OpenAI畫的餅，這家中國公司先吃上了

“人類花了上萬億搞的AI別再陪聊了，趕緊干點正事吧！

凌晨三點，曼谷。

一位外籍主播正坐在TikTok直播鏡頭前，用地道的泰語賣力推薦一款來自中國的香薰蠟燭。他的語氣自然流暢，肢體動作節奏分明，鏡頭切換踩點精準，背景音樂輕柔而應景。整個直播間的表現，堪比一場本地化內容制作團隊精心編排的商業演出。

但真正令人震驚的，并不在鏡頭里。

而是在鏡頭背后：

·直播腳本由AI自動生成，基于產品亮點和目標受眾語境定制；

·帶貨達人由系統智能匹配，算法優先推薦ROI潛力高的紅人；

·產品視頻是AI自動剪輯完成，圖文混剪、口播字幕、節奏控制全自動化；

·廣告投放策略由Agent實時優化，動態出價、多平臺AB測試全鏈路閉環；

·直播結束后的數據分析和下一輪投放路徑，也由AI主導完成，無需人手復盤。

沒有運營團隊通宵盯盤、沒有投手來回測試、沒有創意剪輯熬夜趕工。

有的，只是一套名叫“全球營銷AI Agent”的系統，在悄無聲息地搬磚、執行、優化、進化。

它不是OpenAI做的，不是谷歌、Meta、百度，甚至不是字節跳動。它來自一家中國出海SaaS公司——鈦動科技，一向以“增長黑科技”在出海圈聞名。

從陪聊到干活，從語義到業務，從Demo到ROI，AI開始真正“打工”了。

這一次，AI不是來講故事的，而是來交KPI的。

從百模大戰到千行百業：

AI的下半場，比誰“能干活”

過去兩年，“大模型”成了科技圈的全民信仰。

誰家模型大、參數多，誰就成了下一個“科技顯眼包”；今天比推理鏈條，明天卷多模態，后天再卷上下文窗口大小。一時間，從GPT-5到Claude、從DeepSeek到月之暗面、豆包、通義千問、元寶、文心一言，幾乎每家都在“煉丹”，每個新版本發布會都像是一次現代科技的封神儀式。

但企業早就疲了。

他們的疑問，從一開始就是直給的：

“這AI，到底能幫我賣多少貨？”

“除了陪聊，它還能為我的GMV、ROI、CAC負責嗎？”

“我要的是拉業務增長，不是聽它念莎士比亞。”

隨著大模型紅利逐漸褪去，市場開始進入真正的下半場：從模型→Agent的轉折點。換句話說，AGI是理想主義者的夢，而Agent也許才是現實主義者的答案。

企業不缺能說會道的AI，缺的是能干實事、有執行力、對結果負責的AI。他們需要的不是一個懂哲學、寫小說、編代碼的通才，而是一個：能看懂廣告平臺和用戶數據的AI；能實時判斷素材是否有效、投放是否精準的AI；能用幾毫秒做出市場響應，并做出正確決策的AI；能反復試錯、不斷優化的AI。

說得更直接一點：企業需要一個可以上夜班、做報表、管預算的AI員工，效率超高，跟人協作流暢。

這，就是Agent。

它是“業務合伙人”，是投放戰友，是當下的生產力工具。

AI產品的第一性原理，從來不是讓人感動，而是有用，并且能幫人干活，讓人掙錢。

誰能率先把AI從“語言模型”變成“業務執行體”，誰就能在這場產業級智能化變革中站穩腳跟。

鈦動出手：這不是AI拼圖，

而是一支“增長突擊隊”在上崗

而鈦動科技，正是致力于把“會聊天的AI”拽進“業務現場”的人。

為此鈦動科技推出了Navos——一款通過AI+BI與多Agent協作，打造的智能營銷助手。該產品也是鈦動科技圍繞品牌出海的真實業務流程，搭建起的一支“智能體作戰編隊”——不止一個Agent，而是一支可以干活、有分工、能協同的AI增長突擊隊。

具體來看，該產品有4個關鍵亮點：

亮點一：一句話洞察市場，消除信息孤島

Navos一大優勢在于其“句話獲取完整報告”的能力。用戶只需輸入一句簡單指令（如“幫我驗證歐美女裝市場PMF”），系統即可自動生成包含趨勢、競品、受眾、預算建議等維度的完整調研報告，極大降低了傳統市場研究的門檻和時間成本。

與此同時，平臺通過打通多平臺媒體數據鏈路（包括社交平臺、廣告平臺等），整合成統一的全球市場視圖，從根本上解決了“數據割裂、信息孤島”的結構性難題，為企業構建全局洞察力打下堅實基礎。

