Warum kann man erst jetzt bestellen, obwohl man seit zwei Jahren über AI-Einkauf gesprochen hat?
Text | Wang Yi
Ein Nutzer sagte zu Qianwen: "Ich möchte abnehmen. Empfehle mir einige Trainingsausrüstungen."
Qianwens Antwort war: Es wird nicht empfohlen, etwas zu kaufen. Die Ausrüstung, die Sie bereits haben, deckt die grundlegenden Bedürfnisse für Cardio- und Krafttraining ab. Das Problem liegt vielleicht nicht an der Ausrüstung. Dann kehrte das Gespräch zum Trainingsplan und zur Frage der Durchhaltefähigkeit zurück.
Ein AI-Einkaufshelfer, der Ihnen rät, nichts zu kaufen – das ist vielleicht das menschlichste an einem AI-Einkaufshelfer.
Wenn eine KI sagt: "Sie brauchen das nicht", versteht sie wirklich Ihre Situation: Was ist Ihr Ziel, was haben Sie bereits und wo liegen Ihre Engpässe? Die "umgekehrte Empfehlung" auf der Grundlage eines tiefen Verständnisses bedeutet, dass der AI-Einkauf in eine neue Phase des echten Entscheidungsunterstützungsstarts eintritt.
Am 11. Mai wurde Qianwen vollständig mit Taobao verbunden. Benutzer können in der Qianwen-App mit der KI chatten und so die Auswahl, den Vergleich und den Kauf von Produkten auf Taobao abschließen. In der Taobao-App wurde auch der "Qianwen AI-Einkaufshelfer" eingeführt.
Bevor dies geschah, hatten globale Technologiekonzerne bereits zwei Jahre lang im Bereich des AI-Einkaufs getestet. Amazon hat angegeben, dass sein AI-Einkaufshelfer Rufus im Jahr 2025 mehr als 250 Millionen Nutzer erreicht hat und voraussichtlich jährlich zusätzliche Umsätze von 10 Milliarden US-Dollar für das Unternehmen generieren wird. Im Januar 2026 hat auch Google angekündigt, mit Einzelhändlern wie Walmart und Shopify zusammenzuarbeiten und eine AI-Einkaufsfunktion in Gemini einzuführen.
Aber andererseits hat OpenAI im vergangenen September die "Sofortzahlung" -Funktion von ChatGPT hochkarätig eingeführt, doch im März dieses Jahres die Funktion aufgegeben.
Ein globaler Wettlauf um die Frage, "Kann eine KI Menschen beim Einkaufen helfen?", hat sich in der Aufspaltung der Wege eröffnet.
01. Drei Wellen in zehn Jahren, das Large Language Model ist der Wendepunkt
Das Bild, dass eine KI Menschen beim Einkaufen hilft, ist in Science-Fiction-Werken seit mindestens 30 Jahren zu sehen. In "Iron Man" bestellt Jarvis mit einem Wort, und in dem Film "Her" aus dem Jahr 2013 erledigt der AI-Assistent alle Lebensangelegenheiten im Gespräch. Als Amazon 2014 das Echo veröffentlichte, war die Vision von Jeff Bezos, "mit einem Satz an die KI zu sprechen und einkaufen zu können".
Aber die Fortschritte in der Realität waren viel langsamer als erwartet.
Die erste Welle der Versuche fand in der Zeit der Sprachassistenten statt. Zwischen 2014 und 2018 wurden Amazon Alexa Shopping und Google Shopping Actions nacheinander eingeführt. Benutzer konnten in Richtung Lautsprecher sagen: "Kaufe mir noch eine Kiste Milch." Aber es konnte nur die einfachsten Wiederholungskaufbefehle verarbeiten - eindeutige Produktkategorien, eindeutige Marken und eindeutige Mengen. Die damalige natürliche Sprachverarbeitung konnte nur die grundlegendsten Felder extrahieren. Bei etwas komplexeren Äußerungen konnte der Sprachassistent nicht verstehen.
Die zweite Welle war der Dialog-E-Commerce 1.0. Um 2018 herum haben verschiedene E-Commerce-Plattformen nacheinander intelligente Kundendienstbotschaften eingeführt - "Wenen" von Taobao, JIMI von JD.com und der Kundendienstroboter von Amazon. Aber von Anfang an wurden sie als Kundendienst nach dem Verkauf und nicht als Einkaufsberater positioniert. Im Wesentlichen handelte es sich um eine "FAQ-Datenbank + endlicher Zustandsautomat", der Rückgaben und Sendungsverfolgungen verarbeiten konnte. Sie zu bitten, Ihnen bei Einkaufsentscheidungen zu helfen? Das war zu schwierig.
