OpenAI画的饼，这家中国公司先吃上了
原创 月满西楼 | 2025-10-27 19:02
【数据猿导读】 人类花了上万亿搞的AI别再陪聊了，赶紧干点正事吧！
“人类花了上万亿搞的AI别再陪聊了，赶紧干点正事吧！
凌晨三点，曼谷。
一位外籍主播正坐在TikTok直播镜头前，用地道的泰语卖力推荐一款来自中国的香薰蜡烛。他的语气自然流畅，肢体动作节奏分明，镜头切换踩点精准，背景音乐轻柔而应景。整个直播间的表现，堪比一场本地化内容制作团队精心编排的商业演出。
但真正令人震惊的，并不在镜头里。
而是在镜头背后：
·直播脚本由AI自动生成，基于产品亮点和目标受众语境定制；
·带货达人由系统智能匹配，算法优先推荐ROI潜力高的红人；
·产品视频是AI自动剪辑完成，图文混剪、口播字幕、节奏控制全自动化；
·广告投放策略由Agent实时优化，动态出价、多平台AB测试全链路闭环；
·直播结束后的数据分析和下一轮投放路径，也由AI主导完成，无需人手复盘。
没有运营团队通宵盯盘、没有投手来回测试、没有创意剪辑熬夜赶工。
有的，只是一套名叫“全球营销AI Agent”的系统，在悄无声息地搬砖、执行、优化、进化。
它不是OpenAI做的，不是谷歌、Meta、百度，甚至不是字节跳动。它来自一家中国出海SaaS公司——钛动科技，一向以“增长黑科技”在出海圈闻名。
从陪聊到干活，从语义到业务，从Demo到ROI，AI开始真正“打工”了。
这一次，AI不是来讲故事的，而是来交KPI的。
从百模大战到千行百业：
AI的下半场，比谁“能干活”
过去两年，“大模型”成了科技圈的全民信仰。
谁家模型大、参数多，谁就成了下一个“科技显眼包”；今天比推理链条，明天卷多模态，后天再卷上下文窗口大小。一时间，从GPT-5到Claude、从DeepSeek到月之暗面、豆包、通义千问、元宝、文心一言，几乎每家都在“炼丹”，每个新版本发布会都像是一次现代科技的封神仪式。
但企业早就疲了。
他们的疑问，从一开始就是直给的：
“这AI，到底能帮我卖多少货？”
“除了陪聊，它还能为我的GMV、ROI、CAC负责吗？”
“我要的是拉业务增长，不是听它念莎士比亚。”
随着大模型红利逐渐褪去，市场开始进入真正的下半场：从模型→Agent的转折点。换句话说，AGI是理想主义者的梦，而Agent也许才是现实主义者的答案。
企业不缺能说会道的AI，缺的是能干实事、有执行力、对结果负责的AI。他们需要的不是一个懂哲学、写小说、编代码的通才，而是一个：能看懂广告平台和用户数据的AI；能实时判断素材是否有效、投放是否精准的AI；能用几毫秒做出市场响应，并做出正确决策的AI；能反复试错、不断优化的AI。
说得更直接一点：企业需要一个可以上夜班、做报表、管预算的AI员工，效率超高，跟人协作流畅。
这，就是Agent。
它是“业务合伙人”，是投放战友，是当下的生产力工具。
AI产品的第一性原理，从来不是让人感动，而是有用，并且能帮人干活，让人挣钱。
谁能率先把AI从“语言模型”变成“业务执行体”，谁就能在这场产业级智能化变革中站稳脚跟。
钛动出手：这不是AI拼图，
而是一支“增长突击队”在上岗
而钛动科技，正是致力于把“会聊天的AI”拽进“业务现场”的人。
为此钛动科技推出了Navos——一款通过AI+BI与多Agent协作，打造的智能营销助手。该产品也是钛动科技围绕品牌出海的真实业务流程，搭建起的一支“智能体作战编队”——不止一个Agent，而是一支可以干活、有分工、能协同的AI增长突击队。
具体来看，该产品有4个关键亮点：
亮点一：一句话洞察市场，消除信息孤岛
Navos一大优势在于其“一句话获取完整报告”的能力。用户只需输入一句简单指令（如“帮我验证欧美女装市场PMF”），系统即可自动生成包含趋势、竞品、受众、预算建议等维度的完整调研报告，极大降低了传统市场研究的门槛和时间成本。
与此同时，平台通过打通多平台媒体数据链路（包括社交平台、广告平台等），整合成统一的全球市场视图，从根本上解决了“数据割裂、信息孤岛”的结构性难题，为企业构建全局洞察力打下坚实基础。
亮点二：AI驱动创意雷达，精准拆解爆款逻辑
