夜雨聆风2026年的618，比以往安静得多。
这种安静首先来自规则层面。以往令消费者头疼的跨店津贴、满减凑单，在这一年几乎销声匿迹。淘宝、天猫全面取消满减玩法，推行"官方立减"——商品页面标注多少就是多少，无需凑单。京东升级"买贵双倍赔"服务，将价格保护从原来的基础上进一步扩大覆盖范围。抖音电商则推出"免凑单"专区，主打一键下单无需算账。
这不是某个平台的偶然选择，而是行业竞争逻辑的根本性转变。
在过去十多年的电商大促中，满减、凑单、津贴构成了主流玩法。这种玩法的底层逻辑是"制造消费冲动"——通过复杂规则制造一种"错过就是亏损"的心理压力，刺激用户下单。但在2026年，消费者对这套玩法的耐受度已经到达极限。
艾媒咨询数据显示，2026年有33.8%的消费者明确表示反感跨店津贴和满减凑单规则。这一比例在年轻消费群体中更高。当"算账"本身成为一种购物负担，消费者开始用脚投票。
平台选择"安静"背后的逻辑是：从"制造消费冲动"转向"降低消费阻力"。
这不是平台良心发现，而是流量成本高企后的理性选择。当一个新用户的获取成本已经高达数百元，让用户在大促期间因为算不明白优惠而流失，比任何广告投放都更令人心痛。简化规则、降低决策成本、提升转化效率，成为2026年618的主旋律。
但"安静"并不代表平静。在规则的安静之下，一场关于AI入口的暗战正在悄然展开。
如果说简化规则是618的明线，那么AI全面上位就是这场大促的暗线。
2026年的618，AI不再只是后台的辅助工具，而是成为争夺用户注意力的核心入口。三个重量级玩家的动作尤为引人注目。
千问×淘宝：对话即购物
2026年5月11日，阿里巴巴旗下的大语言模型千问与淘宝天猫实现全面打通。这一打通的意义在于：用户可以在千问App中直接访问淘宝天猫超过40亿件商品，完成从商品搜索、比较、下单到售后的全链路操作。
这不是简单的"在AI里嵌入购物链接"，而是一次深度的产品整合。用户可以让千问AI试穿衣服、算优惠力度、甚至使用"低价帮抢"功能——在1000元以内由AI代为下单。这标志着AI购物助手从"辅助参考"升级为"交易入口"。
更关键的是，千问实现了从"需求激发—决策辅助—交易执行—履约追踪—售后处理"的完整闭环。对于平台而言，这意味着用户可以在AI场景内完成全部购物行为，而不必跳转回传统App。
行业数据印证了AI用户规模的爆发式增长。截至2026年第一季度，中国AI原生App月活用户已达4.4亿，千问、豆包、DeepSeek三款头部应用单季度新增用户超过1.3亿。这一用户基数为AI电商奠定了规模基础。
京东AI购：全产业AI底座
京东的策略与阿里不同。2025年12月，京东推出独立App"京东AI购"，背后是京东自研的言犀大模型。但京东的AI布局不止于购物入口，而是覆盖整个产业链。
在商家端，言犀大模型深度参与经营诊断、商品运营、营销投放、直播转化、客服售后等决策环节。京东数据显示，京言AI辅助购物用户已超过8000万，同比增长200%。数字人直播在头部商家中的开播率达到80%，开播量同比激增10倍。
更重要的是，京东将AI能力延伸到了零售之外的场景——物流、健康、工业等领域累计覆盖超过3000个应用场景。这意味着京东的AI战略不只是在电商环节与对手竞争，而是在更广泛的消费场景中建立入口优势。
豆包×抖音：内容到交易的AI闭环
字节跳动的路径最为特殊。豆包App在2026年正式上线"帮你选"AI购物功能，实现与抖音电商的全链路打通。用户可以在豆包App内完成商品查询、比价、下单，而不必跳转到抖音电商界面。
