文｜王熠

一個用戶對千問說：“我想減肥，幫我推薦一些訓練裝備。”

千問的回答是：不建議買，你擁有的器材已經覆蓋了有氧和力量訓練的基本需求，問題可能不在裝備。轉頭，話題回到了訓練計劃和如何堅持上。

一個AI購物助手建議你別買——這可能是AI購物助手最像人的地方。

當AI說出“你不需要這個”，它真正理解了你的處境：你的目標是什么、你已經有什么、你的瓶頸在哪。基于深度理解的“反向推薦”，意味著AI購物進入了真正輔助決策的新階段。

5月11日，千問和淘寶全面打通。用戶在千問App里，與AI對話，即可完成淘寶上的商品挑選、對比及下單購買；淘寶App內也上線了“千問AI購物助手”。

在此之前，全球科技巨頭已經在AI購物賽道上試水了兩年。亞馬遜稱，其AI購物助手Rufus在2025年累計用戶超過2.5億，預計每年將為公司帶來100億美元的額外銷售額；2026年1月，谷歌也宣布與沃爾瑪、Shopify等零售商合作，將在Gemini中推出AI購物功能。

但另一邊，OpenAI去年9月高調上線ChatGPT的“即時結賬”功能，卻在今年3月宣布放棄。

一場關于“AI能不能幫人把東西買了”的全球競賽，在路徑的分化中拉開序幕。

01. 十年三波浪潮，大模型是分水嶺

AI幫人買東西——這個畫面在科幻作品里出現了至少30年。《鋼鐵俠》里的Jarvis動動嘴就完成訂購，2013年的電影《她》里AI助手對話間就搞定了一切生活事務。2014年亞馬遜發布Echo時，貝佐斯描繪的愿景就是“對著AI說一句話就能購物”。

但現實中的進展遠比想象要慢。

第一波嘗試發生在語音助手時代。2014到2018年間，亞馬遜的Alexa Shopping和谷歌的Google Shopping Actions相繼上線，用戶可以對著音箱說“幫我再買一箱牛奶”。但它只能處理極簡的復購指令——明確的品類、明確的品牌、明確的數量。當時的自然語言理解只能做最基礎的字段提取，稍微復雜一點的表達，語音助手便無法理解。

第二波是對話式電商1.0。2018年前后，各家電商平臺先后上線了智能客服——淘寶的“問問”、京東的JIMI、亞馬遜的客服機器人。但它們從一開始就被定位為售后客服而非購物顧問，本質是“FAQ數據庫+有限狀態機”，能處理退換貨和物流查詢。讓它們幫你做購物決策？超綱了。

第三波嘗試，正是近幾年讓整個AI賽道重新沸騰的變量：大模型。此前AI助手的瓶頸，歸根到底是一個技術問題——機器聽不懂人在說什么。大模型第一次讓“機器理解意圖”成為可能。

2024年開始，玩家陸續入場：亞馬遜上線Rufus，Perplexity推出“Buy with Pro”；2025年OpenAI在ChatGPT中集成購物功能。AI購物從概念驗證進入了真刀真槍的產品競賽階段。

而本次千問和淘寶打通，AI購物助手的形態更加完整。它真正意義上成為介入交易核心的“代理人”，不僅理解用戶需求，也能調動平臺能力，完成真實的交易和服務。

讓AI落地到真實的商業場景中去，是行業過去兩年最核心的命題。2025年被行業普遍視為“Agent元年”，AI從“回答問題”走向“幫人做事”——編程Agent、研究Agent、客服Agent已經在各個垂直領域涌現。購物是所有人都能想到的下一個場景：人人都是消費者，天然有交易閉環。

摩根士丹利研究部在一份報告中指出，預計到2030年，Agentic在美國電子商務中的支出保守估計將達到1900億美元，占10%的市場份額。麥肯錫、Gartner等多家研究機構也相繼發布了2030年的市場預測，盡管具體規模不盡相同，但行業對這一市場的發展軌跡已達成高度共識。

02. 光有聰明的大腦不夠，全球玩家走向三條岔路

AI將重構所有行業，這已從OpenAI誕生之初的預言變成了當下的共識。但在落地層面，大模型在消費端的演進卻比辦公端緩慢得多，因為牽扯真實的商品、交易和物流。

AI購物和AI寫作、AI編程之間有本質區別。AI購物不僅關乎信息處理，它需要在真實世界里幫你完成一連串動作：真的把東西買了、送到家、出了問題能退。這些環節超出了單純模型的能力范圍，需要一整套真實世界的商業基礎設施來支撐。

2024年到2025年，全球科技巨頭嘗試給出答案。大模型公司急于落地真實商業場景，互聯網交易平臺要抓住AI變革的機會。卻走向了不同的三條路徑。

第一條路是模型公司尋求外部合作，代表是OpenAI。去年9月，ChatGPT上線Instant Checkout功能，通過接入Shopify讓用戶在對話中直接結賬。但據The Information報道，該功能僅存活約6個月就被砍掉——實測顯示用戶更傾向于將ChatGPT當作產品研究工具而非交易終端，實際接入的商家不到20家。

