專訪鈦動科技李述昊：Agent+專業模型，把全球營銷科技拉入新戰場

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??深響原創 · 作者｜劉亞瀾

用 AI 做營銷，早已不是新鮮事。

淘天已讓 AI 全面落地雙11，阿里媽媽 LMA 2廣告大模型系列中的 URM 通用召回大模型已運用于日常商家生意； ChatGPT 開始測試廣告；GEO（生成式引擎優化）如火如荼；“養龍蝦”熱潮席卷科技圈；營銷 Agent 更是被越來越多的 CMO 提上日程……顯然AI已不再是營銷外掛，而在成為底層基建。

但對于廣告主而言，這是一個又激動又痛苦的過程。一方面越來越多的信號、案例表明“智能技術”對于生意增長的實際價值，另一方面信息差、認知偏見、缺乏技術經驗等問題又讓廣告主對AI營銷的落地困惑不已——黑盒焦慮、歸因盲區、提效不增收等問題何解？ Agent 大爆發，如何選擇判別？專業模型的支撐對于 AI 營銷又有何價值？

帶著這些困惑，「深響」訪談到鈦動科技 CEO 李述昊。鈦動科技定位為效果導向的全球 AI 營銷解決方案提供商，核心產品包括自研“鈦極”多模態大模型及營銷多智能體 Navos ，主攻跨境營銷與品牌出海場景。2025年其已服務超10萬家廣告主，2025年前三季度營收達1.30億美元，業務覆蓋200多個國家和地區，并與 Meta、Google、Snap、TikTok 等全球領先媒體平臺建立了長期合作。

與通用大模型公司不同，鈦動走的是一條“專業大模型+多智能體”的應用層路徑——將AI嵌入營銷執行鏈路，直接對商業結果負責。這種“實戰派”的視角，或許能為我們撥開 AI 營銷的浮沫、理解趨勢走向帶來更深入的啟發。

鈦動科技CEO 李述昊

Agent + 專業模型，為什么AI營銷需要雙引擎？

人們對于 AI 營銷的理解是漸進的，一開始很多廣告主會把AI營銷簡單等同于 AIGC、量產素材；隨著平臺算法的演進，大家又將其等同于投放自動化，秒級競價；而當 Agent 迎來元年，AI 營銷又被誤解為了“高級版 SaaS 插件”，認為它只是在原有工具上加了個聊天框……這些片面認知，正讓品牌錯失 AI 驅動的真正增長紅利。

以營銷Agent為例，李述昊告訴「深響」：“行業內存在‘Agent 會取代 SaaS’的討論，但我認為 Agent 不是 SaaS 的升級，它是用戶，是人的數字版，它可以用 SaaS，它和 SaaS 不是取代關系。你可以把 Agent 理解為調用工具的「小助理」，ROI 太低自動關停、短劇抽高光幀等等，我們歷史上所有的工具箱，它都能用，而且用的方法更升級了。 Agent 可以通過對商品的理解、市場洞察，去調模版，去自己生成 prompt（提示詞）?！?/p>

真正的營銷 Agent 并非冷冰冰的軟件，它就像一個具備自適應能力的“AI指揮家”。在實戰中，它能根據實時反饋（如廣告投放效果）即時調整策略；在長期中，它通過持續學習優化決策模型，形成一個越用越聰明、越用越精準的“增長飛輪”。

但由于人們的誤解，絕大多數 Agent 并沒有完全發揮實力。觀察下來，李述昊發現大家的痛點集中在表達不夠細節和明確導致AI猜不到意圖上。

“我們發現客戶跟人類助理講話，要比跟 Agent 講話耐心很多。其實用好 Agent 需要有‘培養實習生’的心態，要合理表達需求。中國人經常話里有話讓人猜背后的意思，但AI不懂。真正用好 Agent ，需要「會提問、會講需求」的能力，這是 AI 時代人類技能的升級。”

