来源：派代

编辑丨沧浪客

最近，字节在AI上又有了个大动作。

8月26日，字节宣布，打算把旗下所有的“AI能力”全部整合起来，要把Trae、扣子团队并入豆包体系。

公告中指出，TRAE Work、扣子将与豆包在工作场景的产品能力进行整合；TRAE IDE及CLI则作为豆包品牌下的编程产品线持续发展。

这相当于说，字节要准备搞一个“超级豆包”，能聊天只是一个外壳，让AI真正做出商业价值，才是所有AI产品在想的事。

近期，派代在广州召开了一场电商老板AI闭门专题会，虽然到场的只有十几个人，但含金量却很足——到场分享的嘉宾，全是用AI做生意的电商老板。

派代发现，不同于初级阶段的生成文案，修修图，这群老板解决的问题更深、更具体。他们有的在用AI做拼多多店群，全自动生图、上新，1个人能带20个店；有的老板用短视频本地获客，半小时能生成100条，一条只花几块钱。

除了业务端以外，还有很多老板把AI渗透到了公司经营的各个环节，比如招聘、财务、法务，团队变得越来越精炼，工作效率却变得越来越高。

派代创始人老邢表示：“AI正在重构我们的整个电商链条，未来这个趋势会越来越清晰。”

不过点燃科技联合创始人魏子均也强调：“我们不能只是为了让公司有‘AI味’而做AI，而是要让AI落地，产生商业价值，那才有意义。”

那么用AI对电商的价值到底是什么？点燃科技联合创始人流星叔就说得很通透：“商家现在最关心的三件事，人力成本、流量成本、税务成本，如果能把AI用好，那就能在前两件事上狠狠砍两刀。”

那么这些AI中尝到甜头的老板，到底用AI在哪些环节上实现了提效？AI到底又帮他们剩下了哪些成本？接下来我们将依次揭秘。

1个运营带20家店，拼多多AI店群跑通了

作为本次AI分享会的主讲嘉宾之一，点燃科技联合创始人魏子均的现场分享，让很多商家大开眼界。

就在很多老板还在用AI修图、做文案的时候，殊不知有一批老板，已经用AI做了一套半自动化系统，可以覆盖生图、上新、汇总数据、总结复盘等全电商运营流程。

魏子均在会上跟大家分享：“我们现在已经可以做到1个人带20家店，目前业内最好的能做到1个人带100家店。我们也开会分析过，最后得出结论，100家店在理论上是能做到的，目前我们也正在测试。”

据魏子均介绍，其实这套打法并不复杂，还是传统那套店群玩法，重点是通过AI生态的搭建，大幅提升人效，现在的一个运营，能干之前5-6个运营的活。

派代了解到，他们之所以会选择用拼多多做AI店群项目，优势主要有两点。其一，拼多多不限制开店数量，让拼多多做店群有了天然优势；其二，拼多多的逻辑是推品不推店，只要能拿到黑标产品，就有机会吃到推荐流量。

而在运营细节上，这套模式共分为三个环节：选品、上新、复盘。

1）选品环节。选品标准与传统店群模式类似，这套玩法的关键，是找到合适的4分、5分的黑标品牌，流星叔解释：“之前4分不能上百亿补贴，现在4分也能上百补了，所以4分性价比最高”。

相较于白牌商品，黑标商品即使是新品，能够参加的上新活动也更多，甚至能直接参加百补这个超大流量池，只要反复上新，就能带来反复推流，实现订单的获取。

除此以外，在选品环节，可以尽量去找适合AI出图、退货率低的标品，以提升运营前期生图的稳定性，以及售后的客服压力。

2）上新环节。结合公司的上新计划，运营首先会利用既有的提示词，让AI结合素材库批量生成图片，并匹配到对应的上新表格当中。

值得一提的是，流星叔提到，随着生图数量的提升，对于图片质量是否合格、是否违规，运营一张一张检查的工作量也很大。针对这个卡点，他们有针对性地制作了复查图片质量的审核Skill，用以筛选不合格的图片。

