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零售和消费品行业的数字化转型，早已从 “要不要做 AI” 进入 “如何做好 AI” 的深水区。

近日，英伟达发布《2026 年零售和消费品行业 AI 发展现状及趋势报告》，这也是其第三份年度行业 AI 现状报告，通过对行业数百名从业者的调研，清晰勾勒出 AI 在零售消品领域从孤立试点走向企业级规模部署的全貌。报告显示，AI 已成为行业标配，不仅实现了收入增长和成本降低的双重利润影响，更在开源技术、代理式 AI、供应链优化等维度形成新的竞争前沿。

当下，行业的核心命题已从 “是否投资 AI” 转变为 “如何设计灵活、经济高效的 AI 堆栈，让 AI 在全价值链释放最大价值”。

AI 成行业标配，商业价值从验证走向规模化兑现

在零售和消费品行业，AI 的普及速度远超预期，如今已实现近乎普遍的采用。调研数据显示，91% 的行业企业正在使用 AI，58% 的企业处于积极部署阶段，较 2024 年的 42% 提升 16 个百分点，而仍在评估 AI 的企业占比降至 33%，行业彻底从广泛探索转向价值落地。这种普及还呈现出规模差异，员工超 1000 人的大型企业积极部署 AI 的比例达 69%，小微企业则为 48%，大企业凭借资源优势成为 AI 落地的先行者。

AI 的商业价值，早已不是纸上谈兵，而是转化为可衡量的利润增长。89% 的受访者表示 AI 推动了年度收入增长，其中 57% 的企业实现 5% 及以上的营收提升；95% 的企业借助 AI 降低年度成本，58% 的企业成本降幅超 5%。在企业最初的 AI 布局目标中，提高运营效率（45%）、改善客户体验（38%）、提升员工生产力（29%）位列前三，而实际落地中，AI 的表现均超越预期，54% 的企业实现生产力提升，52% 达成运营效率优化，41% 改善了客户体验，印证了 AI 作为业务驱动力的核心价值。

商业价值的兑现直接推动了投资的加码，92% 的行业高管计划在 2026 年增加 AI 预算，其中 58% 的高管预计预算增幅超 10%。企业的 AI 投资重点也更具战略性，36% 投向 AI 工作流和生产优化，33% 用于挖掘新用例，32% 聚焦员工 AI 技能培训，形成 “投资 – 学习 – 绩效提升” 的良性循环，AI 正从企业的 “可选项目” 变为 “必投战略”。

技术栈重构：开源成战略选择，代理式 AI 成下一个竞争前沿

随着生成式 AI 走向成熟，零售消品企业的 AI 技术栈正迎来关键重构，开源化和代理式 AI成为两大核心趋势，前者决定了企业 AI 的灵活性，后者则是未来构建差异化竞争的关键。

开源模型和工具的战略重要性持续提升，79% 的受访者表示，将开源集成到 AI 堆栈中具有中等到非常重要的价值，其中 48% 认为其 “非常或极为重要”。在生成式 AI 时代，企业需要基于专有数据定制 AI 解决方案，而开源技术既支持企业用自有数据微调模型，又能借助社区创新加速开发，同时避免长期技术债务。从规模来看，大企业和小微企业均高度重视开源，其中小微企业对开源的依赖度更高，成为其在资源有限的情况下实现 AI 定制化的重要抓手。

代理式 AI 则是今年报告的全新重点，作为能够自主推理、规划和执行复杂任务的先进系统，它成为零售消品行业的下一个竞争前沿。尽管仍处于采用早期，但已有 47% 的企业正在使用或评估 AI 智能体，20% 的企业实现积极部署，21% 的企业计划在 2026 年落地。小微企业对代理式 AI 的参与度更是远超大型企业，54% 的小微企业正在使用或评估，而大企业这一比例为 40%，原因在于代理式 AI 能够帮助小微企业以更少的资源实现自动化，快速扩展业务容量。

从应用价值来看，企业部署代理式 AI 主要瞄准三大需求：57% 用于提高处理速度和效率，将数小时甚至数天的流程转化为实时操作；40% 用于提升客户体验和个性化沟通，通过多轮对话精准捕捉客户需求；40% 用于依托实时数据改进决策。在落地场景上，代理式 AI 聚焦高业务价值与技术可行性的结合，内部工作流自动化、知识管理与获取占比均达 59%，成为首要落地场景，而客户支持、员工辅助、个性化营销与广告的占比也均为 48%，实现了企业内部运营和外部客户服务的双重赋能。

场景全链路渗透：从前端体验到供应链，AI 赋能无死角

AI 在零售消品行业的落地，早已突破单一场景，实现了从前端客户体验到中后台运营，再到供应链的全链路渗透，其中电子商务、实体店面、供应链成为三大核心落地板块，而供应链更是成为 AI 战略要务。

面向客户的场景中，数字商务成为行业转型的核心抓手，61% 的受访者倾向于通过数字商务实现业务转型，较 2024 年的 57% 持续提升。电子商务领域，营销及广告内容生成（67%）、客户分析及分类（64%）、推荐系统（58%）成为 TOP3 用例，AI 让大规模个性化营销成为可能，从内容生成到产品推荐，全流程匹配客户需求。实体店面虽仅占整体关注的 24%，但落地深度显著，74% 的采用者部署了客户分析和门店分析，缺货及库存管理、销售助理优化的占比也达 58%，AI 让线下门店的运营更具数据驱动性。