抖音还同步升级了千川智能营销体系、飞鸽AI客服等工具，将AI能力渗透到商家经营的全流程。
豆包的月活用户规模是3.45亿，这是一张极具潜力的牌。但豆包的挑战在于：作为一款以内容消费为核心的产品，用户的工具属性认知较强，购物场景的转化效率有待验证。
三路诸侯的竞争格局已经清晰：阿里打通搜索与交易、京东覆盖产业链、字节跳动连接内容与消费。但这三者的共同目标是同一个——争夺"AI时代的购物入口"。
理解这场AI入口之争，需要跳出"AI购物"本身去看问题。
高盛在2026年Shoptalk峰会上发布的研究报告指出：AI平台正在取代传统搜索引擎，成为电商流量的新入口。这一判断正在从趋势变为现实。Gartner的预测更为大胆：到2028年，AI搜索的市场份额可能超过传统搜索引擎。
这意味着什么？
在传统互联网时代，搜索引擎是用户"找信息"的第一入口。用户想买一样东西，打开百度、淘宝搜索，这是数亿人已经形成的肌肉记忆。在AI时代，这个入口正在被AI对话助手取代——用户可以直接问AI"我需要买什么""哪个更适合我""怎么买最划算"。
这就是为什么平台要推AI购物功能。他们抢的不是AI购物能带来多少GMV，而是用户心智和入口控制权。
商务部研究院专家李建华指出，AI正在重构电商的流量分配逻辑。传统的"搜索—浏览—点击—下单"路径正在被"对话—推荐—下单"路径取代。谁能在这一新路径上占据优势，谁就能在下一代电商竞争中掌握主动权。
中国数实融合50人论坛专家洪勇持类似观点：AI购物的战略意义在于"交易行为上游的入口保卫战"。当用户开始习惯于"问AI买什么"，平台必须确保自己的AI能承接这部分需求，否则就会失去与用户的连接点。
政策层面也在为这一趋势推波助澜。2026年4月，商务部、国家发展改革委等六部门联合发文，明确提出推动"AI+电商"融合发展，鼓励电商平台探索AI购物新模式。这为平台布局AI入口提供了政策背书。
入口之争的本质，是一场关于"用户最先打开谁的App"的竞争。这个竞争的结果，将决定未来5-10年电商格局的走向。
尽管AI购物被炒得火热，但冷静审视会发现，这一领域仍面临严峻挑战。
信息密度问题是AI对话购物的天然短板。当用户在淘宝搜索框输入"运动鞋"，页面可以同时呈现数十个商品、价格、品牌、评分，信息密度极高，用户可以快速比较。但AI对话是线性的——用户问一个问题，AI给出一个或几个答案，无法像搜索列表那样同时呈现大量选项。
这种信息密度的差异，决定了AI购物在"搜索型购物"场景中的效率劣势。
OpenAI的案例是这一问题的重要参照。2025年9月，OpenAI在ChatGPT中推出购物功能，用户可以直接在对话中购买商品。但这一功能在上线不到一年后，于2026年3月下线。
沃尔玛负责电商体验的副总裁Daniel Danker在行业会议上披露了一组关键数据：用户在ChatGPT内直接购买的转化率，仅为跳转到品牌官网后成交转化率的三分之一，降幅高达66%。这一数字揭示了对话购物的真实转化效率。
更值得关注的是，OpenAI的购物功能在接入阶段就遇到了困难。整个项目仅成功接入约12家Shopify商户，远低于预期规模。这说明即便在开放生态层面，AI购物也面临商户参与的意愿问题。
信任鸿沟是另一道坎。ChannelEngine 2026年1月发布的消费者调研显示，仅有14%的美国消费者信任AI代为下单。这个数字听起来令人沮丧。但同一份调研还显示，70%的消费者对AI辅助购物持开放态度——比如让AI帮忙比价、查参数、推荐产品。
这个数据说明：消费者不信任AI做决策，但接受AI提供信息。
