从电视媒介的 GRP 指标，到在线广告的点击导向，再到社交媒体的互动核心，媒介迭代始终重塑着品牌营销的底层逻辑。 如今，AI 正式跻身核心媒介之列，不仅打破了流量主导的营销惯性，更将品牌竞争推向 “认知可见性” 的全新战场。在这场革命中，品牌唯有读懂 AI 的认知逻辑，重构营销体系，才能在智能时代占据先机。 共谈嘉宾： 谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长 钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人 SHOWNOTES： 0:35 媒介形式从电视媒介到在线广告，再到社交媒体和现在的AI媒介。 2:23 社交媒体时代的指标从传统的impression转变为以engagement为核心。 5:26 AI媒介的KPI可以从用户需求和品牌曝光的角度进行探讨。 9:47 外卖品牌的可见性与营销投入密切相关，品牌需要拓展新的关键词领域。 11:40 AI的认知模式正在向人类的市场调研方式靠拢，不再追求唯一正确答案。 18:09 品牌认知的构建需要明确的营销策略和持续努力。 21:46 信源分析工具可以帮助品牌理解不同AI模型的认知差异。 27:17 AI推荐机制研究显示其与人类决策过程高度相似。 一、媒介迭代的本质：从流量指标到认知争夺 媒介的进化史，本质是 “价值衡量标准” 的迭代史。电视时代，GRP（毛评点）、Reach（触达率）是衡量传播效果的核心，品牌比拼的是曝光广度；在线广告时代，Impression（曝光量）、Click（点击量）、CPA（转化成本）成为关键，流量变现效率决定品牌生死；社交媒体时代，Engagement（互动量）崛起为北极星指标，点赞、转发、一键三连等互动行为直接关联品牌销量，KOL/KOC 矩阵、热点内容成为流量密码。 而 AI 媒介的到来，彻底颠覆了传统指标体系。AI 既不依赖单纯的曝光量，也不迷信表面的互动数据，而是以 “品牌认知” 为核心进行推荐决策。当用户向 AI 提问时，其推荐结果高度集中于前 6-7 个品牌，50% 的推荐权重向头部倾斜，这与人类 “记不住太多选项” 的认知习惯高度契合。这种 “少数派胜出” 的规则，意味着品牌竞争已从 “流量抢夺” 转向 “认知占领”—— 只有在 AI 的认知体系中具备高可见度，才能进入用户决策链路。 二、AI 认知的核心逻辑：可见性与信源权威 （一）可见性：关键词场景下的生存之战 AI 时代的核心营销指标是 “关键词场景可见性”，即品牌在特定需求场景下被 AI 推荐的概率。我们通过 1239 次实测发现，在 “中国市场最健康的外卖” 这一关键词下，赛百味、沙县小吃、麦当劳占据前三，其中麦当劳的可见度（14.8%）是肯德基（7.5%）的两倍。这一结果背后，是麦当劳持续的营销投入 —— 通过小红书等平台强化 “健康” 属性、打造 “麦门” 文化，最终将品牌认知转化为 AI 推荐优势。 可见性的争夺，本质是 “关键词占位战”。品牌不仅要在核心品类关键词中站稳脚跟，更要拓展新的场景关键词。劲酒打破 “中老年男性药酒” 的固有认知，以 “姨妈酒” 切入女性消费场景，成功实现品牌破圈；麦当劳跳出 “快餐” 标签，抢占 “健康外卖” 新赛道，都是可见性拓展的成功案例。 （二）信源权威：AI 认 “真” 不认 “梗” 与社交媒体偏爱 “有趣、有梗” 的内容不同，AI 更倾向于权威信源的扎实内容。数据显示，AI 获取信息的来源中，新闻网站占比 40%+，官网占比 17%，远超社交媒体的 15%。这意味着，品牌在官网发布的产品功能介绍、新闻媒体的权威报道、行业机构的认证背书，远比社交媒体的玩梗内容更能影响 AI 认知。 值得注意的是，AI 对信源的认可与人类流量逻辑无关。B 站上一篇点赞量几乎为 0 的科普内容，仅因来自 “中环专科” 官方账号，就被 AI 纳入认知体系；体检机构爱康凭借官网 40% 的信源占比，以 79.2% 的可见度遥遥领先行业。这启示品牌：与其沉迷于互动量焦虑，不如深耕权威信源内容建设，用扎实的信息 “投喂” AI。 三、AI 推荐的底层密码：像人一样 “决策” AI 的推荐机制看似神秘，实则与人类决策逻辑高度相似，呈现出 “简洁启发式” 的核心特征。人类在决策时，往往不会逐一权衡所有选项，而是选择某一核心标准（如 “颜值优先”“性价比第一”）进行判断，这就是 “简洁启发式”；AI 虽具备强大算力，却也偏爱这种 “省力决策”—— 在某一属性上形成绝对优势的品牌，更容易获得推荐。 