Navos内置强大的爆款内容挖掘算法，可以一键识别各平台上的优质内容（“优等生”），并分析其背后的爆款因子（内容选题、素材特征、转化机制等）。不仅支持快速学习爆款逻辑，还可智能挖掘同类高潜素材，提升广告创新效率。
此外，系统还能基于多维数据，锁定关键帧，实现帧级精准分析，帮助运营团队科学推演下一轮爆款方向。
亮点三：智能广告监控，赋能AI投放专家
Navos通过自然语言指令即可快速创建广告监控规则（覆盖账户、素材等多个维度），将传统的“繁琐配置”化繁为简，让营销人员轻松掌控广告执行状态。
更关键的是，系统聚焦高价值素材（如TikTok热门视频、GMV高效素材），动态跟踪其表现，帮助投放负责人从“人工盯盘”进化为真正的AI Native 营销专家，实现从策略制定到效果优化的闭环智能化。
亮点四：智能数据报告，洞察广告价值深层逻辑
Navos提供高度灵活的指标体系与时间维度自定义能力，可按需组合指标、定期输出日报/周报/月报，实现多维度数据聚合与归纳分析。
更具亮点的是其对“素材维度”分析的支持：不仅可以从头部素材出发，追踪其表现，还支持多维交叉分析，从中发掘潜在的高价值内容策略，指导下一轮内容与投放优化。
这一整套系统，是钛动长期沉淀下来的SaaS底盘+BI能力+AI智能体融合之后，打磨出来的真正可用系统。
在这种系统中，AI的角色也悄然变了身份：过去，它是一个“可有可无”的技术插件；现在，它正在变成“长期合伙人”，甚至是你的第一个海外团队成员。
有人调侃说：“DeepSeek还只能讲讲段子，钛动这Agent已经在帮我们冲击业绩了。”
这话虽糙，但背后确实有真相。
为什么是钛动？
不只模型牛，更是行业积累厚
AI产品的难点，从来不限于“做个Demo”，更要“跑通闭环”。尤其在品牌出海这个极度依赖本地理解、内容适配和数据反馈的复杂链条里，Agent绝不是拍脑袋拍出来的。
它背后必须有数据的深度+场景的广度+流程的熟度+团队的温度，少一样都不行。
这也是为什么，在AI Agent真正落地这件事上，钛动有先发优势，也有硬核底盘。
具体来说，钛动科技之所以能在出海营销领域率先做出可用的Agent，源于其扎实的“基本功”：
1. 10万+企业服务经验，堆出了完整的“出海知识图谱”
钛动这些年服务过的出海企业，横跨电商、应用、游戏、消费品、跨境品牌等多个行业的8万+客户实战沉淀。
在每一次投放、每一条视频、每一场直播、每一次归因中，钛动都在构建自己的“私有知识库”——
·哪类产品在什么市场最受欢迎；
·哪类内容在什么平台表现最优；
·哪种达人组合带来的转化最高；
·哪种投放节奏和素材形式ROI更稳。
这些都不是模型能从公共语料里“学会”的，它是实打实的商业肌肉。
2. 从“数据”到“场景”，钛动几乎打通了出海的全流程链路
拥有海量、多维度的出海营销数据，为模型的训练优化和推理应用，奠定了坚实的基础。
·覆盖全球200+国家和地区，真正在这些市场有项目、有投放、有内容、有反馈；
·搭建10+海外本地基地，本地市场洞察、达人资源、媒体生态摸得透彻；
·积累全球达人资源，构建了一个“内容+人设+转化能力”多维度标注的达人图谱，这为Agent匹配达人提供了天然的数据优势；
·拥有PB级别的广告投放和转化链路数据，并通过自研的数据平台将这些“离散信息”转化为结构化知识，用于Agent训练。
某种程度上，钛动在训练的，不只是AI，更是行业经验本身。这不是拿开源数据喂大模型这么简单，而是用真实商业行为反哺智能体决策。
3.Agent产品不是刚做的，是“做了很多年之后，升级出来的”
也许有人会说，今年Agent大热，一堆公司蜂拥“蹭热点”。需要说明的事，钛动早在AI Agent这个词火起来之前，就已经有了以下几个关键底座：
·一套成熟的程序化广告平台（BrainX），解决投放效率；
·一套已经部署在上百家客户的SaaS系统（钛动云），支撑客户全链路投放与创意管理；
·一套实用主义风格的AIGC内容创意工具（Tec-Creative），可生成多语种、多平台、多形态内容素材；
·多年积累下来的BI系统+数据洞察引擎，能从数据中自动挖掘优化路径。
