财务业绩与资本开支 - 2026财年第二季度阿里云整体收入同比增长34%，AI相关产品收入连续9个季度实现三位数同比增长 [1] - 本季度资本开支为315亿元，过去四个季度在AI+云基础设施的资本开支总额约1200亿元 [1] - 千问App公测一周新下载量突破1000万，成为增长最快的AI应用 [1][3] AI技术能力与市场地位 - 公司全栈AI能力显著升级，涵盖AI基建、模型及原生应用，旗舰模型Qwen3-Max性能跻身全球前三 [1][2] - 在Hugging Face上基于Qwen家族开发的衍生模型数量已超过18万个，超过第二名的两倍 [2] - 2025年上半年阿里云在中国AI云市场份额位列第一，占比35.8%，超过第二到第四名的总和 [2] AI to C市场战略与产品 - 公司全力进军AI to C市场，推出基于Qwen3模型的千问App，旨在打造个人AI助手 [3] - 千问App将陆续接入电商、地图、本地生活等业务生态，打造未来的AI生活入口 [3] - 该项目被视为“AI时代未来之战”，市场看好其成为AI时代的国民级应用 [3] AI在核心业务中的应用成效 - 双11期间首次大规模应用AI，500万商家使用AI工具“生意管家”，实现平均1.5倍的效率提升 [4] - AI客服“店小蜜”累计服务3亿人次消费者，帮助商家转化效率提升30% [4] - 为消费者提供6款AI导购应用，阿里国际站B2B采购搜索引擎Accio推出AI Agent版本 [4] 未来战略方向 - 公司表示将继续投入构建AI技术和基础设施平台，以及生活服务与电商结合的大消费平台 [5]

算力规模与性能提升 - 公司为“双11”提供超千万核CPU算力，并调度高性能第八代和第九代ECS算力 [1][2] - 公司灵骏智算集群提供万卡集群AI算力，实现卡间互联路径更短、带宽更优 [1][2] - 结合第九代ECS算力和自研CIPU，淘宝核心业务场景性能提升30%至50%，RT延时降低超30% [2] - 突破200万容量的超大规模VPC顺利支持“双11” [2] AI大模型应用与效率提升 - 通义千问大模型首次大规模支持“双11”，应用于消费者体验、电商经营、流量分发等环节 [1][3] - 基于Qwen3等模型的生意管家应用可覆盖90%的中小商家核心分析场景 [3] - 全新升级的店小蜜应用在“双11”期间每天为商家节省约2000万元成本 [3] - 通义Qwen-MT翻译模型单次调用延迟降低40%，支持了亿级商品的翻译任务，单日调用量超14亿次 [3] 技术演进与基础设施投入 - “双11”技术完成从弹性用云到使用全栈AI体系的演进，流量洪峰已非最大技术挑战 [4] - 公司宣布将投入超过3800亿元用于建设云和AI硬件基础设施 [1] - 今年“双11”业务场景更复杂，淘宝闪购加入、AI应用大规模落地对技术底座提出新要求 [1]

算力规模与技术性能 - 阿里云为双11提供超千万核CPU算力，并调度高性能第八代和第九代ECS算力 [1][3] - 灵骏智算集群提供万卡集群AI算力，实现卡间互联路径更短、带宽更优的训推一体服务 [1][3] - 结合第九代ECS和自研处理器CIPU，淘宝推荐等核心业务场景性能提升30%至50%，RT延时降低超30% [1][3] - 突破200万容量的超大规模VPC顺利支持双11 [3] AI大模型应用与效率提升 - 通义千问大模型首次大规模支持双11，全面应用于消费者体验、电商经营、流量分发等环节 [1][3] - 基于Qwen3等模型的生意管家应用可覆盖90%的中小商家核心分析场景，提升决策效率 [3] - 全新升级的店小蜜应用每天为商家节省约2000万元成本 [3] - 通义Qwen-MT翻译模型单次调用延迟降低40%，双11期间支持亿级商品翻译任务，单日调用量超14亿次 [4] 技术演进与基础设施投入 - 双11技术完成从弹性用云到使用全栈AI体系的演进，流量洪峰已不再是最大技术挑战 [4] - 公司宣布将投入超过3800亿元用于建设云和AI硬件基础设施 [1] - 今年双11是阿里云全栈AI体系首次大规模检阅，云和AI协同技术创新带来新体验 [1][4]

