AI商业快讯

近年来，越来越多企业开始大规模投入人工智能（AI）技术。根据一项针对117位IT专业人士的调查显示，90%的公司计划在2026年增加AI预算，尤其是生成式AI和大型语言模型（LLM）项目成为投资重点。这说明AI不再是简单的技术噱头，而是被视作提升企业竞争力的必需品。

实际应用中，60%的企业已经将AI项目投入生产环境，另有32%的企业预计未来半年内完成部署。AI策略不仅关注降低运营成本，还致力于创造新收入来源。例如，利用生成式AI自动生成内容，提升客户服务效率，甚至开发智能产品线。

赚钱场景方面，企业可通过AI优化供应链管理，减少库存积压和物流成本；或者通过智能营销分析，精准触达潜在客户，实现销售增长。具体操作步骤包括：第一，评估企业现有业务流程，识别适合AI改造的环节；第二，组建专门的AI团队或引入外部合作伙伴，保障技术实施能力；第三，设立专门预算和项目管理机制，确保AI项目按计划推进；第四，持续监控效果，根据数据反馈调优AI模型。

总体来看，企业大力投入AI技术不仅带来效率提升，也为其创造了多元化的盈利渠道。合理规划和落地执行，是实现AI商业价值的关键。

中国AI新秀Manus崛起，智能代理市场迎来变革契机

中国AI公司Manus推出了新一代通用人工智能代理——Manus Agent，挑战OpenAI和DeepSeek等国际巨头。基于GAIA基准测试，Manus在多个难度级别表现优异，展示了强大的自主执行任务能力，区别于传统聊天机器人。

Manus联合创始人强调，该产品不仅能理解用户需求，还能独立完成复杂任务，填补了从创意生成到实际执行的空白。目前市场需求火爆，邀请码在二级市场高价转卖，显示出强烈的商业潜力。

赚钱场景方面，Manus AI代理适用于企业自动化办公、智能客户服务、项目管理等多种场景。企业可通过部署Manus Agent减少人力成本，提高工作效率，实现流程智能化。具体操作步骤包括：第一，企业评估内部流程中可自动化环节；第二，与Manus团队合作，定制符合业务需求的智能代理方案；第三，进行试点部署和反馈收集，优化代理性能；第四，全面推广应用，提升整体运营效率。

此外，Manus背靠腾讯等资本支持，具备强大研发和市场拓展能力。行业分析指出，到2026年，80%以上的企业将广泛引入AI代理技术，Manus有望成为该领域的领先力量。

总结来看，Manus AI为中国乃至全球智能代理市场注入新活力，借助技术优势和市场需求，具备切实的赚钱潜力和广阔的应用前景。

NVIDIA财报大丰收，AI芯片需求引爆市场机遇

NVIDIA在2026财年第三季度实现了创纪录的财务成绩，季度收入高达570亿美元，环比增长22%，同比激增62%。其中数据中心业务更是表现抢眼，收入达到512亿美元，同比增长66%。这些数据表明，AI芯片和云计算需求正处于高速增长期。

NVIDIA CEO黄仁勋指出，Blackwell GPU系列和云端计算的强劲需求推动了公司业绩。公司还宣布向股东返还370亿美元现金，并计划每股派发0.01美元季度现金红利。展望未来，NVIDIA预计第四季度收入将达到650亿美元，毛利率保持在74%左右。

赚钱场景主要集中在AI训练和推理的硬件需求。随着越来越多企业和研究机构部署AI模型，强大算力成为必需。NVIDIA的GPU芯片凭借高性能和广泛生态优势，成为市场首选。此外，云服务商也依赖NVIDIA的技术支持，推动数据中心业务快速扩张。

可落地操作步骤包括：第一，关注NVIDIA及其合作伙伴的产品动态，及时调整投资或采购策略；第二，结合自身业务需求，评估引入高性能GPU硬件的实际价值；第三，积极探索基于NVIDIA平台的AI应用开发，提升核心竞争力；第四，持续关注行业趋势，抓住AI硬件升级带来的市场新机会。

整体而言，NVIDIA的成功不仅反映了AI产业的蓬勃发展，也为相关企业和投资者提供了切实可行的赚钱路径。

Definely是一家成立于2020年的AI法律科技公司，专注于通过人工智能优化法律工作流程。该公司利用AI多代理系统与Microsoft Word集成，帮助律师快速查找和理解法律文件中的重要信息，提升工作效率。

2024年，Definely的年经常性收入几乎增长三倍，尤其在美国市场表现突出，占总收入的30%。这得益于其AI产品“Enhance”，可以将法律文档中的信息自动提取并总结，节省律师大量检索和阅读时间，提升至少40%的工作速度。

赚钱场景上，Definely主要通过订阅服务向律师事务所和法律顾问收费。随着法律服务数字化转型，越来越多机构愿意投资AI工具以提高竞争力和服务质量，市场潜力巨大。

落地操作步骤包括：
1. 法律需求调研：明确客户在文档处理上的痛点和需求。
2. 系统集成：将Definely的AI工具与客户现有办公软件无缝连接。
3. 培训引导：帮助律师熟悉AI辅助功能，确保顺利应用。
4. 持续优化：根据用户反馈调整AI模型，提升准确度和适用性。

总的来说，Definely通过AI技术帮助法律行业解决文档处理效率低、信息获取困难的问题，推动传统法律服务向数字化智能化升级，为法律专业人员创造更高价值。

AI助力供应链管理：Pelico平台如何实现制造业降本增效

Pelico是一家专注于供应链协同管理的AI平台，成立于2019年，致力于解决制造业供应链碎片化的问题。通过实时数据整合和智能调度，Pelico帮助制造企业精准掌握零部件库存和运输状态，从而显著减少因缺料导致的生产停滞。

