Q：公司提出All in AI战略，如何解读公司探索全新商业模式的可行性、可能性与公司将采取的行动？

  A：两个AI加起来就是AI平方。第一个AI指的是All in的首字母。公司现在的核心战略是All in AI，这是一个重大战略性动作。早期公司做了很多并购，后来做智能化转型、全球化布局，但从来就没All in 过哪一方面。现在整个AIGC浪潮到来，对公司的长远发展而言既是生死存亡的问题，又是千载难逢的机遇。公司一直说要转型成为营销科技公司，现在真正看到了这条路的可能性，所以现在要毫不犹豫、不惜代价地推动公司向这方面发展。这就是公司讲All in AI的核心概念。在AIGC浪潮对公司业务和未来可能的变化方面，公司认为AIGC最后还是要落到内容上。AIGC对内容产出而言是颠覆性的变化。蓝标就是做内容的公司，比如文字、图片、视频，所以这个浪潮对公司的影响非常直接。

  第一步是工具的应用，充分的利用AIGC工具来提升生产效率、节省本金。公司已宣布停止部分外包，这与AIGC兴起有关，过去一些需要外包的业务未来可能通过AI就能高效解决，这有益于公司成本节约与效率提升。公司也会利用这些工具帮助客户产出内容。公司未来有千亿营收目标，目前内部不到3,000人，如果保持规模不要增长太快，千亿时依然维持3，000人，这已经是了不起的成绩。但有了AI以后可能是2,000甚至1,500人，这个可能性非常明确，这对公司的价值无疑是巨大的。

  第二步是AI给业务赋能。如现在的营销业务、KOL的业务，未来可能KOL、KOC、元宇宙背后并不全是人，可能是AI或AI与人的结合，这些虚拟人、虚拟场景通过AI赋能会有更大的可能性。

  更长远的强AI时代，现在看来一切皆有可能。五年左右的时间内，AIGC的浪潮会给公司带来很好的红利期和巨大的转型的战略机遇。这也是公司All in AI的出发点。

  Q：公司怎么样看待营销行业近期的浪潮和公司的决策机制，公司为何决定All in AI？

  A：蓝标之所以能成为行业的领导企业，是每一步都有清晰的战略指引，这也是公司也是和行业其他公司的差异点。不管是从并购、只能营销转型，到All in AI，公司是在深思熟虑的基础上决策的。AIGC浪潮是个颠覆式的创新，从农业时代到工业时代是个巨大的变化，从纯体力劳动开始由机器代替；进入AI时代，可能会把90%的技能性劳动逐步消灭而由AI替代，人则负责做创造性的工作。这是不可阻挡的浪潮，而且转变速度可能会比想象更快。而公司选择拥抱浪潮，借这个机会实现新的蜕变。

  除了日常应用方面，公司真正期待的是公司商业模式产生根本性的变化，希望能改变现在纯粹广告代理公司的模式。这就是公司选择All in AI的出发点，但做好这件事肯定不容易，不仅仅要求公司把AI作为工具使用，而是需要从下到上整个公司全面的投入。公司一定要有决心、有投入，很多改变也正在开展，比如停止部分外包就是公司信心和行动的一部分，置之死地而后生的决心才能做好这件事。

  公司在给投资者的一封信中提到，16年前的发展机会让蓝标从公关公司变成一个数字营销公司，随着2015年开始步入移动互联网时代，公司收入发生很大变化。信中也提到未来All in AI的一些工作场景，包括拥抱巨头、加大投入打造蓝标的BlueFocus AI、推动内部变革和全面应用等。

  首先体现在算力和芯片层面。这也是英伟达芯片价格翻数倍的原因。算力是所有生成式AI的底层技术，也是中国科技公司最受挑战之处。但公司不涉及这一层面。

  其次是大模型训练方面，从文本、视频到图片，数据采集的数量和质量决定了大模型的精确程度。OpenAI旗下工具之所以精准，就是因为数据模型的数量和质量都很高。其中最重要的决胜点在于单语种的大模型是无意义的，因为高质量的文献都是英文，只有多语种训练才能实现生成式AI，使AI的智能化程度接近于人类智力水平。大模型与公司的关联也不大，企业主要是采用API方式、数据方式激活大模型，如公司近期与微软的合作以及对微软云数据的调动。

  AI工具的应用提升蓝色光标的作业效率。例如文案翻译优化层面的平均上班时间可以优化20%~30%，短视频产能提升15%~30%，推广图片的效果生成批量修改的单位平均上班时间缩短80%，调研分析效率提升20%~30%。过去互联网时代可能依赖于996的人工迭代，公司判断在AIGC时代，3个左右能合理使用工具的高人才精英就可以产出10个人工作的量。所以工具对效率的提升是最重要的环节。