亮點二：AI驅動創意雷達，精準拆解爆款邏輯

Navos內置強大的爆款內容挖掘算法，可以一鍵識別各平臺上的優質內容（“優等生”），并分析其背后的爆款因子（內容選題、素材特征、轉化機制等）。不僅支持快速學習爆款邏輯，還可智能挖掘同類高潛素材，提升廣告創新效率。

此外，系統還能基于多維數據，鎖定關鍵幀，實現幀級精準分析，幫助運營團隊科學推演下一輪爆款方向。

亮點三：智能廣告監控，賦能AI投放專家

Navos通過自然語言指令即可快速創建廣告監控規則（覆蓋賬戶、素材等多個維度），將傳統的“繁瑣配置”化繁為簡，讓營銷人員輕松掌控廣告執行狀態。

更關鍵的是，系統聚焦高價值素材（如TikTok熱門視頻、GMV高效素材），動態跟蹤其表現，幫助投放負責人從“人工盯盤”進化為真正的AI Native 營銷專家，實現從策略制定到效果優化的閉環智能化。

亮點四：智能數據報告，洞察廣告價值深層邏輯

Navos提供高度靈活的指標體系與時間維度自定義能力，可按需組合指標、定期輸出日報/周報/月報，實現多維度數據聚合與歸納分析。

更具亮點的是其對“素材維度”分析的支持：不僅可以從頭部素材出發，追蹤其表現，還支持多維交叉分析，從中發掘潛在的高價值內容策略，指導下一輪內容與投放優化。

這一整套系統，是鈦動長期沉淀下來的SaaS底盤+BI能力+AI智能體融合之后，打磨出來的真正可用系統。

在這種系統中，AI的角色也悄然變了身份：過去，它是一個“可有可無”的技術插件；現在，它正在變成“長期合伙人”，甚至是你的第一個海外團隊成員。

有人調侃說：“DeepSeek還只能講講段子，鈦動這Agent已經在幫我們沖擊業績了。”

這話雖糙，但背后確實有真相。

為什么是鈦動？

不只模型牛，更是行業積累厚

AI產品的難點，從來不限于“做個Demo”，更要“跑通閉環”。尤其在品牌出海這個極度依賴本地理解、內容適配和數據反饋的復雜鏈條里，Agent絕不是拍腦袋拍出來的。

它背后必須有數據的深度+場景的廣度+流程的熟度+團隊的溫度，少一樣都不行。

這也是為什么，在AI Agent真正落地這件事上，鈦動有先發優勢，也有硬核底盤。

具體來說，鈦動科技之所以能在出海營銷領域率先做出可用的Agent，源于其扎實的“基本功”：

1. 10萬+企業服務經驗，堆出了完整的“出海知識圖譜”

鈦動這些年服務過的出海企業，橫跨電商、應用、游戲、消費品、跨境品牌等多個行業的8萬+客戶實戰沉淀。

在每一次投放、每一條視頻、每一場直播、每一次歸因中，鈦動都在構建自己的“私有知識庫”——

·哪類產品在什么市場最受歡迎；

·哪類內容在什么平臺表現最優；

·哪種達人組合帶來的轉化最高；

·哪種投放節奏和素材形式ROI更穩。

這些都不是模型能從公共語料里“學會”的，它是實打實的商業肌肉。

2. 從“數據”到“場景”，鈦動幾乎打通了出海的全流程鏈路

擁有海量、多維度的出海營銷數據，為模型的訓練優化和推理應用，奠定了堅實的基礎。

·覆蓋全球200+國家和地區，真正在這些市場有項目、有投放、有內容、有反饋；

·搭建10+海外本地基地，本地市場洞察、達人資源、媒體生態摸得透徹；

·積累全球達人資源，構建了一個“內容+人設+轉化能力”多維度標注的達人圖譜，這為Agent匹配達人提供了天然的數據優勢；

·擁有PB級別的廣告投放和轉化鏈路數據，并通過自研的數據平臺將這些“離散信息”轉化為結構化知識，用于Agent訓練。

某種程度上，鈦動在訓練的，不只是AI，更是行業經驗本身。這不是拿開源數據喂大模型這么簡單，而是用真實商業行為反哺智能體決策。

3.Agent產品不是剛做的，是“做了很多年之后，升級出來的”

也許有人會說，今年Agent大熱，一堆公司蜂擁“蹭熱點”。需要說明的事，鈦動早在AI Agent這個詞火起來之前，就已經有了以下幾個關鍵底座：

·一套成熟的程序化廣告平臺，解決投放效率；

·一套已經部署在上百家客戶的SaaS系統（鈦動云），支撐客戶全鏈路投放與創意管理；

·一套實用主義風格的AIGC內容創意工具（Tec-Creative），可生成多語種、多平臺、多形態內容素材；

·多年積累下來的BI系統+數據洞察引擎，能從數據中自動挖掘優化路徑。

Agent不是鈦動今年才剛想出來的新東西，而是這些產品模塊有機集成、逐步Agent化的自然結果。

你今天看到的是“智能體”，其實它早就經過實戰、打過勝仗。

4. 背后的團隊，是一群懂營銷、懂算法、懂增長的行業“老炮”

