傅蔚冈/文

5月13日，阿里巴巴发布2026财年第四季度财报。最引人注目的数字来自云业务：阿里云外部商业化收入同比增长40%，AI相关产品收入占比首次突破30%，单季贡献近90亿元。尽管该季度经调整净利润仅为8600万元，但美股当日大涨逾8.18%，投资者可能认为阿里的AI转型已找到真实的商业落点。

这个判断有道理。阿里云卖的是算力和模型能力，客户是外部企业，他们用阿里的AI来改善自己的运营效率、降低成本。增长数字表明这是一门真实的生意。

但在财报发布两天前，阿里做了另一件事：宣布千问与淘宝全面打通，接入40亿商品库，用户通过自然语言对话即可完成下单全流程。外界纷纷以“阿里打通AI购物全链路”来形容那一时刻，官方也将其定位为“AI从聊天走向办事”的历史性跨越。消息发出当天，阿里股价以133.9元收盘，据前一交易日下跌3.67%。

同一家公司，同一周的两件事，两种市场反应，差别在哪里？云业务的AI在帮助别人解决真实的运营问题；而千问接淘宝是把消费者的搜索框换成对话框。受益的不是同一群人，逻辑也不是同一套逻辑。

这样的热闹，今年已经有过一次。1月15日，千问APP已接入淘宝闪购、支付宝、淘宝、飞猪、高德等阿里生态场景。发布会现场，千问C端事业群总裁吴嘉当场演示千问点奶茶，骑手送进会场，气氛沸腾。1个月后的春节，阿里把30亿元投向“千问免单”，一句话点单，9小时破1000万单，服务器多次宕机。

热闹是真热闹，但成本也是真的高。投资者对这些支出可能会有所不满，因为30亿元烧出来的恐怕是一批薅羊毛的用户、一次短暂登顶App Store的数据，以及活动结束后难以测量的留存率。

从年初的外卖到现在的40亿商品库，这一笔笔钱若用于改善菜鸟的调度算法、降低平台的退货处理成本，创造的长期价值或不可同日而语。

很多人的疑问是：如果只是购物，这个AI折腾大半天，何苦来哉？这个困惑指向一个真实的问题：阿里有能力把AI卖给外部企业用来提升效率，却把自己平台上的AI主要用来给消费者换一个更酷的对话框。阿里是优秀的AI服务商，却没有成为自家商家的AI赋能者。

热闹背后

购物的真实痛点从来不是“输入太麻烦”。淘宝搜索已相当成熟，千问示范的“多条件筛选跑鞋”场景，原有功能完全可以处理，AI对话不过是换了个交互形式。

在笔者看来，现在电商真正的痛点在别处：商家的退货率居高不下，“仅退款”争议消耗大量平台资源；骑手调度和履约时效在高峰期仍然脆弱；推荐算法造成的信息茧房让用户越来越难发现真正好的商品；商家的库存管理效率低下，大促期间的备货浪费触目惊心。AI本可以在这些地方系统性降低成本、改善生态质量。但千问选择做一个更华丽的对话框，至少我这个旁观者是这么认为的。

哈佛商学院教授克莱顿·克里斯坦森（Clayton Christensen）提出的“待完成工作”理论（Jobs to Be Done）可以帮助我们更好地理解这种错位。他认为，用户“购买”产品并不是为了拥有产品，而是为了解决生活中的特定问题，是为了完成某项具体的任务。

按照这个逻辑，用户使用淘宝是为了找到合适的商品、以合理的价格买到手，这个任务淘宝原有的搜索功能已完成得相当好。千问对话框并没有帮用户完成一项新的工作，它解决的其实是阿里自己想完成的工作：拉新、展示技术能力、制造媒体热度。

当一个产品解决的是供给方的需求，而非需求方的需求，热闹就很难持续。换句话说，阿里的AI在解决一个被精心包装的伪痛点，真正的痛点仍在原地等待。

零售“不性感”了吗

面对此前阿里股价的持续承压，市场流行着一种解释：AI时代来临，电商乃至零售业变得不再“性感”，资本自然流向更酷的赛道，阿里的困境不过是行业性的宿命。

这未必是事实。同样是零售巨头的沃尔玛，就走出了不一样的行情。作为全球最大实体零售商，沃尔玛2024年股价全年上涨76%，是1998年以来最佳年度表现，大幅跑赢同期标普500指数27.7%的涨幅。进入2026年，沃尔玛股价再刷新高，今年2月首次突破万亿美元市值，跻身万亿俱乐部。

