“AI不是工具革命，而是革命工具。”
中国工程院院士、之江实验室主任王坚曾在多个场合反复强调AI的价值。
当全球还在为生成式AI的“降本神话”争论不休时，中国市场的战局已悄然升级。据2025年政府工作报告，中国AI核心产业规模突破5784亿元，4500余家企业涌入赛道。在政策与技术的双轮驱动下，一场围绕“增长”的AI营销范式革命正在爆发。
在刚刚过去的3月21日，以《“AI+商业”进化论》为主题的行业峰会在中欧国际工商学院上海校区举行，并发布人工智能与商业创新白皮书。
“AI正在重构商业竞争的底层逻辑。”中欧国际工商学院院长汪泓在峰会致辞中指出。
毋庸置疑，今天AI从“效率工具”到“增长引擎”的跨越，本质是AI与商业场景的“双向奔赴”——企业不再满足于用AI写文案、做客服，而是将技术嵌入决策闭环，驱动业务裂变。
头部企业的实践印证了这一趋势：
欧莱雅借生成式AI打造“千人千面”动态官网，用户搜索关键词不同，页面实时重组，转化率提升40%；
伊利春节全球营销中，AI将广告片翻译成10种语言的时间从7天压缩至24小时，成功抢占海外流量窗口；
亚马逊云科技与宠物设备厂商共创“爆款公式”——AI自动剪辑萌宠高光片段，用户一键分发至TikTok，带动销量环比激增33%。
换句话说，当AI与商业场景结合的越发紧密、越来越多的同行们开始将营销与AI结合，我们自己如何让生成式AI突破“降本增效”的初级定位，成为企业增长的核心驱动力？
1.AI营销的三大变革方向
之所以会有这种问题，是因为企业在实际AI落地的过程中，有一个非常明显的矛盾现象：虽然DeepSeek等消费端AI应用日活量持续上升，但调研企业中能说出实际效果的比例仍然很低。
中欧国际工商学院市场营销学教授、市场营销学系系主任王琪教授指出：“AI在企业中的应用，从董事会，到业务主管部门，再到基层员工，从上到下对AI的热度是在逐渐下降的。”
但尽管如此，根据中欧x特赞人工智能与商业创新研究基金白皮书显示，领军企业已经在将AI对企业的赋能，从工具级应用向生态级重构跃迁。
图源：特赞因为首先，AI已经完全革新了内容创作效率。
“AI可以帮我们处理大量的文档，周遭的同事经常用到我们有长的几百页文档，如何在当中提取更好的要点，以前不得不逐篇阅读，现在你可能只是短短的30秒、1分钟就能得到一个非常完整的总结。”欧莱雅北亚及中国首席信息官赵枫表示。
在赵枫看来，AI对内容生产的革命性改变，就像给每个员工配备了一个效率倍增器。
特赞科技创始人范凌将这种变革总结为内容生产的“0-1”和“1-∞”：“0-1是高质量的、有想法的，你会认为它有可能称之为文化的东西，1-∞是这些带转化的。”
而同样在伊利集团的实践中，AI让消费者洞察的时间从两周缩短到三天，样本量达到1000份。
第二，AI驱动的实时决策正在被重新定义。
亚马逊云科技大中华区首席技术官刘亚霄分享了一个典型案例：“我们和客户探讨宠物照顾设备时，通过大模型能力给用户提供APP服务发现，客户最常问的问题是‘今天猫有没有上沙发’。”这种实时、个性化的互动，正在改变传统的用户调研模式。
中欧国际工商学院王琪教授团队正在推进更深入的实践：“4月份的时候，我们即将在课堂上和学生共同练习动态定价的智能体，这样动态定价的智能体能使得企业找到更好的利润空间。”
这种AI驱动的实时决策，正在突破传统营销的响应速度极限。
第三，组织形态的变革更为深刻。
伊利集团数字科技中心总经理尚直虎透露：“在伊利内部，因为我们在2021年做整个企业的数字化转型战略规划时，已经在规划人工智能能力的发展与运用。”
据尚直虎表示，他们采用“顶层设计+基层创新”的双轨制，通过AI创新大赛激发一线员工的创造力。
