从“对话问答”到“直接下单”，AI正在悄悄重写电商的入口逻辑。不管你在ChatGPT里找洗衣机推荐，还是在豆包、千问里说一句“帮我买杯奶茶”，这些大模型正变成新的购物助手——而且越来越主动、越来越聪明。
谁在领先？谁已经打通“对话到成交”的闭环？谁还在测试？
今天这篇文章，一次看懂全世界主流AI模型，是怎么卷向电商的。
一、Open AI（ChatGPT系统）-“闭环交易的开创者”
1. 发展历程（简版时间轴）
ChatGPT的电商之路经历了从“外部插件”到“原生闭环”的三个阶段：
- 2022年底 – 2024年（试水期）： 通过第三方插件（如 Klarna、Expedia）接入比价和搜索，用户需频繁跳转。
- 2025年4月（功能内建）： 购物功能成为原生组件。用户搜商品时，对话框直接卡片化展示商品信息和链接（仍需外跳）。
- 2025年9月至今（闭环期）： 推出 “即时结账（Instant Checkout）”。与 Shopify、Etsy 等平台深度打通，实现“对话即下单”，正式开启交易分成模式。
2. 核心功能支持
目前的落地重点在于缩短转化路径，将“搜索、决策、支付”压缩在同一个对话界面内。
3. 落地案例与场景应用
目前该功能主要在美国市场测试，以下是典型应用场景：
- 场景 A：长尾/手工制品购买（案例：Etsy）
例子： 用户输入“我想买一个手工制作的、波西米亚风格的陶瓷马克杯作为礼物”。
体验： ChatGPT 直接调取 Etsy 卖家库存，展示 3-5 个符合审美的杯子，用户点击“购买”，在对话框内选择地址并指纹支付，全程不离开 ChatGPT。
- 场景 B：日常商超补货（案例：Walmart）
例子： 用户说“帮我买两加仑全脂牛奶和一打鸡蛋，要最快送到家的”。
体验： AI 调用沃尔玛配送接口，自动识别用户常用地址和配送时效，一键确认订单。
- 场景 C：独立站生态接入（案例：Shopify）
例子： 数以万计的 Shopify 独立站卖家通过官方接口，让自己的商品能够出现在用户的个性化搭配建议中。
4. 现状总结与未来
- 现状与特点： 目前已实现从“聊天”到“下单”的极简闭环，尤其是 Instant Checkout 功能让用户无需跳出 App 即可完成 Shopify 或 Etsy 商品的支付。相比其他家，它最大的特点是“去搜索化”，直接跳过货架，通过极强的语义理解提供“唯一解”。
- 未来方向： 将进一步打通支付与物流追踪，成为一个不生产商品、但掌控所有流量入口的“超级数字柜台”，靠抽佣和支付服务费变现。
二、Google（ Google Gemini）-全网库存的超级大脑
1、发展历程（简版时间轴）
谷歌的路线是从“搜索增强”转向“原生助手化”：
- 2023年（实验期）： 推出 SGE（生成式搜索实验），在传统搜索结果上方出现 AI 总结的购物建议和商品卡片。
- 2024年（模型升级）： 发布的 Gemini 多模态大模型成为核心引擎，开始理解“图片+文字”的复杂购物意图。
- 2026年1月（生态闭环）： 里程碑事件——与沃尔玛、山姆会员店深度集成。Gemini 助手不再只是推荐，而是直接调用库存下单，标志着 GEO 正式进入“交易时代”。
2、 核心功能支持
谷歌的优势在于其庞大的索引能力和商户生态：
3、 落地场景与案例
目前的落地重点在于理解复杂场景，而不仅仅是匹配关键词。
场景：基于特定意图的“方案式”购物（案例：户外露营）
- 例子： 用户对 Gemini 说：“我周末要去奥林匹克公园露营两天，天气预报有小雨，我还需要准备什么？帮我配齐。”
- 落地体验： Gemini 不仅推荐雨披，还会结合天气和沃尔玛库存，推荐防潮垫和防水帐篷。用户只需说“按这个方案下单”，订单便在后台直接生成。
4、现状总结与未来
- 现状与特点： 依托全球最强的 Google Shopping Graph，Gemini 能够实时调取数亿种商品的库存与价格。相比 ChatGPT，它最大的特点是“真实性与即时性”，它知道哪双鞋在你家附近的沃尔玛有现货。
- 未来方向： 深度融合 Android 系统和 Chrome 浏览器，实现“所见即所买”，并利用多模态能力彻底重塑“视觉搜索”体验。
三、字节跳动（豆包）-全网比价的行动派 Agent
1、发展历程
豆包的进化速度极快，重点在于从“端内导流”向“跨应用执行”跨越：
- 2023年8月 – 2024年（流量导入期）： 豆包上线，开始在回答中嵌入抖音商城链接。此时它更像是抖音电商的一个“智能入口”。
- 2025年（多模态升级）： 发布 Seed-Vision 视觉模型，大幅提升“看图搜物”和语义理解精度，周活用户突破 1.5 亿，位居国内 AI 应用第一。