市场不仅没有嫌弃这家零售企业，分析师们甚至开始讨论是否应该给它一个更接近科技公司的估值倍数。之所以这么比较，是因为在历史上，阿里和沃尔玛曾有过一段戏剧性的攻防。

2014年9月，在纽约证券交易所上市仅40天后，阿里的市值便首次超越沃尔玛。上市不到一个半月就超越了一家耗费60年建立的零售帝国，这在当时被视为新经济压倒旧经济的标志性时刻。

此后几年，阿里凭借新零售战略和云业务，对沃尔玛保持全面压制。到2020年10月前后，阿里市值一度突破8000亿美元，沃尔玛市值在当时约为4000亿美元，阿里几乎是沃尔玛的两倍。

但从2020年底开始，阿里股价遭遇持续重挫。到2021年8月至9月，阿里市值跌破4500亿美元，沃尔玛正式完成反超，此后两家公司的差距不断拉大。

如今，阿里市值约为3300亿美元，不及沃尔玛的三分之一。沃尔玛没有自研大模型，也没有芯片。零售这个赛道没有变，变的是阿里自己。

这个反差背后还有一个基本的学理区分。

在经济学上，技术对企业价值的贡献，取决于它作用于哪个环节：是降低了生产和运营成本，还是提高了需求侧的支付意愿，抑或两者兼有？真正构成持续竞争优势的，是技术嵌入核心运营活动之后带来的系统性成本优势，而非技术本身的炫目程度。

从资本市场的角度看，投资者为一家公司支付估值溢价，本质上是未来自由现金流的折现。AI若只带来注意力和新闻稿，不改变成本结构，市场终究会用估值表达怀疑。两相对照不难发现：不是零售“性不性感”的问题，而是谁把AI真正用到了零售上。

山姆·沃尔顿的答案

理解何为“把技术用在刀刃”上，我们不妨具体看看沃尔玛。

沃尔玛的创始人山姆·沃尔顿，生前有一个人尽皆知的习惯：驾驶双引擎飞机，从阿肯色州的一个小镇飞到另一个小镇，每周至少4天泡在这种往返之中。他不是在飞机开会，而是俯瞰地面选址。哪里有公路交叉口，哪里有新建住宅区，哪里是竞争对手尚未涉足的空白地带，一目了然。

那是没有卫星图像、没有大数据的20世纪60年代。山姆·沃尔顿用最原始的方式，把当时最有效的交通工具对准了商业决策中的核心变量。

到了20世纪80年代，沃尔玛成为全球第一家发射和使用自有通信卫星的零售企业。这颗卫星把总部本顿维尔与全美数千家门店、所有配送中心和所有供应商实时连接起来，让补货信息、库存数据、销售动态以分钟级的速度在整条供应链上流动。

截至20世纪90年代初，沃尔玛在电脑和卫星通信系统上的投入已逾7亿美元。沃尔玛后来的CEO大卫·格拉斯在山姆的自传《美国制造》（Made in America）里这样描述沃尔顿：“他每天早上醒来，都铁了心要把什么东西改进一下。”

没有颠覆，没有重塑，没有生态，只有改进。从飞机选址到卫星联网，技术的选择标准始终如一：能不能让运营变得更好。

今天的沃尔玛延续着同一条脉络。路线优化AI把全美配送网络中不必要的运输里程削减了3000万英里，减少碳排放逾4.2万吨。这套系统随后被商业化，作为SaaS（软件运营服务）产品向其他企业出售。从主业中生长出来的技术，可以反哺主业。数字孪生技术被用于预测门店冰柜故障，可提前2周发出预警，自动生成维修工单和所需零件清单，把设备故障消灭在发生之前。AI补货系统在试点门店将缺货率从8%压降至1.2%，库存周转效率提升35%。

甚至连和供应商谈判，山姆也交给AI代理。沃尔玛与Pactum合作，部署了自主谈判系统，专门处理数千家中小供应商的合同续签。此前因这些供应商规模太小，山姆的采购团队没有时间逐一对接，合同条款多年未更新。

