5人团队年入9位数？AI时代的超级个体与营销破局

在这场被主办方称作“营销场”的小型对谈里，坐在台上的四个人身份各不相同：

来自小红书营销专家王梦珂，长期操盘产品商业化的王曼Abby，做过腾讯直播总监的视频号专家小Q，以及在字节和小红书打过仗、现在Leapo Tech 联合创始人曼达Amanda。

他们聊的是一个所有营销人都绕不过去的问题：AI已经涌进来这么久了，它到底在帮谁？又在淘汰谁？

对身处其中的“超级个体”来说，真正的破局，不是去追一堆新工具，而是重新回答一个问题——在AI时代，我到底还值什么钱？

一、AI改变的不是工具栏，而是底层秩序

如果只用一个词来概括AI对各行各业的冲击，Abby给的是“效率”。

她过往十五年一直在科技行业做SaaS、硬件和软件产品，接触过自动驾驶这样的复杂场景。以前，为了让算法学会识别人类世界的各种“幺蛾子”，团队要派人上路采集数据，再由人手工标注那些极端情况：突然冒出来的行人、奇怪的障碍物、诡异的光线变化。

而现在，AI可以自动生成海量的Corner Case，并自动标注，模型训练的速度被整体“拉快了一档”。对于车企来说，从技术验证到商业落地的周期，被实打实缩短了。这不是PPT上的“智能升级”，是现金流上的提速。

在营销领域，曼达看到的变化更“微观”也更残酷。

AI把很多基础环节打碎、重组——写文案、改标题、做海报、剪视频……至少一半以上的重复劳动都能交给模型完成。表面看，入场门槛变低了，“不太懂营销的人也能做营销”。

但门槛变低的同时，“水位”被整体抬高了。

当人人都能快速生成内容时，比的就不再是谁能把海报做得更精致，而是谁能在一片模板感的内容里，给出更清晰的判断、更扎实的方法论。没有认知的人，被AI放大的是混乱；有认知的人，被AI放大的是势能。

小Q的视角则更现实一些。

他开口就说：“AI最大的变化就是——我失业了。”台下笑了一片，但笑点背后是实实在在的焦虑：他在腾讯做了十四年直播业务，如今大量内容生产环节可以被AI接管，某种意义上，“很多人确实不再需要像过去那样工作”。

他举了个例子。

在一段时间里，中国被AI“克隆”得最厉害的明星，不是刘德华，也不是顶流演员，而是“没有开过号的靳东”。因为他没有做直播，没有做短视频，一堆假冒账号用AI合成的声音在视频里说：“我在横店拍戏，还差200万周转。”不少阿姨真的坐火车去送钱，这些新闻后来被媒体曝光。

AI给行业带来的变化，从来不只是“提效”，还有灰色地带、伦理风险，甚至是大规模的信任撕裂。

而平台也在调整秩序。

在小红书，王梦珂看到一波“AI味很重”的矩阵号疯狂起号，靠批量生成的内容占坑。但伴随新规出台，小红书开始强化实名认证、人脸识别，对于那些缺乏真实主体支撑的“批量内容”，平台态度很明确：收紧。

工具升级，秩序重写。

AI不是简单地“多了一行菜单”，而是把原有的游戏规则改写了一遍。

二、当AI变成“超级助理”，小团队的上限被重画

如果说在公司体系里，AI改变的是流程；那么对个人和小团队来说，AI改变的是“上限”。

Abby现在的日常工作，几乎可以用一句话概括：我和一个“超级助理”一起办公。

做培训课程，以前她要花大量时间在PPT排版、美化上，现在只需要把结构和逻辑丢给AI，让它先出一版“可用的初稿”，再自己微调。做公开演讲或访谈，她只要把录音丢给模型，就能在一分钟内生成可以直接用于宣发的稿件。

做行业洞察，过去她要读几十份研报，再用手写出一份总结；现在可以把研报整体扔给AI，再要求它基于这些材料做归纳、抽象，自己则把有限的精力留给“判断”和“取舍”。甚至在理财投资上，她也会让AI先帮自己梳理标的公司的财报和市场观点，再叠加自身判断做决策。

