先不急着打开 PPT，也不急着“给 AI 一个用例”。
就像在港大中国商学院的课堂里，老师让大家先把电脑合上——今天这 60 分钟，我们先把“工具思维”按下暂停键，回到一个更本质的问题：AI 到底在重构什么？
雨生在港大中国商业学院 数字化学到 的一个基本训练是：
- Google 推出 UCP / A2UI，不是多了一个接口，而是在为 AI Agent 制定“商业话语权” 的范式转移，要从亚马逊电商手中 争夺 “商业话语权”；
雨生点评“A2UI（Agent-to-User Interface）是谷歌推出的一种声明式界面协议。其核心在于，AI Agent 不再生成可能包含安全风险的代码（如HTML），而是输出结构化的JSON数据来描述界面应有的样子（如“这里需要一个标题、一个日期选择器、一个确认按钮”）。前端应用接收到这份“UI蓝图”后，使用本地预定义的安全组件库将其渲染成真实的、可交互的界面。这实现了 “AI描述UI，前端渲染UI” 的安全范式，兼顾了交互效率与安全性。”
而 通用商务协议（UCP）是一个开源的开放标准，旨在为AI代理（如Gemini、ChatGPT）与电商系统（如Shopify、Walmart）制定一套“通用语言”。它标准化了商品发现、比价、下单、支付和售后等全流程的数据交换，使得AI Agent可以像真人助手一样，在不同平台间无缝地帮用户完成自动化购物。
- Agentic AI 学界和产业界（MIT Sloan、BCG、Analytics Vidhya）的共识是：从“工具”走向“队友”、从“任务执行”走向“目标追求”；
- The New Stack、Snowflake 等在提醒：传统 Serverless、无状态函数，对 AI Agent 这种长周期、有状态的决策实体，架构层面已经“不配”了；
- Google、Shopify、微软、OpenAI、亚马逊，在 Agentic Commerce 上争夺的，是“谁定义购物的协议、入口和结算路径”。
而在中国这边，像分众、汇量、蓝标、易点天下这一圈营销传媒上市公司，表面上还在讲“AI 赋能营销”“降本增效”，实质上都已经被动卷进了 “AI 决策权争夺战” 而可能还不可知。
## 一、港大商学院视角：从“注意力经济”到“决策经济”
1.1 人类习惯问“为什么”，AI 习惯看“相关性”
> 人类擅长的是因果链条（Because → Therefore），
> AI 擅长的是高维相关（Patterns & Correlations）。
- 人类希望知道：为什么某个广告有效、为什么某个产品爆了；
- 但当变量从 3 个变成 3 千个、3 万个时，人脑对“为什么”的执念，反而变成了限制。
- AI 的强项在于：不一定解释清楚因果，却能在巨量变量里找到稳定可复用的相关模式——Netflix 用它来选剧本、剪预告，拼多多用它来算“第几次推更低价你一定会下单”。
这对营销最大的冲击是：【品牌】、【碎片化】到 【千人千面】，再到【每人每面】
> 产品和创意不再靠“我们觉得”，而是靠 AI 帮你从亿级行为数据中，找到人自己说不出来、却重复在做的偏好模式。
1.2 从“先有产品，再找市场”到“先聚合需求，再反向决定产品”
- 一家百年老牌做实体相机，苦练工艺，估值几十亿；
- Netflix 这种纯“搬运+推荐”平台，早期没有自制内容，靠的是：
- 谁愿意看什么、何时看、看到哪里会停的行为数据聚合；
> “没有产品，只做聚合 +分发”的 Netflix，
> 可以收购“产品做了 100 年”的华纳兄弟公司。
- 很多 DTC 品牌、跨境品牌，一开始只有营销团队，没有工厂：
- 先靠 AI + 平台数据抓住某一圈用户的需求，
而阿里巴巴推出首个跨境电商AI智能体“遨虾” 恰恰是 这个时代迭代的AI智能体【智能投放？智能选品】
- “先打磨产品/创意，再想办法把 TA 推出去”。
1.3 决策经济：AI Agent 成为真正的“客户”
当 Google、OpenAI、微软、亚马逊，都开始给零售、电商、金融、制造部署 面向终端用户与企业的 AI Agent 时，链条发生了这样的变化：
- 现在：越来越多时候，你要说服的是 替人做决策的 AI Agent：
- 它会根据 UCP 数据、过往舆情、价格与履约记录、用户历史偏好，
为用户过滤候选，再用 A2UI 生成 1–3 个交互卡片。
