1月10日，沃尔玛宣布与OpenAI合作，打造类似于Chat GPT的电商搜索功能，基于生成式AI、AR等技术，在其社交电子商务平台推出了一键试穿功能。
大厂纷纷卷起大模型之后不久，百度就推出了新电商业务“百度优选”，与此前在电商江湖里的多次尝试相比，这一次百度的电商业务加入了AI元素，并且推出了商家后台管理工具和营销工具，电商业务做得更深了。
从去年5月份推出百度优选，到“618 AI购物狂欢节”，到10月的百度世界大会，再到今年1月的生态大会，百度电商业务不断提及。
2007年，百度成立电子商务事业部，之后又推出以C2C模式为主的电子商务平台，该平台名为“百度有啊”，放言“三年内必超淘宝”。
此后，在电商赛道上，百度走得并不顺利。这一次，AI大模型似乎正在“圆”李彦宏的电商梦。
在1月10日的“AI重构电商”生态大会上，百度副总裁、百度电商总经理平晓黎介绍，2023年，百度优选GMV同比增长594%，交易用户数和动销商家数分别增长4倍和3倍，AI大模型参与促成的交易占总交易的20%。
百度优选计划在2024年助力100个年销售额过千万的达人、100家年销售额过亿的商家以及50家GMV过亿的服务商。
技术方面，百度的智能驾驶、智能云都排在前列。AIGC应用级产品文心一言也可以为电商商家提供脚本写作、创意参考等。
AI+电商，能够说是从2007年以来百度做电商遇到的最大的机会，所以百度下重注也理所当然。
AI与前几次技术革命不一样。在电力革命、信息革命之前，绝大多数人不知道电和信息有咋样的“原生”应用。
而在文学及影视作品的长期熏陶之下，我们对于AI的想象是在一直在升级的，尤其是在AlphaGo会下棋之后，我们距离真正的AI距离慢慢的接近，期待越来越高。
落到电商上面，我们可能希望AI直接根据身材、风格、出席的场合进行量体裁衣，或者是筛选出合适的工厂，沟通需求再进行生产制造物流，希望AI可以依据装潢的风格在电商上找到或者定做合适的装饰品……
可能都不如2016年马云提出新零售的时候，我们所畅想的“线上下单、配送到家”“线上线下价格体系打通、会员体系打通”“到处都是无人售货机”所带来的冲击大。
其实直到现在，喊了很多年私域，现实状况是很多品牌在线上线下、线上不同平台之间的会员体系、价格体系仍然没有打通，更别提“需求决定生产”上供给侧实现超高周转和超低库存了。
百度优选的定位是搜逛推一体的智能电子商务平台，在电商大脑的依托下，在搜索、直播、视频、商城四个场域，将用户与场景进行链接和交互，深层次地融合人找货、货找人，促成交易。
在2023年百度世界大会上，百度电商商业负责人展示了AI对电商业务的重构成果和重要的落地应用：慧播星和智能导购。
慧播星是百度电商的数字人直播平台。在慧播星上，商家能用2D真人形象的数字人进行直播，整一个完整的过程比较便捷，比如用后台的模板可以在10分钟内制作出数字人直播间，包括5分钟视频制作、AI辅助配置剧本、平台内一键发布等。
慧播星的数字人还有一个优点是拟真度比较高。百度慧播星也是百度电商在2024年升级的重点之一。
智能导购也非常容易理解。用户都能够和智能导购多次交流，大模型也会依据这一些互动以及搜索动作、浏览习惯等数据行为分析用户的喜好，从而得到更清晰的建议，找到更合适的商品。
理想的状态下是这样的：百度优选通过数字人直播这类方式为商家节省经营成本，进而吸引更多商家入驻，形成越来越强的供给能力，通过智能导购的方式吸引客户，帮商家对接更多需求。
整个电商产业链，粗略来分就是供给、履约、流量，流量又包括需求和运营，更精细一点的划分方式能采用京东提出的十节甘蔗理论：创意、设计、研发、制造、定价、营销、交易、仓储、配送、售后。
慧播星和智能导购影响的更多的是营销、运营，是价值链上重要的一环，却很难说是决定性的一环，如果想用营销、运营来提升产业链整体的效率或改变产业链上的价值分配，需要做到非常极致。
在供给过剩、非标准化以及要升级的当前，纵观后起的新兴电商，都是将需求端作为更重要的发力点，通过影响需求影响供给和匹配方式。
比如拼多多改造的是“价格”这一市场极其敏感的要素，通过改变定价体系进而影响生产，抖音电商是在需求端发力，用兴趣内容撬动兴趣需求，广阔的需求又促使了供给侧的繁荣。小红书电商业务定位买手电商，这个定位就已经很明显了。
当然，智能导购也可能催生需求、促进匹配的效率，但这不是百度的专属，比如淘宝的淘宝问问，智能导购属于“没有不行，有了也不一定行”的创新。
百度打造的智能电商，仍然是在原本的电商体系之中进行的改良。现在的规则之下，电商需要供需双方都够多，消费者能择优，商家能找到市场，如果只是在非决定性环节领先别人一步，恐怕很难颠覆原本的体系。
前文提到“供大于求”是主旋律，产能过剩一定是主要矛盾，谁能做到以销定产或者生产多少就卖出去多少，谁就能有更好的发展。
不管是新零售还是AI电商，都是向着效率更加高的方向走，在供给侧的表现是超高周转超低库存，在需求侧的表现是想要的都有、都能很容易获取。
怎么做到高周转低库存甚至无库存呢? 起点还是在需求端，就像AI所做的那样，通过浏览、搜索、对话等行为，理解消费者真正的需求。
百度也有很多的移动生态，生态汇聚了很多搜索流量。客观来看，这些流量有两个特点。
绝大多数人仍将百度作为搜索工具，找到需要的信息就会离开，工具流量没有黏性是百度很多年致力于解决的问题。
与消费相关的搜索行为只是百度搜索流量中的一部分。积攒更多的数据还是要通过“百度优选”完成，百度的电商数据积攒还是要走艰难的创业期。
智能导购智能辅助决策，没办法提供唯一解，购物场景也不允许提供唯一解，毕竟购物对很多人来说，逛和发现是必不可少的乐趣。
也正因没有唯一解，智能导购成为了更容易落地的场景，淘宝、京东也都已经安排了。
而AI方面技术的优秀往往体现在消除幻觉，也就是避免AI一本正经胡说八道，搜索场景对错误的容忍度可能都比购物场景下要高。
再往前一步，是除了告诉你信息比如怎么去做，还会根据足够多的数据和精密的算法，做出决策并帮你去做。
而在数字人直播、智能导购之类的场景下，百度就算手中握有最先进的武器，效果也很难达到降维打击。
目前，几个电子商务平台的解题思路大差不差，相似意味着保守，保守意味着有前进的空间，但难以重新洗牌。
苹果搞出个空间计算，自成一统，试图另建新世界的入口，在大多数情况下要多次迭代才可以做到公众预期，但一旦成为被广泛接受的入口，别说电商了，通吃都可能会，在下一个时代继续坐收苹果税。