All in AI，颠覆电商？

最近，义乌老板娘傅江燕火了。

“义乌老板利用DeepSeek卖空小商品”的消息登上热搜，上亿网友围观了义乌老板如何用DeepSeek+AI做跨国生意。在义乌国际商贸城内，傅江燕用一口流利的英语介绍店铺和产品的视频走红。

二十年来，傅江燕一直在义乌国际商贸城经营袜子店，坚持拍摄视频做生意已有七年之久。这次，她展示了如何用36种语言卖袜子。

傅江燕使用的视频生成软件，是义乌Chinagoods AI智能服务平台使用频率最高的应用。她只需拿着产品对着镜头说“123”并提供关键词文案或选择适配场景，就可以生成介绍产品的中文或英文口播视频。生成视频后再利用数字人工具翻译成36种语言即可。

傅江燕告诉《中国新闻周刊》，今年刚开市，发现DeepSeek特别火，就想着让它生成文案试试效果。一开始只做了英语版本，后来还尝试了阿拉伯语、西班牙语和法语，一下子就火了。“这几天很多商户跑上门，几年不联系的老客户也发来消息，请教我怎么做视频，甚至直接转化成订单。”

实际上，接入DeepSeek只是开始，如何让DeepSeek更好地为企业服务才是真正的挑战。

AI达到了“研究生水平”

七年来，傅江燕几乎每天都会坚持拍视频，此前用AI生成的文案或多或少有些“僵硬”，现在她发现AI越来越聪明了，文案越来越自然舒服，实时翻译后，让很多外国客户都以为傅江燕真的会讲本国语言。

实际上，今年春节期间当DeepSeek刷屏时，义乌Chinagoods AI团队的技术人员们已经在研究DeepSeek大模型本地化部署和应用适配。傅江燕是第一批“吃螃蟹”的人，成百上千的外地同行给她发来消息：“怎么拍视频”“怎么用DeepSeek”……当她的视频走红后，“压力”给到了义乌中国小商品城大数据公司。

2月22日，楼勤峰刚带着技术团队熬了个大夜，傅江燕的流量带动商城内外的商户进入到平台上，他们紧急对服务器进行扩容。

作为技术总监，自2023年ChatGPT诞生后，楼勤峰就密切关注着大模型的发展。他提到，过去两年间，公司一直在和AI前沿科技公司合作，有了一定的大模型训练基础，以小商视创为例，语音大模型和语言大模型能力是核心。

“春节前，DeepSeek爆火，我们快速完成了本地化部署，首先接入的是小商视创、知识库等应用，后续平台十余种AI应用都会陆续接入，覆盖生产设计、展示交易、贸易履约等贸易的全流程，让文案输出、视频生成、图片设计、多语种响应准确率等各方面的速度和质量进一步提升。”

“店里实际上只有我一个人在忙活，接单、销售和服务，每天工作量挺大的。这些视频能够让客户更加信任我。”傅江燕和丈夫每年能出口销售2000万双袜子，主要面向亚洲、非洲、南美等地区，“下一步，我要考虑利用AI生成具有针对性的产品销售视频，争取每个视频的内容都能具有看点和卖点”。

拥有这种能力并非一蹴而就。很多人找到傅江燕后想要学习用AI制作视频，但是在做的过程中发现并非易事。“其实面对镜头，如何去拍摄，很有挑战。因为这要求讲话者保持语速比较均匀，并且要一直对着这个镜头，不要东张西望。”傅江燕提到。

她还以生成文案举例，“提出好问题就是一个很大的考验”。她在使用AI生成文案时发现，如果提问不准确，AI就不会产生准确的结果。比如，对着AI说“帮我生成一个15秒以内的袜子视频文案”，但没有提到不可以用极限词（限制广告词），AI很有可能就会在文案中生成“最高级”“行业第一”这样的用语。

很显然，DeepSeek等AI技术正在深刻重塑行业生态。“开年后第一天就给大家动员了。”过完年，上班第一天，MCN机构五月星河CEO五月就宣布，2月为公司“DeepSeek学习月”。五月要求员工每日向DeepSeek提出至少10个问题，并会评选出3名“DeepSeek应用标杆”。

