人工智能（即Artificial Intelligence，以下簡稱“AI”）已經(jīng)成為近年來最吸睛的話題和科技熱詞，并首次列入2024年政府工作報告，其中，提到要大力發(fā)展以“AI+”為代表的新質(zhì)生產(chǎn)力，助力經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，作為產(chǎn)業(yè)發(fā)展的新賽道和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新引擎，上升為國家戰(zhàn)略。這是一場以數(shù)字化和智能化為主要過程，以場景為依托，整合運用大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算、新材料、新能源、生命以及量子科學(xué)等核心技術(shù)，創(chuàng)造智慧社會和智慧生活的新科技革命，對人類經(jīng)濟(jì)生活的影響深遠(yuǎn)而全面。與此而來，以深度學(xué)習(xí)和自然語言處理為核心特征的大模型成為全球科技競爭的新高地，國內(nèi)主要知名廠商紛紛布局，跟進(jìn)迭代，進(jìn)展不可謂不快，政策端從國家到地方積極響應(yīng)，發(fā)力支持，產(chǎn)業(yè)端正在釋放廣泛的需求，市場前景充滿想象力，非?？捎^。

作為AI的重要應(yīng)用方向之一，AIGC是計算機(jī)程序根據(jù)人類指導(dǎo)或者自動從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，經(jīng)過歸納并演繹創(chuàng)造，生成包括圖片、視頻、音樂、文字等多種形式的全新內(nèi)容，這項技術(shù)最早可以追溯到1960年，由計算機(jī)科學(xué)的先驅(qū)艾倫 · 圖靈提出，直到2022年底，ChatGPT（即Chat Generative Pre-trained Transformer）橫空出世，掀起了AIGC的熱潮。自2023年以來，各行各業(yè)都在競相追逐這項技術(shù)，被視為繼PGC（即“專業(yè)生成內(nèi)容”）和UGC（即“用戶生成內(nèi)容”）之后的一次革命性創(chuàng)新，大幅提升了生產(chǎn)力，顛覆了傳統(tǒng)營銷行業(yè)的內(nèi)容創(chuàng)作模式，也對營銷人提出了新的能力要求。不止于此，諸如編碼、翻譯、設(shè)計、新聞、客服等工作也受到了不小的沖擊。以公關(guān)和廣告為代表的營銷服務(wù)業(yè)，人力是運營成本中占比最高，也是最為剛性的部分，并且隨著市場競爭和客戶要求的提升，上漲趨勢只增不減，邊際收益越來越低。同時，以文字、圖片和視頻為主要形式的營銷內(nèi)容同質(zhì)化顯著，創(chuàng)意難度加大，產(chǎn)出效率跟不上需求。AIGC的出現(xiàn)，給營銷行業(yè)帶來全新的變化和可能，營銷人從觀望焦慮、嘗試學(xué)習(xí)，練習(xí)使用到運用開發(fā)，并開始為產(chǎn)業(yè)賦能。

目前來看，業(yè)內(nèi)一些頭部的公關(guān)廣告公司已經(jīng)研發(fā)落地了一些AIGC產(chǎn)品，比如“森宇宙的CeMate”“愛設(shè)計”“迪思的FlinkAI”等，都是基于內(nèi)容為中心搭建的全鏈路智能營銷平臺，覆蓋了從需求導(dǎo)入與內(nèi)容生成、數(shù)據(jù)集成、媒介管理、聚合展示以及數(shù)據(jù)分析反饋等多個環(huán)節(jié)，形成閉環(huán)，實現(xiàn)了用數(shù)字技術(shù)賦能營銷產(chǎn)業(yè)的升級。相比于AI通用大模型aaeea7d616dcc475ff3ea65c9a738f1d，它們與產(chǎn)業(yè)深度融合，面向垂直領(lǐng)域，被稱為“小參數(shù)”模型，是基于對長期服務(wù)的目標(biāo)領(lǐng)域積累的經(jīng)驗、數(shù)據(jù)、模型和產(chǎn)業(yè)理解而研發(fā)定制，這類應(yīng)用要求數(shù)據(jù)質(zhì)量更好、更真實、指向性更明確，同時，訓(xùn)練消耗的算力也更經(jīng)濟(jì)。具體來看，有以下顯著的特點和優(yōu)勢：