  构建行业模型成为蓝色光标的核心竞争力。只靠工具提效非常容易被追赶，公司构建基于营销行业的特定场景，如针对汽车文案、图片、视频类等。构建行业模型基于两个前提：1）有自己的训练师，并且将数据沉淀在蓝标的服务器上，即BlueFocus AIGC矩阵；2）利用API接口调动大模型，公司自己训练小模型，小模型和蓝标的作业场景息息相关，而大模型则调动后台所有OpenAI、微软、百度等等的API数据，形成公司最核心的能力。公司认为行业模型是营销公司包括蓝标未来的决胜点。工具使用只是阶段性的时间差，转变更快的可能会出现1年左右的红利。但未来行业模型和AI场景构建才是决胜点。企业内部已经在寻找相关人才作为蓝标首批AIGC训练师来训练行业模型，之后也会有响应技术人才支撑。

  拥抱先进生产力。目前顶级AI基本集中在OpenAI、微软、百度、字节等巨头中，蓝标的优势是和这一些企业合作紧密，与先进生产力合作之后就会探索全新的商业模式，争取在流量重组的过程中摆脱原来单一的中介代理、只收微薄代理费的模式。能预见未来纯AIGC驱动的媒体网站内容会占据主流，进一步打破目前稳定的巨头格局，这样的一个过程中公司将面临机会。公司认为蓝标在AIGC方面和百度拥有一样好的机会，因为90% 的日常工作都和内容场景相关。

  以上方面都是重要的具体工作场景，包括效率提升、内部组织方式也会做相关变革，包括人员计划、考核等。除此以外还有一些X元素，不排除未来用资本手段寻求市场上比较好的、优质的战略合作伙伴进行重组。选择资本合作的前提是要与目前的战略息息相关，其中最有战略价值的地方就是工具层，在这方面巨头会更成熟，此外行业模型和行业应用场景也是关注最核心的重点，在人才方面也会继续关注。

  A：公司认为升效率和输出方式的巨大改变会大于规模式的爆发式增长，而爆发式的增长在New Bing上会率先看到。AIGC对阶段性大盘不会有马上的推动作用，但在提升效率、内容质量输出方面会有本质变化，这个变化会在大盘增长之前体现。第二个对增量有较大价值的方面在于New Bing的商业化变现方面，1Q23同比增长超2,000%，生成式AI势必会成为新的爆发式的增长点。经营销售的方式重组之后，这是一个较大的增长点。

  Q：谷歌计划未来几个月将生成式AI引入广告业务，管理层对此怎么样看待？对公司客户有何影响？

  A：这很正常，谷歌只是其中之一，之后更多企业会下场，因为错过生成式AI就会很危险。谷歌的优点是底层数据，谷歌多年的算法迭代对于广告内容的获得、营销内容效率的触达有非常大的改进，尤其是很多的数据沉淀，但这不意味着他们必下场做这件事，某一些程度上还是要靠算法和内容驱动。问题就在于各个公司以搜索引擎为核心的逻辑转得够不够快、够不够坚决。如果所有媒体生态不变，那呈现的还是现在的状态，比如中国以BAT为核心，国外以谷歌、Meta为核心，公司认为巨头下场对广告效率提升是一个利好。

  客户方面，AI技术的快速迭代对中小企业客户的效果是立竿见影的，能减少这一些企业对专业技术人员、代理公司的依赖。而公司主要服务大规模的公司客户，他们对定制化内容有高度需求，因此阶段性来看对公司的客户层面影响较小，更多的是处于红利阶段。

  Q： AI产业趋势下，未来营销公司的核心竞争力是否有变化，公司的核心竞争力是什么？

  A：流量角度，AIGC在内容创造方面一定会有新的媒体和巨头出现，打破当前巨头的界限，这对公司而言是巨大机会。即使不打破现有格局，对提升效率也是巨大的进步。公司认为规模并不是公司的挑战，公司业务收入还在增长，公司更关注的是实现收入的代价是什么，如果实现之后代价还是现在毛利、净利率极低，人员规模数倍于增长，那么这在收入质量和想象空间上就不够杰出。

  而生成式AI和AIGC最核心的是在规模之下解决收入质量和效率、人员匹配程度的问题，主要源于三方面：

  内容永远是公司的核心竞争力，但现在第一步的核心竞争力就是看谁更坚决、更快地拥抱AIGC。这是需要把握的机会。

  真正的核心能力是行业模型的构建能力。单纯比实用工具的效率，同质化会慢慢的严重。目前蓝标All in AI，会率先构建基于营销特定场景的模型、有自己的训练师。目前已有内部测试版本，成熟后会找机会发布。即基于蓝标BlueFocus AIGC矩阵的行业模型，是公司的核心竞争力。