Die dritte Welle der Versuche ist das Large Language Model, das in den letzten Jahren den gesamten AI-Sektor wieder in Wallung gebracht hat. Die Engpässe früherer AI-Assistenten waren letztendlich ein technisches Problem - die Maschine konnte nicht verstehen, was Menschen sagen. Das Large Language Model hat es erstmals möglich gemacht, dass "die Maschine die Absicht versteht".
Ab 2024 sind die Akteure nacheinander aufgetreten: Amazon hat Rufus eingeführt, Perplexity hat "Buy with Pro" eingeführt; 2025 hat OpenAI die Einkaufsfunktion in ChatGPT integriert. Der AI-Einkauf ist von der Konzeptprüfung in die Phase des echten Produktwettbewerbs übergegangen.
Und durch die Verbindung von Qianwen und Taobao ist die Form des AI-Einkaufshelfers noch vollständiger geworden. Es ist in wahrer Bedeutung ein "Vertreter", der in den Kern der Transaktion eingreift. Es versteht nicht nur die Bedürfnisse der Benutzer, sondern kann auch die Fähigkeiten der Plattform mobilisieren und reale Transaktionen und Dienstleistungen abschließen.
Die Umsetzung von KI in reale Geschäftsszenarien war das wichtigste Thema der Branche in den letzten zwei Jahren. Das Jahr 2025 wird von der Branche allgemein als das "Jahr der Agenten" angesehen. Die KI geht von der "Beantwortung von Fragen" zur "Hilfe bei der Erledigung von Aufgaben". Programmieragenten, Forschungsagenten und Kundendienstagenten sind in verschiedenen Branchen aufgetaucht. Einkaufen ist das nächste Szenario, das jeder denken kann: Jeder ist ein Verbraucher, und es gibt natürlich einen geschlossenen Transaktionskreis.
Die Forschungsabteilung von Morgan Stanley hat in einem Bericht festgestellt, dass voraussichtlich bis 2030 die Ausgaben für Agenten im US-amerikanischen E-Commerce konservativ auf 190 Milliarden US-Dollar geschätzt werden, was 10 % des Marktanteils ausmacht. Auch mehrere Forschungsinstitute wie McKinsey und Gartner haben Marktprognosen für das Jahr 2030 veröffentlicht. Obwohl die genauen Größenordnungen unterschiedlich sind, besteht in der Branche ein hohes Konsens über die Entwicklungstrends dieses Marktes.
02. Nur ein kluger Kopf reicht nicht, globale Akteure gehen auf drei verschiedene Wege
Dass KI alle Branchen neu strukturieren wird, ist von einer Prophezeiung zu Beginn der Existenz von OpenAI zu einem heutigen Konsens geworden. Aber auf der Umsetzungsebene ist die Entwicklung von Large Language Modellen auf der Konsumentenseite viel langsamer als auf der Büroarbeitsebene, da es um reale Waren, Transaktionen und Logistik geht.
Es gibt einen wesentlichen Unterschied zwischen AI-Einkauf und AI-Schreiben, AI-Programmierung. Der AI-Einkauf betrifft nicht nur die Informationsverarbeitung. Er muss in der realen Welt eine Reihe von Aktionen für Sie erledigen: Die Waren tatsächlich kaufen, nach Hause liefern und bei Problemen zurücknehmen können. Diese Schritte gehen über die Fähigkeiten eines reinen Modells hinaus und erfordern eine ganze Reihe von realen Geschäftsinfrastrukturen.
Von 2024 bis 2025 haben globale Technologiekonzerne versucht, Antworten zu finden. Large Language Model -Unternehmen sind eifrig, reale Geschäftsszenarien umzusetzen, und Internet-Transaktionsplattformen wollen die Chance der AI-Transformation nutzen. Aber sie sind auf drei verschiedene Wege gegangen.
