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天空科技商業精讀 04.29 內容目錄

Windsurf 內部探秘：一個神奇的AI代碼編輯器，4個月內超100萬開發者用戶

Vercel創始人訪談：每個人現在都是工程師，v0打造1億構建者的使命

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Windsurf 內部探秘：一個神奇的AI代碼編輯器，4個月內超100萬開發者用戶：20250420

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https://www.bilibili.com/video/BV12hLSzuEmU/

內容精讀：

Windsurf的聯合創始人兼CEO瓦倫·莫漢分享了他們公司的獨特歷程。Windsurf作為迅速崛起的AI編程工具，已成為Cursor的主要競爭對手，在短短四個月內吸引了超過一百萬用戶。瓦倫揭示了Windsurf的特別之處，包括早期就大力投入企業銷售的原因，以及為何“能動性”將是工程師和產品構建者未來最需培養的關鍵技能。他們的故事始于近四年前，最初是一家GPU基礎設施公司Codium，在生成式AI模型興起后，他們意識到單純的基礎設施價值將減弱，毅然轉型，利用自身基礎設施優勢構建AI編碼應用。最初的Codium提供免費的自動補全工具，覆蓋多種IDE，并通過優化基礎設施控制成本。隨后，應大型企業（如戴爾、摩根大通）需求，開發了企業級解決方案，強調安全和基于私有數據的個性化。然而，現有IDE（特別是VS Code）對AI能力的展現構成了限制，促使他們大約六個月前決定分叉VS Code，打造自己的AI原生IDE——Windsurf，以實現更強大的代理能力和更好的用戶交互體驗，例如，自定義UI使得重構功能的接受率即刻提升了兩倍。

瓦倫強調，初創公司極少一開始就找對方向，必須在非理性樂觀與殘酷現實間尋求平衡，不斷基于新信息調整，摒棄原有信念，成為追求真相的組織。他們接受會犯錯，不迷戀想法，這種文化使得公司每年都像獲得新生，能夠測試全新假設。對于工程師的未來，瓦倫認為AI將接管絕大部分“解決問題”的執行層面，甚至部分“如何解決”的規劃層面（尤其在理解內部環境和代碼庫后）。工程師的核心價值將轉向定義“需要解決什么問題”，即識別最重要的業務需求、產品能力，并做出明智的技術決策。盡管如此，計算機科學的基礎知識（如操作系統原理）仍有助于培養解決問題的深刻理解和直覺，提升工程師的水平，同時AI也賦能了更多原本不具備深厚背景的人參與構建。因此，學習計算機科學或相關領域，重點在于掌握解決問題的原則、系統思維和“能動性”——主動創造而非被動執行任務的能力。

在招聘方面，Windsurf奉行精簡原則，目標是在支撐宏大愿景（如將應用構建時間縮短99%）的前提下維持最小規模。只有當某個職能不堪重負，如同“脫水”般急需援助時，才會啟動招聘。這種做法強制推行無情的優先級排序，確保團隊聚焦于最關鍵的任務，避免資源分散和內部政治。他們尋找技術頂尖、對使命充滿熱情且愿意努力工作的人，并直言不諱公司的高強度和競爭性。面試時允許使用AI工具，但更注重現場考察候選人的思維過程和解決問題的能力。

Windsurf很早就認識到企業銷售的重要性，在一年前便聘請了銷售副總裁，如今擁有龐大的市場推廣團隊。他們從不視銷售為消極環節，認為對于服務大型企業（如財富500強），純粹的產品驅動增長模式難以奏效。與Cursor等競爭對手相比，Windsurf的核心優勢在于對大型代碼庫（如戴爾上億行代碼）的深度理解能力，這源于其早期服務大型企業的經驗和自研的、能并行處理大規模代碼的分布式系統與模型。此外，Windsurf不僅限于自有IDE，也大力支持JetBrains等其他主流IDE，以滿足更廣泛開發者群體的需求，特別是在Java生態中。同時，他們在安全合規（如FedRAMP）和混合部署模式方面投入巨大，以滿足大型企業對代碼安全的嚴苛要求。

