OpenAI 戛纳首次公开AI广告逻辑,国产大模型如何破局?

每年的戛纳国际创意节，都是全球营销趋势的风向标。如果说过去几年AI在戛纳扮演的是“提效工具”或“炫酷Demo”，那么今年的一场30分钟对话，则向全球广告与科技界释放了完全不同的信号。

在这场名为《Advertising in the Age of AI》的论坛上，OpenAI新任首席营收官 Denise Dresser 与CNBC资深记者Julia Boorstin 相对而坐。现场没有发布任何新模型，没有展示任何产品Demo，甚至没有宣布具体的广告系统上线。

然而，这恰恰是OpenAI首次正式面向全球营销界，公开其商业化的底层逻辑。它宣告了一个新时代的到来：AI商业化正在从“产品探索”进入“原则确立”的深水区。

对于正处于商业化十字路口的中国大模型行业而言，这场大洋彼岸的对话，无异于一记反求诸己的警钟。

在这场分享中，最具行业穿透力的一判断是：广告行业正在从“媒体运营模式”（Media Operating Model）走向“智能运营模式”（Intelligence Operating Model）。

这“一字”之差，推翻了过去二十年互联网广告的底层基石。

过去二十年，无论是搜索、信息流还是短视频，营销的本质都是“流量的低买高卖”。平台拼的是注意力总量，主干是曝光、点击、转化与千次展示成本（CPM）。

但当AI成为人与信息、人与服务的新接口时，消费者的决策起点变了。他们不再满足于从成百上千个网页链接中筛选信息，而是习惯于直接向AI索要个性化的解决方案。

这意味着，未来品牌营销真正竞争的资源，不再是头条或开屏的“媒体位”，而是AI的“智能份额”——品牌能否进入AI的知识图谱，成为它愿意引用、推荐并用以协助用户决策的有效信息源。

令人深思的是，作为首席营收官，Denise 在全场对话中并未执着于兜售“Advertising（广告）”，而是反复强调四个词：Context（上下文）、Conversation（对话）、Utility（价值）与 Useful（有用）。这揭示了AI时代商业内容的存在形态：商业即体验，广告即帮助。

以欧莱雅的防晒搜索场景为例：传统搜索返回的是铺天盖地的敏感肌防晒广告链接；而AI则在多轮对话中，通过理解用户的肤质、预算、户外频率、乃至现有的护肤搭配，输出一套定制化建议。

在这个场景中，品牌不再是以“打断者”的姿态强行插入用户的视线，而是作为“协助者”融入了消费者的决策全链条。如果商业内容能够提升AI的回答质量，它就是体验的一部分；反之，它就是信息噪音。

对于AI平台而言，这是一种全新的博弈：商业化绝不能以牺牲“用户信任”为代价。因为信任一旦坍塌，流量将毫无价值。

除了营销逻辑的流变，OpenAI在会场上提及的一个细节同样不容忽视：旗下产品 Codex 的周活跃用户已达500万，且增长最快的群体正在从程序员向咨询顾问、产品经理和市场营销人员等知识工作者扩散。

这揭示了AI转型的硬币背面：AI对营销的改变，表象在前端，根源在后端。

工具提效的红利期已经见顶。仅仅用AI生成几张海报、写几段文案，无法构筑品牌的长期壁垒。

流程再造与组织重构才是深水区。 真正的AI转型，需要将创意、媒介、CRM、数据、客服乃至供应链围绕AI重新连接。

正如企业理赔的案例所昭示的，当90%的复杂流程能被智能体高效、有同理心地解决时，它重构的就不仅仅是服务体验，而是企业整体的组织运行架构。AI转型，从来不是营销部门的独舞，而是全公司层面的能力重建。

听完全球顶级AI巨头的商业化纲领，我们必须将视线拉回本土：中国大模型行业的商业化，究竟走向何方？

客观来看，中国大模型并不远。过去一年多，国内大模型在模型层、应用层激烈角逐，建立在会员订阅制上的变现路径正在成型。然而，面对大模型训练与推理高昂的算力成本，单靠会员订阅是否足以跑通健康的商业LTV，依然面临挑战。

近期市场亦有传闻，部分国内大模型正在积极试水更具本土优势的商业化路径，方向大概率会优先切入本地生活、电商等消费意图更为明确、链路更短的变现场景。

但在商业化大幕将启未启的临界点上，行业亟需厘清的是：在巨大的商业变现压力下，中国大模型能否守住“用户信任”的底线？

如果简单粗暴地将传统互联网的流量玩法套用到大模型上，行业将面临巨大的倒退风险。对此，OpenAI提出的原则，或许可以作为国内大模型商业化尝试的参考红线：

互联网广告二十年，全行业都在为“流量”和“曝光”狂欢。但AI时代的到来，无情地戳破了数字泡沫：买到曝光不等于买到心智，拥有流量不等于拥有未来。

OpenAI在戛纳的30分钟分享，本质上不是在推销产品，而是在建立一套全球AI商业化的“文明公约”。它告诉行业，未来的竞争门槛被拉高了：你不仅要能回答问题，还要让你的答案足够值得信任。

当中国的大模型逐步踏入商业化的河流，我们不担心技术迭代的速度，也不担心应用场景的丰富度。我们唯一需要自省并时刻警惕的是：当商业化潮水涌入、各种推荐与植入无孔不入时，用户是否还能像今天一样，毫无保留地相信大模型给出的每一个答案？

广告可以创造短期的季度营收，但唯有信任，才能创造AI行业的长期未来。