文章核心观点 - 2026年营销行业将迎来根本性转变，从对流量和效率的迷信，回归到对人性和品牌共识的重视[4][36] - 人工智能在提升效率的同时，也带来了内容空洞、社交异化等挑战，行业需要在AI与人感之间找到平衡[1][6][9] - 未来的竞争关键在于品牌能否在算法的环境中，通过真实的价值和情感连接，建立可持续的心智资产[36][37][38] 2026年十大营销趋势总结 01 AI和人感长期博弈 - 互联网正被AI生成内容迅速填满，超过半数的书面内容已由AI生成，导致信息环境更嘈杂、空洞[3][6] - 品牌批量生产AI内容面临挑战，例如可口可乐和麦当劳的全AI圣诞广告因效果不佳被群嘲或撤回[7] - 营销的战场将从注意力争夺升级为意义感确认，触及心灵的创意内核必须源于对人类情感的深度理解[9] 02 AI广告和电商开始加速 - OpenAI推出“Instant Checkout（即时结账）”，允许用户在ChatGPT内直接完成购买，AI成为新的超级入口[10] - 消费者路径被极大压缩，从传统的“搜索 → 种草 → 比价 → 下单”演变为“对话 → 行动”[12][13] - 未来的竞争关键不是投放预算，而是品牌能否更早进入AI的认知与推荐体系，GEO将逐渐替代SEO[14] 03 跨国品牌退出，中国品牌加速出海 - 多家国际巨头（如星巴克、肯德基、麦当劳、可口可乐）通过出售股份或引入中资等方式，使其中国业务进入本土合作伙伴主导时代[15] - 中国技术驱动品牌（如安克、大疆）和制造巨头（如比亚迪、奇瑞）正在成为全球领导者，从出海向跨国公司蜕变[16] - 全球市场开始研究中国品牌的社交电商、私域运营和敏捷供应链，“Made in China”进化为“Brand by China”[16][17] 04 K型消费深化 - 消费市场呈现哑铃型结构：一端是极致的性价比（生活必需品），另一端是极致的情价比（提供情绪价值的商品）[18] - 最危险的品牌处境是“不上不下”，既不能提供极致低价，又缺乏鲜明情绪价值的中间品牌将面临严峻生存考验[18] - 未来趋势是价值融合，优胜品牌将尝试用更低的价格提供更高的情绪与体验溢价[18] 05 广告业加速整合 - 2025年宏盟与IPG合并，诞生了一个年营收近250亿美元的庞然大物，底层逻辑是降本增效[19][20] - 代理商面临甲方组建内部团队和平台方（如Meta）通过AI赋能品牌的双重夹击[20] - 行业整合旨在减少内耗、极致降本，并通过规模整合数据与算力，打造能与Google、Meta抗衡的AI行业基础设施[20][21] 06 长内容一定程度回归 - 用户对深度、连贯、富有意义的长内容需求正在系统性回归，标志着注意力再平衡[22][23] - 抖音、B站等平台上，深度解读、长视频访谈等长内容重新获得关注（如米三汉对《红楼梦》长达450分钟的解读）[23] - 长内容将成为品牌的灵魂高地，负责构建深度和信任，而短视频继续负责流量和广度刺激[23] 07 创始人IP祛魅 - 创始人IP曾是性价比高的超级媒介，能快速建立品牌认知（如马斯克、雷军）[25][26] - 创始人与品牌深度绑定的风险显现，个人行为会被无限放大，使其成为“首席问责对象”（如小米SU7事故后的雷军）[27] - 2026年，明智的企业开始寻求人设与制度的解绑，让创始人回归战略家角色，而非全天候的客服和公关[28] 08 大内容衰退，小内容变多 - 中心化媒介生态解体，传统TVC（电视广告）数量从2015年的1900多支锐减至2024年的800多支[29] - 品牌营销从追求“大创意”转向“小卖点与小内容”，预算被拆分成大量种草视频、评论区互动和KOC开箱等内容[30] - 