文章核心观点 - 电商行业增长焦点从流量竞争转向通过AI提升供需匹配效率 [1] - AI正从概念阶段发展为驱动电商增长的核心生产力工具，关键在于解决实际业务问题 [1][2][9] - 淘宝在2025年双11期间将AI全面应用于交易各环节，展示了AI在流量分发、消费者体验和商家经营方面的落地成效 [2][20] 流量分发优化 - 淘宝通过生成式AI对约20亿量级商品库进行清理、丰富和索引，提升系统对商品的理解能力 [4] - 引入生成式检索理解自然语言需求，在复杂语义场景中搜索结果相关性提升约20个百分点 [4] - AI驱动的生成式推荐通过理解用户行为意图实现兴趣破圈，为平台带来约10%的信息流点击量提升 [5] - 宠物行业通过AI分析优化商品信息展示，双11期间商品信息丰富度提升34%，首页信息流推荐带来的成交额同比增长超40% [7] - 阿里妈妈超级经营智能体推动商家预售期投入产出比提升超15%，预售开启1小时35个品牌成交破亿 [7] - AI智惠引擎决策优惠券发放，带来的转化率环比提升81%，下单用户数增长41% [9] 消费者体验升级 - 市场调研显示71%消费者希望在购物体验中融入生成式AI，66%的Z世代和65%的千禧一代希望获得超个性化推荐 [10] - 淘宝推出拍立淘、AI万能搜、AI帮我挑、AI试穿、AI清单等产品，无缝嵌入现有购物流程 [10] - AI万能搜理解自然语言需求并提供解决方案，已帮助用户解决近5000万个消费需求 [11][14] - AI帮我挑基于用户偏好快速筛选商品，减少决策成本，目前处于灰度测试阶段 [12] - AI清单根据用户行为记录自动生成定制化购物清单，已提供约200万份清单 [12][14] - 平台价值从商品信息平台向消费决策平台转变 [14] 商家经营提效 - 淘宝升级AI生意管家，组成1个AI店长和6个AI员工的Agent组合，覆盖数据分析、营销、客服等环节 [15] - 大促小助理为商家提供实时经营解读和风险诊断，帮助洞察增长机会 [17] - AI生意管家已为500万商家提供辅助，生成500万条经营策略，平均节省30%工作量，效率提升1.5倍 [18] - 智能客服店小蜜5.0版本测试阶段转人工率降低一倍，智能转化率提升35%以上 [18] - 店小蜜在双11期间累计接待消费者3亿人次，展现出强上下文理解和主动服务能力 [19]

文章核心观点 - AI正驱动电商行业从概念探索转向务实落地，通过提升“人货匹配效率”来应对流量红利消失后的增长挑战 [3][4][5] - 淘宝在2025年双11期间将AI全面应用于流量分发、消费者体验和商家经营三大环节，标志着AI从辅助工具转变为驱动系统高效运转的核心变量 [4][5][26] - AI的价值在于通过优化搜索、推荐、广告等电商底层技术基建，重建供需连接，释放增量，而非创造新需求 [6][12] AI电商市场前景与行业趋势 - 全球AI电商市场价值将从2024年的72.5亿美元增长至2034年的640.3亿美元 [4] - 行业共识是电商需要能真正解决问题的AI，而非宏大叙事，淘宝选择探索技术概念与自身业务落地的桥梁 [4] - 调研显示71%消费者希望在线购物体验融入生成式AI，66%的Z世代和65%的千禧一代渴望超个性化推荐 [14] 淘宝AI在流量分发环节的应用与成效 - 