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中國第二大購物節「618」今年冷清收尾，顯示內需疲弱與房市陰霾拖累消費意願，同時在監管壓力下，電商平台被迫從血拚折扣轉向「毛利至上」。各大平台把今年618當成AI工具壓力測試場，電商戰場正快速變成科技軍備賽，恐改寫未來全球零售競爭規則。
中國第二大網購盛事「618」邁入尾聲，卻異常安靜。曾經代表中國內需爆發力的購物嘉年華，如今熱度明顯退潮，不僅折射出中國景氣放緩與房地產危機陰影，也顯示當局出手遏止「無底線打折」後，電商平台被迫從衝規模轉向拚獲利，整體遊戲規則正在被重寫。
過去，「618」是為慶祝JD.com（京東）創立而誕生的促銷日，從一開始的一天瘋搶，演變成所有大型平台集體上場的年中大戰。今年包括JD.com與阿里巴巴（Alibaba）旗下的Tmall等平台，活動自5月中就開跑，一路延續到6月20或21日，長達約40天，較去年再多出三到四個購物日。儘管檔期拉長，市場普遍預期整體營收僅以個位數百分比成長，顯示大幅促銷換來的已不再是熱烈買氣，而更像是被動「攤平」消費力道。
從數據來看，去年的618在更長檔期加持下，整體「成交總額」（GMV）仍成長15%，達到8,556億元人民幣左右（約1270億美元），但日均消費反而下滑，代表消費者並沒有更願意掏錢，只是把原本就要買的東西分散到活動期間。今年官方數據尚未公布，不過分析師多預估成長率將大幅放緩，甚至可能只靠延長天數「勉強撐住」年比增幅。
對一般消費者而言，「618疲勞」已是真實感受。以北京一名網路工程師為例，她坦言今年幾乎沒買東西，只是剛好洗衣精用完才上網補貨，完全不是「看到折扣就囤貨」的心態。這種從激情到冷感的落差，與中國長期房市低迷、就業不安全以及中美貿易摩擦升溫所帶來的預期悲觀有高度關聯。數據顯示，今年5月中國社會消費品零售總額年減0.6%，這是自2022年12月疫情封控期之後首次回落，汽車、家電、家具、珠寶及建材等大宗消費都出現明顯萎縮，即便政府祭出補貼也難以扭轉。
在此背景下，官方開始針對電商平台的「惡性價格戰」出重手，要求各方避免以超低價補貼沖流量。阿里巴巴強調，今年618是一次「決定性的轉向」，品牌商被鼓勵把焦點從炫目的銷售額，改為「健康毛利」。對長期陷入「價格越打越低、商家越賣越累」的電商生態而言，這確實是一種結構調整，但短期副作用是促銷力度收斂，勢必降低消費者的「搶便宜動機」，進一步拖累本就疲弱的需求。
值得注意的是，今年618不只是一場折扣戰，更是AI技術的大型實驗場。以阿里巴巴為例，公司已將自家大模型「Qwen（通義千問）」全面導入Taobao平台，消費者可以透過Qwen App與AI對話，由系統替他們篩選、比較與推薦商品，而非再自己慢慢翻頁找貨。市場研究機構CTR的總經理Jason Yu就指出，所有大型電商都把618當成測試AI工具的最佳時機，這已經不只是電商銷售戰，更是科技實力的比拚場。
AI導購帶來的改變，可能比折扣強弱更具長期影響。對平台而言，透過大數據與生成式AI，可以更精準預測需求、優化庫存管理，甚至依照使用者偏好動態調整價格，減少「胡亂補貼」造成的虧損。對品牌商來說，AI推薦若能提升轉換率，就算不大幅打折也有機會維持營收與毛利，這與官方要求「停止不理性折扣」的方向相符。然而，消費者在AI引導下，被推送到哪一家品牌、哪一個價位帶，恐怕更仰賴平台演算法，而非自主比價，這也引發外界對「資訊不對稱」與「隱性漲價」的疑慮。
從另一個角度看，618的「冷卻」並不全然是壞事。Bain & Company大中華區消費品業務負責人Derek Deng就認為，今年明顯比較安靜反而是市場健康化的象徵，顯示消費行為漸漸回到常態，不再只在購物節集中囤貨。若站在宏觀政策角度，北京當局不希望經濟過度依賴幾次促銷檔期「沖出漂亮數字」，而是期待更穩定、可持續的日常消費，這也意味著未來電商平台要在「不再瘋狂補貼」的環境中重新找出成長模式。
不過，當中國電商在官方壓力下撤出極端價格戰，對全球競爭格局的外溢效應也值得留意。過去國際品牌慣於利用618、雙11等檔期測試新品與價格彈性，如今若活動吸引力下降，未來可能轉向其他市場與平台，例如亞馬遜（Amazon，代號AMZN）的Prime Day，或Meta(META)與TikTok海外電商新興場域。反過來說，中國平台若能在AI導購、智能客服與供應鏈數位化上取得領先，接下來輸出技術與模式給其他國家，也可能重新主導全球電商下一階段的標準。
總體來看，今年618所折射出的，不只是一次冷清的促銷季，而是中國內需疲弱、政策導向「去折扣化」、以及AI全面入侵零售產業三股力量的交會點。短期內，平台與品牌勢必承受成長放緩與轉型陣痛；中長期則將考驗：在少了瘋狂補貼、卻多了演算法與大模型加持之後，電商是否能建立一套既能維持合理利潤，又不犧牲消費者體驗的新平衡。對投資人與產業而言，真正的關鍵不在今年618的銷售數字，而在於誰能在這場「折扣退潮＋AI浪潮」的雙重變局中，率先找出新的獲利方程式。
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