当黄仁勋在华盛顿将 AI 定义为国家级基础设施，当 Gemini3 以一种近乎”王者归来”的方式破土重生，我们必须承认：互联网时代结束了，智能物理世界的元年已至。 2025 年不仅仅是一个年份的更迭，它是全球科技商业版图发生“板块漂移”的关键时刻。在美国，OpenAI 和英伟达正在用万亿美金堆砌一座通天塔；在中国，从深圳的智能座舱到东北的无人农场，AI 正在经历一场沉默而剧烈的“下沉”。 这不是一场单纯的技术竞赛，而是一场关于生存权、叙事权与认知权的终极博弈。 SHOWNOTES： 1:30 AI的商业风向标与全球技术格局形成。 4:22 探讨AI发展的三大核心方向：技术突破、市场格局演变与国家战略重构。 06:26 AI在中国聚焦垂直领域落地与产业融合。 8:58 AI智能体（Agent）的概念及其对行业的深远影响。 12:19 现在中国也面临着 AI 的商业转型，数字化的转型。 14:20 AI在中国农业领域的实际应用与战略意义。 19:14 AI正从工具演变为国家级、企业级和个人级的智能基础设施。分 21:45 AIGC在音乐、视频等内容创作领域的突破性进展。 26:30 AI引擎已经成为重要的媒介入口，最终考验的是品牌的系统化构建能力。 01. 大分流：硅谷的“炼丹术”与中国的“精耕细作” 如果是《经济学人》来观察当下的 AI 格局，它会敏锐地发现中美两国在战略路线上的**“大分流”**。 美国正在经历一场资本的狂欢与基建的狂飙。OpenAI 估值万亿，英伟达市值冲破 5 万亿，马斯克手握 8.5 万亿的机器人帝国蓝图 。硅谷的逻辑是**“重硬件，轻落地”** 。这像极了一场现代炼丹术——七姐妹（Magnificent Seven）通过互相投资、互相购买算力，在股市上玩着“左脚踩右脚”的升值游戏，试图通过构建绝对的算力霸权来封锁未来 。黄仁勋甚至要将 AI 算力与 6G 通讯结合，打造国家级的超级算力工厂 。 而中国的逻辑则截然不同。如果说美国在造“神”，中国则在造“人”——造干活的人。 从 DeepSeek 解决算法平权开始，中国的 AI 正在疯狂地寻找“湿润的土壤” 。这不是关于参数的炫技，而是关于垂直领域的降维打击。在商业模式上，我们看到了小模型的遍地开花；在战略重构上，我们看到了举国体制下的新基建 。 正如播客嘉宾 Kant 所言，这是一场**“技术突破、市场格局与战略重构”**的三维战争 。美国在赌未来十年的上限，中国在夯实未来十年的底线。 02. 智能体（Agent）：杀死的不是工作，是“平庸的组织” DeepSeek 的真正革命意义，在于它让算法不再是少数人的特权，它让**“说人话”**成为了最高级的编程语言 。 这直接催生了 2025 年最大的商业物种——智能体（Agent）。 请忘掉 ChatGPT 的聊天框。真正的 Agent 是一个不知疲倦、无需睡眠、拥有深度思考能力的超级员工 。以前，你需要一个由调研员、统计师、策略总监组成的 5 人营销团队；今天，一个营销 Agent 可以在几秒钟内遍历几百个网页，完成数据清洗、洞察挖掘并输出策略 。 这不仅仅是降本增效，这是组织形态的瓦解。 正如 Maggie 所观察到的，工作流（Workflow）的重构将导致大量中间层岗位的消失 。但这并不意味着人的淘汰，而是**“人机共生”**时代的开始。未来，你的价值不取决于你会干什么，而取决于你如何定义问题，并指挥 Agent 军团去解决它。 03. 隐秘的战线：当 AI 开始“种地” 在所有关于 AI 的讨论中，最被低估、却最具战略意义的领域，是农业。 这听起来不性感，但这很“中国”。过去十几年，中国在种业上默默突破了西方的封锁，解决了主粮安全问题 。而现在，AI 正在接管这片土地。 在西北和东北的广袤大地上，无人农场正在悄然运行。从番茄大棚里的光谱分析、自动灌溉，到农机的自动耕种，AI 已经将农业变成了一个精密的工业过程 。