这种决策逻辑带来两个关键启示：一是品牌需明确核心价值主张，在某一维度建立不可替代的认知优势。例如，赛百味长期绑定 “健康” 属性，成为 AI 推荐 “健康外卖” 的首选；二是品牌需持续丰富产品属性，匹配多元用户需求。麦当劳不仅强调 “健康”，还通过 “儿童餐”“无油汉堡” 等属性拓展认知边界，从而在更多场景中被 AI 匹配推荐。 同时，AI 的推荐具有 “抽样随机性”—— 不同 AI 模型、同一 AI 的不同次回答，结果均可能不同。这并非意味着 AI 认知不可控，而是需要通过 “Bootstra p（靴法）” 等统计方法捕捉趋势。通过上千次提问数据的重抽样分析，我们能清晰看到品牌可见性的真实水平，为营销决策提供精准依据。 四、品牌破局策略：重构 AI 时代的营销体系 （一）精准占位：关键词场景深耕 品牌需建立 “核心关键词 + 拓展关键词” 的矩阵布局。核心关键词聚焦品类本质，如体检机构的 “体检预约”“健康筛查”；拓展关键词瞄准新兴需求场景，如近视解决方案的 “儿童近视防控”“青少年离焦镜”。通过在权威信源中反复强化关键词关联，提升 AI 认知中的匹配度。 （二）信源优化：权威内容矩阵建设 优先强化官网内容建设，详细阐述产品功能、认证资质、用户案例，形成品牌认知的 “核心阵地”；与新闻媒体、行业机构合作，发布权威报道和研究成果，提升信源可信度；布局科普类平台（如 B 站、百度百科），以官方身份输出专业内容，即便没有高互动量，也能被 AI 纳入认知体系。 （三）认知迭代：动态匹配市场需求 品牌定位不宜频繁变动，但核心价值需持续微调。随着市场需求变化，不断丰富品牌内涵，将用户新需求纳入品牌认知。例如，植发品牌可围绕 “生物扩增植发”“机器人植发” 等新技术，更新品牌价值主张，让 AI 感知到品牌的与时俱进。 五、AI 时代，每个品牌都值得 “重做一次” AI 媒介的崛起，让品牌营销重新回归本质 —— 说服与价值传递。它打破了流量时代的 “算法迷信”，让扎实的内容、清晰的定位、权威的背书重新成为核心竞争力。在这个认知决定生死的时代，品牌无需纠结于复杂的流量玩法，而应聚焦 “如何让 AI 记住并推荐自己”。 正如媒介 3.0 到 AI 媒介的跨越所揭示的，每一次技术革新都是营销逻辑的重构。那些能够读懂 AI 认知规则、深耕品牌价值的品牌，终将在这场革命中脱颖而出。AI 时代，每个品牌都值得 “重做一次”—— 在 AI 的认知体系中，重新定义自己的关键词、重塑自己的信源矩阵、重构自己的用户连接。这不是对过去的否定，而是在智能时代抢占未来的必然选择。 Takeaway 1、AI 已成为核心媒介，重塑品牌营销底层逻辑。 2、媒介迭代核心是价值衡量标准的持续升级。 3、AI 时代营销核心指标是关键词场景下的品牌可见性。 4、品牌认知需靠持续营销努力构建，无无缘由的曝光。 5、AI 偏好权威信源，新闻网站与官网权重远超社交玩梗内容。 6、AI 推荐呈现抽样随机性，需通过统计方法捕捉趋势。 7、AI 决策遵循人类 “简洁启发式”，单一核心优势决定推荐优先级。 8、品牌需布局 “核心 + 拓展” 关键词矩阵，抢占多元场景。 9、内容价值无关人类互动量，专业权威内容更受 AI 青睐。 10、AI 时代营销回归本质，认知争夺决定品牌长远竞争力。 思考点 1、AI 媒介时代，品牌如何精准抢占关键词场景可见性？ 2、面对 AI 信源偏好，品牌应如何重构内容建设策略？ 3、如何利用 AI 决策逻辑，实现品牌认知的高效破圈？

在 AI 技术重塑商业规则的今天，新生产力的落地却遭遇了普遍困境。70% 的 AI 项目失败并非源于技术短板，而是组织未能跟上时代步伐。 当硅谷掀起 10 万大裁员、亚马逊连续两轮精简人员，当 "一人公司" 概念兴起与 35 岁职场困境交织，AI 时代的商业增长已不再是单纯的技术应用命题，而是组织变革与个体进化的双重考验。 今天，我们就从核心矛盾出发，拆解 AI 时代商业增长的底层逻辑。 SHOWNOTES： 1:41 AI驱动的增长要求企业进行组织变革。 5:28 汽车行业销售体系数字化转型挑战 10:04 组织变革对AI驱动商业增长的重要性，培养线上销售能力很关键。 13:01 70%AI项目失败源于组织问题而非技术，决策者在组织变革中的关键作用。 