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?

   日期:2024-12-27    作者:honglv 移动:http://mip.riyuangf.com/mobile/quote/70865.html

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。

「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。

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。

由此,AI Search 的优势尽数显现,用户获取有效答案的成本,能够比过去下降几个数量级。

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。

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」。


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