Isaacman will run the space agency at a time when Trump is trying to both downsize it and task it with returning astronauts to the moon.
标签： ai
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YouTube to pull music data from Billboard’s charts because it doesn’t like its ranking formula
YouTube takes its ball and goes home by pulling Billboard’s access to its music data. -
YouTube will stream the Oscars — exclusively — beginning in 2029
The news highlights YouTube’s growing dominance in the television space and a major shift as streaming takes on more live events. -
如何靠 AI “三位一体”实现全量轨迹下的用户增长？
在《智能时代》中，吴军博士指出：任何一次技术革命，都是由于发现了一种可以极大地提高效率的新能源或新动力。在当前的数字化战场，App 用户增长的“新能源”正是数据，而驱动增长的引擎则是 AI 的“三位一体”。
大数据（新能源）：从“局部样本”到“全量轨迹”
传统的增长依赖于抽样调查或单一维度（如年龄、地区）的标签。但在 AI 框架下，大数据意味着全维度、全流程、实时性。相对传统增长更依赖于用户深度行为数据相互依赖关系，关注数据的集中性和全流程的数据规律总结。
1. 数据深度（深度行为）
数据深度是指：不再仅关注点击和下载，而是挖掘用户进入 App 后的微观轨迹（滑动热点、停留时长、功能点击顺序）。这些是预测 LTV（生命周期价值）最真实的燃料。
传统的 LTV 计算往往是滞后的（Post-Factum），比如看 30 天或 90 天的实际收入。但增长需要预测（Prediction）。微观轨迹数据的价值在于它们是先导性指标（Leading Indicators），最长用的是数据来源：滑动热点追踪+页面停留时长+页面点击顺序。
1）滑动热点 (Scroll Heatmaps & Touch Heatmaps)
记录用户手指在屏幕上滑动和点击的精确位置。
为什么重要？
它揭示了用户的注意力分布和操作阻力。
例如一个电商公司如何通过滑动热点进行LTV 预测逻辑：
如果一个电商 App 用户在详情页上，手指反复在“商品参数”和“评论区”之间滑动，但迟迟不点“购买”，这预示着他是一个高意向但价格/质量敏感的用户。这种行为模式可能指向一个中等 LTV 但需要促销刺激的群体。相反，如果用户在页面上快速滑动到底部，然后退出，这可能是一个低 LTV 的“闲逛者”。
2) 停留时长 (Dwell Time & Hover Time)
精确到毫秒记录用户在某个页面、甚至某个特定元素（如一张图片、一段文字）上停留的时间。它反映了用户的兴趣深度和信息处理难度。
利用停留时长对LTV 预测逻辑：
- 内容类 App (如小红书/TikTok)： 一个新用户在某篇关于“高定礼服”的笔记上停留了 45 秒（远超平均的 15 秒），即使他没有点赞，这个微观停留时长也强烈暗示了他对高客单价商品的潜在兴趣，是高 LTV 用户的重要特征。
- 工具类 App： 如果用户在“设置”页面停留过久，可能意味着他遇到了困难，这反而是流失风险的信号。
3. 功能点击顺序 (Click Sequence / User Path)
用户在 App 内操作的具体步骤和先后顺序。它揭示了用户的目的性和使用习惯。
利用功能点击顺序进行LTV 预测逻辑：
- 路径 A（高 LTV 特征）： 新用户注册 -> 首页 -> 搜索特定品牌 -> 进入商品详情页 -> 收藏。这条路径显示了强烈的目的性和明确的购买意图。
- 路径 B（低 LTV 特征）： 新用户注册 -> 首页 -> 点击横幅广告 -> 立即退出 App。这条路径显示了低质量流量的特征。
传统增长 VS AI智能增长
“挖掘深度行为和微观轨迹”，本质上是利用 AI 的算力，捕捉人类肉眼无法观察到的、海量的、细微的行为模式，从而比用户自己更早地预判他们的价值。
2.关联性取代因果
AI 不问“为什么”，它只看“是什么”。在大数据时代，只要相关性强度足够，它就可以直接转化为商业决策，而不必纠结于背后的动机。
为什么这种方式在 2026 年的 App 增长中更有效？
- 反应速度： 心理分析需要定性研究（慢），关联性分析只需要机器学习（快）。
- 规避偏见： 运营人员的经验往往带有个人偏见，而 AI 的关联性是纯粹基于结果的。
- 灰度成本低： 你可以同时针对 100 种莫名其妙的“关联性”进行小流量测试，最终留下的那个关联性就是你的“增长密码”。
增长应用： 建立全链路数据追踪系统，将过去散落在各渠道的归因数据、App 内行为数据和交易数据打通，形成统一的用户资产（Single Source of Truth）。
企业案例实战：AI “三位一体”如何驱动增长
1. 字节跳动（ByteDance / TikTok）：极致的推荐与自动化留存
字节跳动是全球公认将“算法+数据+算力”融合得最完美的增长机器。
- 大数据（全量轨迹）： TikTok 记录的不仅是你的点赞，还有你滑过视频的速度、在某帧的停顿、音量大小等极其细微的行为数据。
- 算法（强化学习）： 它的推荐算法本质上是一个大规模强化学习系统。每当你滑掉一个视频，AI 就会收到一个“负反馈”，瞬间调整下一条内容的推送权重。
- 实际增长案例： * 获客： 字节在投放时，会利用 Lookalike（相似人群扩展） 算法。它先分析 App 内最高价值的 1% 用户特征，然后利用算力在全球数十亿设备中找出最像这群人的潜在用户进行精准投放。
- 留存： 著名的“沉默唤回”。如果一个用户 3 天没打开 App，AI 会根据其历史偏好预测哪一条内容最能吸引他点开，并在他最习惯看手机的时间点（算力预测）发送 Push。
2. 某视频 App 的“音量调节”与流失预测
这是一个更细微的、非直觉的相关性案例。
- 发现相关性： 数据平台监测到，如果一个新用户在观看第一个视频时，频繁调节音量或反复拖动进度条，其 24 小时流失率比普通用户高 3 倍。
- 分析： 机器不关心他是否心情烦躁。机器只看到这个行为模式。
- 增长动作（实时干预）： 当 AI 发现新用户正在“频繁调音量/进度条”时，立即判定该用户处于“体验挫败”状态，系统瞬间弹出一个高清切换指引或赠送一张会员体验券，强制打断流失路径。
3. Netflix（奈飞）的“色调偏好”与留存
