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？

据《英国金融时报》报道，OpenAI 正在讨论将广告引入其人工智能产品的计划，寻求新的收入来源，以便在转型为盈利公司时进行重组。OpenAI 首席财务官Sarah Friar在采访中提到，公司计划“谨慎考虑何时以及在哪里实施广告”。 OpenAI正加大努力，利用领先优势从其AI搜索引擎等产品中获得收入，它的竞争对手Perplexity已经在AI驱动的搜索引擎中投放广告。 今年5月份，OpenAI还聘请了曾领导谷歌搜索广告团队的Shivakumar Venkataraman担任副总裁，这意味着该公司早就在探索这一业务。对于像谷歌和Meta这样的大型科技公司来说，广告一直是将他们庞大的在线用户群体变现的一个成功的途径。 本文将深入探讨OpenAI在AI产品中引入广告功能对广告行业产生的深远影响。从广告内容的创新、投放策略的优化，到用户隐私的保护、行业格局的变化，以期为广告行业的未来发展提供有益的参考和启示。 [图片] 1、产业链变革 OpenAI引入广告，或引发广告营销产业链的根本性变革。品牌方将逐渐摆脱对营销服务商的过度依赖，转而利用AI技术实现自主营销。这不仅会降低营销成本，还能提升营销效果。对于营销服务商而言，要么转型升级为提供高价值服务的“智囊团”，要么面临被市场淘汰的风险。这种变革将推动整个产业链向更高效、更智能的方向发展。 2、工作流程效率提升 AI的引入将彻底改变广告营销的工作流程。从繁琐的数据分析到创意内容的生成，AI都能迅速完成，显著提升工作效率。更重要的是，AI的精准度和创造力将远超人类，使得广告内容更加吸引人，更能打动目标受众。这将对传统广告营销方式造成巨大冲击，迫使行业加快转型升级的步伐。 3、投放效果变革 AI广告的投放效果将实现质的飞跃。通过深度学习用户的兴趣和行为模式，AI能够精准推送符合用户需求的广告内容，极大提升广告的点击率和转化率。这将使得广告营销更加高效、精准，同时也将提升用户体验，减少不必要的打扰。 4、业态与格局变革 OpenAI的加入将推动广告营销行业的业态和格局发生深刻变革。AI技术将创新广告形式，提升广告投放的交互体验，吸引更多用户的关注。同时，AI还能优化广告投放策略，提高ROI，使得广告营销更加高效、智能。这将推动行业向更加专业化、精细化的方向发展，形成新的竞争格局。 5、技术变量改写市场规模 AI技术的引入将彻底改写广告营销市场的规模。随着AI技术的不断发展和普及，越来越多的品牌方将采用AI广告进行营销。这将使得广告市场规模持续扩大，同时也将推动行业不断创新和升级。预计未来几年，AI广告在广告营销行业中的业务营收占比将持续增长，成为行业增长的重要动力。 6、行业核心生产要素变化 AI技术的引入将改变广告营销行业的核心生产要素。传统的行业理解和人才门槛将不再是唯一的关键要素，底层技术大模型的效果、服务场景的选择与构建数据闭环将成为新的核心竞争力。这将推动行业向更加技术化、数据化的方向发展，提升行业的整体竞争力。 7、广告营销工作流重塑 AI将从各个环节重塑广告营销企业的工作流。通过智能化、自动化的手段，AI能够优化广告营销的全链路流程，实现营销内容的精准化、个性化。这将使得广告营销企业能够更快地响应市场变化，提高广告投放的效率和效果。同时，AI还能降低企业的运营成本，提升企业的盈利能力。 8、广告创意个性化定制 AI广告的引入将使得广告创意的个性化定制成为可能。AI能够根据用户的喜好和行为模式，自动生成符合用户口味的广告内容。这将使得广告内容更加吸引人，提高用户的点击率和转化率。同时，个性化定制的广告还能增强用户的体验感，提升用户对品牌的忠诚度。这种定制化的广告方式将彻底颠覆传统的广告创意模式。 9、智能化投放 AI广告的投放将实现智能化。AI能够根据用户的画像和行为模式，自动选择更优的广告渠道和投放策略。这将使得广告投放更加精准、高效，提高广告的有效触达率。同时，智能化投放还能降低广告投放的成本，提高广告的ROI。这种智能化的投放方式将使得广告营销更加高效、智能。 10、持续优化 AI广告系统将不断学习使用者的反馈，持续优化广告内容。通过深度学习和自然语言处理技术，AI能够分析用户对广告的反应和喜好，并根据这些反馈对广告内容进行优化。这将使得广告内容更加符合用户的口味和需求，提高广告的吸引力和效果。同时，持续优化还能提升AI广告系统的智能化水平，使得广告投放更加精准、高效。 11、用户隐私保护挑战 OpenAI在引入广告的同时，必须面对用户隐私保护的挑战。AI广告需要收集和分析用户的个人信息以实现精准投放，但这也可能带来用户隐私泄露的风险。因此，OpenAI需要采取严格的数据加密和隐私保护措施，确保用户信息的安全性和隐私性。这将有助于建立用户信任，提升广告行业的整体形象。 12、广告内容质量与相关性 AI广告的引入将提升广告内容的质量与相关性。AI能够根据用户的喜好和行为模式，自动生成符合用户口味的广告内容。这将使得广告内容更加有价值、有吸引力，提高用户的点击率和转化率。同时，AI还能确保广告内容的相关性，使得广告与用户的兴趣点更加契合。这种高质量的广告内容将提升用户对品牌的认知度和忠诚度。 13、市场竞争加剧 OpenAI的加入将加剧广告行业的竞争。AI广告的引入将使得广告投放更加精准、高效，提高广告的ROI。这将使得传统广告服务商面临更大的挑战和竞争压力。然而，这种竞争也将推动行业创新和升级，促进广告行业的持续发展。对于品牌方而言，选择优质的AI广告服务商将成为关键。 14、商业模式创新 OpenAI的广告模式需要不断创新和调整以适应市场变化。随着AI技术的不断发展和普及，广告行业的商业模式也在不断变化。OpenAI需要不断探索新的商业模式和广告形式，以满足品牌方的需求和用户的口味。这将有助于提升OpenAI在广告行业的竞争力，推动行业的持续发展。同时，OpenAI还应加强与品牌方的合作，共同探索新的商业模式和广告形式。 15、推动广告技术的进步： OpenAI在广告领域的探索将推动科技的进步。AI技术的不断发展和普及将使得广告营销更加智能化、高效化。同时，AI技术还能为广告行业带来新的可能性和创新点。这将有助于提升广告行业的整体竞争力，推动行业的持续发展。 16、广告与内容的融合 AI广告的引入将使得广告与内容更加紧密地融合。AI能够根据用户的喜好和行为模式，将广告内容融入到用户生成的内容中。这将使得广告不再是单纯的推销工具，而是成为用户生活的一部分，提升用户的体验感。同时，广告与内容的融合还能增强用户对品牌的认知度和忠诚度。这种融合化的广告方式将使得广告营销更加自然、流畅。 17、广告行业格局变化 OpenAI的加入将改变广告行业的格局。随着AI技术的不断发展和普及，越来越多的科技公司开始涉足广告行业。OpenAI作为领先的AI技术提供商，其加入将使得广告行业的竞争格局更加复杂和多变。这将推动行业创新和升级，促进广告行业的持续发展。对于品牌方而言，选择优质的AI广告服务商将成为关键，同时也需要关注行业的新动态和趋势。 18、广告投放的精准性提升 AI技术的引入将使得广告投放的精准性得到极大提升。通过机器学习技术和大数据分析，AI能够准确分析用户的行为模式和兴趣点，为每个人量身定制广告内容。这将使得广告投放更加精准、高效，提高广告的有效触达率和转化率。同时，AI还能根据用户的反馈和行为变化，实时调整广告投放策略，确保广告效果的最大化。 19、广告创意量产 AI广告的引入将使得广告创意的量产成为可能。AI能够根据品牌方的需求和用户的口味，自动生成符合要求的广告内容。这将使得广告创意的生成更加快速、高效，满足品牌方对广告数量的需求。同时，AI还能根据用户的个性化需求，为每个人量身定制广告内容，实现广告创意的一人多面。这种量产化的广告创意将使得广告营销更加高效、智能。 20、媒介效能提升 AI营销将帮助品牌提升媒介效能。通过智能化投放和精准分析，AI能够优化广告投放的策略和渠道选择，提高广告的有效触达率和转化率。这将使得品牌能够更高效地利用媒介资源，实现ROI的最大化。同时，AI营销还能为品牌提供数据支持和策略优化建议，帮助品牌更好地进行广告投放和营销决策。这种高效化的媒介利用将使得品牌方在广告营销中更具竞争力。 结语：OpenAI在AI产品中引入广告功能，对广告行业产生了广泛而深远的影响。从广告内容的创新到投放策略的优化，从用户隐私的保护到行业格局的变化，AI都在其中发挥着不可或缺的作用。然而，我们也应看到，AI技术的引入并非一帆风顺，它带来了诸多挑战和问题需要我们去解决。 OpenAI在AI产品中引入广告功能，是广告行业发展历程中的一个重要里程碑，标志着AI技术与广告行业的深度融合，也预示着广告行业未来的无限可能。 [图片]

