Wenn KI zu einem alltäglichen Gebrauchsartikel wird, ist Tmall zum Regal der ersten Reihe geworden.

Inländische Anbieter großer KI-Modelle kämpfen derzeit um etwas, das früher nichts mit ihnen zu tun hatte: den Warenkorb der Verbraucher.

Am 2. September eröffnete Zhipu einen offiziellen Flagship-Store auf Tmall, um Abonnementpakete wie Coding Plan offiziell zu verkaufen.

Am ersten Tag der Eröffnung des Zhipu-Shops stieg die Suchmenge im Vergleich zum Vortag um das 40-fache an.

Am 3. September ging auf Tmall auch die Seite „KI-Raumstation“, also das Token-Aufladezentrum, offiziell online. Nutzer können direkt Abonnementprodukte mehrerer führender großer Modelle erwerben.

Derzeit werden einige Dienste noch von Vertriebspartnern bereitgestellt. Wie „NoNoise“ aus informierten Quellen erfuhr, laufen neben Alibaba Cloud, die bereits früher auf Tmall tätig war, und dem neu eingetretenen Zhipu auch die offiziellen Eröffnungsverfahren für Marken wie Kimi und MiniMax.

Das ist nicht das erste Mal, dass KI in die Regale des Einzelhandels einzieht. In den USA hat Costco bereits damit begonnen, Abonnements für Microsoft 365 mit Copilot sowie Adobe Acrobat mit AI Assistant online zu verkaufen. Mitglieder können die Bestellung und Einlösung genauso abschließen wie beim Kauf anderer digitaler Dienste.

Die Erweiterung der Vertriebskanäle des Einzelhandels für übergeordnete KI-Anwendungen ist leicht verständlich: Jeder Verbraucher ist gleichzeitig ein potenzieller Nutzer von KI für Endkunden. Die Anbieter großer Modelle auf der mittleren Ebene hingegen haben bisher vor allem Entwickler, Unternehmen und andere Fachkräfte bedient. Warum beginnen auch sie, sich in die Regale der E-Commerce-Plattformen einzureihen?

Was sich dahinter abspielt, ist möglicherweise nicht nur eine Veränderung der Vertriebskanäle.

Große Modelle und E-Commerce-Plattformen: Ein passendes Geschäftsmodell

Zwei Produktkämpfe im Jahr 2026 haben den Fortschritt der KI-Implementierung direkt beschleunigt.

Der eine ist der von OpenClaw ausgelöste „Hummer“-Wettstreit großer Technologieunternehmen, der KI direkt von der Dialogbox zum Produktivitätswerkzeug geführt hat; der andere ist der noch andauernde KI-Bürowettbewerb, der immer mehr Arbeitnehmer dazu bringt, Agenten, Code-Assistenten und Automatisierungstools aktiv zu nutzen und für Produkte wie Modellkontingente und Coding Plan zu bezahlen.

Der Anstieg der Nachfrage nach Modellaufrufen spiegelt sich bereits konkret in den Einnahmen der Modellanbieter wider. Laut den von MiniMax veröffentlichten Finanzberichten ist im ersten Halbjahr dieses Jahres der Anteil der Einnahmen aus offenen Plattformen und Unternehmensdiensten von 30,3 % auf 63,4 % gestiegen, wobei die Wachstumsmotivation unter anderem aus der Zunahme der API-Aufrufmengen und der Einführung von Token Plan stammt. Im gleichen Zeitraum wuchsen die Einnahmen von Zhipu aus offenen Plattformen und API-Geschäften im Jahresvergleich um fast 2736 %; bis Ende August stieg die Aufrufmenge von Coding Plan auf der Plattform um mehr als das 23-fache.

Sowohl die Nachfrage nach KI-Nutzung als auch die Zahlungsbereitschaft der Nutzer steigen. Die Modellanbieter stehen nun vor neuen Fragen: Wie erreicht man mehr potenzielle Nutzer? Wie erzielt man ein höheres Wachstumstempo bei den Einnahmen?