你餐桌上的每一颗西红柿，背后可能都是算法在控制着光照与二氧化碳浓度。 这是一个极具《连线》风格的赛博朋克场景：在大洋彼岸，马斯克在用 AI 规划火星殖民；在黄土高原，中国的算法正在计算每一粒种子的埋藏深度 。这才是真正的“科技平权”——不仅让精英用上 GPT，更让土地长出更多的粮食。 04. 认知主权：GEO 时代的品牌生死局 互联网时代，我们争夺流量（SEO）；AI 时代，我们争夺认知（GEO - Generative Engine Optimization） 。 这是一个恐怖的转变。未来的消费者不会再一个个点击蓝色的超链接，他们会直接问 AI：“最好的电动车是谁？”、“最健康的牛奶是什么？”。 AI 成了人类认知的唯一入口，也是最强的媒体 。 如果你的品牌没有被 AI 的“可信任链接”所捕获，你在商业世界里就相当于“数字性死亡”。正如 Maggie 指出的，你不能贿赂 AI，你只能通过系统化地构建品牌资产、权威报道和社交口碑来“喂养”AI 。 这是一场关于叙事权的争夺。谁掌握了 AI 的答案，谁就掌握了新世界的真理。 05. 结语：进化，或者成为化石 我们正站在两个时代的断裂带上。 互联网已经成为传统行业，手机 APP 正在成为过去式 。未来的世界，算力是能源，智能体是劳动力，而认知是唯一的货币。 无论你是企业主、营销人还是普通个体，不要做那个被浪潮拍死在沙滩上的观望者。去拥抱这个“残酷”的新世界，因为在 AI 的商业宇宙里，没有中立国，只有进化者和淘汰者。 Takeaways： 1. 1.基础设施 vs. 落地应用：中美 AI 战略已分道扬镳。美国在堆万亿级的硬件与算力基建（OpenAI, Nvidia），中国在深耕垂直领域的落地应用（农业、医疗、企业级服务）。 2. 2.科技平权与算法普及：DeepSeek 的出现是全球 AI 浪潮的转折点，它解决了算法门槛问题，标志着从“提示词工程”向“自然语言交互”的质变 。 3. 3.智能体（Agent）崛起：Agent 不再是简单的聊天机器人，而是具备深度思考、能独立完成“调研-统计-策略”全链路工作的超级个体，将替代传统的流水线团队 。 4. 4.组织效率革命：AI 原生工作流（Native Workflow）正在重塑企业。搭建好的工作流可以替代 4-5 人的工作量，效率提升 30%-50%，企业人员结构将面临深度优化 。 5. 5.农业的 AI 跃迁：中国农业已进入 2.0 时代。从种业自主研发到大棚内的全自动化（声光电控制、自动灌溉），AI 正在保障 14 亿人的粮食安全 。 6. 6.GEO 取代 SEO：AI 已成为最强媒体和认知入口。品牌营销的核心从搜索排名转向“生成式引擎优化”，必须构建系统化的品牌资产以被 AI 抓取和信任 。 7. 7.具身智能爆发：从特斯拉 Optimus 到小鹏的机器人，人形机器人正从展示品变为家庭和工厂的必需品，未来家庭可能人均拥有 2 个机器人 。 8. 8.算力即国力：AI 基础设施建设已上升为国家战略。算力将与 6G 通讯结合，成为类似电力、水利的新型国家基建 。 9. 9.内容生产的颠覆：AI 音乐人已打入 Billboard 榜单，Sora 2 正在重塑视频行业。AI 正在从辅助创作变为独立创作者，甚至担任公司 CEO 。 10. 10.人机共生新常态：未来不是 AI 淘汰人，而是“会用 AI 的人”淘汰“不会用的人”。个人需要深耕专业领域，与 AI 智能体建立“共创、共建、共生”的伙伴关系 。

