效率與流量，阿里AI的兩張面孔 | 蔚言大義

傅蔚岡/文

5月13日，阿里巴巴發布2026財年第四季度財報。最引人注目的數字來自云業務：阿里云外部商業化收入同比增長40%，AI相關產品收入占比首次突破30%，單季貢獻近90億元。盡管該季度經調整凈利潤僅為8600萬元，但美股當日大漲逾8.18%，投資者可能認為阿里的AI轉型已找到真實的商業落點。

這個判斷有道理。阿里云賣的是算力和模型能力，客戶是外部企業，他們用阿里的AI來改善自己的運營效率、降低成本。增長數字表明這是一門真實的生意。

但在財報發布兩天前，阿里做了另一件事：宣布千問與淘寶全面打通，接入40億商品庫，用戶通過自然語言對話即可完成下單全流程。外界紛紛以“阿里打通AI購物全鏈路”來形容那一時刻，官方也將其定位為“AI從聊天走向辦事”的歷史性跨越。消息發出當天，阿里股價以133.9元收盤，據前一交易日下跌3.67%。

同一家公司，同一周的兩件事，兩種市場反應，差別在哪里？云業務的AI在幫助別人解決真實的運營問題；而千問接淘寶是把消費者的搜索框換成對話框。受益的不是同一群人，邏輯也不是同一套邏輯。

這樣的熱鬧，今年已經有過一次。1月15日，千問APP已接入淘寶閃購、支付寶、淘寶、飛豬、高德等阿里生態場景。發布會現場，千問C端事業群總裁吳嘉當場演示千問點奶茶，騎手送進會場，氣氛沸騰。1個月后的春節，阿里把30億元投向“千問免單”，一句話點單，9小時破1000萬單，服務器多次宕機。

熱鬧是真熱鬧，但成本也是真的高。投資者對這些支出可能會有所不滿，因為30億元燒出來的恐怕是一批薅羊毛的用戶、一次短暫登頂App Store的數據，以及活動結束后難以測量的留存率。

從年初的外賣到現在的40億商品庫，這一筆筆錢若用于改善菜鳥的調度算法、降低平臺的退貨處理成本，創造的長期價值或不可同日而語。

很多人的疑問是：如果只是購物，這個AI折騰大半天，何苦來哉？這個困惑指向一個真實的問題：阿里有能力把AI賣給外部企業用來提升效率，卻把自己平臺上的AI主要用來給消費者換一個更酷的對話框。阿里是優秀的AI服務商，卻沒有成為自家商家的AI賦能者。

熱鬧背后

購物的真實痛點從來不是“輸入太麻煩”。淘寶搜索已相當成熟，千問示范的“多條件篩選跑鞋”場景，原有功能完全可以處理，AI對話不過是換了個交互形式。

在筆者看來，現在電商真正的痛點在別處：商家的退貨率居高不下，“僅退款”爭議消耗大量平臺資源；騎手調度和履約時效在高峰期仍然脆弱；推薦算法造成的信息繭房讓用戶越來越難發現真正好的商品；商家的庫存管理效率低下，大促期間的備貨浪費觸目驚心。AI本可以在這些地方系統性降低成本、改善生態質量。但千問選擇做一個更華麗的對話框，至少我這個旁觀者是這么認為的。

哈佛商學院教授克萊頓·克里斯坦森（Clayton Christensen）提出的“待完成工作”理論（Jobs to Be Done）可以幫助我們更好地理解這種錯位。他認為，用戶“購買”產品并不是為了擁有產品，而是為了解決生活中的特定問題，是為了完成某項具體的任務。

按照這個邏輯，用戶使用淘寶是為了找到合適的商品、以合理的價格買到手，這個任務淘寶原有的搜索功能已完成得相當好。千問對話框并沒有幫用戶完成一項新的工作，它解決的其實是阿里自己想完成的工作：拉新、展示技術能力、制造媒體熱度。

當一個產品解決的是供給方的需求，而非需求方的需求，熱鬧就很難持續。換句話說，阿里的AI在解決一個被精心包裝的偽痛點，真正的痛點仍在原地等待。

零售“不性感”了嗎

面對此前阿里股價的持續承壓，市場流行著一種解釋：AI時代來臨，電商乃至零售業變得不再“性感”，資本自然流向更酷的賽道，阿里的困境不過是行業性的宿命。

這未必是事實。同樣是零售巨頭的沃爾瑪，就走出了不一樣的行情。作為全球最大實體零售商，沃爾瑪2024年股價全年上漲76%，是1998年以來最佳年度表現，大幅跑贏同期標普500指數27.7%的漲幅。進入2026年，沃爾瑪股價再刷新高，今年2月首次突破萬億美元市值，躋身萬億俱樂部。

