成本砍90%却不提创意？因赛AI暴露的营销真相
深度剖析因赛集团自研因赛AI、PUBG创意视频、智眸AI达人投放与视频智剪案例，解密成本降低90%、效率提升背后的营销工业品时代逻辑与落地路径。
“我们不是被人工智能取代，而是被能用人工智能的同行取代。”这句流传甚广的话，在营销圈终于有了一个最残酷的注脚。
当一家中国本土4A公司公开宣布，他们为《绝地求生》（PUBG）制作的AI创意视频，制作时间缩短了50%，成本降低了90%，整个行业应该感到的不再是兴奋，而是一种深入骨髓的寒意。这不是工具辅助，这是生产关系的重构。
因赛集团交出的这份AI营销成绩单，表面上是一家上市公司的技术与业务报告，本质上却撕开了广告行业最后一块遮羞布：过去我们引以为傲的“大创意”、“手艺活”和“人脉撮合”，在算法驱动的确定性交付面前，正在迅速丧失议价权。
一、90%的成本不是被节省的，是被蒸发掉的“中间商价值”
我们有必要重新审视那个令人震惊的数据：制作成本降低90%。对于企业老板和CMO而言，这是一个诱人的数字；但对于传统的创意热店、制作公司和自由创作者而言，这意味着旧有的价值链条正在断裂。
在传统的视频广告制作流程中，成本主要消耗在几个环节：前期的创意脚本与分镜绘制、中期的实际拍摄（或三维建模、逐帧动画）、后期的剪辑合成与修改。每一个环节都需要资深人士的“手感”投入，这种手感在过往的定价体系中，被称为“创意附加值”。
因赛集团与Krafton合作的PUBG项目中，这种所谓的“手感”被彻底机器化了。根据公开资料，他们的作业逻辑并非让AI凭空创造，而是将人类创意团队的策略构思，转化为大模型能理解的“AI可读语言”，进而驱动素材管理、文生图、图生视频、剪辑合成全流程自动化。
这里存在一个致命的商业逻辑切换：过去，乙方卖给甲方的是“时间累积出的不确定惊喜”，通常包装为几轮提案、几版修改；现在，因赛卖的是“预训练模型下的确定性结果”。当甲方意识到，曾经需要一群创意总监熬夜两周产出的画面，可以在两个小时内通过提示词精准生成时，市场不会再为那些冗余的劳务费和情绪价值买单。
这90%被砍掉的成本，本质上并不是技术研发的摊销，而是过往寄生在信息不对称和流程黑箱里的低效利润。
二、“因赛AI”的野心：不做单点工具，要做营销的全链路水管
市场上并不缺少AI绘图或AI写文案的工具，Midjourney、Stable Diffusion、ChatGPT等已经是营销人标配。但绝大多数工具解决的是“某张图”、“某篇文案”的单点问题，它们像是一台台性能强劲但独立的发动机，缺乏传动轴将它们连成一辆能跑起来的车。
因赛集团推出的自研大模型“因赛AI”（前身为InsightGPT），其核心战略差异点便在于此——它试图构建一个从内容生成到营销决策的封闭管线。
我们看看这条管线的几个关键阀门：
- AI卖点视频与动效海报：直接瞄准电商场景下最耗人力的素材生产环节。不同于通用大模型的天马行空，这类专业模块解决的是“合规的电商图”和“能过审的模特图”这种极细颗粒度的商业需求。
- 视频智剪模块：2024年初上线的功能，核心是打通素材检索、智能切片和合成。对于拥有海量直播录屏、活动录像的品牌方来说，这相当于将不可回收的垃圾，变成能反复投放的燃料。
- 电商营销智能体：直接镶嵌在1688等交易平台内部，服务近万名电商用户。这意味着它不仅有创作能力，还在构建离交易闭环最近的交付能力。
