會用；商家會用了，不一定用得準；用得準了，能否轉化成GMV增量，還要看消費者的實際反應。

“AI萬相”的需求洞察，能不能幫淘天商家在大促前備對貨、把投放打準？“京小通”開放的生態工具，能不能讓中小商家真正降低經營門檻？磁力金牛的選品推薦，能不能幫快手商家找到真正的爆款而不是跟風庫存？這些問題，都要等大促數據出來之后才能回答。

因此，《新立場》認為今年618對AI的大規模押注，更準確的描述應該是：一次公開的、大規模的真實壓力測試，而不是已經驗證的成熟解決方案。每家平臺都把自己認為最重要的AI能力押上了這屆大促，用真實的流量、真實的交易和真實的商家反饋，來檢驗過去一兩年的技術投入到底值不值。

規則簡化的效果，大促第一天就能看見；但AI能力的效果，可能要等幾個月后的復盤才能讀懂。這本身就說明了兩件事的性質差異：規則簡化是終局，AI介入只是起點。

寫在最后

有一個特別需要注意的是，消費者在這場變革里，其實是有些缺席的。

規則簡化是平臺和商家之間矛盾激化后的妥協，AI介入是平臺試圖在價格戰之外尋找新出路的自救。這兩件事的驅動力，說穿了都是供給側的焦慮，和消費者的真實需求關系有限。平臺不是因為用戶被滿減折磨得太苦才簡化規則，而是高退貨率、低復購、GMV注水讓這套邏輯再也撐不下去了。用戶是壓垮駱駝的最后一根稻草，但不是改革的主角。

這個邏輯延續到AI上同樣成立。AI介入電商決策的核心受益方，是平臺和商家，更準的投放降低獲客成本，更精的選品減少庫存積壓，更短的決策路徑提升轉化率。消費者得到的是個副產品：被推送的東西更可能是自己想買的。這當然不是壞事，被一個更聰明的系統精準捕捉，和被一個粗糙的系統無差別轟炸，感受不同，本質上都是被動的。

所以，618越來越簡單，可能只是表象。藏在簡單背后的，是一套越來越復雜的系統，只不過復雜性不再對用戶可見，而是轉移進了算法內部。以前看不懂滿減規則，至少知道自己看不懂；往后的問題或許是不知道自己是在自主消費，還是在沿著一個模型預測好的路徑走。

大概這也是未來幾年的618值得關注一個方面。

*題圖及文中配圖來源于網絡。