如果你還在關注哪家大廠的模型參數更大，可能已經錯過了AI賽道最"令人心動"的下半場。

近期，紅杉資本(Sequoia)和高盛(Goldman Sachs)等機構相繼指出：AI的發展主線正從"技術探索"轉向"產業融合"。而這場變革最大的變現機會，不在于造出更聰明的Chatbot，而在于重塑規模達10萬億美元的服務業市場。

如今，全球化趨勢加速演進，當AI的"高杠桿"能力遇上中國企業"出海"的剛需，一個被低估的賽道——AI+出海營銷，正悄然成為資本眼中的"新藍籌"。

01 不僅是工具，而是一場"認知革命"

2025年下半年，紅杉資本合伙人Konstantine Buhler發表了題為《AI革命：一場價值10萬億美元的浪潮，比工業革命更宏大》的演講，將人工智能定義為一場規模比肩甚至超越工業革命的"認知革命"。服務業將"首當其沖"，迎來由AI驅動的服務業上市浪潮。

這并非夸大其詞。如果說工業革命解決了體力的杠桿問題，AI解決的則是腦力的杠桿問題。Konstantine Buhler算了一筆賬：目前AI在服務業的滲透率僅為200億美元左右，而美國服務業市場規模高達10萬億美元。這意味著，AI不僅僅是在搶占現有份額，而更像是當年的SaaS重塑市場一樣，將催生出一個"10的13次方"美元級別的巨大增量市場。

在這個邏輯下，資本的嗅覺正在發生劇烈轉向。

如果回看紅杉近期的投資清單，其策略呈現明顯的結構性調整——一種明顯的"克制"與"激進"并存：

??克制在于，除了2021年押注OpenAI，紅杉在后續的"百模大戰"中顯得尤為謹慎。他們認為，基礎模型是巨頭的戰場，高風險、高燒錢，已不再是VC的最佳牌桌。

??激進在于，他們開始瘋狂掃貨"應用層"。紅杉合伙人Roelof Botha直言："我們的錢不是用來付天價訓練成本的，而是投給那些‘用模型’而不是‘造模型’的公司。"

從AI法律(Harvey)、AI醫療到AI編程，資本正在尋找那些具備"高價值、高痛點、高付費意愿"的專業場景。在這一趨勢下，"AI+出海營銷"正逐漸顯現其賽道潛力。

02 為什么是"AI出海營銷"？三主線唯一交集點

2026年1月21日，高盛首席中國股票策略分析師劉勁津面向媒體發聲：2026年股市的上漲或將由盈利驅動，而AI、出海、反內卷三大主線將形成三維支撐。

當我們將這三條線索交匯，會發現"AI出海營銷"幾乎是唯一的交集點。過去，中國企業出海面臨著著名的"不可能三角"：規模化、本地化、低成本。企業很難在保持低成本的同時，針對全球幾十個國家做精細化的本地營銷。

但AI的出現，打破了這個三角。

首先是內容生產的"工業化"。 行業數據顯示，生成式AI讓內容生產效率提升了5倍。過去需要一支好萊塢團隊才能完成的視頻素材，現在通過AI不僅能秒級生成，還能根據實時反饋進行動態創意優化(DCO)。這不再是簡單的降本，而是邊際成本無限的趨近歸零。

其次是決策的"上帝視角"。 營銷的核心是洞察。專業的AI算法模型已經能通過對全球海量消費行為的預測，自動識別不同國家、不同族裔用戶的黃金互動時段。這種"上帝視角"不僅抹平了全球時差帶來的效率損耗，更重要的是，它通過對不同平臺數據顆粒度的挖掘，完成了從專業經驗判斷到客觀趨勢捕捉的決策躍遷。

最后是規模的"重構"。 這也是對廣告營銷顛覆最大的方向之一：顆粒度極細的無限裂變。以鈦動科技為例，面對一個突發的營銷熱點，AI能夠瞬間裂變出成千上萬個創意分身：它能根據不同國家的文化禁忌調整視覺色彩，根據不同用戶的語言習慣重組語料。

