摘要：“论变五十人”是由虎啸奖组委会发起，于2018年第九届虎奖终审会期间首次举办。此后每年邀请来自诸多领域的虎啸奖终审专家参与的数字营销高端对话活动，通过分组头脑风暴、论述分享流程形式展开。本组议题内容根据2025论变五十人现场讨论整理编辑而成。

导语：“论变五十人”是由虎啸奖组委会发起，于2018年第九届虎奖终审会期间首次举办。此后每年邀请来自诸多领域的虎啸奖终审专家参与的数字营销高端对话活动，通过分组头脑风暴、论述分享流程形式展开。本组议题内容根据2025论变五十人现场讨论整理编辑而成。

在科技飞速发展的当下，人工智能（AI）无疑是最为耀眼的变革力量。

从最初的弱智能阶段，到如今向着通用智能的探索，AI技术经历了“爆发突变“，正逐步走向“平权释放“。这不仅是技术的演进，更是一场深刻的社会变革，推动着社会价值的跃迁。

2025 年，我们正处于 AI 发展的关键节点，见证着其从“爆发突变”迈向“平权释放”的重大转变，这一转变深刻影响着社会的各个层面，推动社会价值实现跃迁式发展。

而随着深度学习、强化学习等核心技术的突破，AI 开始展现出对复杂问题的理解与解决能力，能够在多领域、多任务中进行学习和应用，仿佛一夜之间跨越了智能的鸿沟，实现了质的飞跃。

2025论变五十人聚焦“数字营销的AI时刻”进行洞察与探讨，本组主要是围绕「AI技术：从“爆发突变”到“平权释放”」分议题进行讨论，让我们看到了AI作为一种新型的生产力，能挖掘数据更深的价值。

朱建秋 智子云CEO（组长）

郑丽勇 南京大学中德数字营销实验室主任

劉鎧源 世优综合发展VP、世优上海总经理

晋艺菡 湖北大学新闻传播学院副教授、研究生导师

郑屹呈 天娱数科AI营销事业部总经理、北京元圆科技总经理

薛 媛 江苏师范大学传媒与影视学院专业教师

居大维 艾思智创 CEO

空 空 微思敦网络技术有限公司运营部&市场部负责人

王毓璟 达美乐比萨（中国）首席市场官

李 玲 IBM首席营销官

困局解析：

企业级AI应用的三大核心痛点

在AI技术蓬勃发展的当下，企业级AI应用却陷入多重困境。

数据孤岛、落地难题、技术幻觉等三大核心痛点，正成为企业释放AI潜力、实现数字化转型的关键阻碍。

当前企业级AI应用的同质化困境，本质上是数据治理能力的较量。调研显示，73%的企业存在跨部门数据孤岛现象，数据标准不统一导致模型训练效率下降40%以上。某零售企业尝试搭建智能选品模型时发现，销售、库存、供应链数据格式差异巨大，清洗后可用数据不足原始量的30%。这种数据碎片化不仅制约模型精度，更让企业难以形成差异化竞争优势。

数据质量问题则进一步加剧同质化。大量企业依赖公开数据集训练模型，导致应用功能高度相似。以智能客服为例，多数企业模型只能处理标准化问答，面对复杂业务场景时准确率不足60%。这种“数据贫血”现象，使得企业即便采用相同技术架构，也难以产生差异化价值。

企业级AI落地普遍面临“最后一公里”困境。麦肯锡研究指出，仅有23%的AI项目能真正实现规模化应用，技术方案与业务需求脱节是主因。某制造企业投入百万搭建的预测性维护系统，因未充分考虑设备维保流程，最终沦为数据展示工具。这种“技术本位“的实施思路，使得AI应用难以融入企业核心业务链条。

成本与收益的失衡也阻碍了技术落地。中小企业往往难以承担定制化开发成本，而通用解决方案又无法满足个性化需求。某连锁餐饮企业尝试引入AI排班系统，因难以适配门店差异化运营模式，最终导致系统闲置，形成“技术沉没成本”。

AI“幻觉”问题在企业应用中暴露显著风险。某银行智能客服系统曾错误推荐高风险理财产品，引发客户投诉；某物流企业路径规划模型因数据偏差导致配送成本激增。这种不可控的输出风险，使得企业在关键业务场景中对AI应用持谨慎态度。