14:30 营销团队在AI时代转型AI共创在营销策划中很重要性。 20:17 不同背景人才对AI时代组织变革的有不同的见解。 28:59 企业在当前时代面临战略转型需求，AI原生企业和传统企业都要适应新环境。 33:04 AI时代企业需要重新定义资产，包括算法资产、AI资产、品牌资产等。 核心矛盾：AI 生产力与传统组织的适配危机 AI 带来的不仅是工具革新，更是商业逻辑的重构，但传统组织架构却成为了新生产力落地的最大阻碍。这种适配危机在传统行业中表现得尤为突出，汽车行业的转型困境就是典型例证。 传统大型车企往往拥有 600-800 家门店，销售体系按全国 6-8 个大区层层划分，销售顾问只需坐等客户上门服务。但随着互联网流量时代到来，线下流量持续萎缩，企业亟需销售顾问具备线上内容创作、流量抓取、产品种草等新能力 —— 既要能拍视频讲透产品亮点，又要能设计钩子引导线下体验。 然而，传统层级化组织架构根本无法支撑这种转型：分散的门店管理、割裂的部门职能、固化的岗位设置，使得销售内容难以统一管控，线上线下数据无法高效流转，新系统与旧组织的冲突日益尖锐。 蔚来等先锋新能源品牌的实践给出了破局方向：将互联网用户运营职能与汽车专业知识库深度融合，建立系统化的数字化管理体系，把销售团队的线上能力培养纳入组织核心目标。这印证了一个关键结论：AI 驱动的增长必须以组织变革为前提，没有适配 AI 的组织架构，再先进的技术也只能沦为 "空中楼阁"。 组织破局：AI 原生组织的五大核心特征 面对 AI 时代的竞争压力，企业需要从根本上重构组织形态，打造能够与 AI 协同共生的新型组织。AI 原生组织并非简单的部门合并或人员调整，而是具备五大核心特征的系统性革新： 特征一：数据驱动的决策文化 AI 时代的决策不再依赖经验判断，而是建立在精准归因基础上。不同于传统营销的渠道归因，AI 驱动的决策需要实现内容归因、策略归因与技术归因的多维融合，让每一项决策都有数据支撑。这种文化要求组织打破数据孤岛，建立统一的数据知识库，让数据成为战略制定、流程优化、效果评估的核心依据。 特征二：小团队 + 大平台的组织模式 AI 的赋能让 "一人多能" 成为可能，也催生了高效灵活的组织形态。一个核心成员搭配多个 AI 工具 / 智能体，就能完成过去多个部门的工作 —— 比如单独个体可借助 AI 实现多社媒平台的内容传播与直播运营。这种模式下，组织的核心价值从 "管理人数" 转向 "赋能个体"，通过搭建开放的技术平台、资源平台，让小团队具备撬动大市场的能力。 特征三：动态角色替代固定岗位 AI 时代的工作不再有明确的岗位边界，而是根据任务需求动态调整角色。就像媒介 360 的实践：让设计师同时承担小红书运营工作，凭借专业审美力提升内容效果；创始人既要是商业模式的思考者，也能成为内容创作者。这种动态角色设置打破了部门壁垒，让人才资源自由流动，极大提升了组织的敏捷性。 特征四：实验文化取代执行文化 AI 带来的高效生产力让多维度测试成为可能。传统组织的 AB 测试已无法满足需求，AI 原生组织倡导 "ABCDE 多轮测试" 的实验文化，通过小步快跑、快速迭代的方式探索最优方案。DeepSeek 与通义千问在 AI 工具竞赛中的成功，正是得益于实验性的策略制定 —— 前者通过科学的预算分配方案，后者通过精准的赛道选择，均实现了超额收益，而这正是实验文化的价值体现。 特征五：人机协同的工作流设计 人机协同并非简单的 "人用 AI"，而是构建专属的高效协作流程。每个人的专业领域、工作场景不同，人机协作的方式也必然存在差异。以 AIGC 内容创作为例，有人擅长用 AI 生成初稿后进行创意优化，有人习惯用 AI 进行数据调研后制定创作策略，不同的流程设计会带来截然不同的成果。组织需要鼓励员工探索个性化的人机协作模式，让 AI 成为个体能力的延伸而非替代。 个体进化：从执行者到 "Human +" 超级个体 AI 时代对个体提出了前所未有的高要求，单纯的执行型人才已难以立足。正如 "Humanplus"（增强人类）理念所倡导的，个体需要完成从 "被动执行" 到 "主动掌控" 的进化，成为与 AI 协同共生的超级个体。 这种进化体现在两个核心维度：一是角色升级，从内容生产者转型为内容策展人，用专业眼光指挥 AI 完成创作、筛选、优化等基础工作，聚焦创意策划、策略制定等核心价值环节；二是能力拓展，从单一技能持有者成长为多模态运营者，既要掌握本专业知识，又要熟悉 AI 工具应用、跨平台内容运营、数据解读等复合技能。 