- 传统心理猜测： 运营认为用户流失是因为“最近没好剧看”。于是花大钱买版权、推大片。 AI 特征识别： Netflix 的算法发现，用户点击视频的决定因素，往往不是剧情简介，而是预览海报（Thumbnail）的色调和构图。
- 特征发现： 数据显示，某些用户群对“暗黑、冷色调、特写镜头”有极高的点击相关性；而另一些用户对“明亮、多人合影”有强反应。
- 增长动作： Netflix 针对同一部电影，实时生成几十种不同风格的海报。如果算法识别出你过去点开的都是暗色调封面，那么即便是一部喜剧片，它推给你的海报也会选一张色调较深、带有忧郁感的剧照。
- 结果： 这一动作极大降低了用户的“决策成本”，从而大幅提升了长期的订阅留存。
增长思维的升维：从“经验主义”到“数据主权”，过去的增长： 人工看数据（少量） -> 人工想策略（简单算法） -> 人工执行（低算力）。未来的增长： 系统收全量数据 -> AI 自动建模 -> 机器实时执行（高算力）。
总结一句话： 高阶增长专家的价值在于：能够定义好业务场景，然后组织起最合适的“数据”，选择最有效的“算法”，并利用公司的“算力”去实现规模化增长。
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闫俊杰把自己练成了算法
MiniMax 的崛起不是靠热血故事，而是一套近乎冷酷的“硅基管理哲学”：去情绪化决策、反经验主义用人、多模态长期主义、以及以坐标下降法驱动的组织机制。本文深度拆解这家 AI Native 公司如何用算法思维重构创业逻辑，并揭示中间层管理者在 AGI 时代的生存危机。
老罗最新一期采访 MiniMax 闫俊杰的播客，四个小时，终于稀稀拉拉听完了。
听完后，也就没然后了；毕竟信息在脑中过去，犹如刮风一样丝滑，左耳朵进右耳朵出。所以，我又把播客下载下来，转换成文字，死磕了一遍。
这一遍，让我对闫俊杰的表达，有了新的认识。
如果说罗永浩代表古典互联网时代对“产品”和“情怀”的追求，那闫俊杰展示了一种全新的、甚至带着一点非人感的物种。
你看他温吞、佛系，甚至有点迟钝，但在这张毫无攻击性的外表下，藏着一套近乎冷酷的操作系统。
为什么我要下这个结论？复盘 MiniMax 的三年，我看到的第一个关键词，是「去魅」。
咱们平时看那些 AI 大佬，要么极客范儿十足，要么满嘴改变世界的精英，但在老罗的直播间里，闫俊杰太“素”了。
发际线有点高，人有点微胖，甚至在公司里，大家居然管他叫“中登”，意思就是“长相中等登样” 。你可能觉得这人挺逗、挺佛系；但细品他在访谈里说的一个细节，就大有不同了。
他说为了减肥，去打了司美格鲁肽。打完之后，食欲没了。他的原话是：感觉自己变成了圣人。
大家听了可能哈哈一笑，觉得是幽默。但在我眼里，这简直是一个狠人的隐喻，一个为了达成目标，可以随时修改自己身体参数的人。
这种对欲望的剥离，一旦用到公司管理上，就是一种极度可怕的理性。
你看他对危机的反应，完全不像个正常的碳基生物，当初硅谷银行倒闭，MiniMax 所有钱都在里面，眼看要发不出工资了；换一般创业者，这会儿估计早就崩溃了，或者至少得焦虑得睡不着觉吧？
闫俊杰没有。
他的回忆里，没有一丝惊慌失措，他说，这事儿既然发生了，那就别浪费时间去难受了，赶紧算算怎么活下来，怎么把损失降到最低 。
再看他对竞争对手的态度。
今年 DeepSeek 火成那样，把大家脸都打肿了；正常人心里多少得有点酸吧？有点“既生瑜何生亮”的不甘心吧？
他没有。他淡淡地来了句：我不嫉妒……我觉得是他们应得的。这哪像人在说话啊？这简直是一台服务器在输出计算结果，在他那套操作系统里，好像根本就没有情绪这个模块。
他在访谈里老说自己“认知不够”，还会自我 PUA。这话翻译成大白话是：我的模型没跑好，误差变大了。
误差变大了怎么办？哭有用吗？没用。你得赶紧找找是哪层参数设错了，把权重改过来，然后接着跑，这就是第一代 AI Native CEO 最吓人的地方。
他不跟你演什么热血沸腾的创业故事，把自己活成了一个没有感情的“算力节点”，输入信息，算出最优解，然后执行。
所以，我说，看着佛系，其实是“情绪参数归零”，这种人，才是最难被击败的。
既然有了这么一颗“莫得感情”的 CPU，那 1989 年出生的闫俊杰做出来的决定，自然就不可能按常理出牌。
常理是什么？迷信大牛，迷信硅谷光环，是我们要聚焦，但他这套系统启动后的第一步，竟然不同。
哪里不同呢？
先说人。回想一下 2021 年那会儿，AI 圈子都在抢什么人？各家公司都在抢大厂高管、海归的博士、抢自带光环的“明星科学家”，那可是“诸神之战”。
好像谁家没几个 Google、微软回来的大神，都不好意思跟投资人打招呼。
但 MiniMax 呢？简直是“草台班子”。闫俊杰找了一帮什么人？一帮年轻得不像话的生瓜蛋子。外界甚至吐槽，这团队配置也太素了，连个能镇住场子的海归大牛都找不到。
是请不起吗？肯定不是。
闫俊杰在访谈里说了一句比较扎心的话：我觉得之前的经历很多东西是没用的……甚至很多传统 AI 的经验是相悖的。
这就很有意思了。在咱们看来，经验是宝贵的财富；但在他的算法里，这叫过拟合 (Overfitting)。
你想啊，旧时代专家，脑子里装的都是上一代参数，他们太懂怎么调优一个小模型，太懂怎么做一个人脸识别了，但在 AGI 这个新物种面前，这些旧权重反而成了偏见，成了阻碍。
反倒年轻人，没经验，也没被污染，他们就像一张没被训练过的显卡，算力纯净，可塑性极强。
他还搞出了“实习生也有实习生”的操作。让 AI Agent（智能体）去给实习生打下手，干写代码、修 Bug 的脏活累活，这哪是招人，这分明在搭建一个人机混合的算力集群。
除了人，还有事儿。如果别的创业公司，投资人肯定会按着头让你“聚焦”，你一个小公司，资源有限，先把文本模型搞好行不行？
但闫俊杰偏不。
他一上来搞了个“全家桶”：语音、文本、视频，我全都要；在当时看来，这简直找死，不仅违反了商业教材里的定位理论，也违反了创业公司的资源约束。
那他为什么要这么干呢？因为他信物理学里的 Scaling Law（规模定律） 。
在他的算法里，Scaling Law 有个前提，你的输入数据必须是完备的；你想想，人类怎么感知世界的？不光靠读文字，更得靠听、靠看。
如果我们想要造出真正的 AGI（通用人工智能），却只给它喂文字，那就像想培养一个天才，却先把他的眼睛蒙上、耳朵堵上。这在物理上就不可能收敛到人类智能这个全局最优解。
既然终局一定是多模态融合，那为什么要为了短期的“容易”，去造一个“残疾”的模型呢？
所以，在访谈里，他特淡定地说，做语音、做视频当时看起来很蠢，甚至做了两年语言模型都没啥直接产出，但只要目标函数是对的，中间的亏，都为了收敛到全局最优解所付出的代价。
参数（人）找齐了，目标（多模态）也定好了，怎么让这几百号“生瓜蛋子”，像一颗大脑一样精密运转？
按照熟悉的互联网大厂逻辑，这时该上“管理手段”了，定 OKR、搞赛马机制、建中台、设层级，这也是很多大厂最引以为傲的“屠龙术”，但闫俊杰把这些通通扔进了垃圾桶。