在激烈的市场竞争中，企业唯有不断求新求变，适应时代要求才能持续发展壮大。而谈到商业化转型，人工智能正成为一个不可忽视的重要因素。随着技术的迅速发展和应用领域的不断扩展，AI在帮助企业实现商业化转型方面发挥着越来越关键的作用。 本期播客从数据分析到个性化营销，从供应链优化到新产品开发，AI正引领着品牌企业走向更智能、高效、创新的未来。而那些率先拥抱AI的企业，必将收获科技赋能的时代红利与巨大发展契机。 [图片] 一、从人智到数智 商业化转型走出雾里看花 在促进企业商业化转型方面，人工智能有着人力无法比拟的诸多优势： 数据分析和洞察力提升：AI可以处理大规模的数据，从中挖掘出有价值的洞察力。品牌企业可以通过AI分析消费者行为、偏好、趋势等数据，更好地了解市场需求，精准定位目标受众，并做出基于数据的决策。 个性化营销和客户体验：AI可以根据消费者的个人偏好和行为，提供个性化的营销和客户体验。企业可以利用AI来发送定制化的推荐、优惠券，以及与客户互动的聊天机器人，从而增强客户忠诚度并提高销售额。 供应链优化：AI可以分析供应链数据，优化库存管理、预测需求、降低成本，并提高物流效率。企业可以通过AI预测销售趋势，准确地安排生产和配送，从而避免库存积压或缺货问题。 创新和产品开发：AI可以加速新产品开发过程。它可以分析市场趋势和竞争对手数据，帮助企业识别新的机会，并预测消费者对新产品的反应。此外，AI在设计、原材料选择和生产流程方面的应用也可以促进创新。 预测性维护：对于涉及物理产品的企业，AI可以通过监测设备传感器数据，预测设备故障和维护需求，从而实现更高的设备可用性，减少停机时间，并提高生产效率。 市场营销和广告优化：AI可以分析广告投放数据，优化广告策略，确保广告投资产生更高的回报。通过AI，品牌可以实时监测广告效果，根据数据调整广告内容、投放渠道和定位，以获得更好的市场表现。 风险管理和安全性：AI可以用于检测潜在的品牌声誉危机、欺诈行为和安全威胁。它可以监控社交媒体、在线评论和新闻，帮助品牌企业及时做出反应，保护品牌声誉。 销售预测：AI可以基于历史销售数据、市场趋势和其他因素，预测未来销售表现。这有助于品牌进行有效的库存管理、生产计划和营销策略调整。 二、奈飞 沃尔玛 阿里巴巴 AI如何加速企业商业化转型 Netflix：从内容平台到个性化娱乐引擎 Netflix作为全球知名的内容平台，提供了大量的影视作品供用户选择。然而，用户需要在庞大的内容库中寻找自己喜欢的影片，这导致了用户体验的局限性，也限制了订阅和观看的增长。 随着AI的应用，Netflix逐步实现了从内容平台到个性化娱乐引擎的蜕变。他们引入了个性化推荐系统，该系统基于用户的观看历史、评分和偏好，为每个用户定制推荐影片。 这个智能系统大大提高了用户的观影体验，用户不再需要花费大量时间在浏览和选择上。根据数据，超过80%的观看量直接归因于个性化推荐系统的成功应用，用户满意度也显著提升。 根据Netflix披露的数据，个性化推荐系统的实施使得用户平均会花费近80%的时间观看推荐的内容，而仅有20%的时间用于搜索浏览。 同时，因为用户更多地沉浸在喜好的影片中，其订阅时长和留存率也显著提升。这使得Netflix的收入大幅增长，从而促进了其商业化转型的成功。 [图片] 阿里巴巴：从电子商务到智能供应链 电子商务巨头阿里巴巴虽然有着强大的在线购物平台，但供应链和物流的效率问题在某种程度上限制了他们的发展。交通拥堵、物流成本等问题使得订单送达时间难以保证，限制了用户的购物体验。 阿里巴巴引入了AI和智能物流技术，实现了从电子商务到智能供应链的转变。他们开发了“ET-Auto”项目，该项目利用AI算法分析订单数据、交通流量等信息，实现智能的配送路径规划。 在实际应用中，该项目使得送货时间平均缩短了约30%，物流成本降低，用户的满意度也显著提升。 阿里巴巴曾公开透露，引入AI智能物流后，订单的平均配送时间从过去的48小时缩短到了33小时，这对于电商领域来说是一项显著的突破。 此外，通过AI的智能调度，配送的准确性也得到了提升，进一步增强了用户体验。这些改进不仅提高了用户的购物满意度，也加速了阿里巴巴的商品流通速度，促进了其商业模式的转型和增长。 Walmart：从传统零售到智能商店 沃尔玛作为传统零售业的代表，一直面临着竞争激烈和效率低下的挑战。