淘宝使用生成式AI对约20亿量级商品库进行清理、丰富和索引，旨在让AI算法深度理解商品特征与用途 [7] - 引入生成式检索后，在复杂语义场景中搜索结果相关性提升约20个百分点 [7] - AI驱动的生成式推荐通过理解用户行为意图实现“兴趣破圈”，带来信息流点击量约10%的提升 [8] - 宠物行业通过AI分析决策因素，商品信息丰富度提升34%，首页信息流推荐带来的成交额同比增长超40% [10] 淘宝AI在消费者体验环节的应用与成效 - 推出拍立淘、AI万能搜、AI帮我挑、AI试穿、AI清单等产品，悄无声息嵌入用户熟悉购物动线 [15] - AI万能搜能理解自然语言需求，提供解决方案，已帮助用户解决近5000万个消费需求 [15][19] - AI帮我挑功能解决用户选择困难，基于价格、审美、功能偏好快速筛选商品，提升决策效率 [16] - AI清单基于用户行为与场景变化生成定制化购物清单，已提供约200万份清单 [17][19] 淘宝AI在商家经营环节的应用与成效 - 全面升级“生意管家”，组成1个“AI店长”和6个“AI员工”的Agent组合，覆盖数据分析、营销、客服等环节 [22] - “大促小助理”为商家提供实时经营解读与风险诊断，帮助商家平均节省30%工作量，效率提升1.5倍 [23][24] - 智能客服“店小蜜”5.0版本测试阶段转人工率降低一倍，智能转化率提升35%以上，双11累计接待3亿人次 [24][26] - 阿里妈妈“万相台AI无界”和“货品全站推”带动商家预售期ROI同比提升超15% [10] AI驱动的电商系统效率变革 - AI红包带来的转化率环比提升81%，下单用户数增长41%，部分商家中AI带来的成交额及新客占比近一半 [12] - AI智惠引擎规模化启用决策限时优惠券发放，标志着AI成为释放增量的生产力工具 [12] - 淘宝AI效率提升匹配了公司更在意确收GMV、有效营收和有效消费者的方向变化 [12] - 这场效率变革的核心在于对每一个微小效率的执着优化，最终汇聚成“好用的AI” [26]

AI在电商领域的应用与影响 - 淘宝等拥有10亿用户规模的平台凭借庞大商业生态、完整交易闭环和海量数据，成为全球最大且最具影响力的AI应用场景 [1] - 2025年双11是AI应用生活的一次集中呈现，验证了AI在电商领域提升生产力并非遥远故事 [1] - 电商是全世界最大、最复杂的AI应用场景，也是未来AI潜力得以最充分发挥的地方 [12] 消费者端AI应用的显著提升 - 双11期间消费者挑拣时间被极大压缩，AI推荐精准度提高，好物会"懂事"地出现在首页 [2] - 淘宝AI万能搜在双11前上线后已解决近5000万个消费需求，搜出商品可直接跳转结账 [2] - 46%的用户表示从去年到今年购物时使用AI的时间增加，20-39岁用户贡献了AI购物人群主要增量 [2] - AI购物用户周均使用约4.5小时，45%的用户选择在"对比与筛选阶段"让AI介入购物流程 [2] - 近90%的用户希望AI能提供清晰的"推荐理由" [2] 商家经营效率的AI赋能 - 双11期间使用淘宝平台AI工具"生意管家"的商家达到500万 [3] - AI化身"数字合伙人"，例如纳艾森家具通过"大促小助理"功能简化数据分析，一项数据增长百分之四十几 [3][4] - AI生成的营销素材日均帮助商家节省超4000万制作成本 [4] - 客服AI店小蜜5.0版本实现从"答问"到"解决问题"的跨越，双11期间帮助商家转化率提升30% [4] 平台技术架构的底层演进 - 淘宝具备三大优势：更丰富的场景、全域消费数据作为训练集、商家对增长的迫切需求 [6] - AI能力从"匹配"向"理解"与"生成"演进，电商进入"AI懂人"的主动服务时代 [6] - 