Agent不是钛动今年才刚想出来的全东西，而是这些产品模块有机集成、逐步Agent化的自然结果。
你今天看到的是“智能体”，其实它早就经过实战、打过胜仗。
4. 背后的团队，是一群懂营销、动算法、懂增长的行业“老炮”
钛动的产研与运营团队，大多来自阿里、字节、腾讯这些“流量-内容-广告-投放一体化体系”成熟的大厂。
他们本就熟悉“投什么、怎么投、为什么转化”，又能和AI团队深度协作，最终实现“懂场景的AI”和“能打仗的系统”。这是真正懂营销节奏、懂增长逻辑、懂品牌预算打法的一群人，在做产品。
所以，为什么钛动能做出这样一套Agent系统？
因为它不是搞AI的“新人”，而是已经在增长第一线摸爬滚打8年的“老兵”。它拥有的，是一个行业级的智能系统生态，每一个Agent背后都站着真实世界的经验和数据。
这就是门槛。
这也是大多数AI初创、工具型公司学不来的那一部分。
AI Agent，
可能成为品牌出海的“电力公司”？
一个行业是否进入基础设施重构期，有一个简单判断：有没有人开始做“通用能力”的标准化、自动化与服务化。
当年，电力改变了制造业；物流改变了零售；而AI Agent，有可能成为中国品牌出海的新基础设施。
为什么这么说？
因为今天出海品牌面临的老问题，几乎都集中在一条极其脆弱又成本高企的链路上——从内容生产、到本地化投放、再到跨境营销管理。这一整条链条，过去一直靠“堆人+堆时间+堆经验”去解决，天花板极低，门槛极高。
出海的三大老问题
1.内容贵、转化低、人才稀
内容永远是营销的燃料，但好的内容太贵，尤其是多语种、本地文化适配、高审美的视频内容，不仅难找人，还难复制。新人做不出，老人做不动。
2.本地化困难、语境复杂
不同国家用户在审美、语言、情绪触发点上的差异巨大。你不能指望一个懂泰语的主播，也能理解中东消费者的笑点和美国用户的槽点。
3.投放碎片化、归因难闭环
出海平台分布复杂（TikTok、Facebook、Shopee、Kwai、Google Ads……），数据断裂，效果难追踪，投放策略难以系统优化。
过去，这三道关每一道都需要专人攻克，形成了“预算吃人、效率吃亏”的恶性循环。
而Agent，正好卡在这条链路的每一个高成本节点上。
这意味着什么？
意味着一个原本需要10人以上团队、花一个月做完的事情，现在可能一套Agent+两三个人，几天就能跑完。
可以说，Agent的价值，不仅仅是省下了成本，更重要的是通过下面的方式，突破了原本做不动的天花板，把出海这件事推向普惠化：
1、它会成为长尾品牌的放大器
过去只有大厂能组建海外本地运营团队，小品牌望洋兴叹。现在，只要能写清楚产品卖点，就能调用Agent跑通内容+达人+投放全流程。出海不再是“少数品牌的竞技场”，而是“百万中小商家的蓝海”。
2、它会改写“人+创意+预算”的组合方式
出海行业一直是典型的人力密集型产业链，但Agent让“创意协作→模型协作”，“执行优化→算法优化”成为现实。这背后是整个行业的组织结构与生产范式的进化。
3、它甚至可能成为全球商业智能化的“中层管理者”
Agent虽然不直接做决策，但会影响决策路径，它会持续提供最真实的数据与反馈，让“人做更重要的事”成为可能。从这个角度看，AI Agent 就像一座“无形的电厂”，默默供能，决定着整个系统能跑多快、多远、多久。
人类从不吝于仰望。
我们谈AGI、梦想ASI，幻想有一天AI能像人一样思考、创造、甚至进化出意识。我们为多模态、万亿参数模型击节叫好，为一个更聪明的未来热血沸腾。AGI、ASI，每个缩写后面都藏着一代人的技术浪漫。正是这些从不熄灭的热情、百折不悔的梦想，将人类带到了今天。
但在那片星辰大海抵达之前，我们依然得在眼下的现实世界里，一单一单地把货卖出去，一帧一帧地剪素材，一轮一轮地做增长。
所以，我们需要的不只是遥远的通用智能，也需要此刻就能干活的专业Agent。
AI Agent并不是对AGI理想的妥协，而是通往它的路径之一。
仰望星空，也要脚踏实地。
来源：数据猿
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