作 者 | 贾贺辉 编 辑 | 小 鱼图 源 | 电影《网络迷踪》
618 大促走到 23 年，今年重要的变化，就在 AI 对话框里。
5 月 11 日，千问和淘宝通，用户在千问 App 中通过自然对话，就能完成淘宝商品挑选、比价与下单；淘宝 App 内也同步上线"千问 AI 购物助手"，提供 AI 购、优惠计、低价代、订单查询等智能化服务。
618 大战前夜，千问完成了 " 购 - 支付 - 履约 - 售后 " 的购买闭环，这意味着"对话即购物"的场景被进步拓宽，阿里向 AI 消费入口再迈进步。
这意味着，AI 不再只是工具，它正在成为普通人的生活搭子。数据显示，截至 2026 年季度，AI 原生 App 月活已达 4.4 亿，千问、豆包、DeepSeek 三头部应用单季度就新增了 1.3 亿用户，用户习惯正以前所未有的速度从搜索框向对话框迁移。
时代浪潮袭来，各大巨头都在跑步进场。字节跳动的豆包目前已接入抖音电商，京东出了立 App "京东 AI 购"，小红书用 AI 辅助"种草"，美团上线了"问小团" ..... 今年 618 像块试金石：AI 的流畅度、系统的协同度，以及对用户的理解度，全都要在战役里亮出来。
那么，当 AI 能够降低购物的筛选与比价时间成本之后，用户是否敢于把"支付权"交给 AI？当购物逻辑被 AI 改写，如何重做遍？
回想往年的 618，大确定购物清单后，往往会先去社交平台翻帖子做功课，了解口碑、摸清满减规则、圈定值得入手的商品，再回到电商平台下单。这种 " 种草、选品、比价、下单、售后 " 的摩擦链条，每步都在消耗决策耐心。
今年 618，AI 购物闭环正在简化这些步骤。它的优势是，用户只需要描述自己的需求，AI 就能给出答案，让你直接抄作业下单，让购物回归购物本身。
经过实测后，AI 购物闭环能在三个场景提升购物率：
场景 1：帮忙选，从"模糊需求"到"购买案"
以千问为例，作为个以问答对话为核心的 AI 应用，它能通过单轮或多轮对话迅速分析问题并给出答案，对没有准确答案的问题，则尝试全力给出预期情绪价值。
这能力被迁移到购物场景后，让它像个私人购，帮你缩小选择半径，终决策权还在你手里。
举例来说：我想给猫买款减肥猫粮。告诉它我猫的基础信息（年龄 7 岁、体重 7.5kg 等信息）后，让它帮忙比较处粮和减肥猫粮之间优劣，并荐款猫粮。
输入基础信息后宁夏橡塑专用胶厂，千问的响应呈现清晰的三层递进结构：
先，拆解需求，分析不同品类的区别，提示换粮过渡期风险，给出优先建议。
接着，横向对比，锁定候选，自动抓取成分表、营养配比、用户口碑中的频关键词进行对比；后，基于价格带给出购买案和购买链接，并标注 " 当前优价 " 与 " 历史价格波动区间 "。
这种保姆答案，让消费者根本不需要切换其他 APP，就能锁定需要什么。这背后，是它恰好击中了用户开 AI 应用、寻求帮助的起点和痛点："我知道我的问题，但我不知道我要什么"和"我知道我要什么，不知道怎么选"。
当然，让消费者相信它的"种草"也并不容易。
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于是，千问在荐逻辑上做了点巧思：比如它的商品列表页刻意保留了传统搜索的 " 货架感 " ——当开荐产品后，会发现同 SKU 下，不同商的价格、评分、物流选项并排呈现，由用户自主选择。在 AI 信任建立的早期阶段，" 给选项 " 比 " 给答案 " 能降低心理门槛。
场景 2：帮你省，自动测省钱案
除了千问外，阿里还将 AI 能力系统嵌入现有的电商生态，在淘宝上也上线了 AI 助手。而这也是京东、抖音商城、小红书等目前所在做的事。
开淘宝 APP，点击底部消息栏或点击搜索框，就能看见千问" AI 购物助手"，点击该选项即可立享包括" AI 帮你买"" AI 省钱"" AI 试穿"等多种 AI 服务。