“模型公司拿不到電商平臺最核心的數據，電商的基礎設施也不可能無保留地開放給外部公司。兩家公司之間始終隔著一道墻，AI能做的就只是‘推薦+跳轉’，很難再往深走。”一位電商從業者向36氪指出。

第二條路是電商平臺自研AI助手，代表是亞馬遜。Rufus直接嵌入亞馬遜App內部，用戶能和AI對話、比價、查評價。據Fortune報道，Rufus累計用戶超過2.5億，使用AI的買家完成購買的概率比普通用戶高60%。

但Rufus的局限性也很明顯。有行業聲音指出，Rufus存在缺乏穩定性、處理站內數據庫之外的問題表現不足等情況，實際對話成交的轉化率也并不高。這背后，是因為亞馬遜自研大模型的性能尚未達到領先者的水平。

第三條路是大模型和電商生態深度整合。代表是阿里，本次千問和淘寶的全面打通，是10億用戶級的電商平臺與頂級大模型應用的首次深度融合。

一位長期關注AI的分析師對36氪表示：“AI購物的競爭看起來是模型能力的競爭，但實際上是生態完整度的競爭。你把全球玩家攤開來看，真正能同時滿足‘大模型足夠聰明’和‘電商基礎設施足夠完整’這兩個條件的，其實屈指可數。”

歸根結底，選擇哪條路徑，取決于企業自身的資源稟賦。

模型公司缺乏交易場景與履約能力，只能尋求外部合作；電商巨頭擁有完備的供應鏈與數據，但大模型實力局限；同時擁有大模型和實體商業的玩家，更有機會打造完整的AI購物體驗。這不僅是技術路線的選擇，更是基因決定的命運。

03. 千問打通淘寶：不是“加了個淘寶”

相比美國市場，中國在AI領域長期的優勢在于技術落地的應用場景更豐富、更成熟。龐大的用戶基數、多樣化的產業形態以及快速的市場接受度，共同構成了復雜而豐富的應用場景。

中國科技大廠在消費場景上的應用布局趨于全面。在AI購物領域，阿里擁有的生活服務業態是最完整的，千問也已躋身國際一流大模型行列。憑借這一獨特優勢，阿里選擇在生態內打通AI購物全鏈路，構建了難以復制的壁壘。

阿里把淘寶積累了20多年的各項電商能力——搜索、比價、下單、物流追蹤、售后退換都封裝為可被AI調用的“Skill”。這款AI購物助手，或許是現有的面向C端用戶、規模最大的商業級Agent應用。

現在，千問App里能完成從商品推薦到下單、履約、售后的所有環節，而不僅僅是跳轉鏈接的淺層交互。這是目前業內相當全面的AI購物服務形態。

讓模型理解什么時候該搜索、什么時候該比價、什么時候該直接下單、什么時候該勸用戶再想想——這些判斷本身就需要大量真實購物場景的訓練。

這個理解力，指向了更關鍵的數據資產。千問能基于淘寶40億商品庫及超20年積累的真實購物場景數據，準確理解用戶聊天中的消費意圖，做到更精準的推薦。

知名投資人朱嘯虎曾說，一旦大模型的基礎能力成為相對穩定的平臺，競爭的核心將轉向工程化落地能力和行業數據閉環的構建。而這正是中國企業所擅長的領域。??

這其實折射出大模型競爭正在發生的一個深層轉向。當AI發展的焦點轉向應用層的價值實現，這種轉變意味著，比拼的不再僅僅是模型的智能水平，更是將技術轉化為實際產品、滿足具體用戶需求，并實現商業化的能力。??隨著數據重要性的提升，高質量數據將趨向封閉，成為各家獨有的護城河。

這件事的意義可能不止于購物本身。今年1月起，千問已經陸續接入淘寶閃購、飛豬、高德、支付寶等阿里生態內的服務能力。此次與淘寶的全面打通，進一步補齊了在消費場景中的關鍵一環。

千問從一個“對話工具”，變成一個能夠調動完整生活服務的超級AI入口——買東西、訂酒店、叫車、查路線、付款，全部在自然對話中發生。

事實上，同樣的思路也出現在競爭對手身上。豆包正在加速接入抖音電商，京東和美團各自推出獨立AI購物應用，試圖用垂直場景建立壁壘。一場圍繞“AI生活入口”的爭奪戰，正在展開。

如何讓用戶從“試一試”到“離不開”——這個問題，還需要時間給出確定答案。但有一點越來越清晰：當人們逐漸習慣在對話中完成購物，電商乃至整個消費市場還會是現在的樣子嗎？

從千問建議你“別買了”的那一刻起，未來的輪廓或許已經浮現。