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OpenAI画的饼,这家中国公司先吃上了

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“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不是今年才想出来的新东西,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、懂算法、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。

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