数据显示，Pelico平台在过去两年内帮助客户实现了零部件短缺减少40%，准时交付率提升15%。其客户包括空客、伊顿等全球知名制造企业，平台已部署于全球15个国家的1000多家工厂。

赚钱场景方面，Pelico主要面向制造业大客户，通过订阅服务和定制化解决方案获取收入。企业使用该平台后，能够减少库存积压和生产延误，降低运营成本，同时提升客户满意度，形成良性循环。

可落地操作步骤包括：
1. 需求调研：了解企业现有供应链信息流和痛点。
2. 数据接入：整合企业ERP、仓储及运输数据，实现数据实时同步。
3. AI模型部署：利用Pelico的智能算法进行供应链节点预测和调度优化。
4. 反馈迭代：根据实际效果调整模型参数，持续提升供应链响应速度和准确度。

综上，Pelico利用AI技术提升供应链透明度与协同性，帮助制造企业降低成本、提升效率，是AI在工业领域现实可行的应用典范。

AI驱动创意设计革新：Raspberry AI如何加速视觉内容生产

Raspberry AI是一家专注于AI设计工具的创新公司，2025年初完成了2400万美元的A轮融资，致力于利用人工智能优化设计和视觉内容创作流程。其产品涵盖设计编辑器、背景生成器和视频工作室，广泛应用于产品摄影、图形设计和虚拟试衣等领域。

随着内容创作需求的激增，传统人工设计效率难以满足市场，Raspberry AI通过自动化和智能化工具，帮助设计师快速生成高质量视觉素材，节省大量时间和人力成本。

赚钱场景主要来自设计师、广告公司和电商平台的订阅和按需付费服务。客户通过使用其工具，可以快速完成创意制作，加快产品上市速度和市场响应能力。

可落地操作步骤包括：
1. 需求筛选：确定目标用户的设计需求和痛点。
2. AI模型训练：结合大量设计样本，训练符合行业标准的生成模型。
3. 平台搭建：提供易用的在线设计工具和接口。
4. 用户推广与支持：通过教育和案例展示，扩大用户基础，同时收集反馈持续优化。

总结来看，Raspberry AI通过AI技术赋能创意产业，不仅提升设计效率，还降低了创作门槛，是AI在文化创意领域的实际应用示范，具备较强的商业变现潜力。

随着人工智能技术的不断成熟，越来越多的银行和金融机构开始将AI应用于反洗钱（AML）和反欺诈领域。根据一项涵盖250家银行、支付公司及金融科技企业的调研显示，目前已有70%的机构在不同程度上使用AI技术，近一半正在试点，16%已经在实际运营中应用，6%则在战略层面全面整合。

通过AI技术，金融机构能够更高效地识别和监测可疑交易行为，减少人工审核工作量，提升合规效率。调研中有71%的银行表示，AI应用带来的成本节约超过预期，其中近一半的机构在过去一年内节省了超过100万美元，预计到2026年，年节省金额将超过500万美元。

赚钱场景主要集中在合规风险控制和运营成本降低两方面。金融机构可以利用AI模型自动筛查大量交易数据，快速发现潜在风险，降低审查人员的误判率和漏判率，从而减少罚款和合规成本。同时，AI能优化调查流程，提高工作效率，节省人力成本。

具体可落地操作步骤：
1. 评估现有反洗钱及反欺诈流程，找出痛点和瓶颈。
2. 选择合适的AI技术供应商，或组建内部数据科学团队，开发定制化模型。
3. 通过历史数据训练模型，进行效果验证和调优，确保模型的准确性和可解释性。
4. 逐步将AI系统集成到日常监控和调查流程中，设立监测指标，及时调整策略。
5. 建立完善的治理和合规框架，确保AI使用符合监管要求。

总的来说，AI在金融犯罪和合规领域的应用不仅有效提升了效率，也为银行带来了显著的经济效益，是未来金融科技发展的重要方向。

供应链AI平台Pelico：助力制造商减少缺货和提升准时交付

供应链管理是制造业中的核心环节，复杂的供应链网络常常导致零部件短缺和交付延迟，直接影响企业的生产效率和客户满意度。Pelico是一家专注于供应链编排的AI平台，旨在通过实时数据整合和智能调度，帮助制造商解决这些问题。

Pelico平台利用人工智能技术对供应链中的各类数据进行实时分析和协调，显著减少了零部件短缺问题，数据显示其客户的缺货率下降了40%，准时交付率提升15%。这不仅提升了供应链的透明度，也加强了供应商与制造商之间的协作效率。

赚钱场景主要体现在制造企业提升运营效率、降低库存和避免生产停滞带来的损失。通过AI平台，企业能精准预测供应链风险，提前调整采购和生产计划，节省因缺货产生的额外成本，提高客户满意度，增强市场竞争力。

落地操作步骤如下：
1. 评估现有供应链数据来源及流程，确定数据整合的可行性。
2. 与Pelico或类似AI供应链平台合作，导入历史及实时数据。
3. 配置平台的智能算法，针对关键零部件和供应商进行风险预测和优化调度。
4. 培训相关人员使用平台，建立数据驱动的决策流程。
5. 持续监控供应链运行状态，根据反馈调整模型和策略。