In diesem Zusammenhang sind die Modellleistung und die Produktstärke eine Dimension der Anstrengung, während die Vertriebskanäle eine weitere wichtige Dimension darstellen.

Nach Art der Vertriebskanäle betrachten wir: Traditionelle offizielle Webseiten, Apps und Plattformen zur Verteilung großer Modelle bedienen hauptsächlich Nutzer, die die Marke bereits kennen und aktiv nach passenden Lösungen suchen. Ausgereifte Einzelhandelskanäle einschließlich E-Commerce-Plattformen hingegen halten eine andere Gruppe potenzieller Nutzer bereit – sie haben eine etablierte Suchmentalität und einen dringenden Bedarf an der Verbesserung der Produktivität, können aber aufgrund technischer oder informativer Hürden nicht aktiv die offizielle Webseite des Modells besuchen.

Diese breitere Nutzergruppe umfasst Selbstständige und Freiberufler sowie Angestellte aus allen Branchen mit Bürobedarf. Sie werden früher oder später zu den Zielgruppen der Modellanbieter für die Neukundengewinnung.

Darüber hinaus wird die zukünftige Neukundengewinnung umso präziser, je mehr Überschneidungen es zwischen dem Profil der E-Commerce-Verbraucher und den KI-Nutzer-Tags gibt. Genau wie Microsoft und Adobe ihre Produkte bei Costco einstellen und sogar höhere Rabatte als auf ihren eigenen offiziellen Webseiten anbieten, verfolgen sie nur das Ziel, Familiennutzer, Freiberufler und Inhaber kleiner und mittlerer Unternehmen unter den Costco-Mitgliedern zu erreichen. Sie haben nicht nur grundlegende Büroanforderungen, sondern wünschen sich auch die Verbesserung von Produktivitätswerkzeugen. Noch wichtiger ist, dass Costco-Mitglieder typischerweise zu Personen mit mittlerem und hohem Konsumvermögen gehören.

Für KI-Anbieter ist dies zweifellos eine mühelose und präzise Auswahl.

Wenn wir dies auf die Anbieter wie Zhipu beziehen, die auf Tmall Shops eröffnen, folgt dies im Großen und Ganzen einer ähnlichen Logik. Tmall ist eine E-Commerce-Plattform, die von der Logik des Markenbetriebs geprägt ist, und verfügt über eine Gruppe hochwertiger Nutzer mit stabilen Konsumgewohnheiten. Laut den von Alibaba veröffentlichten Finanzberichten gibt es bis Ende Juni dieses Jahres etwa 64 Millionen 88VIP-Mitglieder auf Tmall. Ihr jährlicher Pro-Kopf-Verbrauch ist neunmal so hoch wie der von Nicht-Mitgliedern, und sie kaufen durchschnittlich 19 Kategorien und Dienste.

Mit anderen Worten: Auf Tmall hat sich eine Gruppe von Personen mit hoher Konsumfrequenz über verschiedene Kategorien hinweg herausgebildet, die es gewohnt sind, für Mitgliedschaften und Dienste zu bezahlen. Dies ist eine Gelegenheit für Modellunternehmen, aus der reifen Verbrauchergruppe nach Bedürfnissen in den Bereichen Büro, Kreation und Entwicklung zu suchen.

Die E-Commerce-Plattformen haben natürlich auch ausreichend Motivation, Modellanbieter einzuführen, da sich die Bedürfnisse der Verbraucher ständig verändern und das Angebot mit der Zeit Schritt halten muss.

In den letzten 20 Jahren haben E-Commerce-Plattformen hauptsächlich die Bedürfnisse der Nutzer nach Kleidung, Nahrung, Wohnen und Mobilität gedeckt. Jetzt, mit der umfassenden Verbreitung von KI, kann eine Person auf der Plattform nicht nur Kleidung, Haushaltsgeräte und die Mitgliedschaft für Videoplattformen kaufen, sondern auch Bürosoftware, KI-Mitgliedschaften und Modellpakete für die Arbeit erwerben.

