虎嗅獨家獲悉，在上線不到半年的時間里，阿里國際的一款獨立AI搜索工具Accio的用戶總量突破了100萬。這是阿里國際面向全球商家推出的首個B2B?領域的?AI?搜索引擎。截至4月，Accio帶來的詢盤量月環比翻了10倍。

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Accio只是AI浪潮下，阿里國際站轉型的一個縮影。這個轉型，自2023年始。

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今年6月，阿里國際站已在整個平臺最重要的搜索功能中引入了AI。至此，阿里國際站完成全面的AI化。在剛剛過去的618，阿里國際站的外貿訂單同比增長42%，GMV增速也達到30%。

針對AI能給跨境電商帶來什么關鍵變化？跨境電商、乃至一個普通的傳統企業該如何高效完成AI轉型？虎嗅與阿里國際站總裁張闊進行了深入交流。

這次交流的一大背景是，一場出海圈發生的AI競賽，其熱度正悄然升高。

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2024年9月亞馬遜推出AI商家助手Amelia和AI生視頻工具Video Generator； Shopee則是在2025年陸續推出了一系列包括Shop AI Assistant、樂聊ChatPlusAI等接入DeepSeek的AI工具……

在4-5月中美貿易摩擦激烈的時刻，張闊恰好飛到美國走訪當地客戶，他明顯感受到雖然全球貿易被一系列不確定性沖擊，但對于中國供應鏈的依賴度確定性依然很高。

以及他非常確定，決定外貿未來的爆點的，是AI。

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搜索是AI切入跨境的好窗口

虎嗅 ： 4、5月全球貿易激烈動蕩時，你去國外考察了一大圈？是怎樣一個行程？

張闊 ： 先去美國，然后去拉美，就是墨西哥、巴西，然后去歐洲，最后從歐洲回來的。我落地美國時，恰好是145%關稅“落地”的當天。

落地美國時，我稍微有點緊張，畢竟我們是幫助中小企業賣全球的，而中國與美國的貿易也是全球貿易比較重要一部分，我不知道作為中國跨境從業者到底是被歡迎還是不被歡迎。然后美國的海關人員就問我哪兒來的？我說中國來的。又問我做什么的，我說我是Alibaba.com，全球領先的B2B平臺，我是這個平臺的總裁。然后他們就放我進去了。

經歷過第一輪貿易戰，我們對于大概會發生什么是有一定判斷的。我當時去美國，主要是想近距離了解一下當地的買家，尤其是中小企業他們自己怎么看、怎么想。我想了解一下這些本地商家接下來的計劃是什么。

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虎嗅： 這趟行程下來，你有什么觀察？

張闊： 因為國際站本身服務的買家群體是中小企業為主嘛，我這趟行程聊的也以中小企業為主，聊完我發現，對這些中小企業來講，它們的訂單比較碎片化、需求比較多樣化。這意味著它們需要比較強的柔性供應鏈、比較強的定制生產能力以及快速的響應速度，這些特點其實只有中國企業（ 賣家 ）能夠承擔，中國企業是不可替代的。

從上一次貿易戰（ 2018年 ）來看，影響最大的是跨國企業。這些企業普遍去海外設立了辦事處，去海外生產制造等。他們針對海外市場能騰挪的空間和能調動資源更多一些。但中國與全球的中小企業是不同的，他們互相之間的綁定更緊密。當時很多美國企業跟我反饋說，如果觀望一段時間關稅沒有變化（ 指145% ）最后還是要向中國下單，因為沒有更好的選擇。讓這些美國中小企業在三個月或者一年之內，把供應鏈遷移到中國之外，難度太大了。

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然后我在拉美，我看到了類似的現象。比如在墨西哥和巴西，它當地商家和中國供應鏈的依存度也是非常高的。我去了墨西哥和巴西很多當地的批發市場，你會發現當地的線下非常繁榮，而基本上在每一層樓都能看到大量從中國采購的商品。

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虎嗅： 現在6月份了，中美之間的經貿談判也進行了兩輪，你有什么新的觀察？

張闊： 傳統上6月不是外貿的旺季，但今年阿里國際站上訂單同比增長了42%，GMV漲了30%，增長非常強勁。

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如果分區域來說，美國市場已經恢復到關稅前的增速，大概在25%。而且出現了新的節奏變化，很多往年應該是9月才開始采購的貨，今年在6月就已經開始大幅增長，比如圣誕、新年的禮品等等。然后在歐洲、拉美，延續了年初以來的趨勢，增速還要更高。