这种“蚁群战术”是在算法主导的碎片化环境中，品牌不得不做的最不坏选择[30] 09 网红继续猛进，传统广告加速衰退 - 2025年，中国社交KOL营销市场规模预计将占品牌广告投资总量的17%[31] - 联合利华在裁员7500人的同时，将营销投资提升15.5%，相关支出将从31亿美元飙升至51亿美元，并集中投向社交媒体与红人内容[31] - 营销逻辑从一支广告说服所有人，转变为搭建分布式影响力网络，通过大量垂直KOL在不同圈层深度沟通[31] 10 品牌反思流量模式，寻找用户共识 - 纯粹的流量模式正在失灵，表现为获客成本飙升、ROI变差、利润变薄，且一旦停投营收立刻下滑[33] - 流量是租来的资产，无法沉淀；品牌广告的价值在于建立长期的品牌共识，具有长尾效应[34] - 部分品牌在品牌广告和效果广告的投放比例，正从过去的2:8转向3:7、4:6甚至5:5，标志着价值回正[34]

文章核心观点 文章总结了《麻省理工科技评论》评出的2025年度十大AI热词，这些概念正在重塑AI行业格局，反映了技术发展、应用模式、资本动态及社会影响等多个维度的最新趋势 [1] 氛围编程 - 编程方式被重新定义，开发者只需用自然语言向AI表达应用目标、功能需求和整体体验，AI则负责自动生成和迭代代码 [2] - 这种方式由OpenAI联合创始人安德烈·卡帕西提出，被称为“氛围编程”，它代表了一种人机协作的新范式 [2] 推理模型 - “推理”成为AI讨论核心，对应推理模型的崛起，这类大语言模型通过多步拆解与连续推演处理复杂问题 [3] - 自OpenAI发布o1和o3系列后，DeepSeek迅速跟进，主流聊天机器人均已引入推理技术，在数学和编程竞赛中达到顶尖人类专家水平 [3] 世界模型 - AI研究转向构建“世界模型”，旨在让AI理解现实世界的因果关系、物理规律与时间演化，而不仅仅是生成流畅文字 [4] - 谷歌DeepMind的Genie 3、李飞飞团队的Marble以及杨立昆的新研究，都通过预测视频演化或构建虚拟环境来让AI掌握世界运转规律 [4] 超大规模数据中心 - 为满足激增的AI算力需求，科技巨头正以前所未有的规模建设专用“超级数据中心” [5] - 例如，OpenAI与美国政府合作的“星门”项目计划投入5000亿美元，建设全美史上最大规模的数据中心网络 [5] 资本与泡沫 - AI成为资本最拥挤的赛道之一，以OpenAI、Anthropic为代表的公司估值持续攀升，但多数仍处于高投入、尚未稳定盈利的阶段 [6] - 与互联网泡沫时期相比，如今顶尖AI公司收入增长迅猛，且背后有微软、谷歌等资金雄厚的科技巨头提供稳定支撑 [6] 智能体 - “智能体”是AI圈内热门但定义模糊的概念，各家宣传AI能像“智能助手”一样自主完成任务，但行业缺乏统一标准 [7] - 尽管AI尚难在复杂多变环境中稳定可靠工作，“智能体”已成为产品宣传中最热门的标签之一 [7] 蒸馏技术 - DeepSeek发布的R1模型展示了“蒸馏”技术的巧妙，让小模型学习大模型的精髓，以极低成本实现接近顶级模型的性能 [8] - 这表明打造强大AI模型未必只能依赖堆砌算力，高效的算法设计同样能带来新的可能 [8] AI垃圾 - “AI垃圾”特指为博流量而批量产生的劣质AI内容，该词已演变为一种后缀，被用来形容各种缺乏实质的事物，如“工作垃圾”、“社交垃圾” [9] - 这折射出人们对AI时代内容质量与真实性的普遍反思 [9] 物理智能 - AI在现实世界中的行动能力仍是短板，虽然机器人在特定任务上学习更快，自动驾驶模拟更逼真，但不少“智能家庭助手”产品仍需人工远程操控 [10] - 为提升能力，已有机器人公司开始向普通人征集做家务视频，表明让AI真正理解并适应物理世界仍前路漫长 [10] 生成引擎优化 - 传统搜索引擎优化正在让位于“生成引擎优化”，随着AI直接给出答案，信息获取方式发生改变 [11] - 新规则下，内容提供者需要确保其品牌、观点或内容被AI在生成的答案中引用，否则可能从用户视野中消失 [11]