Der erste Weg ist, dass Modelleunternehmen nach externer Zusammenarbeit suchen, vertreten durch OpenAI. Im vergangenen September hat ChatGPT die Instant Checkout -Funktion eingeführt und es Benutzern ermöglicht, über die Einbindung von Shopify direkt im Gespräch zu bezahlen. Aber laut einem Bericht von The Information wurde diese Funktion nach nur etwa sechs Monaten abgeschafft - Praxisversuche zeigten, dass Benutzer ChatGPT eher als ein Produktforschungstool als als Transaktionsendgerät nutzen. Die Anzahl der tatsächlich angebundenen Händler war weniger als 20.
"Modelleunternehmen können nicht auf die wichtigsten Daten der E-Commerce-Plattformen zugreifen, und die E-Commerce-Infrastruktur kann auch nicht uneingeschränkt an externe Unternehmen geöffnet werden. Es besteht immer eine Wand zwischen den beiden Unternehmen, und die KI kann nur 'Empfehlung + Weiterleitung' machen und schwerer tiefer eindringen." Ein E-Commerce -Berater hat 36 Kr angewiesen.
Der zweite Weg ist, dass E-Commerce -Plattformen ihr eigenes AI -Hilfssystem entwickeln, vertreten durch Amazon. Rufus ist direkt in die Amazon -App integriert. Benutzer können mit der KI chatten, Preise vergleichen und Bewertungen prüfen. Laut einem Bericht von Fortune hat Rufus mehr als 250 Millionen Nutzer erreicht, und die Wahrscheinlichkeit, dass Käufer, die die KI nutzen, einen Kauf abschließen, ist um 60 % höher als bei normalen Benutzern.
Aber die Einschränkungen von Rufus sind auch sehr offensichtlich. Es wurde von der Branche angemerkt, dass Rufus an Mängeln an Stabilität leidet und bei Problemen außerhalb der internen Datenbank nicht gut abschneidet. Die tatsächliche Konversionsrate bei Dialogkäufen ist auch nicht sehr hoch. Hinter diesem Problem liegt, dass die Leistung des von Amazon selbst entwickelten Large Language Models noch nicht auf dem Niveau der Spitzenreiter liegt.
Der dritte Weg ist die tiefe Integration von Large Language Modellen und E-Commerce -Ökosystemen. Vertreter ist Alibaba. Die vollständige Verbindung von Qianwen und Taobao ist die erste tiefe Fusion einer E-Commerce -Plattform mit 1 Milliarde Benutzern und einer Spitzen -Large Language Model -Anwendung.
Ein Analyst, der sich seit langem mit KI befasst, sagte 36 Kr: "Der Wettbewerb im AI -Einkauf scheint ein Wettbewerb um die Fähigkeiten des Modells zu sein, aber tatsächlich ist es ein Wettbewerb um die Vollständigkeit des Ökosystems. Wenn Sie sich die globalen Akteure ansehen, gibt es tatsächlich nur wenige, die gleichzeitig die beiden Bedingungen 'Large Language Model ist klug genug' und 'E-Commerce -Infrastruktur ist vollständig genug' erfüllen können."
Letztendlich hängt die Wahl des Wegs von den Ressourcen des Unternehmens ab.
Modelleunternehmen fehlen Transaktionsszenarien und Leistungskapazitäten und müssen daher nach externer Zusammenarbeit suchen. E-Commerce -Riesen haben eine vollständige Lieferkette und Daten, aber ihre Large Language Model -Fähigkeiten sind begrenzt. Unternehmen, die sowohl Large Language Modelle als auch eine reale Geschäftstätigkeit haben, haben bessere Chancen, ein vollständiges AI -Einkaufserlebnis zu schaffen. Dies ist nicht nur eine Wahl der technischen Route, sondern auch das Schicksal, das von den Unternehmensgenen bestimmt wird.
03. Die Verbindung von Qianwen und Taobao: Es ist nicht einfach "Taobao hinzufügen"
Im Vergleich zum US -Markt hat China in der KI -Branche langfristig den Vorteil, dass die Anwendungsfälle für die technische Umsetzung reicher und reifer sind. Die riesige Benutzerbasis, die vielfältigen Branchenformen und die schnelle Marktannehme bilden zusammen ein komplexes und reiches Anwendungsgebiet.
