SparkX出海AI营销生产力峰会：全球化品牌如何建立新竞争力？
2026年09月01日 16:52:57
当 AI 技术门槛降低，新的差距也开始出现。
同样的模型和Agent，进入不同的业务体系，结果可能截然不同。消费者数据如何变成 Agent 可以理解的上下文？个人经验如何沉淀成组织可以反复调用的能力？当 AI 开始承担越来越多执行工作，人的价值又该往哪儿迁移？
8 月 21 日，由 SparkX 主办的第四届出海 AI 营销生产力峰会在深圳鹏瑞莱佛士酒店圆满落幕，此次峰会以「共生进化 专业致胜」为主题，汇集了硅谷著名投资人 Steven Hoffman，混沌 AI 院院长张雷，以及来自 Anker、Plaud 、Ubras、Laifen、Ulike等品牌的30多位管理者与一线 AI 实践者。
全天近 20 场演讲与深度对话，覆盖硅谷 AI 趋势、企业 Agent 落地、产品创新、品牌增长与组织进化等议题，吸引了超 1500+ 观众线下参会，同时，线上多平台同步直播观看突破 15 万人次。
这些看似差异化的议题，最终都指向同一个问题：当 AI 成为所有企业都能获得的基础能力，什么才是真正拉开企业差距的竞争力？
01 ｜当模型趋于同质化，真正的壁垒正在迁移
过去几年，大模型几乎以半年甚至更短的周期刷新能力边界。但对企业而言，一个越来越明显的现实是：模型越来越强，并不意味着企业使用 AI 的效果会自动变好。
SparkX 创始人 Jun Yuan 在峰会开场分享提出，随着中美主流模型能力逐渐接近，企业关注 AI 的重点正在从模型参数转向业务结果，真正需要回答的问题，已经不是“哪个模型最好”，而是：能不能把自己的专业能力注入 AI。
Plaud 合伙人、亚太区业务负责人 Raymond Sun 将其进一步概括为一个词：Context 。在他看来，Context 上下文正在成为组织 AI 化的重要基础设施。客户反馈、业务数据、会议对话和员工经验，看起来散落在组织的各个角落，但一旦能够被 AI 理解、调用和持续更新，就会从“信息”变成企业可以反复复用的能力。这也是为什么，AI 越往业务深处走，数据和企业知识反而越来越重要的原因。
Anker CIO 龚银在分享中提到：“高质量的数据加一个小模型，往往比没有数据的大模型更有价值。”从 2023 年开始，Anker 的 AI 实践经历了从能力探索、业务深度应用，到能力体系建设和企业智能体加速落地的过程。越往后越发现，模型不是最稀缺的东西。真正需要补齐的，是能被 AI 理解的数据、能够被 Agent 调用的系统，以及能够定义问题和判断结果的人。
这背后其实是企业 AI 竞争的一次重心迁移：过去，企业争夺的是模型能力；现在，企业争夺的是如何让模型真正理解自己的业务。模型可以买，Agent 可以搭，算力可以采购。但企业多年积累下来的消费者洞察、产品经验、供应链关系、专业判断和组织知识，很难在短时间内复制。
换句话说，当 AI 越来越成为基础设施，企业自身的专业能力和上下文，反而可能成为新的竞争壁垒。
02｜Agent 的价值不是多几个“AI员工”，而是重新设计工作
如果说 Context 决定了 AI 能不能真正理解企业，而随着 Agent 的落地，判断什么应该交给 Agent，以及如何让 AI 真正嵌入业务流程则是更大的难题。
硅谷著名投资人、Founders Space 董事长兼首席执行官 Steven Hoffman在分享时表示，AI 最值得优先进入的，是那些人已经成为瓶颈、结果能够被衡量，同时 AI 又能显著放大产出的工作。例如需要 7×24 小时响应、大规模个性化、重复繁琐，或者已经拥有清晰业务流程的任务。相比押注半年后才能看到结果的大型 AI 项目，更有效的方式，是让最懂业务的一线团队提出问题，用三周左右的小项目快速验证，以结果判断价值，再把有效的方法复制到更多团队。
