当AI锚定出海营销，“钛极多模态大模型”站定落地最前线

大模型和AI毫无疑问是近几年最热的话题和方向，社会各界对其能力已形成广泛认知。人们对AI的需求不再满足于简单问答，而是希望其能为人类社会解决真正的问题。

投资市场的风向最为敏锐，资本不再只为前沿概念买单，而是越来越看重企业的商业化能力。

多家咨询机构数据显示，2025年国内AI行业总投资额达到656.04亿元。然而，此前数年风靡投资市场的模型层公司，去年融资额为94.16亿元，同比下降52.9%，占AI行业总投资比例从51%骤降至14%。

AI正式进入“专业化”时代，这对大模型能力提出了新的要求。

通用大模型通常基于公开网络数据进行训练，虽具有广泛的知识覆盖面，却往往缺乏对特定领域的深度理解。在面对社会生产活动中所需的专业知识时，通用模型的能力仍显不足。

AI大模型想要在特定专业领域扎根结果，就必须深耕成为“行业专家”。这不仅需要企业输入更多样、更精细的行业数据，更在于如何对模型本身进行深度的专业化调校。

然而，AI向“行业专家”的演化正在进行中，大模型能力尚且未能匹配所有垂直领域。因此，一个切实可行的落地场景，便成为AI发挥其巨大价值的先决条件。

AI落地瞄向“生产力”，出海营销成热门方向

2023年，OpenAI推出ChatGPT，一举震撼业界，公众对人工智能的能力边界有了初步感知。作为一个以对话交互为核心的生成式通用模型，ChatGPT对文字和图片的理解令人惊叹，于是乎，关于人工智能何时能够替代人类工作的讨论也持续升温。

目前市面上已有不少面向C端的AI大模型产品，例如豆包、腾讯元宝等通用智能助手，以及各类图像、视频领域的AI创作工具。但这些C端产品正面临一个普遍困境：产品虽好，却叫好不叫座。由于用户付费意愿低迷，它们在C端的商业化变现进展缓慢。

这促使行业将视线投向更具变现潜力的B端企业服务市场。

与企业合作意味着提供解决方案，这要求AI不能只是聊天伴侣，而是能推理、会规划、可执行复杂任务的专业助手。这样的行业共同认知下，AI大模型正努力从“通用”进化至“专业”。

企业服务的涵盖范围极其广泛，既包括人力、财务、物资、法务等基础运营支持，也涉及技术服务、品牌营销、战略咨询等推动企业长远发展的核心业务。

当前，AI大模型仍处于商业化应用的早期探索阶段，期望通过单一模型解决企业经营中的所有问题尚不现实。AI大模型在企业服务领域的落地第一步，应聚焦于核心业务的深度赋能。

相比较普通人力，AI大模型的核心优势体现在两大维度，一是基于海量数据的学习洞察能力，二是高效、批量的智能输出能力。

基于这样的行业判断，AI大模型的落地应用，正聚焦向中国企业在这一时代面临的共同痛点：出海营销。

在当前全球化背景下，中国企业的产品与服务虽已经具备显著的国际竞争力，但实际上却在海外市场屡屡受挫。对于企业而言，出海本质上是在全球多个市场复制并适配自身业务。

在中国本土市场开展营销，往往就需要一支规模可观的团队。而当企业计划进入数十乃至上百个国家和地区时，其所面临的语言翻译、文化适配、内容创作、合规审核等本地化工作量，将呈指数级增长。

绝大多数企业无法承担组建目标市场本地化团队背后的人力和管理成本，但如果不启用本地化团队，两地之间的文化隔阂又极易让企业营销效果打折。

AI技术，正在尝试解决这个复杂问题。

在这个领域，语言障碍和法规适配已不再是挑战，真正的竞争焦点是AI能否深入理解不同区域的消费偏好、为企业精准识别其业务领域对应的高潜力市场；以及能否参透本地营销生态、生成符合当地文化语境的高共鸣内容、为企业夺得市场认知的第一枪。

知名AI大模型评测机构SuperCLUE，曾就广告营销的业务逻辑，对市面上12款大模型产品进行从市场洞察、策略规划到创意落地、合规风控等方面的全面测评，并发布了广告营销专业大模型的测评榜单。本期测评中，钛动科技自研的Tec-Chi-Think模型（钛极问答推理模型，以下统称钛极多模态大模型）以85.82分的总成绩位居榜首。