双11前期淘宝搜索与推荐效率获得两位数提升，AI对20亿商品实现深度"理解" [6] - 自研百亿参数推荐大模型RecGPT于7月上线，让淘宝首页"猜你喜欢"的用户加购次数和停留时长都提升超过5% [7] AI对品牌竞争规则的重塑 - AI成为新的市场过滤器，改变品牌生存法则，增长核心驱动力从流量投放转向产品力与品牌力 [8][11] - AI技术的普惠性通过"货品全站推"等工具降低运营门槛，实现"技术民主化" [9] - 品牌成功愈发依赖产品独特差异化、持续更新内容及精准解决用户需求的能力 [10] - 纳艾森家具利用AI发现"猪食槽变玩具收纳"蓝海赛道，百雀羚在AI指引下切入"冻龄抗老修复"新赛道，搜索转化率提升23% [11]

AI电商战略落地进展 - 阿里巴巴将“AI驱动”作为核心战略近两年后，AI电商时代正在加速到来，并在今年天猫双11实现首次全面落地 [2] - 天猫双11的核心驱动力已从单纯的流量与优惠，转变为基于AI和长期数据洞察的深度经营能力 [9] AI商家工具应用规模与效果 - 双11期间，在日常经营中使用淘宝天猫平台AI工具的商家数量达到500万 [3] - 老板电器天猫团队基本全员使用AI生意管家，在日常经营咨询、店铺巡检分析、客服答疑等方面获得帮助，节省大量时间精力，整体经营分析效率提升至少2倍 [2] - 某3C全品类店铺升级使用店小蜜Agent后，店铺整体转人工率下降到30%以下，满意度显著提升，大促活动配置维护时间从几天缩短到几小时 [9] AI店长“生意管家”功能与成效 - 淘宝升级“生意管家”AI工具，通过1个“AI店长”和6个“AI员工”的Agent组合为商家提供AI辅助 [3] - AI店长“大促小助理”为商家生成500万条大促经营策略，平均帮助节省30%工作量，效率提升1.5倍 [3] AI营销平台升级与表现 - 阿里妈妈升级自研AI大模型LMA2，并将“全站推广”升级为“货品全站推”，通过AI重塑货品营销链路 [5] - 双11期间，“货品全站推”助力百万商品成交增长超30% [6] - 美的官方旗舰店在双11现货开卖首日，货品全站推直接成交增幅达150%以上，ROI交付率超过100% [7] - 通过Uni Desk平台，品牌淘外种草淘内追击率最高可达70% [7] AI智能客服“店小蜜”服务数据与效率 - 智能客服产品“店小蜜”通过升级用户意图识别、商品对比、个性化推荐等能力，实现核心功能自动化处理 [8] - 天猫双11期间，AI客服累计服务接待3亿人次消费者，其中全自动承接1亿人次 [8] - “店小蜜”自动化解决全链路选购推荐、商品对比和物流追踪等售后问题，帮助商家转化效率提升30% [8] - AI客服可实现7×24小时稳定回复，有效解决大促期间咨询暴增、人力不足的困境 [9]

文章核心观点 - 双11期间，AI与电商的深度融合正在引发一场静悄悄的变革，主流AI助手纷纷转型为具备商业能力的“带货达人”，重塑购物体验和行业格局 [1][3] AI电商的全面落地与平台策略 - 天猫总裁宣称今年是“AI全面落地的第一个双11”，京东方面也表示这是AI、大模型等技术融入程度最深的一届 [3] - 淘宝智能客服“店小蜜”在双11关键两周内累计接待服务消费者2亿人次，自动解决全链路问题并带动成交显著提升 [7] - 豆包已直接嵌入抖音商城链接，功能覆盖母婴、美妆、家居等高消费频次品类，并接入评分4.8分以上的优质店铺 [5] - 腾讯元宝策略调整，目前仅支持微信生态内的小店商品，而Kimi的跳转路径需经“什么值得买”等中间页导向淘宝或京东 [5][7] 购物体验的重塑与路径分化 - AI助手基于语义理解和历史行为进行主动需求判断，将传统被动检索变为个性化导购，例如询问露营装备时会反问使用场景并参考历史购买记录 [5] - 