Pelico在北美市场快速扩张，已为包括空客、伊顿等全球制造巨头提供服务。通过引入其AI技术，制造企业不仅能改善供应链效率，还能实现显著的成本控制和业务增长。

Target如何借助ChatGPT智能购物窗口提升用户体验与销售

零售业正在积极拥抱人工智能技术，优化客户购物体验。美国大型零售商Target最新推出了基于ChatGPT的购物窗口，用户可以直接通过AI聊天机器人浏览、推荐和购买商品，实现个性化购物服务。

该功能支持用户通过自然语言交流获取产品建议，快速构建购物车，支持多种配送方式，如店内取货、送货上门等。未来Target还计划整合会员账户服务，提升购物便利性，并推出当日送达等更快速的物流选择。

这种AI购物窗口的赚钱场景主要是提升客户转化率和平均客单价。通过智能推荐和便捷的购物流程，消费者更容易发现感兴趣的产品，减少下单障碍，促进更多购买行为。同时，数据驱动的个性化服务有助于增强客户粘性和复购率。

实际操作步骤包括：
1. 开发或引入成熟的聊天机器人技术，搭建购物对话界面。
2. 与商品数据库和库存系统对接，确保信息实时准确。
3. 设计符合用户需求的推荐算法，提高匹配度和相关性。
4. 通过内部测试和用户反馈不断优化交互体验和功能完善。
5. 推广新功能，结合营销活动引导用户使用，提高使用率和转化率。

Target的案例展示了零售行业AI创新的切实应用路径。通过与ChatGPT结合，零售商不仅提升了客户体验，还为销售增长开辟了新渠道。同时，这也反映出未来零售场景中AI与用户互动的广阔潜力。

德国OVB传媒公司开发了一款名为Wortwandler的生成式AI编辑工具，专门用于处理大量地方新闻内容的编辑工作。之前，这些内容主要由约300名自由撰稿人提供，再由15名外部编辑团队进行校对，流程繁琐且效率较低。

Wortwandler能够覆盖12种不同类型的文章，几乎涵盖了99%的编辑需求。经过短短两周的调试，该工具能在10分钟内完成高质量的编辑，极大缩短了审稿时间。由于效率的提升，OVB决定解散原有的外部编辑团队，从而每年节省约50万欧元的成本。

除了编辑工具，OVB还推出了名为The Diplomat的AI功能，用于帮助客服团队处理用户的批评和投诉，自动生成礼貌且有效的回复，缓解了与读者的紧张关系。

赚钱场景主要体现在：降低人工编辑成本、提高内容产出效率，同时提升用户满意度和品牌形象。落地操作步骤包括：第一，评估现有编辑流程中重复性工作；第二，选择合适的AI编辑工具进行定制开发或购买；第三，进行短期调试和试运行，确保质量达标；第四，逐步替代人工重复性工作，释放人力资源用于高价值内容创作；第五，结合AI客服工具提升用户沟通效率。

OVB传媒的案例说明，通过合理引入生成式AI工具，传统媒体可以在保障内容质量的同时大幅优化运营成本，提升市场竞争力。

新闻机构如何用AI工具提升档案搜索与内容制作效率？

美国费城询问报和波士顿环球报等媒体机构引入了基于AI的检索增强生成（RAG）技术，大幅改进了新闻档案的搜索和内容生成流程。记者和编辑可以通过该系统快速查找历史报道，并自动生成内容摘要或比较分析，搜索时间节省了20%至40%。

这种技术不仅提升了新闻制作效率，还帮助新闻销售团队更好地准备客户提案。他们能够快速获取相关品牌的历史报道，有效应对客户疑问，增强谈判能力。系统实现了每日数据更新，确保内容新鲜且可靠。

赚钱场景体现为：提升新闻报道速度和质量，增强新闻产品竞争力；提高销售团队效率，促进广告及订阅收入增长。具体操作步骤包括：第一，整合现有新闻库与AI检索工具；第二，培训编辑和销售人员熟练使用系统；第三，建立定期维护和更新机制保证数据准确；第四，结合AI结果优化新闻制作流程；第五，评估应用效果，持续改进。

此案例展示了AI技术在传统新闻业的实用价值，通过智能检索和自动化辅助，既节约人力成本，也提高了内容生产的精准度和深度，有助于媒体机构在数字时代保持竞争优势。

新闻媒体借助AI推动广告转型，实现互动营销与收入增长

多家知名新闻媒体公司正在利用生成式AI技术，变革传统广告模式，提升用户参与度和广告效果。例如，印度Times Internet公司开发了基于AI的聊天机器人广告系统，能够与用户进行双向互动，显著提升广告点击率和转化率。

具体数据表明，该系统的点击率比传统静态广告高出50%，在部分活动中转化率提升了25%。这意味着广告客户能获得更精准的用户触达和更高的投资回报率，从而吸引更多广告预算流入媒体平台。

此外，媒体行业也高度重视AI应用中的伦理问题，确保技术应用透明、负责，维护用户信任和新闻公正性。合理的AI使用规范为长期商业模式稳定奠定基础。

赚钱场景主要包括：提升广告互动效果，吸引更多广告客户；开发基于用户行为的个性化广告产品；挖掘用户数据创造新的商业机会。落地操作步骤建议：第一，分析现有广告投放流程和痛点；第二，选择适合的AI广告技术供应商进行合作；第三，设计互动式广告内容和用户触达路径；第四，进行小规模测试，收集数据反馈并优化；第五，逐步扩大AI广告应用范围，实现规模化盈利。

整体来看，AI驱动的广告创新为新闻媒体带来了切实的收入增长机会，推动行业向数字化、智能化方向发展。

近年来，新闻媒体开始积极探索生成式AI（GenAI）在广告领域的创新应用，提升运营效率并创造新的收入机会。以印度的Times Internet和美国的纽约时报为例，分别在互动广告和广告精准投放方面取得了显著成果。