作为MCN机构，五月星河处于产业下游，以内容服务各个消费品牌。往上游看去，行业内已掀起一场“AI军备竞赛”，多家企业宣布接入DeepSeek，进行本地化部署。“善用AI者胜，迟疑者败。”五月给全员发出的通知里如此写道。五月花了不少时间钻研DeepSeek，对他们而言，一边兴奋，一边焦虑，想要在AI浪潮中屹立潮头。

这次的全员通知，是五月使用DeepSeek生成的一篇内容。这篇长约2000字的小作文，过往，五月自己动手写一篇类似文章，预计需要半天到一天时间，现在有了DeepSeek，他只需要半个小时就能完成。五月希望让所有人都能够提升效率。

近些日子，知美集团CEO KAMI频繁地在和身边的朋友交流讨论AI。不少人会以一种焦虑的心态来寻求他的建议。计算机专业出身的他，很早就相信，会有更强的AI出现。“如果说，两年前的大模型还是加减法都会算错的小学生水平，如今DeepSeek可以达到辅助科研的研究生水平。我们可以不相信AI的能力，但是要相信AI进化的速度。”

从实际的效能来看，KAMI谈道，以大语言模型为例，目前在AI方面做本地化部署，建立知识库，是一种帮助提升公司运营效率的方式。做部署后，能更好地降低跨部门之间的沟通成本，或者让员工能够更好地学习行业知识。

“大部分人都感到AI提升了工作效率，也有部分人觉得AI没有‘人味’，替代不了自己，以及AI总是显示服务器繁忙。”五月坦言，目标不是裁员，而是要让AI成为每个人的“得力助手”，目前AI应用还处于建立共识阶段，下一个阶段才有可能重塑工作流程。

适配不好会“自废武功”

但面对DeepSeek，有更为激进的人。

“法务部门50％的人要淘汰，只留20％能用AI的人；客服部门95％的人要淘汰，只留5％能用AI的人；新品创新中心70％的人要淘汰，只留30％能用AI的人以及工艺把控的人；内容创新部门80％的人要淘汰，只留20％能用AI的人，且该部门要做到一个团队做出20个团队的活。”近日，国产美妆品牌韩束母公司上美股份的一张内部聊天截图刷屏了。

这张在网上被疯传的截图显示，上美股份创始人、董事长兼CEO吕义雄在工作群内对各部门下达裁员比例，要求用AI替代人工。在惊人的替代数据之外，吕义雄还强调，要训练员工通过鼠标+语言与AI的对话交流，取消键盘。

随后，“上美股份因AI大规模裁员”的声音传出，引发了市场的广泛关注。上海财经大学数字商务研究中心主任崔丽丽认为，DeepSeek让每个行业都拥有了触手可及的AI，会带来应用层前所未有的繁荣，在一定程度上对于没有创造性思维或偏向于基础性工作内容的岗位产生替代，但“喊口号式的裁撤，可能有其他考虑”。

有美妆行业从业者认为，这种论调很“生猛”。上美股份过去就是在“蒙眼狂奔”，“拥抱AI”也许只是为了“降本增效”。

因押注抖音短剧，上美的营收从2022年的26.75亿元上涨到2023年的41.91亿元，2024年上半年则达到35亿元。今年春节前，吕义雄发布公开信，除了提到要将信息AI领先作为公司的核心竞争力外，还给出了“百亿目标”：2025年的营收要冲刺100亿目标，2030年则要冲刺300亿目标。

但是据青眼情报数据，依靠“霸总”短剧成行业黑马的主品牌韩束，今年1月在某直播电商平台GMV同比下滑20％。当下这波短剧红利还能够吃多久仍是未知，AI的最新发展让老板开始有了新的盘算。

吕义雄在朋友圈回复：“我们公司不是要裁员，今年上美总体人数会增加800人，总部人员在今年年底会达到2700人。只是有些地方加人，有些地方减人，让运营更科学化，更有效率。”

