帷幄 CEO 葉生晅混沌演講：矽谷眼中的 AGI，中國企業的漫長征程

上周，混沌學園 2023「一」思維創新嘉年華，請來瞭(le)「半個 AI 圈」。「Whale 帷幄」創始人 & CEO 葉生晅（Jerry）受邀演講，與參會嘉賓(bīn)及觀衆暢談 AGI 應用前景。

多年來，帷幄始終追求技術與品牌營銷場(chǎng)景的「雙向奔赴」，立足中國(guó)，服務上千家全球标杆品牌數字化營銷運營。同時，帷幄積極出海，以全球化視野引領未來 MarTech 潮流。

本文截取瞭(le) Jerry 演講中的部分精華，帶(dài)你瞭(le)解：

• 營銷人常說的「人、貨、場(chǎng)」背後，有兩件事尤爲關(guān)鍵；

• 矽(guī)谷企業和投資人眼中，AGI 方向在哪裏(lǐ)；

• 中國(guó)企業在大模型方面的差距
  ，另有原因，問題背後(hòu)是巨大的機遇；

• 很多品牌已經用 AGI 創(chuàng)新出令人驚歎的營銷玩法，但也不必焦慮，學會(huì)與時間做朋友更重要。

很多品牌都認爲數字化是其走向成功的關鍵乃至唯一原因。那麽把數字化拆分爲「人、貨、場(chǎng)」，有哪些關鍵詞(cí)呢？

人

關於用戶，我們需要把握的關鍵詞是
：Engagement，也就是用戶參與。這個詞進一步拆解，就是 Acquisition 和 Retention——客戶的獲取和存留。相關的技術平台也就是 CDP（Customer Data Platform）。

在 CDP 系統中，我們存儲(chǔ)大量用戶标簽。一些品牌擁有多達(dá) 2000 多個标簽，來細分用戶。

場

場(chǎng)的底層(céng)關鍵詞是 Standardization，也就是标準化。例如很多知名咖啡茶飲品牌，其所有門(mén)店的體(tǐ)驗都完全一緻，這就是标準化。

線(xiàn)下場(chǎng)域标準化的平台，叫SDP（Space Data Platform）。

貨

關於貨，我們需要注意的另一個詞是「内容」。

爲什麽？因爲我們在購物的時候，其實是先消費内容，再消費貨。

例如我們先看瞭(le)抖音的視頻，然後才會購買對(duì)應商品。貨和内容之間
，是一個承接關系。

從(cóng)營銷内容生産(chǎn)到分發的整個流程，效率至關重要。承載這一功能的平台，叫 DAM（Digital Asset Management）。

以上平台就組成瞭(le)品牌的數字化體系。而數字化體系，最終落腳(jiǎo)在兩件事上：

一是可執(zhí)行洞察（Actionable Insights），讓數據(jù)實現可視化分級(jí)和商業化洞察
。

二是運營(yíng)自動(dòng)化（Operational Automation），讓(ràng)很多運營執行系統更加自動(dòng)化，降本增效。

從客戶的角度來看，所有的營銷和銷售工作
，歸根結底就是一件事：定義客戶旅程，並提升轉化率
。

以咖啡茶飲品牌爲例，很多客戶旅程從(cóng)小紅書開始，然後在抖音直播間發放優惠券，客戶到達門店後，獲得良好體驗，同時看到廣告牌上的新品並(bìng)購買，此後該客戶在小紅書上發布自己的消費體驗
。

當(dāng)這一系列用戶旅程被定義後，品牌就可以對(duì)應收集數據，制定策略，提升每一環節的轉化率。

基於用戶旅程，帷幄總結瞭 J 型全渠道體驗流程，來幫助品牌打造更有價值的數字化體系。

這個模型展現瞭(le)大多數營銷的标準範式
：從直播開始引流，之後轉入用戶線下體驗，完成體驗後進入私域做轉化和留存。這對應瞭(le)帷幄三個核心産(chǎn)品：

「帷幄數智空間(jiān) Whale SpaceSight」，應用於(yú)數字化線下門店運營；

「帷幄内容營銷中心 Whale Harbor」，應用於(yú)數(shù)字化内容營銷； 

「帷幄開播 Whale Cast」，應用於(yú)數字化直播間(jiān)運營。

今年 3 月
，與很多矽谷企業、投資人聊過後，我發現主要投資方向可以劃分爲以下四個方面：

1. 最底層是大模型。當(dāng)然，不局限於(yú)語言模型，也可能是圖片乃至視頻的模型。

2. 再往上是平台層，例如 Graph Engine 等。它們(men)做的事情是将各種大模型與現有的 GUI 或 API 做對(duì)接。

3. 再往上是垂直領(lǐng)域的大模型，更加可控和個性化。

4. 最後是應用層。大模型目前最大的兩(liǎng)個(gè)應用，一是營銷，二是遊戲。

不過，找到方向以後
，要做好哪些事情，就是另一個重要議題瞭(le)。未來困難和機遇並(bìng)存。

做大模型，最難的還(hái)是數據(jù)。

爲什麽很多中國的大模型沒有做好？並(bìng)不是因爲我們沒有模型。模型是一個(gè) open knowledge，很快大家就都能掌握。

難點(diǎn)在於(yú)獲得好的語料，花時間進行訓練。

OpenAI 此前用瞭(le) 5 年時間來标注數據，才做出今天這麽高質量的 GPT 模型。而中文本身比英文更難，有更多歧義，也給(gěi)中文語言模型訓練增加瞭(le)困難度。

