2025年4月27日，销赞云科技/销赞AI创始人兼CEO 陈爱华受邀，在中国商务广告协会数字营销专业委员会联合CAAC AI营销应用工作委员会组织的云端思享汇中，分享了主题“企业AI战略下的广告营销行业变革”，与CAAC AI营销应用工作委员会副秘书长、央视网《AI国潮》主创 李茂山对话，深入探讨了AI技术对广告行业带来的深刻变革。
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AI技术的颠覆性革命与当前发展阶段
人工智能技术自1956年提出至今已近70年，经历了漫长的发展历程。陈爱华指出，AI技术近年来迎来了爆发式增长，特别是以GPT为代表的生成模型和以DeepSeek为代表的推理模型（慢思考模型）的出现，标志着AI技术进入了全新阶段。
关键里程碑：
2012年：深度学习模式提出，为机器视觉、AlphaGo等技术奠定基础
2017年：Transformer模型诞生，使机器学会"注意力机制"和语义转换
2020年：GPT-3出现，开启大语言模型时代
2025年：以DeepSeek为代表的慢思考模型崛起，AI开始具备处理复杂任务的能力
当前AI技术最显著的特征是"既学会动脑又学会动手"。生成模型（快思考）擅长知识获取与内容生成，而推理模型（慢思考）则能像人类一样处理复杂任务，通过智能体(Agent)实现工作流程的自动化。这种能力使AI从简单的工具演变为能够替代人类完成系统性工作的"数字员工"。
AI技术的影响不亚于计算机的发明，是人类从信息世界向智能世界跨越的关键一步。根据技术采纳曲线模型，2025年正处于从早期采用者向早期大众过渡的关键节点，企业若不能在这一窗口期积极拥抱AI，很可能在未来竞争中处于劣势。
02#
企业AI应用与个人AI应用的本质区别
在AI应用领域，许多企业家尚未充分认识到企业应用与个人应用的关键差异。
陈爱华分享了方跃教授的一段话：企业需要先从 'AIl in AI’(AI+现有业务)开始，AI全面融入到企业的全业务流程；再逐步走向'All in AI’(AI+创新业务)，用AI再造商业模式，成为一家真正的“AI原生企业
企业AI应用特征：
服务于组织战略目标
聚焦业务流程和决策优化
强调个性化和系统化
目标是提升组织效率和能力
需要私有化部署确保数据安全
个人AI应用特征：
满足个人需求
作为效率助手使用
通用化、标准化、工具化
目标是提升个人效率和能力
通常使用第三方公共工具
当前许多企业错误地将员工自发使用AI工具等同于企业AI转型，这种做法存在三大风险：
(1)无法实现企业知识沉淀；
(2)存在数据安全隐患；
(3)难以与商业模式形成战略协同。
真正的企业AI转型需要建立专属的AI系统和工作台，将全部业务流程纳入系统重构。
03#
广告行业面临的颠覆性变革
作为深耕广告行业近20年的专家，陈爱华深刻分析了AI将给广告行业带来的结构性变化。他认为，此轮变革与以往有本质不同——过去行业的变革主要来自媒介变化导致的生产关系调整，而此次则是生产力革命带来的根本性颠覆。
广告行业传统价值模型：
劳动力补充：甲方人力不足，需要乙方专业团队支持
专业度补充：甲方缺乏专业能力，依赖乙方专业知识
AI带来的挑战：
当品牌企业都拥有自己的AI系统，能够自主完成市场洞察、创意生成、内容输出、投放策略和效果监控时，传统广告公司的价值主张将受到严峻挑战
AI生产力将重塑行业竞争格局，率先完成转型的企业将建立显著效率优势。
陈爱华表示："我自己不革自己的命，就一定有人来革我的命。如果我的命一定要革掉的话，我宁愿是自己动手，不要让别人动手。"
他预测这一变革速度将远超预期，行业必须正视这一威胁。
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企业AI转型的实施路径与战略建议
基于销赞AI服务多家企业的实践经验，摸索出了一套系统的AI转型方法论。
企业AI转型四步法：
认知改变：特别是企业高层对AI价值和应用方式的正确认识
启发思考：梳理企业各业务场景，识别AI应用机会点
试点实验：选择3-5个高价值场景进行AI化改造
成果推广：将成功经验复制到更多业务场景
关键角色：
变革专家：通常由老板担任，负责推动组织变革
业务专家：各业务线负责人，负责梳理工作流程和效果标准
转型策略建议：
必须做：建立企业专属AI系统，实现业务流程全面AI化
不要做：对AI短期业绩贡献抱有不切实际的期待，转型是长期过程
长期价值：形成企业"超级大脑"，实现知识沉淀和组织能力升级
AI转型的核心是自动化——将人工工作流转变为AI工作流。这种转变不仅能提升效率，更重要的是实现企业知识的持续积累和迭代。
AI转型已成为企业不可回避的战略选择。对于广告行业而言，这场生产力革命既带来严峻挑战，也孕育着全新机遇。
正如陈爱华所言：“未来的企业只有两种，一种是有企业AI超级大脑的，一种是其他公司。”这一转变可能在3-5年内完成，广告行业因其敏感性可能进程更快。
在AI重塑所有行业的浪潮中，主动变革者将赢得未来，观望者则可能面临淘汰。这场对话只是一个开始，关于AI时代广告行业如何转型的探讨还将持续深入。