首先，平權(quán)化的創(chuàng)作。AIGC與其說是一項技術(shù)，不如說是一種能力，讓普通人也可以生產(chǎn)出與專業(yè)人員質(zhì)差不大的內(nèi)容，極大降低了專業(yè)門檻，只要能提出明確和完整的需求，會給予Prompt（即提示詞）指令和場景元素，就可以得到想要的結(jié)果，無需具備專業(yè)的創(chuàng)意或設(shè)計能力。同時，部分工具在開發(fā)階段就預(yù)設(shè)了信息槽位，只要用戶根據(jù)需求做出選擇，一鍵計算就得到相應(yīng)的內(nèi)容。

其次，優(yōu)質(zhì)內(nèi)容的高效輸出。毋容置疑，AIGC的賦能極大提升了效率，比如電商運營設(shè)計師，單純用人力打一組產(chǎn)品介紹和詳情圖，要7-20天不等，中間需要多次的溝通、修改和確認(rèn)，耗費的人力和時間可想而知，如果遇到因人員流動帶來交付成果不連續(xù)，質(zhì)量不穩(wěn)定，那么會給客戶帶來較差的滿意度，甚至被投訴。如今，從業(yè)者應(yīng)用了AIGC技術(shù)，幾分鐘內(nèi)即可得多種選擇方案，還能個性化推薦，啟發(fā)創(chuàng)作方向，易如反掌。

然后，創(chuàng)新運營模式，降低運營成本。常規(guī)狀態(tài)下，一方面，營銷公司在渠道上較強(qiáng)依賴外部資源，在內(nèi)容上主要通過代理公司或KOL創(chuàng)作并發(fā)布，對客戶來說，資金投放以及重視程度也必然向其傾斜。另一方面，營銷公司通常無法調(diào)動客戶的內(nèi)部資源，也較少直接參與產(chǎn)品營銷，基本掌握不了一手的市場銷售數(shù)據(jù)，甚至不能提供有效的營銷策略和方案，也就逐漸失去了市場價值。如今在AI加持下，營銷人有了新的機(jī)會和可能，通過挖掘客戶在市場營銷中的痛點和難點，整合大量的產(chǎn)品、生產(chǎn)、工藝、設(shè)備和應(yīng)用場景數(shù)據(jù)，借助既有通用大模型的能力，自研算法，開發(fā)垂類場景應(yīng)用，創(chuàng)造客戶價值。以家電行業(yè)為例，傳統(tǒng)銷售渠道是從集團(tuán)公司發(fā)展經(jīng)銷商，經(jīng)銷商賣給零售商，零售商再賣給消費者，在社交化營銷時代，微信、抖音、小紅書等平臺需要有優(yōu)質(zhì)內(nèi)容才能給與推薦和更大的流量，建立賬號，文案定位，產(chǎn)品圖制作、拍攝剪輯短視頻等內(nèi)容創(chuàng)作確有一定的門檻和難度，更何況覆蓋全國的經(jīng)銷商、零售商和導(dǎo)購員等組成的銷售網(wǎng)絡(luò)，由于這些用戶的文化水平，知識能力、產(chǎn)品理解，拍攝角度和終端工具各不同，也就無法生成品質(zhì)優(yōu)良、風(fēng)格調(diào)性一致的內(nèi)容，如擴(kuò)散到消費者中，影響和反饋參差不齊，轉(zhuǎn)化效果各異，甚至大打折扣。如今用戶只需選擇或輸入要求和指令，生成內(nèi)容的屬性、風(fēng)格、品味和質(zhì)感是基本穩(wěn)定的、可控的和可監(jiān)測的，此類問題迎刃而解。此外，AIGC可以幫助電商平臺自動化處理大量的數(shù)據(jù)和信息，減少對人工操作的依賴，直接降低了運營成本。例如，國內(nèi)某家電巨頭引入該項技術(shù)后，日均節(jié)省成本占比50.2%，特別在“雙十一”大促期間，節(jié)省的人力數(shù)量是同期的1.67倍。

