Deepseek的横空出世，迅速完成了一次深刻的AI全民普教育及。可以非常肯定地说，2025年，注定是中国AI大模型的应用落地爆发的元年。对于企业来说，现在的问题不再是“要不要引入大模型？”，而是“怎样如何有效引入大模型？”。

中投顾问推出的《2025-2029年中国未来产业之人工智能大模型行业应用场景剖析及投资机会研究报告》，就是回答各行业“如何有效引入大模型”的问题。报告详细介绍了金融、医疗、制造、教育、交通和零售等行业如何引入大模型的方法，并附有深度案例分析，是国内首份关于大模型行业落地的深度报告。

本报告现在可以申请限时“免费阅读”，请搜索“中投顾问”，进入公司官网后，任意联系方式均可联系申请。

在人工智能大模型商业化的征程中，盈利模式的探索不断推陈出新。效果分成模式，尤其是聚焦于零售场景下基于 GMV（Gross Merchandise Volume，商品交易总额）的分成机制，正逐渐成为行业焦点。这一创新模式紧密联结了大模型技术提供方与零售企业双方的利益，以实实在在的销售增长成果为导向，开启了互利共赢的新局面，为人工智能大模型在零售领域的深度应用注入强大动力。

一、效果分成模式的运作基石

效果分成模式的底层逻辑建立在大模型对零售业务全方位、精准化的赋能之上。在当今数字化零售时代，消费者的购物行为愈发复杂多变，需求呈现高度个性化。人工智能大模型凭借其强大的数据处理能力、深度学习算法以及对消费者行为模式的精准洞察，成为零售企业破解市场密码、提升销售业绩的关键利器。

大模型通过对海量消费数据的挖掘与分析，构建起细致入微的消费者画像。这些数据涵盖消费者的基本信息、历史购买记录、浏览偏好、社交互动行为等多个维度，模型据此识别出不同消费者群体的独特需求、购买动机与决策周期。例如，在时尚零售领域，模型能够精准区分追求潮流的年轻消费者与注重品质的成熟消费者，为他们分别推荐符合口味的服装款式、品牌与搭配建议。

基于深入的消费者洞察，大模型在零售运营的各个环节发挥关键作用。在商品推荐环节，利用实时数据与算法模型，根据消费者当下的浏览行为、购物车内容以及过往购买习惯，在电商平台首页、商品详情页等位置精准推送高度相关的商品。相比传统基于简单规则或热门推荐的方式，大模型推荐商品的点击率平均提升 30% - 50%，有效引导消费者发现更多潜在购买需求，提高购物篮的商品数量与金额。

在供应链管理方面，大模型预测市场需求变化，辅助零售企业优化库存布局。通过分析季节因素、流行趋势、促销活动影响以及宏观经济数据对消费的冲击，提前数月精准预测不同地区、不同品类商品的销量走势。这使得企业能够合理安排采购、生产与仓储，降低库存成本的同时确保商品供应充足，避免缺货损失，库存周转率平均提升 20% - 30%。

在定价策略优化上，大模型实时监控市场竞争态势、消费者价格敏感度以及商品生命周期，动态调整商品价格。在促销活动期间，根据活动热度、库存剩余情况与消费者购买节奏，智能制定差异化折扣策略，既能吸引消费者下单，又保障企业盈利空间，整体促销活动的投资回报率（ROI）提升 15% - 25%。

二、零售场景：GMV 增长的新引擎

在实际零售场景中，大模型带来的 GMV 增长效应显著且多维度。

线上电商平台是大模型施展拳脚的重要战场。以国内某大型电商平台为例，引入人工智能大模型后，首页个性化推荐模块焕然一新。模型根据每位用户独特的兴趣偏好与实时购物需求，实时筛选并展示最契合的商品。对于一位经常购买运动装备的消费者，当他打开 APP 时，映入眼帘的首先是最新款运动鞋、运动服饰以及配套的运动配件，甚至包括个性化定制的运动训练计划推荐，激发他进一步探索与购买的欲望。据平台数据显示，实施大模型驱动的个性化推荐策略后，平台用户平均月消费频次提升了 1.2 - 1.5 次，客单价提高了 10% - 15%，GMV 在短短半年内实现了 20% - 30% 的显著增长。