  公司的战略布局能力、沉淀的人才密度、多年储备的规模优势，也构成公司的软性实力。

  Q：公司将训练的行业模型是针对营销行业的统一模型还是有具体细分？行业模型方面投入情况如何？

  A：行业模型是基于智能营销作业场景，这是趋同的，但在此之下的行业是垂直的，比如营销与汽车相关的模型训练以及背后的大模型库，下一步可能会是高科技。公司会选择一些行业进行率先尝试。不会是泛泛的整个行业，因为这就类似大模型了，一定是精准垂直的基于营销不一样的行业的模型，然后构成整个矩阵。

  投入方面，目前没有具体的费用预期，但有一部分费用是不可避免的：第一是训练师；二是自己的工具，也就是矩阵式的平台去沉淀数据和模型；三是不断迭代。人员投入、设备投入都会有，最核心的是底层连接大模型，上层连接成熟的AIGC工具，因此预期投入可控，投产比会很不错。公司正在申请的微软ISV也与之相关。

  Q：New Bing底层的商业逻辑相比公司此前的广告业务，有哪些类似的地方？

  A：New Bing在1Q23实现近30倍增长，核心是作业逻辑有较大变化。过去主要是搜索模式，其智能互动的答案质量和内容生成与其他大厂有一定差距。现在整合Open AI之后有翻天覆地的变化，会用生成式AI的方式生成更多与客户的真实需求贴近的内容，比如搜索衣服时，会生成时尚的衣服怎么定义、轻奢的衣服怎么定义，有对应文字、图片、视频。高质量的内容对品牌带来价值，对品效也有较大改进。现在公司也在进行新的商业化探索，争取与巨头有全新商业模式出现，包括但不限于新的广告生态、广告形式、搜索生态，但都还比较早期，这也目前探索的重点。

  在New Bing上推广同样的视频，真人视频用AI重组后可以组成很多不同视频，且都与用户关联，这对效率提升也是巨大的。

  A：All in从人做起，是全方位的。内部要求全员尽快掌握AIGC技术，先形成一批种子选手。未来在人员招聘、内部晋升考核都会全方位贯彻AIGC的要求。

  Q：公司怎么样看待今年广告大盘的整体恢复趋势，公司国内和出海业务恢复弹性会有怎样的变化？2023年哪些赛道的广告主投入恢复相对突出？

  整体出海业务全年同比增长预计与大盘增幅类似。其中Meta增长可能在40%以上，主要来自于重新调整数据模型让电商效果重新恢复。第二是能够正常的看到客户在出海上更加坚决，如中国很多巨头比如拼多多入场，带动更多公司在营销推广上更加基金；Tik Tok大盘基本每年在200-300%的增长；Snap chat、New Bing增长也不错。

  国内智能广告在1Q23有30~50%的增长，来源于于游戏复苏、壁垒破除，比如腾讯、字节实现互通有无进行商业化合作，全年预期会有增长。数字营销整合上，在第一季度基本持平，但在二三季度会进入新的旺季，初步判断会保持稳步上涨状态。广告主在2022年做营销规划预算的时候，在整合类数字营销上预算并没有上涨，但预期1H23会随着经济情况调整预算，全年预期稳步上涨。

  一些新业务也有新的增长点，如小红书增长很快，B站、达人平台也不错，公司旗下的元宇宙业务、虚拟IP、虚拟人也从过去尝鲜状态进入到慢慢稳定的阶段，经过过去一年的探索在企业做营销计划时慢慢的变成了重要的组成部分。

  合作层面：New bing核心探索上，增量只是一方面，最重要是希望集成Open AI能力的New Bing可以产生新的商业模式，公司并没有把收入增长放在核心目标，而是把效率的提升、能力的优化、全新的商业模式作为核心目标。

  云层面：要调动所有大模型数据应用于未来出海的小模型。过去的优化师再出色也无法沉浸式生成当地文化、语言内容，而AIGC解决了跨文化生成创意的问题。

  希望通过战略合作伙伴不断迭代公司认知，无论在组织形态、工具认知、产品形态上都持续前进。

  增量方面，New Bing 1Q23增长了二十多倍。主要因为过去基数较小，预计2023年和未来几年增速都会很大。

  公司会和微软保持紧密合作态势，除了广告层面合作，AI还要在合规的状态下与国外巨头进行有关合作。监管部门对此会有明确的要求，如网信办出台相关管理办法，现在处于征求意见阶段。

  一方面与国内外巨头紧密合作、不能掉队，争取在第一梯队。过去蓝标就在全球化布局，如果国内监管较严、海外市场可能开放程度更大，那么公司会更深入全面地在海外当地合规的状态下应用AI，把具体产生的内容拿回来，这是合法合规的。