DeepSeek等开源模型采用的压缩算法虽然提升效率，但也加剧了幻觉问题，成为企业落地的核心顾虑。

技术演进逻辑：

从弱智能到通用智能的探索

早期的AI技术主要集中在特定领域的任务处理，如专家系统、机器学习算法在图像识别、语音识别等方面的应用。

这些技术通过对大量数据的学习和模式识别，能够在限定的范围内完成特定任务，但缺乏对复杂环境的理解和自主决策能力。

例如，早期的图像识别系统只能识别简单的物体类别，对于复杂场景下的物体识别效果不佳。然而，这些技术的发展为AI的进一步突破奠定了坚实的基础，积累了丰富的数据处理和算法优化经验。

随着深度学习技术的兴起，AI迎来了爆发式的发展。深度学习通过构建多层神经网络，能够自动从大量数据中提取特征，实现对复杂数据的建模和分析。

特别是生成式AI的出现，如OpenAI的GPT系列和中国的DeepSeek等，标志着AI从单一的决策支持工具向创造性生产力的转变。这些模型能够基于海量数据的学习，创造出全新的文本、图像、音频乃至视频内容，展现出强大的语言理解、逻辑推理和创意生成能力。

以DeepSeek为例，其通过独创的“极简优化”技术，在算法创新、硬件优化和数据策略等方面取得突破。采用动态注意力机制和参数共享技术，模型参数效率提升300%，训练成本仅为GPT - 4的1/100。

通过自研分布式训练框架，将万卡集群的利用率提升至92%，打破“算力决定论”；利用公开数据集与行业脱敏数据混合训练，兼顾性能与合规性，被《自然》杂志评为“数据利用典范”。

这种技术突破使得DeepSeek在自然语言处理任务中表现出色，能够理解和生成高质量的文本，为用户提供精准的回答和有价值的建议。

AI技术的“平权释放”核心在于技术的普及，让更多的人能够享受到AI带来的便利和价值。DeepSeek通过开源策略，允许全球开发者自由使用、修改和商业化其模型，极大地降低了AI大模型的开发与使用门槛。

例如，加州大学伯克利分校、香港科技大学等机构已成功以低成本复现模型，甚至仅需几十美元即可完成，证明了开源对技术扩散的加速作用。此外，DeepSeek的API定价仅为OpenAI的1/55至1/11，极大降低了中小企业和开发者接入先进AI能力的门槛，推动应用端爆发。

在企业应用中，AI技术的平权释放使得中小企业也能够利用先进的AI技术提升自身竞争力。通过接入开源大模型，中小企业可以快速开发出智能客服、智能营销等应用，降低运营成本，提高服务质量。

同时，AI技术的普及也促进了创新创业的发展，激发了更多的创新思维和应用场景的探索。

尽管企业级AI应用面临数据质量、模型可靠性和场景适配等重重困境，但不可否认的是，AI作为一种新型生产力，具备挖掘数据更深价值的巨大潜力。

社会影响范式：

AI技术对社会的全面重塑

AI技术的广泛应用显著提高了社会生产力。

在制造业领域，智能机器人和自动化生产线能够24小时不间断工作，减少人力成本，提高生产效率和产品质量。例如，特斯拉的汽车生产工厂大量采用AI技术和机器人，实现了高度自动化的生产流程，不仅提高了生产速度，还降低了生产成本。

在金融领域，AI算法能够快速分析市场数据，预测股票价格波动，辅助投资决策，提升金融服务的质量和效率。高频交易算法利用AI技术能够在瞬间完成大量的交易操作，抓住市场机会，为投资者创造价值。

AI技术的发展带来了就业市场的深刻变化。

一方面，一些重复性、规律性强的工作岗位可能会被自动化和AI技术所替代，如数据录入员、基础客服等。

另一方面，新的就业岗位也在不断涌现，如AI训练师、提示工程师、数据标注员等。这些新岗位需要具备更高的技术素养和创新能力，要求劳动者不断学习和提升自己的技能，以适应新技术环境下的就业需求。

AI技术的发展也引发了社会公平的新议题。

技术垄断可能导致少数科技巨头掌握核心技术，加剧全球不平等。发展中国家可能难以享受到AI带来的红利，形成新的技术鸿沟。

例如，在招聘、信贷等领域，如果AI算法基于有偏见的数据进行训练，可能会产生不公平的决策结果。为了确保AI技术的公平性和透明性，需要加强技术监管，制定统一的技术标准和伦理规范，推动AI技术的公平发展。