线下实体零售同样受益颇丰。一家连锁美妆零售店借助大模型实现门店数字化转型。通过店内传感器收集顾客的进店时间、停留区域、试用产品信息，结合会员系统中的历史购买数据，模型为店员提供实时销售建议。当一位顾客在店内长时间驻足于某款口红柜台前，店员手机上的智能助手便会提示该顾客可能感兴趣的其他美妆产品，如搭配的眼影盘、卸妆水等，并提供个性化优惠信息。这种精准服务不仅提升了顾客的购物体验，还使得门店的销售额逐月攀升，平均单店 GMV 季度环比增长 10% - 15%，在竞争激烈的美妆零售市场脱颖而出。

此外，在全渠道零售融合的趋势下，大模型打通线上线下数据壁垒，实现无缝的购物体验衔接。消费者无论是在线上浏览商品后到线下门店体验购买，还是在线下体验后线上完成订单，大模型都能全程跟踪消费者行为轨迹，提供一致且精准的服务。例如，消费者在线上收藏了一款家居用品，当他走进线下门店时，基于位置感知与大模型驱动的智能导购系统立即识别其身份，引导他至商品陈列区，并展示线上用户评价、搭配建议等信息，促进购买决策。这种全渠道协同效应进一步放大了零售企业的 GMV 增长潜力，推动整体业务蓬勃发展。

三、分成机制的设计要点

基于 GMV 的效果分成模式，其分成机制的合理设计是保障双方合作顺畅、长期共赢的关键。

首先是分成比例的确定。这需要综合考量多方因素，包括大模型对 GMV 增长的贡献程度、技术研发成本、市场推广难度以及零售企业自身的盈利状况等。在大模型应用初期，当对销售增长的拉动效果有待验证时，分成比例通常相对较低，一般在 5% - 10% 区间，以降低零售企业的试用成本与风险，吸引更多企业参与合作。随着大模型持续证明其商业价值，如实现连续多个季度 GMV 显著增长，且对企业市场份额拓展起到关键作用，分成比例可逐步上调至 10% - 20%，确保技术提供方获得合理回报，激励其持续优化模型性能。

其次是数据监测与核算体系的搭建。精准、透明的 GMV 数据监测是分成机制的基石。双方需共同建立一套涵盖线上线下全渠道的销售数据监测平台，实时跟踪商品交易情况，确保 GMV 数据的真实性、完整性与及时性。核算周期通常以月或季度为单位，在每个周期结束后，依据事先约定的分成公式与数据核算结果，进行利润分配。同时，为应对可能出现的数据差异争议，需设立独立的数据审计机制，邀请第三方专业机构定期核查数据，保障双方权益。

再者是风险与收益共担机制。零售市场受季节波动、突发公共事件、行业竞争加剧等诸多不确定因素影响，销售业绩存在起伏风险。为应对此类情况，效果分成模式通常设计风险缓冲条款。例如，在市场低谷期，若 GMV 出现下滑，双方可协商适当降低技术提供方的分成比例，或延长分成周期，待市场回暖后再行调整；而当因大模型技术升级或新功能推出带来超预期的销售爆发增长时，双方也可约定额外的奖励分成，共享创新红利，强化合作韧性。

四、优势尽显：携手共进

效果分成模式在零售场景下为双方带来的优势显而易见，成为推动合作的强大动力。

对于零售企业而言，最大的优势在于降低技术应用前期的资金投入与风险。相较于传统一次性买断大模型技术或按固定费用租赁的模式，基于 GMV 分成无需企业在项目启动初期支付高额费用，只需在实现销售增长后，按照约定比例与技术提供方共享成果。这使得中小零售企业，尤其是资金相对紧张的初创公司，也有机会引入前沿的人工智能技术，提升自身竞争力。同时，由于技术提供方的收益直接与 GMV 挂钩，双方利益一致，零售企业能够获得技术提供方更紧密、更优质的技术支持与服务。技术团队将持续关注零售企业的业务动态，及时根据市场变化优化模型，确保对销售增长的持续推动作用。

