腾讯云×钛动科技:从算力到赚钱,AI如何打通产业服务的链条?

   2026-11-14 0
导读

事实上市面上敢把“盈利”作为AI核心主张的公司并不多。在出海营销这个赛道里,钛动科技是第一批举手的。作为一家AI营销科技公司

事实上市面上敢把“盈利”作为AI核心主张的公司并不多。在出海营销这个赛道里,钛动科技是第一批举手的。作为一家AI营销科技公司,不久前,其发布了新一代营销智能体Navos Pro,将Profitable(盈利)与Professional(专业)、Proactive(主动)并列,明确提出:营销AI不仅要懂业务、主动执行,还要帮助客户获得商业回报。

十年营销经验,如何让人上手就用?


腾讯云与钛动科技的合作,不是“你买算力、我卖服务”那么简单,而是一条从模型训练到应用交付的完整链路。


拆开看双方的角色:钛动科技带来近十年出海实战积累的“教材”——营销案例、市场经验和消费者反馈;腾讯云则提供算力、云基础设施和训练调优支持,搭起模型学习这些经验的“训练场”。训练好了后还要投入使用场景,钛动科技则将部分专业能力封装成Skills,接入WorkBuddy,相当于把这些营销技能放进企业随时可以取用的“工具箱”。



举个具体场景,研究某个海外品类时,用户需要收集广告、素材和竞品信息;钛动科技提供专业数据与分析能力,WorkBuddy提供调用入口。能力不再只存在于钛动科技自己的产品界面里,而是被放进了一个企业日常工作的入口。



在Morketing看来,这场合作有三点值得关注。


第一,它不是单向服务,是“底座—能力—回流”的闭环,探索结果导向的企业级AI应用。


传统云市场是“卖水”逻辑,云厂商提供水和电,客户在上面建自己的东西,建完就结束了,链条是单向的。


但这个案例的链条多了一段:钛动科技把模型能力封装成Skill,放回腾讯WorkBuddy的技能市场,让其他企业调用。云厂商不只是提供资源,还打通了垂类能力的分发渠道;营销服务企业不只是买云,还把能力卖回了云生态。选云不再只是选算力和价格,也是选一个能接入哪些专业能力的入口。


第二,它把“云厂商与营销服务商的关系”从“供应商-客户”,推到了合作伙伴,能力共建。


钛动科技创始人兼CEO李述昊的采访时讲到腾讯云提供的不是单纯的GPU,还包括专业模型训练与调参的共同平台、TokenHub的大模型调度、WorkBuddy的Agent/Skill协同。


训练平台共创这件事,意味着双方在模型迭代层面有耦合,云厂商开始进入客户的能力建设过程,营销服务商开始把底座选择当作能力的一部分——这是分工在变,不是简单的采购在变。这会让云厂商之间的竞争从“谁GPU便宜”转向“谁能陪客户把模型跑出来”。


第三,对出海企业而言带来更实在的利好,让广大商家少一点“交学费”,多一点增长的底气。


出海最怕的,不是内容做得慢,而是忙了一圈,钱花了,看不着回报不说,甚至不知道问题出在哪里。腾讯云和钛动科技的合作让企业更容易用上市场研究、广告分析等专业能力,在投放之前多一些判断依据,在投放之后多一些调整方向。让专业经验服务于更多企业,让AI的价值真正落到出海生意上。


总的来说,这个腾讯云和钛动科技的合作,不只是云支撑了一款营销模型,而是行业经验经过模型训练、技能封装和生态接入,开始以新的方式服务企业。


出海下半场:技术向实,生意向深


透过腾讯云与钛动科技的合作案例,我们看到,出海企业对技术的期待正在落到两个具体问题上:能否帮助业务取得实际收益,能否帮助企业更深入地理解当地市场。沿着这两个问题展开,正是出海经营中越来越重要的两个关键词——Useful AI与深度本土化。


Useful AI:AI的评价标准,从生产效率转向经营效果


在今年腾讯云国际出海峰会的圆桌讨论中,一个问题被摆上台面:“产能翻十倍之后,收益会跟着翻十倍吗?”


这句话问到了很多广告主的痛处。素材可以越来越多,但预算有限,消费者的注意力也有限。多生产一百条内容,并不意味着多一百次有效转化。企业仍然需要判断,哪些值得投,哪些应该停。


这意味着,如果AI的价值只囿于生产效率的提升,它解决的仍然只是“如何做得更多”,而非“如何做得更有效”。对出海企业而言,这样的AI或许减轻了制作负担,却未必解决了增长难题。


钛动科技也谈到了类似的难题:原来投十条素材,AI来了之后变成一千条,人能不能看得过来?又该从中选出哪五十条投放?



当生产不再是最难的环节,筛选和决策就变得更重要。如果AI只负责增加素材,团队却要花更多时间判断、修改和试错,那么一个环节的提效,未必能带来整项业务的改善。下一步更重要的是,让AI参与市场分析、投放判断与效果优化,把生产端省下的时间和成本,转化为经营上的实际收益。


这也是Useful AI应该回答的问题:不仅能做,还要帮助企业判断什么值得做;不能帮助企业判断,还要能发现新增长机会;不仅要发现增长机会,还要对商业结果负责。


对出海企业来说,真正的UsefulAI是从功能列表走到业务现场,最后回归到生意账本上。


深度本土化:从简单适配,到持续理解当地市场


Useful AI是横向延伸,让出海企业快速进入市场,但光进入的快没有用,还要扎根地深。因此出海下半场的第二个关键词就是,深度本土化。


在腾讯云国际出海峰会上,美图设计室技术负责人提到,一些商品图虽然看起来好看,却缺少对海外不同市场和用户需求的理解。这类问题并不少见。完成内容适配,只是进入市场的一步,并不代表已经理解市场。       



在Morketing看来,深度本土化的关键,是让当地需求真正影响企业的日常经营。


它不只涉及营销内容,还包括当地团队如何配置、总部与区域如何分工、渠道和服务如何建立。前线发现消费者的需求变了,能否及时调整?营销团队收集到的反馈,能否进入产品和服务决策?这些环节是否顺畅,同样决定一笔营销投入能取得什么效果。


腾讯云在国际出海峰会上发布的《2026企业出海白皮书:云与AI驱动全球业务增长》,将这一变化概括为:“本地化由产品适配走向经营体系适配。”


这句话的重点在“体系”。企业不能只让广告更像当地,还要让组织、产品和服务跟得上当地需求。否则,营销端即使吸引来了消费者,后续体验也可能让这些投入打折。


AI的应用同样如此。白皮书提醒,一个市场中表现良好的模型、提示策略和知识库,进入另一市场后可能失效。技术可以复用,市场判断却不能照搬。当地知识与实际反馈,仍然需要持续进入系统。


围绕企业从“拓荒期”到“扎根期”、再到“共生期”的发展,白皮书梳理了两条能力主线:一条是覆盖市场进入、本地运营与跨区域协同的“全程经营支撑链”;另一条是推动AI进入核心业务、同时控制成本的“AI应用支撑链”,并将安全合规贯穿全程。


 
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