當我們談論中國 AI 大廠先鋒時，通常第一反應是阿里、騰訊、字節跳動、百度這樣的科技巨頭。
但在過去兩年，一批傳統上被認為 "不夠科技" 的網際網路大廠悄然殺入 AI 賽道，它們是以零售見長的京東，社群種草達人小紅書，短影片 "土味" 快手，以及一向務實的電商新貴拼多多。
這些公司過去給人的印象往往是具體業務場景的深耕者。
京東把控供應鏈，小紅書打造內容社群，快手連線草根使用者，拼多多則專注下沉市場電商。
它們並非通常意義上的 AI 創新者，但現在卻紛紛宣告自己的 AI 戰略、組建大模型團隊、釋出 AI 產品。這種 "不務正業" 的跨界讓業界頗感意外。
”不入局就只能淘汰！“
翻開這些公司的 AI 佈局，我們能找到一些共同動機。
2023 年 ChatGPT 引爆全球 AI 熱潮後，生成式 AI 能力出現質變，行業共識認為這是一次不可逆的技術拐點。"不入局就會被淘汰" 的危機感在各公司管理層蔓延。
如果說移動網際網路時代 BAT 曾因反應遲緩而喪失先機，那麼 AI 時代，京東等公司顯然不想重蹈覆轍。
直接競爭對手的行動進一步加劇了這種危機感。
拿京東來說，它在電商賽道上與阿里競爭多年，當看到阿里宣佈全面押注 AI、上線 "淘寶問問" 等產品時，京東自然不能坐視不管。於是在 2023 年 7 月，京東推出了千億引數的言犀大模型和 "產業版 ChatGPT"ChatJD，並在 11 月上線京言智慧導購助手。兩個競爭對手的軍備競賽，當一方升級武器，另一方必須跟進。
而小紅書則面臨搜尋領域的威脅。百度推出文心一言後，傳統搜尋正向 AI 對話式體驗進化。作為日均搜尋量已接近百度一半的新興平臺，小紅書若不跟進 AI 搜尋升級，很可能喪失其在生活方式搜尋領域的崛起勢頭。因此，小紅書組建了大模型團隊，開發自研 "小地瓜" 模型，並在 2024 年推出了 AI 搜尋應用 "點點"。
快手和拼多多同樣感受到了這種跟進壓力。快手面對字節跳動這個演算法驅動的勁敵，必須在 AI 上奮起直追；拼多多則不願在阿里、京東紛紛宣佈 AI 電商戰略時落後。
除了競爭壓力，技術和成本拐點的出現也降低了入場門檻。
隨著開源大模型的繁榮（如 DeepSeek、Meta 的 LLaMA 系列、清華智譜的 GLM 等），公司不必從零開始訓練自己的 AI 模型。算力租用服務的普及也降低了初始投入，企業無需一次性購買昂貴的 GPU 叢集，可以透過雲服務按需使用。
對於京東、小紅書這樣的非 AI 起家的公司來說，這種技術普惠大大降低了嘗試成本。京東 CEO 許冉曾分享過一個模型價值公式："大模型的價值 = 演算法 × 算力 × 資料 × 產業厚度 ²"，這表明當技術門檻下降後，企業可以靠自身的資料和場景優勢來贏得 AI 競爭。
中國網際網路進入存量博弈時代。當流量紅利見頂，使用者增長放緩，各家公司必須尋找新的增長點和競爭優勢。AI 恰好提供了一個重新洗牌的機會 。
時代的「十字路口」，四家公司的不同選擇
雖然都在追趕 AI 浪潮，但四家公司基於各自稟賦和基因，站在時代「十字路口」，選擇了截然不同的道路。
京東：產業價值驅動的零售AI
京東創始人劉強東雖已卸任 CEO，但仍是公司決策的靈魂人物。他一貫強調零售的本質——成本、效率、體驗。這一經營哲學也體現在京東的 AI 戰略上，凡是有利於降低成本、提高效率、最佳化使用者體驗的技術，京東都會積極採用，而 AI 正好契合這三點。
劉強東在 2023 年初就提出京東零售未來三年最重要的戰略是低價戰略，要求聚焦 “成本、效率、體驗”，把京東拉回同一頻率。這實際是為全員定調，精打細算、提升效率是公司主旋律。
在這個思想指導下，京東對 AI 的應用很務實，沒有盲目追求炫酷的通用 AI，而是精準聚焦供應鏈場景，打造 "產業版 ChatGPT"。
言犀大模型的訓練資料中，30% 專門來自零售、物流、金融等京東深耕多年的領域，這使它在垂直場景中表現優異。
例如，京東推出的自動補貨預測系統已覆蓋 2 萬種商品，在自營千萬級 SKU 下實現 85% 以上的補貨自動化率。這遠非通用大模型所能企及的專業能力。
