作者|深響 呂玥
AI革命席卷之下,傳統廣告業的王者——4A巨頭們,正陷入一場關乎生死的"軍備競賽"。
WPP對外公布稱在2024年投入了約2.5億英鎊用于AI驅動的技術建設,2025年進一步把相關投資提高至3億英鎊;
陽獅全球主席兼CEO Arthur Sadoun 在近期透露,過去十年集團在數據、技術和AI領域累計投資約120億歐元;
宏盟在2025年11月完成了對IPG的收購,明確表示雙方將在AI研發上形成高度協同。就在本月,宏盟推出"下一代Omni數據與技術平臺",強化AI驅動的營銷服務能力,同時將與IPG的協同成本節約目標翻倍至15億美元,其中10億美元將來自人力成本的削減;
電通(Dentsu)在2025-2027中期計劃中,投入450 億日元強化AI基礎設施,旨在通過AI優化運營邏輯;
漢威士則是計劃在2027年前投資4億歐元用于數據、技術和AI領域,并將這視為全球轉型的基石……
這些動輒十億、百億量級的投入清晰表明:對4A巨頭而言,AI已遠非提升效率的工具,而是關乎其未來商業模式、組織架構乃至長期發展的戰略核心,他們正在通過"數字化自殘"的方式完成對現有方法論的洗牌,將過去散落在人力中的模糊經驗重新封裝,從而奪回對"營銷確定性"的定價權。
但這種近乎激進的姿態正將4A們推入一個更深層的悖論:當創意、投放、制作等幾乎所有環節似乎都可以被AI代勞時,4A公司自身獨一無二的價值何在?當 AI 帶來了近乎透明的生產效率,那套已成行業慣性的、基于"人力工時"的溢價體系又該如何維系平衡?如果4A們無法在技術洪流中證明自己不可替代的判斷力,它們又將如何避免淪為大模型廠商的"技術管道",眼睜睜看著自身的品牌溢價被AI吞噬?
高度一致性路徑:一個核心平臺,all in新興技術
如果只看新聞層面的發布節奏,你會很容易產生錯覺:各大 4A公司在 AI 上的動作紛繁復雜、各顯神通。但當我們把 WPP、陽獅、宏盟、電通、漢威士等公司的公開戰略與具體落地行動放在同一張圖景中,會發現一個冷峻的事實——4A 巨頭的 AI 布局路徑已高度同質化。
首先,將"松散人力"封裝進集團級的"算法中樞"。幾乎所有 4A 集團,都將 AI 的核心承載形態定位為一個集團級的平臺、操作系統,或自上而下的系統性改革計劃。
比如WPP的 WPP Open、宏盟持續強化的 Omni、陽獅以 CoreAI 為核心的智能系統,電通集團 NextGen 計劃以及漢威士的全球戰略和運營系統Converged.AI——名稱各異,但本質非常接近:它們都試圖構建一個覆蓋洞察、創意、制作、媒介、電商、衡量的端到端 AI 中樞系統。
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之所以需要"平臺",源于 4A公司自身的組織弊端。
長期以來,4A公司通過并購擴張形成了超級組織:旗下公司眾多、能力分散、方法論各自為戰。一個完整的營銷項目,往往需要在不同公司、系統與團隊之間反復流轉,其效率長期建立在高度依賴人工協作與經驗兜底之上。
AI 的引入,讓這種高度依賴人工協作的結構顯得系統性落后。此時平臺化的核心意義,在于把原本松散的人力網絡,重新收攏進一個"可被調度、可被沉淀、可被放大"的系統之中。從策略生成、創意產出到媒介投放與效果復盤,所有環節的數據、判斷和結果,都能夠在同一個系統中被記錄、被復用、被模型學習。
WPP首席執行官辛迪·羅斯在發布2025年初步財報時坦言,業績不佳的核心原因正是組織架構過于復雜,缺乏一體化運營模式。為此,WPP啟動了"Elevate28"多年戰略計劃,核心是從控股公司結構轉型為單一公司,簡化業務,整合為WPP媒體、WPP創意、WPP制作和WPP企業解決方案四大核心運營部門,以充分釋放WPP Open平臺的價值。
WPP Open是此次轉型的關鍵。其 Creative Studio 通過對話式入口 Canvas,將洞察、策略與創意生成串聯;Media Studio 將AI深度嵌入全球媒介策劃與實時優化;Production Studio 則專注于規模化內容生成。根據WPP公布的數據表示,WPP Open 在 2024年的月活用戶已達到3.3 萬人,真正嵌入日常工作流。
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WPP的核心平臺WPP Open
