小紅書新設AI一級部門，重塑組織架構打造“活人感”社區

小紅書AI 戰略的真正命題或許從來不是“要不要做AI”，而是“如何讓AI服務于人的真實經驗”，AI只是手段，而“真實感”才是目的。

文｜王雅迪

ID | BMR2004

近日，小紅書發布全員內部信，宣布新一輪組織升級，將全面整合社區、電商、商業化三大業務及公司技術體系，提升核心業務的整體經營能力，并成立AI一級部門Dots和企業智能部，從產品技術和組織兩方面加大對AI的投入。

在很長一段時間里，小紅書是AI浪潮中令人捉摸不透的存在。當國內各大互聯網廠商紛紛高調推出AI大模型和應用產品時，小紅書始終保持著一種審慎的姿態。它沒有缺席技術探索，但也從未像同行那般全力押注AI產品化。這封內部信宣告了“慢”節奏的結束，信中透露的AI戰略和組織變革，構成了這家擁有超過4億月活的平臺在下一階段的核心敘事。

從2023年試水大模型，到2024年推出AI應用“點點”，再到2026年將AI升級為一級戰略賽道，小紅書不再克制，開始全面競速。這場變革不僅是技術路線的調整，更是組織管理邏輯、業務增長模式的系統性重構，AI將串聯社區（基本盤）、電商（交易）、商業化（廣告）三大業務，破解“種草容易、拔草難”的痛點，組織架構的重塑則為AI落地掃清障礙。

01

AI戰略升維

真實性、經驗分享和用戶間基于真實體驗的信任是小紅書的命脈，AI的“機器感”與小紅書的社區“活人感”存在顯著區別。

據內部信披露，小紅書成立以AI為核心的一級部門Dots，建設從模型研發、基礎設施、工程到產品的完整技術體系，整合頂尖AI人才與資源。據了解，Dots部門由原人文智能實驗室Hi Lab升級而來，下設模型研發、基礎設施、工程、產品4個部門，此前最重要的AI應用產品“點點”也被納入該體系之下。

在內部信發布之前，2023年，小紅書雖成立了獨立的大模型團隊，陸續推出了AI繪畫應用“Trik”、文生圖功能“此刻”、AI聊天功能“達芬奇”等產品，但更多是基于小紅書圖文內容生態的小范圍探索。2024年8月，小紅書推出獨立AI應用“點點”，定位生活場景類搜索；2025年，“點點”接入DeepSeek大模型，年底公司進一步全資收購了“點點”的開發主體公司。

即便有了這一系列動作，小紅書在AI領域的存在感仍遠不及字節、騰訊、百度等大廠。

網經社電子商務研究中心分析師吳夏雪分析指出，小紅書的核心競爭力并非算法或技術，而是由海量真實用戶構建起來的、充滿“活人感”的社區生態。真實性、經驗分享和用戶間基于真實體驗的信任是小紅書的命脈，AI的“機器感”與小紅書的社區“活人感”存在顯著區別，但兩者并不是完全不能平衡。

例如：2025年，小紅書上線了“問一問”AI搜索功能，最初以文字交互為主，用戶輸入問題后可獲得基于站內真實筆記的結構化總結。2026年2月，語音“問一問”功能全量上線，用戶通過語音提問，系統在數秒內生成基于站內真人經驗筆記的AI總結答案，并標注參考來源。

通過AI總結海量用戶筆記，提煉商品推薦、旅行攻略等內容，不僅未降低用戶瀏覽時長，反而使社區留存率提升2%—3%，用戶使用頻率顯著增加。數據顯示，73%的小紅書月活用戶有搜索行為，近90%的搜索由用戶主動發起，AI搜索已潛移默化改變用戶消費決策習慣。

中國人民大學重陽研究部助理研究員吳奇聰向《商學院》表示，留存率提升、用戶瀏覽時長未下降，這個數據的意義很重要，因為行業內普遍擔憂，AI搜索會讓用戶“問完就走”，找到答案后不再翻閱其他內容，從而削弱平臺用戶黏性。但小紅書的案例顛覆了這一假設，這也給管理層極大的信心，AI不僅不會傷害社區，甚至能增強社區。

在他看來，“問一問”在數據源、場景和交互方式上都存在獨特性，例如小紅書的搜索場景高度垂直于生活方式，這些場景需要的是經驗性、帶有個人情感色彩的回答，而非標準化的百科知識，這是其他通用搜索難以滿足的。風險則在于當“問一問”的答案越來越依賴AI整合，而非直接展示原始筆記時，創作者可能會擔心內容被“白嫖”，進而影響創作者的曝光和收益。

