91%的营销团队都在用AI，但只有41%能算清这笔账

前段时间，我看完一份报告，越看越坐不住。

Jasper 和 Benchmarkit，一家做营销智能体平台，一家是独立的第三方基准研究机构，两家凑在一起，调研了1400多名营销人。行业横跨科技、金融、零售、传媒、生命科学。

为什么越看越坐不住？

因为我发现，营销行业的AI故事，已经悄悄换了章节。很多人还没反应过来。

什么叫「运营时代」？

先看一个数字：91%。

这是目前营销团队使用AI的比例。前一年，这个数字是63%。一年时间，从「大多数人用」变成了「几乎人人用」。

更有意思的是下面两个数。

97%的营销人说，公司有没有AI，会影响他们选择去哪工作。75%的人说，这是他们评估一个新岗位的关键条件。

你品品。AI已经不是一个工具了。它是求职者眼里一家公司的「基础设施」。就像写字楼里有没有空调。

Jasper 给现在这个阶段起了个名字：「AI的运营时代」。

什么叫运营时代？

2025年，大家在做实验。写写文案，画画图，试试AI好不好用。2026年，实验结束了。AI开始进流程：campaign 怎么规划、内容怎么生产、效果怎么衡量，全都有它。

实验，问的是「能不能」。运营，问的是「怎么规模化」。

这是两套完全不同的问题。

钱越花越多，账越来越难算

接下来说说钱。

95%的营销人计划在今年增加AI投入。66%的人准备把营销预算的10%以上投给AI。最激进的那批公司里，87%都已经这么干了。

花钱花得这么猛，回报呢？

这里出现了全报告最扎心的一个数字：只有41%的营销人，有把握证明自己的AI投入产生了回报。

前一年，这个数字是49%。不升，反降。

是AI不行了吗？

不是。是及格线提高了。

以前你跟老板汇报：AI帮我省了20个小时。老板点头，挺好。现在AI进了核心流程，老板想看的是：线索多了多少？收入贡献了几个点？campaign 表现好了多少？

「省了多少小时」，换不来「赚了多少钱」。

账不是变难算了，是账本升级了。

而算得清这笔账的人，吃到了肉。认真追踪AI回报的团队里，60%拿到了至少两倍的回报。成熟度高的公司里，61%能拿出ROI证明，早期公司连零头都不到。

同一波AI浪潮，有人捡贝壳，有人捞金条。差别就在有没有那本账。

新瓶颈：流程

去年的痛点是什么？预算不够，技能不够。

今年的痛点变了。变成了「治理」。

翻译成大白话：AI能几秒钟出一堆内容，可公司的审核流程，还是按「周」设计的。法务要过，品牌要过，合规也要过。等章盖完，热点都凉了。

对法律、合规、品牌审核的担忧，一年涨了3.4倍。是整个调研里涨得最快的一项。

机器已经开上了高速公路，收费站还在用人工窗口。

这才是运营时代真正的坎。不是买不起工具，是跑不动流程。

老板和员工，活在两个世界

报告里还有一组数字，我盯着看了很久。

61%的CMO说，他们对AI的回报有信心。

一线员工呢？

12%。

一个在公司顶层，一个在战壕里，看到的是两场不同的战争。老板看到的是PPT里的战略机会，一线扛的是没有培训、没有指引、没有角色边界的活。

组织也在跟着变形。三分之一的营销人，岗位职责里已经正式写进了AI：写提示词，搭工作流，定规范，做策略。65%的公司设了专管AI流程的岗位。

接下来12个月，大家最想招的三种人：

AI搜索专家，40%的公司要招，研究AI原生的搜索可见性。AI转型负责人，34%，管跨部门的策略和变革。AI架构师，31%，管技术底座和系统集成。

看看这些岗位名称。哪个像三年前的营销部门？

三段位

那什么样的公司算「跑出来了」？

报告把公司分成三段。

第一段，实验期。员工各用各的，没有规范。第二段，许可期。团队内部有了批准的工具，但没什么章法。第三段，运营期。AI嵌进了正式流程，有治理，有归属，有平台集成。

跑到第三段的公司，打法出奇地一致：

把内容当系统来建，而不是当任务来做。把治理直接嵌进工作流，而不是事后补审。给AI的产出定到具体的人头上。算账，不只算省了多少时间。

还有一条：83%的受访者说，公司高层对AI是认真投入的。而在最成熟的公司里，86%的人形容这种投入「非常强」。新手公司呢？32%。

AI先是老板的事，才是员工的事。一把手的认真程度，几乎决定了段位。

但是，凡事总有反面

以上是营销行业内部的视角。热气腾腾，一片大干快上。

现在我们跳出营销部，看看更大的水面。那里有几块冰。

第一块冰，来自风险投资人 Tomasz Tunguz。他分析了25家上市软件公司的374个季度数据，盯一个指标：净收入留存率，NDR。

这个指标的意思是：老客户今年给你掏的钱，是去年的百分之多少。超过100%，说明老客户越买越多。

前几年是缓跌。从2022年的125%，跌到2025年的112%。没有断崖。ChatGPT上线那天没有，企业集体采购Copilot的时候也没有。

然后，2026年来了。

一个季度之内，行业后25%的公司，NDR从106%直接掉到101%。贴着盈亏平衡线了。

具体到公司：Zoom 98%，Asana 96%。老客户在收缩。

这些掉队公司的共同点，Tunguz 说得很直白：产品简单到可以被替换。

AI最先吃掉的，是「容易被替换」的生意。

第二块冰，来自 Anthropic 的一份劳动力报告。他们提了一个新指标，叫「观测暴露度」：不只看模型理论上能干什么，还看人们实际在用它干什么，而且自动化类的权重更高。

