6 月 24 日，在火山引擎 FORCE 原动力大会上，汇量科技 Mobvista 智能投放业务负责人唐子丹受邀出席行业论坛。围绕"AI 从模型红利到增长闭环”及企业全球化增长实践，他结合业务决策、产品落地和广告投放实践，分享了对 AI 落地、产品演进与全球增长变化的观察。
从模型能力升级，到业务系统重构
谈及当前 AI 的演变，唐子丹表示，这不仅是模型能力的持续升级，而是正在推动全球增长从“提升局部效率的工具”走向“重构业务系统的能力”。无论是理解与推理能力的提升，还是素材生成、工具调用等能力的完善，本质上都在推动 AI 从辅助工具逐步走向更深层的业务参与者。
对于全球增长业务，这种变化尤为明显。过去，投放工具的价值更多体现在提升操作效率上，如帮助客户更快搭建广告、简化流程。但在 AI 时代，产品逻辑正在发生变化。企业思考的不再只是如何让客户“操作得更快”，而是如何让系统更好地理解目标、承接任务，并完成更多原本依赖人工经验的执行与优化动作。
某种意义上，工具正在从“效率型产品”走向更智能的增长系统。过去，系统更多承担“执行”角色；而今天，企业越来越期待它具备一定的理解、判断与协同能力，能够真正参与到增长流程之中。对出海企业而言，这不仅是技术能力的升级，更意味着增长方式本身正在发生变化。
模型红利释放，形成闭环仍有门槛
模型红利要真正转化为业务增长，中间仍然有不少现实挑战。以广告素材为例，AI 在短剧、电商等场景中已展现出较强的应用潜力，但在游戏等更复杂的行业里，仍然存在明显门槛。尤其是对玩法逻辑、机制表达和用户体验节奏的理解，还需要进一步提升。
与此同时，模型能力越来越强，并不意味着使用门槛自然降低。一个完整的视频素材背后，往往仍然涉及脚本、角色、场景、分镜、分段生成和后期拼接等多个环节。对很多普通广告主来说，真正的难点不只是“能不能生成”，而是“能不能更简单地生成”“能不能稳定产出符合业务需求的内容”。
换句话说，AI 能不能用，和 AI 能不能稳定地服务业务，是两件不同的事。前者取决于模型能力，后者则更考验产品设计、流程封装以及对真实场景的理解。当 AI 进入更深的业务场景后，除了生成能力本身，实时性、稳定性和业务适配度同样重要。
增长结果，是衡量 AI 价值的核心
成本同样是不可回避的话题。唐子丹提到，企业在评估 AI 价值时，不能只看模型消耗了多少 token，更重要的是看它是否真正带来了增长结果。并不是所有问题都必须交给 AI 处理，哪些环节适合由模型完成，哪些环节更适合通过工程化方式实现，企业需要有更清晰的判断。
对企业来说，AI 的落地从来不是“用上了就等于有效”，而是要放回到真实经营中去看它是否提升了效率、优化了决策、改善了结果。只有把效果、成本、稳定性与实际业务价值放在一起衡量，AI 才能真正成为可持续的增长变量。
从个人提效，到组织协同升级
除了业务和产品层面的变化，AI 也在推动企业重新思考组织协同方式。个人效率的提升，并不天然等于组织效率的提升；当团队规模扩大、协作链条变长，沟通成本、理解偏差和流程摩擦，往往会成为影响整体效率的关键因素。
结合汇量科技内部的实践，唐子丹提到，企业正在尝试通过更标准化、组件化的方式重构沟通与协作机制，让不同角色围绕更统一的表达体系推进需求、理解任务和完成交付。其核心并不只是单点提速，而是希望让个人能力能够更顺畅地转化为组织能力。
这也意味着，AI 带来的变化，不只是某个岗位、某个流程的效率提升，而是企业内部协作方式的一次重新校准。真正能把 AI 用深、用透的组织，往往不是工具用得最多的组织，而是那些能够把新能力嵌入流程、嵌入协作、嵌入经营逻辑的组织。
AI 的意义，是增长体系的持续演进
从模型红利到增长闭环，AI 带来的不只是工具升级，更是产品形态、业务流程和协作方式的持续演进。对于企业全球化增长而言，真正值得关注的，或许已经不只是“能不能用 AI"，而是“如何把 AI 变成长期、稳定、可放大的增长能力”。
当 AI 逐步进入更深的业务链路，企业面对的也不再只是一次简单的技术更新，而是一场关于增长逻辑、产品能力和组织方式的系统性升级。谁能更早完成这种转化，谁就更有可能在新的全球竞争环境中，建立起更强的效率优势与增长确定性。