這種對“流量與收益”的擔憂，本質上是內容供給與AI分發之間的價值再分配問題。為此，小紅書通過成立“Dots”部門，將此前分散在多個團隊中的 AI 相關能力集中收攏，形成從模型研發到產品落地的集中閉環。Dots的架構設計本身反映了小紅書對AI的理解，它不是一個輔助性的技術中臺，而是一個能夠獨立產出產品、獨立驅動業務的完整能力單元。對小紅書而言，這意味著AI首次獲得了與社區、電商、商業化三大核心業務并列的組織地位。

02

打造AI內部基建

在企業智能部的支撐下，數據能跨層級、跨部門實時流通，決策鏈路大幅縮短，這對公司治理是積極的進化。

在組織層面，小紅書還成立了“企業智能部”，整合原企業效率部、數據科學部，協同戰略部、組織人事部，從智能、人才、數據和資源4個維度為AI時代的組織打下基礎。它試圖在組織的神經系統層面植入AI能力，讓數據、人才和資源在智能化的軌道上運行。

在傳統的公司結構中，企業效率部通常是后臺支撐部門，負責OA系統、內部協作工具、流程優化等；數據科學部是中臺分析部門，負責報表、數據分析和決策支持。這兩個部門雖重要，但在傳統架構中往往各自為政，再加上戰略部（負責頂層規劃）、組織人事部（負責人才管理），4條線并行運轉，缺乏統一的協調核心。

吳奇聰認為，現在小紅書要做的，就是把這4條線擰成一股繩，從智能、人才、數據、資源4個維度，搭建屬于自己的AI時代組織能力底座。這背后有三個層面的戰略意圖：

第一，打破部門墻，實現數據統一。此前小紅書僅將AI作為內容或搜索交互工具，很大程度就是因為數據散落在各個業務部門，無法形成統一的數據資產。而企業智能部的成立，就是要將數據從“部門資產”變為“公司公產”，讓AI模型能接觸到全量化、高質量、統一化的數據。

第二，重構AI時代的人才管理邏輯。當前AI人才競爭已進入白熱化，小紅書要在AI賽道立足，不僅要從外部搶人，更要從內部重新配置人才資源。此次將企業智能部與組織人事部協同，意味著小紅書要圍繞AI能力，重構人才盤點、能力模型、績效考核等體系，借助AI實現組織能力的系統升級。

第三，為戰略執行提供人工智能基礎設施支撐。過去的戰略規劃依賴人治，靠高管的判斷和經驗推進；但在AI時代，戰略決策越來越需要數據驅動、實時反饋、快速迭代。企業智能部的核心作用就是為戰略決策提供智能基礎設施，從數據采集、分析、建模到預測、推演，形成一套完整的智能決策支持系統。

在他看來，這種變革主要會帶來兩方面影響：一方面，小紅書的組織架構會趨向扁平化和網絡化。在傳統金字塔結構中，信息自上而下傳遞；而在企業智能部的支撐下，數據能跨層級、跨部門實時流通，決策鏈路大幅縮短，這對公司治理是積極的進化。另一方面，這也意味著權力的再分配，當數據成為統一的權力基礎，誰掌握數據治理權，誰就能在組織框架中獲得更大話語權，這可能引發內部博弈，考驗管理層的管理智慧。

03

組織管理適配社區與電商

如果社區、電商、商業化3個部門的數據各自獨立，AI就無法獲得全量、跨領域的數據反饋，訓練出的模型就會像“近視眼”，只能看到局部，無法洞察全局。

內部信顯示，為更好地提升整體經營能力，聚焦公司長期發展，總裁柯南將整合三大業務及公司技術體系，全面負責公司核心業務經營，向CEO星矢匯報。

各大核心業務的負責人也均有任命。CMO之恒作為大商業負責人，負責廣告商業化和電商交易業務，為公司商業板塊的健康發展和營收全面負責。帕魯作為社區負責人，對小紅書社區用戶體驗、規模與健康生態負責。夏侯作為算法負責人，整體負責公司核心業務算法。

值得一提的是，新成立的Dots部門也向柯南匯報，同時統管AI研發部門和三大業務部門，小紅書的社區、電商、商業化從此前的“各自為政”走向“一盤棋”。

吳奇聰指出，AI大模型的效果取決于數據的廣度和集成度，如果社區、電商、商業化3個部門的數據各自獨立，AI就無法獲得全量、跨領域的數據反饋，訓練出的模型就會像“近視眼”，只能看到局部，無法洞察全局。通過這種“集權”，確保算法負責人能直接獲取全景數據反饋，從而更好實現AI產品的迭代，形成閉環。“一盤棋”模式是被日益激烈的競爭格局倒逼的結果，柯南的個人背景也讓其成為統籌架構的最佳人選。