再次，輔助支持決策。AIGC的橫空出世，讓內(nèi)容創(chuàng)意與設(shè)計工作不再是絞盡腦汁的思考題，而是選擇題。營銷人可以在短時間內(nèi)提交多套方案供客戶選擇，甚至能對每套方案的執(zhí)行效果做出預(yù)判、推演和呈現(xiàn)，找到最佳投入產(chǎn)出比，進(jìn)而推動雙方的合作關(guān)系也從純粹的甲乙方，轉(zhuǎn)變?yōu)榇顧n，從要求與執(zhí)行，轉(zhuǎn)變?yōu)橛懻撆c共創(chuàng)。如此一來，營銷方案的效果得到了最大的保護(hù)，市場預(yù)算也投放得更加有效，為解決出自百貨商店之父約翰 · 沃納梅克之問“我知道我的廣告費有一半被浪費掉了，但不知道是哪一半”的營銷行業(yè)著名難題提供了解決之道。

最后，創(chuàng)新用戶體驗。AIGC的能力得到發(fā)揮不僅僅是純文字和輸入，還可以是語音和信息采集裝置，輸出的不僅是文案和圖片，還可以是視頻和音樂等多模態(tài)的內(nèi)容創(chuàng)作，比如美國OpenAI公司開發(fā)的Sora，能生成比既有的Pika、Runway等更理解物理世界規(guī)律、真實細(xì)膩感更強(qiáng)的短視頻內(nèi)容。新技術(shù)帶來交互模式的變革，AI的應(yīng)用場景得到了廣泛的擴(kuò)展，諸如AI客服，虛擬主播、無人駕駛等，千行百態(tài)智能涌現(xiàn)，它將會顛覆人們以往的生活和作業(yè)方式，擁有AI思維，破卷破圈，才會發(fā)現(xiàn)新的藍(lán)海。

然而，作為一個新事物，人們的態(tài)度往往是從焦慮觀望開始，到認(rèn)知學(xué)習(xí)，再到接受應(yīng)用。AIGC等系列技術(shù)工具的出現(xiàn)，不僅打破了原有生產(chǎn)關(guān)系的平衡，還倒逼營銷人必須要具備新的思維、新的技能以及新的管理模式與之相適應(yīng)。如何充分釋放AI的價值，規(guī)避其短板，

其中不乏有一些掣肘、風(fēng)險和挑戰(zhàn)。展開來講：

首先，從數(shù)據(jù)方面來看。我國目前的數(shù)據(jù)集偏小或者標(biāo)注質(zhì)量偏低都帶來有效的訓(xùn)練資源庫的缺乏，尤其在特定領(lǐng)域，由于缺少高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集，導(dǎo)致訓(xùn)練出來的結(jié)果有較大差異，從而限制了垂直大模型的發(fā)展。因此，AIGC應(yīng)用的有效性取決于開發(fā)者能掌握和擁有多少行業(yè)、產(chǎn)品、交易、用戶以及運營等真實客觀的數(shù)據(jù)，成為最基礎(chǔ)的一步。以筆者所悉，致力于為家電及智能化產(chǎn)業(yè)提供營銷咨詢服務(wù)的知名企業(yè)“森博營科”，其研發(fā)的垂直大模型產(chǎn)品CeMate，就投喂了近百萬張家電家居類真實的素材和元素，融合了不同平臺的爆款風(fēng)格規(guī)律訓(xùn)練而成。