传统零售模式下，需要大量人力进行清洁、收银等工作，效率较低。 后来，沃尔玛引入了自动化和机器人技术，实现了从传统零售到智能商店的演变。他们在商店引入了自动化的清洁机器人，使得商店的清洁维护更高效。 此外，他们还在一些商店实验性地引入了自动收银系统，大大加速了购物流程，提升了用户体验。这些智能化的引入使得沃尔玛的商店效率得到显著提升，也提高了顾客的满意度。 引入自动收银系统后，顾客平均等待时间减少了近40%，而误差率也下降了超过50%，提高了结账的速度和准确性。 这不仅减轻了顾客的等待压力，还为员工腾出了更多时间，用于提供更高价值的服务，如咨询和产品建议，进一步增强了顾客的满意度。 三、六大发展趋势 超级个性化体验+情感智能应用 未来，随着人工智能技术的不断发展和成熟，它将继续推动品牌企业转型，并在商业领域产生更多的积极影响： 超级个性化体验：随着AI技术的进一步成熟，企业将能够为每位消费者提供更加精准和超级个性化的体验。通过深度学习和数据分析，企业可以更好地了解消费者的喜好、习惯和需求，从而为其量身定制产品、服务和营销策略。 情感智能的应用：未来的AI将更加注重情感智能的应用。品牌可以利用情感识别技术来分析消费者的情感状态，从而更好地理解他们的情感需求，提供更具共鸣的产品和服务，进一步加强品牌与消费者的情感连接。 智能供应链的演进：AI将继续在供应链领域发挥作用。预测性分析、自动化仓储和智能物流将进一步提高供应链的效率和可靠性。智能供应链可以更准确地预测需求、优化库存，从而降低成本、提高响应速度，并为品牌企业创造竞争优势。 AI创新和新产品开发：未来AI将成为创新的重要驱动力。企业可以利用生成式AI来设计新产品、探索新的创意方向。通过分析市场数据和趋势，AI可以帮助企业发现新的机会，并预测消费者对创新产品的反应。 增强现实（AR）和虚拟现实（VR）融合：AI与AR、VR等技术的结合将创造更加沉浸式的消费体验。品牌可以借助AI技术开发个性化的AR/VR应用，让消费者能够更深入地了解产品、尝试虚拟购物，并加强与品牌的互动。 [图片] 可持续发展和社会责任：AI在可持续发展和社会责任方面的应用也将成为未来的发展趋势。品牌企业可以利用AI分析数据，优化资源利用、减少浪费，从而实现更加可持续的商业模式。此外，AI还可以用于监测供应链的道德和环境问题，帮助企业更好地履行社会责任。 未来AI将在企业转型中继续发挥关键作用。超级个性化体验、情感智能等方面的发展趋势，将使品牌更加灵活适应不断变化的市场，实现可持续增长，并为消费者带来更优的体验。品牌需要密切关注这些趋势，结合自身实际制定相应的策略，以确保其在未来的竞争中保持优势，一马当先。

在 AI 大模型持续迭代的浪潮中，从谷歌 Gemini Nano Banana 的创意产出，到 Midjourney、Sora 等工具的视觉生成能力，AI 已彻底打破传统美学边界，催生出以超现实主义为核心的 “AI 新美学”。 本期播客探讨AI新美学不仅重塑了广告、艺术、音乐等领域的创作范式，更成为品牌在注意力稀缺时代破局的关键。基于对 AI 新美学相关讨论的深度梳理，可从核心矛盾、本质特征、实践路径与未来方向四个维度，解析其对品牌与商业的变革价值。 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： 0:38 AI创作追求与人类相同还是创造独特美学。 4:56 AI内容创作中的超现实主义倾向，改变了审美偏好，促使创意方向发展。 8:28 超现实美学与AI融合，探索视觉、音乐与叙事的跨媒介创新。 13:01 AI重塑广告创意，企业应积极拥抱AI创造的超现实主义。 16:53 超现实主义广告，吸引现代消费者注意力的关键。 18:08 在广告创作中，AI通过算法学习艺术史，创造出前所未有的风格。 