尤其是 AI 省钱，对双十、618 等有复杂满减规则的节点适配度很。用户选中购物车内的商品，AI 会查找可用的优惠券和平台补贴，生成套省钱案，但这比较依赖购买商品的数量，东西越多，凑单越灵活。
场景 3：低价，需蹲守
" AI 低价帮"这，在大促期间可能成为用户的"手锏"。
大促凑满减往往是常态，当看中件商品又觉得太贵，你可以设定目标价格后交给 AI，不用自己再盯着手机刷价格。
目前，" AI 低价帮"支持 1000 元以内的商品代买，可以选择先付钱再买或是先再付，原则是次指令、次授权、用完失，不用担心 AI 背着你乱花钱，丝滑的是下单后，AI 还能帮你管理订单和物流，可以便捷地找到售后服务。
可以说，千问与淘宝的互通，标志着 AI 购物助手次真正跑通"需求激发—决策辅助—交易执行—履约追踪—售后处理"的全链路。对阿里巴巴而言，这不是叠加，而是 AI 电商战略中关键的块拼图落地。
层的意义在于入口权的重新分配。传统电商时代，流量入口是搜索框和荐流；AI 时代，入口正在向对话框迁移，谁先占据 AI 这入口，谁就站上了下代商业生态的地。
AI 购物并非阿里的布局，而是全球范围的战略共识。
据咨询机构 Gartner 预测，2026 年搜索引擎流量将下降 25，到 2028 年 AI 搜索份额可能反传统搜索。2026 年 Shoptalk 售业峰会上，盛两位分析师也明确指出："当下消费者的购物起点正在发生结构迁移，AI 平台正步步取代传统搜索引擎，演变为电商流量与商业交易的新入口。"
在此趋势下，国内外科技巨头加速竞逐，AI 消费入口争夺呈现出两条主要路线：是以 AI 大模型厂商为主，在其应用内接入商品供给，代表为 OpenAI；二是以电商巨头为主，通过自研大模型及应用切入该域，代表为亚马逊。
在国内，论是阿里、京东还是字节，倾向于纵向整的"应用"路线——在个 App 内完成从种草到售后的全流程。
目前来说，豆包起步早，半年多的"跑"建立了先发优势。QuestMobile 2026 年 Q1 数据显示，泡沫板橡塑板专用胶豆包月活已达 3.45 亿，相当于国产 AI 产品二至四名的总和；千问月活 1.66 亿，差距显著。
但豆包 + 抖音电商的组依然有不少短板，面，豆包工具属较强，用户开的目标是查信息、问问题，而非购物，流量属的错配会拖累转化率；另面，抖音电商的货盘体量与传统电商平台仍有差距，限制了豆包荐商品的丰富度与覆盖度。
不过，2026 年 4 月初，字节豆包已开始内测 AI 购物，用户可在豆包 App 内完成下单支付，需跳转抖音商城；5 月上线了"扫扫支付"，进步通了" AI 对话—购物—支付"的全链路闭环，从 " 会说 " 到 " 会做 "，豆包正在补课。
京东则于 2025 年 12 月底出京东 AI 购立 App，定位为"会思考、能购物、关心你"的生活服务助手，内置大模型为京东自研的言犀大模型，主对话式购物，目前京东 AI 购支持 AI 试、AI 比价等，与淘宝系统内嵌入模式趋同。腾讯，小红书也都在加速 AI 与自身系统的融。群雄并起，但人触达终局。
那么，阿里为什么要趁着 618 前夕入战局呢？从根源上看，这是场围绕数据、入口心智与法基础设施的三重博弈。
早在今年 1 月，千问 APP 宣布接入淘宝、支付宝、淘宝闪购、飞猪、德等阿里生态业务，并向所有用户开放测试。
紧接着，2 月千问 APP 正式启动"春节 30 亿单"活动，发放奶茶单卡。这场全民参与的" AI 点奶茶"热潮，直接让千问已经从个单纯的聊天 AI，蜕变为个能连接虚拟与现实世界的 AI 办事助手。AI 从 " 会说 " 进化到了 " 会做 "，从聊天时代进入了办事时代。
而这次 618 大促，千问与淘宝的通，意义远不止于增加个购物技能。
