从世界人工智能大会WAIC看AI企业第一品牌顶层设计

AI企业通过专业细分以“技术式创造”打造跨越周期的品牌IP护城河？未来AI企业不再是拼概念、拼技术和拼资本了，而是得沉下去找到品牌定位、品类占位和场景卡位，找到AI结合实际品类产品、行业应用和业务场景的切入点、引爆点和增长点，才能长久、平稳且持续地在AI大潮和洪流中成为时代弄潮儿。

从世界人工智能大会WAIC看AI企业第一品牌顶层设计

文/锦坤品牌营销专家团

世界人工智能大会在中美AI角逐最激烈的时候召开，趋势都有啥？

身为AI企业，我们应当如何找到合适自己的品牌定位、品类占位和场景卡位，从而成为专精特新甚至是细小微尖的行业第一品牌？

作为传统行业的企业，又应当如何进行AI革新、行业应用和提升组织效能，跟上时代潮流呢？

在今天日新月异的AI大环境下，技术已然无法代表整个AI市场，品牌顶层设计已经成为所有AI企业都避不开的环节，成为AI能否结合品类产品、行业应用和业务场景的切入点、引爆点和增长点的最重要的本质和关键！

品牌是AI企业必打的第二张牌

人工智能产业的演进历程中，大模型（LLM）能力突破曾是衡量企业核心竞争力的绝对标准。

然而，我们剖析近期国内大模型市场的商业动态，并结合2026年世界人工智能大会（WAIC）上各大参展企业的趋势，发现行业竞争逻辑已经发生了根本性的、不可逆的转移。

单纯依赖模型参数规模、计算速度等纯技术指标的领先，已无法作为AI企业构筑长期品牌护城河的唯一条件，甚至不再是核心条件。

整个AI产业的竞争焦点，正在从“算力与模型”的军备竞赛全面向商业模式重构、生态落地以及深潜入实际业务深水区的方向迈进。

大模型计算能力正不可阻挡地趋向公共设施化，这一趋势在过去一年中表现得尤为彻底。

国内乃至全球主流大模型的价格出现了断崖式、普遍性的下降。这一现象标志着算力资源与模型基础的文本、图像理解能力正式步入了类似于“水电”的基础设施阶段。

随着框架全面开源、模型架构的同质化趋势加剧，以及以昇腾等为代表的国产算力集群调度效率的指数级提升，各家头部大模型的基础能力正在快速提升。

回顾自2025年第四季度至2026年中期的市场演进，一场深刻重塑行业格局的“价格战”席卷了整个AI产业链。这场价格战不仅反映了模型厂商对市场份额的极度渴求，更折射出“百模大战”向“应用之战”转型的阵痛。

在这种行业级的利润空间压缩下，AI大模型整个行业目前处于整体亏损状态。

据中金等机构测算，2025年国内AI行业整体亏损超过180亿元，预计2026年这一数字将突破200亿元大关。

字节跳动仅2025年的资本开支就高达约1600亿元，其中用于AI算力采购的资金达900亿元，相当于每天维持4.38亿元的算力投入强度。

而同时，字节的Seed、Seedance等系列模型不断冲击排行榜，在能力上几乎无可挑剔。

高昂的资本投入、强大的模型与尚未兑现的变现能力的差距表明，光靠技术，根本不行。

而低廉的模型价格、成熟公开的技术体系又为雨后春笋般冒出的AI应用铺好了路。

作为辅导和服务了400多个专精特新企业、300多个第一品牌、200多个上市公司和100多家城市品牌的全国知名的产城园企品牌服务商头牌，锦坤品牌创始人、工信部专精特新评审专家、新华社品牌工程专家委员石章强认为，AI市场的重点，正在向找得到业务的产品和品牌加速转移，品牌是AI企业技术战之后必打的第二张牌，没有之一。

AI短剧凭啥成为AI落地行业应用的第一个吃螃蟹的？

在通用AI大模型深陷苦战的背景下，AI短剧（漫剧）行业却出人意料地率先迎来了大爆发，成为AI技术最快实现端到端商业化落地的产业之一。

探究其背后的产业逻辑，核心在于AI图文与多模态视频生成技术的出现，在工具层面上以摧枯拉朽之势精准地消除了该行业原有的核心生产限制。

对比传统的真人短剧产业与如今如火如荼的AI短剧，原先的短剧行业在内容叙事逻辑、组织架构、业务变现方向以及分发渠道等绝大多数方面，几乎是全行业共用一套已经高度标准化、同质化的结构。

