大模型落地，還在加速。
3 月 31 日，快手在長沙召開 2025 磁力大會，宣佈將磁力引擎打造為「下一代 AI 智慧商業引擎」，從電商、內容消費、本地生活、品牌行銷等核心業務場景切入，打造一條新的全 AI 商業鏈路。
自數位營銷行業誕生之初，它就一直是個人化、智慧化演演算法技術的「練兵場」，不僅因為這一領域需要演算法，更在於這種效率提升能實打實地轉化為商業效益。
現在，快手的磁力引擎，已經能夠覆蓋從內容生產、投放到匹配的全鏈路，並為各種垂直行業提供 AI 解決方案。可以說，整個數位廣告行業正在進入一個全維度 AI 時代。
過去 20 多年，廣告是整個互聯網行業最重要的現金牛，為技術發展提供了最多的動力。幾乎所有的互聯網巨頭，都依靠廣告作為最主要的收入來源。
但在數十年裡，線上廣告平臺所有的革新，主要是投放和匹配的核心，即「讓內容找到正確的觀眾」，廣告製作本身依然停留在相對傳統的階段。因為高度依賴創意和素材生產，所以存在門檻高、週期長、試錯成本高的問題，也存在一定的同質化。
過去幾年，AIGC 技術已經在深刻改變這一領域。越來越多商業素材，特別是插圖、配音，都開始廣泛採用 AI 生成，以降低商用成本，規避版權風險。據華爾街日報報導，Meta 的 AI 圖像生成工具上線后，幫助廣告主規避了 90% 的版權風險。各家數位廣告平臺都在通過生成工具説明中小廣告主降低成本。近期，快手創始人程一笑在新季度財報電話會上表示：根據快手內部測算，AI大模型預計可以把客戶的短視頻行銷素材製作成本降低60%-70%甚至更高。
現在，AIGC 已經開始融入到廣告製作的每個環節，從創意腳本、內容，再到生成即時交互……這種變革意味著 AI 從單點的效率工具，正在演變為一種創意基礎設施。它的意義不只在於降低製作成本，更增加了廣告的投放維度，讓廣告不再局限於單純的視頻或圖文，而是可以升維到具有情感互動能力的數位人直播，智慧客服等等。
過去一年，快手的技術聚焦重點之一就是數位人的「情感表達能力」，反覆運算後的女媧數位人，能夠即時回應觀眾提問並保持自然互動，顯著提升直播轉化效率。2024 年第四季度，快手全平臺 AIGC 短視頻素材和數位人直播服務的日均消耗量已超過 3000 萬元。
對廣告主來說，AIGC 最大的應用價值不只在於降低成本，即便今天的 AIGC 素材生成效果已達到了良好水準，也仍有大量內容在通過實拍等方式製作。但 AIGC 在傳統廣告的生產端，也能發揮很大的作用。
基於 AI 能力，廣告主可以生成大量不同方向的創意腳本，通過大量素材的交叉投放、評估效果，最終確定未來內容製作的投入方向。
過去數位廣告行業的大部分成果，幾乎都歸功於「效率優化」，通過精準投放和效果評估，實現投放的效果最大化。而現在，AIGC 可以從生產端就開始介入，使它不僅成為內容素材的生成工具，也可以為製作投入進行前置的「驗證」。
所有的數位廣告系統，核心都是「流量效率」的優化，其中一側是平臺自身的分發調優，另一側則是廣告主的競價和匹配。
「賣流量」的生意已經存在了數百年之久，從紙媒時代的平面廣告，電視時代的視頻廣告，再到數字廣告，它們都是在對廣告和受眾進行細分。這些「匹配演算法」經過幾十年的發展，已經變得非常成熟，比如體育節目後面總是跟著汽車廣告，兒童視頻則總是有玩具廣告……
但問題是，傳統的垂直匹配顆粒度太低了，其中還包括很多刻板印象。自從內容演算法誕生之後，有越來越多的結果都是「反直覺」的，比如一些戶外運動的愛好主力其實是女性而不是男性，看上去低齡受眾的可愛玩具，實際備受年輕的成年人追捧。當下時代，可以說每一天都有新的意識在形成，新的場景等待被挖掘。今天很流行的一個詞「網感」，其實就是感知和歸納這些新意識的能力。
