AI重塑直播电商：交个朋友成本降60%，GMV七成靠AI

2026年7月17日，2026世界人工智能大会（WAIC）X虎嗅‘追寻Token商业新范式’研讨会在上海召开。交个朋友控股高级副总裁、曼达斯克CEO崔东升作为零售科技企业代表参会，与来自大模型层、AI应用层、产业层的20余位代表，就AI产业下半场的核心逻辑、商业化路径及企业落地实践展开深度研讨。

崔东升在研讨会上系统披露了交个朋友在AI领域的战略布局与实践成果。作为国内头部直播电商企业，交个朋友已构建了‘朋友云’、‘Befriends AI’和‘曼达斯克’三大AI核心体系，实现选品、内容创作、营销投放等全链路AI赋能。

崔东升透露：2025年6月至2026年3月，交个朋友已经完成了直播电商的深度‘AI+’改造，AI赋能业务GMV占比已达75%。这一数据标志着AI技术已从辅助工具转变为核心生产力，深度重构了直播电商的业务流程与价值链条。‘朋友云’作为选品决策中台，依托AI算法对海量商品数据、用户行为数据、市场趋势数据进行实时分析，为80余个直播间提供精准选品建议，大幅提升选品效率与转化率。‘Befriends AI’聚焦内容创作环节，依托自然语言处理、计算机视觉等技术，为直播脚本撰写、素材生成、直播话术优化提供AI支持，帮助主播团队快速产出高质量内容。‘曼达斯克’则承担‘用AI重构营销’的前沿探索，专注AI素材生成与效果归因，构建起‘数据-场景-模型’的闭环体系。交个朋友每年产生约150万条营销素材，曼达斯克正探索‘先有数据、再有场景、再找模型’的三步走路径——先通过素材效果归因挖掘营销有效点，再通过签下大量明星构建AI服务场景，最后在场景中持续积累数据、培育行业模型。

崔东升表示：‘交个朋友主体业务聚焦直播电商渠道，曼达斯克承担用AI重构营销的前沿探索。这种双轨布局让我们既能保持主营业务的稳健增长，又能在AI领域持续积累数据与能力，为零售行业的数字化转型提供可复制的实践方案。’

崔东升在研讨中首次披露了AI营销成本拐点的关键数据，引发现场热烈讨论。2026年4月之前，AI生成单条素材广告成本约120元，人工拍摄同款约30元，AI完全不具备经济性；进入6月后，AI单条素材成本降至约50元，叠加效率提升，收益增量实现打平。

这一成本拐点的到来，标志着AI营销从技术试验正式迈入商业落地阶段。崔东升强调：‘如果不能完成全链路闭环，那至少要解决一件事——用AI的成本能不能替代人力的成本。‘赋能’是模糊概念，唯有‘独立交付’才是衡量AI产品是否真正可用的标尺。’

这一判断与会议形成的行业共识高度一致。与会嘉宾普遍认为，企业付费的AI产品必须满足两条硬标准：可量化的业务结果，可独立形成业务闭环。AI原生产品须能直接替代对应岗位的人工产出，而非停留于‘赋能’概念。

已验证的高回报场景包括AI Coding（企业人均200-400美元/月可带来10倍产出回报）、专业岗位提效（如财务对账、广告素材生成、KOL运营等）。智微行义的AI对账智能体将原有7天闭账周期缩短至1天，人工对账时间仅需原来的15%；像素绽放的AI PPT产品可帮助1000人规模企业每年节省1225万元文档制作相关人力成本。

崔东升还透露，曼达斯克通过持续优化AI生成流程、引入更高效的模型、积累更多行业数据，正在推动成本曲线继续下行。‘我们的目标是让AI素材成本降到人工成本的30%以下，同时质量不低于人工水平，这样才能真正释放AI在营销领域的规模化价值。’

会议围绕AI产业下半场的核心逻辑展开深度研讨，形成多项行业共识。

长江商学院杰出院长 AI 智能产业实验室主任孙天澍提出AI价值倒三角框架：底层能源、芯片、算力、基础模型四层已完成Token生成基建，核心需向Token转产业价值迁移。当前处于AI下半场、智能体元年，未来10年AI将系统性重构千行百业，To B产业机会远大于短期To C红利。

