" 身邊的跨境老板幾乎都在關注大模型動態，想著怎樣用大模型提效工作流和運營能力。" 孫楊是一家中小型跨境商家的老板，他對鈦媒體出海參考說道。

DeepSeek 爆火后，以孫楊為代表的跨境老板嘗試了各種 DeepSeek 跟其他工具組合的應用。

這是行業內每天都涌現 "AI 致富神話 " 中的一個縮影，不管是 " 義烏老板娘用 DeepSeek 和 AI 視頻做海外直播帶貨，日賺 3.3 億 " 傳聞，還是 " 亞馬遜 +DeepSeek，一星 rating 消失術 "，自 2022 年生成式 AI 爆發以來，跨境電商這個人人 " 工具控 " 的行業，不斷涌現最早吃螃蟹的一批人。

這個產業鏈長、大場景蘊藏無數小場景的行業，正在成為 AI 創新應用試驗田。使用門檻更低、成本低、推理能力更強的 DeepSeek，也自然成為 "AI+ 跨境場景 " 嘗試中各種創新組合中的 " 瑞士軍刀 "。

除了跨境賣家們的 " 創新 " 外，各跨境平臺和服務商，也紛紛通過 DeepSeek" 升級 " 的平臺的服務能力。亞馬遜賣家精靈的「web-listing 生成器」通過與 DeepSeek 的融合，進行功能升級，全面提效賣家選品、上 listing；3 月初 B2B 跨境平臺阿里國際站上線了接入 DeepSeek 的 Accio PC 版，支持多輪搜索以及買家做商業計劃。

當這個生態的所有參與者都在 DeepSeek 競速賽時，Deep Seek 似乎成為了 " 萬金油 " 般的存在，跨境從業者不禁要思考，模型那么多，哪些場景才是真正 Deep Seek 更擅長能發揮效用的領域？當接入 DeepSeek 成為標配，如何才能真正用好，產生差異性效果？

跨境 B2B，DeepSeek 最佳落地場景之一

在跨境電商領域，DeepSeek 并非所有業務場景的 " 金手指 "，例如在 B2B 和 B2C 的跨境場景，需要的模型能力就不盡相同。

在鈦媒體和 RollingAI 聯合發布的「DeepSeek 落地場景適用性指南」中，通過將 DeepSeek 和目前主流大模型在十大主要場景中的適用性測試得出，由于 DeepSeek 的強推理能力，在醫療、金融、教育等腦力勞動密度較高，注重解決方案輸出的行業更適合接入 DeepSeek，但對于需要高互動、即時反饋的場景，例如電商客服、游戲陪聊、短視頻營銷等，DeepSeek 的能力可能并不突出。

對應到跨境電商領域，跨境 B2B 領域的特性是決策鏈長（平均 5.3 個決策點）、定制化強（超過 60% 訂單含非標需求）、信任門檻高（87% 的采購商需要多次驗廠），跨境 B2C 領域的特點是訂單小、時效要求高、短視頻等消費者營銷需求大。

相較而言，跨境 B2B 的本質是提供一套針對采購需求的最優解決方案，這個場景，對專業優質的數據要求會更高，需要具備提供最優解的分析推理能力以及信任背書，因此也更適合發揮 DeepSeek 的特性。

（2B 電商和 2C 電商核心維度差異）

如圖表中顯示，在跨境 B2B 領域，核心目標是找到 " 大訂單 "，因此每一個提問的動機背后都代表著企業對于商機的洞察以及機會成本，DeepSeek 的顯著價值在于降低復雜需求的 " 翻譯成本 "。

過去買家找到合適的商家，需要多家商家來回反復溝通和確認，浪費了大量的時間和精力。去年阿里巴巴國際站 Accio 的上線就是想通過大模型來解決這個問題，近期 Accio 接入 DeepSeek 等多種模型后能力得到顯著提升。

以某印尼采購商在阿里國際站提交 " 能適應熱帶雨季的鋼結構廠房 " 需求為例，DeepSeek 自動將其拆解出防腐等級、抗風壓值等 18 項技術參數，并匹配國內某供應商的工程案例，讓原本需要 5 輪溝通的需求確認縮短至 1 輪，大幅降低前期溝通成本。

以 DeepSeek 為代表的大模型產品正在大幅提升跨境 B2B 賣家的商機轉化效率。數據顯示，阿里國際站 AI 優化后的商品，轉化率提升 52%，AI 接待的客戶，回復率提高 36%。

