Ai，如何重塑酒业？

这个时代，AI已经成为绕不开的话题。

作为传统产业，白酒行业正在面临一场全面的AI革命。从生产到消费，从营销到管理，AI的浪潮正席卷全产业链。

那么，AI在当下行业内的应用实况如何？在具体的场景中AI如何影响消费决策，改变生产经营效率，最终影响白酒行业？AI在酒业还有什么样的可能呢？

从消费端看AI如何影响买酒决策？

先从消费端来看，行业最关心的问题是：AI会如何影响消费者的买酒决策？

在近期举行的AIIC2026酒业创新与投资大会AI专题会议上，有专家透露，国内目前约56%的手机用户装有至少1个AI应用，而AI的高频使用者多为高消费人群，也是即时零售的高频用户。AI正在成为他们做出消费决策的重要助手。

央视市场研究总经理虞坚在大会上提出“决策重构”的判断。2025年1月至2026年6月，AI APP覆盖设备数从2.6亿增至9.1亿。在他看来，AI辅助消费决策已成为品牌流量新入口，白酒用户的决策路径由此重构。

但这股AI浪潮究竟能在多大程度上改变酒类消费，业内仍保持了审慎的思考。

《让AI推荐你的酒——2026白酒行业AI营销专题研究报告》联合发布人、有赞联合创始人黄荣荣指出，白酒消费决策复杂，消费者在送礼、婚宴等场景中害怕买错、买贵、买到假货，习惯优先向AI咨询产品备选名单。然而大量实测表明，AI可以输出产品清单，却难以解答产品本地在售状态、实时成交价格、宴席配套政策、退换货配送服务等落地问题。

AI无法独立完成白酒的交易闭环。消费者即便拿到AI推荐结果，仍需要向门店、经销商、熟人确认真实信息，才敢完成购买。

上述《报告》也认为目前消费者最终选购的是具体酒款而非抽象品牌；AI仅承担前期信息整理对比，熟人口碑、线下门店、经销服务、品饮体验仍是交易信任的核心来源；AI输出内容存在新旧信息混杂风险，普通消费者很难辨别信息有效性。

由此，AI之于酒类消费的真实角色，更像一个高效的“候选筛选器”，而完成交易的信任闭环，依旧要回归渠道与人。换言之，白酒行业的AI营销不是批量生产AI内容，而是打通AI信息推荐到线下渠道交易的完整链路，让AI被看见、让渠道做承接。

看产业链AI正全面渗透其中

从消费端往前倒推不难发现，AI的应用范围已经覆盖到了产业链的方方面面。

在白酒生产上，AI正与传统技艺深度融合。例如，国台将传统勾调技艺与AI深度结合，搭建数智勾调AI平台，消费者可以根据个人口味偏好，让AI自主完成勾调设计；作为贵州省行业大模型典型应用案例之一，基于AI大模型的贵州珍酒智慧勾调系统，把勾调师多年积累的“舌尖经验”转化为企业可持续积累的数据与模型能力；珍酒李渡集团CEO汤向阳也曾公开表示，李渡酒业正从管理智能化、酿造精准化、风味科学化、营销数据化四大方面全方位拥抱AI。

销售经营层面，AI的渗透同样深入。腾讯企业微信行业总监邓享平指出：过去二十年，酒企经营围绕“发货单”展开，而未来十年，行业重心将转向“开瓶量”，回归真实消费与持续复购。这就需要AI的介入和辅助。

结合中国酒业协会与毕马威的调研数据更能理解这个现实。2026年上半年，61.2%的受访酒企出现客户数量下降，74.1%遭遇客单价下滑。因此，企业有必要将AI应用到经营结果的分析上，使其深度嵌入业务现场，直接服务订单、复购、履约、成本等经营指标。

海普智联企业AI负责人李梦凯则强调，AI应当扎根真实业务场景，从原粮、供应、酿造、制造、渠道、营销全链条长出智能能力，把AI转化为可量化的生产力。

此外，内容端的AI应用则呈现出更丰富多元的面貌。光良推出AI漫剧《白酒邪修学院》，老白干推出《匠魂》，中酒协与名仁苏打水还联名出品了穿越喜剧《千杯不醉》。与此同时，行业内用AI制作短视频进行品牌传播已成为常态。用AI生成内容让品牌叙事有了更多可能的表达形式。

AI的渗透显然不是酒企浅尝辄止的“赶时髦”，而是正在从单点工具向全链能力进化。这是一场从经验到数据的深层变革。

机会与清醒AI在酒业的n种可能

纵观AI在酒业的种种实践，可以提炼出几个值得关注的点。

其一，AI在消费决策中的角色已然确立。它完成的是信息筛选和候选清单生成，还不能直接完成交易闭环。因此，对酒企而言，关键命题不是让AI直接卖酒，而是让AI输出的候选名单包含自己，让线下渠道高效识别和承接潜在顾客。

其二，AI在生产经营中的地位正在从工具上升为基础设施。无论是国台的数智勾调、珍酒的经验数据化，还是企业的AI经营方案……AI不再是锦上添花的点缀，而正在成为企业可积累、可迭代的核心能力。

其三，AI正在重塑酒业营销的底层逻辑。当AI辅助消费决策成为常态，品牌竞争的战场便延伸到了AI的答案里。

尽管AI的蓝图令人兴奋，但行业仍需保持一份清醒。因为，虽然人人都在讲AI，但实际上不少企业对AI的使用仍为零。

在酒业创投大会上，笔者通过采访了解到仍有不少企业管理人员对AI十分陌生，一些知名酒商甚至没有使用过任何AI工具。他们还反馈了“担心AI使用费用太高”以及“不知道怎么用AI”等问题。

这种落差恰恰说明，AI在酒业的渗透仍处于早期阶段。从概念到落地、从工具到生产力，中间还隔着一条需要企业亲自蹚过的河。在这个过程中，企业只有找准真要解决的问题，才能避免陷入“为了AI而AI”的陷阱。