## 二、AI时代营销公司的生存焦虑与跃迁路径
（以分众 / 汇量 / 蓝标 / 易点天下为代表）
下面我用四类典型公司，来模拟 AI 时代各自的“生产关系重构路径”。
2.1 分众/新潮传媒们：从“电梯屏霸主”到“AI 心智领主” 【AI封建主义】
> 如果用户回去不是打开搜索框，而是对 AI 说：
> “帮我选一款适合 35 岁职场人的西装，预算 3000。”
（1）物理屏幕 → “心智云”的训练数据源
- 把过往十几年、数万次品牌引爆案例“抽象”为参数：
- 品类、价位、人群、楼宇类型、频次、创意风格、时段……
- 给品牌：不只是卖点位，而是卖“一整套引爆策略”；
- 给 AI Agent：把“在分众/新潮传媒们有大规模投放”作为 信任权重与品牌成熟度的强信号，
> 分众不只是“点亮屏幕”，而是在“训练 AI 对品牌的长期判断”，屏幕要给AI Agent 看。
（2）物理协议化：UCP / A2UI + 线下入口
在海外市场的屏幕中集成A2UI协议：当用户经过屏幕看到某品牌广告时，可用手机NFC“碰一碰”屏幕，手机会立即弹出一个由AI Agent通过A2UI协议生成的、包含商品信息和优惠券的原生交互卡片（非网页跳转）。用户可直接在卡片内完成预订或支付，将“看见广告”到“完成交易”的路径压缩到几十秒。这背后是A2UI “流式渲染” 能力的体现，界面可以逐步生成，用户无需等待。
> 这让 “看见广告”与“完成交易”的距离，从“几小时 / 几天”，压缩到“几十秒”。
（3）从“媒体公司”到“AI 物理基础设施平台”
> 真正能穿越周期的，不是“做内容”的公司，而是“做基础设施”的公司。
- 亚马逊【科技封建主义】：靠云+物流+电商广告，向品牌收取“数字租金”；
- 分众有机会在 AI 时代，学亚马逊的【科技封建主义】向品牌收取的是 “心智租金 + 物理入口费”：
- 你想要你的品牌，在 AI 看来不仅是“一个 SKU”，而是“一个真实存在、有线下足迹的主体”？
- 那就需要付费在物理世界留下足够多、足够集中的“证据”。
1. 你们的“数字化”项目，到底是在提升内部效率，
还是在构建一个可以被 AI 调用的“品牌引爆云服务”？
2. 你们的屏幕，在五年后，是“线下 TVC 播放器”，
2.2 汇量科技 / AppLovin们：从“AI驱动的程序化买量”到“Agent 决策偏好引擎”
- 通过 AXON / Mintegral 等引擎，
- 在 100 毫秒内决定：这次曝光值不值得买、出多少价。
> ChatGPT、Gemini、Copilot 等 AI 界面里，
IAA/IAP 对电商流量的价值会下降， 对虚拟交易的价值也会被动摇。
> AI Agent 会选谁作为候选？按什么顺序展示？会多给谁一点解释？
）AXON 3.0：预测“被 Agent 采纳”的概率
- 将UCP提供的标准化商品信息（价格、评价、库存、物流时效）与用户历史行为数据结合，构建新的预测模型。该模型的核心指标应从传统的“点击率”转变为 “被Agent采纳率” 和 “在Agent推荐序列中的平均位次” 。这意味着，优化目标不再是让人点击，而是让代表用户的AI Agent认为你的商品是最佳选择
- 某个商家的 Offer，在某个 Agent 的决策模型中：
> 这就是从 “人会不会点” → “Agent 会不会选”的升维。
（2）Vibe Coding for Performance：素材与算法一体化
- 根据不同人群、不同 Agent 环境（ChatGPT 插件 / Gemini App / Copilot Pane），
用 Vibe Coding 描述“我们要的感觉”，由 AI 自动生成对应风格的视频、图文、落地页。
- 用 AXON 的实时反馈数据，反向训练一个 “Vibe → Performance” 模型：
- 知道“什么样的前 2 秒”“哪种语气”“哪种颜色”在特定场景下效果最好。
- 目的不是替代创意，而是把创意拉进 可迭代的算法闭环。
（3）从 DSP 到“跨平台 Agent 策略顾问”
- AI Agent 不属于某一个广告平台，它跨多个生态动作：
- 观察和建模这些 Agent 在不同生态里的“偏好风格”；
- 帮品牌方制定一套 “多生态、多 Agent 的统一出价与展示策略”。
1. 你的算法团队的 KPI 还只是 CTR/CPA 的AI定价 吗？
还是已经在考虑“Agent 采纳率”“Agent 推荐序列中的平均位次”？