同时，还需要加强国际合作，促进技术的共享和传播，缩小技术差距，让更多的人受益于AI技术的发展。

价值重构路径：

AI技术推动社会价值的重塑

AI正在重塑知识的生产与传播方式。

生成式AI能够生成多模态的学习内容，如将文本知识转换为音频、视频或三维模型，还能通过实时交互，根据学习者的反馈提供个性化的学习指导。

这种双向、灵活的知识交流模式，打破了传统教育单向知识灌输的局限，使知识的传播更加高效、深入。例如，一些在线教育平台利用AI技术为学生提供个性化的学习路径和智能辅导，根据学生的学习进度和能力水平推荐适合的学习内容，帮助学生更好地掌握知识。

此外，生成式AI的逻辑推理和内容创作能力，为教育科研活动提供了新的工具。研究者可以利用生成式AI完成文献的搜集、整理和分析任务，发掘新的研究见解；还可以通过与AI的认知交互，获得灵感和启发，形成更科学的研究假设和方案。

AI不仅是内容生成的工具，更是创意激发的催化剂。

在艺术创作领域，艺术家可以利用AI探索新的艺术风格，突破创作瓶颈。例如，AI可以学习梵高、毕加索等大师的创作风格，生成具有独特艺术魅力的作品，为艺术家提供新的创作思路。

一些艺术家将AI生成的作品作为创作灵感的来源，结合自己的创意和技巧，创作出全新的艺术作品。在科学研究领域，AI通过模拟实验、数据分析等功能，帮助科学家加速科研进程，发现新的科学规律。

例如，在药物研发中，AI可以通过对大量化学数据的分析和模拟，预测药物的活性和副作用，加速新药的研发进程。这种创新能力的深度激发，使得AI成为推动社会进步的新动能。

在未来的工作场景中，人机协同将成为一种主流的工作模式。

人类和AI各自发挥自己的优势，共同完成复杂的任务。人类具有创造力、情感理解和复杂问题解决的能力，而AI则具有强大的计算能力、数据处理能力和快速执行能力。通过人机协同，能够实现优势互补，提高工作效率和质量。

例如，在医疗领域，医生可以借助AI辅助诊断系统，对患者的病情进行更准确的判断和分析；在设计领域，设计师可以利用AI生成创意草图和设计方案，然后进行进一步的优化和完善。

AI技术的发展导致就业结构的变革，大量劳动者需要进行就业转型。

为了帮助劳动者顺利实现职业转型，需要建立完善的再培训和就业支持体系。政府、企业和教育机构应该加强合作，提供针对性的培训课程和职业指导，帮助劳动者提升技能，适应新技术环境下的就业需求。

同时，还需要鼓励创新创业，创造更多的就业机会，缓解就业压力。

AI技术从“爆发突变“到“平权释放“的过程中，为经济发展带来了巨大的价值，成为推动经济增长的新引擎。

在微观层面，企业通过应用AI技术实现了生产效率的大幅提升和成本的有效降低。如前文所述，制造业企业利用AI优化生产流程、提高产品质量、降低设备故障率，从而提高生产效率，降低生产成本。

金融企业借助AI提升风险评估的准确性和信贷审批的效率，减少不良贷款损失，同时降低运营成本。零售企业通过AI个性化推荐提高销售转化率，增加销售收入。这些企业层面的效率提升和成本降低，直接转化为企业的经济效益，增强了企业的市场竞争力。

从宏观经济角度看，AI技术的广泛应用推动了产业结构的优化升级，催生了新的产业和经济增长点。新兴的AI产业，如AI芯片研发、大模型训练、AI软件服务等，本身就成为了经济发展的重要组成部分。

据相关数据显示，全球AI产业规模近年来呈现快速增长态势，吸引了大量的投资和人才。同时，AI技术与传统产业的融合，促进了传统产业的数字化、智能化转型，提高了传统产业的附加值，推动整个经济向更高质量、更具创新性的方向发展。

结 语

AI技术从“爆发突变”到“平权释放”的发展历程，是一场深刻的技术革命和社会变革。它不仅推动了技术的创新和进步，也对社会的经济、就业、公平等方面产生了深远的影响。

在未来，AI技术将继续深入渗透到各个领域，与人类社会更加紧密地融合，开启一个全新的智能时代。我们应该以开放的心态拥抱技术变革，积极应对挑战，共同塑造一个更加智能、更加公平、更加美好的未来。

◎ 整编：刘照龙、排版：孙艳娜、主编：杨猛。

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来源：数字营销微刊