京東創始人劉強東過去在談到淘寶的社會價值時，曾公開說：“電子商務給社會帶來就業的本質是：一幫年輕的、上過大學的、會互聯網的人，把那批不懂互聯網的人、文化素質更低的人的飯碗給撅掉了，一個人撅掉了三個人的飯碗。過去的傳統零售模式，確實不如電子商務模式先進，網上一個開小店的大學生，一個人干的活絕對比過去傳統零售三個人干的活一樣多，也就是說傳統零售模式養3個人，現在一個大學生、一個網店全解決了。”

通過互聯網工具，大學生“提效”零售，進而部分替代傳統零售是上一波電子商務得以快速發展的“基礎”之一。

現在，中國零售業又將可能開啟新一輪的“提效”進程。

在DeepSeek實現更高的推理效率，并把通用人工智能以更低研發成本與應用門檻面貌展現世人之際，有市場人士告訴《商業觀察家》：“你現在可以把人工智能理解成為一臺接近零成本批量制造大學生的機器。”

人工智能時代的可能來臨，一個最大的結果是，“大學生”的低成本無限量生產，進而也將會無限量供應到中國零售市場。

一

教材

已有案例展現人工智能的“威力”，美國新成立的由馬斯克領導的“政府效率部”（DOGE），對美國聯邦政府的各個部門正在展開審計，通過人工智能、數字化技術，審計的效率非常高，并取得了顯著成果：短時間內查出大量低效、不透明，甚至“非法”的政府財政支出。

這個案例顯示，人工智能低成本批量制造的“大學生”替代了臃腫、主觀、公正性存疑的審計人員，并壓縮減少了審計環節，我們知道“交接”環節減少，將會減少損耗內耗與提升效率。

而它的未來走向則可能是：接著破除美國政府內部的各個小閉環，再進行組織架構變革，從各個部門的“小閉環”走向“大閉環”，以更好應用人工智能，從而做出一個更高效的智能化政府——人工智能推動政府效率提升，政務這個應用場景又“哺育”人工智能技術的發展。

從這個案例，你能看到人工智能的“威力”與價值，它在生產力端帶來了提升，基于生產力的提升，整個組織形態也都將可能會發生改變。同時，你也能看到人工智能技術帶來的沖突與風險，以及它未來的一個核心命題——既然人工智能是一臺接近零成本批量制造“大學生”的機器，那么，由誰來供應、并影響“教材”呢？這將可能是人工智能賽道的一個核心價值點與爭奪點。

而以這個案例來套用中國零售業，人工智能對中國零售業的生產力提升，也將可能是非常可觀的。

現在，各個傳統互聯網大廠都在搶奪人工智能的核心基礎設施位，或者說價值點位，尋求影響“教材”。

它們可能也是當下市場最焦慮的存在，因為它們的塊頭太大了，如果踩空或錯失方向，根本掉不了頭。

舉個例子，現在的互聯網大廠基本做的都是流量生意，握有流量分配權，來進行“權錢”變現。所以，各大廠的內核都有一部分“廣告公司”的“基因”。

廣告是要影響消費者的購物決策與行為，但未來人工智能的成長與普及，人工智能有可能會在很多消費場景下代替消費者來做購買決策，或者說，消費者可能會更多依賴“大學生機器”來做購物決定。那么，滿減促銷、營銷“套路”、推流、廣告價值等等這些過去的流量玩法，在人工智能時代還能不能玩？

大廠如果不能影響到“教材”，未來的流量生意又要怎么做？

流量可能都要被重新定義，在人工智能時代，消費者還可能像傳統互聯網時代那樣，被“導來導去”嗎？大廠未來可能不再是跟人（消費者）做交易，而是跟人工智能這臺機器來做交易，那么，大廠們要怎么像過去那樣做收割？

尤其是傳統的流量中間商（不能自己“生產”流量），過去的流量玩法在人工智能時代那就肯定不適用了。

現在，互聯網的流量紅利時代已經結束，市場進入了存量競爭階段，各個大廠都面臨流量“枯竭”所帶來的增長乏力局面，大廠們也都紛紛在發力投入做本地生活業務，它們搞本地生活業務的本質就是：“大廠們的流量不夠了，要從線下找交互場景要流量。”

因此，未來，如果大廠踏不上人工智能這艘快船，本身流量“枯竭”的它們可能會再受一擊。

二

山頭

以此邏輯，我們也來對比一下當下互聯網行業的三座大山——字節跳動、阿里巴巴、騰訊，它們在人工智能轉型，及既有流量盤的優勢與價值點。

字節跳動

一些市場人士對《商業觀察家》稱：“字節跳動在人工智能領域的最大優勢，不是它現有技術儲備相比其他廠有多大優勢，而是它的創始人。”

企業文化很多時候其實就是創始人文化，“字節跳動創始人張一鳴已經all in人工智能，表現出了對前沿技術的極大熱情與興趣，這會帶領整個企業向人工智能方向更順暢、更具決心的轉向與投入。”

張一鳴仍還年輕，40歲出頭的年紀正值當打之年，這是個仍能熬夜、仍能活躍前沿一線的年紀。而創始人年輕，團隊也會更年輕，與年輕團隊的深度磨合會相對更容易。

人工智能被認為是一個未來會快速變化的領域，變化快的領域通常對歲數都不太友好，所謂“亂拳打死老師傅”。相反，如果是一個變化很慢的領域，那這個領域對“年輕”則相對沒有那么友好了。