2. 你到底是广告平台的“高级工具提供商”，云厂商的高级消费客户，
还是 Agentic Commerce 时代最懂视觉、定价与商品结构的“量化顾问”？
2.3 蓝色光标们：从“劳动力密集代理”到“品牌 AI 资产运营商”
- 客户开始自己“玩 AI 和智能体了” ，很多基础活变成 “能不能帮我跑跑 AI 优化一下”；
雨生要说“智能体替代的就是蓝色光标们！尤其是AE这种执行类岗位。”
- 传统的“人天计费 + 媒体返点”模式，被资本市场认为：
（1）从“项目制交付”到“Brand Agent 长期运营”
- 记得品牌几十年的故事与底线：什么能说、什么绝不能说；
- 深度集成 UCP，可以与用户的个人 Agent 直接沟通、比价、解释产品。
- 这些 Agent 并非简单 FAQ 机器人，而是：
- 客服 + 销售 + 顾问 + 内容创作者的融合体，
- “Agent 设计费 + 维护订阅费 + 业绩分成”。
（2）Vibe Coding Studio：创意工厂的 AI 工业化
- 把传统“一个团队做一个 Campaign”的模式，
改为 “一个策略 + 多个agent 模块 + vibe多模态生成”：
- 策略与价值观由资深创意/策略团队制定 prompt ；
- 大量版本的文案、短视频、互动脚本由 AIGC 生成；
- 实时用投放数据筛选表现最好的一批，再人工精修。
- 最终交付给客户的不只是几条片子，而是一整个“可持续生产、可持续进化的品牌内容机器”。
（3）全域决策大脑：跳出单一平台的“战术视角”
- 它横跨了分众（线下）、抖音快手（短视频）、腾讯阿里（大平台）、跨境（Facebook/Google）……
- 通过 AI，将这些碎片视角合并成 “一个全局视角的 marketing brain”：
- 下一轮预算，是加在心智锚定（分众三个月大规模引爆），
还是强化电商货架（搜索、详情页）、还是围绕 Agent 答案位（GEO/AEO）优化？
雨生点评：“虽然还是回到了 整合营销传播 IMC的 路子，but 这次AI版本的，整合了 AI和人 智能营销传播 ”
1. 你公司的核心资产，到底是“人”，还是“可持续运转的品牌 AI 资产”？
2. 你在客户心中，是“一个能写很棒提案的代理商”，
还是“AI 时代帮我守住品牌人格与决策地位的托管方”？
2.4 易点天下们：从“跨境投手Yeahmobi”到“AI 出海方案整合服务商”
- 帮中国品牌在 Facebook、Google、TikTok 上买量，
- AI 翻译、多语种大模型，让“语言本地化”门槛大幅下降；
- Agentic Commerce 让欧美用户直接对 AI 说：
> “帮我找一款适合亚洲肤质、预算 XX 的保养品。”
> 如果你的品牌在 AI 世界里只是“一串拼音 + 一点随机评论”，
> 再多出海投放，也可能只是帮别人“给 AI 提供训练数据”。
（1）KreadoAI 2.0：跨文化 Vibe 的模型化【范式转移】
- 把这种差异抽象成 **“多文化 Vibe 模型”**，
帮中国品牌在每一个市场生成 “像本地人做出来的广告 数字人+背后的agent 智能体”。
> 不只是“看得懂”，而是“看着就觉得，是为我做的”。
（2）Agent-Enabled Localisation：把出海流程做成产品
雨生认为：“而不是碎片化的 adsgo.ai +一堆其他的工具，虽然工具也有价值，但碎片化是无法 做AI整合服务商的”
- 对品牌方来说，出海不再是“项目 + 顾问 + 人对人沟通”，
而是：“登陆平台 → 开启某个市场模板 → Agent 陪跑”。
（3）盈利模式从“代运营”到“AI 资产订阅”
- Agentic Commerce 报表与洞察工具。
但“AI 出海引擎工具订阅 + 数据资产收益分成” Martech 可以撑起估值天花板。
1. 你现在的增长，更依赖“人头数与项目数”，还是“AI 工具订阅数”？
2. 你还在以“某年出海投放额”讲故事，会不会越来越焦虑？
还是已经在以“帮 X 个品牌成为海外某地 AI 推荐 Top3”来讲价值？
五、终极冲击：亚马逊“科技封建主义”与 9:1 规则
雨生里有个常被引用的概念：**科技封建主义（Techno-Feudalism）
- 自家的 AI 购物助手（Buy with Prime / Buy for Me），
- 广告不再是独立版位，而是内嵌在搜索与推荐序列中，
