共生进化，专业致胜｜第四届出海AI营销生产力峰会核心观点与精华实录

当AI技术门槛降低，新的差距也开始出现。

同样的模型和Agent，进入不同的业务体系，结果可能截然不同。消费者数据如何变成 Agent 可以

解的上下文？个人经验如何沉淀成组织可以反复调用的能力？当 AI 开始承担越来越多执行工作，人的价值又该往哪儿迁移？

这些看似是 AI 问题，最终都指向企业经营的本质——对消费者的理解、对业务的判断、组织协作的方式，以及持续创造价值的能力。

8 月 21 日，第四届出海 AI 营销生产力峰会在深圳鹏瑞莱佛士酒店圆满落幕。硅谷著名投资人、Founders Space 董事长兼首席执行官 Steven Hoffman，混沌 AI 院院长张雷，以及来自 Anker、Plaud 、Ubras、Laifen、Ulike等品牌的管理者与一线AI实践者，通过全天近20场演讲与深度对话，串联起硅谷 AI 趋势、企业 Agent 落地、品牌增长、产品创新与组织进化等议题，吸引了1500+ 观众参会。

所有讨论最终指向同一个问题：当AI成为所有企业都能获得的基础能力后，什么才是真正拉开企业差距的竞争力？

以下为峰会核心内容回顾：

01

从AI工具到AI能力

构建人机协同的AI原生增长体系

SparkX 创始人 Jun Yuan

人与AI共同进化的关键，是把人的专业注入AI，让经验真正沉淀为能力。

模型仍在加速迭代，但企业对AI的关注，正从参数竞争转向业务结果。SparkX创始人Jun在开场分享中表示，中美AI虽然沿着不同路径发展，但随着主流模型能力逐步接近，底层模型已很难成为企业的长期壁垒。真正拉开差距的，不再是“选择哪个模型”，而是能否把AI嵌入业务，转化为企业的应用与决策能力。

而随着 AI 进入业务，最关键的问题不再是“能不能做”，而是“什么可以交给AI做”。从规则执行、Copilot建议到Agent闭环，AI正承担越来越多的判断与执行。哪些任务可以交出去？Jun给出了三个标准：是否高频、是否可验证、是否可容错。

这条边界也决定了人与 AI 的分工。Agent 承担更多执行，人则更多负责目标设定、关键判断、异常处理，以及把专业经验持续沉淀进 AI。因此，企业落地 AI 不必一开始就追求复杂自建，更现实的方式是先从适合 Agent 的业务场景切入，用成熟产品跑通，再逐步结合自身数据与流程沉淀能力。

 

02

AI Is Eating Everything:

How Leaders Build the Next Generation of Companies

硅谷知名投资人&人工智能专家

Founders Space 董事长&CEO

Steven Hoffman

我们必须重新设计工作：不再只是任务的执行者，而要成为AI Agent的管理者。只有当每一位员工都完成这种转变，企业才真正成为AI原生公司。

站在硅谷创新与投资一线，Steven Hoffman 对这轮 AI 浪潮的判断，并没有停留在“哪个模型更强”，而是进一步指向一个更深的变化：AI正在从工具，变成新的工作系统。

随着模型能力快速趋近，企业竞争的核心正从单点模型性能，转向模型背后的生态、Agent 能力，以及 AI 与真实业务融合的深度。选择模型也因此不应只看参数和 Token 单价，而要回到最终结果：能否稳定完成任务、真实成本是多少、能否持续创造业务价值。

Steven 认为，真正的 AI 原生，不是让员工多用几个 Chatbot，而是让每个人从任务执行者逐步转向系统设计者和Agent管理者。因此进入部署阶段，AI 落地的重点也不在于铺开更多 Agent，而是找到最值得被 AI 重构的工作。Steven 建议优先从三类场景切入：人已经成为瓶颈、结果可以衡量、AI能显著放大产出的任务，例如需要 7×24 小时响应的、大规模个性化的、重复繁琐的工作，以及已经有明确流程的业务。