其次,"拼裝"邏輯,以資本換取技術代差。4A巨頭們幾乎都沿用了他們最熟悉、也最擅長的方式:既通過收購建立底層研發能力,也通過合作接入最前沿的技術生態。
不難理解,布局AI既爭眼下效率,也爭未來行業話語權,速度至關重要,而收購和合作正是最省力、最快的辦法。因此,我們能看到WPP早期收購 Satalia 作為集團AI技術中心;陽獅通過收購 Sapient 和 Epsilon 構筑數據底座,并在2025年繼續收購 Lotame、Moov AI 等強化專項能力;宏盟對IPG的收購,更是直接放大了其在數據和AI領域的協同優勢。
由于基礎模型與算力研發并非 4A 所長,它們選擇了最省力的路徑無可厚非,也不必從頭做起。
并購合作之外,高度開放的生態合作是另一條腿。它們沒有單一的技術偏好,而是廣泛接入谷歌、微軟、亞馬遜、Adobe、英偉達 等巨頭的模型與云服務,確保優先獲得最前沿的能力。
4A也與大量垂直AI能力突出的第三方合作,包括專門用AI去做無ID身份識別、零售媒體、電商數據、網紅營銷與音視頻內容生成的公司,整體上集成最先進的AI模型與工具。
例如陽獅的核心智能平臺CoreAI 擁有十余家第三方AI服務合作伙伴,耳熟能詳的頭部廠商有OpenAI、Adobe、亞馬遜和微軟,還有其他第三方供應商包括Hugging Face(開源 AI 模型與算法社區)、RunwayML(生成式視頻與多模態創作工具)、Midjourney(圖像生成模型)、Pika.AI(文本生成視頻與動畫工具)和Bria(強調版權合規與品牌安全的生成式視覺平臺)。
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陽獅的核心智能平臺CoreAI
這種"拼裝"模式,使4A無需押注單一技術路線,卻能快速組合出適應不同場景的解決方案,并推動一場由內而外的系統性改造。目前,這種改造也正沿著清晰的雙線并行推進:對內重構工作流,對外產品化創收。
對內,AI首先用于打破內部壁壘,提升協同效率。當策略、創意、媒介等環節在統一平臺上連接,整個流程變得透明、可追溯,AI則負責減少重復勞動與信息損耗,讓專業人員能聚焦于更高價值的判斷。
漢威士強調將Converged.AI深度融入業務各環節,同時啟動AVA全球大語言模型門戶部署,為全球團隊提供安全、集中化的AI模型接入渠道,加速全員AI能力的普及與提升。
電通則提到在AI領域取得的進展很大程度上得益于與微軟、谷歌和亞馬遜云服務(AWS)等科技巨頭的合作。特別是通過與微軟的合作,電通成為了首批使用微軟365 Copilot的公司之一,Copilot的AI技術被整合到日常工作中,釋放員工時間,使其轉向更具戰略性與創造性的工作。
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電通員工工作中使用微軟365 Copilot 圖源:微軟
對外,AI能力被直接封裝為可計價、可交付的行業解決方案,甚至開創全新收入模式。
比如IPG推出的智能體商業系統 ASC,專為快消行業品牌設計,能夠實時采集每款產品及其競爭對手的數據,包括SKU和門店層面的數據。憑借AI技術,ASC可從定價策略、線上貨架定位、產品頁面內容等各個方面提供信息支持。
"我們相信像ASC這樣的產品可以成為我們新的收入來源。這也是我們利用AI擴展專業知識、將業務從我們核心的營銷傳播和媒體能力,擴展到能夠帶來可量化結果解決方案的一種方式。"IPG首席執行官菲利普·克拉科夫斯基評價道。
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IPG首席執行官菲利普·克拉科夫斯基
整體來看,國際4A集團的AI布局是一個多層并進的復雜體系:
集團技術團隊與收購的技術公司搭建AI基礎能力;集團旗下各業務公司開發垂直場景化工具;集團級中樞平臺負責整合與調度所有能力,形成協同。與此同時,集團以高度開放姿態,對外連接云廠商、基礎模型公司、生成式創意工具提供商,以及正快速AI化的第三方供應商網絡,使自身能力持續處于動態更新之中。
最終呈現出的,是一個由自研能力、并購資產、內部專業模型與外部 AI 生態共同構成的、結構龐雜卻高度協同的"AI化組織"。
路徑趨同,差異點何在?