其次，從算法方面來看。當(dāng)前的AI還只能執(zhí)行專門開發(fā)的任務(wù)，還無法將學(xué)習(xí)到的能力遷移到另一項任務(wù)重，還不具備像人類一樣的思考和邏輯能力，認(rèn)知能力還不夠，距離AGI（即“通用人工智能”）還有一定距離。細(xì)究起來，其一，基于深度學(xué)習(xí)框架的AI算法雖然發(fā)展迅猛，表現(xiàn)出優(yōu)越的性能，但很多企業(yè)并沒有考慮到場景的實際需求，甚或是為了融資或給資本市場講一個好聽的故事，簡單套用了一些開源框架和算法完成技術(shù)研發(fā)，導(dǎo)致各家產(chǎn)品雷同性極高，無法精準(zhǔn)針對產(chǎn)業(yè)和落地應(yīng)用，好看不中用。更何況，數(shù)據(jù)的整合也是難題，為了讓系統(tǒng)用起來表現(xiàn)得智能滿滿，實則需要在算法上大做文章，需要更多精妙的設(shè)計來彌補(bǔ)由于架構(gòu)不科學(xué)、數(shù)據(jù)量不足的缺陷，是一種“偽AI”。其二，算法設(shè)計是否有效還取決于營銷人對客戶所在行業(yè)、內(nèi)部運營、市場業(yè)務(wù)熟悉的程度，取決于對需求的精準(zhǔn)分析和把握，從概念設(shè)計到建立計算模型，沒有相當(dāng)?shù)膶嵺`積累是無法達(dá)成的。其三，算法設(shè)計不可能天衣無縫，也容易受到黑客或其他系統(tǒng)的攻擊，對于一些高度復(fù)雜的應(yīng)用場景，比如駕駛、醫(yī)療等，安全問題的“危險性”會被隨之放大，給人身和財產(chǎn)安全帶來威脅。其四，由于文化差異和價值觀的多樣性，AIGC的訓(xùn)練數(shù)據(jù)中存在的偏見歧視，可能會誤導(dǎo)用戶和社會認(rèn)知。比如：職業(yè)、性別、宗教信仰、社會地位等數(shù)據(jù)，如果不在預(yù)訓(xùn)練之前進(jìn)行審查，那么生成的結(jié)果就可能是刻板的，不公平的以及有偏見的。

接著，從算力方面來看。AI對資源，特別是水和電的消耗，令人驚詫。據(jù)美媒報道，AI大模型單次訓(xùn)練成本少則200萬美元，多則達(dá)到夸張的1200萬美元，其中60%是電費，是不折不扣的超級“電老虎”，以ChatGPT為代表的AIGC技術(shù)，為響應(yīng)2億個用戶請求，每天消耗超50萬度電，用電量抵得上5萬多個中國家庭。與此同時，Google也發(fā)布的2023年環(huán)境報告，文稱Google數(shù)據(jù)中心去年用掉了全球每天飲用水的1/4水量。依目前，AIGC技術(shù)在文字、圖片生成的算力消耗上勉強(qiáng)承載，未來大量的視頻生成，疊加并發(fā)請求，亦或是隨著AI應(yīng)用的多樣化和預(yù)訓(xùn)練大模型規(guī)模的持續(xù)增加，以海量GPU芯片為主的智能算力基礎(chǔ)設(shè)施需求的持續(xù)提升，如果不能滿足如此大規(guī)模的算力需求、降低算力成本，將極大限制AI技術(shù)，甚至是經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，有數(shù)據(jù)顯示，計算力指數(shù)平均每提高1%，數(shù)字經(jīng)濟(jì)和GDP將分別增長3.5‰和1.8‰，全球各國的算力規(guī)模與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，已經(jīng)呈現(xiàn)出顯著的正相關(guān)關(guān)系。一個國家的算力規(guī)模越大，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平就越高。因此，國家和規(guī)模企業(yè)還必須做出更多的關(guān)注和投入。