Times Internet推出了一款基于生成式AI的互动广告聊天产品，用户点击广告后可通过对话形式了解产品详情，如电动车相关问题。此举不仅延长了用户停留时间，还提高了广告点击率和转化率，证明了互动广告比传统展示广告更具吸引力和效果。

纽约时报则开发了名为BrandMatch的广告精准投放工具，利用AI理解营销简报并匹配相关内容与目标受众，实现广告内容与编辑内容的高度关联。这种方法提升了广告的相关性和用户体验，同时避免了广告出现在不合适内容旁边的风险。该技术还支持广告主动态调整定位标准，增强了投放灵活性。

这些AI应用的赚钱场景主要体现为：

1. 提升广告点击率和转化率，直接增加广告收入。
2. 优化用户体验，增强用户对平台的黏性和信任度。
3. 降低广告主的投放风险，提高客户满意度和续约率。

落地操作步骤建议包括：

1. 分析现有广告效果，确定需要改进的环节。
2. 引进或自主开发生成式AI技术，结合用户数据进行模型训练。
3. 设计互动广告或精准投放产品，进行小范围试点。
4. 收集反馈数据，调整优化广告内容和投放策略。
5. 全面推广成功经验，建立持续改进机制。

整体来看，生成式AI为新闻媒体广告部门带来了创新思路，通过提升广告互动性和精准度，不仅增强了竞争力，也为媒体创造了可观的商业价值。

Hearst报业用生成式AI革新广告部门，提升销售效率

Hearst报业集团利用生成式人工智能（GenAI）针对广告销售部门的实际问题开发了多项解决方案。该项目由资深销售管理专家Michael McCarthy主导，重点解决了销售团队在日常工作中遇到的重复性推销、耗时的客户调研、低反馈率以及数据分散等难题。

通过AI自动化工具，Hearst实现了媒体计划的自动生成。销售人员只需输入客户信息，系统便能基于历史数据、定价模型和受众洞察，快速输出定制化的广告方案。这不仅简化了数据解读流程，也大幅提升了广告活动的个性化程度和投放效果。

赚钱场景主要体现在提升销售效率和广告转化率。销售人员节省了大量准备时间，可更专注于客户沟通与关系维护，进而推动更多成交。此外，个性化的广告方案帮助客户更精准地触达目标受众，提高了广告投资回报率。

具体可操作步骤包括：

1. 评估广告销售流程中的痛点，明确哪些环节可通过AI自动化。
2. 结合销售团队需求，设计并开发AI辅助工具，如自动生成媒体计划。
3. 对销售人员进行AI工具使用培训，确保顺畅衔接日常工作。
4. 建立反馈机制，根据实际效果持续优化AI模型和系统功能。
5. 推广成功经验，扩大AI应用范围，覆盖更多销售场景。

Hearst的实践展示了将AI技术与销售业务紧密结合的路径，既解决了具体痛点，又为广告部门带来了更高的业绩和客户满意度，适合各类媒体和广告公司借鉴。

OVB传媒如何用自主AI工具每年节省50万美元成本

OVB传媒开发了一款名为Wortwandler的自主AI工具，专门用于提升编辑部的工作效率，尤其是在处理自由撰稿人文章的环节中取得显著成效。自由撰稿人的稿件占据了当地印刷内容的60%以上，编辑流程繁琐且耗时，Wortwandler的引入有效简化了这一过程。

通过Wortwandler，文章从接收、编辑到最终排版的时间缩短到了10分钟左右，效率提升了10倍。这样的时间节省不仅优化了版面规划，也让编辑团队有更多精力专注于提升自家原创内容的质量。更重要的是，借助这套系统，OVB传媒解散了15人的专门编辑团队，年节省成本超过50万美元。

这一项目还推动了新闻编辑部的文化转变，员工逐渐将AI视为协助而非威胁，增强了创新意识。值得注意的是，Wortwandler由内部团队开发，AI专家与开发者在短短六周内完成了从概念到可用工具的转变。

赚钱场景主要体现在两个方面：一是节约人力成本，直接降低运营开支；二是提升编辑效率，缩短内容上线周期，从而增强市场竞争力。企业可以借鉴的落地步骤包括：

1. 识别编辑流程中的瓶颈环节，尤其是重复性高、耗时长的任务。
2. 组建跨职能团队，结合AI专家与业务人员共同设计工具需求。
3. 采用敏捷开发方式，快速迭代产品原型并测试效果。
4. 通过培训和沟通，引导员工接受并善用AI辅助工具。
5. 定期评估工具带来的效率和成本变化，调整优化方案。

总体来看，OVB传媒的案例展示了通过定制化AI工具实现成本控制和工作流程升级的实际路径，对有类似需求的媒体或内容企业具有较强参考价值。

德国OVB Media针对本地新闻编辑工作量大、流程繁琐的问题，开发了一款名为Wortwandler的生成式AI编辑工具。该工具专门针对12种常见文章类型进行了调优，能够快速完成文稿的初步编辑和润色。

之前，OVB依靠15名外部编辑团队处理来自约300名自由撰稿人的稿件，流程复杂且沟通成本高。引入Wortwandler后，内部编辑可在10分钟内获得高质量的稿件版本，大幅缩短了编辑周期，同时减少了对外部编辑的依赖。

