“当前，业界普遍期待AI应用能迎来类似GPT那样的‘爆发时刻’，但我认为这一期待可能难以实现。”10月23日下午，钛动科技创始人兼CEO李述昊在接受包括《每日经济新闻》在内的多家媒体联合采访时，分享了他对AI应用商业化进程的独到见解。

李述昊指出，AI的商业应用并非简单的技术叠加，而是需要与复杂的物理世界进行深度且持续的交互。由于不同行业间的应用场景差异显著，每个行业都有其独特的积累路径和商业逻辑，因此AI的商业化进程不会像某些全球通用技术那样，出现一个统一且突然的“爆发拐点”。相反，它将在不断积累和创新中，逐步渗透到各个细分行业。

李述昊形象展示 图片来源：主办方提供

据公开资料介绍，钛动科技作为国内出海AI营销科技领域的领军企业，一直致力于通过AI技术赋能出海营销。今年2月，该公司更是向港交所递交了招股书，旨在冲刺“Multi—Agent第一股”，进一步彰显了其在AI营销领域的雄心壮志。

在采访中，李述昊还透露，目前在AI领域，能够规模化实现盈利的主要是编程（Coding）领域。同时，多模态内容生成、跨境电商营销等场景也涌现出了一批成功的商业化案例。然而，对于大多数企业而言，如何“规模化地利用AI技术实现盈利”仍然是一个亟待解决的难题。

他进一步介绍，钛动科技在AI应用规模化方面已经取得了显著成效。目前，公司的AI应用主要集中在两个场景：一是帮助客户深入洞察出海市场，提供精准的市场分析和策略建议；二是利用多模态内容生成技术，帮助客户将文案、图片、短视频等素材直接转化为营销内容，实现高效转化。此外，公司还在积极探索新的增长点，如让智能体从被动执行指令转向主动发现策略偏差，并根据投放、点击、订单等实时数据持续调优，以提升营销效果。

值得一提的是，10月23日，在广州举行的“2026 TGC（科技增长大会）”上，钛动科技正式发布了行业首个Pro Agent(专业智能体)Navos Pro，标志着公司在AI营销领域又迈出了重要一步。

在大会圆桌论坛环节，中金公司研究部全球科技研究组执行负责人赵丽萍也对AI商业化进程进行了深入分析。她认为，AI商业化将呈现明显的行业次序，文本数据丰富、单项价值较高且ROI（投资回报率）容易验证的白领工作将率先受益，随后是内容分发和创意、金融与法律等领域，而数据仍较难获得的具身智能场景则需要更长时间的发展。

深空之序创始人、阿里巴巴集团前副总裁叶军则从Agent落地的角度提出了挑战。他在企业共创实践中发现，当任务链条拉长时，前序上下文信息可能在后续环节丢失，导致任务中断。因此，能否长时间稳定执行并交付正确结果，仍是当前智能体进入业务流程的关键门槛。