- 所有 Agent、推荐模型、支付风控、大模型推理，都绑在自家云。
- 决策一旦做出，物流履约能力成为体验闭环的最后一公里。
在这样的集团飞轮里，“9:1 规则”会被进一步强化：
- 少数掌握平台、协议、云和履约的“科技领主”，拿走 90% 的增量红利；
- 其他所有参与者，只能在剩下的 10% 空间里彼此厮杀。
而谷歌Google 在流量入口 + UCP/A2UI 协议 就是发起的反击，正如K8s 之于亚马逊云计算 和 Docker 一样；
微软在企业 Copilot + Azure + 工作流；
问题是：分众、汇量、蓝标、易点，未来到底站在哪一层？
靠这些三方们 未来要靠哪一头？广告主？ 媒体方？平台方 or 还是靠智能体AI 更靠谱？
- 是成为这些“封建领主”体系下的关键封地和税源伙伴，
- 还是沦为它们生态里的“可替代供货商”与“数字佃户”？
雨生要提醒的是“想想上一波移动互联网时代，是怎么被 谷歌 苹果 的协议一刀切生，一刀切死的。
想想那些 上市计划 从 nasdaq 到 新三板 的 哪些公司们。
六、CXO 办公室的多重焦虑：人性层面的“动作变形”
老师是这么讲的…
我自己这几年踩坑下来 发现确实如此
下面这几类典型焦虑，相信各位在各自公司里，已经感受得很清晰。
6.1 CMO / 品牌 VP 的焦虑：
- 多年品牌建设，被抽象成 UCP 里的一条记录：
- `{"brand": "ABC稳稳鞋", "rating": 4.6, "price": 468, "delivery": 24h, "returns": 200ok}`
品牌建设可能被简化为UCP协议中的一条条结构化数据记录。品牌故事、情感联结等无形资产，若无法通过像分众线下投放（作为物理心智锚点）这类方式，转化为能被AI Agent识别和加权（例如，成为GEO/AEO排序中的信任权重信号）的“可建模心智资产”，就会在AI的决策链中失声
而没有把品牌当成一套 “可被建模的长期心智资产”？
是否有被系统地接入 AI 训练与 GEO/AEO 策略？
3. 我们有没有一个明确的路径，把品牌抽象成 Brand Agent + 心智参数集，
让 AI 在决策时知道：这个品牌代表什么，不代表什么？
6.2 销售 VP 的焦虑：
> “AI 会不会直接把我团队的‘人对人能力’抹平？”
- 企业客户：越来越习惯用 Copilot / 自建 Agent 做 AI 评估、比价、供应商筛选；
- 终端消费者：越来越习惯对 AI 说“帮我选”“帮我配”“帮我找优惠”。
在 AI 提前筛完选项之后，机会窗口被压缩到了极小。
1. 我们有没有把产品与服务，转译成 UCP/A2UI 友好的数据 + API？
还是依然只能通过“PPT + 口头解释”与客户沟通？
2. 我们的销售团队，是否已经开始面向 “人 + Agent” 双重对象，
3. 在出海业务中，我们是否利用像某公司那样的能力，
让自家产品在当地 AI Agent 的“候选列表”中拥有存在感？
6.3 产品 / 技术 VP 的焦虑：
> “要不要自研大模型？会不会跟不上？会不会全做废？”
- 开源模型（Llama、Qwen、DeepSeek……）在快速追赶；
- 内部项目一堆 PoC、Demo，却难以落到真正的 业务飞轮效应。
中腰部企业真正的护城河不在于“模型有多大”，而在于：
- 把多个模型、工具、数据源编排成 稳定 Agent 工作流的能力；
- 建立一个能不断自我改进的 数据飞轮（Data Flywheel）。
1. 我们在 AI 上的投入，是偏向“炫技 Demo”，
2. 我们是不是过早把资源投在“自研大模型”和股票增长，
而忽略了更有护城河的“Agent 编排 + 场景建模”？
3. 我们的IT数据基础设施，足不足以支撑 Agentic RAG、多 Agent 协作、MCP/A2A 协议接入？
6.4 CFO / 战略 VP 的焦虑：
> “这是泡沫，还是重新定价？传统现金牛正在被 AI 蚕食，我们的新故事讲得过去吗？”
- 市场对“AI 概念股”的追捧，带来估值虚高与预期绑架；
- 传统业务（代理费、买量返点、制作费）毛利被压缩；
- AI 项目看上去“酷”，却在短期 P&L 中拉不动针，
你年底述职 没升职，我们明年再看再说？你这个项目不赚钱，财务考核没通过得裁员。
港大中国商业学院课堂在看这种问题时，会让我们区分两个问题：
