从DeepSeek R1的问世到“养龙虾”热潮（OpenClaw的普及），这一切仅在一年之内便已实现。中国的人工智能应用与规模化发展正以一种截然不同的方式推进，并迅速转化为切实的商业价值。

根据斯坦福大学发布的《AI指数报告》，83%的中国消费者对人工智能产品和服务持积极态度，这一比例远高于美国和法国等国家。这种广泛的社会接受度，加之独特的本土技术栈和生态系统，意味着在中国，人工智能从来不仅仅是一种提高生产力的工具。

为什么中国的AI转型是一场截然不同的较量

与西方市场相比，在西方市场，人工智能转型主要由成本效益驱动；而中国企业则更倾向于将人工智能直接融入增长引擎，以营收为核心，重塑客户体验和商业模式。这种差异源于三个关键因素：

1. 独特基金会

受架构和监管限制的影响，在中国运营的企业通常无法直接复制其全球人工智能系统。相反，它们必须基于本地平台（如Cloud 火山引擎）重新构建相关能力。

从短期来看，这种重复增加了复杂性。但从长远来看，它加速了高度自主且极具竞争力的本地生态系统的形成。一方面，在多模态能力和编码等领域，本土模型正迅速跻身全球顶尖行列；另一方面，本地化的技术选择确保了对市场变化的更快响应以及对监管要求的更好遵守。

这一趋势在跨国企业中尤为明显，这些企业在中国的AI部署通常经历三个阶段：

  • 全面采用全球架构：使用海外模型，或通过VPN访问统一的全球解决方案
  • 全球解决方案与本地化适配：例如，在 Azure 上部署 Microsoft Copilot 以满足通用场景（如对话式 AI）的需求，同时仍依赖海外模型
  • 完全本地化的技术基础：基于中国cloud 模型生态系统（例如Cloud、Cloud、Volcano Engine）构建端到端的AI能力，通常结合Dify等平台，确保与本地营销、电子商务及内部系统深度集成

实际上，跨国品牌正迅速从全球标准化转向“本地优先”的策略，尤其是在新兴的人工智能代理应用场景中，本地模型和基础设施正逐渐成为默认选择。

2. 以收入为导向的使用场景

西方市场侧重于降低成本和提高效率，而中国企业则更直接地关注增长。因此，市场营销、销售和客户运营等推动营收的职能部门，已成为人工智能应用的主要战场。

案例1：从洞察到决策

传统的社交媒体监测工具往往仅局限于关键词和数据量指标，这使得它们无法满足复杂的决策需求。某跨国消费品牌利用生成式人工智能（GenAI）对社交媒体内容进行深度语义分析，从而识别出消费者的使用场景及其潜在动机。例如，通过分析“照顾孩子时短暂的疲惫”等零散的抱怨，人工智能能够捕捉到年轻妈妈们对“高效能量补充”的真实需求，进而指导内容策略和产品设计。

案例 2：实现销售能力的可扩展性

在零售业，将人的专业知识标准化一直是一项艰巨的挑战。某全球体育品牌部署了一套基于人工智能的辅导系统，将销售培训转化为可扩展的能力。通过模拟角色扮演和实时绩效分析，培训效率显著提升，而以往依赖经验的技能也变得系统化、可重复且可迁移。

3. 通过生态系统整合实现快速普及

社交、电子商务和支付系统的深度融合，自然而然地构建了一个数据与消费无缝衔接的环境。人工智能可直接嵌入用户接触点，从内容推荐到交易环节实现无缝扩展。

这种生态系统优势推动了人工智能的广泛应用。例如，阿里巴巴的“驼峰”已深度融入淘宝、支付宝、飞猪和高德地图等平台，为用户从商品发现到购买的全流程提供统一的人工智能体验。在春节期间，该系统仅用五天时间就处理了超过1.2亿份外卖订单，用户平均每天与系统互动14.4次。

这种由生态系统驱动的快速普及，不仅正在加速人工智能的大规模应用，同时也重塑了品牌与消费者互动的方式，既带来了新的挑战，也创造了新的机遇。

新挑战：人工智能代理作为“决策把关者”

人工智能代理正在重塑消费者的购物旅程。

过去，消费者需要在多个平台之间来回切换，才能进行搜索、比较和决策。如今，大型模型能够整合信息、提供个性化推荐，甚至在一条流程中完成交易，从而将品牌纳入由人工智能主导的决策旅程。

这一转变要求企业重新审视自身角色，并学会与智能代理共存。一方面，企业必须对产品和内容数据进行结构化处理，以便人工智能能够准确理解和检索这些数据；另一方面，企业需要优化其在生成式环境（GEO）中的“可发现性”，并探索针对智能代理驱动型交互而设计的新营销和推广策略。

新机遇：从数字资产到“超个性化”

与此同时，人工智能正在重塑品牌的数字资产。
AI驱动的流量仍处于早期阶段，但正在迅速增长。数据显示，与去年相比，AI为网站带来的流量增长了约8倍。与传统的基于点击的数据不同，AI交互会持续产生高密度的用户信号。例如，每次与OpenAI系统的交互可生成约600个标签，相当于每位活跃用户每年产生超过20万个标签。在腾讯等生态系统中，也可以看到类似的动态。

这种“标签”功能为超个性化带来了前所未有的机遇：

  • 提取结构化意图信号：品牌能够从自然语言交互中“解读”用户意图，从而捕捉消费场景（例如社交聚会、健身）、健康偏好（例如低糖、无麸质）、购买动机（例如囤货与一次性购买）以及价格敏感度
  • 启用实时个性化：基于这些信号，品牌可以动态推荐产品、生成套装、触发定向促销、实时调整信息语气，并优化交叉销售和向上销售
  • 建立长期的消费者记忆：随着时间的推移，积累的数据会形成用户的“记忆层”，从而帮助品牌预判未来需求、优化会员和营销体系，甚至为产品创新提供依据

尽管技术和商业模式仍在不断演进，中国的AI转型已开辟出一条独具特色的发展道路——这条道路以增长为驱动，以应用场景为导向，并深深植根于其独特的市场环境之中。