针对‘AI+与+AI’两种路径之争，会议形成基本共识：AI+原生重构优于+AI局部补丁——100次局部加AI的价值，不及1次原生业务重构。这一判断与现场多家企业代表分享的实践相互印证。

阶跃星辰副总裁、首席战略官李璟指出，模型竞争本质是数据飞轮。Anthropic靠Claude Code拿到的工作流、轨迹类数据构建了核心壁垒。单纯卖Token的模式不可持续，模型厂商需深入产业场景，通过落地拿到专属数据反哺模型迭代。阶跃星辰已推出车载智能体解决方案，与某车厂合作的相关产品2025年预计上车量达数百万台。

后摩智能联合创始人信晓旭从芯片角度指出，Token价格将持续下行，2026年日调用量将达当前的1000倍，行业已提出‘百万Token一分钱’的成本目标。未来稀缺资源并非通用算力，而是垂类场景优质模型、高性价比推理芯片、掌握专属场景数据的主体。

崔东升在会上抛出一个极具穿透力的行业思考：资源本质是信息差，信息差一定会被抹平。‘当消费者有一个非常优秀的AI助理，所有购买需求都被洞察、解决掉时，‘营销’这件事本身就会被弱化非常非常多’，崔东升表示。

这一‘营销终局论’引发现场热烈讨论。迪卡侬执行副总裁肖路认为，AI时代企业需从‘推送式营销’转向‘需求响应式服务’，核心竞争力将从流量获取转向用户信任。百胜中国CTO张雷则提出，企业需全面提升覆盖消费者、员工、设备、业务的全维度感知能力，这将成为新的核心竞争力。

崔东升进一步阐述：‘我们做直播电商，本质是在信息不对称的环境下，帮消费者筛选商品、建立信任、促成交易。但如果AI能帮每个消费者做到这些，传统营销的价值空间会被大幅压缩。所以我们现在做的AI布局，不是为了优化现有模式，而是为了在信息差被抹平的未来，找到新的价值定位。’

这一终局思考与会议‘未来应用端将承接90%以上产业价值’的方向形成共振，也为直播电商行业的长期演进提供了重要思考维度。

会议上其他零售、制造、快消、能源等多行业企业代表，也分享了AI落地的现状与挑战。

知微行易CTO黄晓辉分享了某头部动力电池企业的案例：企业自研出400个智能体后发现需全部推倒重来,核心原因包括旧技术栈不透明难嵌入智能体、AI落地全为单点跨域需人工兜底、数据孤岛衍生智能体孤岛、旧代码AI无法识别修改仍依赖传统开发。他提出自主企业搭建的三大方法论：搭建统一语义体系、绘制企业资源数据地图、明确智能体与人力的操作边界。

施耐德数字化总设计师毛春景表示，施耐德作为电力设备与工业软硬件服务商,借大模型热潮相关业务大涨，三年AI战略聚焦能源工业领域做内部提效与产品改造,已落地多个工厂场景。

LINLEE 林里联合创始人陈旭安分享了餐饮行业实践：‘餐饮行业存在大量重复、协调类岗位可被AI直接替代，很多自恃专业的工作环节都可以由AI完成。’

来也科技统计内部Token消耗数据显示，产研团队人均Token消耗是非产研团队的10倍以上，差距长期稳定，印证了AI Coding是当前唯一全行业验证的高回报场景。

与会嘉宾普遍认为，当前多数企业AI落地仍停留在POC阶段，核心挑战包括：数据基础不足、组织天然阻力、投入产出难量化。若原有流程不清晰、数据口径不统一,很难实现规模化落地。

本次会议明确了AI产业的发展方向与落地路径。孙天枢教授呼吁培养1000名懂产业、懂智能体、懂架构的AI架构师,企业CEO需成为自身业务的总架构师。未来将形成A to A的智能体交互网络,终端侧的入口级智能体将成为核心，对接各垂类的专业子智能体完成服务。

以交个朋友、曼达斯克为代表的零售科技企业，正以‘独立闭环+成本替代’的实践，为AI技术与产业场景的深度融合提供可借鉴样本。崔东升表示：‘未来，交个朋友将持续深化AI技术应用，不仅要在直播电商领域建立技术壁垒，更要为零售行业的数字化转型提供可复制的实践方案，推动整个行业向AI原生方向演进。’

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