Modellunternehmen brauchen neue Kunden außerhalb des Technologiekreises, und der E-Commerce braucht neue verkaufbare Waren und Dienste. Nachdem sich KI von einer technischen Fähigkeit zu einem Produktivitätsprodukt entwickelt hat, das preislich angegeben, verglichen und wiederholt gekauft werden kann, haben beide Seiten zum ersten Mal eine klare Schnittstelle und bilden ein passendes Geschäftsmodell.

Spitzentechnologieunternehmen müssen auch lernen, Waren zu produzieren

Wenn Spitzentechnologiedienste zu den Regalen für Endkunden gelangen, überwinden sie zuerst die Grenze zwischen „Produkt“ und „Ware“.

Produkte können ihr eigenes „Sprachsystem“ haben, aber Waren müssen auf einen Blick verständlich sein, sodass auch gewöhnliche Menschen sie begreifen können.

In diesem Bereich ist die Branche der verkörperten Intelligenz bereits einen Schritt voraus. Derzeit sind die Roboter von Unitree und Fourier Intelligence bereits auf E-Commerce-Plattformen wie Tmall und Amazon erhältlich. Wenn Spitzentechnologien, die früher hauptsächlich in Laboren und Branchenmessen vorgestellt wurden, neben 3C-Produkten und Haushaltsgeräten in die Kategorie der Unterhaltungselektronik aufgenommen werden, müssen sie zuerst klar erklären, was der Roboter derzeit kann, welche Anwendungsfälle er hat, wie lange er mit einer Akkuladung läuft und wie die Dienste bereitgestellt werden.

Große KI-Modelle haben höhere Erklärungskosten. Roboter haben zumindest ein sichtbares Aussehen, Aktionsvideos und Hardware-Konfigurationsparameter, während große Modelle eine immaterielle Fähigkeit verkaufen – Token, Punkte, Kontext, APIs und ständig aktualisierte Modellversionen lassen sich kaum so einfach vergleichen wie der Speicher eines Handys oder die Größe eines Fernsehers.

Wenn gewöhnliche Nutzer die Modellparameter nicht einzeln überprüfen können, interessieren sie sich mehr dafür, ob der Modelldienst stabil ist, ob er ihnen bei der Arbeit helfen kann und wie hoch die genauen monatlichen Kosten sind.

Das bedeutet, dass technische Dienste zu „virtuellen Waren“ umgewandelt werden müssen, um sich neuen Nutzern neu vorzustellen.

E-Commerce-Plattformen können virtuelle Rechte und Vorteile tragen. Ähnlich wie bei früheren Konsumszenarien wie App-Store-Aufladekarten, Spielkarten, Videomitgliedschaften und Software-Einlösecodes über die Plattform können Modellpakete diese Transaktionsmethode weiter nutzen.

Als eine der ersten Modellanbieter, die auf Tmall eingetreten sind, bieten die offiziellen Marken-Flagship-Stores von Alibaba Cloud und Zhipu uns ein Beobachtungsbeispiel.

Derzeit bieten sowohl die offizielle Webseite von Zhipu als auch der Tmall-Flagship-Store die persönliche und die Teamversion von Coding Plan an. Der Flagship-Store listet die Lite-, Pro- und Max-Versionen als separate Waren auf, während die Teamversion in einem einzigen Link zusammengefasst ist. Diese Warenstruktur richtet sich eher an private Käufer, sodass sie je nach ihren eigenen Bedürfnissen schnell einkaufen können.

Im Vergleich zu den Antworten des intelligenten Assistenten auf der offiziellen Webseite können Nutzer im Tmall-Flagship-Store von Zhipu auch direkt den menschlichen Kundendienst konsultieren.

