3月的最后几天，字节跳动旗下的豆包App悄然上线了一个内测功能：用户只需在对话框里说一句话，就能完成从商品推荐到下单支付的全部流程，全程无需跳转抖音。几乎同一时间，阿里千问的用户发现，给手机充话费已经不用打开支付宝，对着AI说一句“帮我充50”就行。

这听起来像是一次寻常的功能迭代。但如果你把这个画面拉远一点，会看到一幅更具冲击力的图景：

就在一个月前，开源智能体框架OpenClaw（被网友戏称为“小龙虾”）席卷全球，证明了AI可以真正替人“干活”；春节假期，互联网大厂累计砸下超80亿元，用红包和免单给全国人民做了一次AI普及实验；而此刻，豆包、千问、元宝们正在疯狂“逃离聊天框”，试图把自己从一个只会聊天的工具，变成一个能办事的智能体。

大模型行业正由第一阶段的技术突围与参数比拼，加速切入至商业化探索与办事能力构建的第二阶段。这不仅是技术的迭代，更是一场关于“下一代消费入口”的战争。枪声已经响起。

笔/ 榆白；文章架构师/ 佳佳；出品/ 巨头财经

01 豆包打通电商最后一公里？

3月30日，一则消息在科技圈内炸开了锅：

字节豆包已经接入抖音电商，支持在豆包App内直接下单商品并完成支付，无需跳转抖音。这意味着，用户在豆包内输入“推荐一款适合跑步的鞋”时，AI不仅会给出文字建议，还会在对话中插入商品卡片，点击即可完成购买。

对于这条消息，抖音客服的回应颇为微妙：抖音电商与豆包是“相互独立但有合作的关系”，电商页面跳转自抖音，但支付环节已在豆包端内闭环。

这套说法平衡着两个产品的关系，却也道出了一个事实：字节跳动借助DAU峰值达1.45亿的全能AI助手豆包，打出一个鲜明的AI购物旗帜。

这并非一蹴而就。去年10月，豆包首次将抖音商城交易链路嵌入其中，实现从咨询到跳转抖音下单的闭环；今年2月，豆包进一步打通本地生活服务，可以一站式推荐景点门票、餐饮团购。如今，从“跳转”到“端内闭环”，豆包终于补齐了电商交易的最后一公里。

值得玩味的是，豆包并非孤例。就在豆包内测消息传出的前后脚，支付宝宣布在千问App中上线“AI付”功能，用户可通过一句话指令完成话费充值、点外卖、买电影票，甚至订机酒和打车。据报道，千问App公测后月活用户已突破1亿。2026年春节假期，千问累计完成近2亿笔AI下单。

多家电商平台也在跟进这一趋势，试图用对话取代传统货架，让AI成为用户的“购物参谋”。

这是大模型从“知行脱节”走向“知行合一”的关键一步。长江证券在研报中指出，大语言模型带来了搜索效率的优化，智能体时代下，大模型厂商在闭环电商领域进行尝试，流量入口得到全面升级，交易规模有望迎来确定性增量。

02 两种路径，农夫与猎人的AI电商暗战

当国内巨头集体冲向“AI电商”这个方向时，走法却截然不同。

一种可以称为“农夫逻辑”：在自己的花园里精耕细作，把AI助手嵌入自有生态，用围墙花园构筑护城河。亚马逊的Rufus是典型代表，它嵌在亚马逊App底部导航栏，能调用用户的购买历史，能理解复杂自然语言，但推荐的永远是亚马逊生态内的商品。截至2025年底，Rufus累计用户已超2.5亿，使用Rufus的用户下单概率比未使用者高出60%。

另一种是“猎人逻辑”：AI像猎人一样跨平台调取电商能力，成为用户消费的“前置大脑”。OpenAI的ChatGPT先后与Shopify、Etsy、Walmart等平台达成合作，用户可以在对话框里完成跨平台购物。

国内玩家的选择，恰好介于两者之间。

阿里选择的是“生态协同”打法。千问App的野心不止于购物，而是成为连接一切服务的超级入口。用户在千问里可以点外卖、订机票、买电影票，所有操作无需跳转，背后依赖的是阿里二十多年搭建的电商基础设施：淘宝的商品库、支付宝的支付能力、菜鸟的履约网络、高德的LBS数据。千问打通高德后，从餐馆推荐到房产选址，都能基于实时地图数据直接回答。