現場演示展示了Windsurf的能力：用戶可以提供設計圖，讓AI在現有React項目中將其實現為“狗狗版Airbnb”；可以指向界面元素并用自然語言要求修改（如改變背景顏色）；AI甚至能理解“復古風格”這樣的抽象指令并相應調整。更重要的是，AI不僅執行任務，還能觀察用戶的直接代碼修改（如重命名變量），并智能地將該變更應用到代碼庫的其他相關位置，實現了人與AI在代碼修改上的流暢協作。瓦倫建議用戶保持耐心和明確性，從小處著手，并逐漸培養對AI能力的直覺。Windsurf的崛起也預示著一個趨勢：領域專家（如市場、銷售人員）正利用此類工具構建滿足自身特定需求的定制化軟件，挑戰了傳統“一刀切”的垂直SaaS產品，因為AI大大降低了構建和維護定制解決方案的門檻。Windsurf的技術棧采用混合策略，結合使用最佳的第三方大模型（如Anthropic的Sonnet進行規劃）和自研模型（用于代碼庫理解、檢索、編輯和基于海量用戶反饋訓練的自動補全），目標始終是構建最佳產品，不受限于單一技術路徑。

在人工智能驅動的代碼生成領域，真正的競爭優勢并非源于純粹的代碼規劃，而是來自對現有復雜代碼庫進行修改和優化的深刻理解。這種能力，基于對海量用戶代碼演變數據的觀察和學習，構成了關鍵的差異化因素和“護城河”。僅僅封裝底層大模型（如Sonnet）并提供高級別接口，難以形成持久的競爭力；核心在于深入理解代碼本身。因此，盡管“從零到一”的應用構建是目標領域，但前提是具備這種深層次的代碼理解力。

為了滿足不同開發者的需求，工具形態也需考慮周全。例如，Windsurf作為一款本地IDE，允許開發者在自己的機器上編寫代碼，處理復雜的依賴項（如NVIDIA驅動），延續了數十年的本地開發習慣；而Bolt則提供了在瀏覽器中運行的云端體驗。這種靈活性旨在讓開發者在他們最適合的環境中構建，無論是本地還是云端代碼空間，特別是對于非全棧或需要特定系統依賴的應用。

構建此類前沿開發者工具的公司，其內部組織架構也呈現出獨特性。核心工程團隊可能不設傳統的產品經理，因為開發者自身即是產品的目標用戶，他們的直覺至關重要，工程師在某種程度上向產品角色演化。然而，對于企業級市場等工程師不直接了解的需求（如FedRAMP合規），則需要設立“產品策略”角色，連接客戶需求與技術能力。工程團隊傾向于扁平化、小規模（如“雙披薩團隊”），確保領導者能深入技術細節，這在快速發展的AI領域尤為關鍵，避免脫離實踐的“紙上談兵”。團隊需保持高度靈活性，能夠根據優先級快速重組。

關于AI對工程師就業的沖擊，存在一種普遍誤解。即便AI能編寫大量代碼，工程師的價值遠不止于此，還包括代碼審查、測試、調試、設計、部署等諸多環節。根據阿姆達爾定律，即使極大優化了編碼這一環節，整體生產力提升也是有限的（例如27%-40%）。對許多技術需求旺盛的大型企業而言，工程師生產力的提升反而增加了技術投資的回報率，刺激它們投入更多資源，甚至可能在短期內雇傭更多工程師。AI公司自身仍在積極招聘工程師，這本身就是行業前景樂觀的信號。

在產品開發策略上，必須駕馭一種內在張力：既要通過持續迭代、傾聽用戶反饋來滿足短期需求（“基本要求”），又要進行著眼于未來6至12個月的長期押注，勇于“蠶食”現有產品，推出顛覆性的創新。這種“秘密路線圖”式的、不受限于當前用戶請求的長期規劃，才是最終制勝的關鍵，而非僅僅是滿足用戶提出的增量改進。

