小红书AI 战略的真正命题或许从来不是“要不要做AI”，而是“如何让AI服务于人的真实经验”，AI只是手段，而“真实感”才是目的。

文｜王雅迪

ID | BMR2004

近日，小红书发布全员内部信，宣布新一轮组织升级，将全面整合社区、电商、商业化三大业务及公司技术体系，提升核心业务的整体经营能力，并成立AI一级部门Dots和企业智能部，从产品技术和组织两方面加大对AI的投入。

在很长一段时间里，小红书是AI浪潮中令人捉摸不透的存在。当国内各大互联网厂商纷纷高调推出AI大模型和应用产品时，小红书始终保持着一种审慎的姿态。它没有缺席技术探索，但也从未像同行那般全力押注AI产品化。这封内部信宣告了“慢”节奏的结束，信中透露的AI战略和组织变革，构成了这家拥有超过4亿月活的平台在下一阶段的核心叙事。

从2023年试水大模型，到2024年推出AI应用“点点”，再到2026年将AI升级为一级战略赛道，小红书不再克制，开始全面竞速。这场变革不仅是技术路线的调整，更是组织管理逻辑、业务增长模式的系统性重构，AI将串联社区（基本盘）、电商（交易）、商业化（广告）三大业务，破解“种草容易、拔草难”的痛点，组织架构的重塑则为AI落地扫清障碍。

01

AI战略升维

真实性、经验分享和用户间基于真实体验的信任是小红书的命脉，AI的“机器感”与小红书的社区“活人感”存在显著区别。

据内部信披露，小红书成立以AI为核心的一级部门Dots，建设从模型研发、基础设施、工程到产品的完整技术体系，整合顶尖AI人才与资源。据了解，Dots部门由原人文智能实验室Hi Lab升级而来，下设模型研发、基础设施、工程、产品4个部门，此前最重要的AI应用产品“点点”也被纳入该体系之下。

在内部信发布之前，2023年，小红书虽成立了独立的大模型团队，陆续推出了AI绘画应用“Trik”、文生图功能“此刻”、AI聊天功能“达芬奇”等产品，但更多是基于小红书图文内容生态的小范围探索。2024年8月，小红书推出独立AI应用“点点”，定位生活场景类搜索；2025年，“点点”接入DeepSeek大模型，年底公司进一步全资收购了“点点”的开发主体公司。

即便有了这一系列动作，小红书在AI领域的存在感仍远不及字节、腾讯、百度等大厂。

网经社电子商务研究中心分析师吴夏雪分析指出，小红书的核心竞争力并非算法或技术，而是由海量真实用户构建起来的、充满“活人感”的社区生态。真实性、经验分享和用户间基于真实体验的信任是小红书的命脉，AI的“机器感”与小红书的社区“活人感”存在显著区别，但两者并不是完全不能平衡。

例如：2025年，小红书上线了“问一问”AI搜索功能，最初以文字交互为主，用户输入问题后可获得基于站内真实笔记的结构化总结。2026年2月，语音“问一问”功能全量上线，用户通过语音提问，系统在数秒内生成基于站内真人经验笔记的AI总结答案，并标注参考来源。

通过AI总结海量用户笔记，提炼商品推荐、旅行攻略等内容，不仅未降低用户浏览时长，反而使社区留存率提升2%—3%，用户使用频率显著增加。数据显示，73%的小红书月活用户有搜索行为，近90%的搜索由用户主动发起，AI搜索已潜移默化改变用户消费决策习惯。

中国人民大学重阳研究部助理研究员吴奇聪向《商学院》表示，留存率提升、用户浏览时长未下降，这个数据的意义很重要，因为行业内普遍担忧，AI搜索会让用户“问完就走”，找到答案后不再翻阅其他内容，从而削弱平台用户黏性。但小红书的案例颠覆了这一假设，这也给管理层极大的信心，AI不仅不会伤害社区，甚至能增强社区。

在他看来，“问一问”在数据源、场景和交互方式上都存在独特性，例如小红书的搜索场景高度垂直于生活方式，这些场景需要的是经验性、带有个人情感色彩的回答，而非标准化的百科知识，这是其他通用搜索难以满足的。风险则在于当“问一问”的答案越来越依赖AI整合，而非直接展示原始笔记时，创作者可能会担心内容被“白嫖”，进而影响创作者的曝光和收益。