国内外发展路径存在差异：OpenAI推出“即时结账”服务，用户可在对话框内直接完成支付，已整合信用卡、Apple Pay等多种支付方式 [7][9] - 国内模式更多是AI助手与传统电商平台的流量合作，例如豆包链接导向抖音商城，通义千问仅限淘宝体系，难以实现跨平台比选 [9] - 美团“小美”提供代理执行思路，用户可让其直接点一杯自取的瑞幸咖啡并完成定制和支付 [11] 商业化压力与变现探索 - AI“带货”热潮背后是大模型公司面临的巨大商业化压力，头部企业OpenAI在2025年上半年营收约43亿美元，亏损却达135亿美元 [11] - 国内厂商面临“百模大战”下的价格竞争，API调用价格持续走低，迫使企业寻求更直接变现渠道，电商导流被视为技术门槛较低、更易落地的方式 [11] - 麦肯锡报告指出AI个性化推荐系统能使电商转化率提高20%-30%，但麻省理工学院研究报告显示仅有5%的企业AI项目真正带来了销售额提升 [13] 底层基础设施重构 - 京东重写了推荐引擎，将大模型的深层推荐能力与传统搜推的规模化能力融合，以实现轻购物与慢购物的融合 [18][20] - 淘宝改造了数据库和搜索引擎、推荐引擎、广告引擎，使复杂语义下搜索相关性提升20%，推荐信息流点击量提升10% [20] - 京东训练懂电商的多模态模型，使其能够从图片中判断口红的光泽度，以更好理解商品和用户需求 [22] - 天猫旗舰店升级为智能态的3.0版本，被称作“AI时代的超级入口”，旨在让品牌依据AI感知的用户需求提供个性化服务 [22] 未来入口控制权的博弈 - 通用AI助手（如豆包、ChatGPT）与垂类平台（如淘宝、京东）正在争夺信息分发权，前者想成为AI时代的流量入口，后者则想直接成为消费入口 [22][24] - 国外平台态度分化：沃尔玛积极与OpenAI等AI公司合作，而亚马逊似乎更想将用户留在自己的生态内 [24] - 豆包凭借月活1.57亿的用户基础与抖音电商生态支持，在交易闭环建设上领先，而阿里、腾讯等巨头通过夸克“C计划”、蚂蚁“灵光”等产品试图抢占入口 [25] - 长远来看，随着AI推荐精准度提升，搜推系统可能继续变革，甚至变成AI助理推荐信息的一部分，这场围绕流量分配与用户决策心智的竞争可能重塑电商格局 [25]

AI升级战略核心 - 公司于2025年3月启动全面的AI升级，核心目标是提升流量匹配效率、为商家增效降本、推出新的AI导购产品，同时确保10亿年度活跃用户和300余万商家无感升级[4] - 升级过程采用AB测试和灰度上线策略，新功能从2%用户量开始测试，通过数据验证后逐步扩大至5%、10%直至50%用户量，确认效果良好后才全量上线[5] - 公司决策层认为AI升级是“动筋动骨”的大工程，但通过新旧引擎并存、逐步切流的方式，在确保业务平稳运行的同时完成底层基础设施改造[16][21] 核心项目：商品库升级 - 商品库升级是过去十几年来少有的大项目，旨在解决传统商品信息与生成式AI大模型之间的“代沟”，为AI应用奠定数据基础[6] - 公司开发了专门的AI Agent自动学习、撰写和复查商品信息，在数月内显著改善了以往人工时代多年未解决的难题，完成了对几十亿级商品信息库的底层数据格式标准化[6][14] - 该项目被视作未来发展的新基础设施，基于新商品库，公司重新引入了基于大模型的“搜推广”体系，改变了旧有的流量分配生态[6][17] 搜推广体系AI升级 - 搜推广（搜索、推荐、广告）的AI化被确定为最具确定性的核心事项，公司投入大模型相关算力和资源进行升级，但采取务实策略，并非所有环节都大模型化，而是与传统架构融合[11][12] - 具体升级方法包括将大模型能力应用于索引和相关性判断等环节，同时将大模型能力蒸馏到较小模型上，并在个性化预估等环节保留原有稀疏模型[12] - 