对她来说，AI已经从“工具”变成了“通才型秘书”。

小Q看到的，是整个内容团队结构的重塑。

他服务过一些头部知识IP，发现现在很多团队只有3—5个人，却能跑出比大公司还高的年营收。

有位老师（他用刘润做了化名）今年做了一件事：把办公室从一千平缩到四百平。原因很简单——很多业务线增长不错，但不再需要那么多人了。他的公众号和视频号内容，基本不靠本人亲自操盘，而是由员工配合AI完成。连视频里的声音，都有相当一部分使用了AI合成。

他讲了一句非常“反人性”的话：“一旦我去看内容，责权就回到我身上了。”

所以他刻意不看，把判断权交给团队和数据，自己只把时间留给真正重要的客户和关键项目。

曼达的创业经历，则把“小团队极致放大”这件事讲得更透。

在字节和小红书做增长的时候，一个中台团队往往是二三十人起步；

但她创立Leapo Tech后，核心团队刚开始只有4个人，做了一年也就5个人，却已经做到几百万营收，服务的客户还包括字节、腾讯和一批AI Native工具。

为什么可以？

因为他们不是“为了用AI而用AI”，而是认真把AI嵌进了每一环工作流：做市场洞察时，用模型快速提取不同国家的文化、消费习惯和社媒生态，省掉大笔咨询成本；

做内容测试时，用AI自动生成多版本话术，跑A/B Test，用数据说话，而不是凭感觉争吵；

做达人合作时，用工具筛选精准网红，把过去几周甚至一个月的业务周期缩短到一周以内，人效比传统广告公司高出三四倍。

当AI成为“超级助理”，小团队才第一次有可能，以极小的人数去撬动原本需要大组织才能撬动的盘子。

三、AI时代的“超级个体”，靠的不是工具，而是判断

当话题从“工具怎么用”转向“人应该成为什么”，这场对谈的密度明显上升了。

曼达给“超级个体”排了一个顺序：

第一是判断与认知，第二是执行速度，第三才是工具能力。

工具越来越多，每天都有新产品出现，如果没有判断力，人就会被工具牵着到处乱跑：今天试一个AI写稿，明天试一个AI剪辑，后天被一个“全自动增长系统”洗脑……

真正的关键是：你知道自己要解决的到底是什么问题？你能分辨什么是伪需求、什么是伪效率吗？

执行速度是第二个护城河。

AI时代的技术变化太快，“憋大招”这件事已经越来越不合时宜。曼达举了个自己的小故事：这次对谈其实她没什么时间准备，昨晚加班到很晚，今天在出租车上花二十分钟，用AI把自己的过往内容和风格串了一遍，迅速生成了一版结构，再在现场顺着这个结构自然发挥。

这种把个人经验、AI能力和当下情境快速拼起来的能力，本质上是“在有限时间里做出还不错的选择”的能力。

小Q则从“差异”这个词讲起。

他在腾讯讲课多年，总结出四种决定个人天花板的“差”——信息差、认知差、执行差、资源差。

信息差赚钱最快，也消失得最快。去年有人靠“某个爆火大模型”的热度赚过一波钱；但当同类产品在国内铺开、国产替代迅速，靠“套壳”吃差价的生意马上就没了。

认知差决定你是否能在风口退潮后继续活着：你能不能理解，自己到底在提供什么长期价值，而不是在卖一次性的“新鲜感”？

执行差则是残酷的，那些我们熟悉的大V、主播、作家，很多人看上去“轻描淡写”，其实都是能单人连播十二小时、写稿写到凌晨三点的人。上播对他们来说不是“上坟”，而是日常。

资源差则是最后一道门槛，你能不能用手里的工具、关系、供应链去构建难以被复制的组合拳。

Abby则把“超级个体”总结成一个金字塔。

底层是热爱与好奇心。面对AI，第一反应不是恐惧，不是抵触，而是“我能不能用它做点更好玩的事”？

中间是事业而不是工作。工作是为了换现金流，事业是为了实现自我。离开组织之后，你必须直面市场的冷和硬，重新学习商业逻辑，而AI只是其中一块砖。

顶端是“钱生钱”的能力。

当你有了不依赖单一雇主的被动收入，你在职场上看上去会放松很多：不用过度讨好、不用天天揣摩上级的脸色，也更有勇气对糟糕的机会说“不”。

她最后说了一句话：“超级个体，不是‘一个人做十个人的活’，而是‘一个人有资格决定自己的人生结构’。”