“面對用戶痛點，我們也會多做一步，提示用戶，讓他多選任務，順著去做。我們正在做 Proactive Agent （主動型智能體）主動推送洞察和建議，降低使用門檻。比如每天上午 10 點主動推給你昨天的數據分析和建議，而不是等你問。”李述昊透露：“我們還會上線 Skill Market ，把各種范式變成一個市場。比如預算怎么分配，賬戶怎么開，廣告怎么投，創意用什么模板，甚至細化到如何做東南亞美白面膜的冷啟動……我把這些范式開放出來，將復雜的營銷工作沉淀為一個個 「范式」，形成一個營銷能力的集散地。”

這也是辨別營銷 Agent 是否真有效的關鍵。越來越多的品牌出于好奇開始上手，但 Agent 實在是太多了，到底選哪個，如何辨別？鈦動給我們的啟示在于三個關注點：

• 第一，背后是否有工具支持，Agent 能隨時調用。沒有工具支持的 Agent 大概率是套殼；
• 第二，Agent 的訓練是否有最佳實踐積累，有數據、案例、客戶分析等訓練 Agent 或構建 RAG （Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成) 系統的語料和知識素材。這些是看不見的積累，有了這些才能做出真正能干活的 Agent，才能形成“服務客戶越多，數據維度越豐富；數據越豐富，智能體決策越精準；智能體越精準，越能吸引更多客戶”的數據飛輪護城河。
• 第三，Agent 背后是否有自己的營銷專業模型。畢竟通用大模型在特定營銷領域的專業反思與決策能力，通常弱于垂直訓練的專業模型。在有知識壁壘的 To B 場景，僅依賴通用模型會大幅限制其專業價值與決策可控性。

“好的 Agent 不會是黑盒，Navos 具備 Reflection 過程，會告訴你數據源在哪、調了哪個排行榜。那些 Wrapper（套殼）才可能會黑盒，因為沒有自己思考?！崩钍鲫徽劦綇V告主關系的歸因問題，他認為“多智能體”的價值這時候就凸顯了——你可以專門讓一個“數據分析 Agent”去審視“投放 Agent”的結果，Agent 和專業模型讓多觸點歸因的自動化、精細化和實時性大幅提升，使其在復雜營銷場景下更具可操作性和參考價值。

更進一步理解，大模型的出現為 AI 完成了「九年義務教育」，使其具備了與人類自然交互和基礎認知的能力?，F在的關鍵，不再是訓練AI的基礎能力，而是為AI賦能專業知識和技能，讓它能“工作”，創造實質的商業價值。而專業模型則是「大學專業教育」，讓 AI 掌握本科生、研究生，甚至博士生級的產業知識，比如品牌增長、跨境營銷、消費者洞察等，讓它走進具體產業和場景，在具體業務中創造可驗證的價值。

廣告營銷專業大模型測評基準榜單

從現在到未來，A to A 還有多遠？

至于未來的發展節奏，李述昊認為3-5年后就會出現 A to A（Agent to Agent）營銷。

通俗來講，A to A 就是每個消費者都有一個深度了解自己喜好、預算、日程和過敏史的 Agent，每個品牌也都有一個或者多個深諳自家產品賣點、庫存和動態定價策略的營銷 Agent。當你想買一套“適合下周去北海道滑雪的高性價比裝備”時，你不再去搜索框翻頁，而是告訴你的 Agent。然后你的 Agent 會直接去全網與各個品牌的 Agent 溝通，剔除虛假宣傳，完成性能對比，最后直接給你 1-2 個最優選。

這聽上去似乎離現在還有很遠。但比爾蓋茨早在 2023 年就預測，未來的 AI 智能體將讓用戶“再也不需要去搜索網站或亞馬遜”，因為 Agent 將獨立完成從閱讀評論到下單的全過程。當 Agent 接管了流量入口，品牌方唯一的出路便是學習如何與這些“數字管家”進行對話與對接。去年4月，Google 則聯合 Salesforce、SAP、Atlassian 等 50 多家伙伴發布了 Agent2Agent (A2A) 開源協議，便是想要建立一套 AI 智能體之間的“通用語言”。

