在投资者为 AI 泡沫争论不休之际在线配资门户论坛，B2B 领域中，AI 正从一个辅助工具，快速成长为能真正创造商业价值的生产力。
作为中国最大的 B2B 供应链平台，阿里巴巴集团旗下源头厂货平台 1688 今年几乎以「梭哈」的决心押注和布局 AI。
继 1688 AI 版 App、1688 诚信通 AI 版等一系列 AI 原生产品后，1688 近日又发布了一个跨境电商 AI 智能体——遨虾（alphashop.cn）。
过去二十多年，1688 连接了超 100 万家产业带源头工厂与上亿 B 端买家，为中国电商搭建起一座覆盖全国的 B2B 供应链「钢筋水泥」。
如今，1688 每年的平台交易额已超 8000 亿元，其中跨境交易额超过 2000 亿元。
而当 1688 开始用 AI 去浇筑跨境电商的「数字基建」时，又会给这个行业带来怎样的变化？
跨境电商新范式
一般而言，无论是把货卖到国内还是国外，都得依次走完最基础的三个步骤——选品、采购、上架。
但一旦放到跨境电商的语境下，上述每个环节的复杂度都会呈指数级上升。
因此，当你走进一家中型跨境电商公司，映入眼帘的是层层分工的选品部、采购部、运营部……每个部门都有几十号人在四处奔走。
选品
选品，是跨境电商运营王冠上的明珠，也是整个工作流中最要命的一环。
毫不夸张地说，选品的优劣几乎决定了跨境电商生意一半的成功率。若能押中一个爆品，往往能带来 3～5 个月的持续进账。
但选错一个品，不仅广告费用全打水漂，还要背库存、压现金流，甚至陷入亏损。
一家 200 人规模的跨境电商公司，往往要配备约 30 多名买手专门负责选品。他们每天紧盯各大电商平台的类目走势，在成百上千个 SKU 里筛选出最具潜力的新品。
买手们需要在无数产品中扒评论、比销量、查成本、看广告位……一通折腾下来，往往一周过去，依然找不出一个真正能打的品，最终只得靠「直觉」。
而一旦涉及到多个国家多个平台，则会遇到更大的挑战。
最直观的，是不同国家之间消费者画像的差异。
语言反而是最容易克服的一关，真正难的是文化与审美。以服装为例，当地买家的穿衣风格、配色偏好、审美取向往往与国内截然不同。
而且海外市场并不像中国这样是一个统一的消费体。即便同在一个国家，拉丁裔、非洲裔、白人消费者的需求也天差地别。
当消费者对风格的偏好差异巨大，而国内商家又不了解当地文化语境时，很容易押错方向。
在国内，商家可以随时根据天气和热点调整策略。
比如，一场突如其来的寒潮催生出保暖品类的需求，内贸可以轻松抓住这个风口：三五天内打样、上架、发货，甚至可以在有货之前直接先挂上预售链接。
但如果想在 5 月份向美国卖短袖 T 恤，考虑到货物漂洋过海的时间，商家必须在仓库上架的三个月前—— 2 月份就把货推过去。
这个时间点在国内正好撞上春节。工厂放假、停工，意味着这批货其实在前一年年底就得完成生产。
也就是说，商家隔着半年时间，就要提前预测下一年的流行色、款式、版型。这显然很容易误判。
然而，选品所需要的这些能力——方法论固定、高度重复、信息搜集——正好是如今大模型最擅长的。
以遨虾为例，其 Agentic Mode 具备选品规划和工具调用能力。
AI 能在几十秒内完成大量的商品筛选和并行的多线程看品，从海量数据库中检索出符合选品要求的商品。
在此基础上，AI 不仅能抓取商品数据（如价格、销量、评价），还会自动计算垄断系数、平均得分、中国商家占比等关键指标，通过这些指标理解市场供需动态，给出犀利直接的选品建议——推荐还是不推荐。
原本需要团队花上一周的信息搜集工作，现在 AI 用不到一分钟就能跑完，过程全程可回溯，选品逻辑可检验和推敲，且交付结果是一份量化的商业分析报告，相当于把大卖家的选品思路直接「翻译」了出来。
当然，这些仅仅是参考资料，最终拍板仍需人来做。
但至少，现在有了一份可被检验和沉淀的判断依据，而不是靠「拍脑袋」在平台上大海捞针。
采购
敲定商品后的第二步是采购：找能提供货源的供应商。