市場不僅沒有嫌棄這家零售企業，分析師們甚至開始討論是否應該給它一個更接近科技公司的估值倍數。之所以這么比較，是因為在歷史上，阿里和沃爾瑪曾有過一段戲劇性的攻防。

2014年9月，在紐約證券交易所上市僅40天后，阿里的市值便首次超越沃爾瑪。上市不到一個半月就超越了一家耗費60年建立的零售帝國，這在當時被視為新經濟壓倒舊經濟的標志性時刻。

此后幾年，阿里憑借新零售戰略和云業務，對沃爾瑪保持全面壓制。到2020年10月前后，阿里市值一度突破8000億美元，沃爾瑪市值在當時約為4000億美元，阿里幾乎是沃爾瑪的兩倍。

但從2020年底開始，阿里股價遭遇持續重挫。到2021年8月至9月，阿里市值跌破4500億美元，沃爾瑪正式完成反超，此后兩家公司的差距不斷拉大。

如今，阿里市值約為3300億美元，不及沃爾瑪的三分之一。沃爾瑪沒有自研大模型，也沒有芯片。零售這個賽道沒有變，變的是阿里自己。

這個反差背后還有一個基本的學理區分。

在經濟學上，技術對企業價值的貢獻，取決于它作用于哪個環節：是降低了生產和運營成本，還是提高了需求側的支付意愿，抑或兩者兼有？真正構成持續競爭優勢的，是技術嵌入核心運營活動之后帶來的系統性成本優勢，而非技術本身的炫目程度。

從資本市場的角度看，投資者為一家公司支付估值溢價，本質上是未來自由現金流的折現。AI若只帶來注意力和新聞稿，不改變成本結構，市場終究會用估值表達懷疑。兩相對照不難發現：不是零售“性不性感”的問題，而是誰把AI真正用到了零售上。

山姆·沃爾頓的答案

理解何為“把技術用在刀刃”上，我們不妨具體看看沃爾瑪。

沃爾瑪的創始人山姆·沃爾頓，生前有一個人盡皆知的習慣：駕駛雙引擎飛機，從阿肯色州的一個小鎮飛到另一個小鎮，每周至少4天泡在這種往返之中。他不是在飛機開會，而是俯瞰地面選址。哪里有公路交叉口，哪里有新建住宅區，哪里是競爭對手尚未涉足的空白地帶，一目了然。

那是沒有衛星圖像、沒有大數據的20世紀60年代。山姆·沃爾頓用最原始的方式，把當時最有效的交通工具對準了商業決策中的核心變量。

到了20世紀80年代，沃爾瑪成為全球第一家發射和使用自有通信衛星的零售企業。這顆衛星把總部本頓維爾與全美數千家門店、所有配送中心和所有供應商實時連接起來，讓補貨信息、庫存數據、銷售動態以分鐘級的速度在整條供應鏈上流動。

截至20世紀90年代初，沃爾瑪在電腦和衛星通信系統上的投入已逾7億美元。沃爾瑪后來的CEO大衛·格拉斯在山姆的自傳《美國制造》（Made in America）里這樣描述沃爾頓：“他每天早上醒來，都鐵了心要把什么東西改進一下。”

沒有顛覆，沒有重塑，沒有生態，只有改進。從飛機選址到衛星聯網，技術的選擇標準始終如一：能不能讓運營變得更好。

今天的沃爾瑪延續著同一條脈絡。路線優化AI把全美配送網絡中不必要的運輸里程削減了3000萬英里，減少碳排放逾4.2萬噸。這套系統隨后被商業化，作為SaaS（軟件運營服務）產品向其他企業出售。從主業中生長出來的技術，可以反哺主業。數字孿生技術被用于預測門店冰柜故障，可提前2周發出預警，自動生成維修工單和所需零件清單，把設備故障消滅在發生之前。AI補貨系統在試點門店將缺貨率從8%壓降至1.2%，庫存周轉效率提升35%。

甚至連和供應商談判，山姆也交給AI代理。沃爾瑪與Pactum合作，部署了自主談判系統，專門處理數千家中小供應商的合同續簽。此前因這些供應商規模太小，山姆的采購團隊沒有時間逐一對接，合同條款多年未更新。

