$宝尊电商(BZUN)$ Agentic Commerce：宝尊长期技术资产开始获得新的商业解释

Meta于2026年9月推出Muse个人AI Agent，使“AI替消费者完成购物”从概念进一步走向实际应用。Muse可以调用浏览器、填写表单并在获得用户确认后完成购买；Shopify同期也已经将Agentic Commerce产品化，通过结构化商品目录、实时库存和价格接口，把商户商品直接分发到ChatGPT、Google AI Mode、Gemini和Microsoft Copilot等AI入口。Shopify披露，2026年第一季度来自AI的商店访问量同比增长约8倍，AI驱动的订单增长接近13倍。(Facebook)

这一变化对于宝尊的意义，不在于Muse本身短期能给宝尊贡献多少订单，而在于它验证了一条新的商业基础设施演进路径：

传统电商时代：消费者读取网页和店铺。

Agentic Commerce时代：机器读取商品、价格、库存、物流、会员、售后和品牌知识。

在后一种体系中，真正成为AI购物基础设施的不是传统意义上的店铺装修或流量运营，而是PIM、OMS、CRM、商品主数据、库存系统、订单路由、会员系统、售后接口以及标准化的数据治理能力。

这恰好是宝尊过去近20年技术积累最集中的部分。

一、宝尊事实上已经进入Agentic Commerce的早期技术阶段

2025年20-F披露的信息比单纯“公司正在使用AI”更有意义。宝尊在BOCDOP体系中已经开始探索下一代自动化商品Agent，包括利用Product Master Data Agent快速生成符合不同平台要求的标准化商品主数据；在DTC业务中探索Butler式购物体验、AI销售助手和智能门店；同时建设Data Agent和Conversational BI，将复杂数据库查询转化为自然语言交互。公司还明确表示，2025年IT Solutions商业化取得显著进展。(证券交易委员会)

这与Agentic Commerce所要求的底层能力高度重合。

例如，一个购物Agent收到“帮我买一件黑色、M码、周五前送达、价格低于800元、可免费退换的男士羽绒服”的指令后，并不能仅靠大语言模型完成交易。它仍然需要实时获得：

商品标准属性、颜色与尺码映射；实时售价和促销；区域库存；预计交付时间；用户会员资格；退换货规则；订单创建和物流状态。

这些信息分别对应PIM、OMS、库存、CRM、履约和售后系统。

因此，生成式AI越成熟，传统商业IT系统并不会失去价值；相反，机器能够理解和调用这些系统，成为新的价值来源。

宝尊2025年可持续发展报告还披露，其DTC数字触点解决方案、全渠道PIM以及OMS进入多项Gartner 2025年研究，同时公司已经推出AIGC客服培训系统S-ANY并持续升级S-Whiz智能客服助手。(Baozun InvestorRoom)

这意味着宝尊现有技术体系并非从零开始搭建Agentic Commerce，而是存在较明显的技术迁移路径：

PIM → Agent可理解的商品知识层

OMS → Agent订单执行层

CRM → 用户授权与会员数据层

BOCDOP → 多平台商业编排层

客服系统 → 售前、售后服务Agent

数据分析 → Data Agent与自动经营决策

这部分资产过去通常被资本市场包含在低利润率“电商代运营”估值中，因此没有获得独立定价。

二、宝尊真正可能产生的新商业模式，不是“做一个大模型”，而是成为品牌的AI Commerce Orchestrator

宝尊不需要也不应该和阿里、Meta、OpenAI竞争基础模型。

其更合理的位置，是连接：

品牌内部系统 → 淘宝/天猫 → 抖音 → 京东 → 微信生态 → 品牌DTC → 海外AI购物入口。

对于国际品牌而言，这一层的复杂度实际上可能随着Agent数量增加而上升。

过去品牌需要适配淘宝、京东、抖音等平台；未来还可能需要同时适配千问、豆包、ChatGPT、Gemini、Muse以及不同平台内部的购物Agent。

商品taxonomy、价格、促销、会员规则、库存、退货政策和数据权限不可能简单复制到所有Agent。

因此宝尊潜在的新价值不是：

“替品牌做AI。”

而是：

帮助品牌把自己的商业系统变成能够被各种AI Agent安全调用、理解和执行的统一商业接口。

这可以被理解为Agent Commerce Enablement，或者更准确地说是AI时代的Commerce Orchestration。

其商业模式未来可能从传统项目费逐渐演变为：

一次性系统实施费 + SaaS/平台使用费 + API调用费 + 运营服务费 + 交易分成。

一旦收入结构开始向后面几种模式迁移，其经济属性就会明显优于传统TP业务。

三、宝尊19年的数据资产应该重新理解，但不能简单按“数据库出售价值”估值

宝尊长期积累的大量真实商业运营数据确实具有价值。公司20-F明确披露，其业务会产生并处理大量个人、交易、人口属性以及行为数据。(证券交易委员会)

但投资分析中需要非常严格地区分两件事：

数据拥有量与数据可商业化价值并不是同一个概念。

其中相当部分消费者和交易数据受到个人信息保护、数据安全法规以及品牌合作协议约束，并不能被宝尊随意出售或者拿去训练一个外部通用模型。宝尊同时披露了严格的数据安全、隐私保护和合同保密义务。(证券交易委员会)

