经过一段时间蓄力，一年一度的 " 双 11" 大促进入巅峰时刻。

今年 " 双 11" 出现了有意思的情形：一边，年轻消费者尝试将购物清单、优惠细则等交给大模型，让 AI 来完成这道 " 奥数题 "，给出购买建议或者帮助 " 理性消费 "。另一边，商家全面用上 AI，以此预测和制造爆款、生成素材、智能补货。

这场 "AI 之间的对决 "，是供需关系在 AI 时代呈现的新现象。透过现象，我们可以思考，如何用 AI 来进一步促进消费，人又能在其中扮演什么角色。

AI 当 " 购物顾问 "，还劝人理性消费

今年 " 双 11"，不少年轻消费者选择把购物车和优惠规则发给 AI，让大模型替自己算账、比价。凤女士看中赫莲娜黑绷带面霜 50 毫升装，天猫和京东原价都是 3980 元，但优惠规则完全是两套逻辑。凤女士把两边的优惠规则和活动内容发给 AI，让 AI 帮她拆开对比。一通操作下来，AI 帮她算得明明白白：天猫实付 2731 元，京东实付 2686 元。她最终选了京东下单。

复旦大学管理学院副教授许梦然分析，算优惠规则、跨平台比价、看价格规律，现在越来越多消费者把这类机械运算交出去，这是一种 " 能力增强型委托 "。

有意思的是，在消费者端，AI 并不是光顾着做 " 购物顾问 "，有时候还反向操作——劝年轻消费者理性购物。消费者陈先生 " 双 11" 期间想买一台 iPhone 18 Pro，但他有个疑惑：这段时间受到芯片和内存涨价影响，新品手机价格不断攀升，他问豆包和 DeepSeek，现在 " 买买买 " 是个好时机吗？AI 给了 " 公正 " 的回答：如果手机已过于老旧，" 双 11" 是近期下单的最佳时间点；如果不是急用，可以再等待新的时机。听完建议，陈先生决定 " 等一等 "。

在许梦然看来，AI 的价值是给出一个低社会成本的反对意见，让消费者在没有压力的情况下，看清自己的真实购物意愿。从心理学的角度，许梦然还用 " 慢思考 " 来解释 AI 劝退的作用，用一个外部理由把人从即时冲动里拉出来，转入延迟判断和后果预演。

AI 既制造快速曝光，也提高淘汰速度

除了作为 " 比价软件 " 外，AI 也为消费者提供更短链路的购物选择。电商平台的动作很快，近两年来纷纷完成 AI 导购布局。淘宝上线千问 AI 购物助手；京东推出购物助手 " 东东 " 和京言导购；拼多多上线 AI 智能搜索与虚拟试衣间……消费者只需输入 " 我想买预算 500 元的国产化妆品送女友 "，"AI 导购 " 就会给出推荐。

今年，大模型平台也推出 AI 导购。豆包 App 里就有 " 双 11 购物，试试问豆包 " 的提示，千问 App 也上线 " 千问陪逛 " 功能，消费者开启通话并授权屏幕共享后，AI 可实时捕捉屏幕内容，提炼商品关键参数、用户评价等。

" 从全球来看，越来越多消费者都开始用 AI 为购物做参谋。" 美国广告科技公司 The Trade Desk（TTD）基于相关研究和市场观察认为，AI 正在重塑消费者的品牌考虑路径，品牌竞争正从购买环节进一步前置到消费者的研究和考虑阶段。TTD 中国区资深业务拓展总监吴昱霖表示，AI 带来的变化不只是提高搜索和信息整理的速度，也在改变消费者筛选品牌的方式，"AI 可以快速汇总产品评价、比较产品规格，并将选择众多的品类缩减为少数候选品牌。"

对于品牌而言，这是一把 " 双刃剑 "。"AI 既为品牌提供更快进入消费者视野的机会，也提高品牌被筛选和淘汰的速度。" 吴昱霖认为，AI 可以帮助品牌进入消费者候选名单，但 " 被 AI 呈现 " 不等于 " 被消费者选择 "，大部分消费者会对 AI 生成的结果进行二次验证，而不是完全信任 AI。

AI 提升效率，但替代不了发现需求

消费者用 AI 来筛选商品，商家和平台则用 AI 来挖掘爆款。

在此前的 " 双 11" 发布会上，天猫就列举了一个案例，某美妆品牌通过 AI 来理解商品，提取出 " 低‘成本’获得一个体面妆 " 的关键信息，推断出机会人群——注重效率的早八 " 通勤党 "。为此推出的新品在一个月内，新客成交占比高达 91%，新客 ROI 提升 12%。今年 " 双 11"，不少商家开始用 AI 预测爆款、生成素材、智能补货。

但 AI 挖掘出来的新品，真的能成为爆款吗？许梦然分析，这要看 AI 擅长什么、不擅长什么，"AI 擅长对已被编码的偏好做效率优化，数据越多，判断越准，而一般新的爆款出现，恰恰是打破已有模式，来自对尚未被算法解码的细分需求的捕捉。后者不只依赖经验，更依赖真实消费者调研、创新与创意能力，这已超越 AI 的能力范畴。"

也有专家表示，如果一个 AI 几秒就能给出一套近乎完美的电商运营方案，那么，当商家普遍使用相似模型时，就会产出趋同的推荐与产品，也就可能是 " 每个平台都在推同一类东西 "，长尾与新颖性被压制。所以，AI 在商家端更像效率工具，替代不了 " 发现需求 " 这一步。

许梦然认为，对于商家而言，最佳策略是人负责发现未被表达的需求、定义 " 什么值得做 "，AI 负责更快更省地执行与验证。" 爆款上游是人的洞察与创意，下游才是 AI 的效率。"