阿里国际推出首个专业版AI Search，为什么它会是下一个B2B谷歌？

经历过「千模大战」的喧嚣，一年半之后，生成式 AI 的应用层创新终于步入爆发期。

年初的 Sora 激起一阵 AI + 视频生成的浪潮。涟漪未散，OpenAI 新的 SearchGPT 又燃起了 AI + 搜索的战火。

AI + 搜索，这其实是生成式 AI 技术浪潮刚涌现时，大部分人对其应用的想象:改变传统的搜索引擎。这一战场上，Perplexity 在另起炉灶，Google 想着自我革新，Bing 忙着乘势而起。如今，阿里国际也宣布入局，直接带来了一款新产品。但与其它所有人都不同，阿里国际的 AI 搜索切入了一个空白地带:涉及更多行业 Know-How 的深度信息搜索领域。阿里国际选择了自己最擅长的「全球电商」行业，意在改变全球采购流程，使之更加直观和高效。

7月31日在法国巴黎举办的发布会上，阿里国际官宣了全球首个 AI 驱动的 B2B 采购搜索引擎。据了解，这款 AI 采购搜索引擎会在今年9月正式亮相。

在巴黎的发布会现场，阿里国际副总裁张阔展示了这款新产品。它能主动理解采购者的自然语言，并转化为专业的采购请求;还能根据全球市场数据预测需求、提供建议，实现更精准的匹配。

业内认为，这将成为全球贸易领域的「下一个 Google」。

「新的 AI 搜索引擎并不是在传统的被动搜索的基础上做提升，这是全新的全球贸易采购体验。」张阔表示。

对于从事采购的中小企业主来说，它首先能听懂你的「大白话」，自动转译成专业采购术语，然后跟你一步步对话，并智能整合全网信息，化被动搜索为主动理解，更精准地理解甚至预测你的需求。

同时，它重构了信息呈现的方式，能主动帮你做信息比较，推荐最合适的供应商。

最后，它还能提供更完整的采购服务，最终帮你完整贸易的全部流程。

如果说过去的 Google，还只是在被动应答，把网页信息跟你输入的关键词匹配，那这一新的 AI 采购搜索引擎，则是在真正理解商品的信息、理解企业的需求，然后主动完成精准匹配。

Sora 的发布，曾让大家惊叹「AI 开始理解并生成真实的物理世界」，那这一 AI 搜索引擎，似乎开始理解现实世界的商业逻辑了?

AI 让「隔行」不再「如隔山」

自互联网兴起的几十年来，「搜索引擎」一直是大众接触各类信息的主流方式。

但我们知道，以传统搜索引擎获取专业领域信息的成本很高，在广袤的互联网上寻找专业知识宛如「大海捞针」，多次尝试之后才能接近想要的结果。

对于跨境电商的买家与卖家更是如此，发现商机、确定采购渠道等环节的工作，耗时耗力且涉及繁琐的数据分类过程，对于人类来说本就是一套很复杂的知识体系。

如果不是本身就具备一定专业知识，甚至连搜什么都不知道。这可能就是传统上「隔行如隔山」的含义。

人们需要能帮忙快捷找到更深度、更有价值的信息、以及更懂自身需求的 AI Search 工具。

擅长指令遵循、长上下文总结、内容生成的大模型技术，成为了撬动这场搜索变革的关键力量。

简单来说，阿里国际推出的这款 AI 采购搜索引擎就像是为通用模型注入了跨境电商领域的专家知识，提供了一种「直观而自然的知识涌现方式」。他们的 AI 产品学习了10亿商品和产业知识，这几乎覆盖了全球最大的 B2B 贸易领域的知识库。

在巴黎的发布会现场，阿里国际展示了一位前职业网球运动员西蒙娜的例子。她在退役后发现新兴的匹克球运动很火，想就此开启创业。

但缺乏专业知识，从没接触过全球采购的她，第一步该做些什么呢?