四、几个真实案例：AI如何把“不可能”变成日常操作

曼达分享了她在创业过程中做过的一次“闪电战”。

今年2月，TikTok在美国面临被封禁的风险，大量创作者开始寻找新的内容阵地。她敏锐地意识到，这是小红书的一个窗口期。

于是她和团队做了几件事：

先在Reddit上建立了一个专门讨论小红书的板块r/rednote，并结合AI写出一整套“小红书使用指南”发出来，三天就吸引了一千多名创作者，一个月沉淀了四千人；

紧接着，她们和小红书官方密切联动，成立了一家MCN，签约海外达人，利用自动化工作流和AI帮这些海外达人做内容搬运、翻译、剪辑、发布，让他们的内容在国内找到新的受众；

从察觉风向，到建阵地、搭工作流、落地MCN，核心团队就几个人，整个完成过程不到一个月。

如果没有AI，这种节奏几乎不可能实现。

第二个故事来自一位技术出身的创始人。

他做了一个类似Canvas的工作流产品，技术不错，但完全不懂营销。产品上线一个月，基本无人问津。

曼达团队介入后，先用AI对竞品和市场做了系统对比和推演，重新定位产品，明确要服务的是北美高付费人群；

然后用工具在一周内联系到十位Twitter和YouTube的垂直博主达成合作，把过去要花一个月跑完的事情压缩到了七天；

再用AI混剪达人内容，做二次分发和SEO优化。结果，在第二个月推广的第一周，他们就拿到了前一百个种子用户。

小Q的故事听上去更“生活化”。

他做过一场自己的课程私域发售，找朋友做了一个RPA工具，用AI来“帮他刷朋友圈”。

这个工具会自动扫描朋友圈内容，识别文字和图片，再用他的语气去评论。

如果你发自拍，它可能保持礼貌不说话；

但如果你发的是和工作、成长相关的内容，它就会顺势接上：“你说的这个点很好，我最近在研究一个类似的课题，刚好有一门课讲这个……”

这不是粗暴群发广告，而是用还算自然的方式，把讨论接到了他的课程上。

最后这场发售卖出了三十多单，有一半是靠朋友圈自动化“种草”起的头，再由人工进行后续沟通成交。

Abby提到，她服务的一家科技企业，两年间营销团队裁了超过70%的人。

但营收几乎没受到影响，一个人可以用AI完成从需求洞察、创意生成、视频剪辑、海报制作到线下活动物料的一整条链路。原因不在于那个人“多会用工具”，而在于：

他熟到可以闭眼画出来整条业务流程，知道每一步可以怎么拆、怎么接；

他有能力整合公司内外资源，把人和工具、渠道拼成一张网；

更重要的是，他有战略视角，知道自己在整个盘子里承担的角色是什么，哪些事必须亲自决策，哪些可以放手交给AI和外包。

AI让这些“不太可能”的组合，悄悄变成了新的日常。

五、别把AI当成“神”：底线、误区与冷静

当场讨论中，也有一些“踩坑故事”，提醒我们：

AI很强，但不是无所不能，更不是没有代价。

小Q提到心理咨询行业。

有团队想用AI“复刻”某位大咖心理咨询师，让模型代替真人回复用户的心理问题。从技术角度看，现在的模型确实能给出看上去温柔、有共情的回答，甚至在文字层面“更会说话”。