两个发现，值得记一下。

一，AI远没到理论上限。就拿「计算机与数学」这类任务来说，Claude 目前实际覆盖的，只有33%。蓝海还大得很。

二，暴露度最高的那批从业者，往往年纪更大，女性更多，学历更高，薪水也更高。而且自2022年底以来，这些高危职业并没有出现失业潮。真正放缓的，是年轻人的招聘。

老人还没被替代，新人先进不来了。

第三块，是 Anthropic 自己的生意。今年1月，它过去12个月的收入到了190亿美元。OpenAI 是250亿。差距在缩小，但真正惊人的在企业聊天市场：2025年1月，Anthropic 的份额刚过10%，OpenAI 接近90%。现在，这个数字几乎是70%。

一年半，乾坤倒转。

企业买模型可以货比三家，但越来越多企业掏的第一笔钱，给了 Anthropic。

一盆冷水

最后，给你介绍一个人：Ed Zitron。硅谷出了名的毒舌AI怀疑派，自己开着一家科技公关公司。他有一篇流传很广的长文，核心论点只有一句：

这轮AI繁荣，是一场靠金融工程、媒体轻信和大厂蓄意误导撑起来的泡沫。

他的证据，我给你挑几条硬的。

英伟达最新一季的财报超了预期，但里面藏着270亿美元的「云承诺」。说白了，它在补贴自己的客户去租自家的芯片。这暗示什么？真实需求，没那么旺。

CoreWeave，那家英伟达参股的「新云」公司，季度亏损。每兆瓦算力的收入在掉，越扩张越不值钱。67%的收入绑在微软一家身上，2026年资本开支还要翻倍到200亿美元。租GPU这门生意，可能结构性地不赚钱。

那笔轰动一时的 OpenAI「1100亿美元融资」呢？Zitron 拆开一看：亚马逊说好的500亿，落实的只有150亿，其余要看AGI或上市；英伟达在10-K里写着还在「敲定」，「不保证」成交；软银按季度分期，钱还得靠过桥贷款。

OpenAI 自己的预测，也从「到2028年亏440亿」，一路改口成「到2030年亏2300亿」。Zitron 自己动手算了算，结论是：实际亏损几乎肯定比公开承认的多得多。

在他看来，OpenAI 和 Anthropic 打的是一场信息战：喂养轻信的媒体，制造投资人和公众的信心。收入图故意让人把「年化数字」看成「实际收入」。能力，被系统性夸大。

最狠的一段，关于「原则」。

五角大楼一度想把 Anthropic 列为供应链风险，Anthropic 拒绝了。很多人夸它有风骨。Zitron 翻出它自己的声明：支持AI的「一切合法用途」用于国家安全，只排除大规模国内监控和全自主武器两项。

而 Claude，早就在美军中央司令部做情报分析和目标识别了，用在了伊朗冲突里。Anthropic 还在五角大楼的无人机蜂群比赛上推销过技术。它对自主武器的全部保留意见，只是「模型还不够可靠」，并且表示愿意帮忙改进。

Sam Altman 呢？趁着对手留下的空档，跟五角大楼签了约，公开说法是「红线等价」。合同的核心词同样是「一切合法用途」。在既有法律先例之下，包括FISA 702条款，这足以容纳大规模的国内数据收集。五角大楼随后确认：自己在监控问题上的立场，没变。

Zitron 的结论很难听，但值得原样转述。这两家公司，一边被当成有远见的思想领袖，一边悄悄把战争变成生意；一边说自家模型能取代白领，一边以「不够可靠」为盾，逃避它在军队里的使用责任。

而撑起这个泡沫的那些谎言，虚构的收入，夸大的能力，被当成事实报道的预测，最终让军队信任了一个会幻觉的技术，用聊天机器人的输出去佐证有致命后果的决策。

卖货的人一直在撒谎，买货的人应该知道这一点。

回到那份报告

好了。冷水泼完，我们回到开头那份1400人的调研。

一边是营销行业真金白银的投入、雨后春笋的岗位、越来越厚的账本。一边是根基处隐隐的裂缝、尖锐的质疑、和「可能撑不住」的警告。

这两幅图，都是真的。

报告的结尾有一句话，我很认同：赢家不会是AI工具最多的公司，而是把问责、标准和度量，重新设计进每一层流程的公司。

工具人人买得起。流程，才是护城河。

至于泡沫会不会破、什么时候破，我不知道。但我知道一件事：不管潮水怎么退，会算账的人，总是最后慌的那个。

祝你，是那个会算账的人。