共生进化，专业致胜｜第四届出海AI营销生产力峰会核心观点精华实录
2026年08月27日 14:43:48
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
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？
这些看似是 AI 问题，最终都指向企业经营的本质—— 对消费者的理解、对业务的判断、组织协作的方式，以及持续创造价值的能力。
8 月 21 日，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。硅谷著名投资人、Founders Space 董事长兼首席执行官 Steven Hoffman，混沌 AI 院院长张雷，以及来自 Anker、Plaud 、Ubras、Laifen、Ulike等品牌的管理者与一线AI实践者，通过全天近20场演讲与深度对话，串联起硅谷 AI 趋势、企业 Agent 落地、品牌增长、产品创新与组织进化等议题，吸引了1500+ 观众参会。
所有讨论最终指向同一个问题：当 AI 成为所有企业都能获得的基础能力后，什么才是真正拉开企业差距的竞争力？
以下为峰会核心内容回顾：
01
从 AI 工具到 AI 能力
构建人机协同的 AI 原生增长体系
SparkX 创始人 Jun Yuan
人与AI共同进化的关键，是把人的专业注入AI，让经验真正沉淀为能力。
模型仍在加速迭代，但企业对AI的关注，正从参数竞争转向业务结果。SparkX创始人Jun在开场分享中表示，中美AI虽然沿着不同路径发展，但随着主流模型能力逐步接近，底层模型已很难成为企业的长期壁垒。真正拉开差距的，不再是“选择哪个模型”，而是能否把AI嵌入业务，转化为企业的应用与决策能力。
而随着 AI 进入业务，最关键的问题不再是“能不能做”，而是“什么可以交给AI做”。从规则执行、Copilot建议到Agent闭环，AI正承担越来越多的判断与执行。 哪些任务可以交出去？Jun 给出了三个标准：是否高频、是否可验证、是否可容错。
这条边界也决定了人与 AI 的分工。Agent 承担更多执行，人则更多负责目标设定、关键判断、异常处理，以及把专业经验持续沉淀进 AI。因此，企业落地 AI 不必一开始就追求复杂自建，更现实的方式是先从适合 Agent 的业务场景切入，用成熟产品跑通，再逐步结合自身数据与流程沉淀能力。
02
AI Is Eating Everything:
How Leaders Build the Next Generation of Companies
硅谷知名投资人&人工智能专家
Founders Space 董事长&CEO
Steven Hoffman
我们必须重新设计工作：不再只是任务的执行者，而要成为AI Agent的管理者。 只有当每一位员工都完成这种转变，企业才真正成为AI原生公司。
站在硅谷创新与投资一线，Steven Hoffman 对这轮 AI 浪潮的判断，并没有停留在“哪个模型更强”，而是进一步指向一个更深的变化： AI 正在从工具，变成新的工作系统。
随着模型能力快速趋近，企业竞争的核心正从单点模型性能，转向模型背后的生态、Agent 能力，以及 AI 与真实业务融合的深度。选择模型也因此不应只看参数和 Token 单价，而要回到最终结果： 能否稳定完成任务、真实成本是多少、能否持续创造业务价值。
Steven 认为，真正的 AI 原生，不是让员工多用几个 Chatbot，而是让每个人从任务执行者逐步转向 系统设计者和 Agent 管理者。 因此进入部署阶段，AI 落地的重点也不在于铺开更多 Agent，而是找到最值得被 AI 重构的工作。Steven 建议优先从三类场景切入： 人已经成为瓶颈、结果可以衡量、AI 能显著放大产出的任务， 例如需要 7×24 小时响应的、大规模个性化的、重复繁琐的工作，以及已经有明确流程的业务。
与此同时，他强调，AI 转型不适合押注周期漫长的大项目。相比六个月后才验证结果，更有效的方式是由最了解业务的一线团队提出场景，用三周左右的小项目快速测试，以可量化结果判断价值，再把有效方法复制到更多团队。
03
AI 时代的探索和创新
Anker CIO、TGO 鲲鹏会全球会长 龚银
买几款工具不等于拥抱AI，只有把企业最核心的数据、经验和能力与AI无缝连接，才能真正创造价值。
从“使用 AI”到“重新设计工作”是一种方向判断，但真正进入一家企业，还必须回答一个更现实的问题：怎么落地？
Anker CIO 龚银以公司自 2023 年以来的实践为例，将三年的落地实践梳理为四个阶段：从探索AI能力、验证业务价值，到让AI进入流程、沉淀为组织能力。贯穿其中的核心判断是，AI只有走出个人工具，真正嵌入企业的系统、流程与组织，才算完成落地。
第一阶段 | AI能力探索
对刚刚开始的企业，关键不在于“全员上AI”，而是从高ROI的小切口进入，选择技术相对成熟、业务价值容易验证的场景，先让AI产生看得见的结果。
第二阶段 | AI深度应用
当单点价值被验证，AI就不能继续停留在员工手里的工具。安克开始让AI进入业务系统和流程，并建设统一的能力底座。因为个体效率再高，如果上下游仍按旧方式协作，组织效率不会随之提高。
第三阶段 | AI能力体系建设
越往深处走，模型不是最稀缺的。企业真正需要补齐的，是能被AI理解的数据、可被Agent调用的系统，以及能定义问题、判断结果的人。“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。”在此基础上，安克先培养“飞行员”，再打造“战斗机”，最后改变组织的“作战方式”。
第四阶段 | 企业智能体加速落地
AI的任务从完成一个环节，转向接管整条流程。安克将其称为PA（Process Agent）：让数据、工具和交付标准在同一条链路中运转，把过去做不到的事变成可能，把过去做得慢的事提速十倍，并将每一次执行沉淀为企业能力。
04
AI时代的全域营销
如何打通消费者触点，形成增长合力？