在营销行业数字化转型的浪潮中，生成式人工智能（AIGC）不再是简单的工具升级，而是对营销生产力的根本性重构。 本期播客为讲解生成式AI主导营销生产力革命：三大核心能力的重构路径与未来方向。通过本期播客我们可清晰认识到，生成式 AI 正从洞察、创意、媒介三大核心能力切入，打破传统营销的效率瓶颈，推动行业从 “资源驱动型” 生产力向 “心智驱动型” 生产力跨越，同时引发工作模式、分工体系与核心竞争力的深层变革。 SHOWNOTES： 0:32 《生成》第八章：生产力重构洞察创意和媒介能力的狂飙。， 2:34 生成式人工智能加持之后，营销会变成一种叫心智生产力。 6:40 生成式人工智能革新营销生产力：洞察、创意与媒介沟通的全面升级 9:09 痛点挖掘就是识别消费者在使用产品和服务时遇到的困难和产生的不满。 12:13 媒介沟通能力是营销生产力的重要构成。 15:47 AIGC赋能内容生产：从BGC到PUGC的效率革命 20:13 人工智能洞察能力：从情绪识别到客户体验管理的全面升级 24:13 人工智能重塑个性化服务与营销生产 29:53 生成式AI深刻改变营销领域的生产力，提升了效率同时重构了工作流程。 33:35 在设计领域，AI既可能取代普通设计工作，也是设计师提升效率和创新的工具。 35:49 学校教育作为预科性质，不能直接获得职场技能，持续学习和独立练习很重要。 一、营销生产力的本质：三大核心能力构筑行业基石 要理解生成式 AI 的变革价值，首先需明确营销生产力的核心构成。根据经济学中 “生产力” 的定义（亚当・斯密在《国富论》中提出，强调分工与专业化对生产力的提升作用），营销生产力可界定为 “企业在特定时间内创造营销活动的数量与质量”—— 相同资源投入下，能完成更多高质量、高转化营销活动的企业，其生产力更具优势。 而支撑营销生产力的关键，是三大不可替代的核心能力，这三大能力的强弱直接决定企业营销成效： 1. 洞察能力：营销的 “决策大脑”，指通过数据、信息分析，挖掘消费者需求、趋势、痛点与情感的能力。例如对 “消费者为何喝牛奶” 的洞察，可从 “日常食品” 深入到 “补钙育儿”“节日礼品” 等深层需求，为策略制定提供依据。 2. 创意能力：营销的 “内容引擎”，涵盖广告构思、文案撰写、视觉设计等内容生产能力。传统模式下，创意依赖专业人员经验与复杂工具，且需耗费大量时间（如品牌生产内容 BGC 需几周至数月）。 3. 媒介能力：营销的 “传播桥梁”，包括媒介渠道运营、目标受众触达与沟通互动能力。现代营销 90% 的预算投向媒介，但传统媒介沟通存在单向性、人力成本高、触达精度低等问题。 二、生成式 AI 的颠覆性价值：三大能力的效率革命与体验升级 生成式 AI 对营销生产力的重构，并非简单提升效率，而是从 “流程优化” 到 “能力重塑” 的全面突破，其影响贯穿三大核心能力的全链条。 （一）洞察能力：从 “耗时分析” 到 “实时智能”，精准度与颗粒度双提升 传统营销洞察存在 “数据处理慢、分析维度浅、人力成本高” 的痛点 —— 一份月度行业竞争报告需分析师数天完成案头研究与数据整理。而生成式 AI 通过 “智能体（Agent）协同” 模式，彻底改变这一现状： * 效率飞跃：借助 AI，分析师可在几分钟内读取海量社交媒体数据，生成趋势、竞争对比等多维度报告；智能体技术进一步将报告生成时间压缩至 10-30 分钟（如分工明确的 AI 分别承担资料查找、质量检查、报告撰写任务）。 * 深度升级：AI 能精准识别消费者情绪与场景差异，例如在 “小明见妈妈哭泣” 案例中，AI 可区分 “见到妈妈本人的喜悦兴奋” 与 “见到妈妈照片的思念悲痛”，为情感营销提供精细化依据。 * 场景落地：在客服领域，Salesforce 的 Service GPT 可自动理解客户查询意图并生成精准回复；腾讯飞书会议系统能实时总结会议要点、分析参会者未被满足的需求，实现 “洞察即服务”。 （二）创意能力：从 “专业垄断” 到 “全民赋能”，内容生产效率 10 倍提升 传统创意生产存在 “门槛高、周期长、质量不稳定” 的问题 —— 非专业人员难以参与，专业人员一天仅能完成 1-2 个设计作品。生成式 AI 打破了 “创意专属权”，实现 “专业与大众双赋能”： * 专业人员效率倍增：专业美工借助 AI 工具，工作量可提升至过去的 10 倍，且能探索超现实美学等新风格（如可口可乐 “美术馆广告” 中，AI 让名画人物与现实交互，大幅降低动画制作成本）。 * 普通人员创意觉醒：缺乏文案、设计能力的店长、服务人员，可通过 AI 制作客户答谢卡片、感恩视频；大学生借助 AI 开展的奥运主题营销活动中，70 人周期内发帖 1200 条，总互动 23 万，爆帖率达 15%（小红书单帖最高互动超 7 万）。 * 模式迭代：内容生产从 “BGC（品牌生产）→PUGC（专业用户生产）” 转向 “AIGC（AI 生产）”，生成时间从几周缩短至几分钟，且质量可控，无需品牌方大量人力审查。 （三）媒介能力：从 “单向传播” 到 “个性互动”，实现 “24 小时无间断服务” 传统媒介沟通存在 “人力极限、触达粗放、体验单一” 的瓶颈 —— 一个主播最多照看 2 个账号，每天直播 7-8 小时；电话客服因外包导致口音问题，影响用户体验。生成式 AI 通过 “数字人 + 智能交互” 模式，重构媒介能力： * 效率突破：借助 AI 数字人，一个人可同时照看 20 个直播账号，实现 24 小时不间断直播；AI 客服可第一时间响应美团、淘宝等平台的客户需求，远超人工响应速度。 * 体验升级：实现 “一对一个性化服务”，如家乐福的 Hopla 聊天机器人可根据客户预算、饮食偏好推荐产品并制定膳食计划；屈臣氏借助 AI 辅助美丽顾问（BA）管理线上私域社群，维系消费者关系。 * 成本优化：无需依赖海外外包客服，AI 可生成自然语音与个性化回复，既降低成本，又避免 “口音体验差” 的问题。 三、深层重构：不止效率提升，更是营销生态的全面变革 生成式 AI 对营销生产力的影响，远超 “工具升级” 层面，而是引发 “工作流程、分工体系、核心竞争力” 的深层变革，这也是 “生产力重构” 的核心内涵。 （一）工作流程：从 “线性分工” 到 “人机协同” 传统营销流程呈 “线性递进” 模式（如拍摄短剧需层层分包给组织公司、演员工会、剧本团队），环节多、沟通成本高。而 AI 可整合多环节工作，例如企业无需外包即可通过 AI 完成剧本生成、视觉设计、视频剪辑，流程从 “多环节协作” 转向 “人机实时协同”，大幅缩短项目周期。 （二）分工体系：从 “垂直专业” 到 “能力重组” 传统营销行业分工高度垂直（如媒介人员仅对接媒介总监，无法参与品牌决策），而 AI 让 “跨领域能力整合” 成为可能。例如媒介人员借助 AI 可同时具备基础创意生成、消费者洞察分析能力，传统 “专业壁垒” 被打破；部分低价值重复性工作（如基础修图、文案初稿）可能被 AI 替代，行业将涌现 “AI + 专业” 的新型岗位（如 AI 创意指导、AI 媒介策略师）。 （三）核心竞争力：从 “技能依赖” 到 “创新驱动” 过去，营销人员的核心竞争力依赖 “工具技能”（如 PS 修图、数据分析软件操作），而 AI 让这些基础技能贬值（如手机 AI 可自动完成修图）。未来，核心竞争力将转向 “AI 无法替代的创新能力”—— 例如设计师需探索 AI 难以实现的独特风格，营销人员需结合 AI 洞察制定差异化策略，“创新 + AI 应用能力” 将成为职场核心壁垒。 四、应对变革：个人与企业的破局之道 生成式 AI 带来的不仅是机遇，更是 “不进则退” 的竞争压力。无论是个人还是企业，都需主动拥抱变革，才能在生产力重构中立足。 （一）个人：从 “技能学习者” 到 “AI 协同者” * 摒弃 “工具依赖”：基础技能（如文案撰写、简单设计）需与 AI 结合，提升效率；重点培养 “AI 无法替代的能力”（如策略思考、情感洞察、创新构思）。 * 保持 “持续学习”：学校教育更多是 “预科性质”（如课本中的 AI 知识可能滞后半年以上），需主动学习智能体、AIGC 新工具，在实践中提升 AI 应用能力。 （二）企业：从 “资源投入” 到 “能力重构” * 重构营销团队：打破传统部门壁垒，培养 “洞察 + 创意 + 媒介” 的复合型团队，让 AI 工具贯穿营销全流程； * 聚焦 “心智生产力”：借助 AI 深入挖掘消费者心智需求，从 “大规模传播” 转向 “个性化体验”，例如通过 AI 实现 “一人一策” 的私域运营，提升客户忠诚度。 生成式 AI 对营销生产力的重构，是行业从 “传统粗放” 向 “智能精细” 转型的必然趋势。它不仅让洞察、创意、媒介能力实现效率飞跃，更推动营销生态从 “资源驱动” 转向 “创新驱动”。对于营销人而言，唯有将 AI 视为 “能力放大器” 而非 “替代者”，主动探索 “人机协同” 的新模式，才能在这场生产力狂飙中抓住机遇，实现个人与企业的可持续增长。 TAKEAWAY 1、营销生产力核心由洞察、创意、媒介三大能力构成，其水平取决于特定时间内营销活动的数量与质量。 2、生成式 AI 打破营销三大核心能力瓶颈，推动营销生产力从 “资源驱动” 向 “心智驱动” 跨越。 3、生成式 AI（含智能体技术）让营销洞察效率大幅提升，报告生成时间从数天缩短至 10-30 分钟，还能精准识别消费者情绪与场景差异。 4、生成式 AI 赋能创意生产，专业人员工作量可提升 10 倍，普通人员也能参与创意，内容生产模式从 BGC、PUGC 转向 AIGC，周期缩至几分钟到几小时。 5、生成式 AI 革新媒介能力，实现 24 小时不间断直播、一对一个性化服务，突破人工服务的人力与成本极限。 6、生成式 AI 对营销的影响不止效率提升，更重构工作流程，使线性分工转向人机协同，缩短项目周期。 7、生成式 AI 打破营销行业垂直分工壁垒，推动分工体系从专业细分向能力重组转变，催生 “AI + 专业” 新型岗位。 8、营销核心竞争力从依赖工具技能转向创新驱动，“创新 + AI 应用能力” 成为个人与企业的关键壁垒。 9、个人应对变革需摒弃工具依赖，培养 AI 难替代的能力，并持续学习 AI 新工具，学校教育更多是基础认知铺垫。 10、企业需重构复合型营销团队，借助 AI 聚焦心智生产力，从大规模传播转向个性化体验，实现可持续增长。 思考点 1、生成式 AI 推动营销洞察、创意、媒介能力效率提升的同时，对营销行业传统工作流程的具体重构路径有哪些？ 2、面对生成式 AI 带来的营销核心竞争力从 “工具技能” 向 “创新 + AI 应用能力” 的转变，营销从业者需重点培养哪些 AI 难以替代的能力？ 3、企业在借助生成式 AI 聚焦 “心智生产力”、转向个性化营销时，可能面临哪些实践挑战，又该如何突破？