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這個增長更多還是來自于我們平臺上商家交易的小環境，因為全球貿易的大環境不是我們能改變的，而且相較于去年肯定是更加動蕩了，而小環境的提升，尤其是平臺交易基礎能力的升級，這里面包括了物流和支付能力的升級，以及商家供給的豐富，再加上非常重要的AI在搜索端的全面接入，這一系列的因素帶動了訂單和交易的快速增長。

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這是這兩個月，我們非常重要的切身感受和觀察。

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虎嗅： 對跨境而言貿易摩擦可能是過去兩年多一個持續變量，另一個很大變量可能就是AI了。從ChatGPT 2022年底出現以來，到現在大概有差不多30個月時間，這段時間里你對于AI的判斷和認知有怎樣的變化？

張闊： 這段周期內AI本身的能力逐步變強，單純從學習能力、解題能力講，水平已經非常高了。 但如果從AI對人類GDP產生的影響看，還遠遠沒到極限。 AI有一定的生產力，也讓新的能量爆發出來了，但最終其價值還是要在那些垂直的產業場景上去產生足夠大的作用才得以充分體現。從這個角度講，我覺得 目前AI的能量1%都沒有釋放出來。 未來我覺得一個節點是，AI給人類GDP帶來10%影響的時刻，因為很少有一個技術可以實現10%的影響。

我們從很早就在關注AI，試圖在外貿領域用AI去解決實際問題，但這里面有很多取舍問題。2023年到2024年期間，我們核心的選擇是從賣家（ 平臺商家 ）這個角度去推動AI。然后擴展到買家，這里也包括對原生應用的探索，同時對組織內的能力進行AI升級。

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到目前，我們的AI能力有幾個層次：

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首先是對AI原生應用的探索：Accio，這是我們面向海外推出的第一個B2B領域的AI搜索引擎，推出不到半年已有100多萬海外用戶，4月帶來的詢盤量環比翻了10倍。我們希望它能演進成一個幫買家解決大部分搜索、尋源問題的Agent。

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同時，用AI對原有的Alibaba.com（ 即阿里國際 站 ）的業務進行轉型升級，這里一方面是我們面向賣家的AI SaaS服務，以4個AI Agent的形態，從商品運營、客戶接待、智能營銷、風險合規4個方面提升經營效率，最近又有一些最新的更新，把商品的交易轉化率進一步提升了11%。另一方面，是把Alibaba.com的主搜，與AI做深度融合，變成一個真正的AI Search，為買家全面提供新一代的采購體驗。

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此外我們也用AI升級了組織內的各種能力，進一步提升研發、運營、風控、客戶經理等團隊的作業效率，每一個工種都有自己明確的AI目標。

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虎嗅： 為什么一開始第一優先級不是買家，而是賣家呢？

張闊： 因為商家經營有很多效率問題，這里面很多事情我們本來就認為“不應該是靠人力去做的事情”，比如把一個商品以多語言的模式去發布，這里面需要人去擬定關鍵詞。傳統的模式下，我們需要去猜用戶會問什么問題、會搜什么關鍵詞，我們需要在商品的標題和描述里多放這些關鍵詞。我覺得這個事情本身并不是貿易的本質，但傳統模式下，大家花很多精力于這個環節。

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同樣的卡點還有溝通。我們每一筆訂單都需要人跟人之間的交流。傳統模式下，有時候半夜三點，也需要人工去線上交流。我覺得這也不是一個“該靠人力去干的事情”。以及在諸如查閱專利（ 確保商品不違規 ）等環節上，傳統模式也是需要依托大量人力。

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這些場景，都非常適合AI去解決。所以我們覺得外貿本身是AI非常適合的大場景，它的場景足夠大，這是一個30萬億美元的市場，以及它可以依靠AI解決的問題有很多。如果AI真可以解決這些問題，那么可以釋放出的能量是巨大的，現在大部分國家內貿都是大頭，跨境貿易是相對小的部分，這并不是因為“不想出來”，而是礙于上述提及的語言問題、知識儲備問題、溝通信任問題等等，有AI能力介入后，更大的生產力和需求會被釋放。

所以在2023~2024年我們思考AI這件事時，先關注到賣家的生產力效率相關的問題，也就是去解決一些原本需要“靠人工”的卡點，AI介入后可以幫助商家在很多環節直接達到一個比較高的水平。而從2024年下半年至今，我們在解決買家側的問題。