由于大家的AI布局路徑基本一致,繼續停留在"誰投得多、誰喊得響、誰模型多"的比較層面,意義已然有限。當幾乎所有頭部 4A 都被擺在品牌客戶的備選清單中,真正能拉開距離的究竟是什么?
第一個,也是最根本的差異,在于數據。
當誰都有多家領先模型可接入,真正具有可比性的,反而是模型底層的數據。尤其是在營銷語境下,最有價值的數據并不是公開可獲取的,而是品牌客戶的一方數據、渠道行為數據、交易數據,以及長期積累的效果反饋。這些數據來源于過去數十年的跨行業、跨市場營銷實踐,更重要的是它們過去大多不會被公開流通。因此,數據已然成為4A公司新一輪競爭中最關鍵的護城河,其差異直接決定了AI應用的深度與精度。
比如WPP通過 Choreograph 處理數十億級數據點,將客戶第一方數據、WPP 專有數據、第三方數據與公共數據融合,形成了自有的 AI 模型體系 Brains?。目前已經落地了多項核心能力,包括用于識別受眾阻礙點的 Audience Brain?,以及能夠在投放前預測創意效果、優化 ROI 的 Performance Brain?等等。
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WPP Choreograph能力
就在今年1月,WPP Media (原群邑GroupM,隸屬于WPP 集團)還和丹麥最大的零售商 SallingGroup 宣布建立合作伙伴關系,將 Salling 每周 1500 萬客戶的第一方數據與WPP的平臺連接起來。這使得 WPP 的品牌客戶可以在丹麥、德國、波蘭等市場,圍繞 Salling 旗下零售網絡獲得更細顆粒度的洞察與定制化目標定位能力。
陽獅同樣將"數據完整性"視為核心競爭力。陽獅的 CoreAI 利用來自內容、媒體與效果數據的數萬億級數據點,并疊加一個包含 23 億消費者畫像的數據庫,同時還接入了 Marcel 平臺(陽獅早期的內部數據平臺)積累的近 PB 級資產。其北美首席解決方案架構師薩姆·萊文·阿徹曾明確表示:"模型的訓練固然重要,但基于數據資產差異化的智能完整性才是最重要的。"
宏盟與 IPG 的合并同樣體現了這一邏輯。宏盟的 Omni 平臺與 IPG 旗下 Acxiom 的 Real ID 解決方案結合后,可覆蓋約 26 億個經過驗證的全球身份信息,在不依賴第三方 Cookie 的前提下,為 AI 模型提供持續、穩定的身份與效果數據輸入。
由此可見,數據已不僅僅是驅動AI的"燃料",更是決定4A公司能否將其長期專業經驗轉化為可持續AI優勢的戰略資產。
第二個關鍵差異在于生態與資本能力。
當前沒有任何一家 4A 將未來押注在單一模型或單一技術路線之上。模型、工具與產品都被視為可替換、可補充的組件。因此,核心平臺的關鍵使命之一,是維持對瞬息萬變的技術生態的持續接入與整合能力。
這就意味著,AI 對 4A 而言早已不只是技術問題,而是一場資本密集型、長期主義的競爭。真正拉開差距的,是誰具備持續吸納新技術的財力,以及與頭部 AI 廠商、云服務商保持深度戰略合作的能力。技術快速迭代之下,能夠不斷"拼裝"關鍵能力而不掉隊,這本身就是一種門檻。
第三個差異點,也是最具現實意義的,是這些 AI 能力是否已經在真實業務中被持續使用。
從 AI 系統本身來看,這是一個典型的正反饋循環:更多真實客戶使用,帶來更多高質量數據,進而提升模型效果,使結果更穩定,最終轉化為更高的客戶留存率與溢價能力。
而從品牌客戶的角度看,道理同樣直接。在 AI 營銷仍處于快速演進階段,可被驗證、可被復用的真實案例,本身就是一種安全感,意味著更低的試錯成本與更高的可靠性。
因此,領先的4A公司無不致力于展示其AI的"實戰成色"。WPP 就在年報中強調,WPP Open 已深度嵌入日常工作流,服務品牌包括歐萊雅、LVMH、雀巢、可口可樂等大品牌。IPG 也表示自己的 Interact 平臺上線后,有超過 40% 的全球員工使用。還有漢威士在財報中直接將 Converged.AI 與新業務增長掛鉤,強調其有效驅動了業績增長。
這些信息都是在證明 AI 并未停留在"展示層",而是真正進入了項目、比稿、交付與續約這些最核心的商業環節。對品牌而言這就是最好懂、也最具說服力的差異。
從展示能力到交付價值,如何消化復雜性?