技术迭代的速度超出预期。赵枫观察到：“从最开始关注的GPU、芯片、算力到模型，然后从模型到现在的应用，其实是短短两三年的时间。”
这种快速演进正在倒逼企业改变创新节奏。正如范凌所说：“尽管我们或许会在AI上浪费一些时间，但AI总体上肯定是省时间的，这给我们带来了大量新的机会。”
2.AI营销的实践方法论
尽管AI已经在商业层面开始在不少企业进行落地，但与数字化转型所面临的问题一样，很多企业在AI投入方面也无法算清ROI。中欧x特赞白皮书显示，仅30%的企业能清晰测算AI投入产出比。
计算ROI，是AI时代所有想在AI层面投入的企业不得不学会的一道必答题。
亚马逊云科技CTO刘亚霄算了一笔账：“如果你想做基础模型，你想做行业大模型，你想做基础应用，1亿美金是门槛。”
但刘亚霄同时指出，轻量级应用可以快速验证价值。某宠物用品公司通过AI生成宠物“高光时刻”短视频，转化率提升33%，投入仅三个月就收回成本。
伊利集团数字科技中心总经理尚直虎分享了实践经验：“在伊利理解的业务价值可能是四个方面：消费者价值、社会价值、员工价值、企业经济价值。”这种多维评估体系，打破了传统财务指标的局限。
事实上，ROI评估需要新思维。特赞团队经过测算发现：“绝大多数的ROI计算可能都会算一定周期里的回报，我的团队商量了很长时间，最后我们选了两年。”这个时间窗口既避免了短期主义的盲目，又规避了长期投入的风险。
计算ROI是否有一个放之四海皆准的方法论？在这个问题上，「甲子光年」特意与特赞科技创始人范凌进行了交流。尽管范凌给出了“2年”的标准答案，但他依然认为，创始人对AI投入的决心是最重要的。
“像数字化一样，今天的智能化也是一把手工程。AI投入产出这笔账，只有创始人真正坚定的想去投入AI，才有可能成功，而不是反过来。如果你从算账的角度出发去考虑是否值得投入AI建设，那你大概率会失败。”范凌直言。
特赞在调研225家品牌后，给AI能够顺利落地总结出四种典型路径：小步快跑，能够快速试错；让AI帮你的员工做得更好；供应商的成本一定要降；要讲AI的故事，全面拥抱。
只不过，沿着ROI的这条路往下探究，另一个问题就接踵而来：AI究竟如何使用，才能让企业在AI上花的钱更值得？
这并不是一个可笑的问题。
王琪教授团队发现一个有趣现象：“当我们和业务部门员工进行交流的时候，让他们回忆一下我们使用过哪些AI工具或者数字化工具，对于他们的工作有非常大的帮助时，常常会看到一脸茫然的业务部门员工。”
换句话说，企业决策并花费了大量的资金在AI建设上，但到头来却发现很有可能是“一厢情愿”。
对此，刘亚霄提出破局之道：“AI要想落地， 谈钱不伤感情 。资金是基础模型或行业大模型的门槛，而快速迭代与业务指标导向是确保AI项目盈利的核心策略。”
刘亚霄用制造业举例：某制造业客户用AI处理30万张图纸，通过持续迭代将准确率从18%提升至90%。这就是AI给业务带来的真实价值。
但与此同时，我们也要看到AI在落地过程中的风险，尤其是数据隐私、数据安全等等。
亿滋国际范睿思指出了更隐蔽的风险：“如果我们用AI生成的内容，结果每天都卷在各种官司里，说我们伤害了别人的知识产权，肯定是很糟糕的情况。”他的团队建立了严格的AI内容审核流程，确保每个生成结果都符合品牌调性。
但无论如何，AI这场变革正在重塑商业逻辑。当技术迭代以月为单位时，企业的评估周期和风险管控体系都需要同步进化。那些能在短期验证和长期投入间找到平衡点的企业，才能赢得这场AI营销的持久战。
注：文/栗子，文章来源：甲子光年(公众号ID：jazzyear)，本文为作者独立观点，不代表亿邦动力立场。
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