由 Simon 沃尔玛的AI转型是炒作还是革命？这家零售巨头用“外科手术式”AI战略实现供应链效率突破，但高估值背后，其科技公司之路能否撼动传统零售模式？
沃尔玛AI转型：从折扣连锁到科技巨头的“外科手术式”革命
沃尔玛于12月9日转板至纳斯达克，这绝非象征性举动。这家市值高达9050亿美元的零售巨头正发出其最大胆的宣言：它不再是一家传统的折扣连锁店，而是一家运用人工智能从根本上重塑零售运营的科技驱动型企业。
然而，在营销宣传和层出不穷的AI声明背后，这家全球最大零售商究竟在发生哪些真实变革？其雄心与执行之间又存在哪些差距？
“外科手术式”AI战略：放弃通用，专攻零售
沃尔玛的AI战略与追逐通用大语言模型的竞争对手截然不同。据其首席技术官哈里·瓦苏德夫介绍，公司正在部署其所谓的 “专用智能体AI” ——即基于沃尔玛专有零售数据训练的专业化工具，而非“一刀切”的解决方案。
瓦苏德夫在2025年5月的一篇博客中写道：“我们在沃尔玛应用智能体AI的方式是‘外科手术式’的。广泛的早期测试证明，对我们而言，智能体在执行高度具体的任务时效果最佳，其产出可被整合起来，以编排和解决复杂的工作流。”
这已转化为具体应用：
* “趋势到产品”系统：将时尚产品的生产周期缩短了18周。
* GenAI客户支持助手：可自主路由并解决问题，无需人工干预。
* 开发生产力工具：在CI/CD流程中处理测试生成和错误解决。
* 零售专用大模型“Wallaby”：基于沃尔玛数十年交易数据训练，支撑从商品比价到个性化购物旅程完成等一系列功能。
支撑这一切的基础设施是沃尔玛自研的MLOps平台 “Element” 。这个内部“工厂”旨在避免供应商锁定，并优化跨多个云服务商的GPU使用，为沃尔玛带来了依赖第三方平台的竞争对手难以企及的速度和灵活性。
【关键成果】量化AI投资回报率
沃尔玛在具体投资回报率指标上异常透明，罕见地揭示了企业级AI的经济效益：
* 数据运营：据CEO董明伦在2024年8月的财报电话会透露，GenAI优化了超过8.5亿个产品目录数据点，若采用人工流程，所需人力将是现在的100倍。
* 供应链效率：AI驱动的路线优化消除了3000万英里的不必要配送里程，避免了9400万磅（4.2万吨）的二氧化碳排放。该技术于2023年荣获著名的弗朗茨·埃德尔曼奖，并已作为SaaS产品向其他企业商业化。
* 门店运营：数字孪生技术可提前两周预测制冷设备故障，并自动生成包含可视化模型、接线图和所需零件的工作订单。山姆会员店的AI出口技术将会员结账时间缩短了21%，超过64%的会员在所有门店使用这一无摩擦系统。
* 客户体验：动态配送算法分析交通模式、天气条件和订单复杂度，将配送时间预测精确到分钟，在测试市场实现了17分钟极速送达。
直面影响：岗位转型，而非消失
董明伦并未粉饰AI对劳动力的影响。在2025年9月于本顿维尔举行的一次劳动力会议上，他表示：“很明显，AI将改变几乎每一个岗位。也许世界上存在AI不会改变的工作，但我还没想到。”
但沃尔玛将此定位为转型而非淘汰。董明伦预计，即使收入增长，总员工数也将保持平稳——这意味着岗位将发生转移而非消失。白领岗位将最早受到冲击，聊天机器人将处理客服和供应链跟踪；门店和仓库工人的任务最终也将被自主系统接管。
公司正大力投资再培训计划。董明伦强调：“我们必须为每个人创造机会，让他们能够成功转型。”沃尔玛在德克萨斯州巴勒斯坦配送中心的自动化设备操作员钱斯描述了这种转变：“过去85%是体力活，现在85%是脑力活。我用头脑解决问题，而不仅仅是身体。”
转板背后的逻辑：寻求科技股估值
沃尔玛此次转板明确围绕其AI转型展开。首席财务官约翰·大卫·雷尼表示，此举反映了公司“正通过整合自动化和AI，为全渠道零售设定新标准”。
潜台词？沃尔玛希望获得科技公司享有的估值倍数。其市盈率达40.3倍，高于亚马逊和微软，表明市场在一定程度上买账其转型故事。即便AI执行效果未明，潜在纳入科技股云集的纳斯达克100指数也将带来被动基金投资。
分析师对高估值是否合理意见不一。杰富瑞的科里·塔洛认为此举标志着沃尔玛“更像一家科技公司，而非传统零售企业”。但怀疑者指出，尽管已将路线优化等工具商业化，公司收入仍主要来自微薄的零售利润，而非高利润的软件或云服务。
延伸思考
1. 沃尔玛“专用智能体AI”的“外科手术式”路径，是否代表了传统大型企业在AI应用上超越科技公司“通用模型”范式的更优解？这种重度依赖自建基础设施的模式，其可复制性如何？
2. 在AI导致岗位结构性转变的必然趋势下，沃尔玛“岗位转型而非消失”的承诺与大规模再培训投入，能否成为其他巨头应对劳动力市场剧变的可行范本？企业应如何衡量“效率提升”与“社会责任”之间的平衡？
结论：一场豪赌，前途未卜
沃尔玛的AI战略既非纯粹炒作，也非稳操胜券。公司正在专有基础设施上进行结构性投资，以真实规模部署AI并公布运营效益，同时直面大多数企业回避的劳动力影响问题。
但重大执行风险依然存在：管理碎片化的智能体生态系统、防止大规模算法偏见、应对外部购物智能体的竞争，以及在保持准确性的同时确定合适的自动化边界。
公司对挑战的坦诚态度——“通常，人类与AI协作的副驾驶模式才是最有效的方法”——表明其领导层理解AI并非万能灵药。
对于关注沃尔玛行动手册的企业而言，启示在于：为特定场景而构建，而非追求通用性。投资于专有数据护城河，为劳动力转型（而不仅仅是成本削减）做规划，并认识到即使拥有海量资源和技术人才，智能体AI仍是一项存在真实局限性的早期技术。
问题不在于沃尔玛是否在使用AI——它显然在用。关键在于，这种“外科手术式”、重基础设施的方法，能否带来可持续的竞争优势，还是说公司只是用更光鲜的工具，将自己自动化地困在同样的低利润陷阱中。
答案在未来几年内尚不明朗——但沃尔玛愿意将其9050亿美元的市值押注于这场转型，表明其领导层相信是前者。
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