他在访谈里有点凡尔赛地说：我们公司没有 OKR，也试过，发现根本行不通。
为什么行不通？
这要回到理工男的脑回路了。在他眼里，公司是一个巨大的、待优化的函数。传统OKR 是什么？我知道桥在河对面，咱们拆解一下怎么搭桥，那是确定性环境下的工程管理。
但在 AI 这个无人区，前面是一片迷雾，根本不知道桥在哪。这时定 OKR，就是瞎指挥。
那 MiniMax 靠什么管人？
靠算法，全公司最核心的会议，叫CD 会；这个词儿听着挺玄乎，其实是数学术语 Coordinate Descent（坐标下降法）的缩写 。
啥意思呢？
在多维空间里，我们不知道最低点（最优解）在哪，但可以让每个人（每个坐标）轮流调整，每次调整都让整体的 Loss（误差） 往下降一点点。
智远认为，这是一套极度理性的“硅基管理哲学”。
第一，消灭了中间商。
传统公司里，产品经理是干啥的？写文档（PRD）、画原型、催开发；但在 MiniMax，这套流程太慢了。
闫俊杰要求，产品经理得自己能写代码，能做 Demo，因为在神经网络里，神经元之间是直接传递信号的，不需要一个翻译官在中间传话。
那些只懂“协调资源”的中间层，在这个系统里就是增加了延迟（Latency），必须被优化掉。
第二，残酷的“剪枝”。
这套系统听着很美好，运作起来很冷酷；我记得前段时间看一个报道说，MiniMax 高管流动性很大，甚至有早期合伙人被请走。
咱们看来，这叫内斗或者动荡，而闫俊杰的算法里，这叫剪枝（Pruning）。
如果一个参数（员工）的调整，始终不能让全局的 Loss 下降，甚至导致了模型发散（团队内耗），那么，不管他资历多老，在这个函数里，他就是无效变量，必须归零。
所以，你看 MiniMax 的组织，既没有大厂温情脉脉的家文化，也没有打鸡血的兄弟文化，它更像一个高压运转的计算集群。
每个人是一个变量，大家不看脸色，不看 PPT，只看一件事：每一次迭代，有没有让那个该死的 Loss 值往下降一点？
这就是 AI Native 公司的真面目：极致扁平，极致效率，以及，呃……极致的无情。
既然这套“硅基管理系统”这么厉害，是不是就无敌了？
并没有。
这台精密的机器在 2024 年上半年，也差点死机；那是 MiniMax 最纠结的一段时间；虽然Talkie在海外火了，但也让整个公司染上了一种互联网旧势力的病毒。
那就是，追求虚荣指标（Vanity Metrics），闫俊杰说，那时，投资人天天盯着问 DAU（日活），公司内部开始疯狂讨论投流、买量、留存。
这好比一个本来要练神功的武林高手，突然跑去练胸口碎大石了，因为来钱快，观众爱看，而且，这个时刻DeepSeek（深度求索） 横空出世了。
DeepSeek 干了什么？
没买量，没做复杂的App，靠一个强得离谱的模型，几天之内用户量炸裂，把所有还在卷投流的公司（包括 Kimi，也包括 MiniMax）脸都打肿了，这种行为，间歇性给MiniMax一个大嘴巴子。
他既没有像有的同行那样，在那儿愤愤不平地算 DeepSeek 到底亏了多少钱，也没有像有的巨头那样假装看不见继续硬推，而是，把大嘴巴子识别为了一个极为宝贵的误差信号。
那MiniMax干了什么事儿呢？
一，砍掉胸口碎大石的项目：为了堆产品功能、为了虚荣指标而分散算力的项目（比如那个类似“即梦”的视频产品），直接停掉。
二，修正权重：既然智能才是核心，那就把算力从运营那里抢回来，重新 All-in 到数学、编程这些最硬核的基础能力上。
三，认错迭代：在访谈里他坦然承认自己“认知不够”，这叫根据最新的误差值，更新了自己的参数。
很多人觉得 DeepSeek 是 MiniMax 的对手。但智远看来，DeepSeek 更像 MiniMax 这个神经网络的一次强效“梯度修正”。
如果没有被打脸，MiniMax还在互联网流量思维的局部最优解里打转。正是这种修正，证明了闫俊杰这套系统的“鲁棒性” (Robustness) 。
一个优秀的系统，当巨大的外部冲击到来时，它能接受对手的启发，瞬间完成自我纠错。
一颗莫得感情的 CPU（闫俊杰），带着一堆没被旧时代染过色的生瓜蛋子（年轻人），跑着一套只看结果、不讲面子的算法（CD会），最后，还得加上脸被打肿了、下一秒就能立马调头的狠劲儿（纠错机制）。
这确实是一个能够在这个乱世中活下来、甚至跑得很快的新物种。
但复盘最后，我不得不面对那个最扎心的问题，也是罗永浩在访谈里反复追问、甚至有点焦虑的问题：如果公司都变成了这样，那我们人类，比如：产品经理、中层管理者，在这个系统里还有位置吗？
闫俊杰回答很含蓄，他说边界会模糊，说大家都要懂技术。 但在我看来，这层窗户纸捅破了极其残酷：因为传统的中间层，注定消亡。
在罗永浩的古典认知里，产品经理是“我有想法，工程师来实现”的人，是负责“指挥”的；但在闫俊杰的算法里，这个协调者的角色权重，正在无限趋近于零。
为什么？
因为他要求产品经理得自己做 Demo，自己写代码；在 AI 赋能的组织里，“想法”到“实现”的路径被无限压缩了；以前需要一个部门、开五次会才能干完的事，现在一个超级个体+ AI就能干完。
所以，智远认为，未来公司组织，大概率会收敛成一种“哑铃型结构”：
一端是“架构师”，像闫俊杰这样，负责定义目标函数（Target Function），负责设计系统如何运转，负责在至暗时刻计算生路。
一端是“超级节点”：能够直接利用 AI 产出结果的个体，或者是能提供高质量数据（Data）的人，哪怕你是写小说的、画画的，只要你有原创性，你就是高权重的参数。
而夹在中间靠传递信息、协调资源、管理情绪为生的科层制管理者，将被系统无情地剪枝。
这听起来很悲观吗？
访谈最后，闫俊杰提到了特德·姜的小说《软件体的生命周期》；那是一个关于人类如何与数字生命共存、共同进化的故事，或许，这就是一场“物种进化”。
MiniMax 的三年，不仅是一家创业公司的突围史，更是一份未来组织的生存实验报告。
它告诉我们，在 AI 时代，想要不被组织系统优化掉，唯一的办法，成为那个定义算法的人，要么，让自己也进化成系统的一部分。
至于还抱着旧地图、沉溺于中间管理的人，抱歉，系统对齐的函数里，容不下噪音；罗永浩用生意思维，巧妙地把这套冷酷但有效的生存逻辑给“聊”了出来。
有意思。产品底层是模型，把模型做好，剩下的，都只是渠道。
以上，仅代表智远个人看法。
本文由人人都是产品经理作者【王智远】，微信公众号：【王智远】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。
题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。
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40+硅谷大佬抢投1000万美元，打造全球首个销售人员的AI操作系统