不可否認，技術從創造到落地到被客戶和用戶接受，都有著巨大的時間差。我們能做的或許就是從認知上提前占位，在行動上加速探索。

李述昊認為，未來在消費上，“無目的消費”會被 Social Commerce（短視頻、直播）占領；“有目的消費”則被每個人的個人 Agent 接管。“我們的 Agent 去和用戶的 Agent 溝通，這個市場至少能與現在的搜索市場持平?！?/strong>

而離我們更近的、正在發生的是隨著各大社交平臺和電商平臺對AI的重視，中國品牌們更能發揮獨特的供應鏈優勢——先完成“ ROI刷題”，利用 AI 極速測款，把供應鏈、品控、履約打扎實；再做多觸點歸因（MTA）和混合營銷模型（MMM），追蹤用戶全旅程，抹平文化鴻溝、實現品牌溢價。

在 AI 重構營銷的進程中，廣告主最需要跨越的并非技術鴻溝，而是對“掌控感”的執念。我們看到，營銷行業的玄學正被各個擊破，曾經無法度量的“品牌心智”正在被多觸點歸因（MTA）量化為邏輯鏈路；曾經難以跨越的“文化隔閡”正被專業模型轉化為精準的地域語義；而曾經依賴人工盯盤的“投放黑盒”，也正在被具備反思能力的 Agent 轉化為 24 小時在線的理性決策。

找對人，做對事，其實AI營銷，遠沒有想想中難。

以下為深響整理后的部分訪談實錄：

行業變遷與鈦動的發展

深響：鈦動成立至今不到十年，您怎么歸納它的發展階段？同時，在公司成長的過程中，營銷行業、客戶群體發生了哪些變化？

李述昊：我們公司的理念是 “Develop Company as a Product”（像打造產品一樣打造公司），我們一直按照版本號 1.0、2.0、3.0 來迭代。

1.0 時代（2017-2020）：Performance + BI（商業智能），這個階段的關鍵詞是“用技術來做生意”。當時營銷行業無論是數字媒體、紙媒還是電視，大多還是基于曝光量（Impression based）或寫"漂亮報告"。鈦動重新定義了什么是真正的效果，不是隨便說用戶增長就是效果，而是細化換算。我們建立了 UPR（User Performance Require，一個用戶在接觸、使用客戶產品或購買商品時的全流程表現） 數據體系，底層靠 BI 系統支撐。 這個階段打下了數據分析基礎。

當時“出?！辈⒎侵髁鳎袌鰺嶂杂凇斑M口”與“新零售”。幸運的是，我們早期抓住了阿里和字節跳動這兩個數據量極大的客戶，它們自身的技術實力很強，在那時候的國際化戰略就很堅決。而互聯網也從工具、社交，來到了內容與線下服務階段。所以在當時最火的營銷還是搜索的時候，我們就篤定內容、建設數據分析體系、圍繞 Facebook 做內容向的廣告，奠定了今天鈦動的格局。

2.0 時代（2021-2024）：AI底座 + 投放與創意工具箱。這個階段不是轉型，是升級。我們構建了 AI 底座，并將公司甲方的基因（來自阿里、京東、寶潔等的團隊）產品化。我們做了二三十個產品，最核心的是 Tec-Ad（投放工具箱） 和 Tec-Creative（創意工具箱），非常標準，讓我們能服務10萬廣告主。

什么創意跑得好，頭部創意什么樣，哪個創意點擊高，我們可以把這些抽象成創意范式。那時候雖然還沒有今天這么好，但 AIGC 可以解決其中部分片段的問題。

而當時的產業背景是出海、跨境電商真正成為一個賽道了。美國發錢刺激用戶消費，大家沒有安全感，但又有消費沖動，跨境電商尤其 Facebook（Meta）突飛猛進，營銷與電商結合，TikTok 也高速發展。我們抓住了這波機會，成為TikTok 全球最大伙伴、Meta 成長最快伙伴。