AI 的迭代速度远超人类学习速度 ——AI 可以五秒千行完成文案创作，还能实现去重、规避平台规则等高效产出，单纯的技能比拼人类毫无优势。但人类的创意洞察、战略思考、情感共鸣能力是 AI 无法替代的。超级个体的核心竞争力，正是在于能够驾驭 AI、放大自身优势，实现 "人类智慧 + AI 效率" 的双重赋能。 战略升维：从 "基业" 到 "智业" 的价值重构 AI 时代的企业竞争，早已超越产品与渠道的比拼，进入 "智能价值" 的竞争维度。传统企业追求的 "基业长青" 需要升级为 AI 时代的 "智业增长"，以智能复利为核心，重新定义企业的使命与资产。 使命重构：从 "卖产品" 到 "提供智能价值" Nike 的转型给出了绝佳示范：不再将产品局限于运动鞋服，而是通过电动助力鞋、智能温控服装等创新产品，提供运动场景下的智能解决方案；合并三大品牌创新部门，打造 "Nike mind" 概念，将感知科学与运动心智相结合，重新定义运动产品的核心价值。这启示我们：美妆品牌需要提供 "美的智能"，医药健康企业需要打造 "健康管理智能"，所有企业都应思考：AI 时代，我们能为用户提供什么样的专属智能价值？ 资产升级：构建多维智能资产体系 AI 时代的企业资产已不再局限于品牌与人才，而是形成了包含算法资产、AI 资产、知识库资产、数字孪生资产的多维体系。算法资产让企业拥有自主决策的核心能力，知识库资产成为 AI 赋能的基础，数字孪生资产可实现虚拟仿真、风险预判（如虚拟消费者调研、财务系统预测）。企业需要建立 "人本 + 智能" 的双循环战略，既要像苹果那样坚守人本主义，关注每一个用户的真实需求，又要通过开放创新接入优质 AI 模型，让智能资产与业务深度融合。 治理保障：建立 AI 治理委员会 AI 的快速发展也带来了伦理风险与数据安全挑战。企业需要建立专门的 AI 治理委员会，规范 AI 的应用边界，保障数据安全与隐私保护，避免技术滥用带来的风险。这既是合规要求，也是企业可持续发展的核心保障。 变革与进化的双向奔赴 AI 时代的商业增长，从来不是技术的独角戏，而是组织变革与个体进化的双向奔赴。 对于企业而言，组织不变革，就如同老马车行驶在高速公路上 —— 即便拥有优质赛道，也难以发挥应有的速度。唯有打造具备数据驱动、灵活高效、人机协同特征的 AI 原生组织，才能让 AI 技术真正落地，实现可持续增长。 对于个体而言，不主动进化为 "Human+" 超级个体，就可能被时代淘汰。但焦虑毫无意义，关键在于找准定位：放弃与 AI 比拼基础技能，聚焦自身的创意、战略与情感优势，学会驾驭 AI 工具，让技术成为自身发展的助力而非阻力。 AI 时代的大幕已经拉开，这是一个充满变革与机遇的时代。无论是企业还是个体，唯有主动拥抱变化、勇于革新，才能在智能共生的商业宇宙中占据一席之地。AI 商业宇宙将持续陪伴大家，洞察行业趋势，分享实战干货，让我们一起在变革中成长，在进化中前行！ Takeaway 1、70% AI 项目失败源于组织适配不足，非技术短板。 2、AI 驱动增长的前提是组织架构先行变革。 3、传统层级制组织已难承载 AI 时代的敏捷需求。 4、AI 原生组织核心特征：数据驱动、小团队大平台。 5、动态角色替代固定岗位是组织适配 AI 的关键。 6、实验文化取代执行文化，助力 AI 时代快速迭代。 7、人机协同工作流是组织效率升级的核心抓手。 8、个体需向 “Human+” 超级个体进化，驾驭 AI 而非对抗。 9、AI 时代企业资产需扩容至算法、知识库等智能资产。 10、组织变革 + 个体进化，是 AI 时代商业增长的双重核心。 思考题 1、组织不变革，AI 生产力如何突破落地瓶颈？ 2、个体应如何构建核心能力，避免被 AI 替代？ 3、AI 时代企业需重构哪些资产与战略才能持续增长？