传统模式下，行业的主要发展瓶颈和限制因素，几乎全部集中在制作时间、资金成本以及高度依赖外部实拍制作方等技术性强、时间与人力成本占据绝大多数的繁琐工作环节上。

传统的一部真人短剧，平均制作成本往往高达数十甚至上百万元人民币，且需要经历短则数周、短则数月的剧组筹备、场地租赁、演员调度、实地拍摄以及后期剪辑周期。

然而，视频生成大模型与相关制作工具的成熟，打破了这一桎梏。

以字节跳动旗下的Seedance 2.0为旗帜，整个短剧行业几乎在两个月内就迅速抛弃了原本的基地拍摄模式，全面转向了AI漫剧。

AI短剧的门槛被无限拉低，制作成本发生了跳水式的下降。目前，精品的AI仿真人短剧制作成本已被严格控制在20万元人民币以内，有数据称，相较于真人短剧成本下降了惊人的90%。

由于制作周期被大幅压缩，甚至出现了“一人一天至三天即可产出一部剧”的极致产能。

根据统计，2026年第一季度，国内全行业上线的短剧总量约为12.8万部，其中AI短剧高达12.2万部，占比超过95%，平均每日上线超过1300部新剧；仅2026年3月单月，新增的原生在播AI剧和漫剧就逼近5万部，几乎追平了2025年全年的供给量。

然而，尽管生产环节的限制大幅减少，产能迎来了核爆级的增长，但当前短剧行业并未如预期般迅速迎来大变革，而是依然高度依赖大规模的渠道分发和广告投放（投流）来获取收入，带有极强的“初级产业阶段”典型特征。

拆解当前AI短剧行业的财务数据，我们发现：行业成本结构并未因为AI而发生本质改变。

制作成本锐减，导致海量低质AI短剧潮水般涌入市场，撑爆了原本有限的用户注意力带宽，导致广告竞价（买量成本）被持续、疯狂地抬高。

投流成本原本就是短剧项目最大的支出项，现在更是变本加厉，占据总收入的70%甚至90%。

这意味着，即便AI将制作成本压缩到了极限，这些省下来的资金大部分又重新回流到了流量分发平台（如抖音、快手等）的手中。

这种依赖流量采买的经济模型，导致当前AI短剧面临着严峻的盈利考验。

宏观层面上，当前AI短剧行业的日均投放消耗已经达到了1.5亿元至1.7亿元的惊人规模。

微观层面上，流量获取成本较去年出现了翻倍的暴涨，而由于内容同质化严重导致审美疲劳，千次播放净收益却从2025的60元左右，断崖式下滑至当前的15元至30元，跌幅超50%。

在这种“高成本投流+低单价收益”的双重挤压下，行业ROI全面告急。

目前，即便是拥有丰富经验和精准算法支持的头部投流团队，其常规ROI也仅能稳定在1.03至1.07的微利区间；而对于大量普通项目而言，ROI可能已经跌破0.8生死线，面临严重亏损。

跟随着利润的崩塌，原先字节生态建立的模型-分发-投放短剧生态在补贴超支、亏损缺口不断扩大的情况下迅速瓦解。

AI短剧行业的方向已然非常明确。在现阶段，AI依然扮演着提升效率的辅助工具角色，成功解决了短剧“如何更便宜、更快地做出来”的工程学问题，但却无法解答“如何打动人心”

目前的主流大模型在视频生成技术上已实现了充分的“平权”，掌握一套AI制作工具仅仅需要几天的学习时间。未来的竞争壁垒将不再是技术工具本身的掌握程度，而是对剧本深度、视听语言、情绪价值以及艺术思维等深层影视专业能力。

只有推动行业从依赖低劣内容的粗暴投流分发，彻底转向注重艺术质量与思想内核的深度内容竞争，AI短剧行业才能真正跨越初级产业阶段，实现可持续的商业进化。

正如锦坤品牌创始人、上海品牌委秘书长、上海交大&华东师大兼职教授、正高级经济师石章强所认为的那样：在2026年下半年至2027年上半年这一年时间里，很可能会有至少一个精品短剧凭借高质量、高投入的产品，带领AI短剧行业重新进入内容产业应有的路径和模式上来，成为技术+产品+IP的“三位一体”的品牌典范和现象标杆！

