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2025 年，生成式人工智能浪潮持续汹涌，推动营销产业从 “可行性探索” 迈入 “规模化落地” 新阶段。大模型性能指数级跃迁、多模态交互成熟、行业专用 Agent 爆发、全球监管框架完善，多重力量交织重塑营销全链条。
生成式营销的基础支撑的是 AIGC的全面进化，其内涵已从狭义的创意内容扩展至广义的 “供给内容”，涵盖工具产品、技术能力、大模型及多模态内容等多个维度，形成了多元化的营销供给生态。
2025 年的 AI 产业依旧是营销技术的焦点，在资本、技术、政策、企业行动的共同驱动下，呈现出不可逆的发展态势。数据显示，2024 年全球人工智能 IT 总投资规模达 3158 亿美元，2028 年有望增至 8159 亿美元，5 年复合增长率 32.9%；其中生成式 AI 市场规模将达 2842 亿美元，占 AI 市场总投资的 35%，5 年复合增长率高达 63.8%。中国市场同样势头迅猛，预计 2028 年人工智能总投资规模将突破 1000 亿元，5 年复合增长率 35.2%。
用户增长与生态拓展形成双向驱动。开发者生态持续扩容，相比 2021 年，2025 年 AI 产业开发者数量增长 2.4 倍达 600 万人，AI 初创公司数量增长 3.9 倍达 2.7 万家。中国大模型力量强势崛起，以 DeepSeek 为代表的本土模型性能已接近美国同类产品，在斯坦福 LMSYS 评估中表现亮眼，且中国消费者对 AI 的接受度更高，对 AI “利益大于弊端” 的认同度显著优于欧美用户。
政策监管进入规范化阶段。欧盟《人工智能法案》于 2024 年 8 月生效，成为全球首部综合性 AI 法规；中国《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南》明确，到 2026 年新制定 50 项以上国标，行标；2025 年 9 月 1 日《人工智能生成合成内容标识办法》将正式施行，要求对 AI 生成内容添加显式或隐式标识，为产业发展划定合规边界。
2025 年，大模型企业已进入从 “技术投入” 向 “价值变现” 的关键转型期，形成四大主流商业模式。企业级解决方案以重定制、高单价、长周期为特征，为政府和大型企业提供私有化部署服务；API 调用按 token 量计费，凭借标准化、低毛利的特点实现规模驱动；用户订阅付费通过解锁高级功能盈利，依赖用户规模与品牌溢价；广告变现则通过优化广告系统或生成营销内容间接分成，目前仍谨慎规避对话界面直接推送的监管与体验风险。
中美大模型商业模式呈现明显分化。中国企业以 B 端政企项目为主导，依赖行业定制与低价 API 扩大规模；海外企业则以 C 端订阅为核心收入，叠加生态绑定。盈利挑战仍存，OpenAI 年亏 50 亿美元，Kimi 获客成本高企，中国厂商通过端侧部署、模型轻量化等方式降低成本。效果分成模式开始兴起，如豆包与企业按订单抽成，百度计划在 Agent 商店支持 “任务打赏” 分成，成为传统订阅模式的重要补充。
中国初创企业深度求索开发的 DeepSeek，以开源、轻量化和多场景能力成为全球增长最快的生成式 AI 平台。2025 年第一季度，其日均活跃用户超 2000 万，累计用户达 1.25 亿，占据全球 AI 应用市场 6.58% 份额，月访问量达 5.25 亿次。其技术路径极具革新性，混合专家模型（MoE）架构使参数总量减少 90%，训练成本降至行业平均的 5至10%；长链思维（Long CoT）技术实现决策过程可追溯，NSA 和 MLA 技术让内存占用减少八成；自我进化训练法 GRPO 使其具备多步骤推理能力，在 MATH-500、AIME 2024 等测试中表现超越 OpenAI 同类产品，且 API 调用成本仅为 GPT-4 的 1%，在发展中国家市场渗透率突出。
全球首款通用型 AI 智能体产品 Manus 的发布，推动中国 AI 应用进入 “工具链整合” 新阶段。这款被称为 “数字实习生” 的产品，通过 Multiple Agent System（MAS）架构，实现从任务理解到成果交付的完整闭环，能独立完成编写代码、浏览网页、处理文件等复杂任务。在 GAIA 基准测试中，Manus 得分 86.5%，超越 OpenAI 的 DeepResearch 12 个百分点。其核心技术突破包括分层代理系统、动态任务引擎和混合模型调度，调用 6-8 个工具的协同效率比单一模型更具商业价值，上线首日服务器请求量超预期 17 倍，引发资本与行业的广泛关注。
大模型综合能力实现跨越式提升，高考成为检验其能力的重要标尺。2025 年 6 月，主流 AI 模型高考成绩达到顶尖高校录取线，相比 2024 年大幅提升。强势学科集中在英语、政治、生物等记忆型知识领域，语文作文和数学客观题表现突出；薄弱环节则是物理实验题、化学推理题、地理空间分析题，以及主观题中的知识点推导和计算错误问题。