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虎嗅： 在買家側你們借助AI去做什么？

張闊： 我們希望借助生成式AI的能力幫助買家解決問題，但到底是采用ChatBot形式還是搜索引擎形式？我們通過一段時間的驗證和迭代，最終還是選擇搜索引擎形式。 最終所有的搜索引擎都會走向Agent。 我們在2024年11月上線了一個獨立的搜索產品Accio。

我們最早對于Accio的定位就是一個“B2B貿易版的Google”，一個可以搜索全世界商品以及背后商品產能、生產力的平臺，一個可以搜萬物造萬物的平臺。我們想象的一個場景是：你有任何一個產品想法，都可以通過Accio找到一個工廠，然后把產品造出來。

我們從這個思路去探索，思考怎么用AI去解決搜索問題。因為我們理想狀態的“搜索”不光是搜尋信息還包括對供應商進行比較、做溝通、下訂單然后完成物流以及售后，也就是說我們希望這個搜索產品最終演化為一個Agent。

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虎嗅： Accio這個產品它的誕生過程是怎樣的？你們內部是怎么推動這樣一個AI搜索產品落地的？

張闊： 我們第一個取舍是“在國際站里面直接上AI搜索”還是“做一個獨立的產品”，我們選擇了后者。這里面的考量因素有很多，其中之一是2023~2024年這個時間點技術本身的水位。當時一個現狀是，市面上很多基于AI的搜索產品或者說有一定推理能力的搜索產品的搜索時間比較長。這對于電商而言是一個關鍵挑戰，因為用戶搜索商品，需要30秒（ 給出答 案 ）和100毫秒是一個巨大差異。30秒會讓用戶誤以為網站掛掉了，因為他們以前在電商平臺的搜索體驗都是100毫秒以內出結果。我們認為，起碼要把搜索時間壓縮到10秒以內，在這個范圍內，如果用戶發現雖然搜索時間稍長但能搜索到更好的結果，用戶是可以接受的。

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另一個考量因素是，模型本身對于跨境電商這個行業的理解、對于全網相關數據的理解和學習的深度。這種理解能力也是需要不斷打磨的。全世界的大模型所具備的基礎能力是有限的，在我們這個垂直領域里，有很多異構數據、很多世界模型不具備的知識，我們需要不斷把這些數據填充進來，來打磨這個用于跨境商品AI搜索的模型，讓它不斷提高相應場景的智力上限。

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以及我們想做一個全網的產品，而非只是基于阿里國際站的產品，它可以搜全網的信息面向全網用戶，最終進化為面向全網的Agent。在這些考量下，我們決定做一個獨立的AI搜索產品。

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虎嗅： 你們為什么選擇了搜索這個場景去推動AI轉型？

張闊： 搜索對電商足夠重要，且對用戶而言是效率更高的體驗。在2023~2024年前后，大家對于ChatBot聊得比較多，但搜索本身通過AI化也可以進化為Agent，我們覺得這種形態可以更好地平衡AI能力和效率。當時也有一些公司在采用ChatBot的形態，但這個更像是一種中間狀態。我們覺得，如果你要做一個AI原生產品，那么你100%的調用應該都跟AI相關，這樣你可以給用戶更好的體驗。

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虎嗅： 當時面對AI轉型，你們在做搜索時內部還有什么其他選擇嗎？還是內部很篤定要先做搜索？

張闊： 我們還是比較篤定的。AI在應用領域的主要形態有三種，AIGC、ChatBot、搜索。我們現在去看各種AI工具，無論是DeepSeek還是千問，其實它們大量代替的是你原本的搜索工具。

我們作為B2B平臺，時常遇到的第一大類問題是供需匹配問題。用戶有一個需求，平臺把產品或者供給商家對接過來，最終匹配出產品。這是一個復雜的過程，涵蓋了搜索和溝通。但AI搜索可以去更精準地完成匹配，也可以給用戶一些創新的想法，它其實可以從根本上改變供需問題。

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虎嗅： 在推動AI搜索的過程中有哪些難點？

張闊： 取舍與平衡是一個關鍵考驗。比如第一個取舍是目標制定。 我們一開始經常討論的關鍵問題是“到底什么是好目標？” 也就是說，我們到底怎么去制定評估的目標。比如，把“AI產品滲透率”作為目標，這肯定就不是一個好目標。因為有很多方法可以實現這個目標，但實現了這樣的目標并不能說明你的AI產品是個好東西。再比如，“采納率”也是一個常見的目標，很多AI產品把采納率作為目標，就是AI生成的東西用戶到底用還是不用。但我們覺得從長期來講，這個目標也很難去衡量AI產品的智力和能力上限。