市场逐渐分化，技术沉得产业里去才站得稳脚跟

纵观目前的AI应用生态大盘，并通过对2026年世界人工智能大会WAIC参展企业的技术展示与商业定位进行全面梳理，我们可以清晰地观测到，AI产品的发展路径正在发生显著的分化。

1、不止程序员需要用

通用型AI应用正面临着日益内卷且高度同质化的红海竞争。

以此次展会上备受瞩目的百度搭子、以及腾讯重磅推出的Workbuddy产品为例，它们代表了当前Agent赛道的主流形态。

这些全能型的AI助手与业界主流的Codex、Claude Code平台的竞争逻辑如出一辙，其战场主要集中在底层模型参数规模、微调控制精度、定价策略上。

然而，将产品定位锚定在宽泛的“通用办公场景”，不可避免地意味着其功能虽然繁多，但缺乏针对特定行业的钻探深度。

由于缺乏对垂直细分领域复杂业务流程的专业洞察、历史数据的沉淀以及行业合规标准的深入理解，面对企业级业务流的严苛要求时，通用工具往往很难做到真正意义上的“直接可用”。

它们更多时候扮演的是一个高阶实习生的角色，依然需要人类员工作为项目经理进行任务牵头、结果核验与最终兜底。

同时，目前的通用型AI应用普遍需要使用者进行长期、持续的维护和调优，才能发挥更多效用，这就需要使用者对AI应用有较为深入的了解、长期的关注甚至具备一定的技术能力。

这导致，目前的通用型AI应用很大程度上被局限在了“程序员”及学生群体。

进一步地，相关的模型、应用开发的导向，也逐步趋向于迎合这两个群体，一个具体的表现就是，Agent能力、编码能力在各大榜单上的重要性不断提升，而文本、OCR等则逐渐没了声音。

在我们看来，这很可能是一个较为极端、有失偏颇的方向。要想触及到更广泛的市场，这不一定是AI Agent最需要发展的方向。

举例来讲，最近屡受诟病的厂商Google及其模型“Gemini”。在代码和Agent能力上，Gemini的确存在相当程度的落后。

但是，Gemini在多模态、响应速度和文本理解等很多方面的能力，仍然处于市场上的第一梯队甚至第一名。

扩展而言，主流大模型如GPT、Claude在过去接近一年时间里，在这些方面上近乎没有任何提升，甚至于在文本能力方面，很多模型（典型的如GPT5系列）出现了显著的倒退。

在很多不被欧美“精英主义”思路所看好的“长尾”场景当中，Gemini仍然是名列前茅的模型，例如：角色扮演、笔记、文档处理、视频生成等。

因此，Gemini即使长达约三个季度没有更新旗舰模型，在Openrouter上的市场份额仍然牢牢占据第一，超过40%，是第二名的两倍之多。

尽管Openrouter的调用量统计可能不足以反应目前市场的真实情况，但这至少能说明：

细分领域、深度服务的AI方向中，存在巨大的市场真空地带。

Medeo便是一个很有启发性的案例。作为一款有强大背景支持的一站式AI视频生成平台，Medeo不同于可灵、即梦等拥有自有模型的平台，它开辟了“AI视频工作流”的差异化路径。

Medeo整合了Seedance、Kling等顶尖的视频生成模型，首创了基于图层的视频编辑功能。

它允许用户通过自然对话驱动AI进行视觉、语音和节节奏的快速编辑，同时又保留了传统非线性编辑软件中的手动轨道精准控制能力（双重控制模式）。

有别于其他AI工具，Medeo利用多轮对话、长项目适配等方式，在多镜头叙事、角色一致性、工作延续性等方面把“长板”做到了最长。

再通过明确的操作界面、对话即创作的低门槛，结合专业级的图层逻辑，Medeo成功满足了一大批对视频叙事有要求、但又不具备传统影视专业能力的用户的需求，在拥挤的视频生成赛道中切出了一批愿意持续付费的细分用户。

