在当今这个数字化飞速发展的时代，品牌方面临着前所未有的挑战与机遇。AI 的发展如同汹涌浪潮，深刻地影响着企业的各个层面，尤其是在内容领域。今天，我们就来深入探讨一下 AI 发展的下一个 “S 曲线” 以及它为品牌端带来的重大启示与增长机会。

一、企业内容链路的变迁：从繁杂到有序的变革

如今的企业经营场景极为复杂，每一家企业都有海量内容需要分发到各式各样的平台上。内容形态丰富多样，从精美的图片到吸睛的视频；内容触点繁杂，涵盖了社交媒体、电商平台、线下门店等众多渠道；内容发布频次也高得惊人，需要持续不断地输出新鲜内容来吸引消费者的注意力。

想象一下，用一张图展示企业中每天内容的流动情况。过去，每一根线代表一个人，每个人要管理众多内容。企业规模越大、渠道越多，内容系统就越复杂，这时候就迫切需要工具来赋能。特赞推出的内容资产管理（DAM）工具应运而生。它就像一个强大的内容管家，把企业的内容妥善管理起来，并且在上层与各种分发平台顺畅对接。DAM 底层搭载了 AI 能力，能够对非结构化内容进行拆解和自定义处理，生成详细的元数据，再结合多模态数据库优化，大大提升了内容搜索体验。同时，引入 Agent 自动化内容管理，借助大模型技术对内容进行归类、流转和检测，处理效率和精准性都得到了显著提高。这对于品牌方来说意义重大，能够更高效地管理和利用内容资源，为后续的内容创作和分发打下坚实基础。

二、AI 发展的 S 曲线：洞察下一个创新机遇

AI 的发展遵循着科技发展的 S 曲线规律：经历高速发展后，会进入平台期，而后下一个机遇又会出现。在每两个 S 曲线的交界点，就是创新的黄金窗口。从大模型的性能评估标准 MMLU 来看，自 GPT - 2 以来，性能提升已逐渐变得边际化，这表明大模型可能已达到平台期，也就预示着下一个 S 曲线的机会或许即将来临。

回顾 9 年前，移动互联网带来了巨大的创新机遇；如今，大模型则开启了新的创业浪潮。在大模型出现之前，利用计算机视觉分析图片内容，识别能力有限，而且还需要进行复杂的模型训练，投入大量数据。但大模型彻底改变了这一局面。不过，目前信息挖掘仍存在局限。实际上，每一个企业、每一位专家手中都握有大量重要信息，然而这些数据被禁锢在企业内部，既没有得到良好的留存，也未能有效流动起来。这恰恰就是机遇所在。有了 AI 之后，我们要去探索那些在没有 AI 时无法实现的事情。利用 AI 提高效率固然重要，但那些没有 AI 就做不了的事情，才更能体现 AI 的价值，我们可以称之为 AI 原生场景。对于品牌方而言，敏锐捕捉到这个趋势，就能在竞争中抢占先机。

三、Content + AI 如何带来增长机会：实战中的创新解法

当下，与企业 CEO 们交流，最常谈及的就是增长和收入问题。为了寻找增长机会，企业纷纷在社交媒体和内容电商等平台挖掘潜力市场。从最初管理一个账号，发展到如今每个门店、每个经销商都要管理各自账号，并且每天都要发布高质量、符合品牌调性的内容，以此增加曝光和转化率。但随之而来的挑战是，每天需要大量视频内容，这该如何解决呢？

特赞给出的方案是利用 17 个 agent，结合企业原有的内容。具体做法是，学习大量视频并抽取成原型（Architype），同时准备足够多的素材。这里并非进行从 0 到 1 的内容生成，而是运用 AI 进行剪辑拼接，这在当前是一种商业化可行的方案。

品牌方可以从企业的数字内容资产库中寻找素材，包括品牌自有素材和热点素材。这些素材经过机器聚类处理后，就能清晰知晓每种素材的类型和卖点。比如，可以根据卖点拆分视频素材，通过人工训练和标记，生成与行业和品牌高度相关的标签，这些就是内容创作的 “原材料”。然后，将这些材料放入机器中重新组合，生成符合品牌风格和要求的内容，再分发到不同终端，如门店、销售团队或员工。为了让内容更具差异性，从而获取平台相对免费或低成本的流量，还设有专门负责内容排期的 agent，以便实时调整。所有排期完成后，内容被分发到各大平台，通过一个监控面板可以看到最终发布的效果数据，该面板涵盖了 300 多万次播放、30 多万条视频和 3,000 个终端触点的信息。通过这种方式，品牌方能够以较低成本高效地生成大量优质内容，提升品牌在市场中的竞争力。

四、创造力如何产生：从大师经验到 AI 赋能

我们一直强调 AI 的通用能力，但实际上不同模型之间差异不大，关键在于设计出良好的工作流程，以及企业自有的素材质量。正所谓 “Garbage in, garbage out”，优质的输入是产出优质内容的前提。

藤子 F 不二雄在《创意书》中提到一个有趣观点，人脑如同具备学习能力的电脑，随着作画经验积累会形成一个方程式，可以理解为一个藤子不二雄的小模型，往里面填塞素材，创意就会涌现。这告诉我们，先有积累才会有创造，创造是一个发散和收敛的过程。画漫画虽是创作活动，但也并非无中生有。对于企业来说，把自身内容汇聚在内容资产管理系统中，不仅仅是让内容流转更流畅、数量更多、速度更快，更重要的是让内容变得更好、更有趣、更有创造力。

再看《教父》导演大卫科波拉的例子。他有一个 10 分钟的纪录片，在其中解构了整本《教父》。他把《教父》小说原文剪下来，贴在回字形框内，笔记记在白色框里，描述非常细致。600 页的手稿充满质感，并非冷冰冰的流程图。他用的这个方法叫 Prompt Book，而我们现在做 AI 熟知的提示词工程英文就是 prompt engineering。几十年前，另一个行业就在使用类似的方法来激发创作灵感。Sam Altman 说过，每一个有创造力的事情，都是过去发生事情的重组，加上灵光乍现，再乘以反馈的质量和迭代的数量。并且他强调，大多数人觉得要优化灵光乍现，实际上应该优化过去的迭代数量和反馈质量。这对品牌方的启示是，结合 AI 和企业现有内容，不仅能降低成本，更重要的是提供了前 AI 时代无法实现的新策略，让品牌方能够更高效地进行迭代和反馈，有更多时间思考创意本身，而不是把全部精力耗费在内容制作上。

特赞致力于将内容和 AI 这件事做到极致，中文是 “内容 + 人工智能”，英文表述更具野心，叫 “THE Content + AI Company”，立志成为内容 + 人工智能领域的领军者。如果品牌方在内容和人工智能方面有任何想法，尤其是企业级的需求，欢迎随时联系我们，一起探索 AI 时代品牌发展的无限可能。