字节跳动的路径则依赖流量。豆包的逻辑更接近用AI盘活存量。抖音电商已经形成“内容电商+货架电商”双引擎，2025年全渠道GMV接近4万亿元。豆包引入的是第三种流量形态：用户带着明确需求主动发起AI对话，在决策最明确的节点直接下单。这类流量的转化路径更短、消费意图信号更强，是字节现有电商体系中此前缺失的一环。

这两种路径的优劣，可能要到更远的未来才能见分晓。但有一点是确定的：当AI既掌握用户意图，又掌握平台利益时，它能否保持中立，将是赢得用户信任的关键。

03 烧钱之后，AI购物的真实痛点

2026年春节，互联网大厂累计投入超过80亿元，以红包补贴、场景免单、春晚互动等形式，完成了一场面向全民的AI应用规模化“拉新实验”。豆包在除夕当天创下AI总互动19亿次的纪录，千问6天累计完成超1.2亿笔AI下单。

热闹背后，一个更本质的问题浮出水面：如何把薅羊毛的偶然用户，转化为离不开的刚需用户？

从用户的实际体验来看，AI购物目前仍面临几道绕不过去的坎。

首先是推荐的准确性。当用户输入“推荐一款适合跑步的鞋”，AI给出的回复是否能真正理解用户的脚型偏好、跑步习惯、预算范围，还是仅仅基于关键词的粗糙匹配？这决定了用户是满意离开，还是转身回到传统电商平台手动筛选。

其次是信息的可靠性。AI助手从海量数据中学习，但数据的质量参差不齐。商品参数错误、价格信息滞后、库存状态不准等问题时有发生。对于消费者来说，一次不准确的推荐，可能就意味着一次糟糕的购物体验，而信任的建立需要无数次准确推荐，崩塌却只需要一次失误。

最后是售后与维权。当用户在AI对话框里完成下单，商品出现问题该找谁？是找AI，找平台，还是找商家？目前的售后链路尚未完全理顺，用户往往需要在多个渠道之间来回切换，这与“一句话搞定一切”的愿景相去甚远。

行业的共识正在形成：AI购物从“可用”到“好用”，需要跨越的不仅是技术鸿沟，更是信任鸿沟。用户愿意让渡一部分决策权给AI，前提是这个AI足够可靠、足够透明。

快思慢想研究院院长田丰在采访中表示，AI助手购物功能的普及需要三到五年的过程，“先从年轻人普及，然后渗透到全社会各年龄段”。他认为，一到三年内，AI助手不会取代传统电商，但将成为核心辅助工具；长期来看（五年后），AI助手会成为主流购物入口，“但需满足两个条件，一是AI推荐准确率＞85%；二是无缝集成支付与售后”

04 巨头财经的思考：技术跑得再快，也得等一等信任

此时此刻，大模型行业正处在一个微妙的历史节点。

一年前，人们还在为“AI能写诗”而惊叹；如今，AI已经开始替人花钱了。从内容生成到商业闭环，从技术突围到生态融合，这条演进路径越来越清晰。

但越是在这样的时刻，越需要冷静思考一个问题：技术究竟是为了让人更方便，还是让人变得更依赖？

当AI助手掌握了用户的购物偏好、消费习惯、支付能力，当推荐算法背后交织着平台利益和商业诉求，用户要的其实很简单：不是一个聪明的推销员，而是一个可信赖的买手。这不仅是技术问题，更是价值观问题。

技术可以无限逼近完美，但人的信任从来不是靠精确计算得来的。它需要透明，需要可控，需要在关键时刻把选择权交还给用户。说到底，AI学会花钱并不难，难的是让用户放心地让它替自己花钱。在这场AI电商的长跑中，技术是起跑线，信任才是终点线。

参考资料：

1.豆包已接入抖音电商，正内测AI购物

2.商业零售行业AI+零售深度：AI如何重构线上线下

3.春节AI混战，千问杀出重围，DAU逼平第一

4.红包一停，增长归零？春节AI大战的真相与隐忧

5.从搜索到代买，Rufus正把亚马逊推向预判式电商

6.可领AI充话费体验金，千问上线支付宝AI充话费功能