2、“一站式”的应用，没法“一站式”地用

专业领域的AI应用实际上也在我们刚讲的方向上，向更深度、更行业专业的方向狂奔。

在电力基础设施领域，南方电网的大瓦特（Da Watt）多模态大模型体系及其衍生应用便是这一趋势的杰出代表。

在2026年世界人工智能大会WAIC上，从1100余家参展企业、3000余项申报展品中脱颖而出，被评为十大“镇馆之宝”的“大瓦特·云睿”AI原生配电网规划智能体，改变了传统电网规划的作业模式。

针对新能源规模化接入、分布式储能与充电设施激增带来的配电网源荷波动加剧、传统规划依赖人工经验且效率低下等痛点，大瓦特·云睿构建了“分析、行动、进化”的AI原生技术体系。

它能够像顶尖的专业规划人员一样，自主理解复杂的规划任务，调度电力专业仿真工具，打通了从底层数据采集、源荷预测、电网风险诊断、规划方案生成、仿真校核、投资评估直至最终撰写报告的全业务链条。

目前，该系统在云南电网的深度应用中，源荷预测与规划问题诊断准确率双双突破90%，规划方案实用率超过95%。原本需要耗费数天心血才能完成的繁复规划报告，如今系统可在短短10分钟内全自动输出。

在更为微观和复杂的生物医药与合成生物学领域，天鹜科技展示的AI蛋白质设计平台Matwings（晓鹜），向世界展示了全流程AI重塑底层科研范式的无穷威力32。

晓鹜平台依托其自主研发、包含百亿条极端环境蛋白质序列的大模型，融合了AI智能体与全自动实验设备集群，首创了从自然语言提出功能需求，到AI自主进行设计与进化，再无缝衔接实验室检测，并将实验结果自动回流进行下一轮迭代的“闭环”体系。

晓鹜平台已经在循环经济领域（仅用6个月便完成了高效塑料降解酶的设计）和大健康领域（酶法乳果糖项目中试）实现了规模化的产业落地。

这类专业AI产品如果成熟并大规模铺开，必将对原有的产业生态造成很强的替代效应。

它将迅速减轻哪些堆砌的基础执行工作。这种技术冲击会导致原有的底层技术执行公司、数据外包商和基础设计服务商的传统订单大幅减少。

为了生存，他们可能不得不向产业链下游那些更具人际互动性、更需要战略判断的环节（如深度业务咨询、复杂项目综合运营、非标金融服务等）转型寻找生存空间。

在此过程中，率先在细分领域提供合格服务的AI企业，将凭借业务数据反哺带来的数据飞轮，以及系统替换成本，确立垄断地位，进而催生出一大批统治细分市场的“独角兽”公司。

然而，这一切宏大商业愿景的基石，在于AI技术必须结合客户的实际业务场景，方能产生可量化的商业价值。

实际上，全流程专业AI应用在落地时，并不能真正“一站式”完成所有工作。在实际的业务流转过程中，往往伴随着多次的输入、输出过程，并涉及不可预知的需求变更、细节调整。

如果让AI承担一个大型任务中大多数的决策、实施工作，每一个看似细微的偏差都可能导致最终输出结果的大范围偏离。

而如果让人参与每一个决策过程和实施细节的调整，这就又回到了SaaS的产品逻辑。

因此，目前的专业AI应用形态，很可能仍然需要大规模、进一步地迭代、升级。

3、“AI提效”生意只是阶段性的妥协

通用型AI应用与专业垂直型AI应用正走向截然不同的发展轨迹，而在两者之间游离的中间态商业模式，即“AI提效咨询”，中长期看可能面临着淘汰危机。

在通用大模型不够专、专业应用又不够普及的过渡期，市场上涌现出了一批旨在弥合两者鸿沟的服务商。他们的核心商业模式是依靠为B端客户编排Skill、撰写Prompt，或者搭建MCP，技术较强的，可能会进一步设计定制化的小型软件，从而实现大模型与企业内部系统的联通和某些环节的自动化。

然而，这种本质上属于高度定制化、人力密集型的技术服务模式是具有很强的阶段性的。在中期来看，其利润率的收缩与大批此类企业的淘汰不可避免。

首先，依赖人类工程师进行需求调研、代码编写与持续调试的人力密集型模式，将随着大语言模型本身能力的快速进化，以及零代码/低代码AI平台（如各类无代码智能体开发平台）的全面普及，该模式的门槛即将出现以周为时间单位的快速坍塌。