随着人工智能（AI）技术的飞速发展，智能机器人在各个领域的应用日益广泛，其中，营销行业也不例外。 AI智能机器人的引入，不仅改变了传统营销的模式和效率，还使得一些传统营销工种面临着被取代的风险。本期AI元宇宙播客将探讨在AI智能机器人普及的背景下，最有可能被取代的20大营销工种。 [图片] AI智能机器人在营销领域的优势 AI智能机器人在营销领域的应用，主要得益于其强大的数据处理能力、精准的用户分析、自动化的工作流程以及高效的客户服务能力。具体来说，AI智能机器人可以： 1. 实时数据分析和预测：通过机器学习和数据挖掘技术，AI可以处理和分析大量的市场数据，帮助市场营销人员更好地了解消费者行为和市场趋势，从而制定更加精准的营销策略。 2. 智能广告和推广：AI能够基于用户的兴趣、行为和偏好等数据，精确地定位目标受众，并为其提供个性化的广告和推广信息。这不仅可以提高广告的点击率和转化率，还能提升用户体验。 3. 自动化客户服务：AI智能机器人通过自然语言处理和语音识别技术，可以自动回答常见问题、提供个性化服务，并处理客户投诉和问题，从而提高客户服务的质量和效率。 4. 社交媒体管理：AI能够自动化社交媒体内容的创作和发布，同时监测社交媒体上的用户反馈和竞争对手动态，为企业提供个性化的社交媒体营销策略。 5. 个性化营销和推荐：基于用户的兴趣和行为数据，AI可以实现个性化的营销和推荐，提供定制化的产品和服务，提升购物体验和满意度。 [图片] 最容易被取代的20大营销工种 1. 重复性销售人员 在传统营销模式中，销售人员往往需要通过电话、邮件等方式与客户进行重复性的沟通和推销。然而，随着AI智能机器人的普及，这些重复性、低技术含量的工作将逐渐被机器人取代。AI机器人可以通过预设的脚本和算法，与客户进行自动化沟通，提高销售效率。 2. 市场调研人员 市场调研是营销活动中不可或缺的一环，但传统市场调研往往依赖于人工收集和分析数据。随着AI技术的发展，市场调研工作将逐渐实现自动化和智能化。AI机器人可以通过大数据分析技术，快速收集和处理市场数据，为企业提供更加精准的市场洞察。 3. 客户服务经理 客户服务经理通常需要处理大量的客户投诉和问题，这是一项既繁琐又耗时的工作。AI智能机器人可以通过自然语言处理和语音识别技术，自动回答常见问题，并提供个性化的解决方案，从而减轻客户服务经理的工作负担。 4. 电话营销人员 电话营销是一种传统的营销方式，但随着消费者对骚扰电话的抵触情绪日益增强，电话营销的效果逐渐减弱。AI智能机器人可以通过智能拨号系统和语音合成技术，实现自动化的电话营销，提高营销效率并减少人工干预。 5. 社交媒体管理员 社交媒体已成为企业营销的重要渠道之一，但社交媒体的管理和运营需要投入大量的人力和时间。AI智能机器人可以自动化地发布社交媒体内容、监测用户反馈和竞争对手动态，为企业提供更加高效的社交媒体营销策略。 6. 广告投放专员 广告投放是营销活动中不可或缺的一环，但传统的广告投放方式往往依赖于人工判断和经验。AI智能机器人可以通过分析用户数据和广告效果数据，自动优化广告投放策略，提高广告的点击率和转化率。 7. 数据分析师 虽然数据分析是营销决策的重要依据，但传统的数据分析工作往往依赖于人工统计和分析。随着AI技术的发展，数据分析工作将逐渐实现自动化和智能化。AI机器人可以通过大数据分析和机器学习技术，快速提取有价值的信息和洞察，为营销决策提供有力支持。 8. 营销策划人员 营销策划人员需要制定营销计划和方案，但传统的营销策划往往依赖于个人经验和直觉。AI智能机器人可以通过分析市场数据和用户行为数据，为营销策划提供数据支持和建议，使营销策划更加精准和有效。 9. 公关专员 公关专员需要处理企业的媒体关系和危机公关等工作，但这些工作往往涉及大量的信息筛选和沟通。AI智能机器人可以通过自然语言处理和情感分析技术，自动监测媒体动态和用户反馈，为企业提供实时的公关策略和建议。 10. 品牌经理 品牌经理需要负责品牌的整体规划和管理工作，但传统的品牌管理往往依赖于人工决策和判断。AI智能机器人可以通过分析用户行为和品牌数据，为品牌经理提供数据支持和策略建议，使品牌管理更加科学和有效。 [图片] 11. 促销员 促销员通常出现在零售店铺、商场或展会现场，通过面对面的方式向顾客介绍产品并促成销售。然而，随着虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术的发展，以及AI驱动的虚拟促销员的出现，实体促销员的角色可能会逐渐被虚拟促销员所取代。虚拟促销员不仅可以根据顾客的需求提供个性化的产品推荐，还能24小时不间断地工作，提高销售效率。 12. 优惠券和折扣管理专员 这一岗位主要负责设计、分发和管理优惠券、折扣码等促销工具。然而，AI智能机器人可以通过分析用户购买历史和偏好，自动生成个性化的优惠券和折扣码，并通过电子邮件、短信或社交媒体等渠道精准推送，从而提高促销效果。因此，这一岗位的部分工作内容也将被AI取代。 13. 营销实习生和助理 在营销团队中，实习生和助理通常负责执行一些基础性和辅助性的工作，如数据整理、报告制作、活动策划等。随着AI和自动化工具的普及，这些工作将越来越容易实现自动化，从而减少对人力的依赖。当然，这并不意味着这些岗位将完全消失，但它们的职责和角色可能会发生变化。 14. 市场活动执行人员 市场活动执行人员负责策划和执行各种市场活动，如产品发布会、展览、路演等。虽然这些活动通常需要现场协调和人际互动，但AI智能机器人可以在活动前期进行大量的筹备工作，如场地预约、物料准备、嘉宾邀请等。此外，通过虚拟现实和增强现实技术，AI还可以为活动提供互动性和沉浸式的体验，从而改变市场活动的执行方式。 15. 渠道销售经理 渠道销售经理负责管理和维护企业的销售渠道，包括分销商、代理商等。虽然渠道管理需要深入的人际交往和谈判技巧，但AI智能机器人可以通过数据分析和预测模型，为渠道销售经理提供销售趋势、渠道绩效等方面的洞察，从而辅助其做出更加科学的决策。同时，一些简单的渠道管理和维护工作也可能被自动化工具所取代。 16. 客户关系管理系统（CRM）管理员 CRM系统是企业管理和维护客户关系的重要工具。然而，随着AI技术的发展，CRM系统将变得更加智能化和自动化。AI智能机器人可以自动收集和整理客户信息、分析客户行为、预测客户需求，并为企业提供个性化的客户服务和营销策略。因此，CRM管理员的一些传统职责将逐渐被AI取代。 17. 营销分析师 营销分析师负责收集和分析营销数据，为企业的营销决策提供数据支持。然而，随着AI和大数据技术的普及，数据分析工作将变得更加高效和精准。AI智能机器人可以快速处理和分析海量数据，提取有价值的信息和洞察，并为企业提供实时的营销分析和预测。因此，营销分析师的一些基础性和重复性工作将被AI取代。 18. 营销培训师 在营销领域，培训师负责为销售人员、市场人员等提供培训和指导。然而，随着在线学习平台和AI教学工具的兴起，越来越多的营销知识和技能可以通过自学和在线课程来获取。AI智能机器人可以根据学习者的需求和兴趣提供个性化的学习路径和资源推荐，从而提高学习效果和效率。因此，营销培训师的一些传统角色可能会受到挑战。 19. 营销文案撰写人员 营销文案是营销活动中不可或缺的一部分。然而，随着自然语言处理（NLP）技术的发展，AI智能机器人已经能够生成具有一定创意和吸引力的营销文案。虽然AI生成的文案可能无法完全替代人类创意的火花和深度洞察，但它可以在一定程度上减轻文案撰写人员的工作负担，并提高工作效率。 20. 营销预算和成本控制专员 营销预算和成本控制专员负责规划和管理营销活动的预算和成本。然而，随着AI技术的发展，企业可以通过更加精准的市场预测和数据分析来制定营销预算和成本控制策略。AI智能机器人可以实时跟踪和分析营销活动的成本和效果数据，为企业提供实时的预算调整和优化建议。因此，这一岗位的部分工作也将被AI所取代。 结语：随着AI智能机器人在营销领域的广泛应用和不断发展，一些传统营销工种面临着被取代的风险。然而，这并不意味着这些岗位将完全消失或变得无关紧要。相反，AI的引入将促使营销行业发生深刻的变革和升级，为营销人员提供更多的机遇和挑战。对于营销人员来说，不断学习和提升自己的技能和素养将是应对AI挑战的关键所在。

