2025年，國內電商行業正迎來一場由人工智能驅動的深層變革。AI不再只是提高效率的“輔助工具”，而是在內容生成、營銷投放、供應鏈管理、客服服務等關鍵環節中，深度介入平臺的運營模式，重構行業競爭格局。
頭豹研究院數據顯示，2020年到2024年，AI電商行業市場規模由239.27億元增長至504.45億元，期間年復合增長率20.50%。預計2025年到2029年， 該市場規模將由638.24億元增長至1382.81億元，期間年復合增長率21.32%。
這輪高速增長背后，既是技術能力不斷成熟釋放紅利的結果，也反映出平臺治理、商家組織方式以及用戶交互體驗的同步調整與升級。但值得注意的是，隨著AI在電商中的廣泛應用，一系列圍繞權限控制、用戶隱私、算法偏見等問題也日益顯現，技術議題正逐步延伸為平臺治理和社會責任的新課題。
是效率工具還是核心競爭力？
從早期作為輔助工具的“錦上添花”，到如今成為電商平臺競爭的底層能力，AI技術正以前所未有的速度滲透進各關鍵環節。無論是頭部平臺，還是跨境獨立站，中小賣家均在競相擁抱智能化浪潮。
據頭豹研究院數據顯示，截至2024年，逾八成獨立站賣家已嘗試接入AI工具以實現降本增效。而對于阿里巴巴-W(09988.HK)、京東集團-SW(09618.HK)等平臺型企業而言，AI早已從局部實驗走向全鏈條嵌入，通過自研大模型和行業化工具，推動電商生態邁向更高效、更規模化的運營范式。
阿里巴巴的AI電商戰略啟動較早，2023年起陸續推出“AI搭配”“AI試衣間”等面向C端的虛擬體驗產品。2024年，阿里上線面向商家的AI運營助手“生意管家”，短短五個月內即吸引超過100萬商家試用，74%的用戶表示可替代約一名美工人力。2025年，阿里進一步推出“淘寶星辰”視頻大模型，支持圖文生成高適配商品展示視頻，全面降低內容創作門檻，強化平臺內容供給能力。
京東同樣在AI電商領域持續發力。2023年發布的言犀大模型，融合70%通用數據與30%京東自有數智供應鏈數據，催生了“采銷東哥AI數字人”和“AI營銷搭子”等產品。前者已服務超7500家賣家，累計帶貨超140億GMV；后者日均助力超80萬賣家完成上千次智能交互，AIGC內容使用率達80%，平均轉化率提升30%。2025年，京東云進一步向平臺商家免費開放五大AI產品，包括智能客服、數字人直播、視頻生成等，覆蓋商家從開店到運營的全生命周期。
AI電商的變革紅利并未止步于平臺端。以吉宏股份（002803.SZ）為代表的新興跨境賣家，通過自研垂類AI模型，將智能技術嵌入選品、投流、設計、物流等各個環節。頭豹研究院報告顯示，在AI技術的應用下，吉宏股份電商業務快速增長，從2017年的2.15億元增長至2023年 的42.56億元，占營收比例從19%上升至63.58%。
艾媒咨詢調研指出，消費者對AI電商的主要期待集中在購物便利性（67.2%）、個性化服務（63.5%）以及更強的交互社交功能（48.8%）。
事實上，AI在電商業務中既是“工具”，也在一定程度上重塑整個平臺的玩法。知行咨詢創始人李文亮在接受時代周報記者采訪時表示，當下AI與電商的融合，正經歷從“效率工具”向“核心競爭力”的戰略躍遷。無論行業屬性或渠道形態（線上/線下）， 成本優勢與運營效率始終是企業競爭的核心根基 。
在現在的電商經營環境中，“AI+”能重塑線上渠道銷售鏈路，實現更有規模化的內容、更低的制作成本、更統一的執行標準，從而以相對低的成本獲得消費者注意力。
成本優化，還是技術陷阱？
AI在電商行業的廣泛應用，首先體現在運營成本的下降上。尤其是在中小商家群體中，這種“可量化”的效率提升感受尤為直接。
資深互聯網觀察者丁道師在接受時代周報記者采訪時坦言，過去一年他密集走訪了阿里、京東主辦的商家發展大會，與大量一線商家交流。他注意到一個普遍反饋：AI工具帶來的直接收益十分顯著，尤其是在中小商家層面。
