鄧麗：借AGI之力 助推企業飛躍式增長

2024年，隨著英偉達股價的持續攀升和人工智能相關創業的如火如荼，生成式人工智能（Gen-AI）對社會協作方式的影響成為公眾和媒體的熱議話題。然而，對于企業領導者而言，他們更關注的是如何通過AGI（通用人工智能）推動企業的快速增長，而非僅僅降低人力成本。為了深入討論這一話題，我們采訪了鄧麗，以期了解在這個人工智能高度交互的時代，企業決策者應如何在營銷領域緊跟潮流。

鄧麗，上海扶樂荷文化傳播有限公司創始人，曾是《鳳凰周刊》和《21世紀經濟報道》的資深記者，因其出色的新聞洞察力而屢獲嘉獎。在從媒體界轉型至公關營銷行業后，鄧麗在多家世界500強及知名公司中參與了品牌公關與營銷工作，還曾在阿里巴巴螞蟻金融服務集團擔任安全生態業務領域危機管理溝通的專家。

此外，鄧麗曾任平安集團旗下前海征信公關總監。前海征信是一家專注于金融科技和數據服務的個人征信公司。之后，她更進一步成為平安集團上市公司金融壹賬通的公關總監和市場運營負責人。離開平安集團后，鄧麗在上海參與創立了一家人工智能企業，并出任首席市場官，負責市場品牌工作。依托一群來自硅谷科學家的創新算法，該公司在中國互聯網和文化媒體領域成功吸引了上百萬粉絲。

在見證了互聯網行業的巨變之后，鄧麗決定自立門戶，創立了扶樂荷文化傳播有限公司。

從負責調查和財經新聞報道，到負責大型金融和互聯網公司品牌公關工作，再到如今的自主創業，鄧麗始終與國內頂尖企業和新興網紅品牌攜手合作。近年來，她所服務的客戶包括騰訊集團（包括微信）、摩拜科技、笑果文化、百度等知名企業，同時她還為美國的BrainCo腦機接口公司和電商平臺WEEE提供了專業服務。

鄧麗還積極參與公益事業，是國內大型公益項目“免費午餐”的媒體發起人之一?！懊赓M午餐”是由前媒體人鄧飛聯合全國500名媒體人于2011年發起的公益項目。歷經13年的發展，該項目已經成為國內最具影響力的公益品牌之一。截至2024年4月底，“免費午餐”公益基金項目已惠及中國26個省份的1764所學校，累計為43.6萬多人次提供了熱騰騰的免費午餐。

在鄧麗眼中，如何借助AGI推動企業實現飛躍式增長，已成為企業管理者亟待解決的重要問題。然而，當決策者規劃營銷基礎設施投入時，他們仍需以基礎的商業策略為指引，來明確決策方向。

20世紀90年代后半葉，信息獲取與整理逐漸商業化，催生了一大批信息服務企業，如谷歌、雅虎和亞馬遜等巨頭。而從2022年和2023年開始，隨著GPT-3的誕生，人工智能的發展已從單純的信息處理邁向模型的爆炸式增長。信息不再是零散的片段，而是相互交織，形成了一個系統化的知識體系。

隨著MaaS（模型即服務）的興起，模型在當前生產體系中的地位日益凸顯，其重要性不容忽視。預計模型的價值演變將遵循AI（人工智能）發展初期流量的軌跡，迎來顯著的增長轉折。未來，即便是管理小型日托所，也需要一整套完善的模型體系，涵蓋戰略、營銷、運營和財務等各個領域。

營銷模型，從本質上講，是特定人群的信息模型、決策模型和消費模型的結合體。借助大模型，這些營銷模型能夠更廣泛地發揮作用。而利用區塊鏈技術，它們可以達成更廣泛的協議。這也意味著，那些能夠更早通過API接口（應用程序接口）開放模型調用的公司，將會更早地從外部第三方企業收取調用費用，進而實現自身的要素型收益。

鄧麗表示，自動化將滲透到各個方面，而營銷當前的任務是更廣泛地對接服務。高盛研究顯示，全球范圍內有3億人的工作將被AI自動化取代，其中包括品牌人員、營銷策略人員，尤其是前端的增長運營人員。首先受到沖擊的將是“數字廣告投放”工作，這類工作很可能會被AI模型所托管。對于那些僅負責作出理性決策而不提供創造性解決方案的崗位來說，擴展其工作的價值鏈成為唯一出路。未來的營銷將不再僅僅局限于“影響”人類的消費決策，而是必須引導消費者采取特定的行動，如消費、交流、投票等，最終實現服務的獲取。

關于如何評估營銷AI基建搭建的重點及其成本，鄧麗指出，企業應首要投入的是一位全面的營銷負責人。這位負責人應深諳公司業務、精通營銷技術，并理解數據資產化的重要性，其角色相當于CMO（首席營銷官）、CTO（首席技術官）或CDO（首席數據官）。這樣的人力資源成本預計每年9萬至22萬美元（折合人民幣約65萬至158萬元）之間。

此外，建立一個能與大模型交互的數據中心也必不可少。此部分費用分為兩類：一是大數據開發治理平臺的成本，以混合云方案/基礎版為例，每年大約需要1萬余元；二是若企業選擇建立本地數據中心，其一次性投入成本至少為150萬元。

無論是自行構建AI的能力還是與平臺方合作，都需進行測試，并最終選擇適合自己數據類型的AI工具篩選機制。在之前的階段，營銷部門已收集了消費者和潛在消費者的相關數據。然而，現在要著手分析你的數據中心或云上數據湖，因為要實現模型的“涌現”狀態，就必須脫離簡單的“品牌—貨品—媒體內容環境”關系型數據庫，進入“任務模型”狀態。

舉個例子，過去營銷部門只需論證有多少消費者有50%以上的概率購買本月新品，并在其日常活動場所進行推廣。然而現在，數據中心需實現“讓老顧客在沖動消費情境下購買5000件商品”的目標，這就要求更多類型的數據，實時運算能力和與銷售渠道的對接。同時，這也意味著需要增加測試和實驗經費，因為模型泛在性的體現需要通用場景的支持，以及額外的算力和存儲投入。

在下一個階段，非人類主體將實現自主行動，其創新的重點在于前端表現或“載體”。目前，我們看到的如以ChatGPT-3.5為核心的“購物助手”，仍需依托智能手機等移動設備為人類提供導購服務。隨著技術的進步，我們將進入多模態階段，此時跨模態的圖像、聲音、視頻和觸覺等信息的協同讀取與判斷將成為主流，具備高兼容性和泛化能力的“載體”將成為核心要素。同時，自動駕駛、智能家居、智慧城市、空間計算和生物基材料等領域的布局，不僅是AGI發展的關鍵環節，也標志著智能營銷的終極目標。