B2B 销售正深陷效率泥潭：销售人员仅 30% 时间用于真正销售，每年浪费超 4000 亿美元生产力。AnyTeam 以 AI 原生销售操作系统破局，通过本地运行的 Account Agent、Call Companion 与 Sales Studio 三大核心模块，将繁琐任务从数小时压缩至几分钟，重新定义销售角色与工作流。
你有没有算过，销售团队每天到底有多少时间在真正卖东西？答案可能会让你震惊：只有 30%。剩下的 70% 时间，也就是每天 4-5 个小时，都消耗在准备会议、做客户调研、制作演示文稿和跟进邮件这些琐碎事务上。更糟糕的是，新入职的销售代表需要 7-11 个月才能完全上手，而每年有 30% 的销售人员会离职。对于上市的 B2B 公司来说，每个季度用在销售团队运营上的开支占总运营成本的 25%-60%，这意味着数亿美元的开销。这不仅仅是效率问题，这是整个 B2B 行业最昂贵的运营黑洞。
当我看到 AnyTeam 刚刚完成 1000 万美元种子轮融资的消息时，我意识到这家公司正在做一件极具颠覆性的事情：他们打造了全球第一个 AI 原生的销售操作系统。这不是又一个销售工具，而是对销售这个职业的彻底重新定义。更让我感兴趣的是，这轮融资由 SignalFire 和 Crosslink Capital 共同领投，还吸引了超过 40 位来自 Salesforce、Elastic、Snyk、ClickHouse 等公司的资深天使投资人。这些投资者都深刻理解销售的痛苦，他们的参与本身就说明了 AnyTeam 正在解决的问题有多么关键。
全球 350 万销售人员的共同困境
我深入研究了 B2B 销售领域的现状后发现，这个行业的效率问题已经到了不可忽视的地步。全球有超过 350 万 B2B 销售代表，他们每个人每天要花 4-5 个小时做那些与销售没有直接关系的工作。如果把这些时间乘以全球所有销售人员的薪酬，你会得到一个惊人的数字：每年超过 4000 亿美元的生产力浪费。这还只是直接成本，如果算上因为效率低下导致的客户流失、销售周期延长和收入目标未达成，实际损失可能是这个数字的好几倍。
更让我震惊的是这个恶性循环的程度。新销售代表需要近一年时间才能真正开始产出，但平均每三个销售中就有一个会在一年内离职。这意味着很多公司投入大量资源培训的销售人员，刚刚开始创造价值就离开了。而那些留下来的销售，也在日复一日的繁琐工作中消耗热情和创造力。我认识的一位销售主管曾经跟我抱怨说，他最优秀的销售代表每天早上 8 点到公司，但直到下午 1 点才能真正开始第一个销售电话，因为之前的所有时间都用来准备资料、更新 CRM、回复邮件和制作演示文稿了。
这种低效率不仅让销售人员痛苦，也让公司的财务状况雪上加霜。上市 B2B 公司每个季度在销售和市场营销上的支出占总运营费用的 25%-60%，这对任何一家公司来说都是巨大的负担。当董事会要求用更少的人创造更多的收入时，销售团队面临的压力就更大了。购买周期越来越长，获客成本不断攀升，但销售人员的日常工作方式却几十年没有真正改变过。这就是为什么我认为 AnyTeam 瞄准的是一个真正值得解决的巨大问题。
传统销售工具为什么失败了
在深入了解 AnyTeam 之前，我一直在思考一个问题：市场上已经有那么多销售工具了，从 CRM 到销售自动化平台，从数据分析工具到销售培训系统，为什么销售效率问题还是没有得到解决？答案其实很简单：这些工具从一开始就没有为真正做销售的人设计。
我发现，传统的 GTM（上市）软件都是为管理层和运营团队打造的。CRM 系统的主要目的是跟踪销售流程和预测收入，仪表盘是为了让管理者能看到团队表现，报告系统是为了生成各种分析报告。这些工具确实给管理层提供了很好的可见性，但对于实际执行销售任务的销售代表来说，它们只是增加了更多的工作量。每次打完客户电话，销售代表都要花 20-30 分钟更新 CRM，记录会议纪要，设置后续任务。这些工具不是在帮助销售人员卖东西，而是在要求他们为管理层提供数据。
AnyTeam 的联合创始人兼首席增长官 Jeff Yoshimura 说得很直接：”我们在与数百位销售代表交谈后发现，今天的 GTM 工具是为管理层和运营团队构建的，而不是为真正做销售的人。”这句话点出了问题的核心。Jeff 不是随便说说，他是 Zuora 的第一号员工，也是 Salesforce 最早的几百名员工之一，经历过三次 IPO。他亲眼见证了销售如何成为公司最大的开支项目，高昂的获客成本、高流失率和让 CFO 头疼的销售与市场营销费用比率。
传统工具还有另一个致命缺陷：它们都是事后系统。销售人员必须先完成所有工作，然后再把信息输入到这些系统中。这些工具不会在销售人员准备会议时主动提供客户洞察，不会在电话会议中实时给出建议，也不会在需要创建演示文稿时自动生成相关内容。它们只是被动地等待销售人员输入数据，然后生成报告。这就像是给一个正在跑马拉松的运动员身上绑了一个沉重的背包，还期望他跑得更快。
AnyTeam 的革命性突破
AnyTeam 的方法完全不同。他们没有创造另一个销售工具，而是重新定义了销售人员的工作方式。他们打造的是一个 AI 原生的销售操作系统，就像 Windows 或 macOS 是电脑的操作系统一样，AnyTeam 要成为销售专业人士的工作操作系统。这个操作系统始终在线，能感知上下文，并在每次客户互动的前、中、后主动提供指导。
让我印象最深的是 AnyTeam 的技术架构选择。与那些基于云的传统 SaaS 应用不同，AnyTeam 选择在本地设备上运行 AI。这个决策看似简单，实际上意味深长。在销售场景中，速度至关重要。当客户在视频会议中提出一个异议时，你需要立即得到相关信息和应对建议，哪怕延迟几秒钟都可能错失关键时机。通过在本地运行 AI，AnyTeam 能够提供闪电般快速的响应，与实时对话的节奏完美匹配。这种速度优势在传统的云端 AI 应用中是不可能实现的。
AnyTeam 的产品架构由三个核心支柱组成，每一个都针对销售流程中的关键痛点。第一个是 Account Agent（客户 Agent），它能为每个潜在客户和现有客户提供全面的洞察。过去销售人员需要花 3-4 个小时在各种网站、LinkedIn、新闻网站和 CRM 之间来回切换做客户调研，现在 Account Agent 能把这个过程压缩到 3-5 分钟。更重要的是，这个 Agent 会持续监控客户动态，当你的潜在客户公司宣布新一轮融资或高管变动时，你会立即知道。不需要手动追踪，信息会自动推送给你。
第二个支柱是 Call Companion（通话伴侣），这个功能让我想起了科幻电影中的场景。想象一下，你正在与一个重要客户开视频会议，客户突然提出了一个棘手的问题或异议。传统情况下，你可能会有些慌乱，需要快速思考如何回应。但有了 Call Companion，就像是有一个经验丰富的销售教练在你耳边低语，实时提供应对建议、相关数据和谈话要点。它会自动完成会议准备工作，在会议中提供智能指导，会议结束后还会自动生成跟进内容。整个会议生命周期的管理从原来需要 1-2 小时缩短到 3-5 分钟。