Diese Servicedetails des E-Commerce sind eigentlich Teile, die im bestehenden Vertriebssystem der Modellanbieter relativ fremd sind. Insbesondere Modellanbieter wie Zhipu, die sich früher hauptsächlich auf Unternehmenskunden (2B) konzentriert haben, müssen die E-Commerce-Plattform nutzen, um die Durchdringung bei Endkunden (2C) zu beschleunigen.

Theoretisch können Anbieter wie Zhipu mit Hilfe des offiziellen Tmall-Flagship-Stores schnell in den Pool von Wareninformationen gelangen, die Verbraucher täglich durchsuchen, ansehen und vergleichen.

Wenn Marke, Paket, Preis, Aktivierungsanweisungen und Kundendienstzugang alle in der Einkaufsoberfläche zusammengefasst sind, die inländische Nutzer bestens vertraut ist, erhalten die Modelle Raum für die Entwicklung von einem technischen Produkt zu einer Verbrauchermarke.

Beginnen große Modelle auch, „Inhaltsmarken“ aufzubauen?

Wenn wir dies aus der Perspektive der ökologischen Nische betrachten, verbirgt sich hinter dem Drängen von Anbietern wie Zhipu auf Tmall möglicherweise noch ein größerer Ehrgeiz.

In der modernen kommerziellen Vermarktung gibt es ein sehr wichtiges Konzept – Ingredient Branding, dessen typischstes Beispiel die „Intel Inside“-Kampagne des Technologieunternehmens Intel ist.

In den 1980er Jahren wuchs der PC-Markt schnell, aber Intel stellte ein Problem fest: Wenn Verbraucher Computer kauften, interessierten sie sich für die Gesamtgerätemarken wie IBM, Compaq und Dell, und nur wenige kauften einen Computer wegen des darin verbauten Mikroprozessors eines bestimmten Herstellers.

1991 tat Intel etwas: Es übersetzte seine komplexen technischen Vorteile in eine Markensprache, die gewöhnliche Verbraucher verstehen können, und platzierte dann das Markenzeichen „Intel Inside“ an einer auffälligen Stelle jedes Computers und im Bewusstsein jedes Nutzers.

Damit erwarb Intel ein sehr besonderes Markenvermögen: Heutzutage wählen Verbraucher einen Computer wegen Intel aus. Das machte Intel zum absoluten „Kettengeneral“ in der gesamten PC-Industriekette.

Darüber hinaus ist der heutige Tmall-Flagship-Store für große Modelle neben dem praktischen Wert für den Warenverkauf und die Neukundengewinnung möglicherweise auch der Beginn für Technologieunternehmen, das Verbraucherverständnis und das Markenvermögen aufzubauen.

Wenn wir das aktuelle KI-Ökosystem betrachten, befinden sich große Modelle noch in einer Phase intensiver Iteration. Ein einmaliger Spitzenplatz kann Aufmerksamkeit, Entwickler und Aufrufvolumen bringen. Sobald das nächste neue Modell erscheint, beginnt der Vergleich von Neuem. Angesichts des Zustands, in dem technische Vorteile ständig erneuert werden, müssen Modellanbieter mehr markenbezogenes Vertrauen und Konsumgewohnheiten aufbauen, die über verschiedene Versionen hinweg Bestand haben.

Aus der Perspektive der industriellen Entwicklung sind Modelle zunehmend in verschiedene Agenten eingebettet. Nutzer kümmern sich mehr darum, ob die „Aufgabe“ erledigt werden kann, während es immer schwieriger wird, wahrzunehmen, welches Modell im Hintergrund aufgerufen wird. Sobald das Modell im Hintergrund der Anwendung verborgen ist und zu einem Technologielieferanten wird, können der Datenverkehr und die Aufmerksamkeit, die durch die Leistungsführerschaft entstehen, schnell verloren gehen, wenn die Anwendung das Modell wechselt.