生成式人工智能的浪潮正以前所未有的力量冲击着营销领域的传统范式。当图灵测试不再是挑战，当 AI 绘画能斩获艺术大奖、AI 生成的摄影作品能骗过专业评委，当 GPT-4 在各类考试中超越绝大多数人类考生，甚至在高考中取得可上顶尖学府的成绩时，我们不得不直面一个核心问题：当人类在诸多能力上被 AI 超越，营销该何去何从？ 本期播客聚焦生成式 AI 带来的新红利与挑战，从 AI 能力边界的突破、营销创造力的重构、消费者态度的博弈到行业应对策略，解析 AI 如何从工具升级为企业智力资源，以及营销从业者应如何在这场变革中找到破局之道。 SHOWNOTES： 1:23 《生成》第三章新红利--人类被超越时，营销该怎么做？ 3:40 图灵测试对于深层次的人工智能已经不再是挑战。 6:15 人工智能在其他知识领域具备比肩甚至超过人类的全科能力。 8:16 从2024到2025年，AI的能力从文科生已经逐渐转变成为了理科生。 11:45 AI已经能够深刻洞察市场的趋势，并基于趋势来创造合适的广告方案。 14:53 人工智能新产品创意上，人工智能已经超越了顶尖商学院的工商管理硕士。 18:43 人工智能不止于生成内容，它能够表达情感、感受情感。 19:18 大众对于人工智能生成内容的态度存在算法厌恶的倾向。 24:37 AI推理的过程再加上混合专家模型，等效工作年限可能超过八年。 27:16 反驳是人类也是人类智慧进化的一个部分，AI也是同理。 31:31 AI有多模态识别的能力，看得懂你的视觉表达的效果，而且给效果准确的命名。 34:25 AI法律层面，工具不拥有版权，使用工具的人可以声称拥有版权， 一、AI 已突破智能边界：从工具到企业核心智力资源 图灵测试的本质是对机器 "类人交流能力" 的验证，但如今的生成式 AI 早已突破这一框架。2022 年 AI 绘画《太空歌剧院》斩获艺术大奖、2023 年 AI 生成摄影作品《虚假记忆电工》获国际赛事认可，证明在视觉创作领域，专家已无法区分人机作品。 这种 "不可区分性" 并非偶然 ——AI 的能力已从内容生成延伸至情感创造，既能表达温度，也能精准捕捉人类情绪，成为真正意义上的 "智力资源"。 这种转变的核心在于，AI 不再是被动工具，而是可与人力资源并列的企业核心资产。正如 GPT-4 在统一律师资格考试中超越 90% 应试者、在 SAT 考试中击败 93% 考生，其展现的知识储备与逻辑能力，已相当于顶尖专业人才。 2025 年国内 AI 大模型在高考理科卷突破 650 分的成绩，更印证了其从 "优秀文科生" 向 "全能型人才" 的进化。 二、营销创造力的代际更替：AI 已实现多维超越 在营销的核心创造力领域，AI 的表现呈现 "碾压式进步"： * 广告文案能力：2023 年 AI 文案等效工作经验为 2.47 年，2024 年提升至 3.6 年，2025 年借助混合专家模型（MoE）技术，已接近 8 年专业水准。双盲测试显示，消费者完全无法区分人机文案，而 AI 作品在洞察市场趋势方面甚至超越资深从业者。 * 新产品创意：宾夕法尼亚大学沃顿商学院的实验极具颠覆性 ——AI 生成的大学生群体产品创意中，前 16 名全为 AI 作品，目标用户购买意愿显著高于 MBA 团队。这意味着在 "创造用户真正需要的价值" 上，AI 已掌握更精准的密码。 这种超越的底层逻辑，在于 AI 实现了 "量与质的双重突破"：既能通过海量数据训练形成精准洞察，又能通过思维链推理、多智能体协作（Agent 化）模拟人类团队的共创过程，最终产出兼具创新性与落地性的方案。 三、消费者认知博弈：破解算法厌恶的关键路径 尽管 AI 能力卓越，但消费者对其仍存在 "算法厌恶" 的隐性壁垒。复旦大学研究显示，当消费者感知内容由 AI 生成时，购买意愿会显著下降，核心症结在于 "可信度质疑"。但这一困境存在破局点 ——人机协作模式能完全消除这种厌恶。 数据表明，标注 "人机共创" 的营销内容，不仅能提升消费者信任度，更能强化品牌的 "创新形象" 与 "效率感知"。这提示营销从业者：AI 的应用需兼顾能力释放与消费者心理，透明化人机协作过程，将技术优势转化为品牌资产。 四、行业应对策略：从被动适应到主动掌控 面对 AI 的加速进化，营销行业需构建新的能力体系： * 技术层面：拥抱混合专家模型（MoE）与 Agent 化趋势。AI 已从 "单兵作战" 升级为 "多智能体协同"，能模拟消费者反馈、整合艺术专家与法律专家视角，实现广告片 "分秒帧级" 的优化，这要求从业者掌握 AI 团队的管理逻辑。 * 教育层面：院校需重构课程体系。正如 "汽车时代无需苦练奔跑"，营销教学应从 "培养创意生产者" 转向 "培养 AI 协作者"，开设 AI 工具应用、多模态内容优化等实战课程。 * 法律层面：明确权责边界是前提。当前法律框架下，AI 作为工具不具备版权，使用者需承担创作成果的全部权利与责任，这要求企业建立 AI 内容合规审查机制，规避侵权风险。 生成式 AI 带来的不是替代危机，而是营销行业的 "进化契机"。当 AI 能承担基础创意、数据洞察等工作时，人类的价值将向战略决策、情感共鸣、伦理判断等更高维度迁移。未来的顶级营销人，必然是那些既能驾驭 AI 能力，又能守住人性温度的 "混合体"。 TAKEAWAY 1、生成式 AI 已突破图灵测试，成为企业核心智力资源。 2、AI 在艺术创作领域，专家难分人机作品。 3、AI 具备全科能力，考试成绩超越多数人类。 4、AI 文案等效工作年限快速增长，逼近资深从业者水平。 5、AI 新产品创意受消费者青睐度超顶尖商学院人才。 6、消费者对纯 AI 内容存在算法厌恶，人机协作可化解。 7、人机共创内容能提升品牌创新与效率形象。 8、AI 呈现 agent 化趋势，多智能体协同能力堪比人类团队。 9、法律层面，AI 生成内容版权归使用者，责任由使用者承担。 10、行业需转型，聚焦 AI 工具运用与协作能力培养。 思考点 1、当 AI 在营销创造力上持续超越人类，营销从业者的核心竞争力应向何处迁移？ 2、如何平衡 AI 生成内容的效率优势与消费者的算法厌恶心理？ 3、人机协作模式下，营销行业的人才培养体系需做出哪些根本性调整？

在数字化浪潮席卷全球的今天，AI 技术已不再是实验室里的抽象概念，而是悄然渗透到社会运转的每一个毛细血管。从清晨唤醒我们的语音助手，到医院里辅助诊断的智能系统，从教室里的个性化学习平台，到马路上测试中的自动驾驶汽车，AI 场景正以多元形态重构着我们的生活与产业。本文将从生活场景、行业应用、未来趋势三个维度，解析当今 AI 场景的真实面貌。 本文核心看点 1、生活场景：AI 融入日常的烟火气 2、行业图景：AI 重塑产业的新动能 3、未来展望：AI 场景进化的无限可能 生活场景：AI 融入日常的烟火气 当技术褪去高冷的外衣，AI 在生活场景中的应用最能体现其 “以人为本” 的底色。这些场景或许不够 “炫酷”，却以润物细无声的方式，成为日常运转的隐形齿轮。 语音助手：无缝衔接的生活管家 语音交互技术的成熟，让 AI 成为伴随左右的 “生活助手”。清晨，它可以根据用户习惯播报天气预报，同步推送通勤路线的拥堵预警；工作间隙，一句指令便能切换会议提醒或播放白噪音；夜晚，它能根据睡眠习惯调整床头灯亮度，甚至联动故事 APP 为孩子读睡前故事。这种 “无屏交互” 的模式，打破了设备操作的门槛，让老人、儿童都能轻松享受技术便利，本质上是 AI 对 “人性化需求” 的精准响应。 智能家居：会 “思考” 的居住空间 智能家居的核心并非 “智能设备的堆砌”，而是 AI 赋予空间的 “感知与决策能力”。智能灯光系统通过光线传感器与人体红外感应，既能在深夜自动调暗走廊灯光避免刺眼，又能在阴天为书房补光至最舒适亮度；智能空调则结合室外温湿度、室内人数及活动状态（如运动、休息），动态调节风速与温度，较传统空调节能 30% 以上。更重要的是，这些设备通过 AI 算法持续学习用户习惯 —— 比如识别出 “主人每周三晚 7 点在家健身”，便会提前将室温调至 24℃，让 “空间适应人” 而非 “人适应空间”。 行业图景：AI 重塑产业的新动能 如果说生活场景是 AI 的 “亲民面”，那么在行业领域，AI 则展现出 “革新者” 的硬核实力，通过效率提升、模式创新，为产业注入新的增长引擎。 医疗：AI 成为医生的 “第二双眼睛” 在医疗领域，AI 的价值集中体现为 “提升诊断效率与精度”。以医学影像分析为例，传统阅片依赖医生经验，易受疲劳、视角等因素影响，而 AI 系统可在 3 秒内完成一张 CT 影像的全层扫描，识别出 0.5mm 以下的微小结节，对早期肺癌的筛查准确率达 95% 以上，较人工提升 20%。更值得关注的是，在基层医院，AI 辅助诊断系统能弥补优质医疗资源的不足 —— 通过云端算法支持，乡镇医生也能获得与三甲医院同等水平的影像分析建议，推动医疗资源的 “均衡化”。 教育：从 “批量教学” 到 “因材施教” AI 正在重构教育的 “供给模式”，让个性化学习从理想变为现实。个性化学习平台通过分析学生的答题速度、错误类型、知识点掌握轨迹等数据，构建专属 “学习画像”：对于数学薄弱的学生，系统会优先推送基础题型并搭配动画解析；对于语言天赋突出的学生，则自动增加拓展阅读与跨文化对比内容。