从硅谷的VC圈，到中国的前沿投资圈，财富的风向正在悄然改变。当百亿美金的模型大战逐渐冷却，资本开始寻找那些能将算力转化为真实商业价值的"应用层"。对于中国企业而言，这或许意味着一个新的历史性窗口：利用AI重塑出海营销，正在成为那个被红杉资本称为"10的13次方"级别的机会。

如果你还在关注哪家大厂的模型参数更大，可能已经错过了AI赛道最"令人心动"的下半场。

近期，红杉资本(Sequoia)和高盛(Goldman Sachs)等机构相继指出：AI的发展主线正从"技术探索"转向"产业融合"。而这场变革最大的变现机会，不在于造出更聪明的Chatbot，而在于重塑规模达10万亿美元的服务业市场。

如今，全球化趋势加速演进，当AI的"高杠杆"能力遇上中国企业"出海"的刚需，一个被低估的赛道——AI+出海营销，正悄然成为资本眼中的"新蓝筹"。

01 不仅是工具，而是一场"认知革命"

2025年下半年，红杉资本合伙人Konstantine Buhler发表了题为《AI革命：一场价值10万亿美元的浪潮，比工业革命更宏大》的演讲，将人工智能定义为一场规模比肩甚至超越工业革命的"认知革命"。服务业将"首当其冲"，迎来由AI驱动的服务业上市浪潮。

这并非夸大其词。如果说工业革命解决了体力的杠杆问题，AI解决的则是脑力的杠杆问题。Konstantine Buhler算了一笔账：目前AI在服务业的渗透率仅为200亿美元左右，而美国服务业市场规模高达10万亿美元。这意味着，AI不仅仅是在抢占现有份额，而更像是当年的SaaS重塑市场一样，将催生出一个"10的13次方"美元级别的巨大增量市场。

在这个逻辑下，资本的嗅觉正在发生剧烈转向。

如果回看红杉近期的投资清单，其策略呈现明显的结构性调整——一种明显的"克制"与"激进"并存：

▪ 克制在于，除了2021年押注OpenAI，红杉在后续的"百模大战"中显得尤为谨慎。他们认为，基础模型是巨头的战场，高风险、高烧钱，已不再是VC的最佳牌桌。

▪ 激进在于，他们开始疯狂扫货"应用层"。红杉合伙人Roelof Botha直言："我们的钱不是用来付天价训练成本的，而是投给那些‘用模型’而不是‘造模型’的公司。"

从AI法律(Harvey)、AI医疗到AI编程，资本正在寻找那些具备"高价值、高痛点、高付费意愿"的专业场景。在这一趋势下，"AI+出海营销"正逐渐显现其赛道潜力。

02 为什么是"AI出海营销"？三主线唯一交集点

2026年1月21日，高盛首席中国股票策略分析师刘劲津面向媒体发声：2026年股市的上涨或将由盈利驱动，而AI、出海、反内卷三大主线将形成三维支撑。

当我们将这三条线索交汇，会发现"AI出海营销"几乎是唯一的交集点。过去，中国企业出海面临着著名的"不可能三角"：规模化、本地化、低成本。企业很难在保持低成本的同时，针对全球几十个国家做精细化的本地营销。

但AI的出现，打破了这个三角。

首先是内容生产的"工业化"。 行业数据显示，生成式AI让内容生产效率提升了5倍。过去需要一支好莱坞团队才能完成的视频素材，现在通过AI不仅能秒级生成，还能根据实时反馈进行动态创意优化(DCO)。这不再是简单的降本，而是边际成本无限的趋近归零。

其次是决策的"上帝视角"。 营销的核心是洞察。专业的AI算法模型已经能通过对全球海量消费行为的预测，自动识别不同国家、不同族裔用户的黄金互动时段。这种"上帝视角"不仅抹平了全球时差带来的效率损耗，更重要的是，它通过对不同平台数据颗粒度的挖掘，完成了从专业经验判断到客观趋势捕捉的决策跃迁。