但跨境外貿行業面向企業客戶的特殊性，決定了 " 可信度 " 是與效率并列的需求，" 我們要的不是簡單的降本，而是讓 10 個人團隊干出 30 人的活，同時保證 80 分的專業度 " 東莞機械配件貿易商陳薇坦言，這個外貿熱門領域，比的不僅僅是效率，更是質量（準確度）。

推理模型的一大潛在隱患是更容易產生模型幻覺，所接入平臺的數據密度是影響幻覺產生概率的要素之一。

B2C 電商平臺的數據維度更豐富，但單條數據深度有限，且以評論、圖片、視頻等非結構性數據為主，數據之間的關聯度較低；B2B 電商平臺雖然數據量相對少，但多為交易流程、供應鏈、決策性溝通等結構性數據，單條數據深度高，例如一份合同可能包含數百條技術參數和交付條款。

阿里國際站總裁張闊就曾公開表示過以阿里國際站為代表的跨境 B2B 平臺的高信息密度，可以最大程度降低推理模型幻覺概率。

此外，DeepSeek 還可以讓跨境外貿從業者，在復雜流程中，更少犯錯。前不久美國 T86 報關渠道變化后，如何算對算準關稅數據以及每個商品如何對于相應的渠道和條碼變得非常重要，大模型的介入使這冗長且易錯的環節變得便捷起來。

以 DeepSeek 為代表的模型能更好地適應跨境 B2B 電商平臺的需求及決策特性，并多維度地解決信任度問題，這或許是推動阿里國際站等跨境 B2B 平臺接入推理模型的因素之一。

跨境外貿長效增長，DeepSeep 之外還需要下的硬功夫

以 DeepSeek 為代表的 AI 探索無疑是跨境 B2B 電商領域的一個加速器。

以阿里國際站為例，2023 年四季度，阿里國際數字商業集團的國際批發業務收入為 52.56 億元人民幣，同比增長 8%；在國際站的 AI 生意助手和 Accio 上線后，2024 年四季度，阿里國際數字商業集團的國際批發業務收入達到 62.03 億元，同比增速高達 18%，達到 62.03 億元。

AI 能夠帶來增長，但僅有 AI 并不夠，外貿的本質仍是供需關系。能否擴大買家需求，優化供給，提高履約率，提升物流效率，才是行業增長的關鍵。

為擴大貿易交易規模，阿里國際站推出了采購搜索入口 Accio，以擴大采購需求；推出 4 個賣家 Agent 是在降低供給的門檻。

過往通過拓展 SKU 的方式擴大供需規模的增速已放緩，對買賣雙方的精細化運營是進一步優化關鍵。

此外，跨境 B2B 物流里還有一些可以被提升的環節，例如海運貨柜拼箱的問題。過往很多買家在采購商品后，需要在線下尋找合適的物流服務供應商，導致 " 貿易 " 和 " 物流 " 脫節，增加了供應鏈管理難度，提高了履約成本。

今年 2 月底，在接介入多個大模型的同時，阿里國際站與馬士基達成合作，計劃為中小外貿商家提供海運整箱到港和拼箱到門的服務，進一步提升了履約效率。

不難看出，AI 大模型是當前跨境 B2B 從 " 拼 SKU 數量 " 走向 " 拼供應鏈彈性 "、" 拼優化采購 " 發展之路的必備工具。

不過還有一些環節仍是 AI 無法替代的。

跨境外貿是一個 " 七成靠業務，三成靠運營 " 的行業。一個最優秀的業務團隊，最重要的銷售技巧往往不在文檔里，而在于人的經驗和認知當中。

靠經驗產生價值的行業 know how 如何用大模型來承載優化，這往往不是單純的知識庫和數據庫能夠解決的問題。這其中需要大模型貫穿多個工作流，如從 DeepSeek 切入的 CMS 系統（內容管理系統），到銷售的 CRM（客戶關系管理系統）等等，但在企業內部把這些全部貫通集成為統一的知識庫和數據庫并不容易。

技術之外，跨境電商還是一個需要服務溫度的行業，這也將是下一步 AI 應用中需要考量的方向之一。

2025 年 1 月研究機構 ResearchAndMarkets.com 預計，在 AI 驅動下，到 2030 年全球 B2B 跨境電商市場規模將高達 47.54 萬億。

這無疑吸引眾多外貿人為之興奮，但想要真正 " 掘金 " 成功，跨境外貿從業者仍需修煉技術和服務等內外功力。

來源：鈦媒體