这种 “千人千面” 的模式，不仅让学习效率提升 40%，更能激发学生的主动性 —— 数据显示，使用 AI 学习系统的学生，自主学习时长平均增加 1.5 小时 / 天。 交通：自动驾驶叩响 “安全出行” 之门 自动驾驶技术的突破，本质是 AI 对 “出行逻辑” 的重构。当前 L2 + 级自动驾驶已实现普及 —— 车辆可通过毫米波雷达与视觉传感器，实时识别红绿灯、行人、障碍物，在紧急情况下自动刹车（响应速度比人类快 0.8 秒）；而 L4 级测试车辆则在特定区域（如封闭园区、港口）实现完全自主行驶，运输效率较人工提升 50%，事故率下降 90%。尽管全面普及仍需技术与法规完善，但 AI 已清晰展现出 “减少人为失误、优化交通流量” 的潜力 —— 据测算，若自动驾驶渗透率达 50%，城市通勤时间可缩短 35%。 金融：智能风控筑牢 “安全防线” 金融领域的 AI 应用，核心是 “风险的精准识别与控制”。智能风控系统通过整合用户的征信记录、消费数据、社交行为甚至设备登录地址等 10 万 + 维度信息，构建动态风险评估模型：当检测到 “用户常用设备在陌生城市登录、且短期内频繁查询贷款产品” 时，系统会自动触发二次验证；对于企业贷款，AI 则通过分析供应链数据、税务流水、行业波动指数，提前 3 个月预警潜在违约风险。这种 “全链路风控” 模式，让银行坏账率降低 15%，同时将贷款审批时间从 3 天缩短至 2 小时。 未来展望：AI 场景进化的无限可能 当前的 AI 场景只是 “起点”，随着大模型技术的成熟、多模态交互的突破，AI 将从 “单一场景工具” 进化为 “跨场景协同中枢”。 一方面，场景间的 “联动性” 将显著增强 —— 比如医疗 AI 可与智能家居联动，通过智能手环收集的心率、睡眠数据，辅助医生判断慢性病患者的康复状态；教育 AI 与交通 AI 协同，根据学生的上学路线拥堵情况，动态调整线上课程的开始时间。 另一方面，“人机协作” 将成为主流模式 ——AI 承担重复性、高算力任务（如海量数据处理、实时监测），人类专注于创意、决策与情感交互（如医生结合 AI 报告制定治疗方案，教师根据 AI 分析设计课堂互动）。这种 “人机互补” 的模式，既能释放 AI 的效率优势，又能保留人类的独特价值。 TAKEAWAY 1、语音助手通过无屏交互，成为连接用户与设备的 “生活管家”，降低技术使用门槛。 2、智能家居的核心是 AI 赋予空间 “感知 - 决策” 能力，实现 “空间适应人” 的个性化体验。 3、医疗 AI 在影像分析等领域提升诊断效率，推动优质医疗资源均衡化。 4、教育 AI 通过构建 “学习画像” 实现个性化教学，提升学习效率与主动性。 5、自动驾驶技术通过 AI 实时感知与决策，展现出提升出行安全与效率的潜力。 6、金融智能风控系统整合多维度数据，实现风险的精准识别与动态管理。 7、未来 AI 场景将强化跨领域联动，形成 “医疗 - 生活 - 教育” 等协同生态。 8、人机协作模式将成为主流，AI 负责高算力任务，人类聚焦创意与决策。 9、AI 场景的进化将持续围绕 “人性化需求”，从 “工具便利” 走向 “体验升级”。 10、AI 场景的多元化应用，正在重塑社会运转方式，推动各领域向 “高效、精准、普惠” 转型。

在数字化浪潮中，媒体购买领域正经历着深刻变革，AI 技术的强势介入成为这场变革的核心驱动力。AI 在媒体购买中的决策权以及人机协作边界问题，已成为行业焦点，其影响深远，不仅关乎广告投放效率与效果的提升，更深刻影响着整个媒体生态系统的未来走向。 本文核心看点 1、AI 破局：精准出击 重构媒体购买核心优势 2、AI 困境：自动化投放的荆棘与挑战 3、媒介投放：人机协作的边界探讨 [图片] AI 破局：精准出击 重构媒体购买核心优势 数据洞察：AI 化身 “精准狙击镜”，锁定目标受众 AI 凭借其强大的数据处理与分析能力，如同一位洞察力超凡的 “数据侦探”，能够对海量用户数据进行深度挖掘。通过综合分析用户浏览历史、购买行为、社交媒体活动等多维度数据，AI 能够精准勾勒出目标受众细致入微的特征、兴趣爱好及行为模式。 以电商领域为例，AI 可以精准识别出近期频繁浏览母婴产品且有加入购物车行为的用户，这些用户极有可能是潜在的母婴产品购买者。基于此，广告投放便能做到有的放矢，精准触达目标客户，极大提高广告效果，有效减少广告资源浪费，让有限的广告预算得到更为高效的利用。 智能调控：AI 担当 “策略掌舵手”，优化广告投放航线 AI 宛如一位不知疲倦的 “智能策略师”，基于对大量历史数据和实时数据的深入分析，能够实时调整广告投放策略。在广告投放的动态过程中，AI 如同拥有一双敏锐的 “数据慧眼”，能够根据点击率、转化率等关键指标的实时反馈，迅速判断出哪些渠道、时段以及内容形式的广告表现更为出色。 例如，在视频广告投放中，AI 发现晚间黄金时段在特定视频平台上，以故事性情节为主的广告形式转化率较高，便会及时优化投放策略，增加该时段、该类型广告的投放力度，减少效果不佳的投放，从而实现广告投放效果的最大化。 效率革命：AI 注入 “强劲动力源”，提速媒体购买进程 传统媒体购买模式犹如一艘笨重的老式帆船，依赖人工进行繁琐的数据收集、分析以及与媒体渠道的沟通协调，过程耗时费力且效率低下。而 AI 技术的引入则如同为媒体购买这艘船安装了先进的动力引擎，实现了许多流程的自动化。AI 能够自动进行媒体资源的筛选与匹配，快速制定并执行广告投放计划。 例如，在选择广告投放的媒体平台时，AI 可以在短时间内对众多平台的流量数据、用户画像、广告位价格等信息进行综合评估，迅速筛选出最适合的平台，不仅大大缩短了媒体购买的周期，还显著降低了人工操作可能出现的失误，大幅提升了媒体购买的整体效率。 [图片] AI 困境 前行路上的荆棘与挑战 隐私暗礁：数据隐私与安全，高悬头顶的 “达摩克利斯之剑” AI 对媒体购买的优化高度依赖大量的用户数据，这使得数据隐私与安全问题成为高悬在行业头顶的 “达摩克利斯之剑”。随着数据泄露事件的频繁发生，数据隐私和安全已成为重中之重的议题。一旦用户数据被泄露或滥用，不仅会严重损害用户的切身利益，引发用户对品牌的信任危机，还会对品牌形象造成难以挽回的负面影响。 以某知名社交平台为例，曾因数据泄露事件，导致用户信息被不法分子利用，不仅引发了用户的强烈不满，该平台的股价也大幅下跌。媒体购买行业在应用 AI 技术时，必须严格遵守相关的数据保护法律法规，建立起完善且严格的数据保护机制，从数据采集、存储、传输到使用的每一个环节，都要确保用户数据的合法使用与安全存储。 算法瑕疵：AI 算法的准确性与可靠性，精密仪器中的隐藏隐患 尽管 AI 在处理数据和做出决策方面表现出色，但其算法并非完美无缺，犹如精密仪器中的隐藏瑕疵。有时，AI 算法可能会因数据偏差、模型缺陷等原因出现决策失误。 例如，在图像识别广告投放中，由于训练数据中某类图像样本不足，导致 AI 算法错误地将广告展示给不相关的用户群体，或者对某些用户群体过度曝光，引发用户反感，最终导致广告投放效果不尽人意。 为提升 AI 算法的准确性与可靠性，需要持续对算法进行优化和改进。一方面，可以采用更先进的算法模型，如基于深度学习的强化学习算法，提高算法对复杂数据的处理能力；另一方面，要结合人工审核与干预，建立起 “人机双重保险” 机制，保障广告投放决策的合理性与科学性。 [图片] 人机协奏 人机协作的边界探讨 AI 主调：数据驱动决策，AI 稳坐 “决策王座” 在媒体购买中，对于基于大规模数据的分析和决策任务，AI 具有无可比拟的天然优势，堪称 “数据决策之王”。在分析市场趋势时，AI 能够快速处理海量的市场数据，包括行业报告、竞争对手动态、消费者舆情等，挖掘出人类难以察觉的潜在规律和模式，从而为决策提供有力支持。 例如，在预测某类新兴电子产品的市场需求时，AI 通过对社交媒体讨论热度、电商平台搜索数据以及相关行业技术发展趋势的综合分析，能够提前准确预测市场需求的增长趋势，为广告投放的时机和规模提供科学依据。在这些数据驱动的决策场景中，AI 凭借其高效的数据分析能力占据主导地位，为媒体购买决策奠定坚实的科学基础。 人类和声：创意、策略与关系管理，无可替代的 “独特旋律” 尽管 AI 在数据处理和部分决策环节表现卓越，但在广告创意构思、整体营销策略制定以及媒体关系管理等方面，人类的创造力、经验和判断力具有不可替代的独特价值。广告创意需要人类的灵感与情感注入，才能触动消费者的内心深处。 以苹果公司的广告为例，其简洁而富有创意的广告文案和独特的视觉呈现，背后是人类创意团队对品牌理念和消费者情感的深刻洞察与精心雕琢。整体营销策略的制定需要对市场动态、行业竞争格局以及品牌长期发展目标有深刻理解，这依赖于人类丰富的经验和敏锐的洞察力。 在媒体关系管理中，人与人之间的沟通、信任建立和协商合作更是 AI 无法企及的。媒体购买人员通过与媒体方的深入交流，能够获取到独家的广告资源和优惠政策，这是基于长期建立的信任关系，而这种关系的维护和拓展是 AI 难以实现的。 协奏和鸣：人机协作，共谱媒体购买 “乐章” 理想的人机协作模式是一场精彩绝伦的 “双人舞”，充分发挥 AI 和人类各自的优势。