最后是规模的"重构"。 这也是对广告营销颠覆最大的方向之一：颗粒度极细的无限裂变。以钛动科技为例，面对一个突发的营销热点，AI能够瞬间裂变出成千上万个创意分身：它能根据不同国家的文化禁忌调整视觉色彩，根据不同用户的语言习惯重组语料。

03 穿越周期的能力：从算力到盈利

当然，质疑声从未停止。

高盛在警示：AI服务器农场正在"吞噬"地球的电力，算力成本的指数级增长悬在每个从业者头顶。此时，"谁来为GPU的饥渴买单？"成为了一个终极拷问。

高盛：Powering the AI Era

答案很残酷，也很简单：只有具备造血能力的商业场景，才能活下来。

这正是资本看好应用层的原因。高盛首席中国股票策略分析师刘劲津预测，未来三到五年，AI应用变现每年可为全市场盈利增长贡献2%-3%。

对于中国出海企业而言，这更是一场不得不打的仗。高盛首席中国经济学家闪辉将2026年中国经济关键词定为"探索新动能"，并预测未来几年中国出口量年均增长将达5%-6%，显著跑赢全球贸易增速。也只有像出海营销这样能直接带来出口增长和真实盈利的场景，才能穿越算力周期。

在如此强劲的出口韧性下，企业之间的竞争将从"价格战"升级为"品牌战"和"效率战"。谁能率先利用AI抹平文化差异、市场信息差和品牌价值传播，谁就能在全球市场获得降维打击的能力。

04 与不确定性共舞：当极致经验重塑AI的商业品味

虽然市场风向已经走向AI应用落地，开始用实效戳破算力泡沫，但这并不代表市场是"不近人情"的严苛评委。实际上，在真正下注的时候，创投圈对这个尚且年轻的领域保有了一定的"过程主义"宽容——红杉资本合伙人Botha告诉人们，AI的工作模式正从"低杠杆、高确定性"转向"超高杠杆、结果存在不确定性"。

这种宽容并非源于盲目，而是对AI原生属性的洞悉。正如OpenAI在《伟大不能被计划》一书中所述，伟大的突破往往源于"新奇性探索"，去踩无数个"踏脚石"，用99次平庸换取一次捕捉成功的机会。AI的本质，是一种非线性的生产力。

以营销这个领域来说，以前AI只负责送快递，逻辑是"匹配"。用户告诉系统，我的客户是"25岁、坐标上海、喜欢健身的女性"，AI就会极其精准地在海量用户中把广告推给这群人。它提高的是"分发效率"，无法提升"品味(taste)平庸"的核心痛点。就像技术可以让苹果的产能提升，但产品本身是否有Taste，始终是乔布斯最在意的终极命题。

"品味就是把你所能看到的人类最优秀成果，吸收并融入到你正在做的事情中去。"

经验产生认知，认知产生品味 (taste)。这也是包括钛动科技在内的一系列长期在技术和经验上有所沉淀的企业选择All in AI的原因：将千万次的成功经验和无数次的实战数据，融入到我们正在做的AI中去。超过十万家的广告主服务经验，超过4 亿个广告策略的管理经验，近十年在Martech领域的深耕，都被吸收和融入到专注出海营销领域的大模型——钛极多模态大模型，以及首个营销多智能体——Navos。

以某北美狩猎用品品牌出海为例，Navos重构了营销的投产比：它首先通过学习全球社媒数据，洞察出用户审美正从"迷彩怀旧"转向"家庭温情"；随后，Agent 像一个顶级营销团队，针对不同地理坐标瞬时裂变出数千组具备电影质感的创意。这种探索并非次次完美，但其中被捕捉到的"爆发性创意"，让每一张海报都精准踩在了当地老炮的视觉痛点上。这种在边际成本归零的前提下实现的无限裂变，正是AI让品牌全球化从"分发效率"跨越到"认知溢价"的性感所在。

这种由探索带来的市场爆发力证明了：比起最终结果的零瑕疵，AI表现出的爆发力和对传统流程的破坏性创新，才是更具溢价潜力的资产。在这种"过程主义"下，市场的耐心被重新分配给了那些深耕场景的入局者。没有深耕的经验，就没有能够重构商业可能性的创新能力。