В трансграничной торговле с ИИ войти стало проще, а победить сложнее

Ещё пару лет назад небольшая команда из четырёх-пяти человек, торгующая товарами для домашних животных, не могла позволить себе полноценный отдел продаж. Сегодня предпринимательница по имени Вэнь Цзе, ушедшая из образовательной сферы после пятнадцати лет работы, ведёт магазин на международной площадке с помощью целой армии AI-агентов — их у неё уже шестнадцать. Агенты занимаются планированием, переговорами с клиентами, выполнением задач и диагностикой. Однажды ей никак не удавалось закрыть сделку с канадским клиентом, собиравшимся открыть «кошачий отель» и закупить около двадцати «кошачьих вилл» на сумму примерно 6800 долларов. Клиент прочитал коммерческое предложение и замолчал. Вэнь Цзе загрузила переписку в диалог с AI и спросила, в чём проблема. Система не выдала готовый скрипт, а задала встречный вопрос: упоминал ли клиент дату открытия? Оказалось, упоминал — начало мая. И тогда AI предложил нестандартный ход: не торговаться о цене, а говорить о кошках. Клиент больше всего тревожился не о скидке, а о том, успеют ли товары прийти к открытию. Через полчаса после отправки сообщения, написанного в таком ключе, пришёл длинный ответ, а через месяц сделка состоялась. Похожая история — с рекламой бамбуковых влажных салфеток для животных: конверсия висела на уровне 3,74 процента, пока агент за девять минут не разобрал карточку товара по пунктам, не указал на бесполезные фразы вроде «высокое качество», не отметил дублирование ключевого слова и не предложил добавить небольшую минимальную партию для тестовых заказов. После правок конверсия выросла до 7,95 процента, а время вывода товара на площадку сократилось с часа до нескольких минут.

В городе Иу, мировом центре мелкооптовой торговли, эти изменения приобрели масштаб рынка. Почти тридцать тысяч торговцев постоянно пользуются AI-инструментами, а местные собственные приложения суммарно запускали более десяти миллиардов раз. У продавцов, активно применяющих AI, заказы выросли более чем на двадцать процентов. Одна из предпринимательниц, двадцать один год торгующая носками, раньше боялась говорить по-английски и объяснялась с иностранными клиентами через калькулятор. Теперь она наговаривает на камеру ключевые слова, за три-пять минут получает видеоролик с товаром, который автоматически переводится на сорок четыре языка и расходится по разным платформам. Годовой объём продаж — двадцать миллионов пар носков. Другая владелица магазина с помощью AI-дизайнера сократила производство одного рекламного видео с получаса до нескольких минут и за два месяца выпустила более семидесяти роликов, получив заказ почти на сто тысяч школьных рюкзаков.

Отраслевые аналитики описывают сдвиг тремя поворотами: от опоры на опыт к опоре на данные, от точечного повышения эффективности к сквозной автоматизации всех звеньев, от пассивного ожидания заказов к активному поиску клиентов. Меняется сама структура затрат, ритм и организационная форма трансграничного бизнеса. Если раньше зрелая команда непременно включала операционистов, дизайнеров, специалистов по поисковой оптимизации, службу поддержки, рекламных менеджеров и аналитиков, то теперь эта модель, построенная на расширении штата, даёт трещины. Генеративный AI взял на себя производство контента: по данным одной из крупнейших площадок, в 2025 году независимые продавцы создали с его помощью более двенадцати миллионов карточек товаров, готовых к продаже. Скорость вывода товара на рынок перестала зависеть от размера команды. AI продвинулся и в аналитику: при выходе на новый рынок операторы поручают ему изучить местный спрос, культурные предпочтения и нишевые категории, а затем проанализировать конкурентную среду и ценовые диапазоны. То, что раньше требовало трёх-пяти дней ручной работы на один продукт, теперь занимает день на четыре продукта. По оценке одного из практиков, в первичном сборе данных и отборе AI уже закрывает около восьмидесяти процентов рутинных задач, а его внутренние тесты приближаются к уровню лучших двадцати процентов живых байеров.