回顧創業歷程，一個深刻的教訓是需要更快地接受犯錯的可能性，更頻繁地重新評估假設，克服不可避免的“自我陶醉”，在非理性樂觀與不妥協的現實主義之間找到平衡。尤其在市場環境變化時（如從零利率環境轉變），更需警惕過度的自信。

最終，面對AI浪潮，最務實的建議是親身實踐。積極擁抱和利用這些新工具（如代碼編輯、應用構建工具），將帶來顯著的生產力提升。這種能力不僅限于工程師，產品經理等角色若能借此直接編輯代碼、快速驗證想法，也能極大地提升效能和影響力，打破傳統角色界限，實現跨層級的深度參與和價值創造。對于能最大限度利用這些工具的個人而言，未來一年將充滿獲得超額回報的機會

Vercel創始人訪談：每個人現在都是工程師，v0打造1億構建者的使命 20250413

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https://www.bilibili.com/video/BV1tYGyzQEbQ/

內容精讀：

Vercel 創始人兼 CEO 吉列爾莫·勞奇探討了人工智能，特別是其產品 V0 (vZero)，對產品開發和未來技能需求的深遠影響。V0 被用戶形容為“患有多動癥的超級天才、五歲的博士”，雖然并非無所不知，但展現出智慧的火花。勞奇認為，人工智能將使產品團隊成員變得更加全棧，例如設計師能交付完整產品，產品經理能進行原型設計并發布到生產環境，打破了人們對自身構建能力的限制。

對于工程師角色的未來，勞奇指出，雖然許多過去專業化的編程任務（本質上是“翻譯”任務，如將設計稿轉化為代碼）正在被 AI 取代——V0 在這方面表現出色，甚至在遵循無障礙標準等最佳實踐上超越人類——但理解事物底層運作原理（如 CSS、布局等概念）變得至關重要。這種理解能幫助人們更好地引導 AI 模型，使其遵循意圖。未來可能不再需要對每個細節都了如指掌的深度專家，而是需要更廣闊的視野。

勞奇建議未來人才培養應注重理解事物原理（如數學）、出色的口才（能夠清晰表達意圖和創造力，知道如何用語言引導模型），以及實踐和展示（如參加黑客馬拉松、建立個人品牌）。學習編程，特別是作為網絡通用語言的 JavaScript 和 React，仍然有價值，基礎架構工程技能在未來幾十年也將非常重要，因為 AI 更多是在編排現有工具和基礎設施，而非從零創造。

V0 的目標是擴大能夠構建和交付產品的人群，其靈感部分來源于 ChatGPT 在生成 Vercel 技術棧代碼方面的出色表現。V0 擁有龐大的用戶基礎和活躍的社區，用戶可以分享、復用和迭代彼此的創作，這被視為 GitHub 模式的演進，實現了“社交產品構建”。V0 將意圖（提示）置于首位，代碼成為輸出結果。勞奇強調，V0 不僅用于原型設計，已有企業客戶完全使用 V0 構建和交付產品，甚至被用于求婚網站等創意場景，并通過 Vercel 的基礎設施實現規模化部署。

要成功使用 V0，勞奇建議用戶大膽提出需求，提供靈感參考（或利用社區資源），對工具的能力保持開放心態（它可能知道你不知道的東西），專注于產品描述和用戶體驗，并樂于迭代（簡單提示“嘗試其他方案”有時就能解決問題）。V0 提供了“逃生艙”，允許用戶編輯生成的代碼或尋求其他 AI（如 ChatGPT）的幫助來解決難題。

勞奇認為，“品味”是一種可以通過增加“曝光時間”——即花時間觀察用戶如何使用你的或他人的產品——來培養的技能。嘗試大量產品、構建并發布、獲取反饋是關鍵。AI 可以幫助捕捉設計的普遍原則，但人類的品味和創造力仍需引導模型。

最后，勞奇預見未來 AI 將融入軟件開發，成為其同義詞。雖然通用 AI 或許能實時構建復雜的垂直應用，但人類通常需要有明確觀點、經過驗證和支持的專業工具。構建 AI 產品時，緊密的用戶反饋循環至關重要，Vercel 也通過開源 AISDK 等方式，支持開發者構建自己的垂直領域 AI 工具和生成式用戶界面。人工智能的發展并非要取代所有技能，而是重塑工作方式，提升個體能力，讓更多人能夠將想法變為現實。