答案是，打开阿里国际的这个 AI 搜索引擎，就像聊天一样告诉 AI 自己的想法。

AI 采购搜索引擎就能会根据对全球所有跟匹克球相关的市场洞察，做深入分析，推荐多个可能的创业方向，比如匹克球拍、训练鞋等等。还全面地列出各个指标:竞争激烈程度、淡旺季、市场需求量、价格段……

看完 AI 调研出来的情况，西蒙娜选择了从匹克球训练鞋入手，并根据自己打网球多年的经验，给它设计的训练鞋提出更多要求:要能够调节训练模式。

当然提出这个想法时，西蒙娜压根没有运动鞋制造业的经验，也不知道训练模式的调节该用什么方式实现。

不要紧，AI 会主动解读:「你其实是要需要找一家能在球鞋上增加配重块的供应商」

此外，这款 AI 采购搜索引擎还将在信息检索之外提供更完整的智能采购服务。

它会借助阿里国际在数字外贸领域25年的深耕和积累，AI 采购搜索引擎也将融合交易支付、物流履约等全球贸易各个环节中的专业知识，像一个真正专业的人类采购员一样，帮忙完成沟通总结、跟进交期等等全方位服务。

全球电商是 AI 最好的用武之地

一直以来，全球电商都是 AI 技术最好的应用方向之一。电商行业中丰富的场景，是 AI 绝佳的用武之地。

但阿里国际推出的这款 AI 采购搜索引擎跟以往简单的提效工具截然不同，某种程度上说，它已经不是一个单纯辅助简单工作的 AI，而是太像一位「超级个人助理」了。

这种能力的实现，与生成式 AI 时代当下的多项技术进步密切相关。

众所周知，大模型预训练数据的最常用来源是公共互联网，很多专业领域信息存在过时和缺失问题。

为了解决这个问题，在通用大模型的基础上，业界往往会采用监督式微调来更新模型知识以提升具体能力。RAG（检索增强生成）也是另外一种有效的方法。简单来说，RAG 就是先检索相关文档，然后将其用作额外上下文来执行生成，可以提供对更大知识库的访问。

据了解，阿里国际此次发布的 AI 采购搜索引擎在训练阶段学习了全网超过10亿条商品和产业信息，尤其是专业的产品知识。这也是为什么它能精准地将朴实的「大白话」转化为电商领域的专业词汇，并且完成深度的筛选工作，帮助商家完成部分专业知识的短板。

对阿里国际来说，以生成式 AI 技术带来全新的跨境电商体验，将是其全球业务重要的未来增长点。此次 AI 采购搜索引擎的发布，还只是其中一环。

早在去年11月，阿里国际就发布了首个 AI 产品「Aidge」，开放了15个 API 和多个 Agent 框架，支持18种语言，帮助全球商家在不同国家市场经营中，克服语言和文化障碍，提升经营效果。

过去一年，阿里国际在40多个场景里测试了 AI 能力，服务了超过50万中小商家，有1亿款商品得到优化。平均每两个月，商家对于 AI 的调用量就会翻一倍，目前已达日均5000万次的规模。

持续的 AI 投入、丰富的 AI 场景和激增的 AI 需求，其实是支撑现在阿里国际推出全新的 AI 采购搜索引擎、以真正 AI 原生的方式改变全球贸易体验的核心要素。

一个个 AI 时代的「专业版 Google」

都要来了吗?

生成式 AI 席卷全球之时，业内曾有一个发人深省的观点:所有的应用都值得用大模型重做一遍。

作为被寄予厚望的「重做」方向之一，「AI Search」对用户体验提升的价值，如今已在实践中被充分验证。从内容推荐到知识整合，任何一个领域的门槛都在持续降低，让普通人也能更直接、轻松地获取信息。

而面向专业赛道「重做」之后，AI Search 的落地价值也更加具像化。阿里国际发布的这款 AI 采购搜索引擎，率先绘制出了「AI 时代 B2B Google」的落地形态，为生成式 AI 技术在各个专业领域的应用打了个样。

随着更多细分领域玩家的加入，可以想见的是，未来每个行业都会有自己的「Google」。

而信息获取方式的变革，带来的影响其实会是本质性的。一场因搜索引发的变革或许会比我们想象中更快到来。