AI 专注于数据收集、分析和执行重复性、规律性的任务，如精准的受众定位、广告投放效果监测与实时优化等。它如同一位不知疲倦的 “数据管家”，时刻关注着广告投放的每一个细节，确保投放过程的精准与高效。 人类则负责发挥创造力和判断力，进行广告创意策划、制定战略方向以及与媒体建立良好合作关系等。人类创意团队精心构思出引人入胜的广告创意，营销专家根据市场动态制定长远的营销策略，媒体关系专员通过沟通协调与媒体建立紧密的合作纽带。通过人机之间的紧密协作与有效沟通，实现媒体购买决策的最优化，提升广告投放的效果与价值。 例如，在一次大型品牌推广活动中，AI 通过数据分析确定了目标受众的精准画像和最佳投放渠道，人类创意团队根据这些信息创作出富有感染力的广告内容，营销专家制定出全面的推广策略，媒体关系专员与各大媒体协商争取到优质的广告位，最终实现了品牌知名度和产品销量的大幅提升。 [图片] 未来展望 开拓媒体购买新边疆 AI 驱动革新：构建媒体购买全新生态蓝图 随着 AI 技术的不断发展，其在媒体购买领域的应用将引发整个媒体生态系统的深刻变革。AI 不仅能够优化广告投放，还将重塑媒体平台与广告主之间的合作模式。 例如，未来可能出现基于 AI 的智能媒体交易平台，该平台能够根据广告主的需求和媒体平台的资源，自动进行精准匹配和交易。广告主只需输入品牌推广目标、预算等关键信息，平台便能通过 AI 算法快速筛选出最合适的媒体组合，并完成交易流程，大大简化了传统复杂的媒体购买流程。 同时，AI 还将推动媒体内容生产与广告投放的深度融合。媒体平台可以利用 AI 根据广告主的需求和用户偏好，定制化生产具有广告植入的内容，实现内容与广告的无缝对接，提高用户对广告的接受度和参与度。 伦理责任重塑：界定人机协作的 “游戏规则” 在人机协作的过程中，伦理与责任界定成为一个亟待解决的重要问题。当 AI 做出的决策出现失误或引发不良后果时，责任该如何划分？ 例如，若 AI 因算法错误导致广告投放侵犯了用户隐私，是 AI 研发者、广告主还是媒体平台应该承担主要责任？这需要建立一套完善的伦理与责任框架。一方面，AI 研发者需要对算法的安全性和可靠性负责，确保算法的设计符合伦理道德和法律法规要求；另一方面，广告主和媒体平台在使用 AI 技术时，也应进行严格的风险评估和监督管理。 同时，行业协会和政府监管部门应制定相关的规范和准则，明确各方在人机协作中的权利和义务，保障用户权益和市场秩序。 跨域融合拓展：开辟 AI 媒体购买新航道 AI 在媒体购买中的应用不应局限于传统的广告投放领域，还应积极与其他领域进行融合，拓展其应用边界。 例如，与金融科技领域融合，AI 可以根据广告主的财务状况和风险偏好，制定个性化的广告预算分配方案，实现广告投放的财务优化。与物联网技术融合，AI 能够通过智能设备收集更丰富的用户行为数据，进一步提升广告投放的精准度。 此外，AI 还可以与教育领域合作，为教育机构提供精准的招生广告投放服务，根据学生的学习成绩、兴趣爱好等信息，将合适的教育产品和服务推送给潜在客户。通过跨领域融合，AI 将为媒体购买带来更多创新的应用场景和发展机遇。 AI 在媒体购买中的应用为行业带来了巨大变革，在数据驱动的决策方面展现出强大能力，但也面临诸多挑战。人机协作并非简单的分工，而是在明确各自边界的基础上，实现优势互补，共同推动媒体购买行业朝着更加高效、精准、智能的方向发展。 在未来，随着技术的不断进步和创新，我们需要不断探索和优化人机协作模式，充分发挥 AI 的潜力，同时规避潜在风险，以应对媒体购买领域日益复杂多变的市场环境。这不仅需要技术创新，更需要行业各方共同努力，在伦理、责任、合作模式等方面达成共识，构建一个健康、可持续发展的媒体购买新生态。 [图片] TAKEAWAY 1、AI 借强大数据处理能力，精准定位目标受众，提升广告投放效果与预算利用率。 2、基于历史与实时数据，AI 能实时优化广告投放策略，实现投放效果最大化。 3、AI 自动化流程大幅提高媒体购买效率，减少人工失误与时间成本。 4、数据隐私与安全是 AI 在媒体购买应用中的重大挑战，需严格遵循法规建立保护机制。 5、AI 算法存在准确性与可靠性问题，可通过算法优化和人工审核加以改进。 6、在数据驱动决策方面，AI 因高效数据分析能力占据主导地位。 7、广告创意构思、营销策略制定及媒体关系管理领域，人类的创造力、经验和判断力无可替代。 8、理想人机协作模式是 AI 负责数据任务，人类发挥创意与战略能力，实现优势互补。 9、AI 将重塑媒体平台与广告主合作模式，推动媒体内容生产与广告投放深度融合。 10、AI 与多领域融合将为媒体购买带来创新应用场景，拓展其发展边界 。

当前，人工智能技术正以前所未有的速度重塑全球营销行业格局。根据最新行业数据显示，2025年全球营销人工智能产业规模预计达到360亿美元，中国市场规模将突破530亿元，年复合增长率高达26.2%。 这场由AI驱动的营销革命不仅改变了传统营销工具和方法，更从根本上重构了企业与消费者之间的互动模式。 本文将深入解析AI营销转型的10大核心矩阵，从技术原理、转型逻辑到实践案例，全面展现AI如何赋能营销全链路，为企业提供可落地的战略框架。 [图片] 1. SEO → SAO 从搜索引擎优化到AI驱动的搜索优化 传统SEO正向Search-AI Optimization（SAO）转型。Google的SGE标志着搜索引擎从“链接列表”转向“智能答案”，核心变化体现在三方面： - 语义理解与知识图谱深度应用：通过BERT、Gemini等大模型解析搜索query深层语义，结合知识图谱理解场景需求。如用户搜索“适合雨天穿的透气运动鞋”，AI能关联“雨天=防水”“透气=汗脚场景”，生成精准推荐。 - 动态内容生成技术突破：生成式AI可针对每个搜索意图动态生成定制内容。某科技企业通过SAO策略，长尾关键词流量效率提升300%，内容成本降低60%，“动态答案页”重塑了SERP竞争格局。 - 个性化搜索体验崛起：AI基于用户行为、地理位置等提供差异化结果。数据显示，个性化结果平均CTR高出35%，转化率提升28%。未来SAO将聚焦“个人知识图谱”，实现千人千面。 SAO要求营销团队掌握NLP、大模型微调能力，内容战略需从“关键词密度”转向“语义实体”，从“页面优化”转向“知识图谱构建”。 2. SEM → AEM 从搜索引擎营销到AI增强营销 SEM正向AI-Enhanced Marketing（AEM）演进，实现从机械化操作到智能决策的跨越。Meta自动广告系列证明，AI可实时优化出价、创意和受众匹配，平均CPA降低30%以上，核心维度包括： - 动态竞价系统智能化：强化学习算法根据转化概率实时调整出价。某快消品牌用Google智能出价后，ROAS不变，获客量提升45%。AI会分析设备类型、实时天气等数千个信号，做出毫秒级决策。 - 创意生成自动化革命：DALL·E 3、GPT-4等工具推动创意工业化。某服装品牌批量生成200个广告变体，经A/B测试筛选最优组合，CTR提升3倍，成本降低90%，迭代周期从周级压缩至小时级。 - 跨渠道归因突破：深度学习解决跨设备、跨渠道归因难题。某汽车品牌用AI归因模型发现，音频广告实际贡献22%转化，据此调整预算后，营销效率提升35%。 AEM落地需构建“数据-算法-应用”闭环：整合实时数据流、训练专属模型、通过API自动化执行。其核心是解放人力，让营销者专注战略创新。 3. KOL → AIL 从关键意见领袖到虚拟数字人意见领袖 KOL营销正向AI Influencer（AIL）转型，虚拟数字人展现独特优势。AYAYI、柳夜熙等案例证明，AIL可7×24小时输出内容，规避真人“塌房风险”，核心优势有三： - 成本效益显著提升：虚拟KOL创建成本为顶级真人KOL的30%，无档期限制。某美妆品牌用自主虚拟代言人后，内容量增5倍，成本降70%，且“人设”完全可控。 - 跨次元内容创新：AIL突破物理限制，创造真人难实现的效果。Under Armour通过3D数字人“虚拟试穿”活动，转化率提升200%，契合Z世代审美。 - 数据驱动人设设计**：AI分析社交大数据，精准设计受众偏好形象。某饮料品牌通过机器学习发现受众青睐“专业且接地气”人设，打造的虚拟营养师使互动率提升180%。 AIL运营需3D建模、动作捕捉等技能，企业可与专业公司合作，或用Synthesia等平台创建基础版。未来多模态技术将让AIL更逼真，模糊虚拟与现实界限。 4. CRM → CIM 从客户关系管理到客户智能管理 传统CRM正进化为Customer Intelligence Management（CIM）平台，从“记录系统”变为“决策系统”。Gong.io等工具证明，AI可解析客户交互中的情感与行为，预测风险并触发干预： - 情感智能深度应用：多模态算法分析语调、微表情、文字情感。某乳业品牌部署情感识别系统后，客服满意度提升35%，客户留存率增28%，实现心智层面渗透。 - 预测性干预机制建立：CIM通过机器学习预测生命周期风险点。Salesforce的Einstein AI可提前14天预测客户流失，准确率82%。某SaaS公司借此将流失率从15%降至9%，年收入增1200万美元。 - 自动化客户培育流程：AI驱动系统自动发送个性化内容。