3）复盘环节。在单日经营结束后，AI会在运营设置的固定时间点去下载后台数据，并自动整理成复盘表格。在将复盘表格交给训练好的AI模型后，又能针对性地指出哪些指标异常，并给出下一步的运营建议。

用分散多店的方式降低流量成本，在粗放式运营下，理想状态是一个店单月跑10万，正如流星叔所说：“十个店每个做10万的难度，肯定是比单店做100万要简单的。”

魏子均认为，想要玩这套模式的老板，初次试水不需要一口气开这么多店，可以先用5个店测试，跑通以后再尝试去拓到20个店。

他强调：“卡住的人通常卡在两点，第一是自动上新的skill没打磨好，第二是类目没选对，只要这两点做到了，这个玩法就能跑的通。”

AI加持下，电商正在全方位降本

在本次沟通中，派代发现，老板们除了在日常运营上会用AI来降本增效，在整个经营链条上，都能找到用AI降本的可能性。

例如有商家提到，自打用了AI以后，他们的设计部砍掉了三分之二的人，有些人的小红书团队砍了近八成，甚至有些老板的BOSS直聘，都让AI接管了。

有位商家向大家分享，他们公司由于主营类目比较特殊，利用开源模型生图很容易被判定违规，不仅产出的品质不稳定，而且还有合规风险。基于这个痛点，他们直接搭建了本地模型，并结合付费半开源模型去解决，直接节省了公司约三倍的人力。

关于AI出图，现场有人发出了疑问：“高重复的图片，难道不会被系统判定为限流么？”对此，这位商家给到的解释是：“在有了AI以后，我们节省的成本更多，可以把这些成本分配一部分到投流上，经营效率其实更高。”

除此以外，他还向大家分享，其实现在很多官方也在推出AI模板，都非常好用，比如抖音巨量引擎就搭载了很多AI短剧的模板，只需截选、简单调整后即可嵌入广告，流量表现非常不错。

在商家的沟通中，派代了解到，对于中小商家的运营需求，市面上能满足的软件有很多，例如即梦、美图、格调大师，不同的AI软件各有所长，找到正确的协同方式，才能够事半功倍。

对于小红书运营，老邢分享道，之前在杭州开AI分享会时，某商家制作了一个小红书文案生层模板，按照产品、地域、年龄、文案方向做留空，然后让AI封装成小程序，只需要输入关键词，就能生成基础文案。

据该商家介绍，在使用了该小程序后，20多人的团队砍到3人，日产150篇，爆文率不变——只需让编辑把关出品质量，让AI去代替重复的劳动。

至于视频生成则更夸张，某本地生活商家向大家分享，通过开源模型自搭生态，比如在租房、售房场景下，工作人员只需到现场拍几张照片、录一段30秒的视频，在AI的帮助下，半小时就能生成100条素材。

他向派代私董会成员分享：“我们现在有一个人管抖音号，一个人管视频号，每人管7个账号，几块钱就能生成一条视频，每个号日发5-10条视频，日引客资就能达到10个以上。”

在业务端之外，像招聘环节，也能被AI轻松替代了。还有商家分享，可以让Codex模拟人的操作，自动搜索、筛选简历，并根据前期配置的诉求打1-5分，智能整理该员工的匹配度，一周可过滤上万份简历。

这位商家表示，他认为这套系统更适合招聘“进阶人才”，人工浏览简历的精力往往有限，且较为分散，用AI筛选恰好可以过滤不符合标准的人选，精准捕捉到履历合适、能力合适的候选人，大幅减轻招人压力。

除此以外，老邢还向大家分享，像法务风险也可以用AI去上一道保障。养一只法律顾问龙虾，投喂给它足够多的法律知识、风险案例。十几页的合同直接丢给它，几分钟就能识别出其中的风险条款，大幅提升了合同的审核效率，降低了潜在的风险成本。

不难看出，随着AI产品生态的丰富，AI在电商的应用玩法也越来越丰富，除了业务端以外，各个环节都释放出了大量降本增效的想象力。

AI能当运营参谋，但坑也不少

在这场分享会上，私董会的成员达成了一个共识：电商应用AI的第一阶段，是让AI代替人去做图、写文案，在于提高生产效率；电商应用的第二阶段，是让AI给运营建议、做战略辅助，这才是更具有价值的。