供应商虽然数量没有 SKU 那么夸张，单位信息密度却更大，做工能耗因此更高——
工厂是否能做外贸、是否能改版、起订量、账期、交期、质检要求……每一项都需要亲自确认。
以一件冲锋衣为例。当你决定要做这款产品后，下一步就得在国内找到一家能生产它的工厂。
传统流程下，往往第一步就卡壳：光靠关键词或者是一张图找出来的款式、性能千差万别，根本描述不清。
于是，你只能不停地换词、翻图片库，从「看到一件冲锋衣」到终于碰上「能做同款的工厂」，一上午就这么耗掉了。
更麻烦的，是后面那道「询盘」：
MOQ（最小订单量）、价格、运费、交期、外贸服务、是否能做英文标、是否能过质检……每问一家供应商，都得重新走一遍流程。
而在 AI 的帮助下，绝大部分人力环节都可以被省去：
只需要把「冲锋衣」的照片丢进去，AI 便能根据图片识别款式、结构、材料，并从 1688 的供应链数据库里匹配出相似款式的工厂。
原本一上午的事，现在几十秒就能跑完。
在此基础上，遨虾能根据供应商的销量、服务分、跨境经验等维度，筛出最合适的那几家。
接下来是最「魔幻」的部分：
你可以一次选中多个供应商，让遨虾批量替你完成询盘——包括问 MOQ、问价格、问交期，并自动输出一份结构化的比较报告。
这个功能当你每天上品量达到 10 个以上时，就知道他有多香。
上架
当需求和供给两端都安排妥当后，跨境电商的「三步走」终于来到最后一环——上架。
具体而言，上架就是把一个原始商品，变成平台认可、消费者能看懂、愿意下单的完整商品页面。其中包括标题描述（Listing）、关键词撰写、多语言翻译、产品图与场景图生成等一整套工作。
但在「上架」这件事上，内贸和外贸几乎是两个世界。
对于跨境电商来说，同一个产品往往要适配十几种语言、十几家平台。而每个平台的规则、表单、素材要求都不一样。
俄罗斯是 Wildberries，中东是 Noon，拉美是 Mercado ……每个平台都有自己的上架规范。
如果靠人工执行，十个国家、十个平台同时铺货，这意味着十倍甚至更高的运营人力。
在这件事上，AI 展现出了其对跨境电商的价值——多模态生成。
对 AI 来说，一次性铺货一个平台和铺货十几个平台在本质上没区别：它可以一次性完成多语言、多平台、多素材适配。
这与编程 Agent 的逻辑很像：程序员写出一个 Mac 软件后再想适配 Windows 和 Linux，未来或许也可以「一键迁移」。
而如今，跨境电商的内容生成，同样变成了可复制、可规模化的工程。
除此之外，就「素材生成」这一环节本身而言，AI 也能省下过去大量的制图成本。
在多模态 AI 的加持下，摄影棚、相机、灯光等生产资料，首次被「打包」成了人人可得的基础设施。
借助这套工具箱，即便是不懂拍照、不擅长写文案、甚至从未做过外贸的工厂，也能轻松完成跨境店铺装修。
综上，遨虾虽然没有改变跨境电商的运作逻辑，但却让整条链路在效率与成本上发生了翻天覆地的变化。
实测中，许多原本每月盈利三四十万元的客户，嵌入遨虾后，月利润一度增长至四五十万元。
「肉多、狼少、但难啃」的海外市场
当下，国内电商内卷严重，跨境电商相对更蓝海，已成为电商圈的普遍共识。
在「中国供应链」这张王牌的加持下，「出海」开始成为电商行业的全新战略方向。
虽然海外市场「肉多狼少」，但这块「洋肥肉」并不是谁都咬得动。
据估算，中国目前约有一千多万内贸电商卖家，但真正能成功出海的，不到十分之一。
原因正如前文所述，选品、采购、上架等每一个环节，一旦放进跨境场景，复杂度都会呈倍数增长。
1688 跨境负责人一隆认为，复杂度的背后，是商家与那片跨境蓝海之间，隔着两条难以跨越的「鸿沟」。
第一，信息不对称。
这是同时扎根在供需两侧的结构性问题。
需求侧：
不同国家、不同族裔的审美、尺寸、消费偏好差异巨大；
与此同时，物流时间的存在会进一步放大这种不确定性，商家需要提前数个月去揣摩一个异国他乡消费者的心中所想。
供给侧：
不同工厂的利润模型、起订量、交期、可改版能力都不同。