還有一個很重要的背景是中國供應鏈極強。我們沉淀下一些AI的后端理念，比如"要測試不要策劃"。中國供應鏈完全支持先營銷再發貨，哪怕測款測一天，創意測完可能公司并沒有庫存，再去1688 或者任何一個工廠找貨，兩天就找完了，3天就寄出國，跨境7、8天，最終到客戶那里，原來大概兩周，現在慢慢壓縮到一周甚至5天。中國供應鏈優勢就是測款快、先營銷后發貨，這讓我們沉淀了大量數據和行業基準。

3.0 時代（2025 至今）：Agent + 專業模型，大模型走向生產。

第一個時代我們用BI解決問題，第二個時代用AI解決問題，現在我們是Agent+專業模型。

2025年對我們來說算是大模型走向生產的一年，最大的爆發點體現在兩方面：一是大語言模型能將語言翻譯成指令，而且幻覺降了很多；二是專業模型的訓練成本急劇降低。早期一個垂類模型訓至少2億美金起，現在一個專業模型1000萬到2000萬美金就可以搞定，參數量小10倍。我們將1.0、2.0積累的獨特商業理解整理成數據訓練自己的專業模型“鈦極”，Navos 智能體則調用這些模型和工具箱，完成復雜任務。

營銷Agent與專業模型

深響：鈦動的 Agent 相比市場上其他廣告類 Agent，差異化能力在哪里？

李述昊：先說一個認知誤解。行業內存在“Agent 會取代 SaaS”的討論，但我認為 Agent 不是 SaaS 的升級，它是用戶，是人的數字版，它可以用 SaaS，它和 SaaS 不是取代關系。

我們歷史上所有的工具箱，我們的AI都能用，而且用的方法更升級了，Agent 可以通過對商品的理解、市場洞察，去調模版，去自己生成提示詞。你可以把 Agent 理解為調用工具的"小助理"，賬戶充錢、ROI 太低自動關停、短劇抽高光幀，Agent 可以把原來的工具用得很好。工具箱是 Product Kit，Product Kit 加 Skills 是我們 Agent 目前全力以赴在訓練的東西。

鈦動 Agent 差異化的地方有三點：

• 有工具支持：我們原本就有廣告投放和創意工具箱，智能體能調用它們。那些沒有工具包的 Agent 只是套殼。
• 有最佳實踐積累：我們積累了10萬廣告主的案例、與平臺共創的培訓材料、投放數據、幾億套創意數據。這些是訓練 Agent 或構建 RAG 系統的語料/知識素材，是看不見的積累。有了這些才能做出真正能干活的 Agent。
• 有自己的專業模型：如果是通用場景，普通的文生視頻，Navos 調用 Seedance一定比我做得好；但如果你在想“Tiktok 印尼前五名短視頻怎么做”，那就得調用我們的專業模型。通用大模型在特定營銷領域的專業反思與決策能力，通常弱于垂直訓練的專業模型，在有知識壁壘的 To B 場景，僅依賴通用模型會大幅限制其專業價值與決策可控性。

這些差異化的實力非常明顯，聊兩個問題就能看出來。今年我們還會把專業模型盡可能開放，給客戶自己布。我們可以定制化，跟客戶訓一個客戶的專業模型。

深響：這跟您之前的觀點好像有沖突，您以前說鈦動不想做私有化部署和定制化？

李述昊：不私有化部署，但做定制化訓練。這是兩個概念。私有化部署（交付代碼）太貴且沒必要，但模型會走向定制化。頭部客戶產品量很大、每年的成交額巨大，完全值得擁有一個專屬的“專業營銷模型”，這叫“專屬”而非“私有”。私有指的是代碼和數據庫的隔離。

深響：鈦動專業模型的能力有可能被蒸餾出去嗎？

李述昊：哈哈我巴不得有人來“蒸”，我們這行業里面真正投入技術的人太少了，我們四五百個研發，200個算法在北京做模型，100多個在杭州和廣州做工程，技術投入非常大。別人來蒸餾我們，反而對我們的訓練有幫助，但沒人來蒸，我是不怕的，我有專業數據，其他人沒有。