这一转变使OVB终止了外包编辑团队，年节约编辑成本超过50万欧元。除了编辑效率提升，OVB还开发了“The Diplomat”AI工具，用于智能回复用户投诉和评论，进一步优化了用户互动体验。

赚钱场景主要体现在两方面：
1. 降低人力成本，提高新闻生产效率，使得公司能用更少的投入产出更多内容；
2. 改善用户服务，增强用户满意度和忠诚度，间接提升广告和订阅收入。

可操作步骤建议：
1. 分析新闻生产流程，识别适合AI介入的编辑环节；
2. 组建跨部门团队，包括AI专家和编辑，开发或定制符合需求的工具；
3. 在实际编辑流程中进行小范围测试，收集反馈持续优化；
4. 逐步推广至全公司，培训编辑人员掌握工具使用；
5. 同时开发辅助用户互动的AI工具，提升整体运营效率。

OVB Media的案例展示了生成式AI切实改善编辑流程、降低成本的潜力，值得各类媒体机构借鉴。

新闻媒体如何借助生成式AI提升广告精准投放和用户参与度

全球多家新闻媒体正在积极探索生成式AI在广告和内容运营中的应用，旨在提升广告效果和用户体验，从而实现商业价值最大化。

以美国《纽约时报》为例，其开发的BrandMatch工具利用生成式AI根据广告主的需求自动匹配最合适的受众群体和内容环境，实现精准投放。广告主可以实时调整目标，避免广告出现在不合适的内容旁边，提升品牌安全性和广告转化率。

印度Times Internet则推出了互动式广告聊天产品，允许用户与广告内容进行对话式互动，极大地增强了广告吸引力和参与感。此举不仅提高了点击率和转化率，也为广告主带来了更高的溢价能力。

赚钱场景主要包括：
1. 通过AI提升广告精准度和用户参与度，吸引更多广告预算；
2. 利用AI优化广告内容和投放时机，降低无效点击率，提高投资回报率；
3. 通过个性化广告带来更高的用户满意度，促进付费订阅和其他商业模式发展。

具体落地步骤建议：
1. 评估现有广告投放和用户行为数据，确定AI应用场景；
2. 选择或开发适合自身内容和用户特征的生成式AI工具；
3. 与广告主合作设计符合需求的AI驱动广告产品；
4. 进行小范围试点，收集效果数据进行优化调整；
5. 建立数据监控和反馈机制，持续提升广告运营能力。

综上，生成式AI为新闻媒体广告变现带来了新的动力和可能，合理应用可实现广告收入和用户体验的双赢。

利用AI广告聊天机器人，印度Times Internet实现广告效果大提升

印度数字媒体巨头Times Internet通过引入生成式AI技术，创新性地将广告与用户互动结合起来，打造了一个广告聊天机器人。这种机器人不仅能主动向用户推送广告信息，还能实现双向交流，回答用户的疑问，极大地提升了用户参与度。

具体来看，这一AI广告机器人帮助Times Internet广告点击率提高了50%，广告转化率提升了25%。这样的效果明显优于传统的静态广告模式，说明互动式广告更容易引起用户兴趣和信任，从而促进购买行为。

赚钱场景方面，广告主愿意为这样的高效广告形式支付更高的价格，Times Internet也因此获得了更可观的广告收入。这种模式适合内容丰富、用户基数大的平台，尤其是在移动端用户活跃的市场。

落地操作步骤包括：
1. 研发或采购生成式AI聊天机器人，确保其能够理解用户问题并给出精准回答；
2. 与广告主合作，设计符合品牌调性的互动广告内容；
3. 集成聊天机器人于广告展示页面或应用内，确保用户体验流畅；
4. 通过持续数据监测，优化机器人回复内容和广告策略；
5. 根据效果反馈，不断调整广告投放和互动方式，提升转化率。

总之，Times Internet通过生成式AI赋能广告互动，实实在在地提升了广告效果和收入，为媒体广告变现提供了可复制的成功案例。

Hearst报业集团利用生成式人工智能（GenAI）技术，重点改造其广告部门的销售流程，提升销售效率和广告投放效果。该项目由AI解决方案高级总监Michael McCarthy牵头，针对广告销售中存在的重复性工作、客户调研耗时长、响应率低等问题，设计了一系列智能工具。

核心创新是AI驱动的媒体计划生成系统。销售代表只需输入客户信息，系统便自动整合历史数据、价格模型和受众洞察，生成个性化的广告方案。这不仅节省了销售人员大量的准备时间，还提升了广告的精准度和客户满意度。通过自动化处理复杂数据，销售团队能够集中精力进行高价值的客户沟通和策略调整，显著提高了整体投资回报率（ROI）。

此外，AI工具还简化了预先电话调研和市场分析，减少了销售人员的重复劳动，使其能更专注于核心业务。Hearst的做法突出了AI在广告销售环节的实际应用价值，强调技术辅助而非替代人力。

具体落地步骤建议如下：
1. 分析广告销售流程，识别高频且耗时的工作环节。
2. 选择合适的AI技术和数据资源，开发或定制自动化媒体计划生成工具。
3. 组织销售团队培训，确保他们熟练使用AI工具并理解其优势。
4. 在小范围内试点运行，收集效果数据和用户反馈，持续优化产品。
5. 推广到全公司，建立AI与销售流程的深度融合，提高整体业绩。

总结而言，Hearst通过结合生成式AI和丰富数据资源，不仅解决了广告销售中的痛点，还为传统媒体开创了智能化、个性化营销的新模式，值得行业内企业借鉴。

Times Internet利用AI聊天机器人，广告点击率提升50%，转化率提升25%

印度Times Internet公司通过引入人工智能驱动的互动聊天机器人，成功提升了广告投放的效果，实现了显著的商业价值。该聊天机器人能够与用户进行双向互动，增强用户体验，促进广告参与度。