此外，中文互聯網世界充斥著(zhe)大量營銷類水文，質量偏低，也給(gěi)優質語料的獲取雪上加霜。

第二重困難是計算資源。

這一點(diǎn)衆所周知，美國在芯片上對中國「卡脖子」。缺芯問題導(dǎo)緻模型訓練效率差異巨大。

第三個難點是人才。

此前不少人蹲在 OpenAI 門口搶人。不過這種現象現在沒有瞭(le)，因爲矽谷人才流動(dòng)很快，OpenAI 的員工可能半年後就去瞭(le) Meta 或谷歌。

換言之，知識在快速實現平衡
。你是如何訓練模型的，幾個月後行業内就都知道。所以我們可以看到大量的公開模型在逐漸超越 GPT4。

真正的難點(diǎn)是實際去訓練一個(gè)模型，這一工作很多時候需要精準的直覺，無法完全用理性和語言解釋清楚。

訓練模型成本巨大，一旦發現問題，就需要及時叫停和調參。如果過瞭(le)兩天後才發現問題
，往往就是很大的成本損失。因此真正的稀缺重要的人才，是那些可以一眼感知到模型訓練曲線問題並(bìng)及時叫停修正的人。

至於(yú)模型本身
，目前開源模型已經很多，非常容易拿到，因此難度反而在數據、計(jì)算資源和人才之下。

很多朋友非常焦慮：我會(huì)不會(huì)趕(gǎn)不上 AI 的大時代？

數字化已走過(guò) 10 年左右的曆程，但要說完全落地，仍需等待很長(zhǎng)一段時間。

AGI 落地也是如此。它不會(huì)一蹴而就，在垂直領域的落地，可能要花 5 年、10 年的時間(jiān)。

爲什麽說未來(lái)每個(gè)企業都需要私有化的模型部署？

例如一家車(chē)企要撰寫文案，其風格一定不同於(yú)蘋果或泡泡瑪特等。不同行業、不同公司都有其獨特的營銷語言和規範。

做營銷和銷售，唯一的目的就是多賺錢，所以我們非常看重 GMV。決定 GMV 的兩個方面，是内容寬度和内容轉化深度。

内容寬度對(duì)應無限數量的内容需求，轉化深度則對(duì)應無限場(chǎng)景的内容需求。

AGI 使得千人千面營銷真正得到瞭(le)技術支持。例如一個品牌擁有 2000 個用戶标簽，但過去品牌可能隻能生産個位數的海報(bào)圖片；而通過 AGI，卻可以對應無限量的用戶标簽和場景，生産出無限量的營銷内容。

這給電商帶來瞭巨大颠覆。

例如過去電(diàn)商圖片生産(chǎn)需要模特和攝影師，一套圖的成本往往 500 塊到 1000 塊，或者更高。而現在通過 AGI 技術
，隻需要過去 1% 的成本就可以完成，效果足以以假亂真。

再如在汽車行業，銷售在經客戶同意後，通過語音工牌記錄與客戶的溝通過程，進而用 AI 轉化爲客戶 CDP 數據。接著(zhe)就可以憑借這些數據爲該客戶生成更加個性化的内容。例如該客戶喜歡野營，那麽在試駕報(bào)告中就可以更多體現草地環境；喜歡城市生活，則可以更多體現城市地标。

這一舉措可以爲試駕報(bào)告提升 30%-40% 的 CTR（Click Through Rate）。在汽車銷售轉化體系中，這個數字非常瞭(le)不起。

AIGC 的應用想象力非常豐(fēng)富，例如，我們将帷幄 IP 從(cóng) 2D 轉化爲 3D。

AGI 也影響瞭(le) C2M 模式。例如珠寶生産，設計師借助 AI 可以爲客戶生産出無限多種産品方案，客戶根據喜好進行挑選，進入工廠生産環節。這個過程也可以幫(bāng)助品牌發現潛在爆品。

最後，内容生産需要放在整個内容管理流程中
，來實現全流程提升。

例如，一個(gè)品牌每天需要在各平台分發(fā)上萬條營銷内容。品牌要做的第一件事情就是内容審核，避免内容違反廣告法或出現其它不合規情況。

此外，品牌需要建立完善的标簽體系，避免把個(gè)性化内容推送給(gěi)完全不适配的人群。

第三，需要建立内容質量打分體系。不同的内容投放出去後，哪些成爲瞭(le)爆款？通過數據回收，反哺打分體系，優化内容生産(chǎn)。

一些标杆品牌之所以能夠用 AI 真正生産(chǎn)高品質内容，正是是因爲他們花瞭(le)大量時間去搭建體系，積累以上數據。

而這一體系的搭建，從在線協作内容生産，到企業級内容資産管理，再到内容審核、分發及數據洞察，正是「帷幄内容營銷中心 Whale Harbor」所做的事情。

結語

AGI 的落地仍在初期探索階段，這是一場(chǎng)技術與應用的盛宴。帷幄積極與我們的品牌夥伴探讨更多好的想法和 Idea。未來，我們期待發現更多實際落地方案，帶來品牌營銷鏈路的更高效的轉化，助力品牌商業增長(zhǎng)。