AI购物适合的场景是清晰的：需求模糊时的"不知道怎么选"、品类知识门槛高时的"看不懂参数"。比如"我想买一台适合家用的空气净化器""这款面霜适合干皮还是油皮"——这类需求模糊、信息不对称的场景，AI对话的价值更大。
不适合的场景同样是清晰的：目标明确的搜索型购物。用户已经有肌肉记忆的"搜关键词—看列表—点进去—下单"流程，AI很难打破这种惯性。
618大促恰恰是一个"搜索型购物"高度集中的场景。用户在618买什么？买打折的大牌、买预售的尖货、买早就看好加入购物车的商品。这些需求不需要AI来"帮你选"，需要的是快速找到、比较价格、完成下单。在这个场景下，传统搜索的效率仍然更高。
在AI购物的探索中，Google给出了一个不同思路。
2026年1月11日，Google在纽约零售展（NRF）上发布了Universal Commerce Protocol（UCP，通用商务协议）。这是一个开放标准，允许零售商在自己的网站上保留商户身份、客户关系和交易数据，同时接入Google的AI购物能力。
2026年5月，Google进一步将"Buy for Me"按钮从AI Mode扩展到主搜索结果页面。用户在使用Google搜索商品时，会看到"Buy for Me"按钮，点击后Google AI会代表用户完成购买，但交易仍发生在品牌官网或电商平台。
这种模式与OpenAI和Amazon都不同：
UCP是开放标准，零售商保持商户身份，控制客户关系和数据，Google只提供AI能力而非交易闭环。
OpenAI的ACP（Agent Commerce Protocol）是封闭协议，试图建立AI到交易的直接路径，但仅接入12家商户后项目停滞。
Amazon则是全封闭生态，所有交易在Amazon平台内完成，商家抱怨失去了与客户的直接连接。
三种路线的差异，反映了对AI购物本质的不同理解。UCP认为AI是工具，应该服务于零售商的交易，而非取代零售商的位置。OpenAI认为AI可以成为交易入口，但显然低估了用户和商户的迁移成本。Amazon则选择了一条最保守但也最有效的路——把AI留给自己，用AI提升平台内交易效率。
值得关注的是，Shopify的数据显示，AI关联订单从2025年1月到2026年3月增长了11倍。这说明AI购物并非伪需求，而是在特定场景和模式下开始规模化。
McKinsey的预测更为乐观：到2030年，AI驱动商业的全球收入可能达到3-5万亿美元。这一数字包含了AI在各行业的应用，而非仅限于电商。
Google的UCP协议提供了一个重要启示：AI购物的破局点，可能不在于"AI直接完成交易"，而在于"AI帮助用户找到值得信任的交易场所"。前者需要解决信任、效率、生态等一系列难题，后者则可以借助现有的电商基础设施实现渐进式推进。
AI在618的上位，对商家而言既是机遇也是挑战。
AI客服从成本中心变为转化战场。
传统认知中，客服是成本中心——雇佣大量人工处理重复性问题，成本高企但产出有限。但在AI时代，客服正在成为转化率提升的关键环节。
莱绅通灵珠宝的实践具有代表性。该品牌接入AI客服后，单月承接咨询量超过8000条，用户等待时间从15分钟压缩到3秒以内。这意味着更多咨询能够被及时响应、转化为成交。
ELOF女装的案例更为激进。该品牌使用AI进行预接待后，平均响应速度从1分钟降至6.8秒，咨询转化率增长50%。对于618大促这样咨询量暴涨的场景，AI客服的价值尤为突出——它可以在人工客服到达之前，承接大量基础咨询，避免用户因等待时间过长而流失。
京麦商家智能助手是京东为商家提供的AI工具。数据显示，商家使用京麦后的决策准确率超过90%，每周可为商家节约1500小时的操作时间。