言犀大模型的訓練資料中，30% 專門來自零售、物流、金融等京東深耕多年的領域，這使它在垂直場景中表現優異。例如，京東推出的自動補貨預測系統已覆蓋 2 萬種商品，在自營千萬級 SKU 下實現 85% 以上的補貨自動化率。這遠非通用大模型所能企及的專業能力。
京東數字人主播的商業成績。2024 年 "採銷東哥" 首次直播帶貨便吸引 4000 萬觀看，帶貨超 5000 萬元，讓超過百位品牌高管排隊定製數字人。這種 AI 應用同時提升了效率（24 小時無休息）和體驗（專業程度一致），契合劉強東的零售理念。
京東 AI 戰略的核心特徵是 "務實"。何曉冬曾強調，相較傳統聊天機器人，京東的對話場景更垂直、任務導向，必須精準解決電商客戶的實際問題。
同樣，這種務實精神也體現在京東的 AI 商業化路徑上：言犀 AI 平臺不僅服務內部，還對外開放企業預約測試，打造 "大模型即服務" 的新業務。
可以說，劉強東的實幹精神和成本效率情結使京東的 AI 戰略顯得腳踏實地，走的是 To B 和供應鏈賦能路線。這也讓京東在 AI 競賽中形成了差異化定位，沒有直接跟 BAT 拼 C 端大模型，而是在自己最熟悉的領域打造優勢。
AI 正是京東向右擴充套件的新方向，將多年積累的零售能力透過技術延展出更大商業價值。
快手：全力以赴的內容創作革命
快手的 AI 路徑可謂四家中最為激進和全面，這與快手的創始人之一、現任 CEO 程一笑的技術信仰和長遠眼光息息相關。
程一笑本身是產品技術出身，早年開發了 GIF 快手應用，由此開啟短影片時代。面對 2023 年的 AI 浪潮，程一笑敏銳地意識到 AI 將重新定義影片內容創作。
在 2025 年初的業績會上，他直言：
他認為快手正站在影片大模型重塑產業格局的關鍵節點。這些話體現出他對 AI 變革的強烈認知，他看到了 AI 對行業的顛覆潛力，也認定快手必須主動擁抱。
所以，與其他三家相比，快手的 AI 佈局起步最早，投入最大。早在 2016 年快手就佈局了對標 Google X 的 Y-Lab 實驗室；2023 年構建了涵蓋文字（快意）、影像（可圖）和影片（可靈）的完整多模態大模型矩陣。快意 – 13B 模型在 CMMLU 中文基準榜單上一度排名第一，顯示出不俗的技術實力。
快手還預先採購併儲備了大量算力用於訓練可靈模型，程一笑甚至表示願意犧牲短期利潤來確保 AI 投入，這種長期主義在短影片行業實屬罕見。
2024 年快手平臺上 AIGC 短影片營銷素材和虛擬數字人直播方案日均消耗超 3000 萬元，半年內累計營收超過 1 億元。其推出的 UAX 智慧廣告投放產品，客戶滲透率接近 60%，廣告冷啟動成功率提升 25%。快手 "磁力開創" 平臺更是實現了 10 萬 + 條廣告素材 1 天內生產完成的奇蹟，創作成本優化了上千倍。
程一笑對 AI 的押注源於對行業本質的洞察，影片內容創作門檻太高，制約了短影片平臺發展。可靈模型能讓普通人 "一鍵成為導演"，支援 1080p 解析度、長達 3 分鐘影片的生成，真正降低了創作壁壘。這不僅服務現有業務，更開創了全新內容生態 ——"AIGC+UGC" 雙輪驅動的增長模式。
小紅書：謹慎平衡的社群AI探索
小紅書的 AI 探索最能體現創始人瞿芳和毛文超對社群生態的珍視。與大膽激進的快手不同，小紅書採取了 "小步快跑、多點試驗" 的剋制策略，不斷嘗試（繪畫、配圖、問答、聲聊等），但每一步都觀察社群反應，不破壞原有生態，將 AI 視為增強而非取代社群的工具。
他們一直致力於把小紅書打造成一個 “標記生活的社群”，強調真實、多元的內容分享和生活方式指南。
這一願景需要小紅書在內容質量和使用者信任上保持優勢。然而，隨著平臺內容爆炸式增長，如何讓使用者快速找到有用的資訊成為挑戰。在這一背景下，小紅書團隊意識到搜尋已經成為社群的重要入口（70% 月活使用者有搜尋行為），甚至決定著使用者體驗和商業轉化。