在 AI 技术重构商业生态的今天，营销归因早已超越单纯的效果核算范畴，成为决定企业资源配置、战略方向的核心竞争力。 当媒介 3.0 迈向 5.0 焕新阶段，“AI 即媒体” 的认知深入人心，传统依赖平台的归因模式已然崩塌。企业唯有挣脱平台霸权，搭建专属的 AI 归因体系，才能在混沌中找到确定性，实现从流量驱动到价值驱动的本质跨越。 共谈嘉宾： 谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长 钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人 SHOWNOTES： 2:22 在AI迅猛发展下，传统归因模型失效，需重构建适应新时代的归因体系。 8:30 平台自身作为归因裁判存在利益冲突，导致企业丧失独立判断能力。 10:32 组织结构壁垒是实现统一归因的关键障碍，建议打通销售与营销权限。 13:01 AI驱动的多层次归因创新：内容与策略解码。 19:52 AI能融合定性定量数据进行复杂建模，并通过真实数据验证预测准确性。 29:51 企业在AI时代必须重构营销范式，不能仅关注提示词工程等表层技巧。 35:56 尽管内容可被拆解为原子级要素，但企业仍需保持战略定力 41:05 企业必须摆脱平台归因束缚，建立独立的AI归因体系。 41:22 AI时代企业要坚持组织先行、内容优先的实操路径。 一、传统归因困局：平台主导下的价值扭曲与能力丧失 传统归因体系的核心矛盾，在于平台既当 “运动员” 又当 “裁判” 的利益冲突。数字时代的多触点归因（MTA），本是为解决 “消费链路中谁贡献最大” 的核心问题 —— 消费者可能先在优酷看到广告，后在淘宝完成下单，归因的初衷是公平核算各环节价值。但现实中，淘宝、抖音等平台的归因模型天然偏向自身，将成交功劳尽数揽入怀中，形成 “有私欲的公器”。 这种偏向性直接导致两大恶果：一是企业预算分配失衡，盲目将资源集中于成交渠道，忽视品牌认知、内容种草等前期关键环节；二是企业逐渐丧失独立归因能力，在平台的正强化诱导下，沦为 “平台打工人”，失去对营销本质的判断。 更致命的是，随着搜索引擎等传统流量入口失效，依赖单点数据的传统归因模型已无法适配全域营销场景，部门墙林立的组织架构进一步加剧困局 —— 小红书运营看不到内容对销售的贡献，电商团队忽视前期种草价值，最终陷入 “钱花在哪都不知道” 的营销迷思。 二、AI 赋能：归因从 “触点核算” 到 “三维解码” 的升维 AI 技术的爆发，让营销归因实现了从单一触点核算到 “触点 - 内容 - 策略” 三维解码的根本性升维，为企业突破困局提供了核心武器。 （一）触点归因：从 “平台数据茧房” 到 “全域链路穿透” 传统触点归因局限于平台内部数据，形成数据孤岛。而 AI 技术能够打破平台壁垒，实现全域消费链路的穿透式追踪。通过多源数据整合、用户 ID 打通等技术，AI 可完整还原消费者从品牌认知、内容互动到最终成交的全路径，精准核算每个触点的真实价值，彻底摆脱 “平台只报喜不报忧” 的数据陷阱。 （二）内容归因：原子化解码与反馈闭环的构建 AI 让内容归因从 “模糊感知” 走向 “精准拆解” 成为可能。借助 AI 的内容解码（decoding）能力，可将海量短视频、社交内容拆解为故事脉络、视觉符号、情感节奏、产品呈现方式等原子级要素，如同解析内容的 DNA。再通过用户点击、停留、转化等反馈数据，反向建立 “内容要素 - 用户响应” 的对应关系，精准识别哪些内容元素真正驱动用户决策，让内容创作从 “凭经验” 变为 “靠数据”。 （三）策略归因：AI 模拟与胜率验证的科学决策 策略归因是 AI 时代归因的最高维度。借鉴 AI 数字货币交易比赛的逻辑 ——6 个 AI 模型在相同资源条件下，因策略不同产生天壤之别（ChatGPT 追涨杀跌亏 60%，千问单点高倍赚 120%，DeepSeek 组合稳健盈利），营销策略归因同样可通过 AI 进行模拟与验证。AI 能够融合定性与定量数据，通过时序预测、多专家系统等技术，对 “海量内容 vs 精品内容”“头部 KOL vs 尾部 KOC” 等不同策略进行胜率测算，让企业在小规模试错中找到最优战略方向。 三、破局关键：组织先行 + 私器构建，摆脱平台依赖 AI 时代的有效归因，绝非单纯的技术应用，而是 “组织变革 + 系统搭建” 的双重革命，核心是让归因从 “平台公器” 回归 “企业私器”。 （一）组织变革：打通 “营销 - 销售” 壁垒是前提 归因的落地，首先需要组织架构的支撑。当前企业的部门墙是归因最大障碍，解决方案在于推行 CPO（首席增长官）模式，打通营销与销售的权限，实现 “流量 - 内容 - 转化” 全链路的统一管理。正如实战案例所示，当小红书运营与电商业务由同一团队负责时，才能建立内部专属的归因工具，清晰核算内容种草到电商成交的转化价值，避免 “各说各话” 的内耗。 （二）系统搭建：打造企业专属的归因 “秘密武器” 真正有效的归因体系，必须是企业独有的 “私器”。