这种对“流量与收益”的担忧，本质上是内容供给与AI分发之间的价值再分配问题。为此，小红书通过成立“Dots”部门，将此前分散在多个团队中的 AI 相关能力集中收拢，形成从模型研发到产品落地的集中闭环。Dots的架构设计本身反映了小红书对AI的理解，它不是一个辅助性的技术中台，而是一个能够独立产出产品、独立驱动业务的完整能力单元。对小红书而言，这意味着AI首次获得了与社区、电商、商业化三大核心业务并列的组织地位。

02

打造AI内部基建

在企业智能部的支撑下，数据能跨层级、跨部门实时流通，决策链路大幅缩短，这对公司治理是积极的进化。

在组织层面，小红书还成立了“企业智能部”，整合原企业效率部、数据科学部，协同战略部、组织人事部，从智能、人才、数据和资源4个维度为AI时代的组织打下基础。它试图在组织的神经系统层面植入AI能力，让数据、人才和资源在智能化的轨道上运行。

在传统的公司结构中，企业效率部通常是后台支撑部门，负责OA系统、内部协作工具、流程优化等；数据科学部是中台分析部门，负责报表、数据分析和决策支持。这两个部门虽重要，但在传统架构中往往各自为政，再加上战略部（负责顶层规划）、组织人事部（负责人才管理），4条线并行运转，缺乏统一的协调核心。

吴奇聪认为，现在小红书要做的，就是把这4条线拧成一股绳，从智能、人才、数据、资源4个维度，搭建属于自己的AI时代组织能力底座。这背后有三个层面的战略意图：

第一，打破部门墙，实现数据统一。此前小红书仅将AI作为内容或搜索交互工具，很大程度就是因为数据散落在各个业务部门，无法形成统一的数据资产。而企业智能部的成立，就是要将数据从“部门资产”变为“公司公产”，让AI模型能接触到全量化、高质量、统一化的数据。

第二，重构AI时代的人才管理逻辑。当前AI人才竞争已进入白热化，小红书要在AI赛道立足，不仅要从外部抢人，更要从内部重新配置人才资源。此次将企业智能部与组织人事部协同，意味着小红书要围绕AI能力，重构人才盘点、能力模型、绩效考核等体系，借助AI实现组织能力的系统升级。

第三，为战略执行提供人工智能基础设施支撑。过去的战略规划依赖人治，靠高管的判断和经验推进；但在AI时代，战略决策越来越需要数据驱动、实时反馈、快速迭代。企业智能部的核心作用就是为战略决策提供智能基础设施，从数据采集、分析、建模到预测、推演，形成一套完整的智能决策支持系统。

在他看来，这种变革主要会带来两方面影响：一方面，小红书的组织架构会趋向扁平化和网络化。在传统金字塔结构中，信息自上而下传递；而在企业智能部的支撑下，数据能跨层级、跨部门实时流通，决策链路大幅缩短，这对公司治理是积极的进化。另一方面，这也意味着权力的再分配，当数据成为统一的权力基础，谁掌握数据治理权，谁就能在组织框架中获得更大话语权，这可能引发内部博弈，考验管理层的管理智慧。

03

组织管理适配社区与电商

如果社区、电商、商业化3个部门的数据各自独立，AI就无法获得全量、跨领域的数据反馈，训练出的模型就会像“近视眼”，只能看到局部，无法洞察全局。

内部信显示，为更好地提升整体经营能力，聚焦公司长期发展，总裁柯南将整合三大业务及公司技术体系，全面负责公司核心业务经营，向CEO星矢汇报。

各大核心业务的负责人也均有任命。CMO之恒作为大商业负责人，负责广告商业化和电商交易业务，为公司商业板块的健康发展和营收全面负责。帕鲁作为社区负责人，对小红书社区用户体验、规模与健康生态负责。夏侯作为算法负责人，整体负责公司核心业务算法。

值得一提的是，新成立的Dots部门也向柯南汇报，同时统管AI研发部门和三大业务部门，小红书的社区、电商、商业化从此前的“各自为政”走向“一盘棋”。

吴奇聪指出，AI大模型的效果取决于数据的广度和集成度，如果社区、电商、商业化3个部门的数据各自独立，AI就无法获得全量、跨领域的数据反馈，训练出的模型就会像“近视眼”，只能看到局部，无法洞察全局。通过这种“集权”，确保算法负责人能直接获取全景数据反馈，从而更好实现AI产品的迭代，形成闭环。“一盘棋”模式是被日益激烈的竞争格局倒逼的结果，柯南的个人背景也让其成为统筹架构的最佳人选。