鈦動的產研與運營團隊，大多來自阿里、字節、騰訊這些“流量-內容-廣告-投放一體化體系”成熟的大廠。

他們本就熟悉“投什么、怎么投、為什么轉化”，又能和AI團隊深度協作，最終實現“懂場景的AI”和“能打仗的系統”。這是真正懂營銷節奏、懂增長邏輯、懂品牌預算打法的一群人，在做產品。

所以，為什么鈦動能做出這樣一套Agent系統？

因為它不是搞AI的“新人”，而是已經在增長第一線摸爬滾打8年的“老兵”。它擁有的，是一個行業級的智能系統生態，每一個Agent背后都站著真實世界的經驗和數據。

這就是門檻。

這也是大多數AI初創、工具型公司學不來的那一部分。

AI Agent，

可能成為品牌出海的“電力公司”？

一個行業是否進入基礎設施重構期，有一個簡單判斷：有沒有人開始做“通用能力”的標準化、自動化與服務化。

當年，電力改變了制造業；物流改變了零售；而AI Agent，有可能成為中國品牌出海的新基礎設施。

為什么這么說？

因為今天出海品牌面臨的老問題，幾乎都集中在一條極其脆弱又成本高企的鏈路上——從內容生產、到本地化投放、再到跨境營銷管理。這一整條鏈條，過去一直靠“堆人+堆時間+堆經驗”去解決，天花板極低，門檻極高。

出海的三大老問題

1.內容貴、轉化低、人才稀

內容永遠是營銷的燃料，但好的內容太貴，尤其是多語種、本地文化適配、高審美的視頻內容，不僅難找人，還難復制。新人做不出，老人做不動。

2.本地化困難、語境復雜

不同國家用戶在審美、語言、情緒觸發點上的差異巨大。你不能指望一個懂泰語的主播，也能理解中東消費者的笑點和美國用戶的槽點。

3.投放碎片化、歸因難閉環

出海平臺分布復雜（TikTok、Facebook、Shopee、Kwai、Google Ads……），數據斷裂，效果難追蹤，投放策略難以系統優化。

過去，這三道關每一道都需要專人攻克，形成了“預算吃人、效率吃虧”的惡性循環。

而Agent，正好卡在這條鏈路的每一個高成本節點上。

這意味著什么？

意味著一個原本需要10人以上團隊、花一個月做完的事情，現在可能一套Agent+兩三個人，幾天就能跑完。

可以說，Agent的價值，不僅僅是省下了成本，更重要的是通過下面的方式，突破了原本做不動的天花板，把出海這件事推向普惠化：

1、它會成為長尾品牌的放大器

過去只有大廠能組建海外本地運營團隊，小品牌望洋興嘆。現在，只要能寫清楚產品賣點，就能調用Agent跑通內容+達人+投放全流程。出海不再是“少數品牌的競技場”，而是“百萬中小商家的藍海”。

2、它會改寫“人+創意+預算”的組合方式

出海行業一直是典型的人力密集型產業鏈，但Agent讓“創意協作→模型協作”，“執行優化→算法優化”成為現實。這背后是整個行業的組織結構與生產范式的進化。

3、它甚至可能成為全球商業智能化的“中層管理者”

Agent雖然不直接做決策，但會影響決策路徑，它會持續提供最真實的數據與反饋，讓“人做更重要的事”成為可能。從這個角度看，AI Agent就像一座“無形的電廠”，默默供能，決定著整個系統能跑多快、多遠、多久。

人類從不吝于仰望。

我們談AGI、夢想ASI，幻想有一天AI能像人一樣思考、創造、甚至進化出意識。我們為多模態、萬億參數模型擊節叫好，為一個更聰明的未來熱血沸騰。AGI、ASI，每個縮寫后面都藏著一代人的技術浪漫。正是這些從不熄滅的熱情、百折不悔的夢想，將人類帶到了今天。

但在那片星辰大海抵達之前，我們依然得在眼下的現實世界里，一單一單地把貨賣出去，一幀一幀地剪素材，一輪一輪地做增長。

所以，我們需要的不只是遙遠的通用智能，也需要此刻就能干活的專業Agent。

AI Agent并不是對AGI理想的妥協，而是通往它的路徑之一。

仰望星空，也要腳踏實地。