与此同时，他强调，AI 转型不适合押注周期漫长的大项目。相比六个月后才验证结果，更有效的方式是由最了解业务的一线团队提出场景，用三周左右的小项目快速测试，以可量化结果判断价值，再把有效方法复制到更多团队。

 

03

AI时代的探索和创新

Anker CIO、TGO 鲲鹏会全球会长 龚银

买几款工具不等于拥抱AI，只有把企业最核心的数据、经验和能力与AI无缝连接，才能真正创造价值。

从“使用 AI”到“重新设计工作”是一种方向判断，但真正进入一家企业，还必须回答一个更现实的问题：怎么落地？

Anker CIO 龚银以公司自 2023 年以来的实践为例，将三年的落地实践梳理为四个阶段：从探索AI能力、验证业务价值，到让AI进入流程、沉淀为组织能力。贯穿其中的核心判断是，AI只有走出个人工具，真正嵌入企业的系统、流程与组织，才算完成落地。

第一阶段 | AI能力探索

对刚刚开始的企业，关键不在于“全员上AI”，而是从高ROI的小切口进入，选择技术相对成熟、业务价值容易验证的场景，先让AI产生看得见的结果。

第二阶段 | AI深度应用

当单点价值被验证，AI就不能继续停留在员工手里的工具。安克开始让AI进入业务系统和流程，并建设统一的能力底座。因为个体效率再高，如果上下游仍按旧方式协作，组织效率不会随之提高。

第三阶段 | AI能力体系建设

越往深处走，模型不是最稀缺的。企业真正需要补齐的，是能被AI理解的数据、可被Agent调用的系统，以及能定义问题、判断结果的人。“高质量的数据加一个小模型，往往比没有数据的大模型更有价值。”在此基础上，安克先培养“飞行员”，再打造“战斗机”，最后改变组织的“作战方式”。

第四阶段 | 企业智能体加速落地

AI的任务从完成一个环节，转向接管整条流程。安克将其称为PA（Process Agent）：让数据、工具和交付标准在同一条链路中运转，把过去做不到的事变成可能，把过去做得慢的事提速十倍，并将每一次执行沉淀为企业能力。

 

04

AI时代的全域营销

如何打通消费者触点，形成增长合力？

从左到右分别为

Jason Zhang，Tony Jiang，Huiwen Chen，Dolly Meng，李晶

当下，消费者的决策路径越来越随机，过去以单一渠道为单位规划预算、衡量 ROI 的方式，也越来越难解释真实的消费者行为。SparkX CGO Jason Zhang指出，全域营销已经不能被理解为“多开几个渠道”，而应该重新围绕消费者完整的决策路径，定义每一个渠道在增长中的角色。

从消费者连接方式来看，变化的核心在于消费者行为路径与流量入口正在变得更加多元。亚马逊广告大客户硬件品线负责人 Huiwen Chen 指出，消费者天然会跨渠道流动，品牌很难决定消费者最终在哪里完成购买。真正重要的，是理解不同触点在消费者决策中所扮演的角色，并依托亚马逊营销云（AMC）、亚马逊 DSP 等广告技术，更完整地还原消费者路径，再结合 AI 能力，更智能地识别新的增长机会。

Shopify大中华区合作伙伴业务负责人Tony Jiang则观察到，来自ChatGPT等AI工具的流量正在快速增长。这意味着独立站的角色也在变化：它不仅是销售渠道，也是品牌沉淀第一方数据、组织商品信息，并连接未来 AI Shopping 入口的重要基础设施。

品牌端，也在重新理解全域。徕芬海外CMO Dolly Meng指出，不同渠道之间已经出现明显的流量外溢。因此徕芬不把独立站局限为追求高ROI的销售渠道，而是将其作为品牌建设和流量承接阵地。

AI正在让流量入口更多元、消费者路径更分散，也让渠道之间的影响更难被单独衡量。因此，全域增长真正需要建立的，不再是一组渠道，而是一套围绕消费者运转的增长系统：不同渠道相互承接、数据彼此验证，最终把局部效率汇聚成品牌整体增长。

 