深響： 客戶用上 Navos（鈦動 Agent 產品）后，反饋如何？用好 Agent 需要什么能力？

李述昊：Navos 有三大功能：洞察、創意、投放。洞察目前最通用，因為AI最擅長信息整理。

實話說，我們發現客戶跟“助理”講話，要比跟Agent講話耐心很多很多。其實用好 Agent 需要有“培養實習生”的心態，要合理表達需求。中國人經常話里有話讓人猜背后的意思，但AI不懂。真正用好 Agent，需要“會提問、會講需求”的能力，這是AI時代人類技能的升級。

這也是典型的用戶痛點，表達不夠細節和明確導致AI猜不到你的意思。我們現在也會多做一步，提示用戶，讓他多選任務，讓他順著去做。我們正在做 Proactive Agent（主動型智能體）主動推送洞察和建議，降低使用門檻。比如每天上午 10 點主動推給你昨天的數據分析和建議，而不是等你問。

我們還會上線 Skill Market，把各種范式變成一個市場。比如預算怎么分配，賬戶怎么開，廣告怎么投，創意用什么模板，我把這些范式開放出來，客戶就不用想誰有范式選誰就好。就像 Shopify 之所以值錢，因為它有模版，你不需要從頭寫代碼，選一個模板，它就自動集成了支付、物流和評論系統。

我們就將復雜的營銷工作（比如“如何做東南亞美白面膜的冷啟動”）沉淀為一個個 “范式”，形成一個營銷能力的集散地。

深響：您之前提到過“營銷平權”，中小企業也可以通過 Agent 取得好的營銷效果。

李述昊：這就是我們正在緊鑼密鼓研究的模板。模板不是一個公司沉淀來的，而是一個類目的最佳實踐沉淀下來的，這個做到了就能實現平權，就是 Skill market。技能模板可隨便輕度調用，我們叫 Adoption，就跟 Shopify 下載一個模板一樣方便。那一天就能實現營銷平權，現在還在路上。

深響： 您怎么說服老客戶用 Navos？

李述昊：它不是取代關系，而是升級。老客戶習慣用工具，繼續用沒問題，Navos 幫他省事兒（監控、批量、加班看數據等等）；新客戶看中 Navos 的洞察能力，讓 Navos 寫行業報告、分析視頻范式。

我們對前端 UX（界面）不在意，因為 LUI（自然語言界面） 可以長在任何地方，可以在豆包、企業微信、瀏覽器、短信……你怎么聯系一個人類，就可以讓它怎么出現。

深響：廣告主擔心Agent會讓營銷變成“黑盒”，我們怎么去驗證效果、科學歸因？

李述昊：好的 Agent 不會是黑盒。Navos 具備 Reflection 過程，會告訴你數據源在哪、調了哪個排行榜。那些Wrapper（套殼的）可能會黑盒，因為你沒有自己think。

歸因的話，我們是 Multi-agent （多智能體） 體系，你可以專門讓一個“數分 Agent”去審視“投放 Agent”的結果。

深響：TikTok、亞馬遜也在做智能化，廣告主為什么還要用第三方工具？

李述昊：Facebook 有一百個理由去做建站工具，是一百個理由去做游戲發行，但是沒做，所以才成就了它全球化的成功。平臺的主戰場在 C 端，Facebook 做 Agent 的人比我還少，這不是他們的主業。

更重要的是立場問題，平臺的立場是用戶，它要追求生態平衡；而鈦動的立場是服務商。我會為了我的客戶去挖掘平臺的每一寸紅利，這和平臺的普適性立場完全不同。

我們跟平臺是合作遠遠大于競爭。從古至今，媒體都需要合作伙伴，數據公司需要咨詢公司，生態不會變。

深響：如果廣告主選定了 Agent 和背后的垂模，他需要投入，需要“培養”，是否意味著遷移成本會很高？

李述昊：我們當然建議客戶不要各種切換，但具體還是看客戶的習慣。我們側面的 session 是保留的，我們要一個 session 一個 session 地去訓，我還會彈窗提醒客戶去原來的 session，不要開新的。當然這個也有爭議，比如豆包就把這個取消掉了，但 ChatGPT 還是保留的。我認為專業場景還是要保留 session。