AI介入后，平均11天內完成64%的談判協議，為沃爾瑪平均節省3%的采購成本。調查顯示，83%的供應商認為系統易于使用，75%的供應商表示更愿意和AI談，而不是和人談。

當然，學界也有擔憂之聲，長期以機器代替人際談判是否侵蝕信任關系。但就現有數據來看，雙方關系并未因此惡化。

以上這些應用，沒有一個是為展示技術能力而設計的。每一項技術都對應一個成本項，最終都能體現在利潤表上。這正是資本市場給沃爾瑪科技公司估值的理由。

阿里的鏡子

阿里不是沒有技術。5月13日的財報已經證明，阿里云的AI商業化是真實的。

但這里有一個關鍵的結構性區分：阿里云服務的是外部企業客戶，幫助他們降低成本、提升效率；阿里自己平臺上的數億商家，并沒有享受到同等待遇。阿里把最好的AI能力輸出給了外部市場，卻在自己的電商生態里用AI制造熱鬧。

這個反差在阿里的發展歷程中顯得尤為刺眼。“讓天下沒有難做的生意”這句話的主語是商家，技術是工具，降低商家的經營門檻是目的。

早期，阿里的確做到了這句話，讓大家把交易搬到線上：淘寶解決了開店門檻，支付寶解決了買賣雙方的信任問題，菜鳥解決了物流門檻，阿里云解決了IT基礎設施門檻。

每項技術都直接降低了商家做生意的成本，每項技術都有清晰的受益方。這和沃爾瑪的邏輯驚人一致：技術對準效率，效率對準具體痛點。正是憑借這套邏輯，阿里成長為全球最大的線上零售平臺。

但流量紅利過后，為了對抗拼多多的“價格戰”、對抗抖音的“內容戰”、對抗美團的“外賣戰”，阿里開始把消費者當成需要爭奪的核心資產。當戰場發生轉移，“讓商家好做生意”的肌肉開始萎縮。

千問接入40億商品庫，受益方是消費者，商家沒有降低任何成本。30億元免單奶茶，受益方是薅羊毛的用戶，不是被爆單壓垮的奶茶店主。

與此同時，阿里的商業模式也在悄悄變質。早期給商家的是基礎設施，商家自己經營、自己積累客戶關系。后來“直通車”“超級推薦”越做越大，阿里開始向商家出售流量，平臺從服務商變成了收租方。

沿著這個邏輯走下去，AI自然會變成新的流量分發工具，不是用來幫助商家降低成本，而是幫平臺提高廣告變現效率。這不是賦能，而是換了一件外衣的收租。

更關鍵的是，“難做的生意”的內涵已經變了。2003年的商家難在沒有渠道、沒有支付、沒有物流。2026年的商家難在退貨率居高不下、流量越來越貴、大促規則越來越復雜。

這些新的“難”，阿里本可以嘗試用AI解決，幫助商家預測退貨風險、優化備貨決策、簡化大促參與流程。阿里有這個能力，因為云業務的客戶每天都在用阿里的AI解決類似問題。但阿里沒有把這套能力用在自家商家身上，或者我們外人沒有看到。AI被用在幫消費者“更方便地買”，而非幫商家“更低成本地賣”。

口號沒變，但企業的站位變了。

據報道，在阿里內部OKR目標體系里，有一類指標叫做“AI工具的滲透率”，讓更多商家使用AI工具是小二們的定量考核指標。

滲透率一旦成為KPI，團隊自然會去做最容易提升數字的事，而不是最有價值的事。于是，我們看到了千問點奶茶，看到了40億商品庫的對話框，后臺那些真正燒錢的效率黑洞卻繼續被擱置。

考核指標決定了資源流向，資源流向決定了產品形態，產品形態決定了市場的最終判斷。

市場對阿里財報的樂觀，押注的是阿里云AI商業化的前景。這個押注有道理，但它成立的前提是：阿里能把輸出給外部客戶的AI能力，真正導入自己電商生態的毛細血管。

云在起飛是好事。但如果平臺上的商家繼續在高退貨率、高流量成本、低效履約中掙扎，阿里的轉身就只完成了一半。

馬云當年創辦阿里時立下的使命是“讓天下沒有難做的生意”。這句話是對商家說的，不是消費者；說的是解決痛點，不是制造熱鬧。技術能力不是護城河，技術被用來解決什么問題才是。

把對話框換成AI，顯然不是答案。

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傅蔚岡