  A：2023年对业务未必有毛利率的直接影，但对企业内部成本节约上会有显著效果，主要有两方面：

  外包节约，内部来看每年花在内容外包上的费用相当可观，这方面会有千万量级的节省。

  另一方面，AI本身部署应用的探索、小模型训练上也要有必不可少的额外投入，因此最后多花钱还是节省钱也很难回答。

  Q：在合作效果上，公司认为国内模型和海外模型是否有差异？体现在哪些方面？

  A：企业内部确实有测试，大模型核心是算力支撑与足够数据量，也有不同文字语言的处理差异。纯粹中文处理上国外工具表现得也没那么好，还需要一些时间、数据训练。但现在国内外还是有明显差距的，国内的模型还需要一些时间追赶以达到更好的水平，但也会慢慢进入能应用的阶段，但效果上可能有差异。

  A：过去公司的业务就离不开数据，包括来自客户的数据、第一方、第三方数据，甚至一些针对特定客户的模型。因每个企业都会有自己明显的风格，不是标准化产出的内容，内容要与企业甚至人的特点密切结合。过去公司的积累在这方面有一定优势，对长期合作客户的了解、数据都不是在公开市场上能拿到的，这对每个企业来说最重要。因为很多大规模的公司还是需求进行定制化内容，general的数据不能够满足需求。但公司未来在数据上肯定也会有相应投入。

  1）公司认为AIGC趋势会和2014~2015年的移动互联网趋势一样，为营销行业带来新的变革。从蓝色光标的收入就能够正常的看到，2014年公司的收入为 60+亿元，但是伴随着并购、移动互联网业务的开展、类似头条或抖音的短视频业务兴起，蓝色光标的收入增长至现在接近 400 亿的规模。包括几个业务的范围，一个范围就是多次强调的拥抱巨头，作为一个营销服务机构，公司的价值就是作为桥梁，把优质的流量产品解决方案提供给优质的客户。各个行业巨头都接入 AIGC 以后会产生出新的流量形态、新的销售转化形态、新的广告形态，而蓝色光标有八大行业、超过3,000家的客户，有超过150家的500强客户，公司将在第一时间跟巨头合作、帮助塑造成功案例，成为巨头欢迎跟公司合作的基础，也是公司的一大优势。公司未来会积极跟各个不同平台的产品去合作探索新的广告形式。

  接入AIGC产品之后，要用什么样的产品表现形式去跟这个客户的用户产生互动；

  蓝色光标今天不止在跟微软等合作，也在积极地跟百度、阿里、商汤等各个模型合作，公司的任务就是帮助客户评价各个不同的模型现在的优劣势，及时掌握这些模型开发的进展，给客户提供合适的解决方案的建议。如果只是把一个模型提供给客户去单纯使用，这些模型对于客户来说毫无意义，它需要一个承载的窗口给客户使用，无论是小程序、官网、微信还是电子商务平台，所以公司也需要打通这一些平台，结合AIGC模型跟客户、跟媒体共同创新广告形态。

  3）行业模型的构建方面，公司会结合客户不相同的行业应用的一些需求，结合公司在行业里大量投放和素材创作的经验去生成营销行业的模型，通过行业模型的接入增加公司的竞争壁垒，增加跟平台方合作的粘性，才有机会在未来提升毛利率，不单单是移动网络时代的单纯代理模式，而是批量生产的模式。而未来随着模型能力、使用能力的提升，公司会与媒体共创新媒介形态，以后会提升新的毛利率模式。

  4）目前成本还较高，未来大模型的开发需要算力、训练底层技术，公司认为成本会是部分的决定性因素，华为也谈到未来算力会提升到500倍，成本在逐步下降。对于营销行业、服务业而言，一方面随着新的媒体形态的诞生，在初期一定会有红利，第一年的时候会有更多返点的机会，比如New Bing的返点一定是远高于大盘媒体的，这些增量会带来公司毛利率的提升。同时随公司内部广泛使用 AIGC产品，用人+AI的模式，公司管理费用、销售费用会得到控制甚至下降，公司的目标是希望在收入成倍增长的情况下，将管理费用、销售费用控制在一定水平上，为此公司会投入更多研发费用。

  过去几年公司从始至终保持较高的研发投入，2022年也有7,000多万元的研发投入。未来随着新的AIGC到来，公司会更加坚定地进行研发投入。AIGC的产品加上公司的IP、客户资源、对客户内容的理解力，公司相信未来会给蓝标构建起新的更大的增长引擎，不亚于移动网络的浪潮。公司也希望在未来几年伴随AIGC的浪潮，能够让公司收入持续增长，并且实现高质量的增长。

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