關注用戶交互細節至關重要，例如移動端與桌面端輸入框回車鍵的不同默認行為，體現了對用戶習慣的深刻理解與產品設計的取舍，點明了對細節的極致追求是構建優秀產品的基礎。要真正打磨產品，必須增加“暴露時間”，即走出辦公室，將產品置于真實用戶的使用場景中。觀察用戶實際操作，主動暴露在現實的“痛苦”之中，能讓產品團隊保持謙遜和腳踏實地，避免陷入“一切都很好”的慣性思維。越多暴露越好，可以通過安排客戶會議、觀看用戶現場演示、甚至親自高頻使用客戶基于自身技術構建的產品等方式來實現，從中總能發現意想不到的問題或改進點。

談及AI驅動的新工具v0，它目前支持通過zip文件導入代碼庫（Git集成即將推出），能夠進行全棧開發并連接API，未來還將無縫集成Vercel市場中的數據庫、AI模型等第三方基礎設施。盡管AI在生成代碼，特別是處理基于文件和組件的任務（這與Next.js理念天然契合，降低了處理大型代碼庫的復雜性）方面表現出色，但仍處于發展階段，可能犯錯，并且在應對超大型代碼庫時存在局限。盡管如此，v0憑借其高用戶留存率和自主解決部分錯誤的能力，已深度融入用戶的日常開發流程。

在利用AI進行設計（如使用Vizira）時，關鍵在于積極互動和提供反饋。用戶不應猶豫直接告訴AI調整方向，比如要求“讓它看起來更好”，或嘗試使用“新粗野主義”、“極簡風”、“報紙風格”等具體的風格提示詞，往往能激發AI的潛力，創造出令人驚喜的設計效果。

打造卓越產品需要投入巨大的“心血與汗水”，它是由成千上萬個微小細節累積而成的，是一個永無止境的優化過程。這不僅需要努力，還需要“創造性的克制”，審慎地對待每一個新增功能，因為每個“是”都如同領養一只寵物，意味著長期的責任與維護負擔。“吃自己的狗糧”，即團隊深度使用自家產品（如Vercel用v0構建v0），是發現問題、驅動改進的有效機制。

AI正在深刻地改變工作方式，賦能每一個人成為創造者，打破傳統角色界限。在Vercel內部，從設計師用AI生成動畫、市場團隊制作交互式演示，到工程師使用AI工具優化底層架構，AI的應用已無處不在。未來，AI將與軟件深度融合，甚至等同于軟件本身。最終的愿景是實現“人人都能創造”，讓想法的表達和實現變得前所未有的便捷，共同推動一個更快、更高質量、更少錯誤的數字世界的到來。

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專業博主：QWEN3 剛剛顛覆了人工智能行業…… 20250429

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https://www.bilibili.com/video/BV1X1G1zaEh6/

內容精讀：

專業博主Wes Roth： 出乎意料的是，Qwen 3系列模型已經發布，而非許多人期待的DeepSeek新品。該系列旗艦模型命名復雜，為Qwen 3 235B A22B，代表這是一個擁有2350億總參數的專家混合（MOE）模型，但每次調用僅激活220億參數。關鍵在于，該模型展現出與Gemini 2.5 Pro、O3 Mini等頂尖模型的強大競爭力，在多項基準測試（如Arena Hard, AIME, Live Code Bench, Code Forces）中表現突出，有時甚至超越了Gemini 2.5 Pro，尤其在編碼方面。不過需要注意，基準測試并非全部，可能存在針對性優化。

除了旗艦MOE模型，Qwen 3系列還包含六個參數量從6億到320億不等的開源稠密模型。所有預訓練和后訓練模型均已在Hugging Face、Modelscope和Kaggle上發布，旨在推動全球大型基礎模型的研究與部署，賦能開發者與研究人員。有開發者暗示模型卡之外還存在一些未披露的吸引人的特性。