柯南2015年加入小红书，先后主导社区运营、用户增长、广告变现等核心业务搭建；2023年8月，主导整合电商与直播业务成立交易部并兼任负责人；2025年出任小红书大商业板块总负责人，与之恒共同组建新领导班子。从社区到电商再到商业化，柯南几乎经历了小红书每一个业务成长期。

吴夏雪认为，其中的难点主要在于“社区”与“商业”的根本目的冲突。小红书社区的目标是维护友好氛围和“活人感”的真实分享，而商业和电商的目标是实现广告变现和销售转化。在分散架构下，这3套KPI相互掣肘，导致种草与拔草链路割裂。如今将三者并到一个“指挥部”，平衡的难度呈指数级上升。破局之道在于构建一套既能统一目标又能灵活协同的“全局绩效体系”，并借助AI技术，实现以数据驱动的高效协同。

在分散架构下，社区业务的核心指标是用户时长和内容互动量，商业化业务的核心指标是广告消耗和转化率，两者之间存在张力。统一总裁的设置，本质上是赋予一个核心角色在更高层面统筹这三者之间的关系，让流量分配、预算投入、技术资源不再因部门KPI冲突而产生摩擦。

04

AI只是手段，“真实感”才是目的

“活人感”和商业化不是二选一的问题，而是度的把握问题。

社区是小红书的根基，AI在社区的核心定位是“辅助治理、赋能创作、提升体验”，而非替代真人内容，小红书正试图保持自己“活人感”的核心竞争力。

一方面，小红书在AI模型层面展开了密集部署。2026年4月，小红书密集开源3款AI模型，即REDsearcher（30B参数规模的搜索Agent）、FireRed-Image-Edit（多模态图像编辑模型）和FireRed-OpenStoryline（视频创作模型），为创作者提供AI绘画、文生图、视频剪辑等工具，降低内容创作门槛，鼓励更多优质真实内容产出。

另一方面，小红书对AI托管账号、批量制造虚假种草内容、AI低质灌水等行为，通过技术手段和法律手段持续打击。截至2026年5月，小红书AI治理团队累计处置各类AI不良行为超百万例，其中AI托管账号超110万个、AI造假笔记近18万篇。小红书明确禁止使用AI创作内容虚构使用体验或效果进行商业变现，同时支持AI技术的健康发展。

这反映了小红书对AI的双重态度：一方面积极拥抱技术带来的效率红利，另一方面高度警惕AI生成内容对社区真实感的侵蚀。AI在推荐商品与广告时，也会优先基于真实用户笔记数据，而非单纯商业利益。例如，用户搜索“好用的洗发水”，AI会优先推荐社区内真实好评的品牌，而非付费高的广告主，平衡商业价值与社区信任。

吴奇聪认为，“活人感”和商业化不是二选一的问题，而是度的把握问题。小红书要实现平衡，AI推荐需要在3个维度做好把控：

第一，给用户足够的控制感。用户不反感广告，反感的是无法选择的广告。如果AI推荐的广告能让用户觉得“这正是我需要的”，而非“怎么又推这个”，商业化就不会过多损害用户体验。这考验小红书通过产品设计，让用户对AI推荐拥有一定控制权，比如精细化设置“不感兴趣”的选项，或提供减少商业内容的模式切换。

第二，严格区分商业内容和社区内容的边界。AI推荐时，应明确标注哪些是商业合作内容，哪些是自然分享内容。这种透明度不仅是对用户的尊重，也是对“活人感”的保护。如果用户无法分辨一条笔记是真人分享还是商业推广，整个社区的信任基础就会被侵蚀。

第三，AI推荐应优先服务于人的需求，而非广告主的需求，这是一个价值排序问题。当用户需求与广告主需求产生冲突时，小红书必须选择服务于人。从长远来看，只有用户留存，广告主才有投放价值；如果为了短期广告收入牺牲用户体验，最终只会是双输局面。这个逻辑看似简单，但在实际KPI压力下，尤其是柯南刚升任总裁、需要拿出成绩的情况下，要做到“优先于人，而非优先于短期利益”，对小红书来说并不容易。

与大张旗鼓入场AI竞赛的同行不同，小红书向来以克制著称。小红书AI战略的真正命题或许从来不是“要不要做AI”，而是“如何让AI服务于人的真实经验”，AI只是手段，而“真实感”才是目的。

来源｜《商学院》杂志6月刊