HubSpot智能培育系统实时调整策略，使漏斗中段转化率提升60%，在最佳时机推送相关内容。 CIM需打破数据孤岛，整合多渠道交互数据，同时注意算法透明度与隐私合规。未来将与AR/VR融合，创造沉浸式互动。 5. UGC → AGC 从用户生成内容到AI生成内容 UGC模式被AI-Generated Content（AGC）重塑，Midjourney、GPT-4等工具使企业能以1%传统成本批量生产内容。某国际服饰品牌用AI每周生成5万条个性化短视频，单条成本从5000元降至50元： - 跨模态内容工厂建立：AGC实现文本、图像、视频流水线生产。某饮料集团的“内容工厂”使视觉生产效率提升300%，创意迭代周期缩短70%，适合电商商品描述、社交日常更新等场景。 - 个性化内容大规模实现：AGC根据用户偏好生成定制内容。Netflix为不同地区观众生成差异化封面，点击率提升30%；可汗学院用GPT-4生成个性化习题，学习效率提升40%。 - 合规性与品牌调性平衡：先进AGC含版权检测和准则审查模块。Adobe Firefly内置版权过滤，确保内容可商用。企业需建立AI内容审核流程，平衡效率与质量。 AGC要求重构内容团队，增设“AI内容总监”负责提示词工程等。未来将与区块链结合，实现版权追踪与微支付分成。 6. DMP → AIM 从数据管理平台到AI用户身份聚类 Cookie消亡推动DMP向AI Identity Mapping（AIM）进化。LiveRamp等工具通过聚类匿名行为构建概率性ID，识别准确率提升40%，解决三大挑战： - 跨设备身份识别突破：AIM用联邦学习实现用户匹配，不共享原始数据。某零售集团部署后，跨设备识别准确率从35%升至75%，个性化推荐效果翻倍。 - 行为预测模型精度提升：AI分析细粒度行为序列，预测匿名用户需求。某汽车品牌用AIM识别“高购车意向”访客，销售转化率提升28%。 - 隐私合规与效果平衡：AIM采用差分隐私、同态加密技术，符合GDPR。Google的Privacy Sandbox展示了隐私保护与广告效果的兼容路径。 AIM需更新数据基础设施，投资边缘计算和隐私技术。营销团队需适应基于概率ID的受众策略，未来将与区块链数字身份结合，实现用户数据主权商业化。 7. CAC → CAC 从客户获取成本到AI驱动的创意测试迭代循环 传统CAC优化被Creative AI Cycle重构——算法测试海量创意组合找最优解。某快消品牌用DALL·E 3生成200个广告变体测试，CTR提升3倍： - 创意元素解构与重组：AI将广告拆分为文案、视觉等组件再重组。百事测试5000种包装组合，选定版本使销量提升12%。 - 实时效果追踪与迭代：强化学习系统实时调整投放。Meta自动创意优化工具将迭代周期从2周缩至2天，CPA降低35%。 - 情感共鸣科学化测量：计算机视觉分析用户面部表情，量化情感反应。可口可乐用“情感AI”筛选积极情绪广告，品牌好感度提升18%。 企业需建立“假设-测试-学习”文化，投资创意管理平台和多变量测试工具。未来生成式AI将实现“个性化创意”，为每个用户实时生成独特广告。 8. LTV → PTV 从用户生命周期价值到AI预测的用户总价值 传统LTV进化为Predictive Total Value（PTV）系统，机器学习预测用户全生命周期多维价值。Netflix的订阅留存模型可预测流失概率和观看时长，指导内容投资： - 多维度价值预测模型：PTV不仅预测消费金额，还评估社交影响力、品牌倡导价值。某奢侈品牌发现20%客户贡献80%口碑传播价值。 - 实时动态调整机制：PTV根据最新行为更新预测。Amazon系统每6小时更新用户评分，促销资源分配效率提升40%。 - 风险与潜力平衡算法：PTV权衡潜在价值与流失风险。某SaaS公司识别“高价值高风险”客户，针对性策略使年收入增长25%。 PTV需整合交易、行为、第三方数据，构建统一数据仓库。分析团队需掌握生存分析等技术，未来将与区块链结合，实现用户价值通证化交易。 9. ABM → ABM 从基于客户的营销到AI驱动的客户画像匹配 传统ABM被AI-Based Matching革新，算法分析企业客户画像，自动匹配销售策略。ZoomInfo系统分析500+企业特征，使销售触达效率提升60%： - 企业画像深度学习：AI分析官网、新闻等非结构化数据构建360度画像。某IT硬件厂商通过AI分析中小企业数据，目标客户识别准确率提升45%。 - 跨渠道策略优化：智能系统推荐适合的触达渠道和内容。SAP的AI销售助手分析客户数字足迹，推荐最佳时机和方式，会议预订率提升70%。 - 自动化执行与反馈闭环：AI自动执行邮件序列、社交互动等。Oracle平台为不同客户生成个性化视频，漏斗顶部转化率提升3倍。 企业需重构销售流程，嵌入AI推荐系统，投资销售智能平台并培训团队。未来将结合AR/VR实现沉浸式远程销售。 10. CX → AX 从客户体验到AI驱动的全渠道客户体验 CX管理向AI Experience（AX）升级，全渠道AI客服结合AR/VR创造无缝体验。完美日记用ChatGPT+AR试妆，私域转化率提升25%： - 全渠道智能客服矩阵：AX实现网站、社交、电话等渠道无缝衔接。某银行部署AI客服后，解决率提升35%，成本降40%。 - AR/VR体验增强：虚拟试妆、3D展示提升购买信心。某家具品牌AR预览功能使大件商品线上转化率提升28%。 - 预测性服务机制：AI预判需求并主动服务。Domino披萨系统在用户打开APP前预测可能订单，下单速度提升50%。 AX需重构客户旅程，整合对话式AI、计算机视觉和物联网数据。未来将向“情感智能”发展，创造“懂人心”的体验。 结语：AI营销转型的战略框架与实施路径 企业实施AI营销转型需构建四大层面框架： - 技术架构：搭建“数据中台-AI平台-应用场景”三层架构，投资云计算和大数据技术。 - 组织能力：培养“AI+营销”复合型人才，建立跨功能敏捷团队。 - 实施路径：采用“试点-扩展-整合”策略，从单一场景验证效果后逐步扩展。 - 伦理合规：建立负责任的AI准则，平衡效率与隐私、公平性。 未来AI营销将注重“人机协同”：AI处理数据分析与重复任务，人类聚焦战略创意与情感共鸣。快速融合AI技术与营销智慧的企业，将在数字时代赢得持续优势。 结语：AI营销转型的战略框架与实施路径 通过对AI营销10大矩阵的深度解析，我们可以勾勒出企业实施AI营销转型的战略框架： 技术架构层面：构建"数据中台-AI平台-应用场景"的三层架构，确保数据流动和算法迭代的顺畅。企业需要投资于云计算基础设施和大数据技术，为AI应用提供强大算力和数据支持。 组织能力层面：培养"AI+营销"的复合型人才，建立跨功能的敏捷团队。 实施路径层面：采用"试点-扩展-整合"的渐进策略。先从单一场景如AI创意生成或智能客服开始试点，验证效果后逐步扩展到更多功能，最终实现全链路智能化。 伦理与合规层面：建立负责任的AI使用准则，确保数据隐私和算法公平性。迪思传媒的实践表明，AI营销需要平衡效率与道德，避免"AI灌水"等不当应用。

Mary Meeker 团队发布了篇幅达 340 页的《Trends – Artificial Intelligence》报告，报告开篇即提出：AI 已不再是“互联网趋势”的子话题，而是驱动商业与社会变革的独立引擎。无论是云计算巨头、中小初创，还是传统制造企业，都需重新审视在“数据聚合、算力分配、模型应用”三个层面的战略布局。因此，Meeker 团队呼吁：应以与早年“互联网趋势”同等的深度与频率来跟踪 AI 演进轨迹。 Mary Meeker，美国著名风险投资家和互联网分析师，曾任职于摩根士丹利和德意志银行，1995 年加入摩根士丹利后，凭借年度《互联网趋势报告》精准洞察互联网发展，被誉为“互联网女王”。2010 年离开摩根士丹利创办 Bond Capital，聚焦 AI、云计算、大数据等前沿技术领域投资。 一、AI浪潮的爆发曲线 * 史上最快普及：ChatGPT 5天破百万用户，18个月周活跃超8亿，直接跳过了移动互联网时代的地域分阶段扩散模式。 * 全球同步启动：不同国家用户几乎同时接入，扩散速度呈直线冲顶。 * 全民参与：NVIDIA开发者超600万，Google Gemini开发者规模同比增5倍，大量个人和初创进入AI应用开发。 二、数据、算力与落地的三重飙升 * 数据量：大模型训练数据15年年均增260%。 * 算力投入：训练计算量年增360%，IT巨头2024年CapEx合计2120亿美元。 * 行业落地： 自动驾驶占旧金山打车市场27%。 Kaiser Permanente AI助手记录250万次医患对话。 美国银行AI助理完成20亿次交互。 Yum! Brands 用AI管理库存与排班。 三、AI成本结构的重塑 * 训练成本高企：顶尖模型训练2025年或达10亿美元。 * 推理成本暴跌：2022–2024年下降99.7%，带来边际成本近零化。 * 性能趋同：小型开源模型在多数任务逼近闭源巨头水平，削弱头部定价权。 四、烧钱换增长的商业悖论 * 盈利承压：微软、谷歌等巨头因AI CapEx飙升，自由现金流率普遍下滑。 * 初创模式未跑通：OpenAI虽有营收但亏损扩大。 * 行业现状：高增长+高投入+高估值+不确定盈利路径，短期利好用户，长期商业模式待定。 五、开源军备竞赛与中美格局 * 开源加速：LLaMA、Mistral、Grok等快速迭代，中国的ChatGLM、通义千问等开源生态活跃。 * 格局差异：中国市场形成本土AI应用多强格局，海外仍是ChatGPT一超独大。 * 民意差异：83%中国用户认为AI利大于弊，美国仅39%。 * 战略博弈：AI成为地缘政治筹码，谁能先占全球标准和生态制高点将获胜。 六、下一个10亿用户的AI原生上网 * 增长空间：全球仍有26亿人未触网。 * 卫星互联网驱动：Starlink等降低接入门槛，偏远地区将直接接触AI助理而非传统网页/APP。 * 入口重构：AI Agent可能取代浏览器/搜索引擎/应用商店成为首要入口。 七、AI重塑工作与知识模式 * 员工标配助手：GitHub Copilot、办公套件AI助理、行业内部大模型普及。 * 新职业：提示词工程师、AI审计师等崛起。 * 技能转型：不会用AI将成职业短板，培训与再教育成为组织刚需。 * 知识进化：印刷机→互联网→生成式AI，重点从信息获取转向洞察力与决策能力。 八、Mary Meeker对AI 2025的核心结论 普及速度空前，全球同步、全民参与。 基础设施投资潮，算力与数据中心成战略资产。 成本下降推动爆量应用，但行业总开支上升。 开源力量削弱垄断，刺激竞争加速。 中美格局两极化，技术带上国家标签。 AI原生用户将重塑互联网入口格局。 人机协作成为主流，AI素养成基础能力。 商业模式仍在探索，长期盈利路径待解。 资本与商业生态：从“烧钱狂欢”到“场景破局” 科技巨头全线加码 AI 生态 这种“资金+技术+生态”三重优势，使得巨头在上游话语权牢不可破，也给中小企业带来极大压力：要么依附巨头生态链成为合作伙伴，要么须另辟蹊径，在垂直细分场景中找到差异化竞争优势。 3. 行业应用加速下沉 在推理成本骤降与算力资源普及的双重推动下，AI 应用正从头部科技公司迅速向各行各业渗透： * 智能制造：中小工厂可投入数十万元便能完成视觉检测与预测性维护系统，将设备故障率降低约 30%。 * 医疗健康：AI 辅助诊断系统在各级医院普及，医生可在数秒内获得自动标注结果，诊断效率提高 3 倍。 * 金融服务：银行与保险公司将征信、社交舆情、卫星遥感等多源数据融入风控模型，风控逾期率下降 15%。 * 教育培训：K12 在线教育平台引入自适应学习后，学生综合成绩平均提升 20%。 * 零售消费：AI 需求预测系统结合天气、节假日与社交热点，预测门店补货需求使过剩库存减少 25%。 六、中美“AI 太空竞赛”：技术、资本与规则三维博弈 在全球格局层面，报告将中美在 AI 领域的竞争形容为“新科技冷战”，其较量不仅体现在算力与模型参数的比拼，更体现在技术生态建设、资本资源整合与国际规则制定三大层面。 1. 技术生态与开源标准之争 * 美国凭借在大模型架构（如 PaLM、Gemini、Bard）与开源社区（如 Meta LLaMA、Google T5、EleutherAI GPT-NeoX）的先发优势，构建了成熟的研究生态与人才储备，同时在 PyTorch、TensorFlow 等开源框架上占据主导。 * 中国在国产芯片（华为 昇腾、寒武纪、兆易创新）与本地化大模型（如 讯飞星火、百度 文心）层面迅速突破。尽管在核心设计工具（EDA）与先进光刻机等环节仍存“卡脖子”风险，但在软硬件协同与产业链整合上已形成闭环，国内高校、科研机构与企业联手加速本地化应用落地。 这一技术生态之争不仅仅局限于科研论文与开源项目，更辐射到人才培养、资本投向与产业合作层面。双方都在争取成为全球 AI 规则制定者，从而掌握更多话语权。 2. 资本与政策红利互相叠加 * 美国：拜登政府自 2023 年起推出多项政策扶持，如对 AI 基础研究机构的专项拨款、对 AI 伦理与安全研究项目的资助，以及对技术人才的签证便利。 * 中国：政府出台“新一代人工智能发展规划”与“数字中国”战略，地方层面设立数十亿人民币 AI 创新引导基金，给予税收优惠与土地补贴，并鼓励园区与龙头企业共建“智慧城市”与“智能制造”示范。 这“政策+资金”叠加效应进一步加剧了双边竞争。只要谁在核心技术研发、算法安全与产业链整合上抢得先机，谁就更有可能在下一阶段全球竞合中夺得主动权。 3. 规则制定与国际合规博弈 报告强调，未来 AI 领域的竞争很大程度上将取决于“谁能在规则层面占据话语权”。在“生成式内容著作权”“数据跨境流通”“可解释 AI”等议题上，两国都积极参与国际规则讨论： * 在“AI 生成内容著作权”方面，美国多家科技公司与律所正与 WIPO（世界知识产权组织）合作，探索“协作创作”下的权利归属与许可模式； * 在“个人信息保护”方面，中国 PIPL（个人信息保护法）已实现全国覆盖，而美国在联邦层面尚未出台统一法案，更多依赖加州 CCPA 等州级法规，导致跨境数据合规成本显著上升。 因此，除了技术与资本，中美在 AI 领域的角逐还延伸至法规、标准与伦理层面。企业在全球化布局时需关注多重合规风险，才能在政策分歧与贸易壁垒中找到平衡。 七、典型行业应用：多维落地与增量价值 报告精选制造、医疗、金融、教育与零售五大行业的典型案例，展示 AI 在各领域的深度渗透与价值创造。 1. 智能制造：柔性生产与预测性维护 * 机器人规模化部署：2024 年全球商用机器人数量突破 400 万台，中小工厂可通过“即插即用”方式部署视觉检测与协作机器人，大幅提升产能与品质管控。 * 预测性维护：关键设备上安装高精度传感器，边缘 AI 模型实时分析振动、温度与电流数据，可在 48 小时内准确预警潜在故障，将停机率降低近 70%。 2. 医疗健康：从辅助诊断到精准医疗 * 影像辅助诊断普及：卷积神经网络在乳腺癌、肺结节检测等领域敏感度与特异度已达甚至超越专家水平。AI 系统嵌入医院 PACS 平台后，诊断效率提高 3 倍，大幅减轻医生负担。 * 基因测序与药物研发：AI 在“in silico”阶段可对数十亿种化合物进行初筛，结合深度学习预测蛋白质互作，将新药研发周期从传统 3–5 年缩短至 12–18 个月，为医疗创新提供新动能。 3. 金融服务：智能风控与量化交易双轮驱动 * 多源数据风控：银行与保险公司将征信、社交舆情、卫星遥感等非结构化数据融入风控模型，通过 Transformer 与图神经网络实时预测违约风险。某国有大行上线 AI 风控系统后，逾期率下降 15% 以上。 * 量化交易策略进化：AI 模型将宏观经济指标、新闻报道与社交情绪等信息纳入因子，显著提升策略回测准确度。某对冲基金 2024 年通过 AI 驱动交易实现约 12% 的超额收益。 4. 教育培训：个性化学习与虚拟实验室崛起 * 自适应学习平台：根据学生答题行为与注意力数据，动态调整习题难度与推送内容，形成“千人千面”学习路径。某 K12 平台引入后，学生平均成绩提升 20%。 * 虚拟实验室赋能实操教学：通过 VR/AR 与 AI 模拟，医学学生可在虚拟环境中反复练习，提高临床操作成功率约 30%，同时节省耗材与师资成本。 5. 零售消费：供应链优化与体验式营销 * 供应链端到端预测：AI 需求预测系统综合天气、节假日与社交热点等变量，精准预测门店补货需求，过剩库存减少 25%，营收毛利率提升约 3%。 * 门店体验升级：智能摄像头与传感器实时监测人流与货架库存，AI 推送补货与陈列优化建议。某快时尚品牌试点后，门店客单价提升 8%，顾客驻店时长增加 12%。 这些案例证明，AI 正在重塑产业链上下游：从生产制造到消费者体验，从精准营销到风险管理，企业可借助 AI 实现“降本增效+创新增量”双重价值。 八、风险与挑战：伦理、隐私与监管三重考验 与技术红利并肩的，是 AI 带来的伦理与合规挑战。报告对以下四大领域提出高度警示： 1. 算法偏见与公平性 2. 数据隐私与安全风险 3. 监管与法律框架滞后 4. 劳动力替代与社会稳定隐忧 九、驶向“人机共生”的新航 Mary Meeker 报告的核心理念在于：AI 已从“实验室研究”迈入“商业实践与社会治理”阶段，各方应把握技术迭代、资本投入与数据治理三大关键杠杆，同时谨慎应对伦理、隐私与监管风险。展望未来，我们可以从以下三个维度把握 AI 时代走向： 1. 短期格局：应用场景下沉与中小企业入场 2. 中期趋势：人机协作模式全面铺开 3. 长期愿景：技术红利驱动社会结构与价值重塑如果能妥善解决伦理、隐私与监管难题，AI 有望成为下一个“工业革命”级变革引擎： 医疗领域实现大规模精准筛查与个性化治疗； 能源行业通过智能电网与预测性维护提升整体利用效率； 教育系统打破地域与资源壁垒，实现优质教育资源全球共享。 同时，AI 规制框架与社会保障体系必须同步升级，确保技术红利能够公平分配，避免加剧社会分裂与不稳定。 BOND | BOND 《Trends – Artificial Intelligence》报告 链接 无论你是企业高管、技术研发者，抑或社会政策制定者，掌握“人机共生”“产业重塑”“社会治理”路径的路线图。希望本期播客，助力组织及早制定面向未来的战略与行动方案，在 AI 浪潮中把握增长机会，规避风险，成为下一个时代的引领者。