當 AI 從展示能力走向真實交付,并開始影響比稿與長期合作關系時,新的復雜性也隨之浮現。
站在品牌方的視角去看,一方面,中腰部廣告主對AI營銷的整體認知仍處在早期階段,因為不了解,所以會覺得"很復雜、很貴、不確定",與其冒險,不如繼續用熟悉的人力方式推進。另一方面,頭部廣告主正在自建 AI Agent 與內部智能系統,這在客觀上削弱了對乙方的部分依賴。那么,4A的AI究竟扮演何種角色?
在回答這個問題之前,首先值得明確一個容易被忽略的事實:AI 是否被引入,并沒有改變品牌與 4A 的合作流程本身。
無論是WPP、電通或是宏盟,都不會要求廣告主"學會使用 AI",也沒有將技術門檻前置給客戶。對品牌而言,合作方式依然是熟悉的那一套——提 Brief、看方案、評估效果。變化只發生在代理體系內部:因為 AI 的加入,創意生成更快、方案驗證更穩、投放決策更可控,最終體現在結果端的是ROI的穩定性與確定性提升,而不是操作復雜度的增加。
這一點對于中腰部廣告主尤為重要。對這類客戶來說,AI 的價值并不在于是否被充分理解,而在于是否能夠被直接交付。相比"AI 能做什么",他們更關心的是能不能少折騰、少花錢、少試錯。正如陽獅所觀察到的:"現在客戶的要求截然不同——他們想問的是,如何借助人工智能降低整體營銷成本?但他們不再把矛頭指向我們的收費了。"
而從實際效果來看,AI 的介入,正是在系統性壓縮營銷流程中的不確定成本:減少反復修改的創意輪次、降低內容制作成本、縮短測試周期、減少投放階段的試錯損耗。在這一邏輯下,4A 的 AI 其實是不需要被中腰部客戶完全"理解"的, 只需要AI 被嵌入到創意、制作、媒介與效果評估的每一個環節,它本身就成為了一種默認配置,而非額外選項。
而對于頭部廣告主而言,情況看似更復雜,實則邊界更清晰。
的確,頭部品牌具備自建 AI Agent 的能力,并且已經在流程管理、內容生成、數據分析等方面投入大量資源。但這并不意味著它們會完全替代外部代理體系。原因在于,即便擁有強大的內部 AI 系統,品牌也不可能僅憑自身完成跨市場、跨文化、跨媒介的復雜營銷執行,更無法在所有市場中同時維持策略敏感度與創意競爭力。
WPP提到AI平臺在重大比稿中會是決定性優勢:在Amazon、聯合利華等品牌的比稿中,WPP Open 已成為決定性因素,這就足夠說明大品牌本身希望4A擁有先進生產工具,并且具備先進生產工具的整合能力。
本質上,頭部品牌內部的 AI Agent,更多解決的是內部效率與流程優化問題,而非外部市場競爭問題。
品牌傳播依然需要創意之間的競爭、媒介資源的博弈、文化語境的判斷,以及在不同市場中的策略取舍。這些能力很難通過品牌方自建一個AI系統可以面面俱到。此時,4A 在跨市場復雜執行中的角色,更接近于一種"復雜性托管者":負責把分散在不同國家、渠道與媒介中的營銷動作,統一調度、協同落地。
即便在品牌與代理雙方都擁有 AI 產品工具,4A有融合了跨行業、跨客戶、跨市場的經驗沉淀,兩者的對照與博弈,反而能夠幫助品牌避免單一視角帶來的盲區。從這個角度看,4A 的 AI 并不是要與品牌方"對抗"或"替代",而是作為一種外部智能系統,與品牌內部能力形成互補。
真正進入 AI 時代的 4A,其價值其實是在于能在不增加客戶負擔的前提下,把 AI 的復雜性消化在內部,并將其轉化為更穩定、更可預期、更具競爭力的商業結果。這或許正是4A在顛覆性技術浪潮中,為自己錨定的最堅實、也最難被復制的全新站位。
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