Qwen 3的關鍵特性包括：同時支持“思考”（推理）和“非思考”（快速響應）模式，這種融合能有效控制計算資源分配，模型能根據任務難度調整思考深度，從而在難題上獲得更好表現；支持119種語言和方言；以及改進了能動性（agentic capabilities），加強了與軟件工具交互的能力（如MCP支持）。

其訓練數據量相較于Qwen 2.5（18萬億token）幾乎翻倍，利用了網絡數據、文檔，并借助Qwen 2.5系列模型進行文本提取、質量提升以及數學和代碼合成數據的生成，體現了AI模型迭代構建的趨勢。預訓練分為三個階段，逐步增加數據量、知識密度并將上下文長度擴展至32k token。后訓練則包括長鏈思維冷啟動、推理強化學習、思考模式融合和通用強化學習等階段。對于輕量級模型，采用了強到弱的知識蒸餾技術，利用大模型訓練小模型，以期在保持大部分能力的同時實現更快的速度。

團隊通過博客文章和論文分享其開發過程和技術細節，推動開源創新。所有模型均在Apache 2.0許可下發布，允許商業用途、修改、分發和創建衍生作品。團隊表示，未來重心可能從訓練模型轉向訓練智能體，預示著下一代迭代將為工作和生活帶來實質性進步。這次發布無疑加劇了高性能開源AI模型的競爭格局。

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20VC播客：為什么創始人將意識到多階段基金會損害種子輪 20250428

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https://www.bilibili.com/video/BV1KLGCzLEME/

內容精讀：

在投資界，尤其是在市場不景氣時，關鍵是“不要做混蛋”，因為許多非主流風險投資公司會在此刻選擇沉默。風險投資本身已成為一種同質化產品，一種可以被創業者“壓榨”的商品。傳統的百分之二或二點五的管理費模式從根本上缺乏意義，未能使投資人與最終的投資結果保持一致。我們投資的信條是，如果我們無法想象一筆交易能帶來100倍的回報，那么我們根本不應考慮它。

我的投資生涯始于大約二十年前，最初只是作為天使投資人，支持那些在創建WISE和Skype期間遇到的、令我興奮的企業家。后來，我加速了投資步伐，每年進行三四十筆交易，但這逐漸讓我感覺過于“華爾街化”，偏離了我的使命感。這種反思促使了Plural的誕生，其核心理念是讓那些真正經歷過公司創建、留下過“傷疤”的創始人成為投資者。回顧過往，對Bolt二級市場股票的投資是我個人重要的決策之一。

風險投資行業確實經歷了從精品手工業到商品化大批量產業的轉變，但這需要細分來看。中后期的大額投資與早期的高速投資截然不同。Plural專注于支持那些最具雄心、有時甚至無人問津的創始人。我們反對那種僅憑電子表格、計算客戶獲取成本和終身價值來做決策的投資方式，尤其是在早期階段，更重要的是深入理解創始人的動機和獨特優勢。歐洲風險投資界的一個現象是，絕大多數普通合伙人缺乏在實際運營公司的工作經驗，而這種經歷，尤其是作為創始人的“傷疤”，是極為寶貴的。

盡管有人認為可預測的SaaS增長時代已經結束，新一代公司的增長軌跡更加陡峭和難以預測，但增長型投資仍有其空間。然而，發現下一個萬億美元級別的公司變得更加困難。擁有運營經驗的投資者在評估早期創始人時，思維方式與純粹的金融背景投資者不同，尤其是在產品市場契合點之前。我們Plural的合伙人都曾是創始人，都經歷過融資，與那些同樣有運營背景的投資者（如Max Levchin、Ben Horowitz）的對話最具啟發性。這種經歷讓我們更能成為創始人的優質合作伙伴，時間將證明這是否讓我們成為更好的投資者。風險投資本質上是一場品牌游戲，Plural的品牌定位是支持那些從事深刻、艱難事業的最具雄心的創業者，無論是聚變能源（Proxima Fusion）還是病人監護（Teton）。

