从提效工具到经营核心：AI 如何改写消费品生意的底层逻辑？

卡点不是技术，是认知

前几天看到一条消息，某大模型组织了上万个智能体，用88个小时暴力破解了困扰数学界近百年的难题——纳维-斯托克斯方程。

大模型的能力，正在抵近甚至部分超过人类的智力上限。

但矛盾的是，AI进化得飞快，能力越来越强，但除了AI垂直赛道中的“香饽饽”，并没有为更多所谓的“传统企业”带来多少经济价值。

麻省理工公布过一个让很多人不舒服的数字，95%的企业中的生成式AI项目，没有在财务层面产生可衡量的商业回报。AI 在企业中的价值路径不清晰，成了一个大问题。

前几天我参加了一个产业带商家训练营，很多消费品商家都有这样的困惑：我已经让下面的人把AI工具用起来了，也花了不少预算买Token，为什么没有看到增长？是哪个环节出现了问题？

调研过很多商家后我发现，AI落地的瓶颈并不在于技术本身。成败更多取决于公司1号位的经营理念，以及他对AI的支持程度。

这里的支持不是嘴上喊着“我们要拥抱AI”，关键在于管理者对AI的价值有没有深入理解，有没有魄力用AI重塑这一盘生意，能不能深度介入并自上而下去推动AI的落地。

9月17日，2026 CAEG 巨量引擎消费品AI增长大会在乌镇举办，看过直播之后我有了一些新的思考。接下来，我希望消费品商家的管理者们，能够以巨量引擎的这次能力升级为契机，和我一起拆解这些问题：

• AI对我最大的价值是什么，如何兑现这样的价值？

• 在公司推行AI的卡点是什么，如何解决这些卡点？

• 平台这次发布的新产品，对商家有怎样的启发？

AI时代，商家需要新质生产力

商家对AI价值的理解，决定了收益的上限。

把它当文案工具，省的是时间；当视频剪辑工具，省的是人力；当投放工具，省的是试错成本。

这些AI工具，确实解决了很多局部问题。但个体的效率提升，不等于组织生产率的进化。很多企业的现状是，员工在用新工具，但公司还在用旧的方式运转，最后发现——生意还是那样，营收、利润、员工规模和过去持平。

那么，企业管理层到底该用什么样的方式去理解AI？

电动机刚进工厂的那几十年，生产率几乎没有明显提升，因为工厂只是把电动机装在了原来蒸汽机的位置上。动力源换了，但生产组织的底层逻辑纹丝未动。真正的转折点，发生在不再把电动机当做“更好的蒸汽机”，而是重新设计整条产线。

商家想更充分地兑现AI的价值，就要跳出“工具”的局限，把它真正融入生意中，形成新的“生产力”。就像巨量引擎所说的，AI正在从一个“话题”变成一个“工具”，再从一个“工具”变成一种“生产力”。

这也是为什么，AI落地的成败取决于企业1号位的态度。公司的员工们可以卖货的卖货，投流的投流，但管理者才有纵观全局的视角，以及对全局拍板的权力。

视野一旦放宽到全局，我们才清晰地看到AI 在企业中应用的最大卡点。斯坦福大学研究室最近发布了一份有关企业AI实战的报告，报告统计了AI落地中最难的挑战，排名前三的根本不是技术难题，而是组织接不住、数据没准备好和流程没理顺。

巨量引擎在大会上提出了四组洞察，与斯坦福的调研结果不谋而合。

首先是信息不连贯，每个商家都拥有大量的生意上下文，这里不是单指生意的数据，而是对生意经营有影响力的信息，比如年度目标、产品定位、门店规划、打品策略、平台输送给你的消费趋势等等，在传统组织结构中，这些被分散在了生意组织的上下与内外层级中，谁都看不到经营全貌，一场会议开始最先干的事就是“对数”；

其次是组织割裂，投手关心素材和成本，直播团队关心场次和转化，只有老板真正关心全盘生意；

再者是流程未通，每个岗位都在用不同的AI工具，但各自为战，全渠道的经营视角始终是缺失状态；

最后是资产流失，经验都在不同人的脑子里，人员一旦流动，知识随之流失。

企业给AI提供的上下文越全、越清晰，AI就越聪明、表现越稳。但现在数据、动作和知识被切成无数块，没有人把企业经营的上下文，完整地组织起来交给AI。大模型再强大，也架不住“巧妇难为无米之炊”。

商家如何才能打破信息上下文壁垒，让分散的经营链路串成一盘生意？巨量引擎给出了他们的解法：巨量AI工作台，这是行业里首个深度应用，专为经营与营销打造的AI 工作台，提供了解决挑战的一种可行性方案。