具体数据表明，相较于传统广告形式，使用AI聊天机器人的广告点击率提升了50%，某些活动的用户参与度甚至达到了5%。更重要的是，用户通过聊天机器人互动后的转化率提升了25%，直接带来了更高的广告收入。

这种AI应用的核心优势在于其个性化和即时沟通能力。聊天机器人能够根据用户的兴趣和反馈，动态调整对话内容，提升了用户的参与感和信任度，从而更有效地引导用户完成购买或其他转化动作。

落地操作建议：
1. 评估目标用户群的互动习惯和需求，确定聊天机器人应用场景。
2. 结合现有广告内容，设计符合品牌调性的对话流程和交互脚本。
3. 利用机器学习技术不断优化机器人对话质量，提升自然语言理解能力。
4. 与广告投放平台集成，实时监测用户行为和广告效果，动态调整策略。
5. 定期分析数据反馈，优化客户体验，确保广告效果持续提升。

总结来看，Times Internet的案例证明，AI聊天机器人不仅能增强广告的互动性，还能有效提升广告转化率，为媒体和广告主创造实际收益。对于希望提升广告精准度和用户参与度的企业来说，构建基于AI的互动广告平台是切实可行的盈利路径。

德国OVB媒体利用自主开发AI工具，每年节省50万欧元编辑成本

德国OVB媒体开发了一款名为“Wortwandler”的生成式人工智能编辑工具，显著提升了编辑流程的效率。该工具的主要目的是解决该公司面对约300名自由撰稿人产生的海量本地内容时，传统手工编辑繁琐且耗时的问题。通过自动化编辑，Wortwandler极大地缩短了文章处理时间，提高了内容发布的速度与质量。

具体来说，Wortwandler将文章从初稿到最终发布的时间缩短至约10分钟，相比过去快了10倍以上。此举使得编辑团队可以把更多精力放在原创内容和深度报道上，而不必疲于应付大量重复性校对工作。更重要的是，这一工具帮助OVB媒体取消了一个15人的专职编辑团队，每年节省约50万欧元的运营成本。

此外，OVB还开发了另一款AI工具“The Diplomat”，用于自动回复网站上的客户投诉和负面评论，生成礼貌且建设性的回应，提升用户互动体验。这两款AI工具不仅优化了编辑流程，也改善了读者的服务质量。

落地操作步骤建议：
1. 组建跨部门团队，明确编辑流程中的痛点和可自动化环节。
2. 内部或外包开发定制化AI编辑工具，确保其能处理本地化内容和语言特点。
3. 逐步将AI工具嵌入实际工作流，配合编辑人员培训使用。
4. 定期收集反馈，优化AI模型，确保内容质量和效率双提升。
5. 通过成本分析和时间统计，评估AI工具带来的经济效益，持续推进产品迭代。

总结来看，OVB媒体的案例表明，针对传统媒体的编辑痛点，开发专属AI工具不仅能提升生产效率，还能带来显著的成本节约，对于想要降低运营压力、提高内容质量的媒体企业具有重要借鉴意义。

Iterate.ai是一家专注于企业应用的人工智能平台，近期成功获得了640万美元的融资，由Auxier资产管理公司领投，同时吸引了多位知名投资人参与。这笔资金将主要用于扩大销售渠道和推广其核心生产力工具Generate Enterprise。

该公司由经验丰富的团队创立，CEO Jon Nordmark曾共同创立电商巨头eBags，拥有丰富的市场运营和技术积累。团队成员中还有来自苹果秘密产品组的专家，体现了强大的技术背景。

赚钱场景方面，Iterate.ai致力于为企业客户提供定制化的AI解决方案，帮助他们优化内部流程、提升员工生产力和决策效率。例如，通过自动化重复性任务、智能数据分析和协同工作平台，客户能够节省时间和成本。

具体落地步骤包括：

1. 评估企业现有流程，识别适合AI介入的环节。
2. 定制开发或配置Generate Enterprise工具，满足企业的特定需求。
3. 通过培训和支持，推动内部用户接受并高效使用AI工具。
4. 监测运行效果，持续调整优化，确保投入产出比合理。

这类面向企业的AI项目成功关键在于技术实用性和客户体验，Iterate.ai通过结合强大的投资背景和实际应用场景，为企业数字化转型提供了切实可行的路径，展示了AI在企业生产力提升上的巨大潜力。

AI助力新闻媒体：费城询问报与波士顿环球报的效率革命

费城询问报和波士顿环球报利用人工智能技术，显著提升新闻编辑室的工作效率和广告精准投放能力。费城询问报采用基于检索增强生成（RAG）的AI应用，简化了对海量档案资料的搜索流程。

过去，记者和编辑需要花费大量时间手动查找历史报道，过程繁琐且效率低下。AI系统的引入使得信息检索变得快捷且智能，不仅能快速找到相关报道，还能生成摘要和对比分析，帮助记者更专注于内容分析和深度报道。

据报道，记者每周节省1至2天的档案搜索时间，生产效率提升约20%至40%。此外，销售部门也受益于该AI系统，能够快速获取品牌历史报道，为客户会议做准备，提高谈判成功率。

具体操作步骤如下：

1. 将新闻档案数字化并导入AI系统。
2. 训练AI模型，使其能够理解新闻内容和查询意图。
3. 开发用户友好的搜索界面，方便记者和销售人员使用。
4. 定期更新数据，确保信息的时效性和准确性。