但在他看来，这已经踩到了道德的边界。求助的人是带着真实痛苦来的，如果背后没有真人的专业判断，而完全交给模型自动生成，再高级的算法也不过是在“冷冰冰地模仿温暖”。

这是一个没法用KPI去衡量的灰区。趋势不可逆，但人类对信任的底线，也不该因为技术便利轻易后退。

曼达刚从硅谷参加完TechCrunch回来，她的直观感受是：

在科技最发达的地方，人们反而格外重视线下连接和人际信任。大家当然用AI，但没有人认为“AI可以替代一切”。

她看到的一种危险，是一些创业者想“一刀切”——

要么完全不用AI，坚持所有东西“纯手工”；

要么幻想用AI取代整个市场部，把市场营销当成一堆可以自动化的流程。

真正健康的状态，是承认AI的长处，也承认人的不可替代：让机器去跑规模化、重复性的任务；让人去承担复杂判断、伦理决策、关系经营这些需要“感受力”的工作。

Abby则提醒了另一个常见误区：我们普遍高估了AI的“思考能力”。

很多老板把AI当作“答案机”，希望丢进去一个模糊问题，就吐出一个最优解。但如果企业内部连基础的数字化都没做好，数据仍是孤岛，那就属于“Garbage In, Premium Garbage Out”——输入的是垃圾，输出的只是更精致、格式更漂亮的垃圾。

AI可以帮你算账，却无法替你立大方向。

如果连“我想要什么”都说不清，再高级的工具，也只是帮你在错误的路上跑得更快一点。

六、从“被看见”到“被记住”：未来一年的三条关键趋势

讨论的最后，王梦珂请三位嘉宾用“一句话”总结他们心中未来一年的AI营销趋势。

曼达的回答很简单：过去的难题叫“如何被看见”，现在的难题变成“如何被记住”。

AI可以让你在很短时间里生产大量内容，但这些内容如果没有统一的风格和清晰的价值主张，很快就会淹没在信息洪流里。对品牌和个体来说，真正需要思考的是：我的哪一部分，是不可以被复制的？我的哪一种表达方式，是别人一看到就知道是我？

小Q关注的是“真人”的价值。

当数字人、AI口播越来越逼真，低门槛的口播内容会被大量替换掉。短视频里那些“站着念稿”的形式，会在未来一年大面积同质化。

相反，那些保留了强烈个人印记的内容形式——板书、深度对谈、现场访谈、真情流露的讲述，会变得更加稀缺。真人的价值，不在于“说了多少”，而在于“谁在说、在哪说、以什么状态在说”。

Abby认为，趋势将从“单点工具”走向“融入工作流的智能体（Agent）”。

个人不必痴迷于每一款新工具，而要学会设计自己的工作流：在信息收集、内容生产、分发优化、数据复盘这些环节，分别让AI扮演不同的角色。

同时，她提醒了一句：在所有效率的讨论之外，更值得超级个体关心的是身心状态。心是创作的源头，理解力、共情力、审美感受、对世界的好奇——这些东西一旦被透支，再好的Model也帮不回来。

王梦珂补了一刀：内容上，AI可以写得像你，但写不出你。真正需要被经营的，是个人的风格。

AI会替代很多人，但不会替代“清醒的人”

回到我们最初的问题：在AI助力营销增长的时代，超级个体的破局之道是什么？

不是比谁掌握的工具更多，而是比谁更清楚：我在用AI放大的，到底是什么？

如果你只是把AI当成“更快的键盘”，那AI终究有一天会代替你；

如果你能把AI当成“扩音器”，放大的却是你的判断、你的风格、你的价值观，那AI反而会成为你走向自由的一块垫脚石。

也许未来很长一段时间，营销人的日常，都会在“被工具追着跑”和“用工具拉开差距”之间摇摆。

但有一件事大概不会变：在这个时代，真正值钱的，不是你用过多少模型、记住了多少Prompt，而是你有没有勇气、耐心和诚实，去打磨一个属于自己的答案。

当所有人都可以借助AI说话的时候，

你想说什么？

你又愿意为这些话，承担多大的责任？

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更多对话细节

开场介绍

王梦珂： 各位好，我是王梦珂。我再简短介绍一下这几位老师，因为可能有不认识嘉宾老师的。

艾比（Abby）是一位产品商业化咨询师，之前在上市公司做商业负责人，她长期专注产品增长和变现，也有丰富的商业模型操盘经验。

小Q老师是视频号专家，他曾经是腾讯直播总监和腾讯高级讲师。小Q老师现在也是腾讯广告的营销顾问，同时做视频号的培训咨询和陪跑。

曼达是Leapo Tech出海营销平台的联合创始人，她曾经在TikTok和小红书负责营销增长，有八年的社媒营销实战经验，现在主要做AI赋能的社媒营销。欢迎各位，咱们这个小场是“营销场”。

 