我們傾向于支持連續創業者，他們通常在下一次創業時追求更大的目標，并從過往錯誤中汲取了教訓，盡管首次創業者的天真也有其優勢。面對當今世界前所未有的挑戰，我們個人更難對傳統的SaaS項目感到興奮，但這并不否定其價值。關于投資者本身，關鍵不在于是否富有，而在于他們如何處理自己的資金，尤其是自己的錢。風險投資行業的整體利益一致性存在問題，高額管理費是核心弊端之一。Plural采取了較低的管理費，以更好地與結果保持一致，并能進行更多投資。我們相信，風險投資團隊應該通過實現可觀的DPI（已分配資本回收倍數）來賺取豐厚回報，而非僅僅因為配置了資本。

當前的流動性窗口期確實拉長了，DPI可能需要15至17年才能顯現，這對長期、艱難的項目構成挑戰。傳統的10年期基金模式可能需要更新，尤其是對于深度科技項目。我們需要為長期流動性尋找更好的解決方案，并可能需要在早期更有紀律地返還部分資本。除了費用，GP出資（利益攸關）是另一個關鍵的對齊機制。在Plural，合伙人不僅是基金的最大投資人，并且主導合伙人還會為每筆交易開出個人支票。我們還自己承擔律師費，而非按行業慣例讓公司支付。

創始人與投資者之間最常見的沖突是時間線的不一致。基金構成也是一個重要考量，即使追隨最有雄心的創始人，也需考慮基金整體的風險敞口平衡。Plural在投資組合構建上重視多樣性，并謹慎處理儲備金，我們反對純粹按比例跟投的“逃避責任”做法，傾向于要么加倍投入要么退出，但現實操作更為復雜，需要坦誠溝通。

在決策流程上，Plural強調個體合伙人的“切身利益”和信念。主導合伙人需撰寫備忘錄，闡述交易為何對其個人重要、為何能成為聯合創始人以及如何實現100倍增長。投資委員會進行激烈討論，但不投票，最終決定權歸于主導合伙人，他們常在聽取反饋后放棄交易。儲備金決策則需要多數票通過。對于交易條款，我們認為早期階段的清算優先權意義不大，且大型、VC主導的董事會往往效果不佳，更傾向于平衡的、包含其他企業家的董事會。

創始人必須為自己的所有權而戰，風險投資是一種商品，可以被壓價。但選擇合作伙伴時，不能只看條款，要看對方是否能在逆境中提供支持。最優秀的創始人或許不“需要”VC的幫助，但最好的VC應隨時準備深入參與。早期投資是藝術而非科學。種子輪投資正被多階段基金的大規模期權游戲所破壞，但這難以持續。市場資本增多對創始人有利，但關鍵在于是否有足夠多的優質創始人。

Plural若未能成功，主要原因將是歐洲缺乏足夠有雄心的企業家。如今，歐洲主權變得空前重要，尤其在烏克蘭戰爭和美國角色變化之后。歐洲需要在國防、航天、能源、安全等關鍵領域實現自力更生，這將催生GDP級別的機遇。我們需要獨立于美國和中國的技術解決方案，尤其是在涉及數據、情報和關鍵基礎設施的領域。這需要巨大的資本投入和更現代化的歐洲協作方式。盡管政治周期可能與長期項目需求沖突，但創業精神和現有的人才、資本基礎讓我們有理由保持希望。克服歐洲與中美競爭障礙的關鍵在于為深科技提供充足的早期資金，同時歐洲創業者需要更有雄心、更擅長營銷。監管雖是挑戰，但最好的企業家總能找到方法。

個人財富的積累并未改變我的核心心態，早已實現財務自由的我，如今完全專注于投資的上升潛力以及如何利用回報做好事。若給歐洲領導人提政策建議，我會強調增加對深科技的投資、鼓勵創業、減輕監管負擔，并讓政府成為歐洲初創企業的最大客戶。我堅信愛沙尼亞的潛力及其由Skype等早期成功案例驅動的生態系統。放眼未來十年，我對歐洲變得更加樂觀，相信我們將重建關鍵產業。Synthesia和Bolt是我個人投資中的亮點。Plural的終極愿景是助力歐洲誕生萬億美元市值的公司。