面，随着 AI 购物这核心消费场景的补齐，淘宝有望通过 AI 时代的"货找人"拥抱新的增长机会。另面，电商关联着复杂的供应链和频的交易场景，这些背后是海量消费行为数据。
这种生态的接入，会形成个强大的数据飞轮：用户行为→模型优化→体验提升→粘增强→多行为数据。当飞轮转动起来后，千问作为 AI 购物入口的心智逐渐固化。
阿里真正的护城河，并非通义千问本身。模型是要条件，但非充分条件——关键在于能否将云、模型、应用、场景与用户串联为完整的 AI 基础设施。
当阿里将大消费平台生态全部搬上 AI，AI 助手便能同时帮你安排出行、购物、电影票、旅游、金融等切服务，届时，它就不再是个工具，而是嵌入生活肌理的 " 数字管 "。阿里用 AI 基础设施起，入口墙便越来越坚固。
春江水暖鸭先知。从 PC 购物到移动购物，从购物到 AI 入口，任何次技术变革的浪潮里，商总是先感受到水温变化的那群人。
以淘宝和抖音商城为例。从商业模式上看，淘天系靠搜索广告起，字节系流量分发机制崛起，虽然广告荐路径不同—，但本质上都是通过控制流量分发来实现商业化变现。他们的核心逻辑简单而，谁出钱多，谁的商品就排在前面。
而 AI 大模型的介入，正在将这两种模式统为 " 对话即入口 " 的新范式。流量分发逻辑从"人找货"到"货找人"，再向"法替人决策" 纵进。AI 营销的核心命题变成了：怎样写出 AI 能读懂的商品描述？
这要求构建三层能力：
步，构建"百科全书"。即系统介绍自己是谁，自己有什么特点，自己与别人比较有什么优势，建立个的完整认知。
比如给介绍记忆枕时，不应该只停留在材质、参数和价格上，而是会继续拆解不同客群的身份、使用场景和使用果等等，从而个能被大模型反复调用的认知底座。未来的资产，不是货架上的陈列，而是模型里的 " 记忆 "。
二步，在具体场景里找到比较优势。AI 时代，大往往是提问式搜索，用户往往提问式变成了"每天 5 公里后，怎样保护膝盖"，把自己的生活式和具体场景起带进问题里。
比如"运动后怎么保护膝盖"，逐步走到"筋膜枪和狼牙棒哪个能放松肌肉"再到"筋膜枪买哪个"。好的内容不是围绕个产品反复换说法，而是要对应不同人群、不同场景、不同决策阶段，把放进具体问题里。
三步，从信源和真实评价入手提升可信度。大模型训练内容，往往度依赖外部的官信源和用户真实评价。
真正明的已经不满足于被动地提供内容，而是早早找到自己的发布渠道并整理好用户真实数据，塑造在 AI 时代的影响力。
面临挑战，平台同样面临抉择。行业探索期，至少四道难题尚标准答案：
，竞价搜索的商业模式与技术中立如何平衡？随着越来越多的购买行为在 AI 聊天机器人中发生，这意味着 AI 产品将拥有大的话语权。
用户看见的荐与平台的真实荐逻辑之间，隔着个没人愿意开的黑箱，当 AI 既当裁判又当运动员，公平由谁来担保？
二，当个人隐私被限读取，当用户的每句话都可以变成赚钱工具，消费者权益如何保护？AI 购物尚处于早期阶段，线上购物离不开收货地址、支付账户等个人信息，隐私安全和财产保护如何避被过度利用，仍然需要经过长期探索。
三，真需求与伪需求背后的争议。现阶段，大多数用户在询问某件或某类商品时，并不想立刻购买，而是希望 AI 提供客观中立的业回答，在这样的场景下，AI App 的角是辅助消费决策。从 " 工具 " 到 " 伙伴 "，AI 需要跨越不止是技术的鸿沟，是信任的天堑。
2026年 618 是 AI 购物入口的 " 诺曼底登陆 "。AI 购物尚处于早期阶段，普及需要逐步优化实际体验，在反复的使用、磨、反馈和改进中建立并加强用户信任，未来的某天，当技术越来越成熟、应用场景越来越完善，"李维斯"才能真正出现在我们的身边。
流量规则的改写从不温柔，的重做遍也非复制粘贴。在对话框里，没有竞价排名的捷径，只有被 AI 读懂、被用户认可的漫长修行。
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