皇甫秉京拥有超过20年的企业服务经验，其中14年任职于世界500强及上市公司。同时，作为大数据、自动化与人工智能领域的连续创业者，皇甫秉京长期聚焦技术创新与产业融合，在十余家国家级行业协会、科研机构及企业中担任核心职务，致力于推动产学研协同。

“链主”是产业链核心主导企业的简称，是产业链的“中枢神经”。链主企业通过制定技术标准，驱动产业创新；通过重组生产资料，引领产业升级；通过组织协同生态，构建“链主+园区+中小企业”共生体系。

新型生产关系特征总结

在“人工智能+”时代，营销产业链也面临重构。其中，处于上游的技术与数据的“双链主”垄断加剧，云计算巨头和数据资源方共同形成的“算力-数据”双螺旋结构掌控了产业核心定价权。

处于中游的服务商面临生死转型，内容生产领域经历三重变革：人工智能技术将创意生成效率提升两个数量级。价格则降低两个数量级；传统工作流失效，价值交付从人力密集型转向智能模型训练与策略优化；服务模式从项目制向订阅制转型。

处于下游的渠道正在进行智能跃迁。随着带算力的传感器的增加，传播触点进化为自主决策的智能体，实时动态优化能力成为新竞争门槛，传统媒介代理价值面临结构性坍塌。

“超级个体”和“一人公司”的涌现。AI技术的普及正在改变传统广告营销行业的组织边界，其中“超级个体”的崛起成为这一变革的核心标志。过去需要数十人团队完成的市场调研、创意生成、内容制作等全流程工作，现在通过AI工具链可压缩至“单兵作战”模式。那些深度掌握AI工具的超级个体能力边界极大拓展，打破了传统组织中“分工细化、层级分明”的协作模式，成为具备多流程作战能力的最小经营单元，同时“一人公司”也正日益成为新的发展走向。因此，营销公司应当重新思考企业组织形态和人才培养方式，以适应AI时代的变革。

AI应用效果差异，“淮南为橘，淮北为枳”。AI应用的效果取决于生产关系而非技术本身。同样的模型在一个场景里表现优异，在另一个场景里可能收效甚微，根源在于数据要素、流程机制等“土壤”准备不足。鉴于未来的商业模式的底层逻辑由数据、算力、算法协同驱动，由三要素构成其价值创造与竞争壁垒核心的企业才可以成为“AI+”企业。这就意味着，要想提升AI应用效果，营销企业需加快以人工智能三要素重构业务全流程，而非简单嵌入AI工具。

数据是下一步“AI+”发展的重中之重。数据是数字经济时代的基础性资源、重要生产力和关键生产要素。皇甫秉京认为，数据是下一步“人工智能+”发展的重中之重。近年来大模型技术不断取得突破，其中大规模高质量训练数据的投入，起到了关键作用。而大模型要与垂直领域深度融合同样需要高质量数据集的支撑。通过行业企业场景化数据集的训练，可以定制化地优化大模型算法和参数设置，深度挖掘内部数据价值，使得模型与业务高度适配，更好地服务于业务需求，带来更加精准和有效的业务洞察和决策支持。有鉴于此，营销行业需加强高质量数据集建设，通过可信数据空间等创新机制推动数据流通利用；同时，在数据集基础上，以场景化模型评测为抓手，推进大模型落地，更好适配业务场景。

营销是经验，AI+营销是科学，“一切都是可计算的。”传统营销依赖经验判断，内核是“模糊化决策”，高度依赖个人经验，且难以复现和规模化复制；而AI+营销则是科学，通过数据与算法实现“精准诊断”。在AI的赋能下，营销行业正实现“全链路量化”：从市场定位到创意测试，再到效果追踪，每个环节都变成了可拆解、可验证、可优化的数学模型，让每一分预算都产生可追溯的价值。这要求营销公司不仅是技术的使用者，更要成为可计算商业逻辑的设计者。

在“人工智能+”国家战略背景下，营销行业正经历从经验驱动到数据驱动、从人力密集到智能密集的深刻变革。皇甫秉京指出，AI不是营销行业的“选择题”，而是“必修课”，那些能够把握“超级个体”趋势、解决“土壤适配”问题、深耕“田间地头”数据的企业，将在新一轮产业革命中占据先机。

“AI不是简单的工具升级，而是整个产业范式的重构，这要求我们以革命者的姿态拥抱变革。营销产业链必将迎来权力重构——由链到网，从线性协作到生态竞合。”

未来已来，唯有主动进化，才能在AI浪潮中立足!