市场竞争的加剧将使得这类业务的利润快速收缩，伴随而来的必将是大量缺乏核心技术壁垒的“AI集成商”黯然退出市场。

更为致命的是，这种定制化工具面临着很高的失效风险与不可控的成本。

企业的业务系统并非静止不变的，每家公司的内部流程都是其特定发展阶段、历史遗留系统与独特文化的复杂产物，差距极大，且不同部门与员工在流程中拥有的权限和操作习惯各异。

某个原先很流畅的Skill很有可能在一次人员调整之后就被彻底废弃，生命周期短暂、创造的价值也很有限。

并且，不只是相关的AI服务企业需要持续关注，使用类似服务实现“AI提效”的公司和品牌也需要时刻注意：

AI目前阶段仍然难以替代传统人工，且AI日新月异，需要公司内部持续调整学习。

盲目相信“AI自动化一切”，轻易进行大规模的组织结构优化和裁员，很容易带来内部经验断层、工作质量断崖、客户信任断裂。

对于有志于长远发展的AI企业而言，真正的机会并非是给原本的传统组织架构小修小补，而是深入探究特定行业内的共性需求，将其组织成可复用的产品方案，并以强大的产品和显著的ROI优势，推动企业打破传统的模式，让其组织架构和人员技能组合主动适应AI产品。

三个显而易见的路径是：从通用型服务商转型专业型服务商、转型人力资源和组织架构咨询服务，或是被收购成为长期In-house的内部部门。

第一种是更加直接，且已经有部分该领域的企业在这条路上探索出了一定的成绩。

如果要转型人力资源和组织架构咨询服务，不仅要局限于现在“引入AI，然后裁员”的思路，还要重新组织客户公司的整体业务结构。举例来讲Boris Cherny在对Anthropic的产品团队进行的一个观察之前很受关注：他提出了Prototyper（原型构建，提出好点子）、Builder（把点子变成现实）、Sweeper（保证可用性）、Grower（根据市场持续迭代产品）、Maintainer（长期持续运营）。如果仔细考察，这个架构实际上并没有很强的可复制性，但为我们提供了一种“技术普惠”条件下，简单化、高效化组织架构的可能性。

In-house收购则是在国内并不常见的一个路径，但随着中国统一大市场机制不断完善、IPO赛道越来越拥挤，并购会越来越多地成为国内头部民营企业、央企国资的扩张优选。

用“四么”发现“技术式创造”需求构建跨越周期的护城河

面对以前所未有的速度迭代的AI技术浪潮，AI企业极易陷入“技术焦虑”与盲目跟风的战略误区。

作为教育部博士硕士学位论文评审专家、上海市政府品牌专家委员、锦坤品牌创始人石章强和锦坤品牌专家团队与相关前沿AI专家企业家就AI企业第一品牌顶层设计问题充分研讨，一致认为：

关键在于如何通过“卖什么、说什么、怎么说和怎么卖”的“四么”战略清晰化、聚焦化和差异化的品牌顶层设计，聚焦行业“技术性创造”环节，可能是比较明晰、有迹可循的良好思路，能够落地需求并构建跨越周期的护城河。

 1、卖什么：“技术式创造”环节，AI最好发力

确立“卖什么”，是构筑AI企业核心商业版图的第一块基石。

其核心方法论：是要深入解构并仔细梳理营销、销售、产品研发、技术实施乃至后台职能等漫长的日常业务流转。

锦坤品牌原创提出“技术性创造”的概念，判断一个业务环节是否适合被AI全面替代。

对于什么是“技术式创造”？可以参考以下四个特征：

1) 工作在电脑屏幕或数字终端上完成：绝大多数的输入指令、处理过程和输出结果都能够被数字化采集、记录并转化为结构化数据。

2) 价值聚焦于最终交付物：最终交付物成果相较于过程，更为简洁、凝练，例如咨询报告、工程图纸，背后的信息收集、演算、校验过程等具体实现步骤不必展现。

3) 具备客观、明确且易于量化的评判标准：例如必须符合某种国家强制规范、通过某项明确的编译测试，或达到某个具体的良率指标，使得AI的输出结果可以被自动化程序或人类专家低成本地迅速判定合格与否。

