零售业，正在经历一场看不见的AI革命

不知道你有没有这种感觉：刷淘宝或京东等电商平台的时候，推荐越来越“懂你”；今天下单的东西，明天就到了；问客服的时候，回复越来越“快且准”；甚至走进门店，好像它“知道你会买什么”。零售和消费品行业在其AI之旅中已经达到了一个关键的转折点。
 
 
 
根据 NVIDIA近日发布的《2026年零售和消费品行业AI发展现状及趋势》报告（以下引用简称为“报告”），91%的行业企业组织正在使用AI，58%受访者表示其组织正在积极部署AI解决方案，89%受访者表示AI正在帮助增加年度收入，95%受访者表示AI正在帮助降低年度成本。从电子商务到后台、供应链和实体店面，AI正在部署在每条业务线中。而且这些 AI 解决方案对利润产生了切实且可衡量的影响，有助于简化运营并提高员工生产力。
 
 
 
如果从更深一层的视角来看，零售业当下这场变革，本质上正是NVIDIA所概括的“AI五层蛋糕”在真实产业场景中的一次完整落地：底层是能源与算力，向上是芯片、基础设施、模型，而最终被消费者直接感知、也最先兑现商业价值的，恰恰是最上层的应用。
 
在“AI五层蛋糕”的顶层——应用层，AI+零售正在形成一个体量庞大且持续扩张的市场空间：一方面，智能客服系统通过大模型实现7×24小时高质量服务，显著降低人力成本并提升转化效率；另一方面，门店中的零售机器人、智能导购与视觉分析系统，正在重构线下消费体验；与此同时，以Agent为代表的新一代智能体开始介入运营流程，从营销生成、库存调度到供应链预测，逐步替代传统的人工作业逻辑，使零售企业从“人驱动”走向“AI驱动”的运营范式。
 
 
AI是五层蛋糕：能源→芯片→基础设施→模型→应用（图源：NVIDIA）
 
换句话说，零售业正在经历的，并不是一轮简单的技术升级，而是一场由AI驱动的产业重构。
 
从“推荐算法”到“理解用户”，零售AI正在改变交互方式
 
过去很长一段时间，零售行业的核心能力，是信息匹配。系统基于用户历史行为，在数据库中检索相似商品，再通过规则排序，本质上仍然是一套结构化数据驱动的检索体系。SQL、标签体系与规则引擎，构成了传统零售系统的基础。
 
AI的出现，打破了这一模式。
 
在数字化改造的下半场，AI正在补齐传统数字化无法解决的短板：需求预测失准、库存错配以及过度依赖经验的门店运营。今天的系统，不再只是匹配关键词，而是开始理解用户的意图。它可以基于上下文进行推理，理解模糊表达，甚至在用户尚未明确表达需求时，提前给出建议。这也是为什么，对话式购物、生成式营销与个性化推荐，正在成为零售AI最核心的应用形态。
 
从NVIDIA的报告来看，营销生成（67%）、客户分析（64%）、需求预测（64%）已经成为零售企业AI投入的重点方向。AI 在零售行业的三个关键领域产生了可衡量的影响：运营效率、客户体验和员工生产力。
 
作为AI应用最成熟的阵地，2025年电商AI应用占比已由57%提升至61%。AI给电商所带来的变化主要体现在三个方面：
 
1）首先是推荐系统。推荐系统已经成为电商增长的重要引擎。例如：商品推荐、内容推荐、购物路径预测。报告数据显示，推荐系统的应用比例已经超过58%；
 
2）其次是生成式营销。AI正在重塑整个企业中员工的工作方式。后台运营 (包括营销运营、财务、产品开发和 IT) 是AI应用的第二大领域，占比达54%。
 
3）第三是对话式购物。越来越多平台开始尝试让用户通过对话方式完成购物，例如通过 AI 助手询问商品推荐、对比产品功能甚至获取搭配建议。这种模式正在改变传统的“搜索—浏览—下单”购物流程。
 
亚马逊近期就持续强化其购物AI助手 Rufus 的能力，让它可以根据活动、用途、预算等更复杂的需求帮助消费者完成商品研究、推荐甚至自动加入购物车；沃尔玛也在2026年初宣布与Google合作，借助Gemini优化商品发现与购物体验。这背后反映出的，不只是某家平台在做产品创新，而是整个零售行业正在把AI作为“新一代用户界面”来重做一遍。
 
AI不仅改变电商，也正在进入线下门店。过去，实体门店的数据非常有限。现在，通过AI和计算机视觉技术，门店可以获得大量数据，例如：客流统计、动线分析、商品停留时间、缺货预警等等。报告数据显示，74%的门店已经部署AI进行客户分析和门店数据分析。这意味着，实体零售正在从验驱动转向数据驱动，门店不再只是卖商品的地方，而是一个实时运行的数据系统。
 
零售AI真正的主战场：供应链
 
电商和门店的AI化主要影响消费者体验，但如果只把零售AI理解为“更聪明的导购”，其实还是看浅了。真正决定零售企业利润率的，从来不只是前端流量和转化，而是后端那条庞大而复杂的供应链。
 
当前供应链所面临的挑战正在显著上升：地缘政治的不确定性、物流体系的波动、劳动力约束以及消费者需求的快速变化，使得64%的企业认为供应链复杂度正在持续增加。供应链已从注重成本的功能发展为推动客户满意度、竞争优势和业务连续性的战略能力。
 