“上美是在积极拥抱AI，但都建立在以人才为基石的基础上。”上美股份相关负责人向《中国新闻周刊》提到，目前没有AI替代计划，全公司是在摸索AI的使用，跟大部分公司是一样的。

据同花顺iFind数据统计，截至2月17日收盘，已有247家上市公司被纳入“DeepSeek概念股”，超100家公司通过官方微信公众号、互动平台、披露投资关系活动记录表等渠道披露公司与DeepSeek合作情况。据不完全统计，截至2月21日，已有至少6家美妆企业宣布接入该模型，覆盖研发、检测、客服等链条。其中，就包括了丸美生物、福瑞达生物股份等。

丸美生物高调宣布丸小研已经全面接入DeepSeek-V3大模型接口，能快速解答研发人员问题，帮助企业战略决策；福瑞达则宣布成功演练多项AI功能，要求各部门选拔人才，自主推荐AI应用人员。

崔丽丽指出，组织架构、人员技能、管理模式、团队合作方式等方面如何适配AI，要慎重考虑。适配得好，“功力”大增，适配不好则“自废武功”。

以上美股份法务部门的变化情况来看，如果50％的人要淘汰，只留20％能用AI的人，在现阶段有可能实现，但存有风险。万商天勤律师事务所合伙人张烽告诉《中国新闻周刊》，理论上来说，AI能够看合同、做风控，最终提升工作效率，五个法务最后可能只留下一两位来把关即可。他举例，以前起草法律合同，助手需要一天时间，但现在使用大模型只需要几分钟，提升效率十分明显。但是重要合同、大额生意风控以及新项目投资等，仍需要人来把关，AI能否达标仍待时间检验。

“上美股份眼下制定的目标，在现阶段有点高，即便是裁撤，也应该是一个循序渐进的过程，比如法务与客服，需要该企业使用专用的知识库对通用基础大模型进行训练后方可替代，内容部门则可以使用基座大模型实现基础性工作的替代。”崔丽丽谈道。

“不能从真正意义上代替某些职位”

“正在All in，但还没落地。”汉服品牌织造司联合创始人谢凌龙被DeepSeek的表现所惊艳，他感觉当下DeepSeek的信息收集能力和推理能力“比普通人更强”，这对内容生产十分有益。但他的决策相对谨慎很多，公司内部也存在质疑声音。

目前他和合伙人正在尝试利用AI工具生成图片，试图替代电商生意中最为烦琐的“拍照环节”。但使用下来“会出现各种问题”：手部处理不好、生成场景不符合物理规律，以及最终生成的衣服和实物不一致……

在谢凌龙的体验中，目前很多大模型的上下文中都有漏洞，导致其无法处理复杂问题。很多互联网大公司受限于自营产品，对个人开发者产品支持有限。想要将业务稳妥地交给AI，仍需很长时间的调试。

高婷自2020年前后就开始深耕大模型技术，专注为电商客户提供虚拟试衣服务多年，最近接触到的许多客户都有类似谢凌龙这样的困扰。“接入大模型后，发现技术无法真正应用到业务中。”

最近DeepSeek火了之后，很多人都开始使用大模型来训练，试图生成图片，但使用了之后发现“有点用，但不稳定”，因此就生出判断，大模型现在对业务价值不大。高婷发现，很多客户对大模型的态度变得中立甚至是怀疑。

不少头部鞋服品牌与高婷的公司有长期紧密的合作。最简单的合作是，客户给到一张新衣服的照片和一张模特此前拍摄的照片，通过AI就可以生成模特身穿该衣服的照片。“这样能够节省拍摄时间、模特费用。”

但想要达到这样的效果，“最起码需要一个月的训练”。高婷介绍，首先需要客户提供历史上拍摄过的图片，这就会形成海量的数据，后续要不断地与开源数据结合，最终训练模型。目前基础款式的图片生成效果不错，只是遇到复杂的服装试穿，比如金属扣较多、系带较多或者需要模特坐着的时候，效果略差一些。