这个案例表明，AI不仅能提升新闻生产效率，还能增强商业部门的竞争力。新闻机构通过合理利用AI技术，不仅节省成本，还能提供更高质量的内容和服务，适应数字化时代的媒体发展需求。

Rezolve AI：如何凭借战略合作实现每年7000万美元收入

Rezolve AI是一家专注于零售行业的人工智能公司，已经实现了超过7000万美元的年度经常性收入（ARR），且远超预期。公司预计年底有望突破1亿美元大关，这主要得益于其与微软和谷歌等大型科技公司的战略合作。

这些合作伙伴帮助Rezolve AI将其AI驱动的消费者互动解决方案深入应用于零售场景，如智能推荐、个性化营销和客户服务自动化。通过提升消费者购物体验，零售商能够增加客户粘性和销售额。

赚钱场景方面，Rezolve AI的产品主要应用于大型零售商和电商平台，通过提升用户转化率和客户满意度间接带来收入增长。具体操作步骤包括：

1. 与零售客户建立深度合作，了解其销售流程和客户需求。
2. 集成AI解决方案，实现个性化推荐、客户行为分析和实时互动功能。
3. 通过数据反馈不断优化模型，提高营销效果。
4. 利用合作伙伴的技术生态，扩大市场影响力和客户基础。

对于想要落地的企业，可以先从小范围试点开始，选择部分SKU或客户群体应用AI方案，验证效果后逐步推广。此外，保持与技术厂商的紧密合作，确保解决方案的稳定性和创新性，是实现长期收益的关键。总的来说，Rezolve AI的案例表明，结合强大合作伙伴和精准场景落地，AI项目能够实现快速且持续的收入增长。

挪威的Schibsted新闻集团成功将AI生成的文章摘要功能融入其新闻生产流程，从最初的内部黑客马拉松实验发展为内容管理系统的标准配置。该功能特别受年轻用户欢迎，邮件推送的打开率达到20%至30%，并且并未减少文章的阅读时长，反而提升了用户的整体阅读深度。

AI摘要在发布时由记者生成，系统会自动产生多个版本，并通过评分机制确保摘要准确且简洁。记者可对AI结果进行编辑和审核，保证内容质量。该项目在VG新闻社启动后，逐渐推广至Aftonbladet和Schibsted其他品牌，现已有数百名记者日常使用这一工具。

赚钱场景在于，通过提升用户的内容消费体验，媒体公司能够增加用户粘性和订阅转化率，进而稳定和扩大收入来源。同时，AI生成摘要减少了记者的重复劳动，让他们有更多时间专注于深度报道和原创内容的创作。

落地操作建议如下：
1. 组织跨部门团队（编辑、产品、技术、数据）共同推动AI摘要项目。
2. 选择合适的AI模型，针对新闻内容进行训练和调优。
3. 建立多版本生成和评分机制，确保摘要质量。
4. 培训记者使用AI辅助工具，鼓励人工审核和优化。
5. 通过用户反馈不断改进摘要效果，提升用户满意度。

Schibsted的实践证明，合理运用AI技术不仅能提升新闻产品的竞争力，还能促进团队协作和创新，是媒体数字化转型的重要路径。

Hearst报业利用生成式AI革新广告销售，提升销售效率与个性化

Hearst报业集团通过应用生成式人工智能（GenAI）技术，彻底改变了其广告部门的运作方式。传统广告销售中，销售人员经常面临重复的推销内容、耗时的客户资料预研、低响应率及分散的数据管理等问题，影响销售效率和客户满意度。

针对这些痛点，Hearst开发了一套AI驱动工具，自动化处理常规事务，使销售人员能专注于高价值的客户关系和策略制定。最核心的创新之一是AI生成的媒体计划系统，销售人员只需输入客户基本信息，AI便可结合历史数据、价格模型及受众洞察，快速生成个性化的广告投放方案。

这一系统不仅缩短了广告策划时间，还增强了方案的针对性和效果预测，帮助客户实现更高投资回报率（ROI）。此外，AI工具还整合了碎片化的数据资源，实现统一管理，提升了内部协作与信息共享效率。

在具体落地操作上，企业可以：
1. 梳理销售流程，找出重复且耗时的工作环节。
2. 与AI技术供应商合作，定制适合广告销售的智能工具。
3. 训练销售团队熟悉AI辅助系统，确保工具能有效支持日常工作。
4. 持续收集反馈，优化AI模型和系统功能。
5. 结合历史投放数据，强化个性化和效果监测功能。

通过以上步骤，广告销售团队的工作效率和客户满意度将显著提升，从而增加广告收入。Hearst的案例显示，合理利用生成式AI技术，可在传统媒体广告领域实现数字化转型和商业价值最大化。

德国OVB传媒利用AI编辑工具每年节省50万欧元，提升编辑效率

德国的OVB传媒公司开发了一款名为“Wortwandler”的生成式人工智能编辑工具，成功优化了其编辑流程，每年节省约50万欧元的成本。OVB传媒主要依赖约300名自由撰稿人生产大量本地内容，传统上需要15名外部编辑进行校对，这导致工作效率低下，且沟通成本较高。

“Wortwandler”针对12种不同文章类型进行了专项设计，覆盖了OVB近99%的编辑内容。经过两周的调试，AI工具可以在10分钟内完成高质量的文章编辑，极大缩短了稿件处理时间。这一技术升级让OVB得以裁撤外部编辑团队，显著降低了人力成本。