 
 
这也推动着企业不断探索加大AI投入：
 
● 51%的企业用于货物运输的运营效率和吞吐量，AI 驱动的自动化、预测性维护和流程优化可帮助企业组织从现有基础设施中获取更多价值，而无需按比例增加资本。
 
● 45%的企业用于满足客户期望，AI 支持需求感知、库存定位和订单履行编排，以实现快速、准确和灵活的交付承诺，这些功能日益成为客户期望的标准。
 
● 用于可追溯性和透明度的企业占38%，比去年提高了 15 个点。AI 驱动的追踪系统、供应商监控和来源验证正在从一个可选优势逐渐成为业务必需。
 
在供应链AI方面表现出色的组织可以在成本效益、客户满意度和运营弹性方面建立复合优势，这使得竞争对手越来越难以匹配。91%的企业认为AI显著降低了供应链成本，去年为80%。足见AI带来的受益愈发明显。75%的受访者表示明年将增加供应链中的AI支出，其中22%的人表示支出将增加10%以上。
 
 
 
 
 
零售AI的幕后推手——     整套AI基础设施与平台底座
 
随着AI在零售行业的深入应用，一个关键问题开始浮现：算力成本。
 
一个大型电商平台每天需要处理数亿次推荐计算、大量用户行为分析、实时库存预测，每一次AI推荐、客服回复、库存预测，本质上都是一次推理过程，而这些操作的高频性决定了推理成本会直接影响企业利润。报告明确指出，推理的成本效益、延迟与吞吐能力，是决定 AI 投资是否能够转化为商业价值的核心因素。
 
这使得AI算力成为零售行业新的基础设施。如果用AI五层架构来理解，这一阶段的核心矛盾，已经从上层应用，向下穿透到基础设施与芯片层。
 
也正是在这一变化中，NVIDIA的角色开始重塑。如果放到“五层蛋糕”中来看，NVIDIA所占据的位置，正是最关键的中下层——既提供芯片层推理和训练的算力，又提供基础设施层的调度与优化能力。
 
在更靠近应用的一层，这种“底座能力”进一步体现在解决方案的标准化与工程化上。以 NVIDIA Retail Shopping Assistant Blueprint 为例，其本质并不是一个简单的应用Demo，而是一套将生成式 AI 转化为业务能力的参考架构：通过整合大模型推理、检索增强（RAG）、商品数据理解以及多轮对话能力，使企业能够快速构建具备“理解用户意图—推荐商品—辅助决策”的购物助手系统。换句话说，Blueprint 所做的，是把原本需要长周期开发和复杂集成的能力模块化、工程化，让企业可以在既有基础设施之上，快速构建具备商业价值的 AI 应用。
 
从这个角度看，零售行业今天的变化，并不只是“AI应用变多了”，而是其背后正在形成一整套新的技术栈：上层是智能体与应用场景，中层是推理与数据能力，底层则是算力与基础设施。而NVIDIA试图占据的，正是这套技术栈中最底层、同时也是最关键的一环——一个看不见，但决定系统能否运转、能否规模化的基础能力体系。
 
零售自动化的下一阶段：Agent 与 Physical AI
 
在零售AI的演进路径中，一个更加值得关注的趋势正在出现：AI开始具备执行能力。
 
一方面，AI正在从传统的分析工具，演变为具备自主推理与执行能力的智能体（Agent）系统。最近“养龙虾特别火”，这就是智能体潜力的一个表现。报告指出，AI 智能体能够在多系统之间调度信息，理解复杂任务，并完成从决策到执行的闭环，例如自动处理客户服务、优化内部工作流程以及基于实时数据做出运营调整，这使得 AI 从“回答问题”走向“执行任务”。AI智能体技术的兴起也可以解决AI人才短缺的影响。
 
另一方面，AI的能力也正在从数字世界延伸至物理空间。在供应链与门店场景中，企业开始探索将 AI 与机器人、视觉系统及数字孪生等技术结合，用于仓储物流优化、内部运输调度以及门店运营分析，使AI不再局限于屏幕中的算法，而是进入到实际的生产与运营环境之中。
 
从行业采用情况来看，这一趋势仍处于早期，但已经展现出明确的方向性。报告调研显示，47%的零售与消费品企业正在使用或评估AI智能体，20%的受访者正在积极部署AI智能体，另外21%的受访者，计划在明年进行部署。而在物理AI(     Physical AI)方面，已有17%的企业开始使用或评估机器人及相关技术，主要应用于仓储内部物流仿真与优化、自动化拣选以及智能运输等场景。
 
随着像NVIDIA这样的基础设施供应商不断消除技术壁垒，零售业的终极竞争将回归本质——谁能更好地利用 AI 的强大算力，去创造出更具温情、更贴近人性的服务体验。在未来的零售系统中，AI可能不再只是一个工具，而是企业运营的重要参与者。
 
结语
 
零售业从来不是一个容易被技术浪漫主义打动的行业。它足够现实，足够低毛利，也足够讲究周转效率。也正因如此，一项技术只有在真正改变收入、成本和效率结构时，才会被零售企业大规模采用。
 
零售行业今天所经历的，不只是“用了AI”，而是AI五层架构在真实产业中的一次落地。而在这场重构中，NVIDIA所提供的，不只是芯片，而是一套支撑整个行业运转的基础设施。