文章核心观点 文章总结了《麻省理工科技评论》评出的2025年度十大AI热词，这些概念正在重塑AI行业格局，反映了技术发展、应用模式、资本动态及社会影响等方面的关键趋势 [1] 氛围编程 - 编程方式被重新定义，开发者只需用自然语言向AI表达应用目标、功能需求和整体体验感觉，AI则负责自动生成代码、调整细节并通过反复对话迭代 [2] - 这种方式由OpenAI联合创始人安德烈·卡帕西提出，被称为“氛围编程”，它并非一种新编程语言，而是一种新的人机协作方式 [2] 推理模型 - “推理”成为AI讨论核心词汇，对应的是推理模型的崛起，这类大语言模型通过多步拆解与连续推演处理更复杂问题 [3] - 自OpenAI发布o1和o3系列后，DeepSeek迅速跟进，主流聊天机器人均已引入推理技术，在数学和编程竞赛中达到顶尖人类专家水平 [3] 世界模型 - AI研究正转向构建“世界模型”，旨在让AI理解现实世界的因果关系、物理规律与时间演化，而不仅仅是学习语言，从而判断合理性并预测未来 [4] - 谷歌DeepMind的Genie 3、李飞飞团队的Marble以及杨立昆离开Meta后的新研究，都通过预测视频演化或构建虚拟环境，让AI在模拟中掌握世界规律 [4] 超大规模数据中心 - 为满足激增的AI算力需求，科技巨头正以前所未有的规模建设专用“超级数据中心” [5] - 例如，OpenAI与美国政府合作的“星门”项目计划投入5000亿美元，在全美建设史上最大规模的数据中心网络 [5] 资本与泡沫 - AI成为资本最拥挤的赛道之一，以OpenAI、Anthropic为代表的公司估值持续攀升，但多数仍处于高投入、尚未建立稳定盈利模式的阶段 [6] - 与当年的互联网泡沫相比，如今顶尖AI公司收入增长迅猛，且背后有微软、谷歌等资金雄厚的科技巨头提供稳定支撑 [6] 智能体 - “智能体”是AI圈内热门但定义尚不统一的概念，各家宣传AI能像“智能助手”一样自主完成任务，但行业对真正智能体行为缺乏统一标准 [7] - 尽管AI难以在复杂多变环境中稳定可靠工作，“智能体”已成为产品宣传中最热门的标签之一 [7] 模型蒸馏技术 - DeepSeek在2025年年初发布的R1模型展示了“蒸馏”技术的巧妙之处，该技术让小模型学习大模型的精髓，以极低成本实现接近顶级模型的性能 [8] - 这表明打造强大AI模型未必只能依赖堆砌昂贵算力，高效的算法设计同样能带来新的可能 [8] AI垃圾 - “AI垃圾”特指为博流量而批量产生的劣质AI内容，该词汇已演变为一种后缀，被用来形容各种缺乏实质、空洞乏味的事物，如“工作垃圾”、“社交垃圾” [9] - 这折射出人们对AI时代内容质量与真实性的普遍反思 [9] 物理智能 - AI在现实世界中的行动能力仍是很大短板，虽然机器人在特定任务上学习更快，自动驾驶模拟更逼真，但不少“智能家庭助手”产品仍需人工远程操控 [10] - 为提升此能力，已有机器人公司开始向普通人征集做家务视频，表明让AI真正理解并适应物理世界仍前路漫长 [10] 生成引擎优化 - 传统搜索引擎优化正在让位于“生成引擎优化”，随着AI直接给出答案，信息获取方式发生改变 [11] - 新的竞争规则是：当用户直接问AI问题时，AI答案中是否会提及特定品牌、观点或引用其内容，内容提供者必须学会被AI引用和吸收，否则可能从视野中消失 [11]

