AI已开始抢夺终端入口

阶跃星辰推出智能体原生手机STEPX，苹果为AI重新设计芯片路线图，传统媒体广告暴跌与数字广告高速增长并存。AI正在从模型竞争转向终端入口争夺，企业决策者必须重新审计品牌AI就绪度。

“传统媒体面临的根本挑战，并非内容生产力不足，而是尚未构建起将内容影响力高效转化为数字广告产品的商业路径。”——《中国广告业发展指数报告（2026）》

这句话精准地抓到了广告行业今天最深的痛点，但也因此提出了一个更残酷的问题：当数字广告的路径本身也在被AI重构时，所有的商业路径都在面临重新定义。2025年电视广告收入下滑16.3%，广播下滑19.4%，而全球线上营销支出已达到3957亿美元。这两条曲线之间，横亘着一场关于注意力、生产力和商业模式的深刻革命。

入口重构：从抢占屏幕到抢占意图

2026年7月13日，阶跃星辰抢在OpenAI AI手机还停留在PPT、豆包手机2.0未公开亮相之前，推出了首个大模型原生AI终端品牌STEPX。这个动作看似是产业的一小步，实际上是竞争逻辑的一大跃迁。现场同步发布的，还有全球首个智能体原生操作系统Step AOS，以及个人智能体伙伴阶跃Amoo，和全球首款大模型原生智能体手机STEPX Neo。

这意味着什么？意味着AI竞争的战场，已经从模型参数、从云端算力，正式转移到了你手中的那块屏幕。这不是一场简单的硬件发布，而是一次对“入口”的重新定义。过去十年，移动互联网的入口是微信、抖音、淘宝这些超级应用。未来十年，入口可能是一个智能体原生操作系统，它比你更早理解你的意图，它先于你打开App，它替你完成交易。这才是真正可怕的范式转移。

决策者此刻应该警惕的不是某一款具体的AI手机产品，而是这个趋势背后所隐含的商业逻辑变化：

入口权力重分配：当智能体操作系统可以穿透应用边界，传统的品牌护城河——比如通过投入海量预算占领应用商店排名、通过信息流广告获取用户——其效率会急剧下降。用户的注意力不再是分配给一个个App，而是分配给那个理解他意图的智能体。
品牌被重新排位：在智能体主导的决策链路里，品牌是否被推荐，取决于它是否最符合用户那一刻的意图，而不是它此前投入了多少竞价广告。品牌需要建立新的“被智能体选中”的能力，这涉及到数据架构、服务API化、实时意图响应等一整套新的技术基建。

同时，苹果的策略调整也提供了另一个维度的印证。根据科技记者马克·古尔曼的消息，苹果正在调整Mac芯片路线图以适应AI发展，将直接跳过M6 Pro、M6 Max等高端版本，激进推进M7系列。M7 Ultra的目标性能，是接近英伟达Blackwell等专用AI加速器，并且将成为苹果下一代AI服务器芯片的基础。2028年的产品将采用1.4纳米制程。

这组动作表明，终端入口的AI化，与基础设施的AI化是同步加速的。未来的计算设备，无论是手机还是服务器，都将围绕AI工作负载重新设计架构。对企业而言，这意味着无论是前端触达用户的界面，还是后端支撑业务的计算平台，其底层逻辑都在发生不可逆的变化。留给企业去理解和适应这种变化的时间窗口，比我们想象的要短。

资本逻辑：热钱正在重新定义行业格局

AI引发的重构不仅是技术层面的，更是资本层面的。理解钱的流向，就能看清未来三到五年行业权力的分布。

先看几条关键信息。海艺AI（SeaArt），一家全球AI全模态内容互动娱乐平台，刚刚完成超亿元人民币B轮融资，由视觉中国、华盖创赢、祥峰投资联合领投。这笔资金将用于多模态底层研发、全球市场拓展及AI垂类应用孵化。这家公司主营全模态内容互动娱乐，你可以把它想象成AI时代的内容新物种，它不仅仅是生成图片或视频，而是在构建一个由AI驱动的完整的娱乐体验闭环。

再看Meta。Meta宣布追加400亿美元投资路易斯安那州数据中心，这是Meta在全球最大的项目。与此同时，Winterberry Group的报告显示，2025年全球营销科技板块的并购交易占比接近44%，AI相关领域吸纳了超过一半的风险投资资金。全球并购交易总额达到4.9万亿美元，同比增长44%。

这些数字串在一起，揭示了一个清晰的逻辑：

基础设施军备竞赛不可逆转。 Meta这种级别的投入，不仅是为了支持自己的广告系统、内容推荐和元宇宙梦想，更是在划定AI时代的基础设施格局。这直接决定了未来数字广告、内容分发、用户触达的底层效率。当头部平台在基础设施上的投资达到数千亿美元级别时，中小企业和品牌需要考虑的，已经不是要不要上AI，而是如何以最高效的方式接入这些巨头搭建好的AI基础设施。
内容生产的全链条正在被资本重注。海艺AI这类公司获得高额融资，说明资本认定内容创作、互动娱乐的生成式AI化是一个确定性的巨大市场。这对企业的内容团队提出了直接挑战：未来大量的短视频素材、营销图片、互动内容，可能不再需要庞大的内部团队或昂贵的外部供应商，而是由这类AI平台来高效生成。内容生产的成本结构、人才需求、交付周期都将被彻底改变。
行业集中度将急剧上升。金融投资者占据并购交易金额的58%，可投资金显著下降，这意味着资金在加速流向已具备规模化优势的资产。能在AI浪潮中活下来并壮大的营销科技公司，将获得不成比例的资本青睐，形成赢家通吃的局面。对于品牌方，这意味着未来在选择MarTech合作伙伴时，其AI能力比重、技术栈的开放性和可集成性，将取代传统的功能覆盖度、客户案例数量，成为更关键的评估标准。