03 穿越周期的能力：從算力到盈利

當然，質疑聲從未停止。

高盛在警示：AI服務器農場正在"吞噬"地球的電力，算力成本的指數級增長懸在每個從業者頭頂。此時，"誰來為GPU的饑渴買單？"成為了一個終極拷問。

高盛：Powering the AI Era

答案很殘酷，也很簡單：只有具備造血能力的商業場景，才能活下來。

這正是資本看好應用層的原因。高盛首席中國股票策略分析師劉勁津預測，未來三到五年，AI應用變現每年可為全市場盈利增長貢獻2%-3%。

對于中國出海企業而言，這更是一場不得不打的仗。高盛首席中國經濟學家閃輝將2026年中國經濟關鍵詞定為"探索新動能"，并預測未來幾年中國出口量年均增長將達5%-6%，顯著跑贏全球貿易增速。也只有像出海營銷這樣能直接帶來出口增長和真實盈利的場景，才能穿越算力周期。

在如此強勁的出口韌性下，企業之間的競爭將從"價格戰"升級為"品牌戰"和"效率戰"。誰能率先利用AI抹平文化差異、市場信息差和品牌價值傳播，誰就能在全球市場獲得降維打擊的能力。

04 與不確定性共舞：當極致經驗重塑AI的商業品味

雖然市場風向已經走向AI應用落地，開始用實效戳破算力泡沫，但這并不代表市場是"不近人情"的嚴苛評委。實際上，在真正下注的時候，創投圈對這個尚且年輕的領域保有了一定的"過程主義"寬容——紅杉資本合伙人Botha告訴人們，AI的工作模式正從"低杠桿、高確定性"轉向"超高杠桿、結果存在不確定性"。

這種寬容并非源于盲目，而是對AI原生屬性的洞悉。正如OpenAI在《偉大不能被計劃》一書中所述，偉大的突破往往源于"新奇性探索"，去踩無數個"踏腳石"，用99次平庸換取一次捕捉成功的機會。AI的本質，是一種非線性的生產力。

以營銷這個領域來說，以前AI只負責送快遞，邏輯是"匹配"。用戶告訴系統，我的客戶是"25歲、坐標上海、喜歡健身的女性"，AI就會極其精準地在海量用戶中把廣告推給這群人。它提高的是"分發效率"，無法提升"品味(taste)平庸"的核心痛點。就像技術可以讓蘋果的產能提升，但產品本身是否有Taste，始終是喬布斯最在意的終極命題。

"品味就是把你所能看到的人類最優秀成果，吸收并融入到你正在做的事情中去。"

經驗產生認知，認知產生品味 (taste)。這也是包括鈦動科技在內的一系列長期在技術和經驗上有所沉淀的企業選擇All in AI的原因：將千萬次的成功經驗和無數次的實戰數據，融入到我們正在做的AI中去。超過十萬家的廣告主服務經驗，超過4 億個廣告策略的管理經驗，近十年在Martech領域的深耕，都被吸收和融入到專注出海營銷領域的大模型——鈦極多模態大模型，以及首個營銷多智能體——Navos。

以某北美狩獵用品品牌出海為例，Navos重構了營銷的投產比：它首先通過學習全球社媒數據，洞察出用戶審美正從"迷彩懷舊"轉向"家庭溫情"；隨后，Agent 像一個頂級營銷團隊，針對不同地理坐標瞬時裂變出數千組具備電影質感的創意。這種探索并非次次完美，但其中被捕捉到的"爆發性創意"，讓每一張海報都精準踩在了當地老炮的視覺痛點上。這種在邊際成本歸零的前提下實現的無限裂變，正是AI讓品牌全球化從"分發效率"跨越到"認知溢價"的性感所在。

這種由探索帶來的市場爆發力證明了：比起最終結果的零瑕疵，AI表現出的爆發力和對傳統流程的破壞性創新，才是更具溢價潛力的資產。在這種"過程主義"下，市場的耐心被重新分配給了那些深耕場景的入局者。沒有深耕的經驗，就沒有能夠重構商業可能性的創新能力。

這種寬容給AI應用留出了從"1000次廣告創意"到"1次有品味的爆款營銷密碼"的進化窗口。當不確定性被視為創新的底色，那些能夠在高杠桿的波動中錨定真實價值、并在不斷迭代中逼近確定性的企業，才真正掌握了下半場的入場券。

從蒸汽機到互聯網，再到今天的AI Agent，歷史總是驚人的相似。對于出海營銷這個賽道而言，技術領先只是入場券，真正能穿越周期的，是那些能將通用AI技術"專業化"，并最終轉化為商業效率的企業。

在這一輪萬億級的洗牌中，AI+出海營銷，或許正是那個被時代選中的"香餑餑"。