后台运营则是 AI 提升企业内部效率的核心场景，54% 的企业将 AI 应用于后台，预测分析（57%）、报告生成（48%）、合成数据（36%）成为主要用例，AI 替代了大量重复性工作，让员工聚焦于高价值的决策和创新工作，实现了员工生产力的实质性提升。

而供应链则成为 AI 布局的战略核心，64% 的受访者表示供应链挑战逐年增加，地缘政治不稳定、劳动力限制、消费者需求变化等因素，让供应链从 “成本中心” 转变为推动竞争优势的 “战略能力中心”。AI 成为解决供应链复杂性的关键，91% 的企业表示 AI 降低了供应链运营成本，较 2024 年的 80% 大幅提升，其中 53% 的企业成本降幅超 5%。企业将 AI 应用于供应链的三大核心挑战：51% 聚焦运营效率和吞吐量，45% 用于满足客户期望，38% 提升可追溯性和透明度，而需求预测（64%）则是供应链最核心的 AI 用例。

值得关注的是，物理 AI 和机器人成为供应链 AI 的下一代发展方向，尽管目前仅 17% 的企业使用或评估，但已展现出明确的价值，内部物流仿真及优化、机器人拾放、智能叉车成为主要落地场景。物理 AI 与数字智能、人类劳动力的协同，将成为下一波供应链转型的核心动力，而 75% 的企业计划在 2026 年增加供应链 AI 支出，其中 22% 增幅超 10%，供应链 AI 的投资将持续加码。

核心挑战与破局关键：人才缺口凸显，推理优化成核心抓手

在 AI 规模部署的过程中，零售消品企业也面临着全新的挑战，而行业的核心障碍已从早期的数据问题，转变为人才缺口和推理优化，这两大问题成为决定企业 AI 落地效果的关键。

数据层面，行业已实现突破性进展，2022 年生成式 AI 兴起初期，数据是企业布局 AI 的最大障碍，而如今仅 13% 的受访者表示训练数据是首要挑战，较 2024 年的 27% 大幅下降，隐私和主权问题也从 22% 降至 18%，数据基础设施的成熟为 AI 规模部署奠定了基础。

取而代之的是人才缺口的加剧，46% 的受访者表示 AI 人才短缺是当前实施 AI 的首要障碍，较 2024 年的 31% 提升 15 个百分点。这一问题的出现，既源于行业 AI 采用的激增，也来自代理式 AI、物理 AI 等专业技术对人才的更高要求。人才短缺已形成实际的发展瓶颈，尽管 92% 的高管计划增加 AI 预算，但缺乏熟练的 AI 人才，让企业的投资意愿难以转化为实际的执行能力。报告指出，通过招聘、战略合作或内部技能提升弥补人才缺口的企业，将获得决定性的竞争优势。

而 AI 推理优化，则是将 AI 投资转化为可衡量商业价值的核心抓手。AI 推理是训练好的模型生成预测、应用于新数据的过程，是实时决策、产品推荐、库存预测等所有 AI 交互的底层引擎。对于零售消品企业而言，推理优化的重要性体现在三大维度：41% 关注成本效益和总拥有成本，高容量的推理查询若未优化，将快速侵蚀利润；35% 重视延迟、准确性和吞吐量，毫秒级延迟会影响电商转化率，准确性问题则会导致库存失衡；32% 聚焦模型性能和基准测试，微小的性能差距都可能带来销售额和客户体验的损失。报告强调，优化推理能带来复合优势，而失败则会让 AI 陷入小规模试点，难以释放实际价值。

2026 行业展望：从 “部署 AI” 到 “优化 AI”，全栈布局重塑行业未来

英伟达的这份报告清晰指出，零售和消费品行业的 AI 发展已进入变革时刻，战略叙事从 “实验 AI” 转向 “执行 AI”，从 “后台自动化” 转向 “面向客户的创新”，而行业的核心问题也从 “是否投资 AI” 彻底转变为 “如何优化 AI 在全价值链的部署”。

2026 年，零售消品企业的 AI 布局将围绕四大方向展开：一是更深入地将开源组件集成到生产堆栈，实现 AI 模型的定制化和灵活性；二是推动代理式 AI 的可操作性落地，让 AI 智能体在更多核心场景释放价值；三是从通用 AI 工具向专用 AI 应用演进，贴合行业独特的产品、流程和客户行为；四是通过多种方式补齐 AI 人才缺口，保障 AI 战略的执行能力。同时，物理 AI 与数字 AI 的融合、供应链 AI 的深度升级，将进一步推动行业的效率革命和体验升级。

对于零售消品企业而言，AI 早已不是简单的技术工具，而是重塑企业运营、客户体验和供应链的核心战略。在客户期望不断提升、供应链复杂性持续增加的背景下，那些能够解决人才缺口、做好推理优化、实现开源与专有模型平衡、落地代理式 AI 和物理 AI 的企业，将建立起难以复制的竞争优势。

2026 年，零售和消费品行业的 AI 竞争，不再是 “谁做了 AI”，而是 “谁把 AI 做深、做透、做优”，而这场竞争的结果，将决定未来行业的格局重构。