广告逻辑：从“买曝光”到“买可衡量性”的最终局

中国市场监管总局的《中国广告业发展指数报告（2026）》给出了一个鲜明对照。2025年，中国广告业发展指数达到143.3点，同比增长11.6%，行业整体实现了规模倍增。但与此同时，电视、广播、报纸、期刊的广告收入分别暴跌16.3%、19.4%、8.4%和20.9%。

这种冰火两重天的局面，并不令人意外。Winterberry Group的报告则从全球维度提供了更细致的解构。2022至2025年间，美国线上营销支出复合增速达到8.9%，2025年规模达到3957亿美元。其中搜索广告1366亿美元，社交广告965亿美元，两者都保持接近两位数的增长。视频、CTV、创作者经济，则构成了新的增量来源。关键词是：可衡量、可优化、可归因。

但问题在于，当AI来了，连现在的数字广告投放逻辑，都可能被视为“传统”。今天，企业的大部分预算仍然花在搜索关键词竞价、信息流创意优化、人群定向包迭代上。这些操作的核心是“人的策略+机器的执行”。等到智能体操作系统成为主流入口，用户不再主动搜索、不再漫无目的地刷信息流，而是直接向智能体提出模糊需求——“帮我安排一个适合带五岁孩子去的周末短途旅行，要求有教育意义，不要太累”。

这个时候，广告在哪里？品牌如何介入？传统的搜索广告链条就断裂了，信息流广告也失去了载体。品牌需要争夺的不再是某个关键词的排位，而是成为智能体在那个需求场景下，最优先调用的服务提供商或内容供应商。这要求品牌具备三个核心能力：

深度结构化数据能力：品牌的服务、产品、内容、位置、库存、评价，必须被AI可理解、可检索、可比较。不能停留在图文介绍页面，而要变成机器可实时调用的结构化信息。
意图预测与匹配能力：品牌需要理解不同用户意图背后的真实需求维度，并确保自己的“服务标签”能精准匹配这些维度。
实时履约与反馈能力：光被选中还不够，必须能顺畅地走完从意图到服务的整个交易闭环，并实时反馈到智能体的学习系统中，形成正向飞轮。

这就回到了那篇《中国广告业发展指数报告》里的诊断：传统媒体不是内容不行，是没有把内容影响力转化为数字广告产品的商业路径。但这句话也可以反过来警示今天的数字广告从业者：今天的数字广告路径，也可能因为无法适配智能体操作系统的要求，而变成明天的“传统媒体”。路径依赖，是商业世界里最隐蔽也最致命的毒药。

另外还有一个值得注意的维度。Magellan AI发布的2026年第一季度澳大利亚播客广告报告显示，整体广告支出同比增长34%，其中品牌营销目的逐渐超过效果营销，品牌认知型投放占到了84%。这个信号在AI语境下尤其值得玩味。当一切都变得可衡量、可优化，当效果广告看似统治了一切，优质内容所建立的品牌认知和情感连接，反而成为了AI无法轻易复制的稀缺资源。这恰恰是“内容影响力”的核心。传统媒体当年拥有它却无法转化，今天的品牌得想办法同时掌控内容创造力和AI分发效率这两极。

给决策者的行动框架

基于以上的信息拆解，决策者不能停留在“了解到了一些行业动态”的层面，而应该立刻切换到行动模式。以下是三个可以立刻着手的方向：

1. 重新审计品牌的“AI就绪度”

不要把AI就绪度简单理解为“有没有用AI写文案”。要检查三个层级：

数据层：我们的产品信息、服务信息、内容资产，是否已经结构化到可以被AI系统理解、检索和调用？
连接层：我们的业务系统是否具备API化、可被外部智能体集成的能力？当用户通过智能体发起需求，我们能否在毫秒级响应并完成服务闭环？
智能层：我们是否开始构建理解用户意图的知识图谱，以便在AI时代的匹配竞争中占据先机？

2. 重塑内容生产与预算分配模型

海艺AI这类公司的崛起，以及视频、创作者经济在数字广告中的快速增长，意味着内容供给将进入高度工业化、AI化阶段。企业要做的不是简单地把旧有团队变成AI提示词工程师，而是：

将内容预算拆分为“工业化生产”和“品牌化叙事”两个模块。前者大量借助AI平台降本增效，后者保持高水准的人类创意和情感深度。
开始试验AI生成的交互式内容、个性化视频、动态创意优化，尽早积累这类新内容形态下的数据和经验。

3. 建立对终端入口变迁的早期侦察体系

STEPX Neo这类产品抛出了一个明确的信号：终端入口的洗牌即将开始。营销负责人需要做的是：

指定一个团队或负责人，持续跟踪AI终端、智能体操作系统、新的交互界面的进展，并定期产出对自身业务影响的分析报告。
选择1-2个可能成为早期入口的AI终端或智能体平台，进行小规模的品牌接入试验。不求马上产生ROI，但必须积累第一手的交互数据、用户体验反馈和技术对接经验。

最危险的状态，不是做错了什么，而是什么都没做却以为一切还早。