1.B端商家对AI技术的需求日益增长，希望利用AI提高生产力和效率。
2.然而，AI在B端的应用面临诸多挑战，如行业知识壁垒、个性化需求匹配等。
3.1688平台已推出免费AI产品，展示其在AI to B领域的决心。
4.AI在B端解决的问题深度更重要，影响商家使用效果的关键因素包括训练数据质量、行业特性等。
5.无论如何，AI对B类产业的渗透势在必行，未来有望解决更多未知问题。
以上内容由腾讯混元大模型生成，仅供参考
“要吃到「AI to B」的红利，需要极大勇气、耐心和运气。”
撰文｜翟文婷
AI正在肉眼可见地泛化与下沉：有问必答，能陪聊，还是打工人给自己找的一个免费助理。
见此情形，B 端商家有点急了。大模型如此全能，AI对一门生意的理解和经营，是不是也应该发挥点作用？
只是跟C 端用户的拿来主义不同，AI提高B 端生产力的前提是懂这门生意，甚至可能需要进一步精调训练大模型。
虽然「AI to B」好看不好吃，但没有人敢，也没有人愿意错过。产业链的每个角色或主动或被动，都被这场AI风暴所裹挟。
一、好看不好吃的「AI to B」
一个春节，所有人都患上了AI焦虑症。尤其是面对「AI to C」的火热浪潮，血统纯正的B类商业平台也坐不住了。
在近日1688举办的好生意大会上，核心的议题就是如何用AI让生意更简单。整个大会给人的感觉就是，1688 看到大模型迭代能力如此之快，开始担心链接工厂的主场是否会被新的角色替代，这个中国最大的B类商业平台不想踏空「AI to B」红利。
目前1688已经有超过一亿的年度活跃买家，很多买家希望AI能更好服务他们个性化和轻定制的采购需求。而平台上超过一百万的源头厂商，则希望得到更有效的AI解决方案去帮他们打造柔性供应链。
虽然需求旺盛，但是AI响应B 端能力却不如C 端那样，可以即插即用。
相比C端应用的普适性，娱乐性，解决问题的即时性，B端生意要更复杂，更个性化，链条也更长。B类商业平台对模型能力的要求不尽相同。最基础的，不同行业所需构建的知识库天差地别，知识壁垒的跨越就是一个难题。
再进一步，同样是电商领域的AI 客服，C 端买家跟B 端买家要解决的问题又不一样。前者通常是默默下单，有问题几个对话轮次可能就解决了；后者不然，需求复杂，决策链条长，有现货，有定制，还存在大量复购和议价。
其实这是B 端的共通问题，他们存在大量非结构化和差异化的元素，简单搜索和推荐难以深度匹配他们的需求，更谈不上给予他们商机发现和决策指引。
当然，除这些客观存在的问题之外，国内B 端付费习惯的历史问题，间接导致AI 在B 端推进的速度似乎有点慢。现在1688已经把平台所有AI产品全部免费，可谓开了B类电商的先河，也足见其押注「AI to B」的决心。
但「AI to B」好看不好吃，要想吃到红利，需要极大勇气、耐心和运气。对1688来说，它需要拿出自己在产业带重投入时那种「结硬寨、打呆仗」的笨办法。
二、AI 带来的平权和效率
回到根本，AI在B 端做生意这件事上到底能解决什么问题？
以电商为例，1688过去一直试图拆解生意链路，根据买卖双方的需求，围绕「找挑询付履」，技术团队试图抽离出AI 可以发挥关键作用的场域或环节。最后是聚焦在商机、商品、搜推、客服和经营几个场景，提炼出十几个AI 项目，重点发展。
如果站在横向的维度，他们似乎打算通过AI 解决两件事：平权和效率。
以选品为例，很多超级买家可能会搭建上百人的团队，从收集数据到选品会，再到成交，他们固定时间内可以并行运作所有环节。作为一个人的小B，不论从覆盖半径还是财力，都没法与之相提并论。
但是AI 时代，也许这两个群体的商业战斗力可以趋于拉齐，这就是所谓的AI 平权。
除平权之外，AI 在B 端解决的另一个核心问题是效率。
B2B 产业生意链条长，左右因素复杂，这让决策变得困难。一位经营轻奢连衣裙、服务中年女性的商家，需要寻找一款一定价格区间、口碑评价好的热销商品，传统的做法，是不断尝试搜索关键词提高成功可能性，但AI 可以基于数据统计和逻辑推理提高匹配效率。
平台会根据海量交易数据，通过生意货盘、兴趣、采购偏好等对买家进行分层，然后用AI大模型结合卖家供应链能力和履约的稳定性做一个匹配。
1688 在大会上给了一个数据：启动这个模型两周时间，灰度了 5% 的商家实验，目前回收的统计数据是商家GMV 平均增量达到 7.5%。
AI 辅助决策只是其中方面，除此之外，AI 生成图文、客服、运营等多个环节，都关乎效率提升。
可以预见，随着「AI to B」的发展，商家能触达过去不愿意服务、服务不好、服务不了的「小B大C买家」。甚至B和C、内贸和外贸、线上和线下、国内和国外的生意边界都变得模糊。
三、AI解决问题的深度更重要
AI解决问题的宽度不是瓶颈，重点在于处理问题的深度。
目前，很难寄希望AI 能创造多大规模的GMV ，客户的使用率、使用时长和有效性，是平台和商家最关注的。
普通人使用AI 产出的结果往往不仅取决于AI 本身的能力，也跟输入Prompt（提示词）的精确度相关。B 端用户也存在同样的问题，同样的产品，使用的效果却很不一样。
一家义乌的电商供应链公司，春节后接入了1688的AI数字员工之后，公司几乎进入开挂局面。
AI 客服能跟买家进行多轮对话，甚至能根据之前训练的价格段与对方谈价，确定交易，AI直接推送合同给对方。你能想象吗，一年几个亿的生意，只有一个人工客服，其他工作都靠AI 完成。除此之外，维护老客户，唤醒沉睡客户的工作，也都交给AI。AI 完全掌握他的产品、材质、工艺、流程甚至库存和利润，几乎可以当一个傻瓜式的智能存在。
当然，这一切收获是他花了大量时间，针对AI做了大量训练工作的结果。
与此同时，另一位商家却感到迷茫，似乎也就解放了一些时间精力，节省了一些人员成本，生意效果却没有突破性飞跃。这可能跟他投喂AI 语料，建立知识库的水平，开放数据权限的程度等有关系。当然，也离不开所处行业的特性和发展阶段。因为AI在B类行业的渗透也是分波次、渐进式的。
所以你看，起点相同，但是思路不同，方式不同，行业不同，甚至运气不同，就会形成完全不同的局面。
已经下水的人，体感不同，站在岸边的人也在寻找入水角度。不管怎样，AI对B类产业的渗透势在必行，有的肉眼可见，有的于无声中潜移默化地改变。这一切仅仅是开始，毕竟AI 现在解决的都是已知问题，那些未知呢？