第三个支柱是 Sales Studio（销售工作室），这是一个按需创建定制销售材料的交互式环境。销售人员经常需要创建各种内容：竞争分析、针对特定利益相关者的谈话要点、定制化演示文稿等等。这些工作过去可能需要 1-2 小时，现在 Sales Studio 能在几分钟内完成。它连接到用户的数据源和 AnyTeam 的研究能力，能够自动处理会议中的行动项目，理解你的信息传递方式，并生成真正能推进交易的材料。
这三个支柱不是孤立运作的，而是通过与日历、邮件、CRM、Slack 和其他内部工具的集成，形成了一个完整的工作流程。AnyTeam 就像是销售人员的智能副手，始终陪伴在侧，自动化日常任务，提供实时的情境化指导，并且不断学习以持续改进。AnyTeam 的 CEO Ajay Arora 说：”我们构建 AnyTeam 是为了’把工作从工作中拿走’，将每天的销售任务从几小时缩短到几分钟，并给销售代表提供实时支持，帮助他们建立真实的客户关系。”
为什么这个团队能成功
我一直相信，真正能定义一个新品类的公司，不仅需要解决一个巨大的问题和拥有出色的产品，更需要深刻理解这个问题并知道如何解决它的创始人。这就是为什么我对 AnyTeam 的团队如此看好。
CEO Ajay Arora 是一位三次创业的连续创业者，有多次成功退出经验。他最近的一家公司 BluBracket 在 2023 年被 HashiCorp 收购。Ajay 不仅是产品和工程领域的深度专家，拥有七项专利，更重要的是他构建过企业级系统，知道如何创建销售人员真正信任的工具。作为创始人，他经历过产品市场契合度确定后，销售变成最昂贵也最难预测的职能的痛苦。当你的销售团队把 70% 的时间花在行政任务上时，你就是在烧钱并错失机会。
首席增长官 Jeff Yoshimura 可能是企业软件领域最受尊敬的 GTM 领导者之一。他帮助 Salesforce、Zuora 和 Elastic 实现了 IPO，后来又推动 Snyk 在不到三年的时间内从 3500 万美元的年度经常性收入增长到 2.15 亿美元，将公司估值推到 74 亿美元。Jeff 的经验覆盖了从种子阶段初创公司到数十亿美元规模公司的各个阶段，他亲身经历了销售效率危机如何在每个阶段表现出来。
这两位创始人的组合非常强大。Ajay 带来了产品和技术的深度，知道如何构建销售人员实际会使用的系统。Jeff 带来了 GTM 的实战经验，理解销售流程的每一个细节和痛点。他们不是从外部观察销售问题，而是在职业生涯中反复遭遇这个问题，现在决心要彻底解决它。这种”亲身经历过痛苦”的背景，往往是创业成功的关键因素。
AI 原生时代的操作系统思维
我一直在思考一个问题：为什么 AnyTeam 选择将自己定位为”操作系统”而不是”工具”？这个选择背后有着深刻的战略思考。我们正处在 AI 原生时代的早期阶段，在这个时代，新应用不再只是在 SaaS 产品上添加功能，而是围绕智能自动化进行根本性的重新架构。
就像每台电脑都有操作系统一样，我相信每个专业人士很快都会有一个为其角色专门构建的 AI 原生操作系统。销售是这个转变的完美切入点。全球有 350 万 B2B 销售代表，这个市场足够大；销售工作流程定义明确且可重复，这让 AI 有用武之地；效率低下的问题显而易见，这创造了紧迫需求；而生产力提升带来的投资回报是立竿见影的，这让决策更容易。
AnyTeam 的边缘计算架构也解决了我在很多纯云端 AI 应用中看到的关键限制：速度不够快。当你需要实时指导时，比如在客户提出异议的那一刻提供答案，延迟可能会毁掉交易。通过在本地运行 AI，AnyTeam 能够提供与实时对话节奏匹配的闪电般快速响应。这种架构选择不仅是技术决策，更是对销售工作本质的深刻理解。
SignalFire 的合伙人 Wayne Hu 在谈到投资 AnyTeam 的原因时说：”Ajay 和 Jeff 不只是在构建另一个销售工具，他们正在创建将定义下一代 AI 原生工作场所应用的操作系统。”这句话准确地抓住了 AnyTeam 的愿景。这不是一个点状解决方案，而是一个平台，一个基础设施，未来可能会有更多的应用和功能在这个操作系统之上构建。
从工具到超能力的转变
在 AI 销售领域，有很多噪音。很多公司在谈论 AI SDR（销售开发代表）和替代销售人员的 AI 化身，但我认为这些想法都误解了销售的本质。客户不想从机器人那里买东西。销售是一个深度人际互动的过程，需要同理心、判断力和建立真实关系的能力。AI 不应该替代销售人员，而应该增强他们的能力。
AnyTeam 采取的是完全相反的方法。他们的 AI 原生桌面应用是销售代表的 AI 副手，始终在线、感知上下文、主动提供帮助。它在用户的设备上运行，连接日历、邮件、CRM、Slack 和内部工具，创建一个单一的智能销售操作系统。这就像是销售人员的终极私人助理，把几小时的繁琐工作压缩到几分钟，让销售人员能够在每次会议中都表现得敏锐、信息充分并准备好赢得客户。
我特别欣赏 AnyTeam 提出的”全栈 AE”概念。在软件工程领域，全栈工程师指的是能够处理从前端到后端所有技术栈的开发者。类似地，全栈销售代表指的是能够独立完成从客户研究、会议准备、实时销售到内容创建的所有销售流程的专业人士。过去，这种全栈能力只有最顶尖、经验最丰富的销售人员才具备。但 AnyTeam 的目标是让每个销售代表都能拥有这种超能力。
这种转变的意义非常深远。当销售人员从繁琐的行政任务中解放出来，他们就有更多时间和精力专注于真正重要的事情：理解客户需求、建立信任关系、提供有价值的洞察。销售不再是一场信息不对称的游戏，而是成为真正的顾问式销售。销售人员能够在每次对话中都准备充分，提供个性化的价值，并快速响应客户的每一个关切。这种转变最终会提高成交率、缩短销售周期，并建立更牢固的客户关系。
市场反应和投资者信心
AnyTeam 的 1000 万美元种子轮融资规模本身就说明了很多问题。在当前的融资环境下，种子轮能拿到这么多钱并不容易。但更引人注目的是投资者阵容的质量。SignalFire 和 Crosslink Capital 共同领投，SignalFire 的合伙人 Wayne Hu 加入董事会，Crosslink 的合伙人 Phil Boyer 担任董事会观察员。
更让我印象深刻的是那 40 多位天使投资人的名单。这些投资者来自 Salesforce、Elastic、Snyk、ClickHouse、MaintainX、HarveyAI 等公司的 CEO 和高管，还有私募股权和风险投资领域的领导者。这些人不是随便投资的。他们都深刻理解销售的痛苦，很多人自己就管理过大型销售团队或者需要依赖销售团队来推动增长。他们的参与表明，AnyTeam 解决的问题是真实存在的，而且解决方案是可行的。
Wayne Hu 在解释投资决策时说：”我们投资 AnyTeam 是因为他们正在解决 B2B 中最昂贵的问题：销售效率低下。”这个问题的规模是惊人的。如果 AnyTeam 能够将销售人员的非销售时间从 70% 降低到 40%，那将释放出巨大的生产力。对于一家拥有 100 名销售人员的公司来说，这相当于突然多了 30 名全职销售人员，而不需要支付额外的薪酬、福利或办公空间成本。
