Al+电商服务进入提效阶段，关注后续业绩兑现
核心观点
Al应用全面铺开，接入成本下探，进入规模化价值兑现阶段。随着GPT-5、文心一言4.0等多模态大模型技术成熟度提升、调用成本大幅下降(如国内通义千问模型推理成本相较于2023年平均降低80%),以及Al工具与电商全链路运营的深度融合，电商的AI应用行业已从早期“小范围试水”进入“规模化价值兑现”阶段，成为驱动电商及线上服务行业公司业绩增长的重要引擎。
电商与线上服务是当前消费板块中最契合Al应用的细分领域，有望成为连接技术创新与消费需求的核心载体。算力层面，电商行业的算力需求呈现“间歇波动”特征，当前算力服务商数量与规模扩大，适配电商企业采取公私算力混合方式优化使用成本；数据层面，电商数据中台覆盖用户行为(点击、停留、复购)、交易数据(订单、支付、退换货)、内容数据(评论、直播互动、社交反馈)等12类异构数据源，多维度数据为AI提供充足“燃料”,持续反哺提升模型精度；模型方面，2025年电商行业模型架构呈现“通用大模型+垂直精调”的混合模式，国产通用大模型成本优势加显著,根据大语言模型API价格对比，国内大模型输入价格平均比国外低92.6%,输出价格平均比国外低160.3%。国内通用模型显著的价格优势，有利于电商类企业采用通用+行业垂类模型的方式快速对接业务链条，实现精细化Al运营业态。
效果从“降本”向“提效”转型，带来行业Alpha,逐步进入业绩兑现期。当前绝大多数上线Al的业务单元同步不仅实现降本，更是出现“收入曲线抬头、成本曲线下降”的双向拐点。1)降本端，电商企业通过AI流程自动化(如RPA+AI处理订单、智能客服替代人工)显著优化人力结构，例如丽人丽妆借助虚拟人直播覆盖40%直播时长，单场GMV峰值达500万元，大幅降低直播运营成本；2)增效增收端具备更大潜力，在电商获客阶段，企业通过生成式Al生成商品标签、广告素材等内容，结合产品特点以及创新风格，提升用户点击率。另外，采用虚拟人直播的形式拓展产品有效宣传时长，提升产品曝光率。在用户激活与留存阶段，线上电商应用3D建模以及虚拟试穿功能增强客户体验感，提升商品详情页点击率，除此之外企业广泛应用智能客服Agent,采取24小时全天候服务形式，大幅缩短后台回复时间，并有效提升回复准确率。在商业变现阶段，电商企业创新性应用Al大模型进行需求预测与库存优化，减低存货水平，向“轻资产运营”模式转变。在用户自传播阶段，企业应用Al+RPA的流程自动化框架，实现商品管理、订单管理等跨系统集成操作，提升业务全链条效率的同时也降低了商品退换货率。
投资建议：1)Al+跨境电商：行业竞争从“渠道扩张”转向“效率竞争”,建议关注聚焦技术驱动外贸效率革命的跨境电商头部平台；2)Al+电商代运营：行业分化加剧，具备AI技术储备的头部企业优势有望扩大，关注全链路Al落地、利润率改善的服务商；3)Al+教育/人服：AI通过NLP技术解析岗位需求与简历，结合人才发展预测模型，显著提升招聘效率，建议关注政策支持、效率显著提升的细分标的。
风险提示
Al商业化应用效果不及预期；宏观经济大幅下滑；中美贸易政策大幅变更。
1、应用门槛显著降低，驱动全链路业务融合
大模型技术从文本向多模态发展，企业接入门槛显著降低。OpenAI公司在2025年8月7日推出的全新大模型GPT-5在多种多模态基准测试中表现优异，涵盖了视觉、视频、空间及科学推理等领域；根据阿里云的降价公告，国内通义千问模型推理成本相较于2023年平均降低80%,企业接入门槛显著降低。同时，AI工具模块化发展加速落地，全球最大的一站式SaaS模式的电商服务平台Shopify App Store已上线超过2500个AI相关应用，ChatGPT相关应用接近500个，功能涉及产品推荐、客户聊天、动态定价和库存管理等功能。基础设施方面，云计算与Al深度融合，极大缩短企业模型训练周期。亚马逊AWS推出专用算力集群，使模型训练周期从周级缩短至天级。英伟达数据显示，97%的零售企业计划下一财年增加Al支出，资本投入持续加码。大多数企业从部分试用到全面深化的转型策略上，尤其在商业变现阶段，部分龙头企业依托自身数据积累以及AI先行优势，已经实现Al相关业务的盈利并进入商业化放量阶段。
2、算力、数据与模型协同，应用场景充分契合
底层基座是Al应用的核心支撑，决定技术落地的成本与效率，2025年国产大模型，如通义千问、智谱清言等的架构创新与成本优化成为电商与线上服务行业AI取得关键突破的核心因素。
算力服务商规模扩大，适配电商与线上服务企业采取公私算力混合方式优化使用成本。电商行业的算力需求呈现“间歇波动”特征，根据搜狐数据显示，成都某跨境电商企业在大促折扣期间峰值算力可达到日常数值的5倍。头部企业普遍采用“公有云+私有云”的混合架构，其中公有云负责弹性扩容以应对突增峰值情况，私有云则作为核心部署满足日常算力需求，从而避免算力闲置等利用率不足的问题。
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