例如，過去請模特拍攝商品照片，一天至少花費數百元，如今AI虛擬模特可完全替代；制作海報、平面設計，之前一張圖片動輒幾十元，現在AI生成即可，稍作調整就能滿足需求。此外，營銷軟文、推廣內容也可用大模型高效生成，過去需要多人協作的工作，現在一人即可完成，大幅降低人力成本。
平臺端的變化同樣劇烈。以京東為例，其龐大的客服體系過去常年依賴人工維系，近年來AI客服已逐步取而代之。丁道師表示，AI客服的普及顯著減少人工客服的工作量，甚至部分平臺已實現“AI優先、人工輔助”的模式，即AI客服先行處理，僅在復雜場景下才轉接人工。
但技術紅利的另一面，是“競速”邏輯下的資源消耗與決策焦慮。李文亮指出，從宏觀視角看，AI+電商肯定可以幫助企業省錢。但是從內卷角度看，中國商家對新技術接受速度極快，中小企業也非常多，這會導致變向花錢。
與此同時，AI應用的邊界仍需理性認知。產業經濟分析師、釘科技創始人丁少將向時代周報記者指出，如果把電商平臺比喻成一條流水線，AI最適合接手內容生成環節、精準營銷環節、客服環節、質量檢測環節等。產品設計與開發、供應鏈管理、 復雜客戶服務等還需要人的重度參與。
艾媒咨詢數據顯示，目前消費者對于人工干預功能有較大需求，45.5%消費者偶爾使用，33.7%消費者需要就使用，說明AI電商在復雜情景的問題解決方面仍然需要提升。另外，33.3%消費者認為人工干預功能改善了AI電商的購物體驗。
艾媒咨詢分析師認為，AI電商的發展仍然需要人工輔助，未來，商家需要發揮人工干預的積極影響，提高系統的適應性和靈活性，為消費者帶來方便的同時增加更加人性化的購物體驗。
這也意味著，AI電商的未來并非“全自動”，而是“人機協作”的再分工過程。李文亮也建議，對規模化未深度應用AI的企業，建議立即組建AI效率小組讓AI提效工具覆蓋大部分環節，優先部署內容生產與分發。
在降本增效與新增投入之間，AI技術既釋放了短期紅利，也打開了中長期的不確定性窗口。對于平臺與商家而言，AI技術本身并不構成護城河，真正決定競爭力的，是企業是否具備利用技術構建系統化能力的戰略定力。
技術突破與隱私博弈
在AI技術大規模接入電商運營的進程中，“權限”正逐漸成為最敏感也是最核心的問題。特別是在智能客服這一已實現高度自動化的場景中，平臺是否愿意將決策權真正交由AI執行，正在成為衡量技術進化深度與平臺治理成熟度的分水嶺。
“今天，AI在很多環節的技術能力其實已經‘夠用’，但它缺的不是智力，而是權限。”云蝠智能創始人魏佳星在接受時代周報記者采訪時表示，目前AI客服存在“答非所問”“繞圈子”的問題，本質上并非出在技術瓶頸，而在于大多數平臺出于風控考量，并未向AI系統放開實質性決策權限。
以用戶退貨、索賠或訂單異常申訴為例，AI客服往往僅能提供引導性信息，難以完成決策鏈條中的“執行”環節。這是因為多數平臺對AI的信任度有限，不愿直接賦予其關鍵操作權限。魏佳星指出：“企業仍在評估AI的錯誤率能否穩定在可接受范圍內。一旦出現重大失誤，例如誤退高額訂單，可能引發的合規風險與品牌危機，是許多企業難以承受之重。”
在實際運行中，AI要獲得更強的自主決策能力，勢必需要更多維度、更高頻次地調用用戶數據進行建模和判斷，這包括點擊行為、語義偏好、歷史糾紛記錄甚至語音情緒波動。但正是這一過程，使AI權限的邊界與用戶隱私的邊界出現高度重疊。
如何在技術突破與隱私保護之間找到平衡，成為行業面臨的共同難題。在歐洲，已有監管機構對AI系統中數據使用的“可解釋性”和“最低必要性”提出更高要求。例如，歐盟《人工智能法案》明確規定，高風險AI系統必須確保決策過程的可追溯性，并設置人工干預的選項。
AI帶來的效率紅利已初步顯現，但AI電商的未來似乎并不通向全自動模式，而更可能走向人機協作下的再分工與治理平衡。
下一階段的競爭，或許不止于誰先用好AI，更關乎誰能構建起圍繞數據、算法與治理能力的整體生態閉環。正如丁少將所言，“長遠來看，AI將對電商的運行邏輯和交互方式帶來深層次的重塑。”
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