24:24 AI拓宽了美学表达范畴，包括超现实、古代感等多元风格。 29:01 现实美学与AI融合，探索多模态下的品牌创新。 30:58 AI美学对品牌视觉的影响，寻找独特风格并将其转化为品牌资产。 33:46 AI美学与超现实主义，共创未来创意新趋势。 一、核心矛盾：AI 创作的 “复刻陷阱” 与 “创新突围” AI 美学发展的起点，始终围绕一个关键命题：是让 AI 复刻人类作品，还是让 AI 创造独属于自身的美学表达？ 这一矛盾在品牌实践中已得到鲜明验证。 可口可乐的两次 AI 广告尝试堪称典型案例。2023 年，其推出的 AI 美术馆广告片，让《呐喊》《戴珍珠耳环的少女》等经典画作中的人物 “活过来”，与可乐瓶互动，凭借 “打破艺术与现实边界” 的创新感收获市场好评；而 2024 年，其用 AI 复刻几十年前的经典圣诞节广告，虽制作水平达到 “超越过往的专业水准”，却因 “缺乏新意” 导致实际传播效果惨淡。 这一对比揭示出 AI 美学的核心认知：AI 的价值不在于 “模拟过去的真实”，而在于 “创造未来的可能”。正如艺术史中 “摄影技术诞生后，艺术从‘追求写实’转向‘抽象主义’” 的规律，AI 时代的美学逻辑已发生根本转变 —— 老一代 AI 专家所坚守的 “AI 需模拟真实” 的理念，已难以适配当下需求。对品牌而言，若陷入 “用 AI 复刻传统创意” 的陷阱，只会浪费技术潜力；唯有推动 AI 突破人类经验边界，才能释放新美学的商业价值。 二、本质特征：超现实主义的 “真实与荒诞共生” AI 新美学的最显著标签，是视觉真实性与逻辑荒诞性的深度融合，这一特征直接承袭并升级了达达主义、超现实主义的艺术传统，形成独特的 “AI 超现实风格”。 从表现形式看，这种超现实主义有三大典型特质： * 细节逼真性：AI 生成的内容在纹理、光影、材质等细节上高度拟真，如广告中产品的质感、场景的光影效果，足以让受众产生 “视觉真实感”； * 逻辑反常规：突破物理法则与常识认知，如 “人转身瞬间切换到古代战场”“悬浮的汉堡搭配预制薯条”“固态石头流动化” 等场景，打破时空、比例、物种的传统逻辑； * 元素拼贴感：将陌生元素创造性组合，如 “小红帽场景与六代机场景融合”“古代人物讲解现代选择题”，通过 “熟悉元素 + 陌生组合” 制造认知冲击。 这种 “看似真实却不可能” 的美学表达，恰好契合了当下消费者的审美需求 —— 在信息过载的环境中，传统广告的 “标准化叙事” 已让受众麻木，而 AI 超现实美学通过 “认知冲突” 激发探索欲，成为抓住注意力的关键。正如讨论中提及的研究数据：含超现实元素的广告点击率，比传统广告高 17.5%，这一数据直接印证了新美学的商业有效性。 三、实践路径：品牌拥抱 AI 新美学的三大关键动作 对品牌、企业与创意公司而言，AI 超现实美学不是 “选择题”，而是 “生存题”。要将其转化为商业竞争力，需落实三大核心动作： （一）打破 “创意公式”，主动拥抱超现实表达 传统广告的 “流程化叙事” 已失效 —— 相同的结构、相似的话术，在碎片化媒体环境中只会被受众 “一键划过”。品牌需跳出 “复刻传统创意” 的思维，让 AI 超现实美学成为核心表达手法： * 在内容侧，可借鉴短剧的超现实叙事逻辑，如通过 “反常识剧情”（如 “普通人与外星生物合作创业”）增强故事吸引力； * 在视觉侧，运用 AI 生成 “突破物理法则的场景”，如 “牛奶从天空瀑布中流淌进牛奶盒”“产品在古代宫殿与未来太空间穿梭”，用视觉冲击留住受众注意力。 （二）构建 “风格资产”，平衡 “陌生感” 与 “识别度” AI 创作的 “无限可能性” 可能导致品牌风格混乱，因此需在 “超现实表达” 中建立 “可识别的风格资产”： * 保留核心一致性：如品牌可固定 “超现实场景中的色彩体系”（如某品牌始终用 “赛博朋克蓝 + 复古金”）或 “元素符号”（如某饮料品牌在超现实场景中必出现 “悬浮的水果粒子”），让消费者看到 “超现实内容” 就能联想到品牌； * 拒绝 “盲目创新”：避免每次创作都完全颠覆风格，可采用 “70% 一致性 + 30% 微创新” 的模式，既保持品牌辨识度，又持续给受众新鲜感。