而商家也有不同的利润诉求、铺货策略、品类偏好，因此在采购时，需要花大量时间去寻找匹配的供给商画像。
进入大模型时代，这种因信息不对称而产生的摩擦力正在瓦解。
AI 能将社交媒体、电商平台的趋势数据实时汇聚为洞察报告，也能把供应商画像拆解成可比对的结构化信息。
过去中小卖家只能靠经验完成的判断，开始变得有迹可循。
第二，规模效应。
中国有十几亿人口，是全球少有的统一大市场。
一张图、一套素材做出来后能以近乎为零的边际成本服务全国消费者；与此同时，中国的供应链又在长三角、珠三角等地区高度集中，能形成极强的协同效应。
正因为如此，国内电商才能以如此快的速度实现规模化和普及。
但一旦走向海外，这套逻辑不再成立。
首先，不同国家的语言不统一，文化偏好不统一，流行节奏也不统一。
这意味着，运营逻辑必须按国家拆分，你要为每个市场单独做翻译、做素材，交易成本明显更高；
然而，如此高昂的交易成本却无法带来相应的回报。
即便是英国、德国这样体量较大的国家，也只有几千万人口，仅仅相当于国内一个省。
同样的图文，在中国能覆盖全国，在海外却只能覆盖一个「省」大小的市场，并且适配成本还这么高，商家自然更倾向于做内贸。
不过，大模型恰恰能完美解决这个痛点：
无论是西语、葡语、德语，还是更小众的语言，都能一键翻译；图片、视频、场景图可以同时一次性交付十几个版本。
本质上，其实是用 AI 这支粘合剂，强行把这些分散的小市场「拼」成了一个大市场。
原本割裂的多语言、多平台、多类目，在 AI 赋能的数字基建下第一次紧密连接在一起，变得可规模化。
而一旦信息通畅、进入海外市场的成本趋近于零，跨境贸易与内贸之间将不再有本质区别。
彼时，把货卖到国外会像「开个淘宝店」一样简单，跨境电商势必也将迎来一轮迅猛扩张。
为中国制造插上翅膀
作为一个为跨境生意定制的 Agent，遨虾的底层框架基于阿里「通义千问」系列模型，并为选品、询盘、咨询等模块进行了定制化训练。
以选品为例：新品、跟卖品、爆款的逻辑完全不同。为了让遨虾真的理解不同业务的商业逻辑，1688 引入人工专家标注，通过在千问模型上后训练强化电商垂直领域 Agentic Model 能力。
此外，在实际任务执行中，还能调用海量的阿里私域数据。例如 1688 供应商资质、验证海外认证信息等，这些都不是可在互联网获取的公开资料。
从中，也能一窥遨虾在跨境电商方面的独特优势：
无论是模型训练还是 Tools，相比只能使用公开数据的通用模型，遨虾背后是阿里巴巴过去 26 年在 B2B 电商链路里长期沉淀的真实业务数据——
1688 平台上分布着海量制造商，这些长期积累的结构化供应链数据，为其构建了一个壁垒极高的供应链知识库。
而供给端数据的意义，不仅在于可用于 Scaling 的量。
更重要的是，如果没有这些数据，很多训练根本无法进行。
例如，如果只知道需求端售价，却不知道供给端成本，就无法判断利润率，自然就无法设定训练标准。
此外，与公开互联网数据相比，阿里所掌握的私域交易数据更为纯净，不易受到 AIGC「污染」。这使其在全面性和准确性上具备天然优势，也让模型训练的结果更贴近真实的商业逻辑。
正是依托这条数据护城河，遨虾才能在基座模型之上有效完成微调与强化学习，从而成为一个真正懂跨境生意，并且值得信任的 AI 助手。
平台经济有一个底层逻辑，无差别利他。
放在跨境电商行业里，这意味着不偏袒大卖家，不排挤小卖家，每一位参与者都能以同样的方式接入平台能力。
当遨虾把原本独属「大团队」的运营能力，下放给个人与小微商户后，市场竞争的胜负手——也将重新回到商品本身。
遨虾体验地址：https://alphashop.cn
目前还在公测，没有手机版，电脑端可以免费用。
欢迎体验后的朋友来评论区分享～
一键三连「点赞」「转发」「小心心」
欢迎在评论区留下你的想法！
— 完 —
� � 点亮星标 � �
科技前沿进展每日见在线配资门户论坛
牛牛配资提示：文章来自网络，不代表本站观点。
相关文章
热点资讯