AI给行业带来的最大变化

王梦珂： 那今天咱们就单刀直入，先来聊聊AI给你的行业、你的垂直细分赛道带来的最大变化是什么？有没有熟悉的工作场景里非常切实的变化点？艾比先来。

王曼Abby： 因为我过去15年都是在科技赛道，做软件、SaaS、硬件。AI给我带来最深刻的一个变化其实是效率。

我以自动驾驶举个例子。在AI之前，我们需要路采数据，然后去人工标注那些 Corner Case（长尾场景/极端情况），比如突然出现的行人、不明障碍物。AI产生以后，它可以自动化地去生成这部分数据，也自动化去标注这些 Corner Case。这其实更方便地训练了我们的算法模型，让自动驾驶更好地适应复杂的人类真实世界场景。从商业化角度，它加速了产品商业化的落地。我在杭州的一个客户就在做这样的工作，他的产品生成数据，为各大车企提供相关服务。

小Q老师： 最大影响就是失业。对，我就是受害者。我在腾讯待了14年，突然间AI来了，我就可以不用工作了，躺平了。当然这是开玩笑，但这可能是面向大家的一个焦虑和考量——AI确实让很多人不需要工作了。

比如说我做的直播业务。大家猜一下，在中国的所有明星里面，哪一个明星被AI侵蚀得最厉害？被AI大规模克隆、榨干社会价值，还毫无还手之力？

不是刘德华，刘德华有法律保护；也不是吴京、杨幂。答案是靳东。

靳东有名气、有作品，但他没开号、没做直播、没做短视频。于是有一堆AI假冒他，模仿他的声音说：“你好，我现在在横店还差200万资助。”然后很多阿姨就坐着火车去送钱，就被割韭菜了，这都上新闻了。这不是开玩笑，各大平台都有，视频号尤其严重。这就是AI带来的一个现状。

曼达： 我从营销领域说点经验。大家显而易见的一个变化是，营销行业里很多工作流能被AI取代，至少50%到60%的琐碎、重复环节可以被替代，效率提升是毋庸置疑的。

但我观察到最大的一点反而是：营销行业的认知门槛被提高了。AI让基础门槛降低了，好像没有专业知识的人也能做营销，但这反而导致“水位”被抬高了——怎么从AI的辅助中抽离出更好的方法论、建立更清晰的认知，变得更难了。这会逼出真正的营销高手，把混水摸鱼的人淘汰掉。

王梦珂： 某种程度上是潮水退去，看谁在裸泳了。

曼达： 对，就是这个意思。行业基础变得很宽泛，但专业水平的要求被提得更高。

王梦珂： 我也分享一下小红书领域。今年因为有AI，内容生产上有很多批量起号的方法，大家可能见过那种很“AI味”的账号。不过最近新规收紧，小红书要求账号实名认证、人脸识别，这在一定程度上打击了泛滥的同质化矩阵账号。

 

AI如何帮助小团队/个人提升效率

王梦珂： 下一个问题，AI是如何帮助小团队或个人提升营销效率的？有没有典型的环节或场景？

王曼Abby： 以我个人为例，AI就是我的“超级助理”。

第一是内容方面。过去做培训，我要花大量时间美化PPT，现在我只要把逻辑和结构输入给AI，它能自动生成初稿，节省了大量美化时间，让我专注于课程内容本身。做公开演讲或访谈时，我把录音丢给AI，一分钟就能生成宣发稿件。

第二是行业洞察。过去我可能需要读几十份研报，现在把研报扔给AI，让它结合这些研报给我深刻的洞察和总结。

第三是理财投资。我会把标的扔给AI，让它结合财报、市场观点，帮我做辅助判断。在整个工作领域，它就是一个全能助理。

小Q老师： 我有幸服务了几个AI领域的头部达人。现在的头部团队基本上都不超过5个人，但年营收是9位数。

举个例子，比如刘润老师（化名），他今年做了个很大变化，办公室从1000平变成了400平。因为他发现其他业务增长很好的同时，其实不需要那么多人了。

分享一个细节：刘老师的公众号和视频号，他自己是不看的，全部由AI和员工来实现。他说了一句很有智慧的话：“一旦我看，责权就转到我身上了。”如果不看，就是员工和AI去判断。而且他视频里很多声音完全是用AI实现的，非常逼真。这意味着他的时间可以完全交付给更重要的客户，而不是消耗在内容生产上。