正如艺术大师成名后会保持风格一致性，品牌的 “超现实风格” 也需成为独特的 “资产标签”。 （三）借力 “多模态融合”，降低试错成本 AI 新美学的优势在于 “跨媒介协同”—— 视觉、音乐、声音、动态可实现一体化生成，品牌可借助多模态工具，在社交媒体平台开展低成本试错： * 在小红书发布 “超现实风格的产品笔记”，通过点赞、收藏数据测试消费者偏好； * 在哔哩哔哩推出 “AI 生成的超现实音视频播客”，吸引年轻群体互动； * 在直播中融入 “超现实场景”，如将主播形象替换为古代人物、背景切换为奇幻世界，打破传统直播的 “叫卖式乏味感”。椰树牌椰汁曾以 “突破‘白又瘦’审美” 的超现实直播风格出圈，正是 “多模态 + 超现实” 的成功实践。 四、未来方向：AI 新美学驱动创意生态重构 随着 AI 技术的持续进化，AI 新美学将不再局限于 “工具层面的创新”，而是推动整个创意生态的重构： * 创作主体泛化：“审美民主化” 趋势将进一步凸显，普通人可通过 AI 工具成为超现实内容的创作者，品牌可开展 “用户共创超现实创意” 活动，拉近与消费者的距离； * 行业边界模糊：超现实主义将渗透更多领域 —— 好莱坞已将 AI 超现实技术融入电影工业，国内短剧市场也将凭借 “短周期、高创意” 的优势，成为超现实叙事的核心载体； * 评价标准升级：“是否符合真实逻辑” 将不再是美学评价的核心，“是否创造独特体验”“是否传递品牌个性” 将成为关键指标，这要求创意人彻底摆脱 “传统创意公式”，与 AI 协同探索新边界。 AI 新美学的核心不是 “技术炫技”，而是 “用超现实主义重构品牌与消费者的连接方式”。在注意力成为稀缺资源的时代，品牌唯有主动拥抱这种 “真实与荒诞共生” 的新美学，将其转化为独特的风格资产，才能在商业竞争中实现 “可持续增长”—— 这既是 AI 技术赋予的机遇，也是品牌必须面对的时代命题。 TAKEAWAY 1、AI 美学发展的核心矛盾是复刻人类作品，还是创造独属于 AI 的全新美学表达。 2、AI 美学呈现显著超现实主义倾向，核心是视觉真实性与逻辑荒诞性的融合。 3、AI 超现实美学承袭达达主义等艺术传统，通过算法实现高度风格融合与创新。 4、含超现实元素的内容能制造认知冲突，吸引注意力，其广告点击率高于传统广告。 5、AI 美学推动跨媒介融合，在视觉、音乐、叙事等领域均有创新实践。 6、品牌应主动拥抱 AI 超现实美学，而非陷入传统创意的 “复刻陷阱”。 7、品牌需在 AI 超现实表达中构建独特风格，并将其转化为可识别的品牌资产。 8、借助多模态工具在社交媒体开展低成本试错，是品牌应用 AI 美学的有效路径。 9、AI 新美学将推动 “审美民主化”，让普通人也能参与超现实内容创作。 10、未来 AI 新美学将重构创意生态，模糊行业边界，升级美学评价标准。 思考点 1、AI 超现实美学核心是 “视觉真实与逻辑荒诞融合”，在实际创作中如何平衡二者比例以避免过度荒诞削弱信息传递？ 2、品牌需将 AI 超现实风格转化为 “可识别资产”，具体可通过哪些方法在保持风格一致性的同时，避免创意同质化？ 3、“审美民主化” 下普通人可借 AI 创作超现实内容，这一趋势会对专业创意从业者的核心竞争力提出哪些新要求？