柯南2015年加入小紅書，先后主導社區運營、用戶增長、廣告變現等核心業務搭建；2023年8月，主導整合電商與直播業務成立交易部并兼任負責人；2025年出任小紅書大商業板塊總負責人，與之恒共同組建新領導班子。從社區到電商再到商業化，柯南幾乎經歷了小紅書每一個業務成長期。

吳夏雪認為，其中的難點主要在于“社區”與“商業”的根本目的沖突。小紅書社區的目標是維護友好氛圍和“活人感”的真實分享，而商業和電商的目標是實現廣告變現和銷售轉化。在分散架構下，這3套KPI相互掣肘，導致種草與拔草鏈路割裂。如今將三者并到一個“指揮部”，平衡的難度呈指數級上升。破局之道在于構建一套既能統一目標又能靈活協同的“全局績效體系”，并借助AI技術，實現以數據驅動的高效協同。

在分散架構下，社區業務的核心指標是用戶時長和內容互動量，商業化業務的核心指標是廣告消耗和轉化率，兩者之間存在張力。統一總裁的設置，本質上是賦予一個核心角色在更高層面統籌這三者之間的關系，讓流量分配、預算投入、技術資源不再因部門KPI沖突而產生摩擦。

04

AI只是手段，“真實感”才是目的

“活人感”和商業化不是二選一的問題，而是度的把握問題。

社區是小紅書的根基，AI在社區的核心定位是“輔助治理、賦能創作、提升體驗”，而非替代真人內容，小紅書正試圖保持自己“活人感”的核心競爭力。

一方面，小紅書在AI模型層面展開了密集部署。2026年4月，小紅書密集開源3款AI模型，即REDsearcher（30B參數規模的搜索Agent）、FireRed-Image-Edit（多模態圖像編輯模型）和FireRed-OpenStoryline（視頻創作模型），為創作者提供AI繪畫、文生圖、視頻剪輯等工具，降低內容創作門檻，鼓勵更多優質真實內容產出。

另一方面，小紅書對AI托管賬號、批量制造虛假種草內容、AI低質灌水等行為，通過技術手段和法律手段持續打擊。截至2026年5月，小紅書AI治理團隊累計處置各類AI不良行為超百萬例，其中AI托管賬號超110萬個、AI造假筆記近18萬篇。小紅書明確禁止使用AI創作內容虛構使用體驗或效果進行商業變現，同時支持AI技術的健康發展。

這反映了小紅書對AI的雙重態度：一方面積極擁抱技術帶來的效率紅利，另一方面高度警惕AI生成內容對社區真實感的侵蝕。AI在推薦商品與廣告時，也會優先基于真實用戶筆記數據，而非單純商業利益。例如，用戶搜索“好用的洗發水”，AI會優先推薦社區內真實好評的品牌，而非付費高的廣告主，平衡商業價值與社區信任。

吳奇聰認為，“活人感”和商業化不是二選一的問題，而是度的把握問題。小紅書要實現平衡，AI推薦需要在3個維度做好把控：

第一，給用戶足夠的控制感。用戶不反感廣告，反感的是無法選擇的廣告。如果AI推薦的廣告能讓用戶覺得“這正是我需要的”，而非“怎么又推這個”，商業化就不會過多損害用戶體驗。這考驗小紅書通過產品設計，讓用戶對AI推薦擁有一定控制權，比如精細化設置“不感興趣”的選項，或提供減少商業內容的模式切換。

第二，嚴格區分商業內容和社區內容的邊界。AI推薦時，應明確標注哪些是商業合作內容，哪些是自然分享內容。這種透明度不僅是對用戶的尊重，也是對“活人感”的保護。如果用戶無法分辨一條筆記是真人分享還是商業推廣，整個社區的信任基礎就會被侵蝕。

第三，AI推薦應優先服務于人的需求，而非廣告主的需求，這是一個價值排序問題。當用戶需求與廣告主需求產生沖突時，小紅書必須選擇服務于人。從長遠來看，只有用戶留存，廣告主才有投放價值；如果為了短期廣告收入犧牲用戶體驗，最終只會是雙輸局面。這個邏輯看似簡單，但在實際KPI壓力下，尤其是柯南剛升任總裁、需要拿出成績的情況下，要做到“優先于人，而非優先于短期利益”，對小紅書來說并不容易。

與大張旗鼓入場AI競賽的同行不同，小紅書向來以克制著稱。小紅書AI戰略的真正命題或許從來不是“要不要做AI”，而是“如何讓AI服務于人的真實經驗”，AI只是手段，而“真實感”才是目的。