每个行业、品类、产品的目标受众、消费习惯都存在差异，只有企业自身最清楚业务本质。平台提供的归因工具仅能作为参考，企业需结合自身数据库、行业经验与 AI 技术，搭建单向透明的归因系统 —— 既要利用 AI 的高效算力进行大规模数据分析，实现超级高效版的 AB 测试；又要融入企业的知识库与经验沉淀，让归因结果更贴合实际业务场景，彻底摆脱对平台的依赖。 四、核心坚守：技术为器，战略为魂，不丢营销本质 在 AI 赋能归因的浪潮中，企业最容易陷入 “技术至上” 的误区。但无论技术如何迭代，营销的核心本质从未改变，归因体系的搭建必须坚守两大核心。 （一）战略定力：拒绝碎片化，锚定品牌核心 AI 对内容的原子化拆解，并非导致营销碎片化的理由。企业需保持战略定力，明确品牌的核心定位与价值主张，所有的内容创作、触点布局、策略选择都应围绕品牌核心展开。归因的最终目的，是优化资源配置以强化品牌价值，而非陷入 “数据细节” 迷失方向。 （二）能力根基：AI 是工具，人文与专业不可替代 AI 是先进的生产力工具，但无法替代营销的核心能力。优质内容的创意内核、对消费者人性的洞察、品牌建设的长期主义思维，这些都需要企业自身的专业积累。只有将正确的战略、优质的创意、真实的用户数据输入 AI，才能让归因系统发挥价值；反之，脱离了核心能力的 AI 工具，不过是 “无的之矢”。 五、归因革命背后的商业主权回归 AI 时代的营销归因革命，本质上是一场商业主权的回归 —— 企业从平台的 “流量附庸”，重新掌握营销决策的主导权。当企业通过组织变革打破壁垒，借助 AI 技术实现三维解码，搭建起专属的归因私器，就能在万亿数字营销范式崩溃的浪潮中，找到确定性的增长路径。 未来，真正的营销强者，必然是那些不被平台数据绑架、不沉迷表层技术，而是以战略为魂、以 AI 为器，将归因融入企业核心竞争力的组织。他们将通过科学的归因体系，让每一分营销投入都产生确定性价值，在 AI 驱动的商业新范式中，构建起不可复制的增长引擎。 Takeaway 1、AI 时代营销归因，核心是打破平台霸权，重掌商业决策权。 2、传统多触点归因已失效，需构建 “触点 - 内容 - 策略” 三维体系。 3、组织变革是归因落地前提，必须打通营销与销售协同壁垒。 4、企业专属归因 “私器”，是 AI 技术 + 自身数据 + 行业经验的融合。 5、内容归因的关键，在于 AI 原子化解码与用户反馈的闭环验证。 6、策略归因可通过 AI 模拟试错，沉淀适配自身的最优营销逻辑。 7、归因不是单纯算效果，而是贯穿全链路的价值管理核心。 8、AI 是归因工具而非目的，品牌本质与用户洞察不可替代。 9、拒绝数据碎片化陷阱，以战略定力锚定品牌核心价值。 10、归因革命的本质，是企业从流量附庸到价值驱动的转型。 思考题 1、企业搭建专属 AI 归因体系，最核心的壁垒是技术、组织还是战略？ 2、如何平衡 AI 内容原子化解码与品牌战略的整体性？ 3、脱离平台数据依赖后，中小企业该如何低成本构建归因能力？

在生成式 AI 掀起全球技术革命的今天，模型、算力与应用工具的迭代速度远超想象，中美两国的技术博弈与产业创新正在重塑全球 AI 格局。 本期播客为《生成：AI生产力重构营销新范式》新书解读第二十二章，我们将跳出技术细节的迷雾，以更具洞察力的视角，拆解 AI 产业的核心逻辑、发展趋势与中国机遇，看看这场变革如何改写企业命运与行业规则。 共谈嘉宾： 谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长 钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人 SHOWNOTES： 2:22 人工智能模型可分为大语言模型、图像模型、视频模型和垂类模型。 5:09 DeepSeek推理模型在大语言模型基础上学习思维链，成本大量降低。 12:09 人工智能模型供给趋势：成本降低、多模态发展、个性化服务以及智能体化。 14:39 中国芯片虽面临技术限制，但算力基础设施仍在加强。 17:11 应用工具供给极度丰富，从专业生产力工具转向多样化应用。 19:17 生成式AI工具将更智能化和个性化，服务个体需求。 21:18 中美智能模型差距约2%，某些领域中国仅落后半年。 24:17 AI市场呈现百花齐放状态，将持续洗牌但难以形成完全垄断。 