营销的本质是品牌与竞争对手争夺消费者注意力、抢占心智的博弈。随着人工智能技术的爆发式发展，这一博弈的核心已从传统的规模、资本、品牌优势，转向对 AI 能力的驾驭。

深度智能化不是企业的 “选择题”，而是决定未来生存的 “必修课”。本文，从模型选择、知识库建设、智能体应用、落地执行四大维度，拆解企业智能化转型的关键逻辑。

一、模型选择：

打破 “不可能三角”

以 “适配性” 定胜负

AI 模型是企业智能化的 “引擎”，但选择并非越先进越好，而是要在 “专业性、泛化性、经济性” 的平衡中找到最优解 —— 这三大维度构成了大模型选择的 “不可能三角”，没有任何一款模型能同时满足三者最优，企业的核心任务是 “按需匹配”。

1.1 先破后立：理解 “不可能三角” 的底层逻辑

• 专业性：指模型在特定领域的精准度，如擅长广告文案生成的模型，可能在数据洞察场景中表现平平。

• 泛化性：指模型跨领域适配能力，通用大模型（如早期 ChatGPT）能应对多场景，但难贴合企业个性化需求。

• 经济性：涵盖模型开发、训练、运行成本，传统大型模型的算力成本曾让中小企业望而却步。

这一三角并非绝对壁垒，而是企业选择的 “决策框架”—— 例如国产模型 DeepSeek 通过独特训练模式，将训练成本压缩至传统模型的 1/100、算力成本降至 1/10，在经济性上实现突破，成为中小企业的高性价比选择。

1.2 三大决策维度：让模型 “为业务服务”

企业选择模型需紧扣自身业务场景与能力，避免盲目跟风：

• 看业务范围：国内业务优先选国产模型，中文处理能力更优且符合数据合规要求；国际业务可搭配海外模型，但需同步做好备案。

• 看技术实力：技术薄弱企业选闭源模型（通过 API 快速接入），技术储备充足企业可选用开源模型（如 DeepSeek，腾讯、百度均提供支持），自主部署更灵活。

• 看场景需求：营销场景需优先 “行业适配性”，通用大模型与营销需求存在天然鸿沟，需通过 RAG 或微调技术，让模型结合行业数据（广告、社媒、电商）与企业私有数据（销量、客户信息），形成 “营销专属模型”。