因此，对这部分资产最合理的理解并不是：

宝尊有一个可以单独卖出几亿元的数据集。

而是：

宝尊拥有长期积累的商业数据结构、业务标签体系、运营反馈机制以及数据驱动模型，可以提升自身AI工具在商品、营销、库存、需求预测和消费者运营领域的效果。

这是“使用价值”而不是“资产出售价值”。

其经济回报最终应该体现为：

更低的人力成本、更快的运营速度、更高的转化率、更低的库存损失、更强的客户黏性，以及新的IT/AI产品收入。

这样的价值最终能够进入利润表，而不仅仅停留在资产故事层面。

四、BBM事实上是宝尊最重要的AI试验场

这一点尤其值得重视。

2026年第二季度管理层明确表示，宝尊已经开始在Gap电商运营中试点AI和自动化流程，并观察到显著的生产率提升；管理层进一步表示，BBM可以成为新运营能力的开发和验证环境，而BEC则提供将这些能力向更广泛品牌客户推广的规模。(The Motley Fool)

这形成了一个非常罕见的闭环：

Gap等BBM品牌 → 内部测试

↓

验证商品、营销、库存和运营Agent

↓

沉淀软件和流程

↓

通过BEC向数百个品牌输出

也就是说，BBM的意义不再只是投资和经营品牌。

它同时可以成为宝尊技术产品的“真实商业实验室”。

传统软件公司经常面临一个问题：开发的软件距离真实零售现场太远。

宝尊则可以在自己承担经营损益的品牌里进行测试。

如果某个Agent能够真正降低Gap人力成本、提高库存周转或提升转化，宝尊拥有非常强的证明材料向外部品牌销售这一能力。

这一“BBM验证—BEC复制”的机制，是目前宝尊AI逻辑中最容易被低估的一环。

五、但是，Agentic Commerce同时也可能压低一部分传统宝尊业务的价值

这一逻辑不能只看正面。

淘宝天猫自身正在快速提供免费的或低成本Agent工具。2026年天猫已经宣布向商家提供AI Agent团队，可以覆盖店铺分析、广告投放、客户服务和售后流程；店小蜜已经在20万商户中进行试点，阿里披露其转化效率提升约30%。(阿里巴巴集团)

Shopify采取的策略更加激进：商品结构化、Agent渠道分发等部分基础能力已经平台化，甚至对于部分Agentic方案不单独收取月费。(Shopify)

因此，“给品牌接一个AI接口”本身未来可能迅速商品化。

如果宝尊的技术能力只停留在：

商品Feed整理、简单客服机器人、基础AIGC内容生成，

那么长期定价权反而可能下降。

宝尊真正能够形成护城河的部分必须是：

跨平台 + 企业级 + 与真实运营深度结合。

也就是解决：

复杂品牌商品主数据；中国本地平台差异；ERP/PIM/CRM/OMS融合；线上线下一体库存；消费者会员体系；品牌特殊价格和促销规则；供应链与履约；跨平台经营分析。

这些能力难以由单一电商平台替品牌完全解决。

因此未来判断宝尊AI价值的核心，不应该是“用了多少AI”，而应该是：

AI有没有使宝尊从平台上的运营服务商，进一步成为品牌跨平台数字商业系统的控制层。

六、AI已经开始从“故事”进入宝尊利润表，但仍处于第一阶段

2026年第二季度，BEC调整后经营利润由去年同期4,115万元上升至1.071亿元。公司同时表示，随着技术创新和AI基础设施提高生产率，将2028年集团Non-GAAP经营利润目标由5.5亿元上调至至少7亿元。公司说明实现路径主要包括BEC效率和业务质量改善、BBM规模效应以及BEC与BBM协同。(Baozun InvestorRoom)

这意味着目前AI对宝尊的价值首先表现为：

第一阶段：降本增效。

而真正可能产生估值重估的是第二阶段：

第二阶段：AI能力对外产品化并产生独立收入。

资本市场通常不会因为“公司使用AI”给予独立估值，但如果未来出现明确的AI/IT产品收入、订阅模式、API收费或者Agent Commerce客户合同，宝尊的部分收入属性可能从人力密集型服务逐渐向技术平台型收入迁移。

届时才有条件出现真正的估值体系改变。

七、因此，在投资框架中应把AI定义为“已出现实证、尚未完全商业化的期权”

宝尊当前的AI价值不应该按成熟SaaS公司提前资本化，也不应该继续完全按照传统TP公司忽略。

更合理的处理方式是：

已经进入2028利润目标的效率提升——进入基础估值。

尚未形成独立收费的Agent Commerce产品——作为期权。

数据资产——不给独立账面估值，但承认其可以提高AI产品成功概率和客户壁垒。

这一处理方式既不会把AI变成故事溢价，也不会忽略宝尊过去近20年技术基础设施在Agentic Commerce时代可能出现的重新定价。

从投资角度看，Muse的重要性因此不是给宝尊创造了一个全新的故事，而是提供了一个外部验证：

未来商业入口越来越可能由Agent掌握，而连接Agent与真实商品、库存、订单、消费者和供应链的商业基础设施将变得更加重要。

宝尊恰好已经拥有这套基础设施的大部分组成部分。

真正需要观察的是，公司是否能够把这些资产从“内部运营工具”转化为“外部可收费产品”。

如果能够完成这一步，宝尊过去市场几乎没有给予独立价值的IT系统和商业数据，就可能从成本中心和配套能力，逐渐成为新的利润中心。