与DeepSeek、豆包、文心一言、Kimi等基础大模型的API合作，说明因赛的策略非常清晰：底层的通用智能用市面上最好的开源或商用模型，但在营销这一垂直领域的微调、工作流封装和结果控制上，建立自己的专属护城河。
对于企业决策者的启示是：不要再去纠结哪个大模型画图更好看，你该思考的是，如何将公司内部散落的图片、视频、文案素材，通过类似因赛AI这样的“全链路水管”实现统一流转。如果你的营销产能还停留在手工作坊式的单点生成，你的竞争对手可能已经用上了半自动流水线。
三、从“3天”到“2小时”，媒介采买逻辑的崩塌与重建
如果说创意生产端的变革影响的是成本结构，那么因赛集团推出的“智眸AI”达人投放管理系统，则直接动摇了媒介采购领域的商业根基。
根据界面新闻的报道以及因赛集团2024年报披露的信息，智眸AI整合了抖音星图与小红书蒲公英两大生态，服务集团型客户进行跨平台达人营销。其给出的核心效率提升指标令人瞠目：选号周期从3天压缩至2小时。
这3天里，人类媒介经理在干什么？他们在巨量星图上千个标签里手动筛选，在小红书后台一篇篇翻看博主的过往笔记，凭经验判断粉丝画像的匹配度，最后靠私下打听来确认博主有没有刷量。这些动作构成了媒介执行岗位的核心技能，也构成了媒介代理公司赚取服务费的理由。
智眸AI做的事，是用算力取代运气。它通过抓取全域数据，对达人的内容标签、商业转化效率、粉丝真实活跃度进行量化建模，并在两个小时内给出具有统计学支持的投放组合建议。这不是简单的自动化，这是将“凭感觉选人”变成了“看数据选人”。
这里面隐藏的一个重大趋势是：当投放决策系统能够证明某个中腰部博主比某个头部博主的转化率更高，且成本更低时，KOL营销长久以来的“粉丝量迷信”就会破产。品牌部不再需要为一个几百万粉丝但带货能力未知的达人支付巨额坑位费，算法会告诉你，那20个只有几万粉丝的素人组合起来，ROI高出三倍。
CMO和增长负责人此刻应该思考一个紧迫的问题：如果你的媒介团队还在用Excel管理达人库，还在靠一双手点开每一个达人主页，那么你的投放不仅缓慢，而且在智眸AI这类系统面前，正在成为可以被降维打击的非标准化操作。
四、中国营销业的拐点：从“艺术品时代”进入“工业品时代”
因赛集团的这四个案例，孤立地看，是不同模块的技术升级，但合并在一起，指向了一个行业范式的根本性转变。
传统广告行业是典型的“艺术品模式”。每一个案子都被视为独一无二的创作，讲究灵感、讲究大师的个人风格。但大师的产能太低了，而且极其不稳定。这种模式在增量时代行得通，因为客户付得起足够高的溢价来培养创作土壤。然而，在如今极度内卷的中国消费市场，没有品牌能容忍“靠天吃饭”的创意产能。
因赛集团的路径，是把营销从“艺术品”改为“工业品”，甚至是“快消品”。
在电商图模块里，他们服务了近万名商家，这些商家不需要什么惊世骇俗的大创意，他们就是需要量大管饱、转化率不差、能通过平台审核的素材。AI动效海报和视频智剪，解决的是“把手头现有素材快速转化成能用的物料”这个最朴素的需求。智眸AI解决的则是投放物料的精准分发问题。
这种工业化的本质，是营销流程的重新切分。过去，策略、创意、制作、投放这几个环节是串行的，且中间隔着重重的信息损耗。一个人想好，下一个人去做，做完再去投。现在，因赛AI试图把这个流程变成并行且联动的。策略思考输入大模型，直接产出现成的视觉物料，然后根据智眸系统的投放反馈，再回流优化模型。
这里有一个论断可能会让很多人不舒服，但必须要说：对于绝大多数品牌，在基础物料的生产和常规投放上，所谓的“艺术追求”，正在成为影响生存的奢侈负担。