巨量AI工作台做的第一件事，就是打通经营全链路，把分散的数据、动作、知识组织成一个可以持续更新的经营上下文。让AI可以基于这些上下文，做出全局最优的判断。

在此基础上，交互历史可以被沉淀为专属记忆和专属能力，用得越久，它对商家生意和商家偏好的了解就越深；了解越深，下一轮判断就越准确；经营结果又会回流成新的数据和经验，用来校准下一轮。

商家的AI经营能力，像飞轮一样越转越强。这种“越用越聪明”的自增值，正在重塑商家与AI的关系、商家与平台的关系。

巨量引擎称巨量AI工作台是站在商家价值一侧。它给出的建议是从全域生意最优出发的最优决策，而不是“怎么让你在平台上多花点预算”。它如何能做到这点？

Agent团队重构工作流，打通经营与营销

消费品是一门极其依赖动作闭环的生意。从数据分析到机会洞察，从直播卖货到广告投放，任何一个环节都至关重要。

以前一家品牌怎么干活？看机会、定策略、落地投放、盯直播、做复盘，每一步都强依赖于人的经验。

今天生意的经营方式，正在从靠经验变成靠模型。

在巨量AI工作台的视角里，现在这五步变成了：全域链接、上下文理解、帮你做策略、帮你去执行，并且有沉淀。请注意最后两个词——“帮执行”和“有沉淀”，这是它和以往所有分析工具最大的区别。它不只告诉你怎么做，还替你做完，并且把这次的经验存下来。

对此，巨量AI工作台的思路不是再增加一个工具，而是提供一整套Agent体系，用一支Agent团队打通经营和营销的全流程。

这支团队包括机会洞察专家、创意制作专家、直播运营专家、广告投放专家、数据分析专家五位专业成员，还有一位统管全局的巨量伙伴。

它们能为商家带来什么改变？

举个直观的例子，过去商家怎么判断钱往哪花？靠分析师翻数据、看榜单、盯竞品，一份品线报告需要耗费几天甚至十几天。而在巨量 AI 工作台首轮共创的合作品牌实操中，借助机会洞察专家，一份机会报告的产出时间折叠到20分钟，不仅找到了5个高潜机会方向，打品效率更是提升八成以上。

将费事费力的案头研究变为高频的即时反应，这正是生产力重组带来的降维打击。

更具考验的是高波动、高复杂度的业务深水区——比如美妆类目的大场直播。

这类场景变量极多，更需要专业的经营视野和营销知识，在巨量AI工作台的品牌应用中，复杂的全案需求被拆解成一套确定性的协同机制：直播专家结合品类趋势、人群偏好和热点内容，输出大场方案，并依据粉丝画像匹配度、种草能力、历史GMV等信息挑选达人；投放专家自动接管人群包、出价调整和预算再分配。

当Agent能够在多变量、高承压、强实时的严苛场景里，共享同一套目标、同一套上下文、同一套决策标准，完成全流程的执行动作，意味着AI与产业的结合，终于从单纯的“辅助思考”迈向了“生产力升级”。

尾声

过去做数字营销，核心盯着两样东西：流量敞口与潜力、投放ROI和效率。今天它们依然重要，但已经不足以支撑品牌穿越接下来的周期。

今天消费品行业发生了巨大的变化。

首先消费者在变，用户越来越愿意把时间交给AI，从了解到种草、从下单到复购的全链路都在重塑；其次生意本身在变，消费趋势的迭代越来越快，经营和营销变得越来越复杂，在碎片里看清消费者，变得前所未有的困难；最后AI的能力在变，已经可以走进具体的经营场景，利用AI实现结果的交付。

这些变化，驱动着商家重新评估营销平台的角色和价值：能不能帮助我看清整盘生意？能不能让AI跑通从决策到执行的最后一公里？能不能帮我把经验沉淀成可持续的资产？

巨量 AI 工作台是头部平台中把这件事想得比较完整、动作也较快的一个，而这一轮AI新质生产力的爆发也才刚刚开始。

作为商业观察者，我也必须在这里给商家们打一针预防针。AI Agent的时代里，能不能发挥出它的效果，能不能靠平台带来实际增长，非常考验商家的认知和经营理念：你愿不愿意打通自己生意中的“上下文”和经营信息？有没有决心把工作流迁移到AI Agent 的新逻辑里？深度融入AI后，有没有魄力和能力，重新梳理公司人才体系？

这都是需要进一步思考的问题。

在这个被AI重写的时代，没有永远的红利，只有不断的进化。与其继续在旧有的模式里焦虑，不如问问自己：面对即将到来的生产力重塑，你真的准备好了吗？

内容作者：关珊月

编辑：郑晶敏

总编：沈帅波