一、模型革命：从 "规模制胜" 到 "推理为王"，中国模型实现换道超车 （一）模型生态多元化：覆盖全场景的能力矩阵成型 人工智能的核心竞争力始于模型，如今的模型体系已告别单一维度的竞争，形成了覆盖多场景的多元化矩阵。从文本处理领域的大语言模型（LLM），到图像识别领域的卷积神经网络模型，再到动态分析场景的视频模型，以及聚焦基因测序、医疗诊断、股票预测等细分赛道的垂类模型，不同类型的模型正成为社会生产的 "基础设施"。 我们熟悉的豆包、文心一言、通义千问等，正是大语言模型的典型代表，而华为盘古则深耕工业场景，快手可灵 AI 聚焦创意生产，垂类模型的专业化发展让 AI 应用更加精准高效。 （二）推理模型横空出世：打破语料与规模的枷锁 2025 年，AI 领域最具颠覆性的突破莫过于推理模型的崛起。以中国团队研发的 DeepSeek 为代表，推理模型在大语言模型基础上完成了核心升级 —— 不再局限于海量语料的学习，而是转向思维链与推理过程的训练。这一变革彻底打破了 "规模法则" 的迷信，过去被质疑的 "中文语料仅占全球 5%" 的劣势不复存在，高级思维与推理能力成为模型竞争的核心维度。 更值得关注的是，推理模型带来了成本的指数级下降，其训练与运行成本仅为传统模型的 1/10 甚至更低。如今，微博、腾讯、百度等企业纷纷采用 DeepSeek 作为模型框架，美国多家企业也将服务模型切换为 DeepSeek 和千问，充分印证了中国推理模型的全球竞争力。 数据显示，全球 AI 大模型中美国占 44%，中国占 36%，中美差距已缩小至 2%，在实际应用场景中，中国模型的表现甚至实现了反超 —— 在全球股票与数字币投资模型大赛中，千问与 DeepSeek 跻身前三，而美国主流模型则表现不佳。 （三）开源 VS 闭源：中国模型重构全球竞争规则 全球模型竞争的底层逻辑正在发生深刻变化：美国模型逐渐走向闭源垄断，试图通过 "算力资源集中 + API 绑定" 的模式，构建起依赖美国服务器的产业生态；而中国模型坚持开源路线，在全球开源模型榜单中占据前列，以免费、低成本、可部署的优势，赋予每个企业成为独立智能体的可能。 这种差异背后，是中国产业政策对创新的支持，也是中国企业对 "普惠 AI" 的追求，最终形成了 "美国垄断封闭，中国开源开放" 的鲜明格局。 二、算力博弈：能源与芯片的双重破局，中国走出特色发展之路 （一）算力核心矛盾转移：能源成为关键竞争要素 算力是 AI 运行的 "动力引擎"，而如今算力竞争的核心已从芯片性能转向能源供给。AI 对能源的消耗堪称惊人：ChatGPT 每日耗电量约 50 万千瓦时，相当于 1.7 万个美国家庭的日用电量；谷歌 AI 的年能源消耗堪比爱尔兰整个国家。能源短缺已成为制约全球算力发展的瓶颈，美国约 1/3 的算力卡因电力不足而闲置，而中国正凭借能源优势破解这一难题。 （二）芯片卡脖子下的突围：构建能源 + 算力的协同优势 尽管中国在高端芯片领域面临技术限制，但通过战略布局实现了算力基础设施的持续升级。一方面，以华为为代表的企业持续推进芯片技术自主创新，众多独立芯片厂商共同发力，逐步降低对外部芯片的依赖，英伟达在中国的市场份额已逐渐归零；另一方面，中国将算力中心向绿色能源富集区部署，依托风电场、水电站等低成本能源基地，大幅降低电力成本。这种 "能源 + 算力" 的协同策略成效显著，2025 年上半年中国算力采购成本下降 70%，产业链集群效应初步显现。 （三）企业算力选择理性化：中小规模模型成主流 过去追求超大参数模型的热潮正在退去，企业对算力的需求变得更加理性。数据显示，规模企业用户更倾向于选择 100 亿 - 200 亿参数的模型，这类模型无需超大型机房，部署成本可控 ——DeepSeek 仅需 8 台显卡服务器即可运行，纯硬件成本约 300 万人民币，完全满足企业实际应用需求。这种理性选择背后，是企业对 "实用算力" 的追求，也推动了算力资源的高效配置。 三、应用工具进化：从生产力工具到生活方式，AI 重构应用生态 （一）工具供给百花齐放：从专业级到大众化的全面覆盖 AI 应用工具的发展已进入 "井喷期"，供给极度丰富且呈现多元化特征。2024 年 8 月数据显示，仅深圳市完成备案并上线的 AI 大模型就达 190 个，覆盖基础层（芯片、云计算）、技术层（自然语言处理、计算机视觉）、应用层（医疗、金融、教育）全产业链。