1. 这项 AI 投资，是否在“杠杆人效与数据”，而不是只是“自动化一点点”？ 毕竟自动化投放系统，都是雨生和同事们在20年之前做过几次的SaaS 应用，得解决叫好不叫座。
2. 它是否在构建未来五年仍能复用的数据与协议资产，
1. 我们在 PPT 里讲的是 “AI Adoption”（用了哪些模型、工具），
还是可以量化地讲出 “AI Leverage”（同样营收，人效提升多少，毛利结构变没变）？
2. 我们的资本开支和研发预算，是堆在“有炫耀价值”的 AI，
3. 对于分众这类有物理垄断 + AI 赋能空间的公司，
我们是否重新评估了其“线下资产 × AI”的组合估值？
七、结语：站在 AI 时代的“新封建版图”上，你要哪块封地？
如果用港大中国商业学院 Tim 老师 的一句总结：
- Google 正在用 UCP / A2UI，为 AI Agent 时代的商业往来写“宪法””；
- 亚马逊在用 AI + 电商 + 广告 + 云 + 物流，强化自己的“封建领主”地位；
- 微软在企业 Copilot + Azure + 工作流里，重新定义“谁来驱动组织行动”。
而对 分众 / 汇量 / 蓝标 / 易点天下 这一批营销行业头部玩家来说，你们面前至少有四条清晰的定位路径：
- 从 RTB 升级为 “Agent 决策影响引擎”，
- 成为跨平台 AI Agentic Commerce 的量化做市商，N岁的谷歌。
- 把品牌从“PPT + KV”转化为 “可长期运营的 Brand Agent + 心智资产云”，
- 用 AI 解决出海过程的“语言 + 文化 + 合规 + 协议”复杂度，
- 不再只卖买量服务，而是卖 “AI 出海基础设施服务商”，
- 成为全球 AI Agent 愿意信赖、愿意调用的中国品牌通道商。
如同 ABC稳稳鞋投流分众， AI电商服务出海找一点 一样
最后的问题，不是“AI 会不会颠覆营销行业”，而是：
你可以选择的位置，远不止一家“会用 AI 的公司”，
掌握一块不可替代的封地：物理心智、算法决策、品牌人格，或者全球通路。
这，将决定未来十年，你所在的企业，是被估值重构的一方，
IV. C. 金句海报文案
-
你的品牌字符串 JSON 化了吗？别让 AI 压根看不见你！
-
云省不省钱？看账单，不看 PPT。AI Agent 要跑，架构得先配得上！
-
出海不是换个市场烧钱，是换套打法挣钱。别当 AI Agent 的“数字农奴”！
-
CMO 的新焦虑：我的品牌，会不会只剩下一行 JSON？
-
不必去美国，也能扒光全球 AI 最新的包装和吹牛素材。
V. D. 关注引导与活动设计
「AI 决策时代，别再当 AI Agent 的“数字农奴”！」
嘿，老铁们！这波 AI 浪潮，是危也是机。如果你对文章里的那些“新收租法则”有共鸣，如果你也想把 AI 和云的知识变成真金白银的生意，那就别犹豫了！
**第一步：立即扫码或搜索关注我的公众号【雨生云计算】。** (这里可以放一个公众号二维码的图片，或文字说明“搜索公众号 雨生云计算”)
我会每周更新最前沿的云成本优化打法、出海一线实战案例，以及那些巨头没在 PPT 里说的“行业内幕和生态博弈拆解”。
**第二步：加入【雨生出海精英社群】和【AI 决策力知识星球】。**
在这里，你将结识一批真正在出海圈用技术和 AI 解决问题、一起搞钱的老板和技术负责人。我们不聊虚的，只分享：
* 云成本优化：如何把每一分钱都花在刀刃上，不当冤大头。
* AI 策略落地：如何将品牌抽象成 AI Agent 友好资产，影响 AI 决策。
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**限时福利！** 评论区留下你的公司或行业痛点，我们会随机抽取 **10 位** 送出**《AI 时代出海营销核心协议解读与应用清单》电子版**，帮你快速了解 UCP、A2UI 等协议的关键要点和实际操作步骤！
**别让 AI 时代，把你停在上一代的云认知里！**
VI. E. 朋友圈转发文案模板
1. 港大中国商业学院参访 雨生对AI 时代营销新生产关系新理解！巨头们的新“收租”法则，你的品牌 JSON 化了吗？雨生这篇分析太顶了！#雨生云计算#出海必读#AI决策战
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