从商业角度看，AnyTeam 的价值主张非常清晰。它能够加速新销售人员的培训时间，提高现有销售人员的生产力，降低流失率，并最终提高收入。这些都是 CEO 和 CFO 关心的核心指标。而且，与传统 SaaS 产品不同，AnyTeam 的影响是立竿见影的。销售人员从第一天开始使用就能感受到时间节省和效率提升，不需要几个月的实施和培训周期。
这对整个销售行业意味着什么
我深信，AnyTeam 代表的不仅仅是一个产品或公司，而是销售工作方式的根本性转变。未来的销售人员将不再是信息的搬运工或流程的执行者，而是真正的战略顾问和关系建设者。他们的价值不在于记住产品细节或整理客户信息，而在于理解客户的业务挑战并提供创造性的解决方案。
这种转变也会改变公司对销售人员的要求和评估方式。过去，优秀的销售人员需要有出色的组织能力、对细节的关注和处理多任务的能力。但在 AI 原生时代，这些能力将由系统提供。公司会更看重销售人员的同理心、战略思维和建立关系的能力。招聘标准会改变，培训重点会改变，甚至薪酬结构也可能会改变。
从更宏观的角度看，我认为 AnyTeam 正在开创一个新的产品类别。就像 Salesforce 在 20 年前开创了云端 CRM 类别一样，AnyTeam 可能正在定义 AI 原生销售操作系统这个全新类别。其他公司肯定会跟进，市场会变得拥挤。但作为先行者，AnyTeam 有机会设定标准、建立品牌认知，并在竞争对手进入之前占据大量市场份额。
我也在思考这种转变对软件生态系统的影响。如果 AnyTeam 真的成为销售人员的操作系统，那么它就会成为一个平台，其他工具和应用可能会在这个平台上构建。就像 iOS 和 Android 成为移动应用的平台一样，AnyTeam 可能会成为销售工具的平台。这将创造一个生态系统效应，随着越来越多的集成和功能添加，AnyTeam 的价值会呈指数级增长。
挑战和未来展望
虽然我对 AnyTeam 的前景非常乐观，但我也看到一些需要克服的挑战。首先是数据隐私和安全问题。销售人员处理的很多信息都是敏感的商业数据，包括客户信息、交易细节和公司战略。虽然 AnyTeam 在本地设备上运行 AI 有助于数据安全，但企业 IT 部门仍然会对任何新工具持谨慎态度。AnyTeam 需要建立强大的安全框架和合规认证，才能赢得大企业客户的信任。
其次是集成挑战。AnyTeam 需要与各种 CRM、邮件系统、日历工具和内部应用集成才能发挥全部价值。虽然他们已经支持主流工具，但企业环境的复杂性意味着总会有定制系统和特殊要求。建立和维护这些集成将是一个持续的工程挑战。
第三是用户采用和行为改变。销售人员已经习惯了现有的工作方式，即使这种方式效率低下。引入一个完全不同的工作模式需要培训、支持和时间。AnyTeam 需要确保产品的学习曲线足够平缓，让销售人员能够快速上手并立即看到价值。
尽管有这些挑战，我仍然认为 AnyTeam 处在一个完美的位置来引领这场变革。他们有经验丰富的创始团队，充足的资金，强大的投资者网络，最重要的是，他们有一个清晰的愿景和能够实现这个愿景的产品。从私有发布开始，他们有机会与早期客户密切合作，完善产品，积累案例研究，然后在公开发布时引爆市场。
我相信，五年后回头看，我们会认为 AnyTeam 是销售工作方式转变的标志性公司之一。就像我们现在很难想象没有云端 CRM 的销售工作一样，未来的销售人员也很难想象没有 AI 操作系统的工作方式。那个 4000 亿美元的生产力黑洞将会大幅缩小，销售人员将能够把更多时间花在真正重要的事情上：理解客户、建立关系、创造价值。这不仅会让销售人员的工作更有成就感，也会让整个 B2B 商业生态系统更加高效和健康。
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AI 营销：解锁智能增长捷径
AI技术正在彻底颠覆传统营销的玩法。从麦当劳的青铜器汉堡引爆社交网络，到中小企业借助AI工具实现精准投放，营销正从‘广撒网’迈向‘精准滴灌’的新时代。本文将深入解析AI如何重塑用户洞察、内容创作、投放策略和运营全流程，揭示AI与人类创意碰撞出的营销新范式。
“昨天刚搜了露营装备，今天首页就推了帐篷优惠“，“刷到的这支广告，简直说到我心坎里了”——如今，这样的营销场景早已不是巧合，而是AI智能在背后默默发力的结果。从麦当劳用AI打造“青铜器汉堡”引爆社交网络，到联想借AI技术重塑品牌高端形象，AI正以惊人的速度颠覆传统营销模式。当流量红利逐渐消退，消费者需求愈发个性化，AI就像一把“精准钥匙”，既解开了营销“广撒网没效果”的困局，又为创意插上了科技的翅膀，让营销从“盲目投放”迈入“智慧增长”的新时代。
洞察革命：从“猜需求”到“懂人心”，AI让用户画像活起来
传统营销里，“拍脑袋做决策”是常有的事。市场人员靠着经验判断目标人群，结果往往是“我以为的不是用户想要的”。而AI的出现，彻底改变了这种被动局面，它就像一位“全能数据分析师”，能从海量信息中挖掘出用户的真实需求，让营销决策有迹可循。
在用户洞察层面，AI的核心能力在于“把数据变成画像，把画像变成需求”。以前分析用户，可能只是统计年龄、性别、地域这些基础信息，而现在AI能整合线上线下全渠道数据——电商平台的浏览记录、社交软件的话题偏好、线下门店的消费频次，甚至是客服对话中的情绪反馈，都能被精准捕捉。某母婴品牌通过AI分析发现，25-30岁的新手妈妈在搜索“奶粉”时，会高频关联“成分安全”“冲泡方便”“防胀气”等关键词，且晚上10点后搜索量明显上升。基于这个发现，品牌不仅推出了主打“双重益生元+防呛奶嘴”的定制款奶粉，还把广告投放时间调整到夜间黄金时段，最终转化率提升了42%。
对于中小企业来说，AI更是打破了“数据壁垒”。以前小企业想做精准洞察，往往受制于数据量不足和分析能力有限，而现在只需借助第三方AI营销工具，就能快速完成用户分析。开在大学城附近的一家奶茶店，通过AI工具分析外卖平台数据后发现，周一到周五的下午3点-5点，学生群体最爱点“低糖果茶+小料双份”的组合，且对“第二杯半价”的活动敏感度最高。老板据此调整了出餐策略，在这个时段提前备好热门食材，同时推出针对性优惠，单周营业额就增长了28%。
内容革新：AI当“创意助手”，让灵感不再枯竭
“写文案写到头秃”“做设计改到崩溃”——这是传统营销人的日常痛点。内容创作不仅耗时耗力，还很考验创意灵感，而AI的出现，就像一位“不知疲倦的创意伙伴”，既能高效完成基础工作，又能激发全新的创作思路，让内容生产实现“量质齐升”。
AIGC（生成式人工智能）的普及，让内容创作进入了“加速度时代”。从文字内容到视觉物料，AI都能轻松驾驭。文案方面，只需输入核心需求，比如“为奶茶新品写3条小红书文案，风格活泼，突出‘零卡糖’卖点”，AI在几秒内就能生成多条备选方案，还能根据不同平台调性调整语气——抖音版更接地气，朋友圈版更简洁，公众号版更具细节。某美妆品牌的文案团队借助AI工具，将单条产品文案的创作时间从2小时缩短到10分钟，同时文案的点击率提升了23%。