工具形态也从过去晦涩的专业生产力工具，转向友好、有趣的大众化应用 —— 豆包、千问等工具不仅能帮用户批改作业、进行英文对话，还能提供情感陪伴、宠物照看等服务，AI 工具正从 "工作助手" 转变为 "生活伙伴"。 （二）应用工具四大趋势：智能化、个性化、智能体化、场景化 当前 AI 应用工具的发展呈现出清晰的四大趋势：一是成本持续降低，TOKEN 调用成本大幅下降，让更多企业和个人能够使用 AI 工具；二是多模态融合，文本、图像、视频等多种形式的交互成为常态；三是个性化服务，模型能够记录用户需求、推理用户意图，提供定制化解决方案；四是智能体化（Agentic AI），工具不再局限于被动响应，而是能够主动调用资源、反问确认需求、自我检查成效，像 "代理人" 一样完成复杂任务。 更重要的是，AI 工具正与实体经济深度融合：新能源车成为 AI 应用的重要载体，政务领域的招投标管理、质量管理引入 AI 辅助，金融行业的风险规避与预测依赖 AI 模型，医疗领域的智能问诊、法律领域的文书撰写都离不开 AI 工具的支持。场景化应用的深化，让 AI 从技术概念转化为实实在在的生产力。 （三）新入口革命：AI 助理重塑移动互联网格局 AI 应用的普及正在催生移动互联网的新入口 —— 人工智能助理将打破 APP 之间的壁垒，重塑流量分发规则。过去，我们需要通过搜索引擎查找信息、通过邮件 APP 发送邮件、通过购物 APP 完成消费；未来，AI 助理将整合这些功能，实现 "一站式" 服务，用户无需切换多个应用，即可通过 AI 完成信息检索、沟通协作、在线消费等一系列操作。这一变革不仅改变了用户习惯，更将为企业营销带来全新的逻辑重构。 四、产业展望：洗牌与机遇并存，中国 AI 市场的未来图景 （一）市场格局：百花齐放与持续洗牌并行，垄断难以形成 当前中国 AI 市场呈现百花齐放的繁荣景象，文心一言、豆包、通义千问等主流模型与众多垂类模型共同构成了多元化生态。未来，市场洗牌将成为常态，但完全垄断难以实现：一方面，头部企业凭借用户规模和技术积累，可能在通用领域形成相对垄断；另一方面，垂类领域的创新永不停歇，自动驾驶、税务识别、医疗诊断等细分赛道将持续涌现新的玩家。像 Kimi 这样因定位单一而掉队的案例，也将促使企业不断调整战略，适应市场变化。 （二）企业战略：无需自建模型，聚焦场景与智能体构建 对于企业而言，AI 时代的技术布局无需 "大而全"，而是要 "专而精"。当前模型供给已极度充分，企业无需盲目自建通用模型，而是应依托外部成熟的模型与算力资源，聚焦自身行业场景，构建专属的垂类应用与智能体。通过微调、工作流程优化等方式，将 AI 工具与业务深度融合，才能在这场变革中抢占先机。 （三）中美竞争：从技术差距到生态博弈，中国优势持续扩大 中美 AI 模型的竞争已从单纯的技术差距，转向生态体系的全面博弈。尽管在编程等专业领域美国模型仍有优势，但在应用场景落地、成本控制、开源生态等方面，中国模型已形成显著优势。随着中国模型开源化、低成本、可部署的特点被全球市场认可，以及能源与算力协同优势的持续强化，中国 AI 产业将从 "跟跑" 走向 "并跑"，并在部分领域实现 "领跑"。 生成式 AI 带来的不仅是技术的革新，更是产业逻辑、商业模式与生活方式的全面重构。模型的推理革命、算力的能源破局、应用的场景深化，正共同推动中国 AI 产业进入高速发展的黄金时期。对于企业而言，这是挑战更是机遇；对于每个人而言，这是变革更是红利。 Takeaway 1、生成式 AI 驱动全球技术变革，模型、算力、应用工具供给持续丰富 2、人工智能模型已形成多元矩阵，覆盖文本、图像、视频及各类垂类场景 3、推理模型崛起改写竞争规则，思维链训练取代语料规模成为核心优势 4、模型竞争进入推理 + 场景维度，成本大幅降低成为关键竞争力 5、中美模型差距仅约 2%，不存在绝对代差，各有领域优势 6、中国模型坚持开源路线，打破海外闭源垄断格局 7、算力竞争核心转向能源供给，中国依托绿色能源构建独特优势 8、芯片受限背景下，中国算力基础设施仍持续升级，成本显著下降 9、AI 应用工具从专业生产力型，转向生活化、娱乐化、个性化 10、AI 市场将持续洗牌，难成完全垄断，垂类场景创新空间广阔 思考点 1、推理模型崛起后，企业该如何利用开源优势与场景适配构建核心竞争力？ 2、能源成为算力竞争关键，中国应如何持续强化 “能源 + 算力” 的协同优势？ 3、AI 智能体成移动互联网新入口，企业营销需做出哪些核心调整？