京点点AIGC平台则为商家提供内容生成能力。该平台日调用量超过1000万次，约80万商家使用它生成商品描述、营销文案、短视频脚本等内容素材。在618大促期间，海量商品需要快速生成营销素材，这一能力直接关乎商家的运营效率。
京东物流也在AI化。京东物流的大模型调用次数已超过13亿次，覆盖订单处理、路径规划、异常预警等环节，服务超过50万物流一线员工。
这些案例说明，AI对商家的价值是多元的：既有面向消费者的转化提升，也有面向内部运营的效率改善。
商家管理重心正在发生转移。
传统的客服管理，重心在于排班、培训、话术质检。AI时代的客服管理，重心转向知识沉淀、规则配置、AI训练、数据复盘。这意味着商家需要建立一套新的能力体系：用好AI、管理AI、优化AI。
对于中小商家而言，这既是挑战也是机会。挑战在于，AI能力的建设需要持续投入；机会在于，AI工具正在变得越来越易用，门槛在降低。京点点AIGC平台80万商家的数据说明，中小商家正在快速拥抱AI工具。
2026年的618，是AI电商的第一次年度大考。
从数据来看，AI购物的规模在增长、AI工具的使用在普及、AI入口的价值在凸显。但硬币的另一面是：AI购物的真实转化率仍然偏低、用户的信任度有待建立、传统搜索的效率优势短期内难以撼动。
消费习惯的迁移不是一个618能完成的。用户在过去的十多年里养成了"打开App—搜索—下单"的购物路径，这条路径已经刻入肌肉记忆。要让用户改变这一习惯，需要的不是一次大促的推广，而是一段时间内持续的价值验证。
但入口之争已经开始了。
这场竞争的本质，不是618期间的GMV排名，而是对未来五年购物入口的卡位战。谁掌控了AI对话、AI推荐、AI比价决策，谁就掌控了下一代用户的购物路径。这是平台押注AI购物的根本逻辑。
从618试炼场走向主战场，AI电商还需要解决三个核心问题：
信任问题。14%的信任率说明，大多数用户还没有准备好把购物决策完全交给AI。但这70%对AI辅助购物持开放态度的数字，又说明信任可以通过渐进式的方式建立——先做辅助工具，再逐步扩展边界。
效率问题。信息密度是AI对话购物的天然短板。在搜索型购物场景中，AI的效率劣势短期内难以克服。但在需求模糊型、知识密集型购物场景中，AI的价值更为显著。选择合适的场景切入，是突破效率困境的关键。
生态开放问题。OpenAI ACP的折戟说明，封闭的AI购物路线困难重重。Google UCP的思路值得借鉴——用AI能力服务现有的商业生态，而非试图重建一个封闭的交易闭环。开放与协作，可能是AI电商规模化的必由之路。
36氪在评论AI商业化落地时指出：AI商业化落地不再是梦想，但也要警惕技术异化。这句话同样适用于AI电商。AI是工具，不是目的。真正的问题是：AI能否让消费者的购物体验变得更好、让商家的经营效率变得更高、让平台的资源配置更加合理。
如果答案是肯定的，AI在电商中的角色自然会从"帮手"升级为"入口"。如果答案是否定的，任何入口战略都只是镜花水月。
2026年618结束了，但AI电商的试炼才刚刚开始。
参考来源： - 艾媒咨询《2026年中国电商消费者行为研究报告》 - 高盛《2026年零售技术展望》 - Gartner《AI搜索市场份额预测报告》 - ChannelEngine《2026年消费者AI购物信任度调研》 - PYMNTS《AI辅助购物消费者态度报告》 - 商务部等六部门《关于促进AI+电商融合发展的指导意见》 - 麦肯锡《2030年AI驱动商业收入预测》 - 京东官方数据披露 - Shopify官方数据披露 - 36氪电商报道