為此，他們對搜尋功能進行了戰略性升級。而現代 AI 問答技術正是搜尋體驗質變的機會。可以說，小紅書對 AI 的投入，部分是出於社群願景的延續，希望使用者能更方便地獲取可信賴的生活經驗。
所以，小紅書的 AI 佈局集中在兩個方向：一是增強社群內容創作體驗，二是提升生活方式搜尋能力。2023 年 4 月上線的 Trik AI 繪畫、7 月推出的 "此刻" 自動配圖、9 月內測的 "達芬奇"AI 問答助手，都是圍繞這兩個方向展開的嘗試。每個功能都經過精心設計，確保與社群整體體驗和諧共處。
小紅書曾透露，平臺月均有 1.2 億使用者在站內直接提問購物相關問題，搜尋進入筆記的使用者轉化率比被動瀏覽高 30% 以上。這些資料支撐了小紅書向 AI 搜尋邁進的決心，最終在 2024 年推出獨立 AI 搜尋應用 "點點"。
在技術棧上，小紅書自研的 "小地瓜" 大模型也偏向實用主義，注重中文理解和多模態能力，而非追求引數規模。不過，2024 年中時，小紅書自研小地瓜大模型的訊息集中爆出，但隨之而來就是漫長的“灰度測試”階段。
技術副總裁張德兵曾強調："小紅書承載了不同模態的內容，這些模態如果可以讓創作模態大幅度下降，讓使用者記錄和表達自己的生活的時候，能夠根底成本、更加快捷，這是一個很有意思的方向。”。
小紅書還投資了「月之暗面」和 MiniMax 兩家大模型創業公司，採取" 投資 + 合作 " 策略補強自身能力，這種靈活務實的做法與社群平臺的特性高度一致。
拼多多：隱形卻深入的務實AI
拼多多的 AI 戰略堪稱四家中最為特別的一個 —— 它幾乎沒有對外高調宣傳任何 AI 戰略，但內部卻已在悄然佈局並取得實效。這種 "潤物細無聲" 的做法也一定程度上反映了創始人黃崢的本分價值觀。
這一理念滲透到拼多多的方方面面，包括技術創新。具體到 AI 領域，黃崢從很早就對 AI 抱有清醒認識。他在 2016 年時就評述過，當時流行的基於確定規則（01 判斷）的 AI 有巨大侷限，會遇到不可判定的問題，未來若有量子計算也許另說。這表明黃崢意識到 AI 存在不確定性和侷限，不能神化 AI。
在 2019 年公司內部會上，黃崢進一步明確了拼多多對 AI 的定位，AI 只是提升業務的工具。他舉例說拼多多要透過分散式 AI 挖掘使用者需求，讓機器替代人工選品，實現 “貨找人”。
同時他也告誡員工，不要奢望 AI 萬能，因為 AI 的不可預判性與他提倡的 “用常識做理性判斷” 原則相悖。
這種理論導致拼多多在 AI 浪潮初期按兵不動，沒有像友商那樣大肆宣傳大模型計劃。2023 年百模大戰時，拼多多 “穩如泰山”，看似無意湊熱鬧。他不追趕熱點，而是等待技術趨於成熟、與業務真正契合的時候再動作。
直到 2023 年底，種種跡象才表明拼多多開始加速佈局 AI（招募演算法工程師、高薪挖人等），這或許意味著黃崢判斷 AI 應用的成熟度和必要性達到了可以出手的點。AI 相關的負責人是從百度挖來的鳳巢核心成員。
拼多多的務實體現在對 AI 效果的衡量標準上 —— 不是模型引數規模，不是技術指標，而是實際業務指標的改善。拼多多 2023 年人均創收達 1450 萬元，是同期京東的 7 倍、阿里的 3 倍，這種極致效率背後有 AI 的重要貢獻。
類似地，拼多多的 Temu 在海外迅速擴張，也依靠 AI 分析海外消費者偏好和最佳化跨境物流路徑。
拼多多的 AI 策略還有一個特點，高度依賴開源成果並專注場景微調，而非自研底層模型。這種 "拿來主義 + 定製化" 的做法符合黃崢對技術的務實態度。
對於拼多多來說，AI 就像水電煤一樣是基礎設施，重點不是擁有而是用好。
AI 戰略的商業覺醒
這四家公司的 AI 戰略不僅停留在概念層面，已開始顯現實際商業價值，證明 AI 正從燒錢的 "實驗室專案" 變為創造價值的引擎。
京東的言犀大模型已在內部多個場景落地應用，提升了實體屬性抽取準確率 (96%) 和多輪對話生成效果。並且，京東言犀平臺已開始對外服務，形成新的收入來源。
京東的庫存預測模型讓補貨自動化率超 85%，這對於管理數百萬 SKU 的零售商來說意味著巨大成本節約。
