拼多多市值超過阿裏巴巴，成爲中概股第一，這件事被很多人讨論，也深深地刺激了很多阿裏人。
它發生的大背景是：中國的互聯網公司的市值和估值仍在被悲觀審視的區間；高頻度低價消費成爲現階段主流消費方式；跨境電商即電商出海的想象力變得前所未有的大。
這三點确實都卡住了阿裏巴巴。馬雲老師在阿裏内網祝賀拼多多，某種意義是承認了這個現實。但他同時提出的 "AI 電商 " 的出路，還是讓我振奮了一下。
這不（完全）是一個安慰内部的忽悠，它确實是一個機遇和挑戰。都到了今天了，還一提 AI 就覺得是忽悠，真的是昧于大勢了。馬老師忽悠好幾萬阿裏人，大家傻啊？
講一段往事：2013 年，淘寶的搜索團隊幹的很不爽，電商搜索這活兒比信息檢索複雜多了。但就在這時，他們注意到了日活也就幾百萬的今日頭條，一個信息内容推送的 APP 靠機器學習驅動推薦算法，起勢很猛。
于是淘寶搜索團隊掉轉船頭，主攻機器學習和推薦算法，用來做電商産品的個性化推薦。這年底，阿裏巴巴收購了一家叫友盟的初創公司，這家公司的 CEO 加入了阿裏巴巴，一開始就是一名 M4（總監級）的員工，他的名字叫蔣凡。
接下來的事大家都很熟悉了：淘寶客戶端變成了 " 千人千面 "，淘寶移動化轉型完成得如絲般順滑。後來淘寶的内容電商、直播電商，都建立在 " 千人千面 " 的基礎邏輯上。推薦算法塑造了新淘寶，這是一段真實的曆史。
曆史不會以一模一樣的方式複現，但它的基本邏輯可以大緻複現。因爲阿裏巴巴其它抓人眼球的事兒太多，以至于經常遮蔽了它在技術上的很多努力。阿裏巴巴不是一個在生成式 AI 領域無所作爲的公司—— " 通義千問 " 現在還不夠好，可也不是吃幹飯的。
"AI 電商 " 與 " 千人千面 " 的本質，都是對商品信息流的重組和再現。後者通過推薦算法，推薦算法的背後是機器學習，而機器學習本身就是人工智能的一個基礎模塊，即預測和決策機制的自動化。大語言模型的加入，意味着自然語言、深度學習和神經網絡用來處理更複雜的機器學習，以人類語言直接做出人類決策。
對 "AI 電商 " 而言，它理應比過去的 " 千人千面 " 更通人性，更了解用戶需要什麽，有什麽偏好，價格區間甚至性情脾氣和審美。它好像把 " 店小二 " 這個角色從網店裏抽離出來了，也就是變成每一個人的 " 智能買手 "。
它絕對不是現在電商平台們（包括淘寶）強行塞入的問答式 AI 助手那樣，啰哩啰嗦說了一堆廢話，最後推給你的東西還是你能一個關鍵詞搜出來的那些。" 問答 " 不是 "AI 電商 " 的本質，購買的建議、決策、溝通和完成流程才是。它需要更直給，更不拖泥帶水，讓人更省事。現在的電商問答，太像櫃台上剛入行的導購實習生了，笑靥如花，但招人煩。
"AI 電商 " 不會朝夕而就，也不該東施效颦。淘寶的 " 千人千面 " 也沒照搬今日頭條，而是将推薦機制内化。未來真正的 "AI 電商 "，也不能照搬 ChatGPT。把 " 通義 " 模型拽到淘寶裏就 AI 電商了？哪兒有這麽容易的事兒。
我相信輪不到我在這裏指手畫腳。" 用 AI 把現在的業務重做一遍 "，在阿裏巴巴内部應該是一個系統工程，99% 的東西恐怕還在水面之下。
所以阿裏雲不分拆了，對阿裏巴巴用 AI 重新做一遍電商是好事，這是 "AI 電商 " 的水源，有自己的模型，開源社區幫着優化模型和發掘新的模型，攥着一大把高性能芯片，有自己的算力部署，有自己的訓練方法，不用來做 AI 電商，說不過去。
馬老師内網回複了 " 三樓 " 一段話，看似是撫平内部彌散的焦慮，其實算是阿裏巴巴第一次以非正式的方式，把 "AI 電商 " 這張明牌打出來了。也是時候打出來了，總不能讓亞馬遜先打出來吧。