在视觉创作领域，AI的表现更是让人惊艳，麦当劳的“麦麦博物馆”案例就是最好的证明。为了吸引年轻消费者，麦当劳邀请粉丝用AI技术创作“文物版”美食，原本西式的汉堡、薯条，在AI的加持下变成了青铜器质感的“传世宝”，既有“出土文物”的庄重感，又保留了麦当劳的标志性元素，搭配“麦门传家宝”的俏皮文案，瞬间在社交网络引发刷屏热潮。有网友调侃：“看完都想带着汉堡去博物馆打卡了”，这场AI主导的创意活动，让麦当劳的品牌活力指数飙升。
AI不仅能“独立创作”，还能成为“跨界创意的桥梁”。联想集团为了打破公众对其“传统PC厂商”的固有印象，就借助AI完成了一次精彩的跨界营销。他们以绿色算力技术为灵感，联合GQ和设计师推出“不可居无竹”系列，所有视觉物料都由AIGC创作——海报中将竹制家具与中外科学家的代表作品融合，视频则把“算力”转化为具象的艺术画面，让原本抽象的科技概念变得可感可知。这次活动不仅让联想“AI基础设施领导者”的形象深入人心，相关话题在微博的阅读量还突破了2.3亿次。
投放升级：从“广撒网”到“精准滴灌”，AI让每一分钱都花在刀刃上
“一半的广告费用被浪费了，但不知道是哪一半”——这是营销行业流传已久的痛点。传统投放往往是“大面积覆盖”，不管用户是否感兴趣，广告都一视同仁地推送，既浪费资源，又容易引起用户反感。而AI的精准投放能力，就像“智能导航系统”，能把合适的广告在合适的时间推给合适的人，让营销费用的回报率最大化。
AI投放的核心逻辑是“动态优化”，它不是一成不变的，而是能根据实时数据调整策略。比如某手机品牌在推广新款机型时，最初将广告投放给“20-35岁科技爱好者”这个宽泛群体，AI监测发现，其中“游戏玩家”和“摄影爱好者”的点击转化率特别高，于是自动调整投放方向，把70%的预算集中到这两个细分人群上，同时根据他们的活跃时间——游戏玩家多在晚间，摄影爱好者多在周末，精准匹配投放时段。最终，在广告预算不变的情况下，成交量提升了55%。
对于平台方来说，AI也是提升用户体验的“利器”。我们在刷短视频或逛电商时，之所以不会被无关广告打扰，就是因为AI的“个性化推荐算法”在工作。它会根据用户的实时行为——比如划过某条广告的速度、是否点击查看详情、停留时长等，不断优化推荐模型。如果用户对某类广告明确表示反感，AI会立刻减少相关推送，既保证了广告效果，又维护了用户体验。
运营革新：全流程自动化，AI让营销高效运转
营销不是“一锤子买卖”，从活动策划到效果分析，再到客户维护，每个环节都需要细致的运营。AI的介入，让营销全流程实现了“自动化升级”，把营销人员从繁琐的重复工作中解放出来，专注于更有创造性的工作。
在活动运营中，AI能实现“从策划到执行的全托管”。某电商平台的618活动中，AI全程参与——先是分析往年数据，预测出今年的热门品类是智能家居和户外装备；然后自动生成活动方案，包括满减规则、直播场次安排；活动期间，AI实时监测销量数据，当某款智能音箱销量突增时，立刻自动加大库存预警，并推送相关搭配商品的优惠信息；活动结束后，AI还生成了详细的复盘报告，指出“户外装备在三四线城市的销量增长超预期”，为下一次活动提供参考。整个过程中，人工仅需确认关键决策，运营效率提升了60%。
客户关系管理也是AI大显身手的领域。以前客服面对海量咨询，常常忙得焦头烂额，用户还得长时间等待。现在AI智能客服能处理80%以上的常规问题，比如“订单什么时候发货”“如何申请售后”等，不仅响应时间从原来的10分钟缩短到3秒，还能通过情绪识别技术，感知用户的不满情绪，及时转接人工客服。某家电品牌的AI客服还能根据用户的购买记录，主动推送保养建议——“您的空调已使用6个月，建议进行滤网清洁”，这种贴心服务让用户满意度提升了40%，复购率也随之增长。
生态重塑：AI让营销更公平，让增长更多元
提到AI营销，很多人会误以为只有大企业才能玩转，其实恰恰相反，AI技术的平权化让中小企业也能享受到科技带来的红利。以前大企业凭借雄厚的资金，能垄断优质的营销资源和专业人才，而现在中小企业借助低成本的AI工具，就能完成以前需要专业团队才能做的工作，营销行业的“贫富差距”正在被缩小。
现在市面上有很多轻量化的AI营销工具，操作简单且价格亲民。开网店的小老板，用AI工具就能生成产品主图和详情页文案；做自媒体的博主，借助AI能快速剪辑视频、配字幕；线下餐馆通过AI小程序，就能完成客户画像分析和外卖平台的活动策划。某开在社区里的花店，老板用AI工具分析外卖数据后发现，周末订花的多是年轻情侣，且偏爱“红玫瑰+满天星”的搭配，于是推出“周末情侣套餐”，还让AI生成了浪漫风格的宣传海报，结果周末订单量翻了一倍。
AI不仅让营销更公平，还催生出了新的营销业态和职业。“AI营销师”“提示词工程师”等新兴职业应运而生，他们擅长通过精准指令让AI产出高质量的营销内容；同时，AI与元宇宙、虚拟现实等技术的结合，也创造出了全新的营销场景——某汽车品牌在元宇宙平台搭建了虚拟展厅，用户通过VR设备就能沉浸式体验新车，AI还会根据用户的体验数据推荐合适的车型配置，这种“科技感+互动性”的营销方式，吸引了大量年轻消费者关注。
结语：AI不是取代人，而是成就更好的营销人
有人担心AI会取代营销人，其实从麦当劳的“麦麦博物馆”到联想的“不可居无竹”，我们能发现一个共同点：AI始终是“工具”，而创意和情感才是营销的核心。AI能高效完成数据分析、文案生成等基础工作，但洞察人性的温度、把握品牌的灵魂，这些还需要营销人来实现。
以前营销人把大量时间花在繁琐的执行上，现在AI把这些工作接手过来，让营销人能专注于创意策划、品牌沟通等更有价值的事情。就像摄影师不会因为相机的出现而失业，反而能借助相机拍出更好的作品，营销人也能借助AI，让自己的创意更精准、更有影响力。
当AI的精准与人类的创意相结合，营销就不再是“费力不讨好”的苦差事，而是“精准触达+情感共鸣”的艺术。从“猜需求”到“懂人心”，从“盲目投放”到“精准增长”，AI正在重塑营销的每一个环节。未来，那些懂得运用AI工具、坚守创意本质的营销人，必将在这场革命中脱颖而出，让营销真正实现“让创意精准落地，让增长水到渠成”。
专栏作家
铭航创想，微信公众号：minghang0205，人人都是产品经理专栏作家。12年运营推广和团队管理经验，擅长用户运营、渠道运营、活动运营、产品规划、新媒体运营。
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企业级AI架构的工程化落地
企业级AI落地绝非简单的模型部署，而是一场关于确定性、合规性与稳定性的全方位战役。本文深度剖析如何在生产环境中构筑五重防御工事——从确保24×7高可用的算力冗余架构，到建立双向清洗的安全护城河；从搭建处理‘脏数据’的自动化炼油厂，到实现全链路透明的可观测性体系；再到用LLMOps对抗模型漂移。这些看似‘不性感’的工程化手段，正是AI能力转化为商业生产力的关键密码。
在企业级AI架构中，“AI智力”离“AI能力”或者说”AI生产力”还有相当遥远的距离。