可以理解用戶目前還在好奇階段，什么都試一試，但簡單試一試，一兩句話試不出來差距，10句話以上，差距肯定就很明顯了。

未來營銷圖景

深響： 按照現在的趨勢發展，未來的AI營銷會是怎樣的圖景格局？

李述昊：我預判 3-5 年后會出現 A to A（Agent to Agent）。 搜索會有一個很明顯的分野，這就是谷歌拉紅色警報的原因。未來人類不再用結構化關鍵詞，而是自然語言交流。

而在消費上，“無目的消費”會被 Social Commerce（短視頻、直播）占領；“有目的消費”則被每個人的個人 Agent 接管。 營銷將變成 GM（Generative Marketing）。我們的 Agent 去和用戶的 Agent 溝通。這個市場至少能與現在的搜索市場持平。

雖然這些前瞻性的觀點可能還不被完全理解，但我們已經在業務上提前 1-3 年布局了。

未來營銷漏斗會重構。過去上層是傳統 4A 公司擅長的“講故事、做品牌”，但由于缺乏數據支撐，往往被視為“玄學”；下層“效果廣告”，純從轉化倒推，極其內卷 ROI。

而中層介于兩者之間。它既不只是講故事，也不只是為了即時買單。其核心是“種拔分離”——“今天看，五天后買”。這需要靠“大閉環”和“重內容”來產生溢價，擺脫純粹的價格競爭。MTA（多觸點歸因）模型會很重要。

目前主流是“末次點擊歸因”，即訂單算給最后一個素材，這極其不合理。而鈦動正在研發的模型是要計算這一個訂單背后，比如8 個素材、1 次搜索、2 個好評，到底各自占多少權重。這種模糊歸因的數據量極其巨大，傳統算法根本算不出來，必須依靠 AI 才能實現真正的用戶旅程追蹤。

美國公司因為離供應鏈遠，選品成本高，所以被迫花大錢做深度策劃（Campaign）。中國公司離供應鏈近，應發揮“快”和“測”的長處，在基本功打實后再通過 MMM (Mixed Market Model，混合營銷模型) 提升溢價。

深響：Agent普及后，公司組織架構會怎么變？

李述昊：我們會更重視中臺，形成“大中臺、小前臺”。我們會新增一個角色——Agent指揮家（orchestrator），他懂技術、懂服務、懂客戶，能把多智能體協同起來。未來基層員工可能都是Agent，人類只負責發號施令。

深響：各大海外平臺加強AI，對中國品牌接下來的出海全球化會有什么影響？

李述昊：現在AIGC已普及，創意批量生產效果明顯。Agent還在用戶體驗改善階段，產業格局變化要到年底或明年。但趨勢是確定的：搜索入口會被Agent取代，GEO將取代SEO/SEM。

平臺加強AI對中國品牌來說是巨大利好。線上越發達，中國人越擅長。我們學新技術快，供應鏈強，這是優勢。但必須學會和Agent交流，定義清楚需求。未來每個公司人很少，因為基層工作都被Agent做了，剩下的人都是“指揮家”。

深響：中國品牌怎么在AI營銷的幫助下拿到溢價、不卷ROI？

李述昊：分兩步。第一步，用ROI測款，把供應鏈、品控、履約打扎實——這是中國人擅長的“刷題”。第二步，做多觸點歸因（MTA）和混合營銷模型（MMM），追蹤用戶全旅程（今天看、后天買），實現品牌溢價。這不是推翻ROI，而是升級。我們正在布局這個方向，等客戶第一階段跑通后，再幫他們做第二階段的差異化。