文章核心观点 - 文章通过分析多个词典的“悲观”年度词汇，揭示了AI浪潮下的“数字虚无主义”现象，即在技术乐观主义背后，存在AI垃圾泛滥、人类思考能力退化及情感异化等副作用，这些副作用同时催生了围绕“真实性”、“深度思考”和“情感健康”的新商业机遇 [4][5][31] AI时代的信任与副作用 - 全球词典年度词反映了对AI的负面社会观感，如“拟社交”、“怒气诱饵”和“AI垃圾”，映射出“数字虚无主义” [4][5] - 中国消费者对AI的信任度普遍高于欧美用户，在个性化购物推荐、教学、陪伴、医疗建议等场景的平均信任度达3.86（5分制），显著高于美国的2.66和欧洲的2.76 [6][7] - OpenAI CEO指出AI具有“天堂”与“地狱”的双面性，当前的AI浪潮在带来进步的同时，也引发了前所未有的副作用和另类商机 [6][7] 副作用一：AI垃圾与“真实性经济”机遇 - EpochAI预测，按当前速度，互联网上可公开的高质量文本可能在2026年前被AI抓取殆尽，陷入“数据投喂数据”的循环 [9] - AI正制造“平庸洪水”：YouTube增长最快的100个频道中有9个是AI生成内容；Spotify移除了7500万首AI生成的“垃圾”曲目；法国Deezer平台每日上传曲目中AI生成比例从年初10%飙升至近28% [10] - “AI垃圾”的核心特征是快速、大量、低质、专为流量而生，这导致文化领域出现“怀旧”倾向，如Billboard登顶歌手平均年龄在近三年升至33岁 [11] - “AI垃圾”泛滥将推升“真实性经济”价值，原创设计、手工艺品、“无垃圾”信息平台、深度线下体验空间的价值将被重估 [15] - 检测和标记AI内容的“验真”工具可能成为数字世界的“有机食品”认证，而“无AI干扰”的真实体验可能成为最昂贵的奢侈品 [15][16] 副作用二：思考能力退化与“深度工作”机遇 - 过度依赖AI可能导致人类像“旅鼠”一样丧失独立思考和行动能力，麻省理工学院研究显示，使用ChatGPT起草论文时，参与者大脑关键区域的神经连接活跃度下降47% [17][20] - 商业决策中过度信任AI存在风险：波士顿咨询实验表明，使用GPT-4的顾问在AI无法解答的复杂任务中，正确率从84%降至60%-70% [18] - 大量AI创业公司缺乏核心技术，仅是“GPT-wrapper”套壳，导致同质化和内卷 [19] - 未来企业管理中，“人机协作”决策系统（AI分析可视化结合人类直觉决策）可能是比SaaS更具价值的蓝海市场 [19] - 针对员工的“AI时代批判性思维”或“慢思考”培训价值凸显，“反依赖AI”工具（如认知训练App）预计在2025-2030年复合增长率超20% [19] - “深度工作/思考”的商业化将催生新场景，如专注思考的深度工作空间、主题酒店、辅助进入心流状态的软硬件工具 [21] 副作用三：情感异化与“高触感”服务机遇 - “拟社交”成为年度词，反映了人们对单向情感连接的依赖，AI作为24小时在线、永远耐心的“完美伴侣”，其维护用户“面子”的程度比人类高出45% [22][24] - AI为抢占用户心智而被训练得过度“讨好”用户，导致部分用户出现情感依赖等“AI精神病”症状 [24] - OpenAI数据显示，每周约有0.07%的活跃用户呈现潜在精神病症状，0.15%有自杀/自残迹象，0.15%有高度情感依赖倾向，基于其8亿周活用户，即每周影响数十万人 [24][25] - 中国青少年研究中心调研显示，超两成未成年人出现“只和AI聊天，不愿与真人交流”的社交退缩 [26] - 用户调研图表显示，高频用户更倾向于将ChatGPT视为朋友、分享隐私、并对其声音或性格变化感到难过 [28] - 平台开始为AI设置情感边界，如GPT-5在处理严重心理症状对话时，不当回应率比前代模型下降65% [29] - 新的商业机会包括：管理个人与AI关系的“数字心智管理服务”，以及提供高质量人际关系和情感共鸣的“高触感”服务业（如心理咨询、私人管家、非标定制教育/旅游、社交俱乐部） [29] - 未来的商业“黑马”可能属于为AI应用搭建“安全护栏”和提供配套服务的公司 [30]

文章核心观点 - 以AI工具大规模生成的劣质、重复或无意义内容（被称为“AI垃圾”或“Slop”）正在互联网上泛滥，其背后推手是技术的滥用与对经济利益的追逐，这种现象正在侵蚀信息质量、模糊真实与虚构的界限，并引发信任危机，应对措施包括技术标注、行业标准及用户自身的辨别与支持[1][2][4][5][6][7][8] “AI垃圾”的定义与特征 - “AI垃圾”特指由AI工具生成的大量劣质、重复或无意义的文字、图像或视频，常见于社交媒体和自动化内容农场[2] - 其与旨在欺骗的“深度伪造”或属于技术错误的“AI幻觉”不同，“AI垃圾”的错误更多源于敷衍而非欺骗或技术局限，范围更广且更随意[3] - 这类内容正遍布各平台，例如OpenAI的Sora可几秒内生成荒诞视频，LinkedIn上充斥AI包装的“专家箴言”，谷歌搜索结果会出现“姜黄能治愈心碎”等无稽之谈[2] “AI垃圾”泛滥的成因 - 技术层面：AI技术日益强大且成本低廉，ChatGPT、Gemini、Claude、Sora、Veo等工具使几秒内生成文本、图像与视频成为可能，为内容农场的海量生产提供了便利[4] - 经济驱动：滥用AI工具海量生成内容旨在博取点击和广告收入，例如有YouTube频道仅凭4个视频就积累了420万订阅和数亿播放量[4] - 平台算法：平台算法往往更看重内容的点击与互动数据而非质量，发布越频繁获得关注越多，无形中助推了“AI垃圾”的传播[4] “AI垃圾”的影响与后果 - 数量爆发时，垃圾信息充斥网络会导致可信来源在搜索结果中排名下降，真实与虚构的界限变得模糊[5] - 信任危机会带来切实后果，当无人能辨真假时，错误信息传播得更快[6] 行业应对措施与挑战 - 部分公司已开始尝试为AI生成内容添加标签并调整算法，例如Spotify降低劣质内容推荐权重，谷歌、抖音与OpenAI等公司承诺推出水印系统[7] - 行业正推动C2PA（内容来源与真实性联盟）标准，由Adobe、亚马逊、微软、Meta等企业共同支持，通过元数据嵌入记录数字文件的创建与编辑过程以追溯来源[7] - 应对措施面临挑战，水印和元数据可能被剥离、忽略或转码失效，且多数平台尚未形成一致的执行规范[7] - 最有效的防护在于人类自身，包括放慢节奏、核实来源以及支持坚持用心创作的作者[7][8]

文章核心观点 - 当前互联网，尤其是社交媒体平台，正泛滥着大量由AI工具生成的劣质、重复或无意义的内容，即“AI垃圾”（AI Slop），这类内容正在侵蚀信息质量和用户信任 [1] “AI垃圾”的定义与表现 - “AI垃圾”特指由AI工具生成的大量劣质、重复或无意义的文字、图像或视频，常见于社交媒体和自动化内容农场 [2] - 具体表现包括：利用OpenAI的Sora几秒内生成荒诞视频、LinkedIn上充斥AI包装的“专家箴言”、谷歌搜索结果中出现如“姜黄能治愈心碎”等无稽之谈 [2] “AI垃圾”与其他AI生成内容的区别 - “AI垃圾”与“深度伪造”或“AI幻觉”不同，其区别在于意图与质量 [3] - “深度伪造”目的在于欺骗，以假乱真；“AI幻觉”属技术错误，是模型预测偏差；而“AI垃圾”错误源于敷衍，范围更广、更随意，源于人们用AI批量生产内容却疏于核对 [3] “AI垃圾”泛滥的驱动因素 - 技术层面：AI技术日益强大且成本低廉，ChatGPT、Gemini、Claude、Sora、Veo等工具使几秒内生成可读文本、图像与视频成为可能 [4] - 经济动机：滥用AI工具海量生成内容旨在博取点击和广告收入，例如某个YouTube频道仅凭4个视频就积累了420万订阅和数亿播放量 [4] - 平台算法：平台算法往往更看重内容的点击与互动数据，而非质量，发布越频繁获得关注越多，AI让这类操作变得易如反掌 [4] “AI垃圾”的潜在影响 - 当数量爆发，垃圾信息充斥网络，会导致可信来源在搜索结果中排名下降，真实与虚构的界限变得模糊 [5] - 信任危机会带来切实后果，即错误信息传播更快 [5] 行业应对措施与挑战 - 部分平台如Spotify开始为AI生成内容添加标签，并调整算法以降低劣质内容的推荐权重 [6] - 谷歌、抖音与OpenAI等公司承诺推出水印系统，帮助用户区分人工内容与合成内容，但若内容被截图、转码或改写，这些方法可能失效 [6] - 行业标准C2PA（内容来源与真实性联盟）由Adobe、亚马逊、微软、Meta等企业共同支持，通过将元数据嵌入数字文件记录创建过程，但难点在于普及，元数据可能被剥离，且多数平台尚未形成一致的执行规范 [6] - 最有效的防护在于人类自身，即放慢节奏、核实来源、支持坚持用心创作的作者 [6]

行业现象：AI生成低质内容泛滥 - 当前互联网尤其是社交平台正泛滥一种被称为“AI垃圾”的内容 其特点是错漏百出、古怪、重复且缺乏质量 正在侵蚀人们的思想[1] - “AI垃圾”特指由AI工具生成的大量劣质、重复或无意义的文字、图像或视频 常见于社交媒体和自动化内容农场[2] - 与旨在欺骗的“深度伪造”或属于技术错误的“AI幻觉”不同 “AI垃圾”范围更广更随意 其错误源于敷衍而非欺骗或技术局限[3] 技术滥用与商业模式推手 - AI技术日益强大且成本低廉 使得几秒内生成可读文本、图像与视频成为可能 为“AI垃圾”的批量生产提供了条件[4] - 内容农场应运而生 利用AI填充网站、社交动态和YouTube频道远比人工创作更快 例如某个YouTube频道仅凭4个视频就积累了420万订阅和数亿播放量[4] - 平台算法往往更看重内容的点击与互动数据而非质量 发布越频繁获得关注就越多 这无形中助推了“AI垃圾”的传播[4] - 利益是幕后推手 部分创作者通过发布虚假名人消息或标题党视频来博取点击和广告收入[4] 对信息生态的潜在影响 - 当“AI垃圾”数量爆发 会挤占可信来源在搜索结果中的排名 使真实与虚构的界限变得模糊[5] - 信任危机会带来切实后果 当无人能辨真假时 错误信息会传播得更快[6] 行业应对措施与尝试 - 部分平台如Spotify开始为AI生成内容添加标签 并调整算法以降低劣质内容的推荐权重[8] - 谷歌、抖音与OpenAI等公司承诺推出水印系统 以帮助用户区分人工内容与合成内容[8] - 行业正在推动名为C2PA的内容来源与真实性联盟标准 该标准由Adobe、亚马逊、微软、Meta等企业共同支持 通过将元数据嵌入数字文件来记录其创建与编辑过程[8] - 最有效的防护在于人类自身 放慢节奏、核实来源、支持坚持用心创作的作者是重要的开始[8] 行业长期挑战与本质 - “AI垃圾”是互联网垃圾信息故事的新篇章 其特点是更快、更流畅、也更难察觉[9] - 网络能否保持其应有的品质 取决于人们是否依然珍视人类的真诚创作 而非机器的机械输出[9]