05

AI Search时代，品牌如何建立全球可信度资产

美讯 iMpact 创始人 & CEO 彭家荣 Chris Pereira

GEO不是简单的SEO升级，而是让品牌可信度资产进入AI答案。

当消费者越来越习惯先问AI，品牌与用户的第一次相遇，也开始发生在AI生成的答案里。美讯创始人兼CEO Chris彭家荣指出，GEO带来的不只是新的流量入口，而是搜索与购买路径的重构。

消费者尚未进入官网，AI已经在影响其品牌认知和候选清单。品牌竞争也由搜索排名，转向能否进入AI答案、被引用和推荐。

这意味着，GEO不是SEO的简单升级，而是让品牌的可信度资产进入AI答案。Chris将AI判断品牌可信度的信号归纳为5R：

政府关系（GR）：合规表现与公共机构认可

商业关系（BR）：客户合作与伙伴背书

投资者关系（IR）：治理信息与高管观点

社会关系（CSR）：ESG实践与社会影响

雇主关系（HR）：员工口碑与本地团队

五类关系共同沉淀品牌事实、权威背书与一致叙事。因此,GEO不只是营销部门的工作，而是由全球利益相关方共同建设的信任体系。

 

06

从流量内卷到长效资产

AI时代如何重新定义品牌增长

Google 全球展示广告、视频与创意业务董事总经理 Tony Effik

AI 可以无限提升营销效率，但品牌最终赢下来的，依然是人心里的那一个位置。

Google 全球展示广告、视频与创意业务负责人 Tony Effik 将 AI 时代的品牌增长拆成了两套同时存在的逻辑：一套是 Agentic Strategy，通过 Feed、Agent 和智能系统更高效地识别和承接已有需求；另一套是 Brand Strategy，通过创意、内容和品牌叙事主动创造需求。前者解决“如何被找到”，后者解决“为什么最终选择你”。

这背后对应着一个更深的变化：当搜索从关键词走向意图理解，购买链路越来越多地被智能系统接管，“进入推荐结果”将逐渐成为基础能力，而“被消费者主动偏爱”反而更加稀缺。

Tony 以 Google 对全球 500 万条 YouTube 视频的分析为例：绝大多数品牌仍然集中在产品和促销内容，真正讲品牌故事的内容只占很小比例。对中国品牌而言，走向全球不能只靠更好的参数、更快的迭代和更高效的投放，而要开始回答更长期的问题——消费者是否知道你是谁、理解你代表什么，并愿意在相似产品之间主动选择你。

AI 并没有削弱品牌的重要性，反而让品牌价值被重新放大：效率很容易被提升，但差异化和创造力会越来越难被复制。

 

07

定义一个新品类

Plaud的品类开创与全球成长

从左到右分别为：Tony Wang，Raymond Sun

在品牌对话环节，SparkX 联合创始人 Tony Wang 与 Plaud 合伙人、亚太区业务负责人 Raymond Sun 围绕 AI Native 产品、组织 AI 化与长期竞争壁垒展开讨论。

Plaud 是 AI 纪要领域的代表性品牌，目前已服务全球 170 多个国家的 250万名专业用户，并已成为最快实现 1 亿美元 ARR 的 AI 原生公司 之一。

Raymond 将 Plaud 的 AI 实践总结为几个关键判断：

AI Native不是“给产品加AI”：真正的 AI Native，要从真实需求出发，解决过去无法解决、因 AI 出现才成为可能的问题。

Context上下文是组织AI化的基础设施：客户反馈、业务数据、对话与经验，才是企业真正稀缺、可持续积累的 AI 资产。

从个人提效走向组织能力：找到高价值工作流后，还需要统一治理、沉淀和复用 Agent，避免 AI 能力只停留在少数个人手中。

AI越强，人的判断力越重要：模型能力会逐渐趋同，真正长期的壁垒来自稀缺内容、独特资源、专业判断与执行力。

 

08

从“会用AI”到“管理AI”