当我们把一个在实验室里表现优异的大模型应用引入生产环境时，挑战才刚刚开始。企业需要的不是一个偶尔能写出惊艳诗句的天才，而是一个能够每天24小时、每年365天稳定运转、绝不泄密、且行为可控的工业组件。
企业的业务流程——无论是金融风控、客户服务还是生产调度——都要求绝对的确定性，而我们手中的模型却充满了不可控的波动。工程化落地，就是要在二者之间建立一套强制性的约束体系。这套体系的存在，不是为了改变模型，而是为了在模型犯错、断连或发疯时，企业的核心业务还能够照常运转。
以下这五个维度的防御工事，可以帮助企业将AI能力真正落地为AI生产力。
1.高可用架构：让系统“死不了”
为什么要强调“死不了”？因为在大模型的生态里，服务中断不是意外，而是常态。公有云大模型的API稳定性远低于传统的数据库或微服务。在算力紧张的早高峰，或者模型服务商进行热更新时，响应延迟从几百毫秒飙升到数十秒，甚至直接抛出502错误，是家常便饭。对于一个C端用户或者内部业务流来说，如果AI环节卡死，整个业务链路就会熔断。
所谓的“让系统死不了”，是指我们要将业务的生存权，从不稳定的模型手中夺回来。”工程化”在这里构建的是一套“算力冗余与动态降级”机制。成熟的架构绝不依赖单一的模型供应商。在网关层建立毫秒级的健康监测：一旦主通道（例如GPT-4）的响应时间超过阈值，或者错误率出现抖动，流量路由器会立刻切断该连接，瞬间将请求无缝切换到备用的AWS Bedrock或Azure通道。
更极致的生存策略是“智能降级”。当全网算力拥堵时，系统会自动判定当前任务的复杂度。如果是简单的意图识别或信息提取，直接降级由本地部署的小模型（SLM）甚至规则引擎接管。用户可能觉得回答稍微简单了一点，但绝不会看到“系统崩溃”的白屏。“死不了”的本质，是把模型的“随机性宕机”被动，转化为架构的“确定性降级”主动。
2.安全合规护城河：让老板“不坐牢”
这绝不是一句玩笑话。在《数据安全法》和GDPR的高压线下，企业引入大模型面临着极高的法律风险。风险来自两个方面：一是“泄密”，员工将含有PII（个人敏感信息）或商业机密的原始数据发给公有云模型，导致数据出境或被用于训练；二是“违规”，模型生成了涉及政治敏感、歧视或侵权的内容，导致企业面临监管重罚。任何一次疏忽，都可能导致企业法人承担刑事责任。
工程化在这里的角色，不是技术员，而是“数字合规官”。我们必须在模型与用户之间，修筑一道物理阻断的安全护城河（Safety Layer）。这道护城河的核心机制是“双向清洗与物理阻断”。在请求侧，不相信任何人的自觉性。所有的Prompt在发出前，必须经过一层强制的DLP（数据防泄漏）扫描。代码会基于正则和NLP算法，精准识别并物理抹除身份证号、银行卡号、客户名单等敏感实体，将其替换为脱敏占位符。这意味着，即便模型服务商被黑客攻破，他们拿到的也只是一堆毫无价值的脱敏文本。
在响应侧，构建“出口审查”机制。针对生成内容的合规性，系统会通过关键词库和反向审核模型进行二次校验。一旦检测到风险内容，直接在网关层拦截并替换为标准致歉语。“不坐牢”的底气，来自于我们将法律条文翻译成了死板的代码逻辑，确保没有任何一条违规数据能够穿透这层护城河。
3.数据管道工程：解决“脏数据”问题
AI圈有句名言：“垃圾进，垃圾出”。但在企业里，我们面对的全是垃圾。真实的业务数据不是整齐的Markdown，而是散落在扫描歪斜的PDF合同里，隐藏在格式支离破碎的PPT汇报中，甚至混杂在充满了口语和错别字的会议录音里。这些“脏数据”如果直接喂给模型，只会产生严重的幻觉和误导性结论。
数据管道工程的核心，就是建立一座自动化的“数据炼油厂”。这是一项极其繁重且枯燥的工程。需要编写大量的ETL脚本，去处理几百种边缘格式（Edge Cases）。需要集成高精度的OCR引擎，并专门开发算法去纠正由表格线干扰导致的识别错误；我们需要编写复杂的解析器，去还原文档中的段落层级和表格逻辑，确保切片（Chunking）后的知识依然保留着上下文语义。
除了清洗“脏”，还要解决“旧”。
业务政策、库存数据、人员名单每时每刻都在变。工程化必须建立基于CDC（变更数据捕获）的实时同步机制。一旦业务系统的数据库发生变更，管道必须在分钟级内完成从抽取、清洗到向量化的全过程。只有解决了“脏数据”问题，AI才能从一个只会胡说八道的“人工智障”，变成一个懂业务的专家。
4.可观测性：让运维“睡好觉”
对于运维人员来说，最恐怖的不是系统报错，而是“静默失败”。在传统软件中，错误通常伴随着异常日志。但在AI系统中，模型可能非常自信地生成了一段完全错误的答案，或者因为死循环消耗了数千美金的Token，而HTTP状态码依然是200。面对这种黑盒，运维人员往往在用户投诉后才后知后觉，整夜失眠。
可观测性工程的目标，就是把黑盒变成透明的玻璃房。必须建立全链路的追踪（Distributed Tracing）体系。每一个用户的提问，都会被打上唯一的Trace ID。系统会详细记录这段旅程的每一个节点：意图识别耗时多少？向量检索命中了哪几段知识？相关度打分是多少？最终Prompt的Token消耗是多少？模型的首字延迟（TTFT）是多少？
我们将这些数据汇聚成可视化的仪表盘。运维人员不再需要猜谜，而是通过红绿灯一样的指标监控系统健康度。当Token消耗异常激增，或者回答的引用率下降时，系统会自动触发告警。让运维“睡好觉”，是因为我们把不可捉摸的“智能表现”，量化成了冷冰冰但可控的“技术指标”。
5.LLMOps：应对“模型迭代”
AI领域的进化速度是以周为单位的。OpenAI的一次版本更新，或者企业决定从GPT-3.5迁移到GPT-4o，都可能导致原本调教完美的Prompt突然失效，业务逻辑全面崩塌。这种“打地鼠”式的维护困境，要求我们必须引入工业级的LLMOps（大模型运维）体系。
工程化的核心是对抗“模型漂移”。在上线前建立一道名为“黄金测试集”的关卡。这是一组包含数千个典型业务场景的标准问答对。无论是Prompt的微调，还是底层模型的更换，CI/CD流水线都会自动触发回归测试。
系统会自动计算新旧版本在准确率、召回率、安全性上的差异。哪怕准确率只下降了0.1%，流水线也会强制熔断发布。此外，可引入灰度发布机制，新模型只允许接入1%的流量，经过真实环境的验证后，才敢全量放开。应对“模型迭代”，就是给狂奔的AI巨人穿上一件“紧身衣”，确保每一次进化都是受控的升级，而不是随机的冒险。
6.结语
企业级AI的落地，不是关于谁的模型更聪明，而是关于谁的架构更耐造。这五个维度——高可用、安全合规、数据管道、可观测性、LLMOps——构成了企业级AI架构的物理底座。正是这些看似笨重、枯燥、不性感的工程代码，强行将概率性的AI幻象，框定在确定性的商业现实之中。
本文由 @沈素明 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载
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