曼达： 我之前在字节和小红书做增长，一个中台团队大概要20到30人。但我现在创业做Leapo Tech，团队核心成员一开始只有4个，现在做了一年加到5个，但业务已经能做到几百万营收了，服务对象包括字节、腾讯以及很多AI Native工具。

最大的不同是我们很聪明地把AI用在了各个环节：

市场洞察：做岀海需要了解不同国家（如美国、东南亚）的风土人情。以前这需要长期生活经验或昂贵的咨询费，现在我们用AI调取数据库和网络信息，快速生成策略，省掉了每年大几千万的咨询费。

内容测试：我们用AI串联工作流做A/B Test，对比不同内容资产和话术，快速筛选爆款。

达人合作：过去找网红、谈合作要几周甚至一个月，现在利用工具，我们可以一天内找到最准的达人，一周内落实合作。整体人效比传统广告公司高出3到4倍。

 

超级个体需要具备哪些能力？

王梦珂： 在AI时代，超级个体需要具备哪些能力？

曼达： 我觉得排在第一位的是判断和认知，其次是执行的速度和效率，最后才是工具的使用。

判断力：AI是人脑的镜像反馈。由于工具太多，大家都很焦虑，但判断哪个工具能用、什么场景用什么工具，这是最重要的。

执行力（速度）：AI时代技术变化太快，速度是唯一的护城河。不能憋大招，要快速响应。

资源整合能力：像我今天这个采访，其实我昨晚加班没时间准备，今天在出租车上花20分钟串联工作流，用AI结合我的风格生成了回答，这就是快速整合个人资产能力的体现。

小Q老师： 我在腾讯当老师比较久，给大家分享四个层次的“差”：

信息差：赚信息差的钱最快，但如果只有信息差（比如之前的DeepSeek爆火，有人靠它带货赚了一波），没有沉淀，很快就会被填平。

认知差：怎么把东西变成长久获利？比如去年很多把国外AI套壳在国内卖的，今年因为国产产品（如Kimi、智谱等）迭代快，套壳生意就没了。认知差不存在了，就得快速换方向。

执行差：我见过的头部达人，像樊登、冯唐，还有很多不能说名字的，他们都非常勤奋。比如某位主播能单人Solo直播12小时。这不仅仅是体力，更是心力。很多人觉得“上播如上坟”，执行差决定了你能行而别人不行。

资源差：这是比较重要的壁垒。比如我有客户在CES（消费电子展）上看到中国硬件出海的机会，利用深圳华强北的低成本供应链加上AI概念，在国外卖得非常好。像优必选这样的公司，用5个人小团队花两个半月就测完了一款AI玩具从Demo到上市的流程。

王曼Abby： 我理解的“超级个体”最核心的是自由——摆脱组织束缚，做自己人生的CEO。这可以看作一个金字塔模型：

底层：热爱和好奇心。 面对AI不恐惧而是好奇，保持积极乐观。

塔身：构建自己的事业。 区别于工作（赚取现金流），事业是你的自我实现。脱离组织后，你需要直面市场的残酷，锻炼商业化思维。

塔尖：钱生钱的能力。 通过被动收入达到自由。即使身在职场，有了这个能力，你就不用担心裁员、不用费心向上管理，能更松弛地面对生活。

 

真实案例分享：AI让不可能变为可能

王梦珂： 分享一个你接触过的真实案例，讲讲AI如何让一个人或小团队做到以前做不到的事。

曼达： 我举两个例子。

第一个是我们自己。今年2月，因为TikTok在美国面临被封禁的风险，很多创作者涌向小红书。我们迅速判断这是一波流量机会。

建阵地：我们在Reddit（海外论坛）上建立了一个小红书板块，用AI生成了“小红书使用指南”，三天内吸引了1000多名创作者，一个月吸纳了4000人。

转流量：为了把这些达人流量引入国内，我们跟小红书官方合作，成立了自己的MCN。利用自动化工作流和AI工具，帮这些海外达人做内容的搬运、汉化（AI翻译剪辑）、发布。从建联到签约、发布，整个MCN落地不到一个月，团队核心就几个人。