钛极多模态大模型是钛动科技专为出海营销开发的专业大模型，包含问答推理模型、内容理解模型和视频生成模型。作为首个营销专业大模型，它真的可以解决中国企业出海的营销难题吗？

出海营销难题比拼，钛极大模型优势显著

如何判断一个专业大模型的能力？

测评机构SuperCLUE公布了其部分测评细节。在市场洞察缓解的测评试验中，SuperCLUE向12个模型提出了一个海外市场拓展问题：用800字描述，一家专注耕地机器的企业，应该如何进入大洋洲市场。

热门通用模型Deepseek的回答，首先大篇幅分析了澳大利亚及新西兰市场农业发展情况，及收割机产品的保有量与市场规模。

但在目标市场拓展建议方面，Deepseek提出聚焦技术适配、借力政策红利。在企业关心的如何创造差异化中，Deepseek的回答是：在高端市场与国际品牌合作，通过定制化服务切入本土细分领域。

总体而言，通用模型在数据搜集和整理方面的确具备优势，但在分析与落地实操方面，多位行业人士表示，Deepseek的风格偏向“AI八股文”，实操性有待加强。

同样一个问题，钛极多模态大模型的回答全然不同。

在简明扼要的市场情况介绍后，钛极多模态大模型将大篇幅花在分析大洋洲市场的机会与风险上。它直接指出，澳大利亚政策补贴能有效降低中国企业出海成本、新西兰市场的机会则在于耐用性强的电动收割机上。

并且，钛极多模态大模型提出了所有通用模型未有涉及的出海路线与目标。

它提出，进入市场前两年，企业在澳大利亚的重点是参与补贴项目、在新西兰的重点是建立本地合作伙伴关系；3-5年阶段，应迅速扩大澳大利亚份额至10%，新西兰市场则应当推出电动机行；6-8年则定义为巩固期，以提升服务为主。

此外，钛极多模态大模型还给出了关键指标建议，如2030年澳大利亚市场份额应达到5%、新西兰应达到3%，用户年度复购率应达到15%等，以指导企业是否需要在该市场继续投入。

有工业设备领域的专业人士表示，机械类企业出海涉及前期制造与后期服务，成本高昂，除了机会和风险分析外，关键指标制定至关重要，“以这个案例为例，如果进入新西兰市场5年份额还没达到3%，企业确实应该考虑是否换个市场投入了”。

综上，钛极多模态大模型显然比通用大模型更懂企业出海，对实际业务需求的理解也更加深刻。

专业大模型：难在数据，更难在定义

钛极多模态大模型的表现并非凭空而来，其背后是一套系统性的构建方法。

数据训练是大模型能力培养的关键步骤。通用大模型通常基于互联网公开数据训练，专业大模型并不满足于此，其通常会使用大量经过精细标注的行业专有数据，例如金融模型会通读公司财报、行业研报。

行业数据具备一定的壁垒性，这些数据往往分散在不同系统，搜寻和标注成本不低。而数据质量直接决定模型能力上限，如何获取高质量、高相关度的行业数据，便成为专业大模型企业面临的核心难题。

钛极多模态大模型拥有覆盖全球200个国家和地区的商业网络优质数据。就以耕地机械行业为例，钛极多模态大模型可以综合分析全球社交媒体与购物平台信息，精准识别不同区域对品牌、品类和价格的差异化需求，同时实时追踪同类品牌的营销策略，为企业的本地化决策提供数据支撑。

其次便是在模型能力设计上，解决领域知识和AI能力的融合问题。钛极多模态大模型从设计之初，便以提升商业结果（ROI）”为核⼼⽬标。最终呈现的结果便是，钛极多模态大模型不仅可以输出市场分析，更能够将数据洞察转化为业务策略，直接对人群、创意、媒体、预算、目标等具体业务提出建议。

目前，钛极多模态大模型已为全球200多个国家和地区、超过10万家广告主提供价值。当AI带来人力所难企及的效率和优势时，营销领域的智能化变革已不再是可选项，而是企业保持竞争力的必然选择。

中国企业已全面进入“出海时代”。是否出海已不再是议题，聚焦“如何出海”才是共识与方向。在这一关键进程中，以钛极多模态大模型为代表的专业领域AI，展现出切实的商业价值。

它不仅能跨越语言与文化壁垒，更能深度融合市场洞察与业务策略，为企业全球化提供精准、可执行的智能解决方案。其在营销领域的意义，已从效率工具升级为战略核心。

这一转变不仅标志着行业的成熟，更意味着人工智能正在成为“新质生产力”，在解决实际问题的土壤中扎根结果。