- 2025年12月至今（Agent 爆发期）： 联合硬件厂商（如中兴/努比亚）推出“豆包手机助手”技术预览版。AI 具备了跨 App 执行指令的能力，标志着从“建议”转向“代办”。
2、 核心功能支持
豆包最恐怖的能力在于其“跨界执行力”。
3、落地场景与案例
目前的落地重点在于“效率革命”，帮用户在碎片化的电商App中抢时间。
场景 A：视觉社交种草（案例：看图找同款）
- 例子： 用户在朋友圈看到一张好看的穿搭图，截图后发给豆包。
- 落地体验： 豆包利用 Seed-Vision 模型，不仅识别出衣服品牌，还能在抖音商城找到“同款”和“高性价比替代款”，并直接给出链接。
场景 B：全网极致比价（案例：寻找最便宜的肯德基）
- 例子： 用户对手机说：“豆包，帮我找一下全网最便宜的肯德基双人餐。”
- 落地体验： 手机屏幕开始自动闪动（AI 在后台操作），豆包迅速扫描美团、饿了么、京东到家和抖音团购的价格，最后弹出一个对比卡片：“目前抖音团购最便宜，仅需 39.9 元。我已经为您填好了默认门店，请确认支付。”
4、现状总结与未来
- 现状与特点： 国内活跃度最高的 AI 助手，具备强大的系统级 Agent 能力。相比他家，其特点是“跨平台收割”，它能自动跑去淘宝、京东比价，最后回抖音下单，动作极快，效率极高。
- 未来方向： 随着“豆包手机”和系统级助手的普及，它将尝试接管用户的手机操作权，让 App 的界限彻底消失。
四、阿里巴巴（通义千问）-国内 AI 电商最具统治力的“终极潜力股”
1、发展历程（简版时间轴）
阿里的核心逻辑是将 AI 深度融入其庞大的生活服务生态：
- 2023年（内测期）： 推出“通义千问”，并在淘宝 App 内测“淘宝问问”，初步实现“聊天选货”。
- 2025年（组织变革）： 成立“千问事业群”，将淘宝、支付、高德、飞猪等业务全面 AI 化，千问 App 月活破 3000 万。
- 2026年1月（生态爆发）： 里程碑事件—千问 App 实现全生态接入。通过“AI 付”功能，首次实现跨应用的“一句话下单”。
2、核心功能支持
阿里的王牌在于其支付工具（支付宝）和即时配送（饿了么/闪购）的完美配合。
3、落地场景与案例
目前阿里 AI 已经从“找商品”进化到了“执行复杂任务”。
场景 A：高决策成本的选品方案（案例：宠物家庭家电）
- 例子： 用户问：“家里养了两只布偶猫，掉毛严重，哪款扫地机器人不缠毛且能去异味？”
- 体验： 千问不会只给链接，它会总结多个品牌的防缠绕技术，并根据淘宝实时差评率剔除表现差的产品，给出 3 个精准推荐。
场景 B：多人、大批量的复杂消费（案例：团餐下单）
- 例子： 用户对千问说：“帮我点 40 杯奶茶，20 杯去冰少糖，20 杯热的，送到公司前台。”
- 体验： 千问自动扫描附近开门的茶饮店，确认库存后，在淘宝闪购内下好单，并调用支付宝 AI 付，用户只需确认总价即可。
4、现状总结与未来
- 现状：坐拥主场，闭环无敌。 它含着淘宝、天猫的“库房钥匙”出生，背靠支付宝。不像其他 AI 还在“搜链接”，它直接在“闭环”里跑：推荐即有货，下单即支付。这种从意图到履约的丝滑感，是目前国内最宽的护城河。
- 潜力：从“导购”进化为“超级代办”。 2026 年 “AI 付” 将是转折点。它不仅帮你买衣服，还要接管你的外卖、酒店和机酒。未来你只需发号施令，它负责跨 App 跑腿，成为唯一的全场景入口。结论：积淀最深，它是国内商业化上限最高的 AI 引擎。
- 未来方向： 打造“AI 驱动的数字生活中心”，让 AI 成为连接万物服务的接口，而非仅仅是购物助手。
五、腾讯（元宝）-社交种草的连接纽带
1、 发展历程（简版时间轴）
腾讯的策略相对克制，侧重于利用微信/QQ 的社交习惯进行“全网种草”：
- 2023年底（探索期）： 基于混元大模型推出“元宝”助手，开始在回答中低调嵌入商品卡片。
- 2024-2025年（生态连接）： 逐步打通微信、QQ、小程序，元宝成为连接腾讯内容生态（公众号、视频号）与外部电商的纽带。
- 现状： 定位为“中立导购”，链接涵盖淘宝、京东、得物、什么值得买等多个平台。
2、核心功能支持
腾讯的优势在于其公正性和多渠道聚合能力。
3、落地场景与案例
腾讯侧重于解决“信息差”和“消费信任”问题。
场景 A：精细化需求的全网比价（案例：敏感肌护肤）
- 例子： 用户问：“敏感肌夏天适合用什么面膜？帮我找最划算的。”
- 体验： 元宝会推荐几款热门面膜，并同时展示来自京东、淘宝、得物的价格卡片，方便用户挑选最便宜的渠道。
场景 B：基于社交内容的“种草”转化
- 例子： 用户在朋友圈或公众号看到一款好物，在元宝中询问详细参数。
