当词元（Token）成为新的生产资料，当“一个人+一群AI智能体”成为组织的新单位，当内容从“提前生产”变成“实时生成”——我们正在经历的，已不只是一次营销技术的升级，而是一场社会级的范式重构：资源被重新定价，生产被重新组织，价值被重新传递，商业增长的底层规则也正在被重新书写。

在第十届社交媒体风向大会上，微播易创始人、CEO徐扬发表主题分享，并给出判断：营销的下一个十年，将围绕“源、启、链”展开三重重构。所谓“源”，是生产资料与内容范式的重构；所谓“启”，是组织形态与协作方式的重启；所谓“链”，则是企业竞争壁垒从工具能力转向数据闭环的重塑。

源·社会重构

词元成为新的生产资料，内容营销进入RGC时代

工业时代，谁掌握石油，谁就掌握能源；互联网时代，谁掌握流量，谁就拥有增长入口；而在AI时代，Token正在成为新的生产资料。它不仅是大模型理解、生成和推理的基本单位，更是智能生产力被调用、计量和转化的价值载体。Token的出现，正在改写企业创造价值、配置资源和提升效率的底层逻辑。

徐扬指出，AI对营销行业最直观的改变，首先发生在内容生产领域。过去，内容经历了UGC（用户生成内容）、PGC（专业生产内容），再到AIGC（AI生成内容）的演进；而未来，内容将进一步迈向RGC（Real-Time Generated Content，实时生成内容）阶段。

所谓RGC，不只是“用AI更快地生产内容”，而是基于用户的实时意图、实时场景、实时情绪和实时数据，生成高度匹配的即时内容。它意味着品牌传播不再依赖单一脚本、统一物料和提前规划好的传播节奏，而是能够在用户需求出现的瞬间，完成识别、生成、触达和转化。

“商品生产的差距在缩小，价值传递的能量差异正在变大。”徐扬认为，当产品功能日趋同质化，真正决定品牌竞争力的，不再只是产品本身，而是品牌能否在正确的时间、正确的场景，用正确的内容回应正确的人。

过去，品牌面对100万人，往往用一套核心表达去覆盖；而在RGC时代，品牌需要基于100万人的不同意图，生成100万个不同的回应。营销的效率不再来自“大声量覆盖”，而来自“高精度回应”。品牌竞争也将从“统一表达”转向“即时回应”，从“生产内容”转向“生产关系”，从“影响消费者”转向“理解并回应消费者”。

而当内容进入RGC时代，企业承接这场巨变的第一步，就是重启组织。

启·组织重构

从层级组织到"人+智能体"的AI-Native架构

如果说词元重构了生产资料，RGC重构了内容形态，那么AI智能体则正在重构企业组织本身。

徐扬判断，AI让OPC（一人公司）成为可能，也将推动传统金字塔式组织加速走向新型协作结构。过去，企业依靠层级、部门和流程来分工协作；未来，企业的基本单元可能不再是一个部门、一支团队，而是“一个人+一群AI智能体”。

在这一新型组织中，企业将逐渐形成清晰的双层架构：

战略层由人类承担，负责战略判断、审美标准、价值观选择、商业取舍和最终责任；执行层则由AI智能体集群承担，包括策略AI、创意AI、投放AI、客服AI、数据分析AI等，协同完成信息处理、内容生成、流程执行、投放优化和效果反馈。

这并不意味着人被AI替代，而是人的角色发生了变化。未来的人才，不再只是某个具体岗位上的执行者，而是AI智能体的指挥者、训练者、审校者和责任承担者。企业真正需要的，不是更多重复劳动的人，而是更少但更强的复合型人才，以及能够被高效调用的AI能力网络。

由此，企业估值逻辑也将发生根本变化。衡量一家企业价值的关键指标，可能不再只是营收规模、员工人数、市场份额和渠道覆盖，而会逐渐转向人均AI调用能力、人均内容产出能力、人均决策效率、人均增长贡献等新指标。

未来真正的高价值企业，不是“使用AI工具的企业”，而是“AI-Native的企业”。前者只是把AI作为外挂工具提升局部效率，后者则会从组织结构、业务流程、数据系统、人才能力和决策机制上全面重构。少而精的人才，加上强而广的AI智能体集群，将成为新一代企业组织的核心竞争模型。

链·壁垒重构

通用模型+全链路数据=100分的商业智能

当越来越多企业开始使用大模型，一个更关键的问题随之出现：如果AI能力逐渐普及，企业之间真正的差异在哪里？

徐扬判断，AI能力注定会像水、电、煤一样成为基础设施。随着大模型训练成本持续下降、企业AI渗透率快速提升，单纯拥有AI工具或接入大模型，已经不足以构成长期壁垒。未来真正的竞争，不在模型本身，而在喂养AI的数据链。

他提出一组清晰的判断：通用大模型加行业通用数据，只能达到基础能力；通用大模型加品牌私有数据，可以形成一定差异；而通用大模型加全链路闭环数据，才可能释放真正的智能价值。换言之，通用模型决定下限，专属数据决定上限，闭环数据决定复利。

徐扬以服务某国际美妆品牌为例指出，从市场调研、产品设计、营销策划、KOL筛选，到内容投放、效果监测和复盘优化，企业往往拥有大量数据，但这些数据分散在不同部门、不同系统、不同人员手中，彼此孤立、标准不一、难以调用。更重要的是，那些被否定的创意、被淘汰的方案、投放失败的案例，恰恰是训练AI理解边界、偏好和决策逻辑的宝贵样本，却长期沉睡在各自的电脑和文档里。

“孤立的数据只是信息，连接起来的数据才是资产。”徐扬强调，数据不流动，就不会产生智能；数据不闭环，就不会形成壁垒。企业真正需要建设的，不是一个个分散的数据仓库，而是一条贯通业务全流程的数据链：从消费者洞察到策略制定，从内容生产到媒介投放，从效果反馈到复盘优化，让数据持续流动、校准和反哺AI。

谁拥有更全的数据、更完整的链路、更快的反馈，谁就拥有AI时代的复利。因为每一次执行都会沉淀经验，每一次反馈都会优化模型，每一次复盘都会提升下一轮决策质量。数据链越完整，组织智能就越强；反馈速度越快，增长飞轮就越稳。

对于微播易而言，十六年的行业沉淀，从品牌需求洞察、达人资源匹配、内容策略生成，到投放执行、效果评估和经验复用，微播易正在将长期沉淀的营销经验转化为可被AI调用、可被组织复用、可持续进化的数据资产。

这不仅是一套面向营销行业的方法论，更是一套面向AI时代企业增长的底层框架：理解AI源动力，才能看清价值创造的新起点；启动AI-Native组织，才能匹配实时生成时代的新效率；建设数据闭环护城河，才能在能力平权的时代形成长期壁垒。

营销的下一个十年，我们一起源升缘启，智链增长。

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