但在向第二个阶段过渡时，有不少商家都从中踩了坑，大致可以总结为三点：

坑一：不会搭建知识库，效率永远提不上来

很多商家在初用AI时，常常会遇到一个问题：每次打开新对话时，都要重新输入一遍要求和标准，稍有遗漏就会让AI变“笨”。

在这场会议上，老邢详细介绍了obsidian的使用技巧，他设置了自动存档、蒸馏机制，会让AI在每次对话后都自动蒸馏一遍，提炼出有效信息、重点记忆，然后更新并存储到obsidian中去。

老邢认为：“用AI工具，知识库才是根本，只有把知识库做好，才有随时切换AI的底气。”

正如魏子均在会议上分享的冰山模型那样：工具只是水面上的名字，水下是知识库、凭证权限层、知识索引层、执行层。“AI可以随时切换，但你唯一不变、唯一属于你的，是上下文，是知识库。”

坑二：可以让AI吵架，但规则明确的不要反复纠结

让AI吵架，是让输出结果变得更精确的一种手段，不同的智能体之间会有不同的观点、知识库，因此在交叉验证结果以后，得到的答案很精确。

魏子均曾经也这么干，但后来发现了一个问题：AI也会出错。就比如在处理财务报表时，他们开始一股脑把数据全投给AI，结果两个不同的AI算出来的结果完全不一样，给出的建议也不同，最终吵了半天架也没吵出个结果。

因此，后来他们对AI的使用方式进行了升级，要把财务的各个环节拆分开，AI可以负责理解、归纳、推理，程序负责规则计算和校验。针对数据工作，AI只是扮演了“工具”的角色，至于到底该怎么理解这些数据，不要盲目相信AI，还是要依托个人的经验判断。

坑三：切忌迷信AI决策，大量的训练是基石

同样一个AI，在不同的老板手里用出的效果完全不同，其中的区别，就在于人工对模型的训练程度。

魏子均举了个简单的例子，比如报表显示ROI是2.3，AI觉得可能还行，但我们知道，同行可以做到4.5，这个跟类目有很大关系，但AI没有记忆，是判断不出来的。

没有调教过的AI，非常容易陷入经验主义的，魏子均分享：“AI的判断准确率，很大程度上取决于你喂给它的评判标准和上下文，运营人越专业，AI才会越聪明。”

通过这场会议，派代大致总结了三点收获：

1）AI在电商已经有了落地价值。无论是在出图效率上的提升，还是店群的全自动托管，或是在法务、财务成本上的节省，AI已经让一批商家找到了运营中降本增效的可行性。

2）知识库的搭建永远是优先级。对于一个运营操盘手而言，他的认知是宝贵的，但他的认知往往也源自于数据的整理与分析，因此把知识库整理好，才能在用AI时事半功倍。

3）人越聪明AI才越聪明。AI终究只是工具，它的聪明程度是使用它的人决定的，唯有把数据与运营人的认知结合起来，把AI做成一个高效协同的生态，才能有更好的效果。

从ChatGPT的全网爆红，到Deepseek的惊艳亮相，再到如今的百花齐放——仔细想想，其实AI改变这个世界，才过了仅仅3年。

但在这三年时间里，无数人的生活因此而改变，电商的经营逻辑也在重构，AI软件的排名在持续更迭，但有个趋势绝对不会变：AI对世界影响，注定会持续加深。

AI依旧在进化，它对商业世界的影响也必然越来越深，如果想要吃到这波时代红利，学会用AI很重要，建立用AI提效的思维体系更为重要。

在别人还停留在让AI帮忙修图、写文案时，电商从业者如果可以更进一步，尝试去搭建自己的知识库和skil，就相当于抢先于别人搭建了自己的AI能力，长期来看，必然能在效率上与他人拉开差距。

AI时代正在巨变，随时加入都不算晚。毕竟种一棵树最好的时机是10年前，或者是现在。