所以，進入 AI 時代，下一代智慧投放 agent 最重要的能力，應該是「發現盲點」的能力。
當下，廣告投放操盤已經進入複雜的博弈階段，數百個素材內容、數十個投放目標以及多元出價工具的叉乘組合，讓投放的複雜程度遠超人腦決策的極限。
所以，新的商業投放策略，應該是精細的、全域多目標組合，且可以多體裁、長週期地投放，在過程中不斷逼近理想的轉化效果。如果說過去的廣告匹配是獨立的多次「對焦」，沒對上就再來一次，AI agent 則讓這個過程真正變成了「連續追焦」的過程，更容易達成調控目標，也更便捷。
2024 年，快手基於大模型推理上線了全自動投放（UAX）能力，過去一年，UAX 的客戶滲透率已接近60%、投放冷啟成功率提升了25%。全站推廣 Agent 為投放商家撬動了 60% 以上的自然 GMV 增長。
現在，快手的營銷推薦大模型已採用思維鏈決策學習技術，能夠模擬人類認知過程逐步分析複雜問題，洞察用戶行為與商業行為的內在聯繫，從而匹配用戶購買需求與商品核心賣點。它具有一種「俯瞰輿論場」的能力，發現那些最新的熱點，甚至挖掘出盲點。
在內容匹配上，廣告主也不再需要根據已有的市場調研結果來進行人群匹配。磁力引擎能對廣告內容進行自主的多模態大模型理解、匹配，增加推薦精度和轉化率，提升匹配效率，讓冷啟動變得更容易。
當下，AI 落地的最大障礙，就在於它還沒有創造出明顯的「價值增量」。
大部分大模型應用，都依然停留在對人力的模仿、替代，對很多普通用戶來說，AI 帶來的「危機感」要大於「價值感」，這將是大模型進化成通用人工智慧道路上的最大長期阻礙。
在那些相對垂直的場景里，如電商經營、內容消費、本地生活等領域AI 大模型對現有系統的優化提升要具體、確切得多。一切都可以被更準確地衡量，也就意味著切實地價值增量。
過去一年，AI 對商業行銷的加成已經締造了快手帶來了商業生態的繁榮。平臺商業化收入同比增長超 20% 至 724 億，合作客戶數也同比增長 50% 以上。就連「廣告」這個概念本身也在改變，曾經分野明確的「節目」和「廣告」，界限正在變得越來越模糊。越來越多商業內容，因為與使用者需求的緊密貼合，本身就變成了一種內容。
尤其是在短劇、小說、小遊戲這些內容領域……內容的創作、生產、投放、行銷、消費，已經形成了完整鏈路，深刻融入了平臺。2024 年 Q4，快手內容消費行業獲得迅猛增長，其中短劇的商業化消耗同比增長超 300%。截至目前，短劇的單日消耗峰值已突破 3000 萬，小遊戲的日消耗峰值突破 1200 萬。
而這些新垂類背後，都能看到 AI 技術的影子。無論是對使用者偏好的分析預測、內容素材的生成，還是發佈策略的制定，都已經離不開 AI 大模型的支撐。
未來，AI 將持續帶動內容形式和垂類創新，讓內容變得更具互動性，也開拓更多新的工具品類。比如針對電商、本地生活類產品，可以通過 AI 智慧客服實現即時互動、深度轉化私信。或在品牌營銷領域，可以用 AIGC 生成玩法融入到品牌宣發里，讓受眾參與進來，實現自己的個性定製。
這種革新，對廣告主、使用者，以及大模型技術本身，是一次「多贏」。商業專案得到曝光，用戶收穫價值，大模型則得到了效用的驗證。這種迴圈模式，還在延伸到更多領域。通過這種垂類的反饋優化，反而能説明 AI 大模型技術突破 C 端應用的鴻溝，形成正向的創新反饋閉環。
可以說，通過全面融入 AI，快手將有機會帶動商業引擎進入一個全新維度，為平臺乃至整個數位商業經濟注入更多新活力。