4) 允许灵活调整和一定程度的试错空间：在规则约束下，算法可以通过多次快速迭代来逼近最优解，而不是容错率为零、一旦出错将导致不可挽回灾难的单轨作业。

例如，建筑消防设计、电商图片设计、分子砌块设计等。

​ 这类业务环节的商业价值在于：它们高度依赖薪酬高昂且稀缺的专业技术人员（如建筑审图师），是企业长期、主要、显性的成本项；且最终呈现的成果直接决定了项目的合法性与核心业务运转。

但与此同时，其工作本质，是在复杂条文规则与既定框架内，进行信息的比对、推演与排列组合。在剥离了经验的光环后，实际上缺乏不可复制性、艺术性、创造性或人际沟通复杂性。

因此，通过规则设定、知识库约束以及系统性的大模型调度，完全可以对AI进行极其充分的驾驭（harness），让人类作为任务发布者与审核签字者，直接为结果负责。

2、说什么与怎么说：放下技术包袱，拥抱品牌营销

当明确了无与伦比的产品价值后，在推向市场时，面对属性截然不同的客群，市场沟通的策略与侧重点必须存在如刀劈斧削般的明确区分。

面向B端，企业进行采购决策时较为务实与理性，在乎产品能否实现成本压缩与营收增长。

销售话术应当直接、数据化地说明：相比于市场上的通用型工具或维持现有的庞大人工团队，我们的AI产品究竟如何降低成本、提高周转速度、增加输出精准度与稳定性，或具备哪一项不可替代的具体优势。

在B端市场，追求各方面均衡的“木桶理论”往往失效；只要产品的“长板”足够长，能够切实解决企业核心业务流转中的某一个致命痛点，就能精准匹配到充足的需求。

面对C端，核心诉求则是对“易用性”的追求。C端产品必须做到“开箱即用”、“说句话就能办事”

在市场推广策略的制定上，企业则需根据自身的储备厚度与行业的战略窗口期进行抉择：

是采用高举高打的直接广告投放战术，迅速抢占品类第一的心智资源；还是通过精细化的社群私域运营，来慢慢积攒口碑与用户黏性。

3、怎么卖：保持业务焦点，建立专业护城河

在当今时代，前沿技术正以令人眼花缭乱的速度，甚至以周为单位进行着疯狂的迭代升级，大模型能力的理论天花板几乎每天都在被重新定义。

面对这种高度的不确定性，企业必须在组织架构层面建立起一种高度敏捷的反应机制。

然而，在战术动作追求灵活多变的背后，须将“卖什么”的战略定力贯彻到底，也就是必须从清晰化的品牌顶层设计到落地化的营销底层运营。

在面对资本市场的追捧、各种伪需求的诱惑，以及竞争对手眼花缭乱的跨界动作干扰时，企业研发资源调配都必须围绕核心的“技术式创造”环节的刚性需求。

AI时代，品牌仍为关键

当算力、模型和接口逐渐成为可获得的基础设施，AI企业真正的分水岭，不再是谁拥有更复杂的技术名词，而是谁能够把技术嵌入一个真实、刚需、可验收的业务流程。

技术决定企业能否有资格，产品决定企业能否留下，品牌则决定企业能否长久地发展下去。

因此，AI企业仍要回到“卖什么、说什么、怎么说、怎么卖”四个最关键的品牌顶层设计问题上面去。

先锁定一个值得替代的“技术式创造”环节，再围绕这一环节组织产品、数据、传播、销售与团队。

只有把一次性的定制交付沉淀为可复用的标准化方案，把模型能力转化为客户愿意持续付费的业务成果，企业才能穿越技术迭代周期，真正建立长期护城河，并成为细分行业第一品牌、平台甚至是生态。

（锦坤系全国知名的产城园企品牌服务商和连锁互联网品牌运营商头牌，先后辅导服务了专精特新企业、行业第一品牌、上市公司、城市品牌以及中国500强和世界500强等近1000个头部品牌。石章强系正高级经济师、锦坤品牌创始人、上海品牌委秘书长、新华社品牌工程专家委员、国家名片提名人和终审评委等）