对于大模型技术提供方来说，效果分成模式开辟了广阔的市场空间，加速技术商业化落地。通过与众多零售企业建立合作，技术提供方能够快速积累丰富的零售行业数据与应用场景经验，反哺技术研发，进一步优化模型性能，形成技术迭代与商业拓展的良性循环。而且，凭借稳定的 GMV 分成收入流，企业在技术研发投入上更有底气，能够吸引顶尖人才，加大创新力度，不断拓展大模型在零售领域的应用边界，巩固行业领先地位。

五、挑战当前：砥砺前行

然而，如同任何新兴商业模式一样，效果分成模式在前行道路上也面临着诸多挑战，需要双方携手克服。

数据安全与隐私保护是首要关卡。零售企业在运营过程中积累了海量消费者敏感信息，如个人身份信息、购买记录、支付数据等，这些数据在与大模型技术对接、用于模型训练与优化时，存在泄露风险。一旦发生数据泄露事件，不仅会损害消费者权益，引发信任危机，还会给零售企业与技术提供方带来严重的法律后果与品牌声誉损失。因此，双方需投入大量资源构建严密的数据加密、访问控制、数据脱敏等安全防护体系，严格遵守国内外相关法律法规，如欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR），确保数据全生命周期的安全合规。

模型性能的持续优化压力巨大。零售市场瞬息万变，消费者需求、流行趋势、竞争格局不断演进，要求大模型始终保持敏锐的市场洞察力与卓越的预测、推荐能力。技术提供方需要紧跟市场动态，持续投入研发资源，及时更新训练数据，优化算法模型结构，以适应新的消费场景与挑战。例如，在新兴的社交电商、直播带货等领域，消费者购买决策受主播推荐、社交互动等因素影响较大，大模型需融合这些新特征，创新推荐策略，才能持续助力零售企业提升 GMV。

合作双方的目标与期望管理难度较大。零售企业往往期望短期内看到大模型对 GMV 的显著拉动效果，而技术的成熟与优化通常需要一定时间积累；技术提供方则希望零售企业能够全面、深入地应用大模型，提供充足的数据与业务场景支持，但企业可能受限于内部组织架构、业务流程复杂性，无法快速响应。因此，双方在合作初期需建立充分的沟通机制，明确各自目标、期望与实施步骤，定期评估项目进展，及时调整合作策略，确保在长期合作过程中始终保持目标一致。

六、未来展望：无限可能

展望未来，随着技术的不断进步与市场的深度挖掘，人工智能大模型在零售场景下的效果分成模式将开启更为绚丽的篇章。

一方面，随着物联网（IoT）、边缘计算等技术的普及，大模型将能够实时获取更多线下零售场景的细粒度数据，如消费者在店内的实时行为、商品的实时库存状态、货架的陈列效果反馈等，进一步提升模型对零售运营的精准掌控能力。通过与店内智能设备联动，实现实时、精准的商品推荐、促销推送与库存优化，将线下零售的购物体验提升至新高度，为 GMV 增长注入新动力。

另一方面，跨行业、跨领域的数据融合趋势将为大模型带来更广阔的创新空间。零售与金融、医疗、娱乐等行业的数据互联互通，将使大模型能够构建更全面、立体的消费者画像，挖掘出更多潜在消费需求与关联销售机会。例如，结合消费者的健康数据与消费行为，为其推荐个性化的健康食品、运动装备与健身服务套餐，实现跨行业的协同消费增长，拓展 GMV 增长边界。

同时，随着人工智能伦理与监管政策的逐步完善，效果分成模式将在更加规范、健康的环境下运行。技术提供方与零售企业将更加注重消费者权益保护、数据公平使用与算法透明性，确保大模型技术在推动零售商业繁荣的同时，符合社会公序良俗与可持续发展原则，为行业长期稳定发展奠定坚实基础。

总之，人工智能大模型在零售场景下的效果分成模式，凭借其创新的商业逻辑、显著的 GMV 增长效应与互利共赢的合作机制，正成为零售行业数字化变革与智能化升级的核心驱动力。尽管面临挑战，但只要双方秉持合作共赢的理念，砥砺前行，必将在未来创造更多商业奇迹，重塑零售商业生态。

公司介绍：

本文作者为中投顾问下属机构：中投产业研究院。

【中投顾问】是中国领先的产业研究咨询专业机构，提供产业研究、产业规划和产业招商的全流程服务，还开发了产业研究咨询的大数据平台【中投顾问产业大脑】。有任何专业问题欢迎互动交流。