这背后其实是一种非常现实的 AI 落地方式：不是先拥有一套完整的 AI 战略，再寻找场景；而是先用一个真实业务问题证明价值，再逐渐重构系统。
Anker 的实践中，AI 最初同样从高 ROI 的小场景进入，当单点价值被验证之后，AI 开始进入业务系统和上下游流程。最终，Anker 进一步提出 PA（Process Agent）：让 AI 接管的不再只是一个动作，而是一段完整业务流程，让数据、工具、判断标准和交付结果在同一条链路中运转。
这意味着 AI 对企业的价值开始发生变化。第一阶段，提升一个人的效率；第二阶段，提高一个团队的产出；而再往后，则开始重新定义“这项工作为什么还要按照过去的方式完成”。真正的 AI 转型，不是把旧流程提效 30%，而是重新设计流程本身。
哈库拉玛塔达创始人兼 CEO 孙翔提供了一个更加具体的例子。他认为，AI 最值得做的，不一定是创造新的商业常识，而是把那些企业一直知道应该做、却因为“太贵、太慢、没人手”而没有做的事情规模化完成。
譬如真正读完海量消费者评论。过去，让团队每天逐条阅读不同国家、不同产品的评论，再把用户问题分类、提炼需求、建立人群画像，并持续反哺产品研发、广告和供应链，几乎不具备现实的经济性。但AI 改变了这件事情的成本结构。
围绕消费者声音，哈库拉玛塔达陆续建立画像 Agent、需求 Agent、广告文案 Agent、社媒 Agent 和供应链匹配 Agent，让消费者反馈一路进入产品开发、广告投放与供应链决策。目前，公司内部已经运行 170+ AI Agent。AI 在这里创造的价值已经很难用简单的“节省了多少人”来衡量，而是多做了很多过去根本做不到的事情。
而当 Agent 接管越来越多执行工作时，“人”的角色也必须随之改变。Steven Hoffman 提出，未来员工会从任务执行者逐渐转变为 AI Agent 的管理者。混沌AI 院院长张雷则进一步指出，企业 AI 正在经历从“岗位 + AI”“职能团队 + AI”，走向“AI + 产品”甚至“AI 原生生态”的过程。
在这个过程中，一个越来越明显的变化是：AI 让产出变得越来越便宜，而高质量的判断、目标设定以及对最终结果负责的能力，正在变得越来越贵。过去，一个优秀员工的价值可能来自操作熟练、经验丰富、执行速度快。未来，这些能力依然有价值，但真正难以替代的部分会逐渐变成：能否把复杂问题拆解成流程，把隐性的判断变成标准，再把这些经验转化为 AI 可以执行和组织可以复用的能力。
这意味着，AI 改变的最终可能不是某一个岗位，而是企业如何定义“工作”，以及如何重新定义“人”的专业价值。
03 ｜当 AI 重构消费者入口，增长开始重新回到消费者和品牌
AI 对企业的影响不仅发生在内部。消费者端同样正在经历一次更隐性的变化：搜索、发现、比较和购买的入口正在被重新组织。
一个消费者可能在 TikTok 发现产品，在 ChatGPT 做比较，在 Google 搜索品牌，在 Amazon 阅读评论，最终进入独立站购买，因此品牌也越来越难解释真实的消费者行为。在峰会的全域营销讨论中，SparkX CGO Jason Zhang 提出，全域营销已经不能被理解为“多开几个渠道”，而是应该重新围绕消费者完整的决策路径，定义每一个渠道在增长中的角色。
亚马逊广告大客户硬件品线负责人 Huiwen Chen 也指出，消费者天然会跨渠道流动，品牌很难决定消费者最终在哪里完成购买。真正重要的是理解不同触点在消费者决策中扮演的角色，再借助 AMC、Amazon DSP 等广告技术以及 AI，更完整地还原消费者路径、识别增长机会。
Shopify 大中华区合作伙伴业务负责人 Tony Jiang 则观察到，来自 ChatGPT 等 AI 工具的流量正在快速增长。这也让独立站出现了新的角色：它不仅是一个销售渠道，也是品牌沉淀第一方数据、组织商品信息，并连接未来 AI Shopping 入口的重要基础设施。
当流量入口越来越多，增长反而不能继续围绕“渠道”来组织，而需要重新围绕“消费者”组织。