京東的言犀大模型已在內部多個場景落地應用，提升了實體屬性抽取準確率 (96%) 和多輪對話生成效果。並且，京東言犀平臺已開始對外服務，形成新的收入來源。京東的庫存預測模型讓補貨自動化率超 85%，這對於管理數百萬 SKU 的零售商來說意味著巨大成本節約。
快手的 AI 商業化進展最為明顯。以其自研的 “可靈（Kling）” 多模態大模型為中心展開，成功打通了技術到商業的通路。在短短一年內，可靈 AI 從專案孵化成長為快手新的業績增長點。
其可靈模型直接催生了日均消耗 3000 萬元的 AIGC 短影片營銷和虛擬人直播業務。
截至 2025 年 2 月，可靈 AI 相關業務的累計營業收入已超過 1 億元人民幣。也迅速提升了快手在資本市場和行業內的形象。2024 年，快手公司股價逆勢上漲約 50%，市值接近 2500 億港幣。
這些資料直接體現在快手 2024 年的營收增長上，證明其 AI 技術投入得到了實質性回報。
在短短一年內，可靈 AI 從專案孵化成長為快手新的業績增長點。其可靈模型直接催生了日均消耗 3000 萬元的 AIGC 短影片營銷和虛擬人直播業務。
截至 2025 年 2 月，可靈 AI 相關業務的累計營業收入已超過 1 億元人民幣。也迅速提升了快手在資本市場和行業內的形象。
2024 年，快手公司股價逆勢上漲約 50%，市值接近 2500 億港幣。這些資料直接體現在快手 2024 年的營收增長上，證明其 AI 技術投入得到了實質性回報。
小紅書的 AI 商業化更多圍繞搜尋和社群體驗改善。資料顯示，每日站內搜尋請求高達 6 億次，AI 增強的搜尋體驗直接提高了使用者粘性和廣告轉化率。2023 年 9 月小紅書上線的 "搜尋通" 競價廣告平臺是 AI 搜尋變現的重要嘗試，未來隨著 "點點" 搜尋應用成熟，搜尋廣告營收有望大幅增長。
拼多多雖然低調，但其極致人效背後離不開 AI 賦能。拼多多早期就構建了分散式計算框架支撐海量使用者即時推薦，實現了著名的 "貨找人" 模式。AI 還幫助拼多多最佳化物流履約路徑，根據歷史訂單地理分佈預測倉儲選址和庫存配置，這對其跨境電商 Temu 的迅速擴張提供了關鍵支援。
技術層面上，四家公司投入也各有側重。
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京東構建了包括言犀 AI 開發平臺、向量資料庫在內的完整技術棧，並開源了分散式向量資料庫 Vearch；
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小紅書的 "小地瓜" 大模型注重中文理解和多模態能力，在內容理解上頗具優勢；
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拼多多則可能更多地借力開源模型和外部技術，聚焦業務應用而非基礎研究。
這些 AI 投入已逐步從前臺使用者體驗延伸到後臺運營最佳化。京東的智慧供應鏈預測、快手的廣告投放最佳化、小紅書的內容稽核系統、拼多多的物流路徑規劃，都是 AI 創造價值但使用者 "無感知" 的案例。這種全方位的 AI 滲透，正是區別於前幾波技術浪潮的關鍵特徵。
結語
在 AI 技術浪潮中，兩種型別的企業各有所長。一類是技術導向型企業，擅長前沿演算法突破和基礎研究；另一類是商業應用型企業，擅長將技術與具體場景結合，創造實際價值。
傳統上，BAT和位元組等科技巨頭以技術創新見長，常常率先佈局最前沿的研究方向，同時進行激進的產品創新。而京東、小紅書、快手、拼多多則更專注於商業落地，將技術視為服務業務的工具。
這些公司的成功拓展了 AI 價值的邊界。
當 AI 從實驗室走向市場，從稀缺走向普惠，主導權已經開始從技術創新者轉向場景應用者。
如今，AI 正在經歷從概念到落地的關鍵轉折點，那些曾被視為 "不夠科技" 的準一線大廠，卻因為對場景和使用者的深刻理解，在這場轉折中佔據了先機。它們正在用實際行動證明，技術的真正價值不在於其複雜程度，而在於其解決問題的能力。