AI介入后，平均11天内完成64%的谈判协议，为沃尔玛平均节省3%的采购成本。调查显示，83%的供应商认为系统易于使用，75%的供应商表示更愿意和AI谈，而不是和人谈。

当然，学界也有担忧之声，长期以机器代替人际谈判是否侵蚀信任关系。但就现有数据来看，双方关系并未因此恶化。

以上这些应用，没有一个是为展示技术能力而设计的。每一项技术都对应一个成本项，最终都能体现在利润表上。这正是资本市场给沃尔玛科技公司估值的理由。

阿里的镜子

阿里不是没有技术。5月13日的财报已经证明，阿里云的AI商业化是真实的。

但这里有一个关键的结构性区分：阿里云服务的是外部企业客户，帮助他们降低成本、提升效率；阿里自己平台上的数亿商家，并没有享受到同等待遇。阿里把最好的AI能力输出给了外部市场，却在自己的电商生态里用AI制造热闹。

这个反差在阿里的发展历程中显得尤为刺眼。“让天下没有难做的生意”这句话的主语是商家，技术是工具，降低商家的经营门槛是目的。

早期，阿里的确做到了这句话，让大家把交易搬到线上：淘宝解决了开店门槛，支付宝解决了买卖双方的信任问题，菜鸟解决了物流门槛，阿里云解决了IT基础设施门槛。

每项技术都直接降低了商家做生意的成本，每项技术都有清晰的受益方。这和沃尔玛的逻辑惊人一致：技术对准效率，效率对准具体痛点。正是凭借这套逻辑，阿里成长为全球最大的线上零售平台。

但流量红利过后，为了对抗拼多多的“价格战”、对抗抖音的“内容战”、对抗美团的“外卖战”，阿里开始把消费者当成需要争夺的核心资产。当战场发生转移，“让商家好做生意”的肌肉开始萎缩。

千问接入40亿商品库，受益方是消费者，商家没有降低任何成本。30亿元免单奶茶，受益方是薅羊毛的用户，不是被爆单压垮的奶茶店主。

与此同时，阿里的商业模式也在悄悄变质。早期给商家的是基础设施，商家自己经营、自己积累客户关系。后来“直通车”“超级推荐”越做越大，阿里开始向商家出售流量，平台从服务商变成了收租方。

沿着这个逻辑走下去，AI自然会变成新的流量分发工具，不是用来帮助商家降低成本，而是帮平台提高广告变现效率。这不是赋能，而是换了一件外衣的收租。

更关键的是，“难做的生意”的内涵已经变了。2003年的商家难在没有渠道、没有支付、没有物流。2026年的商家难在退货率居高不下、流量越来越贵、大促规则越来越复杂。

这些新的“难”，阿里本可以尝试用AI解决，帮助商家预测退货风险、优化备货决策、简化大促参与流程。阿里有这个能力，因为云业务的客户每天都在用阿里的AI解决类似问题。但阿里没有把这套能力用在自家商家身上，或者我们外人没有看到。AI被用在帮消费者“更方便地买”，而非帮商家“更低成本地卖”。

口号没变，但企业的站位变了。

据报道，在阿里内部OKR目标体系里，有一类指标叫做“AI工具的渗透率”，让更多商家使用AI工具是小二们的定量考核指标。

渗透率一旦成为KPI，团队自然会去做最容易提升数字的事，而不是最有价值的事。于是，我们看到了千问点奶茶，看到了40亿商品库的对话框，后台那些真正烧钱的效率黑洞却继续被搁置。

考核指标决定了资源流向，资源流向决定了产品形态，产品形态决定了市场的最终判断。

市场对阿里财报的乐观，押注的是阿里云AI商业化的前景。这个押注有道理，但它成立的前提是：阿里能把输出给外部客户的AI能力，真正导入自己电商生态的毛细血管。

云在起飞是好事。但如果平台上的商家继续在高退货率、高流量成本、低效履约中挣扎，阿里的转身就只完成了一半。

马云当年创办阿里时立下的使命是“让天下没有难做的生意”。这句话是对商家说的，不是消费者；说的是解决痛点，不是制造热闹。技术能力不是护城河，技术被用来解决什么问题才是。

把对话框换成AI，显然不是答案。

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