流量一塊，字節跳動的流量池（流量即數據）也有優勢，在可見的短期未來，它的短視頻流量平臺——抖音，依然比較穩固，仍能不斷地貢獻一手的、高頻高純的、年輕人的、足夠大的新鮮數據來訓練人工智能。

這個流量池也有一定的外部延展空間，抖音的流量有外溢，與線下消費場景有更多交互，更傳統的流量平臺則會嚴格要求流量在站內交互。

有時尚大牌人士對《商業觀察家》稱：“人工智能是數據基礎下的工業革命。一定會改變從銷售、生產、設計和組織的基礎邏輯。而目前的人工智能使用都是工具型應用，需要人工給ai組織、錄入、修正、記錄數據并人工傳遞給下一個工作崗位，不是完整的應用模型。”

“市場環境的變化則將會讓人工智能這次變革從市場顧客端發起，而不是傳統的生產運營端推動變革，因為現在是買方市場定義生產，以前是生產端定義市場。在生產定義市場階段，品牌企業只需要做好一個ERP軟件，連接打通企業內部的庫存、結算等環節就夠了，消費市場會跟著我來。但進入到買方市場定義生產的階段，人工智能如果要促進效率，這次就需要把大家，不同公司的小閉環打破，形成共榮共生的大閉環，從小閉環到大閉環的破局與變革。”

“因此，對市場顧客端的ai應用將會是最重要的部分，他是源頭，也是數據錨點。而它有3個核心難點：1、高純度的顧客市場數據。2、高數據頻率。3、連續穩定的數據集。只有如此才能滿足ai持續喂養成長，而不是把ai喂蠢。”

“像我們做的時尚零售行業，要應用ai必須要突破天然的交易低頻、商品非標、顧客數據手工收集（純度不夠）三大難題。才能根本性的引發正確的變革火源，進而席卷到后端。”

“傳統電商平臺的崛起也恰恰是智能手機推動解決了以上三個難題而走向變革。這一次的人工智能變革將會是傳統電商和傳統實體的共振變革之路，是實體和虛擬相互融合的道路（最好的時尚品類在線上的消費占比也就在40%多）。但傳統電商現在還是收割邏輯，要求品牌商提供線下商場同款，要線下商場的品質卻極低價線上供應，不做品牌深度運營而都是做白牌運營邏輯，不想引流到店，這導致所有的品牌在線上都難做品牌沉淀，品牌的復購率都很低，逼著品牌商去打廣告。然而，現在的市場已經是存量市場了，存量市場就是做深度服務，但傳統電商沒有做深度運營，不僅不拼深度運營，還是像過去那樣做收割邏輯，怎么把流量導進來，收割最快，服務在線下，流量分配權在線上。傳統電商太傳統，在自己的業務小閉環中活著，不愿放棄，原來的成功經驗會成為人工智能時代的絆腳石。”

“所以，我個人認為，人工智能是比誰能更快速更開放，向實體開放共榮。這次將是人工智能推動下的實體與線上共振，誰先做出實際的融合誰就贏。目前的情況是線下強于體驗，市場及數據盤更大，但標簽能力最弱，算力、標簽在電商手里。”

該人士認為，在向線下交互場景的延申中，當下表現最好的是兩個半平臺，第一個是小紅書——它的線上商業閉環還沒形成，所以它的流量還能溢出，導到線下。反過來講，這也讓它與線下的融合互通性更好，過往，線上流量生意的經營慣性反而沒有那么大，“包袱”比較輕，在迎接人工智能時代時，可能更不容易被過去“捆綁”，能輕裝上陣。

第二個是微信視頻號。

剩下的那半個就是抖音，抖音自控“原生”流量池，而不是做流量中間商生意，那么，它對未來人工智能可能顛覆流量生意的風險控制能力，可能會相對更好。

加上創始人產品文化、算法能力基礎，與在高純度足夠大的年輕顧客市場數據、高數據頻率與連續穩定的數據集層面的優勢。字節未來有可能在人工智能“教材”方面擁有影響力與定價能力。

在《商業觀察家》訪問的一些市場人士中，在被問道大廠中，誰最有可能搶到人工智能“基礎設施”的位置，字節是最常被提到的。

“目前看，人工智能最容易投入應用的是金融、游戲、互動影視。在互動影視領域，抖音也有優勢。”

阿里巴巴

目前，在人工智能應用端，阿里巴巴既搞機器人（硬件），又搞人工智能（軟件），除了自身有多個團隊，其在人工智能多個領域也都在外部大撒網地做投資，投了很多初創公司，無論是硬件還是軟件。

阿里還是一如既往，什么都搞。阿里的創始人文化是管理的文化。

但業務線廣泛可能導致ai技術聚焦不足。

阿里的流量池有大量的中間商業務。它流量數據的頻次，相對字節、騰訊，不占優勢。

算力基礎強，阿里云是國內最大的云服務商，有強大的算力支持。

商業閉環是阿里的優勢，但在人工智能時代也可能成為劣勢。

騰訊

騰訊的流量盤也很有競爭力，它的“通訊”流量相對不易被顛覆，反面則是“通訊”流量（數據）具有很強的私密性，難以開放與融合，這也導致騰訊的商業化步子相對較慢，被很多市場人士認為比較“菜”。

信息流-資金流-物流。

騰訊做出了信息流，基于信息流也做出了資金流，但卡在了物流，騰訊并沒有在商品從A運到B的物流環節做出更好的體驗與效率，因此，它能否通過人工智能提升整個產業鏈效率的能力，也存有一些疑問。

騰訊在游戲領域有很強的基礎，游戲是人工智能最有可能率先結果的領域之一。

商業觀察家

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