五、留给营销人的不是焦虑，是极其具体的新岗位
面对这种变革，企业老板和营销负责人最常问的一个问题是：那我们团队里的人怎么办？
悲观者会说注定淘汰，但穿透因赛集团的案例，我看到的不是“无人化”，而是“超人化”和“新工种化”。
当制作成本降低90%时，那个按下生成按钮的人是谁？在因赛的PUBG案例里，被明确指出的是“创意团队作品经营销大模型预训练”，脚本被优化为“AI可读语言”。这正是新岗位的雏形——未来的创意总监，可能不再需要盯着美术指导的屏幕调色，但他必须极擅长将商业策略翻译成机器能理解的结构化语言。他的核心能力不再是挑剔画面，而是定义——定义产品的视觉DNA，定义品牌的世界观参数。
在视频智剪的场景下，内容运营这个岗位被极大赋能了。过去，一个运营同学想要从两小时的直播回放里剪出5条15秒的切片，可能需要找剪辑师排期，等上半天。现在，他可以自行上传素材，由AI切片，他做的仅仅是挑选和最终确认。他的时间被释放出来去思考更高级的问题：哪几个片段更适合投在抖音？哪几个适合小红书的封面风格？人与机器的协作界面重置了权力结构。
在智眸AI的选号场景里，一个真正懂策略的媒介策划会被推到更高位置。他不用再把时间浪费在信息搜集的苦力活上，他需要做的是解读数据背后的情感共鸣，构建“科学派达人营销”的组合拳。那些只会搬运达人头像和报价表格的初级执行人员，确实没有存在的必要了。
对于企业决策者来说，现在的首要任务不是引入哪个大模型，而是立即展开一次内部的人才盘点：你的团队里有多少人具备“将策略转化为AI指令”的能力？有没有人能从零建立一套视觉模型库？你的增长团队是否深度绑定在某个平台的数据黑盒里，却没有自己可调用的决策模型？这是组建下一代营销团队必须回答的试题。
六、警惕“伪AI化”陷阱：效仿因赛之前要过的三关
尽管因赛集团呈现了一幅效率极大提升的理想图景，但对于绝大多数中国品牌而言，盲目购买AI工具或自研大模型，极有可能掉入“伪AI化”陷阱。
因赛能做成这些，有几个容易被忽视的先天条件。首先，因赛本身就是以品牌管理和创意策略起家的上市4A公司，它有极其深厚的行业Know-how积累和数据沉淀。它的模型训练数据，来自近千个大型客户的真实案例反馈，这让它的生成结果天然具有“广告人的品位”，而不是通用的图文堆砌。普通企业缺乏这种高质量、结构化的行业数据集。
其次，因赛有明确的动力机制。作为上市公司，它必须向资本市场证明其拥抱新技术、提升人效比和毛利率的能力。这迫使它把AI落地当成一把手工程来推，而不是某个创新实验室的边缘项目。
第三，它能找准高精度场景切入。比如1688的电商图、抖音星图的达人筛选，这些都是“疼痛最高、容错率相对可控”的领域，这使得它能快速跑通PMF（产品市场契合度），并获取用户反馈来优化模型。
对于跟随者而言，我的建议是采取“外挂式智能化”策略，而不是一步到位搞自研。绝大多数品牌需要的不是自己的大模型，而是能够深度适配自己业务流程的、已封装好的营销智能体。选择那些针对具体交易平台（如天猫、抖音）有深度优化，且同时打通了创意生成与投放决策的工具。如果你无法判断该先优化哪一环，那就从最消耗人工的“大批量基础素材重复生产”开始，这是最容易产生短期财务回报的低垂果实。
当我们回头看因赛集团那个“时间减半，成本降九成”的案例时，这不是一个关于AI有多神奇的故事。这是一个关于营销行业如何把自己的灵魂从时间收费，改成结果收费的故事。那些不愿接受这个现实的企业，很快会发现自己不仅养着昂贵的创意团队，还在为一个已经消逝的时代支付高昂的幻觉税。