第二个例子是一位技术出身的创始人。他做了一个类似Canvas的工作流产品，技术很牛但不懂营销，产品上线一个月无人问津。我们帮他：

用AI做竞品对比和推演，锁定PMF（产品市场匹配），定位在北美高付费人群。

利用工具在一周内联系到10位Twitter和YouTube的网红达成合作（以前可能要一个月）。

用AI混剪达人内容，沉淀为资产，优化SEO。结果在第二个月推广的第一周，就迎来了前100个种子用户。

小Q老师： 我9月份做了一次私域发售卖自己的课。我找朋友定制了一个RPA（自动化）工具，利用AI做朋友圈营销。

大家知道现在朋友圈点赞数下降了，但我这个工具会扫描朋友圈，识别内容（文字和图片），然后用我习惯的语料进行智能评论。

比如你发了自拍，它可能不评论；如果你发了关于工作的内容，它会识别出语境，评论说：“你讲得很好，我的课里也有相关方法论……”把内容跟我的课关联起来进行“种草”。

这帮我自动化完成了“勾搭”，最后卖了30单，一半的客单价是通过朋友圈自动化种草，再由人工介入成交的。

王曼Abby： 我服务的一家科技企业，营收过亿。这两年他们的营销团队裁员比例超过70%。

现在他们一个人能干什么？从客户需求洞察、生成创意文案、视频剪辑、活动海报，到线下活动的交付，完全通过AI一个人搞定。

重点是：裁员这么多，营收完全没受影响。

他们能做到的原因：

对业务流程非常熟悉，人机协同流程成熟。

善于整合公司内部和外部资源。

底层是战略思维。AI可以替代执行，但替代不了高级岗位的战略思维。

 

AI的误区与避坑指南

王梦珂： 大家觉得在AI应用中有没有什么容易踩的坑或误区？

小Q老师： 分享一个心理咨询领域的案例。像武志红老师这样的大咖，因为时间有限，有团队想用AI来复刻他，回复用户的心理咨询问题。AI现在的确能做到很有温度、情绪价值拉满。

但我觉得这有个伦理误区：对方是付钱来救命的，你却用AI给他“开药”？

虽然从技术趋势（Trend）看是不可逆的，但我个人觉得心理咨询这种触达人底层的服务，还是需要真人的交付才踏实，否则很容易崩掉。

曼达： 我前两天刚从硅谷参加TechCrunch回来，最大的感受是：硅谷虽然科技极度发达，但大家依然非常相信线下的力量和人与人的信任。

误区在于：把AI当成神，或者觉得AI能解决一切营销问题。

有些创始人说要用AI取代整个市场部，这太没有敬畏心了。AI能帮我们踩油门，让车跑得更快，但由于它目前还不能完全替代“驾驶员”这个角色。

极端不可取：完全不用AI（笨办法）或过度依赖AI（大脑退化）。理想状态是人机协同。

王曼Abby： 我的观点是：我们太高估了AI的思考能力。

很多人把AI当成“答案机”，指望它给最优解。但AI无法理解你深层的战略目标和上下文。

很多传统行业老板找我，问能不能推荐个工具把转型问题解决了。我说你连“数字化”都没做完，数据都是孤岛，就想做“智能化”，这是不现实的。这就相当于“Garbage In, Premium Garbage Out”（输入垃圾，输出高级垃圾）。

 

未来一年的AI营销趋势

王梦珂： 最后，一句话总结未来一年AI营销最值得关注的趋势。

曼达： 过去是希望被看到，未来一年挑战在于“被记住”。如何把快速生成的内容资产转化为品牌资产，是接下来的课题。

小Q老师： 平台趋势上，数字人已经能以假乱真，会替代掉很多口播博主。所以明年趋势是：能不能区分于AI，用“真人”去做更有深度、更有情感的内容（如板书、深度对谈）。 真人的稀缺性会上升。

王曼Abby： 趋势是从单点工具进化到融入整个工作流（Agent）。作为个人，更应该关注自己的身心。心才是创作之源，不要只用脑子，要保护好你的感受力。

王梦珂： 内容上，AI做不到的是风格。大家应该寻找并固定好自己的风格。