企业如何进入AI原生时代

混沌 AI 院院长、混沌合伙人 张雷

AI 让产出越来越廉价，而高质量的判断与对结果负责，正在变得越来越稀缺。

混沌 AI 院院长、混沌合伙人张雷提出，企业 AI 竞争正在从“个人会不会用 AI”，进入到AI 能否真正创造经营结果的新阶段。

他将企业 AI 应用分为四层：岗位+ AI、职能团队+ AI、AI +产品，以及AI原生生态。如今，单点提效已经越来越难形成竞争壁垒，企业真正需要建立的是一套可管理、可复盘、可迭代的 AI 经营系统。

其中有三个关键变化：

从“人用AI”走向“人管理AI”：AI 承担执行、计算与监控，人负责目标、边界、关键判断与最终结果。

AI能力的上限，本质是数据治理的上限：让 Agent 真正懂业务，关键不只在模型，而在企业是否拥有清晰的数据、标准、知识与工作环境。

AI转型必须由一号位推动：真正成功的 AI 落地不是自下而上的工具普及，而是从业务目标出发的系统性重构。

 

09

从运营提效到业务增长

AI Agent如何跑进亚马逊业务

从左到右分别为：Ling Chen，10K

在 SparkX CSO Ling Chen与亚马逊卖家 10K 的对谈中，AI 的价值被拉回到真实的一线业务。

从最初用于 Listing 文案、翻译与图片生成，到数据分析、广告决策，再到逐步将成熟广告交给 AI 自动化管理，10K 的实践体现了一条清晰路径：先从低风险、小场景验证，再用真实数据逐步扩大AI的授权范围。

两位嘉宾也认为，AI正在重新定义跨境人才的能力结构。相比过去更看重年限与经验，未来更重要的是：

持续学习新工具的能力

把复杂业务拆成流程的能力

用数据与逻辑验证结果的能力

当基础知识被 AI 快速拉平，未来人与人的差距，不再只来自“做过多少年”，而是来自谁能更快把经验结构化，并把它转化成 AI 可以执行的能力。

 

10

AI智能体如何重构亚马逊全链路业务

跑出母婴类目TOP 1

哈库拉玛塔达创始人&CEO 孙翔

AI最终改变的不是一个岗位的效率，而是一家公司发现需求、做产品和服务用户的方式。

母婴品牌哈库拉玛塔达创始人&CEO 孙翔则分享了团队如何从一条用户差评出发，逐步搭建出一套由 AI Agent 驱动的业务系统，从而实现。

他的核心判断是：AI最值得做的，不是创造新的商业常识，而是把那些“明知道应该做，却因为太贵、太慢、没人手而一直没做的事情”规模化完成。

围绕消费者声音，陆续搭建画像 Agent、需求 Agent、广告文案 Agent、社媒 Agent 与供应链匹配 Agent，让用户洞察能够一路连接到产品开发、广告投放与供应链决策。

更重要的是，AI 最终改变了团队的工作方式：过去考核“做了多少操作”，现在更关注“做出了多少正确判断”。

目前，团队内部已经运行着170+ AI Agent。孙翔认为，AI 真正的价值不应该用“少用了多少人”来衡量，而应该看它是否帮助企业打开了更多可能性，让人从重复执行中释放出来，重新回到消费者、产品与创造本身。

连续四届出海 AI 营销生产力峰会，SparkX 始终关注 AI 如何真正进入企业经营，并最终转化为长期增长能力。从工具到 Agent，从个人效率到组织能力；从渠道优化到全域增长，从流量竞争到品牌创造；从“人使用AI”到“人管理AI”——变化仍在继续。

未来真正难以复制的竞争力，并不来自谁拥有最强的 AI，而来自一家企业能否把自己最独特的专业、经验与判断持续沉淀进 AI，再通过 AI 将这些能力不断放大。

这或许才是 AI 时代「共生进化·专业致胜」真正的含义。

「重构赛道·智能跃迁」

第三届出海AI营销生产力峰会

「智启无界·向实生长」

第二届出海AI营销生产力峰会

「迸发·拐点」

第一届出海AI营销生产力峰会

 

0