腾讯云×钛动科技：从算力到赚钱，AI如何打通产业服务的链条？

十年营销经验，如何让人上手就用？

腾讯云与钛动科技的合作，不是“你买算力、我卖服务”那么简单，而是一条从模型训练到应用交付的完整链路。

拆开看双方的角色：钛动科技带来近十年出海实战积累的“教材”——营销案例、市场经验和消费者反馈；腾讯云则提供算力、云基础设施和训练调优支持，搭起模型学习这些经验的“训练场”。训练好了后还要投入使用场景，钛动科技则将部分专业能力封装成Skills，接入WorkBuddy，相当于把这些营销技能放进企业随时可以取用的“工具箱”。

举个具体场景，研究某个海外品类时，用户需要收集广告、素材和竞品信息；钛动科技提供专业数据与分析能力，WorkBuddy提供调用入口。能力不再只存在于钛动科技自己的产品界面里，而是被放进了一个企业日常工作的入口。

在Morketing看来，这场合作有三点值得关注。

第一，它不是单向服务，是“底座—能力—回流”的闭环，探索结果导向的企业级AI应用。

传统云市场是“卖水”逻辑，云厂商提供水和电，客户在上面建自己的东西，建完就结束了，链条是单向的。

但这个案例的链条多了一段：钛动科技把模型能力封装成Skill，放回腾讯WorkBuddy的技能市场，让其他企业调用。云厂商不只是提供资源，还打通了垂类能力的分发渠道；营销服务企业不只是买云，还把能力卖回了云生态。选云不再只是选算力和价格，也是选一个能接入哪些专业能力的入口。

第二，它把“云厂商与营销服务商的关系”从“供应商-客户”，推到了合作伙伴，能力共建。

钛动科技创始人兼CEO李述昊的采访时讲到腾讯云提供的不是单纯的GPU，还包括专业模型训练与调参的共同平台、TokenHub的大模型调度、WorkBuddy的Agent/Skill协同。

训练平台共创这件事，意味着双方在模型迭代层面有耦合，云厂商开始进入客户的能力建设过程，营销服务商开始把底座选择当作能力的一部分——这是分工在变，不是简单的采购在变。这会让云厂商之间的竞争从“谁GPU便宜”转向“谁能陪客户把模型跑出来”。

第三，对出海企业而言带来更实在的利好，让广大商家少一点“交学费”，多一点增长的底气。

出海最怕的，不是内容做得慢，而是忙了一圈，钱花了，看不着回报不说，甚至不知道问题出在哪里。腾讯云和钛动科技的合作让企业更容易用上市场研究、广告分析等专业能力，在投放之前多一些判断依据，在投放之后多一些调整方向。让专业经验服务于更多企业，让AI的价值真正落到出海生意上。

总的来说，这个腾讯云和钛动科技的合作，不只是云支撑了一款营销模型，而是行业经验经过模型训练、技能封装和生态接入，开始以新的方式服务企业。

出海下半场：技术向实，生意向深

透过腾讯云与钛动科技的合作案例，我们看到，出海企业对技术的期待正在落到两个具体问题上：能否帮助业务取得实际收益，能否帮助企业更深入地理解当地市场。沿着这两个问题展开，正是出海经营中越来越重要的两个关键词——Useful AI与深度本土化。

Useful AI：AI的评价标准，从生产效率转向经营效果

在今年腾讯云国际出海峰会的圆桌讨论中，一个问题被摆上台面：“产能翻十倍之后，收益会跟着翻十倍吗？”

这句话问到了很多广告主的痛处。素材可以越来越多，但预算有限，消费者的注意力也有限。多生产一百条内容，并不意味着多一百次有效转化。企业仍然需要判断，哪些值得投，哪些应该停。

这意味着，如果AI的价值只囿于生产效率的提升，它解决的仍然只是“如何做得更多”，而非“如何做得更有效”。对出海企业而言，这样的AI或许减轻了制作负担，却未必解决了增长难题。

钛动科技也谈到了类似的难题：原来投十条素材，AI来了之后变成一千条，人能不能看得过来？又该从中选出哪五十条投放？

当生产不再是最难的环节，筛选和决策就变得更重要。如果AI只负责增加素材，团队却要花更多时间判断、修改和试错，那么一个环节的提效，未必能带来整项业务的改善。下一步更重要的是，让AI参与市场分析、投放判断与效果优化，把生产端省下的时间和成本，转化为经营上的实际收益。

这也是Useful AI应该回答的问题：不仅能做，还要帮助企业判断什么值得做；不能帮助企业判断，还要能发现新增长机会；不仅要发现增长机会，还要对商业结果负责。

对出海企业来说，真正的UsefulAI是从功能列表走到业务现场，最后回归到生意账本上。

深度本土化：从简单适配，到持续理解当地市场

Useful AI是横向延伸，让出海企业快速进入市场，但光进入的快没有用，还要扎根地深。因此出海下半场的第二个关键词就是，深度本土化。

在腾讯云国际出海峰会上，美图设计室技术负责人提到，一些商品图虽然看起来好看，却缺少对海外不同市场和用户需求的理解。这类问题并不少见。完成内容适配，只是进入市场的一步，并不代表已经理解市场。       

在Morketing看来，深度本土化的关键，是让当地需求真正影响企业的日常经营。

它不只涉及营销内容，还包括当地团队如何配置、总部与区域如何分工、渠道和服务如何建立。前线发现消费者的需求变了，能否及时调整？营销团队收集到的反馈，能否进入产品和服务决策？这些环节是否顺畅，同样决定一笔营销投入能取得什么效果。

腾讯云在国际出海峰会上发布的《2026企业出海白皮书：云与AI驱动全球业务增长》，将这一变化概括为：“本地化由产品适配走向经营体系适配。”

这句话的重点在“体系”。企业不能只让广告更像当地，还要让组织、产品和服务跟得上当地需求。否则，营销端即使吸引来了消费者，后续体验也可能让这些投入打折。

AI的应用同样如此。白皮书提醒，一个市场中表现良好的模型、提示策略和知识库，进入另一市场后可能失效。技术可以复用，市场判断却不能照搬。当地知识与实际反馈，仍然需要持续进入系统。

围绕企业从“拓荒期”到“扎根期”、再到“共生期”的发展，白皮书梳理了两条能力主线：一条是覆盖市场进入、本地运营与跨区域协同的“全程经营支撑链”；另一条是推动AI进入核心业务、同时控制成本的“AI应用支撑链”，并将安全合规贯穿全程。