营销创造力方面，2024 年 AI 模型的广告文案创造力显著超越 2023 年，但尚未超越人类。双盲实验显示，2024 年 AI 的 “等同工作年限” 提升至 3.08 年，高于 2023 年的 2.47 年，但仍低于人类的 3.83 年。在创造性、消费者洞察、商业洞察等关键维度，AI 已逐渐接近人类水平，但因追求深度化、创新性内容，在清晰完整和容易理解性上得分有所下降。值得关注的是，AI 创造力出现类人化的 “灵感闪现”，部分文案的最优表现已与人类趋于吻合，离散性显著增加，标志着其从技术性输出向创造性产出的关键转变。
智能体化成为核心进化方向，2025 年成为 AI 智能体爆发元年。与传统 AI 模型的被动响应不同，AI 智能体具备短期，长期记忆、主动规划任务、调用外部工具、多任务协作的能力，从 “知识库” 升级为 “执行者”。谷歌数据显示，2025 年初 “AI Agent” 全球搜索量激增，OpenAI Operator、Amazon Nova Act 等产品陆续发布，中国企业级营销智能体进入爆发增长期。这些智能体整合企业营销数据与外部专业数据源，提供知识库问答、内容创作、数据分析等全流程营销服务，覆盖洞察层与行动层的各类任务。
当 AIGC 带来营销供给的极大丰富，决策能力成为企业核心竞争力，AIGD（AI 生成决策）应运而生。这一全新决策范式，将经典营销方法与 AI 技术工具融合，通过自动化、智能化、个性化、实时性、可解释的特征，提升决策效率与效果，推动营销从 “提效率” 向 “保效果” 转型。
AI 已深度融入消费者决策链条，形成 “直接使用、间接接触、信任依赖” 的全方位渗透。中国互联网络信息中心数据显示，截至 2024 年 12 月，使用过生成式 AI 的用户达 2.49 亿人，占总人口的 17.7%，其中 20至29 岁年轻用户使用率 40.5%，大专以上高学历用户使用率 44.0%。消费者日常接触的内容 “AI 含量” 持续提升，抖音、快手等平台约 30% 内容涉及 AI 生成，60% 的内容创作者已采用生成式 AI 技术，2025 年这一渗透率将突破 80%。
消费者对 AI 的信任度已跨越临界点，决策转移趋势明显。数据显示，68% 的消费者在 2024 年根据 AI 推荐完成购买，较前一年增长 16%。中国消费者对 AI 的信任度全球领先，72% 的中国受访者表示信任人工智能，远高于美国的 32%；在个性化购物推荐、客服、资讯等场景的接受度突出，信任评分达到 4.0 左右（满分 5 分）。相关调研显示，92% 的消费者在购物决策中使用过 AI 工具辅助，30至39 岁群体成为主体，IT 科技、专业健康、家用电器等信息密集型产品的 AI 问询率最高。
AI 的信息获取特征与消费者不同，更倾向于 “权威、专业、结构化、文字化” 的内容。基于这一特点，“Marketing to AI”（对 AI 营销）成为企业新机遇。
企业营销决策面临供给丰富带来的筛选挑战，需建立 “顶层框架 + 中层思维链 + 底层工具” 的完整体系。 “营销管理流程框架” 梳理出 16 个核心决策任务，涵盖战略层（环境、客户、竞争、合作者、公司分析）、定位层（目标市场、价值主张、品牌定位）、运营层（产品、价格、渠道、沟通、客户关系等），形成从战略到运营的动态协同与反馈迭代机制。
人智协作成为决策核心模式，通过 6 步流程实现高效协同：明确任务并拆解目标、匹配对应的思维链、规划行动方案、汇集信息数据、协作洞察分析、验证优化迭代。这一流程将战略决策从 “经验驱动” 转化为 “系统驱动”，在不确定性中构建可复制的 AI 辅助决策方案。思维链作为核心方法，将复杂问题分解为逻辑连贯的中间推理步骤，结合思维树的分支拓扑，显著提升 AI 解决复杂任务的能力。
AI 智能体成为决策执行的关键载体。MCP（Model Context Protocol）作为开放协议，实现 LLM 与外部数据源、工具的无缝集成，如同 AI 领域的 “USB-C 接口”，降低企业 AI 应用开发门槛。
AI 不仅是决策工具，更能扮演 “专家” 和 “消费者” 角色，为决策效果提供高效验证。斯坦福大学、华盛顿大学与 Google DeepMind 的研究显示，通过深度访谈 + LLM 构建的高保真 “数字人” 智能体，在预测社会调查问题时准确率高达 85%，在社会科学实验中与人类结果的相关系数达 0.98，具备极强的人类行为模拟能力。这些真人智能体可作为消费者数字分身，快速提供反馈，支持营销决策验证。
2025 年，生成式营销已进入规模化落地的关键阶段，AIGC 与 AIGD 的协同发展，正在重构营销产业的生产力与生产关系。从技术供给到决策应用，从单一场景到全链贯通，AI 已成为营销不可或缺的核心基础设施。对于企业而言，把握 AI 技术趋势、构建人智协作体系、深耕行业场景创新，将是在这场变革中赢得竞争优势的关键。未来，随着技术的持续进化与实践的不断深入，生成式营销将释放更大价值，推动产业实现更高质量的发展。