我們現在去定義目標， 會要求AI產品超過國際站里面90%“人”的水平。 比如AI管理商品的能力要超過90%的運營人員；AI做智能接待，要超過90%的外貿業務員水平。這樣的好處是，通過AI工具，所有商家都可以達到一個80分位、90分位的水平。

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第二個取舍是，你的技術兵力和精力到底投在哪里。比如到底是豐富功能（ 應用 ），還是提高模型能力上限，這里面存在平衡問題。我們都知道模型本身能力需要持續不停地研發，那我們是等模型能力上了一個新臺階再做應用？還是基于已有的模型通過后訓練（ 微調 ）去提高能力。我們的方式是不斷通過后訓練去對齊我們想實現的功能和能力。

第三個取舍是用戶價值和商業化的平衡。你什么都不做，其實是最安全的，但最終人們會不再用你的產品。我們覺得必須要不斷去做，因為只有成為一個好產品才能積累更多用戶需求，才能匹配更多的供給。

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虎嗅： 你剛才說什么都不弄是最安全的？

張闊： 我可以舉一個例子，比如谷歌做了Gemini，過去先是在搜索引擎里加了一個“AI overview”，下面還是以前的傳統搜索模式，當時沒有改主引擎，因為一旦改主引擎原來的廣告邏輯就都會有變化。但到最近（ 剛舉辦Google I/O大會上 ）也在自己的主引擎里面加了一個“AI Mode”，這個AI Mode打開就是一個AI搜索。 谷歌面臨的選擇就是，到底是保持原來的收入模式，還是做一個新產品給用戶更好的體驗但可能顛覆過去。 我們面臨的選擇是，到底是先考慮做一個好產品，還是先考慮商業化路徑，我們選擇的是前者（ 做一個好產品 ），因為只有創造價值才能實現商業化。

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虎嗅： 這過程之中你們還遇到過什么波折或踩過什么坑嗎？

張闊： 比如產品推向市場會有一個迭代過程。一開始你會覺得產品里的一些場景功能是很不錯的結果了，但推向市場后你發現有一類客戶很滿意，但另外一些可能并不滿意。然后我們就安排了很多人力去做溝通，了解客戶的想法。我們發現，客戶對于產品都會有自己的一些想法，都希望能夠有一些針對自己的微調。但一開始，你只能提供的是通用性能力，所以你只能吸收這些想法然后不斷去迭代。

這里面一個深層次的挑戰是，你不可能等到100% Ready再推向市場，它必須是一個不斷打磨、邊打磨邊提供服務的過程。所以“推向市場”那一刻是需要很大的決心的。

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要讓團隊每個人都有自己的AI目標

虎嗅： 在推進AI轉型這件事上，基于你們的經驗給一些比如不是搞外貿、不是阿里這樣的平臺型業務的其他公司有什么建議嗎？

張闊： 我覺得最關鍵的建議是， 一定要從問題出發 。每一年，都會有很多新的互聯網名詞、技術名詞。AI之前還有AR、VR、區塊鏈、web 3.0等等。但你會發現，新技術不一定能解決你的核心問題，你要把核心問題是什么想清楚，并且確定新技術來解決這個核心問題確實比原來所有技術都好。

第二個關鍵建議是，你要理解這個技術本身的上限是什么， 千萬不能有不切實際的幻想。如果你想清楚了自己的核心問題，并能充分理解新技術的上限，然后你再去做產品、制定目標，都會比較實際。

以及，我覺得這是一個全員AI的過程，不是說少數技術人才的AI化，也不是說最后給客戶一個AI產品就OK的事情，它需要全員AI。

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虎嗅： 你自己怎么確保你的理解水平是OK的？

張闊： 第一個維度，我覺得見客戶、傾聽市場反饋很重要。 要聽他們對你產品的吐槽、對你產品的期待，這些吐槽和期待其實是你“核心問題”的起點。你要找到這些客戶的真實痛點和需求，而不是自己杜撰出來一個需求。

第二個維度，我會見大量的AI公司， 包括一些鮮活的AI創業公司。你會看到在AI這件事上，有哪些東西或者方向起碼是已經或者正在成功的，尤其是哪些已經規模化成功的形態，這些已經驗證了市場需求、也驗證了技術的可實現性。如果一個東西從未出現過，那么你要做出來，難度肯定更大。如果它已經存在于其他行業、并已經在解決一些其他行業的問題了，那么也許這個技術（ 或應用場景 ）也是可以來解決我們自己問題的方向。