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人工智能如何改變廣告業務 | 量子營銷 20250424

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https://www.bilibili.com/video/BV1CfGrzTEJX/

內容精讀：

人類應專注于高價值任務，將工廠式、呼叫中心式的低效工作自動化并交由人工智能處理，例如機器能在極短時間內完成成千上萬種廣告變體的調整。當前消費者每天接收大量商業信息，但多數被忽略，人工智能或能提升廣告的關注度。定制訓練的AI模型可預測廣告效果、分析原因并指導優化，這預示著前所未有的個性化內容量，甚至引發了未來是否還需要人類創造內容的疑問。利用模型輔助決策、提供信息和想法的理念才剛起步。

我們所知的營銷理論建立于六十多年前，遠落后于互聯網、社交媒體和人工智能時代。新技術、文化變革和數據爆炸正顛覆傳統營銷，為了觸達未來的消費者，營銷需要實現“量子躍遷”。WPP首席技術官斯特凡·普雷托瑞斯指出，營銷正經歷由技術、文化和數據驅動的前所未有的巨大轉型。媒體渠道的擴散和碎片化，使得品牌有效觸達消費者日益復雜。內容需求呈爆炸式增長，同時消費者注意力卻縮短至不足8秒，這形成了巨大矛盾。營銷是企業中最后一個未被充分數字化和現代化的職能，仍充斥低效、人工流程。企業正努力進行轉型，以實現更精簡、高效、自動化的未來，為迎接人工智能做好準備。這種未來的壓力迫使企業現在就行動，重新思考整體戰略。

人工智能在商業中的價值在于其技術與專有數據、獨特領域知識的結合。一個常見的誤解是僅靠個人數據就能有效營銷，實際上，位置、天氣、時間等背景數據在預測行為方面往往更有用。關于人工智能能否產生原創創意，取決于如何定義“創造力”。真正的創新罕見，而商業創意旨在驅動業務成果。人工智能在內容創造方面極其有用，尤其擅長保持品牌建設所需的一致性，如運用特定美學風格、準確呈現產品。然而，更重要的問題是我們想要構建怎樣的未來：是讓機器取代人類工作的“黑盒”，還是創造增強人類智能的技術？后者是更值得追求的方向。

傳統廣告創意過程漫長、昂貴且涉及大量人力。WPP開發的人工智能平臺（如WPP Open Platform）展示了替代方案。通過輸入品牌數據訓練定制AI模型（品牌引擎），可以創建代表目標受眾的合成“角色畫像”，并進行“合成焦點小組”測試，以極低成本和極快速度獲取反饋，其規模和速度遠超傳統方法，甚至因整合海量數據而具備“超人”般的洞察力。該平臺還能結合品牌大腦生成大量符合品牌規范的圖文內容建議（如13000種變體），并通過“性能大腦”預測每種變體的效果（品牌提升、直接響應或銷售額），幫助營銷人員優先選擇最優方案，避免在低效廣告上浪費媒體預算。這種方法結合了AI生成背景與精確的3D產品渲染圖，以達到最佳視覺效果。

如此巨大的產出效率引發了對人員配置影響的擔憂。然而，技術通常自動化單調任務，促使人類轉向更高層次的思考，如設計、信息傳遞、消費者研究或優化產品視覺。人工智能轉變的是任務而非摧毀工作崗位，它要求人們學習新工具和新工作方式，從繁瑣的“裝配線”工作中解放出來，這總體上是積極的。我們正處在人工智能與就業交叉的新紀元，企業必須迅速進化以跟上步伐。

對營銷人員的核心建議是：立即行動。不要空談觀望，要親身實踐，在實踐中學習。使用人工智能會改變思維方式，促使人們反思傳統營銷流程、數據使用和決策方式，實現真正的“量子營銷”。這種變革需要全組織參與，從CEO到基層，不能外包。由具備好奇心和技術適應性的領導者帶領的組織將更容易適應，但無論如何，適應是唯一的選擇。

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