再次，從內(nèi)容創(chuàng)作來看。深度學(xué)習(xí)技術(shù)在快速迭代，AI生成的素材風(fēng)格和人力創(chuàng)作的幾乎無異，內(nèi)容水平趨于一致，用戶會分不清哪些是人做得，哪些是機(jī)器做得，造成真假難辨的“幻覺”，給虛假信息傳播和網(wǎng)絡(luò)欺詐帶來了空間，比如當(dāng)前有很多AI數(shù)字人主播，在無人監(jiān)管的狀態(tài)下直播，完全達(dá)到了以虛亂真的程度，一旦發(fā)生糾紛，追責(zé)就有真空地帶。同時，AIGC的知識產(chǎn)權(quán)界定和歸屬也是一個難題。當(dāng)前，我們國家還沒有對AI算法技術(shù)的法律描述，也沒有明確規(guī)定相關(guān)對象的可專利性規(guī)則。理論上，對通用大模型而言，所有人既是訓(xùn)練數(shù)據(jù)和信息的貢獻(xiàn)者，也是生成內(nèi)容的使用者。行業(yè)大模型由于其專業(yè)性和實用性強(qiáng)的特點，訓(xùn)練時涉及了大量商家和個人的隱私，對數(shù)據(jù)的保密性要求很高，如何用法治手段提供有效保障是亟需解決

的問題。

最后，從AI人才培養(yǎng)來看，國內(nèi)AI人才的培育機(jī)制還不健全，相應(yīng)的師資力量也嚴(yán)重不足。根據(jù)工信部和教育部等權(quán)威部門預(yù)測，我國AI人才缺口超過500萬，國內(nèi)供求比達(dá)到1：10，比例嚴(yán)重失衡，由于涉及學(xué)科多、培養(yǎng)周期長，傳統(tǒng)上主要以計算機(jī)等行業(yè)人才轉(zhuǎn)型為主，而擁有多元技能、工程思維和AI專業(yè)知識的復(fù)合型人才缺口就更加大。另有海外統(tǒng)計數(shù)據(jù)表明，中國的頂尖AI人才中，有34%在國內(nèi)就業(yè)，約56%在美國就業(yè)。去美國學(xué)習(xí)AI專業(yè)的中國人中，有88%畢業(yè)后在美國就業(yè)，只有約10%回國就業(yè)。如此一來，我們要想做到科技自主，不被卡脖子，實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)AI化，AI產(chǎn)業(yè)化，培養(yǎng)出足夠數(shù)量和質(zhì)量的人才，尤其是吸引更多海外高級AI人才回國發(fā)展創(chuàng)業(yè)，成為了當(dāng)務(wù)之急，重中之重的事。

綜上所述，數(shù)字化和數(shù)字經(jīng)濟(jì)已經(jīng)迫然臨近，AIGC技術(shù)必將帶給以“內(nèi)容”“用戶”和“渠道”三要素為核心的營銷行業(yè)顛覆性的影響，變化越來越快，越來越劇烈，從組織架構(gòu)設(shè)計、人才配備、盈利模式、生產(chǎn)關(guān)系和運營管理等都在倒逼做出適應(yīng)調(diào)整，經(jīng)營層面提質(zhì)降本，價值層面去偽存真，AI將無處不在，擁有足夠的創(chuàng)造力、創(chuàng)意力和創(chuàng)新力才能不可取代，才是生存下來的不二法門。各行各業(yè)實現(xiàn)轉(zhuǎn)型升級，一個更有質(zhì)量的新經(jīng)濟(jì)時代拉開帷幕，套用那句老話，“這是一個最好的時代，也是一個最壞的時代”，但歷史終將證明，這確實是一個最好的時代，也是最好

的機(jī)會。

參考文獻(xiàn)：

1.中國人工智能系列白皮書—智能產(chǎn)品與產(chǎn)業(yè)[R].北京：中國人工智能學(xué)會，2022.