在营销领域的演进历程中，技术底座的变革始终是驱动范式升级的核心力量。从工业经济时代依赖实体店与规模化生产，到数字经济时代依托互联网与大数据实现精准触达，营销操作系统不断迭代。如今，生成式人工智能的崛起正引发新一轮革命，推动营销从数字时代迈入生成式时代。 本期播客深入剖析营销操作系统的重构逻辑：规模经济向范围经济的转变，消费者需求识别从 “猜测” 到 “共创” 的升级，以及媒介生态与竞争模式的根本性变化。 SHOWNOTES： 1:55 《生成》第七章：营销操作系统的重构，从数字营销到深成式营销。 3:43 营销操作系统由工业时代的规模经济正逐渐演变为人工智能时代的范围经济。 6:36 人工智能时代，营销模式将再度进化。 7:56 工业时代营销操作系统依赖实体店，数字经济时代依赖互联网、电商平台。 12:00 人工智能时代，营销市场营销的理论和实践将被重塑。 13:54 生成式营销作为一种新的范式，它与数字营销各个方面都有显著性差异。 20:03 生成式营销除了具有数字营销的特征之外，还发展出以下特征：主动发起。 28:30 AI平台已经逐渐取代了一些媒体的角色。 33:22 生成式人工智能先有生成能力，再有推理能力，可以揣测人的行为。 35:27 生成式人工智能核心点就在于他有预测预判能力，生产力会极度丰富。 39:02 人工智能时代，用户的需求水平在上升，消费者永远需要关心自己。 一、营销操作系统的进化：从 “规模至上” 到 “范围突围” 营销操作系统的迭代始终与技术底座紧密绑定，而经济逻辑的转变则是其核心驱动力。 * 工业经济时代：规模经济主导的 “猜测式营销”这一时期的营销操作系统以实体店、高速公路和品牌建设为核心，企业通过大规模生产降低单位成本，依托广泛分销触达消费者。但本质上，企业并不真正了解消费者需求，只能通过市场调研 “猜测” 需求，营销模式停留在 “我生产什么，你就买什么” 的生产观念阶段。典型场景如家庭开车去沃尔玛购买宝洁产品，体现的是标准化生产与规模化分销的协同。 * 数字经济时代：数据驱动的 “响应式营销”互联网与大数据重塑了营销操作系统，电商平台、搜索引擎成为核心载体。消费者通过点击、收藏、购买等行为 “主动告知” 需求，企业基于数据算法实现精准触达，例如用户搜索关键词后收到相关商品推荐。但此时的营销仍以 “被动响应” 为主，依赖标签化的群体细分（如阿里巴巴将用户分为八大人群），个性化停留在 “千人千面” 的初级阶段。 * 人工智能时代：范围经济主导的 “共创式营销”生成式人工智能推动营销操作系统向 “范围经济” 转型 —— 通过共享资源（如 AI 模型、算力）服务多样化需求，实现 “高效率的个性化”。消费者与 AI 聊天机器人持续互动，从 “企业猜需求”“用户告需求” 升级为 “双方共探需求”。典型场景如消费者通过 AI 助手明确护肤需求，获得定制化方案并完成购买，体现的是个体需求与资源协同的深度融合。 二、生成式营销与数字营销：范式层面的本质差异 生成式营销并非数字营销的延伸，而是基于全新技术底座的范式革命，二者在六大核心维度呈现显著差异： 1. 理论基础：从 “计算科学” 到 “认知科学 + 算力” 数字营销以数据算法为核心，将用户行为量化为数据，通过优化模型提升转化效率（如电商平台基于浏览记录推送商品）。生成式营销则融合数据算法、算力与认知科学，AI 通过模拟人类感知、思维能力，理解用户动机与情感（如化妆品公司用 AI 生成个性化护肤建议并通过聊天机器人互动）。 2. 营销对象：从 “群体标签” 到 “个体颗粒度” 数字营销依赖用户标签与群体细分，例如将用户划分为 “新锐白领”“小镇青年”。生成式营销则实现 “个体化营销”，通过分析用户心理特征、生活方式等深层维度，为每个独特个体生成动态内容（如 AI 根据用户情绪推荐解压产品）。 3. 沟通方式：从 “被动触发” 到 “主动预判” 数字营销是 “用户行为→算法响应” 的被动模式（如搜索 “跑鞋” 后收到相关广告）。生成式营销则能主动发起互动，基于对用户需求的洞察预判行为（如 AI 察觉用户深夜情绪低落，主动推荐治愈系内容）。 4. 协作方式：从 “人主导工具” 到 “人机协同” 数字营销中，人是决策核心，工具（如 DMP、CDP）仅为辅助。