總結來說，一個是要確定問題是不是真實存在的問題、是不是足夠大的一個問題；另一個是，世界其他人目前在技術上能做到什么水平。如果這兩個點你都思考清楚了，那么接下來你就要決定投入的力度、定義一個好的目標。

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虎嗅： 但很多人可能很難像你們一樣對技術有這么了解，可能也很難特別清晰地了解用戶。

張闊： AI這個時代，起碼我們當下這個階段，技術定義著“產品能力”的上限。我們其實做了一些調整，以前的模式是產品經理和技術并行，業務類的引領小團隊。但今天算法本身就是業務， 技術要去定義產品、技術要去理解客戶的需求。 產品功能和模型能力其實已經合二為一了， 所以你需要讓定義著“產品能力”上限的人去帶領團隊執行，才更有可能成功。

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虎嗅： 但你怎么讓這些做技術的人，更充分地了解客戶呢？這很不容易。

張闊： 這確實需要時間。從組織架構上講，對算法本身最理解的技術人才，可以成為業務的Leader，其余的產品、工程等等都向這個人匯報、去頻繁溝通， 讓最懂模型的人充分了解客戶需求和問題，然后去決定現在能做到什么程度。它的組織形態可能和以往相比是倒過來的，不是說一個非常懂客戶問題的人指揮其他人去做，而是一個對“生產力”有足夠了解的人，去了解客戶需求后，再帶領團隊去做。

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虎嗅： 該怎么理解你提及的這種全員AI？怎么去做到？

張闊： 所有參與到產品中的人，都要理解在AI這件事上他到底能做什么。從客服到銷售甚至風控人員，每個人都會拆解出自己的“AI指標”，都會去琢磨怎么大規模用AI去提高效率。

第一部是對所有崗位和人進行“定義”，讓他們充分意識到AI工具可以成為他們工作中的一部分。比如原來的客服需要熬夜值班接大量各種語言的電話，但現在AI可以很好地解決這個問題。

然后要制定目標，基于AI工具，每年都可以往上一個新的臺階，維度可以是規模、效率、準確度等等，根據不同的崗位來設計，這就會讓AI可以迅速地幫助全員提高效率，讓AI成為組織的牽動力。比如在技術團隊，現在有很多AI編程工具，那生產力相關目標肯定可以提高，比如寫代碼的效率，可能之前接一個feature能力的人現在至少可以接兩個。

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虎嗅： 所以你的意思是，用清晰的目標去牽動大家完成AI轉型？

張闊： 首先大家要形成共識，AI這個工具可以對所有人有幫助。然后在每一個垂直場景，我們有很多諸如雙周會、月會的模式，然后大家一起review AI轉型這件事，就是探討AI到底可以幫助你做什么，能幫助你現在的目標達到下一個層級的機會和變量是什么。

虎嗅： 當你以AI的名義，去向員工要一個更高的產出目標的時候，反彈會不會很大？

張闊： 反彈是正常的，日常反彈嘛。我們在面對一個新工具，有反彈是正常的。我們有個組織文化，就是“求真務實，自我超越”，自我超越是一種態度，就是每年都要有個新目標，其實這也是互聯網圈習以為常的事情，否則互聯網不會發展這么快。

但這里面有一個深層次的點，就是你一定要看清楚AI到底能解決你的什么問題。因為AI不可能解決所有問題，你需要快速定位問題然后解決。比如對運營而言，之前選品、定價需要靠人工，那么現在AI可以更好地自動化方式解決。

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虎嗅： 那在考核和激勵上，有什么新方式么？

張闊： 像Accio屬于新業務，相當于創業團隊，我們還是要有一些不一樣的激勵方式。比如我們鼓勵“小勝即慶”，即時給予激勵。以及我們對于風險的容忍度很高，比如在國際站主站，你需要確定性的商業結果。但對于Accio這樣的新業務，以及AI轉型這樣的新事情，它的成功概率和失敗概率都有不確定性。目標不能一年一定，可能需要按照月或者季度去動態調整。以及需要給團隊更多自主決策的空間，支持團隊自主發展。

另外，我最近花時間比較多的其實是找95后聊天。因為一是，AI本身還是來自于年輕人的源動力比較多，尤其是算法這個領域比較資深的人，跟他們去交流會啟發很大。

第二也是因為阿里本身狀態，你是要面向未來去培養未來的領導者，你還是要再往下去看。從學歷和背景上來看，他們肯定是越來越好的一代人。但是你要問到他們進入阿里的時間節點，可能每個人都在一個局部的崗位在作業。理解他們、能看到他們是一個比較重要的事。我上上周還回母校去招聘了，確實AI得從娃娃抓起。