- 体验： 元宝调取专业评测数据，并附上购买链接。
4、现状总结与未来
- 现状与特点： 依托微信社交生态，定位为“中立流量分发器”。特点是“强社交渗透”，它能理解你在群聊或朋友圈的需求，并连接到全网电商平台。
- 未来方向： 深化社交场景下的“智能带货”，让 AI 代理出现在每一个微信群和视频号中，实现社交裂变式的购物转化。
六、DeepSeek-电商智能化的普惠底座
相比于阿里、字节等自带电商基因的大厂，DeepSeek（深度求索） 在电商领域的布局走的是一条截然不同的“基础设施”路线。
DeepSeek 本身并没有推出像“淘宝问问”或“豆包购物助手”那样直接面向消费者的闭环购物 App，而是通过提供高性价比、高性能的底层大模型，成为了 2025-2026 年各大电商平台升级 AI 能力的“大脑”。
1、发展历程
DeepSeek 的电商之路经历了从“纯模型研发”到“全行业渗透”的过程：
- 2024年 – 2025年初（爆火期）： 随着 DeepSeek-V3 和 R1 模型的发布，其极低的推理成本和强大的逻辑推理能力，吸引了包括京东、苏宁在内的电商巨头接入其 API。
- 2025年中（生态化）： DeepSeek 成为“国产大模型之光”，国内主流云厂商（阿里云、华为云、京东云等）全面上线 DeepSeek 系列模型，电商中小商家开始大规模利用其进行文案生成和客服自动化。
- 2026年初（深层渗透）： 进入 2026 年，DeepSeek 不再只是一个聊天框，它通过 “DeepSeek Inside” 模式，深度植入到了小红书（AI 搜索助手“点点”）、华为（小艺助手）等具备购物意图的场景中。
2、功能支持
DeepSeek 并不直接提供“支付”功能，但它在电商决策链中提供了核心的技术支撑：
3、落地情况（DeepSeek Inside 模式）
DeepSeek 的“电商落地”体现在它作为核心底座驱动了其他平台的进化：
4.1 案例：小红书 AI 助手“点点”
- 现状： “点点”接入 DeepSeek-R1 后，用户在询问“去海边穿什么”时，AI 的建议不仅更具审美，且能更精准地从海量笔记中提取出商品链接。
4.2 案例：京东云“DeepSeek 大模型一体机”
- 现状： 京东云推出了专为企业设计的 DeepSeek 硬件。商家可以在本地部署 DeepSeek 模型，用于分析私域订单数据、生成精准的营销方案，而无需担心数据外流。
4.3 案例：电商 AI 视频工具
- 现状： 2026 年初，大量第三方“一键出片”工具接入 DeepSeek。只需一个商品链接，AI 就能自动总结卖点、编写脚本、甚至配合视觉模型完成视频剪辑，极大提高了带货效率。
4、现状总结与未来
- 现状与特点： 走的是 “DeepSeek Inside” 路线，不直接下场卖货，但为所有电商工具提供高性价比的“大脑”。特点是“极致性价比与逻辑推理”，让中小商家也能用极低成本拥有顶级 AI。
- 未来方向： 成为全球电商开发者首选的底层架构，通过无数第三方插件和 Agent 渗透到电商的每一个毛细血管。
结语：从“搜索答案”到“交付结果”的文明跃迁
2026 年，我们正处于电商行业三十年来最剧烈的一次范式转移中。这场竞争的本质，已经从“谁能提供更多信息”演变成了“谁能最快替用户办好事情”。
综观全球巨头的博弈，我们可以总结出 AI 电商时代的三大核心底层逻辑：
- 界面即交易 (Interface is the Transaction)： 对话框不再仅仅是咨询窗口，而是变成了直接的收银台。无论是 OpenAI 的 Instant Checkout，还是阿里的 AI 付，都在极力压缩从“动心”到“下单”的物理距离。
- 从流量竞价转向语义信任 (From Bidding to Trust)： 传统的搜索排名（SEO）正在被生成式引擎优化（GEO）取代。AI 不再根据谁出钱多就推荐谁，而是根据谁的商品描述更结构化、谁的真实口碑更经得起逻辑推理。“被 AI 信任”将成为品牌未来十年的核心资产。
- Agent（智能体）接管手机操作权： 以豆包和千问为首的系统级助手，正在消融 App 之间的围墙。未来，用户不再感知“淘宝”或“京东”，他们只感知那个最懂自己的 AI 管家。
写给所有经营者的建议： 在这个“万物皆可 Agent”的时代，我们已经不能再用旧时代的坐标系去航行。AI 时代的电商，不再是一场拼速度的暴力搜索，而是一场拼深度理解的智能协作。
AI 不仅仅是帮你找到那杯咖啡的人，它正在成为那个替你端起咖啡、并确保它温度刚好的人。在这个新纪元里，动作快的人抓住了工具，而看得远的人，已经成为了 AI 推荐列表里的“唯一解”。