生成式营销中，AI 自主完成数据收集、内容生成、投放优化等闭环任务，人转型为 “监督者与管理者”，类似工业领域 “黑灯工厂” 中人类的角色。 5. 流程特征：从 “点状割裂” 到 “端到端自动化” 数字营销工具多处理单点任务，需人工协调流程（如先通过 CDP 分析数据，再手动生成文案）。生成式营销实现全流程自动化，例如 AI 自动生成广告素材、投放并实时优化，无需人工干预。 6. 竞争模式：从 “争夺流量” 到 “争夺注意力与 AI 推荐权” 数字营销的核心是抢占用户注意力与数据资源。生成式营销中，竞争延伸至 “AI 注意力”—— 企业需说服 AI 优先推荐自身产品，同时通过深层次情绪影响打动个体化用户（如用 AI 生成触动 Z 世代的情感化内容）。 三、媒介生态的重构：AI 成为 “新中介” 与 “能力放大器” 生成式人工智能正在重塑媒介的角色与形态，推动营销场景发生根本性变化： * AI 作为 “新中介”：替代部分媒体功能过去，媒体的核心是信息呈现（如电视播放广告、搜索引擎展示结果）；如今，AI 直接承担决策与规划功能。例如用户通过 AI 规划旅行或挑选礼物时，AI 不仅推荐商品，还能整合预算与需求形成完整方案，甚至一键下单，实现 “思考 - 决策 - 购买” 的闭环。 * 传统媒介的 “AI 赋能”：从 “信息载体” 到 “智能伙伴”数字电视、社交平台、公众号等传统媒介通过整合 AI 获得新能力：数字电视根据用户情绪推荐剧集，微信搜索借助 AI 深化内容理解，公众号 AI 助手可总结文章要点甚至生成 PPT。媒介不再是被动的 “内容管道”，而是能主动理解用户需求的 “智能伙伴”。 四、企业的应对：从 “适应工具” 到 “重构能力” 面对生成式营销的浪潮，企业需从底层逻辑重构营销能力： * 从 “流量思维” 到 “个体价值思维”不再追求规模化的流量覆盖，而是通过 AI 深入理解个体需求，提供 “超个性化” 服务（如私人银行服务通过 AI 普及至大众市场）。 * 从 “技术应用” 到 “人机协同”营销人员需转型为 “AI 协作者”，聚焦目标设定、进度监控与结果评估，而非手动执行流程。正如 “紫领工人” 在工业领域的角色，营销人员的核心竞争力将是与 AI 共创的能力。 * 从 “内容生产” 到 “情感共鸣”由于 AI 降低了内容生产门槛，企业需转向创造 “触动人心” 的内容，通过情绪精准触达建立深度连接（如用 AI 生成贴合用户当下心境的营销文案）。 生成式营销的本质，是通过人工智能重构营销的 “生产力” 与 “生产关系”。它不仅改变了营销的工具与方法，更重新定义了企业与消费者、人与技术的关系。对于企业而言，唯有深刻理解这一范式变革，才能在从数字营销到生成式营销的转型中抢占先机。 TAKEAWAY 1、生成式人工智能重构营销操作系统，推动营销范式从数字营销转向生成式营销。 2、营销操作系统随时代演进，从工业经济的规模经济转向人工智能时代的范围经济。 3、消费者需求识别历经 “猜测”“告知” 到 “共创” 的升级，实现超个体化服务。 4、生成式营销与数字营销在理论基础、对象、沟通等多维度存在本质差异。 5、生成式营销以数据算法、算力及认知科学为基础，更注重理解用户深层动机。 6、营销对象从群体细分转向个体化，实现以人为颗粒度的精准互动。 7、沟通方式从被动触发升级为主动发起，具备预判用户需求的能力。 8、人工智能时代，媒介生态巨变，AI 平台逐渐替代部分媒体角色，传统媒介也在 AI 赋能下升级。 9、生成式营销流程高度自动化，人需转型为 AI 的协作者、监督者与管理者。 10、竞争模式从争夺用户注意力转向争夺 AI 推荐权与个体化用户的情感认同。 思考点 1、生成式营销如何具体实现从规模经济到范围经济的转型？ 2、相比数字营销，生成式营销在满足个体化需求上有哪些不可替代的优势？ 3、面对营销流程自动化，从业者需培养哪些核心能力以适应角色转变？