Платформы, разумеется, тоже включились в гонку. Раньше борьба за продавцов шла через субсидии, трафик и низкие цены — теперь через способность дать бизнесу возможность работать меньшим числом людей и делать больше. Крупнейшие игроки почти синхронно вывели AI-инструменты на передний край привлечения и удержания продавцов, сместив акцент с раздачи ресурсов на раздачу компетенций. Логика конкуренции в отрасли меняется: от «пота на экспорт» к эффективности, движимой вычислительными мощностями и данными. Но у этой медали есть обратная сторона. Число активных продавцов на ведущей западной площадке сократилось с примерно 2,4 миллиона в 2021 году до 1,65 миллиона к концу 2025-го, а к маю 2026-го упало ниже 1,56 миллиона — на шестнадцать процентов год к году. Новых продавцов в 2025 году стало всего 165 тысяч, что на сорок четыре процента меньше, чем годом ранее. Когда картинки, видео и описания товаров генерируются легко и быстро, «инструментальный» уровень перестаёт быть долгосрочным преимуществом. Экосистема продавцов переходит от экстенсивного роста к борьбе за существующий рынок, а центр конкуренции смещается к тому, что AI заменить трудно. Заместитель директора института цифровой экономики Шанхайского финансово-экономического университета Цуй Лили сравнивает AI с усилителем: компании с сильным продуктом, устойчивой цепочкой поставок и высокой исполнительской дисциплиной разгоняются ещё быстрее, а те, кто полагался лишь на массовую закупку товаров и закупку рекламы, выбывают стремительнее. Конкурентная логика продавца возвращается к комплексной борьбе продукта, цепочки поставок и организации.

Платформы, впрочем, видят в этом не угрозу, а новую точку монетизации. Одни строят стратегию вокруг формулы «AI как товар», продавая подписки на корпоративные агентские платформы, объединяющие исследование рынка, генерацию карточек, диагностику рекламы и приём клиентов: годовая подписка для компании может стоить десятки тысяч долларов, а расход токенов становится отдельной строкой дохода поверх традиционных членских взносов и комиссий. Другие делают ставку на «AI как операционный слой», бесплатно встраивая умных помощников в кабинет продавца и привязывая его к своим каталогам, складам и рекламному движку настолько плотно, что уход становится экономически невыгодным. Третьи превращают AI в воронку рекламных ставок: сначала бесплатные инструменты помогают тем, кто не умел делать креативы и потому не покупал рекламу, научиться их производить, а затем генерация контента и закупка трафика сливаются в единый процесс, и сэкономленное на производстве уходит в рекламный бюджет. Четвёртые встраивают AI прямо в операционную систему цепочки поставок, сжимая выявление трендов, генерацию дизайна, распределение первых заказов и планирование пополнения в один конвейер, где от идеи до полки проходит пять-семь дней. Пятые используют AI как сборочную линию предложения, автоматически распределяя трафик по всем товарам магазина и превращая рекламные расходы в своего рода ренту за доступ к алгоритмическому пулу.

Один из собеседников сформулировал это прямо: чем умнее инструменты, тем сильнее продавец привязан к экосистеме платформы, а данные продолжают оседать на её стороне. Кто владеет данными о продавцах и торговыми процессами эпохи AI, тот и получает инициативу. При этом большинство существующих продавцов остаются на привычных площадках и не спешат менять рабочий стол — настоящая разница в эффективности проявляется там, где новые продавцы начинают с нуля. И тут вступает в силу главный парадокс момента. Более дешёвое производство контента и более быстрый вывод товаров позволяют торговать сразу на множестве рынков, и число новинок, запущенных китайскими продавцами на одной из платформ, за год выросло почти на четверть, а количество продавцов с оборотом свыше десяти миллионов долларов — почти на тридцать процентов. Вход действительно стал легче. Вот только остаться на этом рынке, когда порог входа упал для всех, оказывается задачей куда более сложной, чем когда-либо.