Chinesische Technologiekonzerne haben ihre Anwendungen in den Konsumscenarien umfassend geplant. Im Bereich des AI -Einkaufs hat Alibaba die umfassendsten Dienstleistungen im Lebensbereich, und Qianwen gehört bereits zu den internationalen Spitzen -Large Language Modellen. Mit diesem einzigartigen Vorteil hat Alibaba beschlossen, die gesamte AI -Einkaufskette innerhalb des Ökosystems zu verbinden und eine schwierig zu kopierende Barriere aufzubauen.
Alibaba hat alle E-Commerce -Fähigkeiten, die Taobao in mehr als 20 Jahren gesammelt hat - Suche, Preisvergleich, Bestellung, Sendungsverfolgung, Rückgabe nach dem Verkauf - als "Skills" verpackt, die von der KI aufgerufen werden können. Dieser AI -Einkaufshelfer ist vielleicht die größte kommerzielle Agent -Anwendung für Endverbraucher.
Jetzt können in der Qianwen -App alle Schritte vom Produktempfehlung bis zur Bestellung, Leistungserbringung und Rückgabe nach dem Verkauf abgeschlossen werden, und es ist nicht nur eine oberflächliche Interaktion über Links. Dies ist derzeit eine ziemlich umfassende Form des AI -Einkaufsdienstes.
Es erfordert eine Menge Training in realen Einkaufsszenarien, damit das Modell versteht, wann es suchen, wann es Preise vergleichen, wann es direkt bestellen und wann es den Benutzer dazu auffordern soll, nochmal nachzudenken.
Dieses Verständnis führt auf noch wichtigere Datenassets. Qianwen kann auf der Grundlage der 4 Milliarden Produkte in der Taobao -Datenbank und der realen Einkaufsszenariodaten, die über 20 Jahre gesammelt wurden, die Kaufabsicht der Benutzer im Chat genau verstehen und genauere Empfehlungen geben.
Der bekannte Investor Zhu Xiaohu hat einmal gesagt, dass, sobald die Grundfähigkeiten der Large Language Modelle zu einer relativ stabilen Plattform werden, der Kern des Wettbewerbs auf die Fähigkeit der technischen Umsetzung und die Erstellung eines geschlossenen Kreises von Branchen -Daten verlagert wird. Und dies ist genau der Bereich, in dem chinesische Unternehmen stark sind.
Dies spiegelte eine tiefgreifende Veränderung im Large Language Model -Wettbewerb wider. Wenn der Fokus der KI -Entwicklung auf die Wertschöpfung auf der Anwendungsseite verschoben wird, bedeutet diese Veränderung, dass es nicht nur um die Intelligenz des Modells geht, sondern auch um die Fähigkeit, Technologie in reale Produkte umzusetzen, die spezifischen Bedürfnisse der Benutzer zu erfüllen und die Kommerzialisierung zu erreichen. Mit der zunehmenden Wichtigkeit der Daten werden hochwertige Daten immer mehr abgeschlossen und zu einzigartigen Schutzmauern für jedes Unternehmen.
Die Bedeutung dieser Sache liegt möglicherweise nicht nur im Einkauf selbst. Seit Januar dieses Jahres hat Qianwen nacheinander die Dienstleistungen von Taobao Flash Sale, Fliggy, Gaode und Alipay in Alibaba's Ökosystem integriert. Die vollständige Verbindung mit Taobao hat einen wichtigen Schritt in den Konsumscenarien ergänzt.
Qianwen ist von einem "Dialogwerkzeug" zu einem Super -KI -Eingang geworden, der vollständige Lebensdienstleistungen mobilisieren kann - Einkaufen, Hotel buchen, Taxi bestellen, Routen prüfen, bezahlen - alles geschieht im natürlichen Gespräch.
Tatsächlich zeigt sich der gleiche Gedanke auch bei den Konkurrenten. Doubao beschleunigt die Integration in die Douyin -E-Commerce -Plattform, und JD.com und Meituan haben jeweils unabhängige AI -Einkaufsanwendungen entwickelt, um Barrieren mit vertikalen Szenarien aufzubauen. Ein Wettlauf um den "KI -Eingang in das Leben" hat begonnen.
Die Frage, wie man Benutzer von "einmal ausprobieren" zu "nicht mehr auskommen können" bringt, braucht noch Zeit, um eine endgültige Antwort zu geben. Aber eines wird immer deutlicher: Wenn Menschen sich allmählich daran gewöhnen, im Gespräch einzukaufen, wird der E-Commerce und der gesamte Konsummarkt noch