此外，OVB还推出了另一款AI工具“The Diplomat”，用于智能管理客户互动，自动生成礼貌回复来应对批评评论和邮件，有效缓解了用户矛盾，提升了客户服务体验。

赚钱场景方面，媒体公司可以通过引入类似的AI编辑工具，提高内容生产效率和质量，减少人工编辑成本，进而增加利润空间。具体操作步骤包括：
1. 评估现有内容编辑流程，识别高频重复编辑任务。
2. 结合自身内容特点，定制开发或采购适用的生成式AI编辑工具。
3. 在小范围内试点，持续调整AI模型以适配不同文章类型。
4. 培训编辑团队使用AI辅助工具，确保内容质量。
5. 逐步推广至全公司规模，实现编辑流程自动化和降本增效。

通过此方式，传媒企业不仅能节省大量成本，还可将节省下的资源投入到更具创造力和深度的新闻报道中，实现可持续发展。

随着人工智能行业的持续火热，多家领先AI公司计划在未来几年内公开上市（IPO），如Anthropic和OpenAI等。预计这些公司的估值将超过数千亿美元，给资本市场带来巨大关注和投资机会。

对于个人投资者而言，AI领域的IPO不仅是投资新兴科技的窗口，也可能带来显著的财富增值空间。通过参与这些公司的公开发行，个人可以在早期阶段分享行业增长红利。此外，AI上市公司的财务透明度较高，有利于投资者更好地评估风险与收益。

赚钱场景包括直接参与IPO认购，或者通过二级市场买卖AI相关股票。此外，关注AI行业龙头和潜力股，通过基金、ETF等工具间接投资也是稳健的策略。个人还可以关注AI产业链上下游企业，如芯片制造、数据中心建设、算力服务等，寻求多元化投资机会。

操作步骤建议：第一，密切关注AI公司IPO动态，及时获取招股说明书和财务报告，了解公司业务和估值情况。第二，评估自身风险承受能力，合理配置投资比例，防范估值泡沫风险。第三，考虑通过券商账户参与IPO申购，或在上市后择机买入股票。第四，持续跟踪行业趋势和公司业绩，适时调整投资组合。第五，注重投资纪律，避免盲目跟风炒作。

总体而言，AI行业的上市浪潮为个人投资者带来了前所未有的机会。通过科学分析和合理布局，个人不仅能分享AI产业发展红利，还能实现副业收益的稳步增长。

抓住AI算力缺口，个人如何借机搭建赚钱副业？

随着人工智能技术的迅猛发展，AI对算力的需求也在快速攀升。据预测，到2027年，AI计算工作量将达到500太瓦时，约是英国2023年全年用电量的两倍。这种庞大的算力需求，给传统数据中心带来了巨大的压力，预计40%的AI数据中心将面临电力瓶颈。

对于个人或小团队来说，这意味着在接下来的2到3年内，有一个独特的市场机会。某些公司正在探索整合闲置GPU资源，打造快速、低成本的算力网络。这些替代型算力网络能绕开传统数据中心建设周期长、资金投入大的弊端，直接向参与者付费，快速扩容并且价格更具竞争力。

赚钱场景包括提供算力租赁服务，帮助AI开发者或中小企业获得所需的计算资源。个人或小团队可以通过购买二手GPU设备，加入这些算力聚合平台，出租算力给需要训练模型的客户。此外，参与这类平台的运行和维护，也可获得报酬。

操作步骤建议如下：第一，深入了解市面上主流的算力共享平台，选择信誉好、收益稳定的平台加入。第二，投资适合的硬件设备，尤其是性价比高的GPU，确保硬件性能满足市场需求。第三，优化设备运行效率，降低能耗成本，提升利润空间。第四，积极学习AI算力市场动态，及时调整策略，抓住潜在客户。最后，保持对市场法规和合规要求的关注，确保副业合法合规。

总之，AI算力供需缺口为个人副业提供了切实可行的赚钱机会。通过合理投入和参与算力共享网络，个人不仅能获得稳定收益，还能在AI产业链中占据一席之地。

利用AI提升市场投资决策，个人如何在波动中赚钱？

当前市场波动剧烈，给普通投资者带来了不小的挑战。传统投资分析方法在面对大量数据和快速变化时显得力不从心。AI技术的引入，为投资者提供了新的工具，帮助他们更精准地识别市场中的潜在赢家与风险。

AI能够处理海量历史和实时市场数据，通过机器学习模型分析趋势、风险和投资组合表现，辅助投资者做出更明智的决策。比如，在市场下跌时，AI可以快速筛选出抗跌能力强、基本面稳健的股票，帮助投资者规避风险；在市场回暖时，AI还能识别增长潜力大的股票，指导资金流向。

个人副业赚钱的场景主要包括：使用AI辅助的投资分析工具为自己或客户提供咨询服务，或者开发基于AI的投资策略并进行自动化交易。还可以通过内容创作，分享AI辅助投资的经验和策略，吸引粉丝，进而通过知识付费、会员订阅等方式变现。

具体操作步骤：第一，选择并学习使用成熟的AI投资工具，如TradeSmith等，掌握其数据分析和风险评估功能。第二，结合自身风险偏好，制定符合个人特点的投资策略。第三，持续跟踪AI模型的表现，及时调整投资组合。第四，可以将这些经验整理成课程或报告，通过社交平台推广，吸引客户。第五，注重合规，避免盲目跟风或过度杠杆操作。

总结来看，AI技术为普通投资者提供了实用的市场洞察和风险控制手段。个人只要合理利用这些工具，结合自身分析能力，就能在波动的市场环境中找到赚钱的机会，实现副业增收。