升级效果显著，复杂语义下搜索相关性提升20个百分点，推荐信息流点击量提升10%，商家广告ROI提升12%[7] AI创新产品与应用 - 公司推出六款AI创新产品，包括AI万能搜、AI Summary、拍立淘、AI帮我挑、AI试衣、AI清单，旨在解决用户特定痛点，如复杂场景商品推荐和挑选难度问题[7][13] - 产品设计逻辑强调融入现有使用场景而非设立独立超级入口，以符合用户天生的动线和习惯，实现AI能力的沉浸式嵌入[13] - 在2025年天猫双11前，这些AI创新产品已上线或开启内测，使本届双11成为首个AI全面落地的双11[7] 商家侧AI工具升级 - 商家后台已出现超过至少10款新的AI工具，覆盖美工、客服等环节，例如将大模型能力引入已有的店小蜜产品，旨在为商家增效降本[7][12] - 商家侧AI进化基于公司过去20多年的业务积淀，是AI升级三件核心事之一，与搜推广AI升级和AI创新产品同步推进[8][10]

公司AI升级战略核心 - 公司于2025年3月启动AI升级，核心围绕三件具有确定性的事情：大幅度提高流量匹配效率（搜推广）、为商家增效降本、推出新的AI导购产品 [1][4] - 整个升级过程采用AB测试和灰度上线的传统打法，所有AI新功能从2%用户量开始测试，通过数周观察期和数据复盘后，再逐步扩大测试范围至5%、10%直至50%，确认良好结果后才全量上线 [1][2] - 公司决策层将此次升级比喻为在旧引擎旁安装新引擎，而非替换旧引擎，以确保传统业务持续运行的同时推进技术进化 [11] 搜推广体系AI升级 - 搜推广（搜索、推荐、广告）的AI升级被视为电商平台的核心引擎，公司决定将大模型相关的算力和资源重点投入于此 [6] - 升级采用务实融合策略，并非在所有环节全面应用大模型，而是在索引、相关性判断等关键环节引入大模型能力，同时保留传统稀疏模型在个性化预估等环节的优势 [7] - 公司通过大模型蒸馏技术，将大模型能力迁移到相对较小的模型上，以实现效率优化 [7] - 升级后，淘宝复杂语义下的搜索相关性提升了20个百分点，推荐信息流点击量提升10%，商家广告ROI提升12% [3] 商品库底层基础设施重建 - 商品库升级是搜推广AI升级的先决条件，是一个投入资源多、耗时长的底层大项目，公司通过引入AI Agent自动学习、撰写和复查商品信息，在数月内解决了商品信息库过于潦草、错误的问题 [2][9][10][16] - 该工程涉及对过去23年积淀的数十亿级商品信息进行AI升级和标准化，补充了大量更符合大模型学习和理解的商品信息，是过去十几年来最大规模的一次彻底梳理 [2][9][16] - 重建后的商品库成为基于大模型的搜推广体系的新基础设施，改变了旧有的流量分配生态 [2][12][13] AI创新产品与商家工具 - 公司陆续上线了六款AI创新产品，包括AI万能搜、AI Summary、拍立淘、AI帮我挑、AI试衣、AI清单，旨在解决复杂场景下的商品推荐和需求发现等用户痛点 [3][8] - AI产品的关键逻辑是融入主产品的使用场景，而非通过一个独立的超级入口，以符合用户天生的使用动线和习惯 [8][9] - 在商家侧，公司升级了超过10款新的AI工具，覆盖美工、客服等环节，将大模型能力融入如店小蜜等已有产品中，以帮助商家增效降本 [3][4][8] 项目推进与组织执行 - 三件核心事项于2024年12月开始讨论，2025年3月几乎同步立项和着手推进 [1][5] - 项目推进是需求驱动而非通过OKR强推，例如商品库项目没有AI工具就无法完成，因此无需设定专门的AI工具OKR [16] - 公司通过逐步切流、新老并存和打补丁的方式，在推进重大底层项目升级的同时，确保用户体感平滑无痛 [16]