导读

THECAPITAL

奥创自成立之日起就专注于在AI算法上的持续投入，也与核心团队成员的背景息息相关。

本文3749字，约5.3分钟

作者 | 元帅  编辑 | 吾人

来源 | 融中财经

（ID：thecapital）

“AI全链路营销公司”奥创光年已经度过了起步阶段，上个月刚拿到A轮千万美元级别的融资。

奥创光年成立于2021年，是一家AI native营销公司，团队现已推出Mogic Content AI Studio& Mogic Copilot等产品服务，为企业客户提供从营销策略洞察、AI内容制作、AI智能投流到DAM内容管理的全链路营销解决方案。

当时，奥创光年对外宣布获得千万美元A轮融资，本轮由凯辉基金领投，老股东真格基金参与投资。在此之前，奥创光年已完成由真格基金和万物资本投资的天使轮融资。

本轮融资将主要用于AI视频领域的智能算法、模型研发等技术投入上，也会重点布局生成式视频领域，希望在领域模型迭代优化的基础上，公司能在0-1的生成式视频端有进一步突破，成为技术标杆。

奥创光年联合创始人杨海对本刊表示，很多AI企业面临资金问题的主要原因第一是产品并未成型，尚处于demo或者构思阶段，同时缺乏实际的商业落地场景，商业模式并未得到验证。

不过，奥创光年商业化的表现超过预期，在2022年的营收已达数千万，2023年客户签约合同金额增幅超300%，预计将破亿元。当前奥创光年已成功服务过如阿里巴巴、百事、欧莱雅和联合利华、庄臣等上百余家一线品牌集团及电商平台，众多客户仍处于年框合作或续约合作阶段，并不断扩大合作深度与规模。

奥创自成立之日起就专注于在AI算法上的持续投入，也与核心团队成员的背景息息相关。

联合创始人徐哲曾担任阿里巴巴商家事业部产品资深专家，负责千牛与服务市场产品；在就职于字节跳动时，徐哲担任在线协同办公产品飞书产品负责人，将飞书由一款内部办公软件打造成风靡全国的明星办公产品，典型客户如华润、小米、物美、三一等。

奥创光年的另一位联合创始人杨海进入市场营销行业长达20年以上，曾担任百事可乐市场总监，后加入阿里巴巴担任新零售市场及战略负责人。创立奥创光年前，杨海担任雅诗兰黛集团副总裁，推动雅诗兰黛独立品牌业务线数字化改革，实现电商销售增幅超过80%，保持全渠道销售20%的增长。

以下为本刊采访内容，以飨读者：

本刊：最近，在AI领域进行了哪些布局？核心产品是什么？

杨海：奥创光年目前主要处于市场营销这一赛道，通过前沿的AI技术为企业提升全链路营销解决方案，我们提供的核心产品是Mogic Content AI Studio，提供包括AI内容洞察、AI内容营销及AI内容管理等几个核心平台能力，以及AI市场营销助手Mogic Copilot，可以帮助企业实现从策略制定到内容生产再到内容投放的全链路闭环运营。

本刊：随着AI由1.0时代进入到2.0时代，贵公司在发展战略、产品、技术方面进行了哪些迭代？

杨海：奥创光年虽然是一家比较年轻的公司，但我们实际上早在2021年成立初就非常看好大模型在市场营销领域的应用前景，并且坚定地制定了私有化模型战略和大客户战略。

提前布局AI模型领域让奥创光年在AI全面爆发的2023年已经拥有超过130人产品与技术团队，也就是所谓进入了2.0时代,我们又进行了多方面的迭代升级。

首先，在多模态模型方面,构建了面向营销场景的行业领域模型，同时我们在各个AI模组上不断创新和迭代产品能力，比如AI智能混剪产品能力从日产几百几千条，到目前可以日产10万条视频素材，整体上可以进一步帮助企业在营销全链路闭环上提升效率和落地强化其私有化营销模型能力。

其次，在1.0到2.0时代，Mogic Copilot也在生成式视频方面有所突破，比如视频image to video和video to video方面的风格化尝试，奥创光年联手钟薛高打造国内第一部风格化广告片，能满足年轻人不同审美需求。同样Mogic Copilot 文生商品视频技术也在国内处于领先，用户只要提供商品就能通过prompt的形式形成不同场景的视频展示，制作产品宣传片，省去了模特、布景、拍摄剪辑等环节，降低拍摄成本。

本刊：目前，贵公司的商业模式怎样？是否是主流模式，这种模式是如何探索出来的？

杨海：我们提供基于AI的全链路营销解决方案，但主要还是依据客户具体需求来提供通用化的产品服务和定制化的增值产品。在通用能力上，Mogic Content AI Studio则提供的是平台型的工具服务；在定制化产品服务上，比如高端定制化的AI广告片、宣传片制作，比如帮客户去落地其私有化营销模型这样等。总体来说，奥创光年是一家聚焦在市场营销领域的AI智能营销服务商，我们通过AI技术和产品，帮助客户在市场营销各场景中的营销效率和投入产出比。这一模式实际上也是我们一步步依据行业痛点和客户个性化诉求探索出来的。

本刊：贵公司在研发方面的投入如何？产品有哪些竞争优势？存在哪些短板待完善？

杨海：目前公司比较注重在研发的投入。

其一是奥创光年基于各类行业数据和客户私有化品牌数据，为用户建立符合品牌特性私有化领域模型，且能够不断地进行自我迭代，持续优化投入产出比。

行业模型端，奥创光年基于行业20%的头部案例进行总结归纳，推衍营销内容的爆款因子，并根据爆款因子分析自动生成内容结构；而品牌的私有化数据，可以针对模型训练品牌特征和品牌语言的理解，保证输出端内容的个性化和一致性，从而形成品牌独特的模型资产，这一竞争壁垒将随着客户合作时间推移越来越强。

其二在提效方面，有了私有化模型的加持，奥创光年帮助某国内一线电商平台实现日产10万条可直接“出街”视频， 客户采纳率达80%以上，精准营销不同需求的用户，视频的生产效率有了百倍甚至千倍的提升。

举例而言，奥创光年为某国际知名的医药企业用户生产信息流广告素材，单条消耗量可达百万元；为某上市信息流广告代理提升素材跑出率超过100%；为某国际一线食品公司大幅降低KOL种草成本，CPM方面降低超过70%，CPE方面降低超过40%。

其三，奥创光年的Mogic Copilot为用户提供定制化的高端AI视频服务，这项服务更多聚焦在生成式AI领域， 完成人工很难完成或完成需要巨大成本的工作任务，帮助用户完成创意决策。

本刊：面对激烈的市场竞争，您认为贵公司的整体优势怎样？您认为要想在AI赛道胜出，企业应具备哪些素质，贵司拥有哪些？

杨海：我们的整体优势在于技术能力与行业经验（know how）的结合。想要在AI领域胜出，核心是要具备开放的思维，敏锐地发现业务场景中的痛点，并迅速进行技术创新来解决这些问题。我们的技术团队普遍来自字节、阿里等大厂的核心岗位，既具备相当的技术积累，对市场也有较为深刻的认知。因此我们可以确保大家不是在做一个实验室的产品，而是在做一个有商业化能力的产品。

本刊：目前，贵公司的团队建设怎样？

杨海：奥创光年的产研团队占比达到70%以上，在AI迅速发展的当下，我们对于人才的要求也越来越趋于“复合化”：希望AI相关人才在业务理解、数据分析等能力方面有出色表现，而更为重要的是快速学习的能力，因为AI技术和产品迭代的惊人速度正在倒逼人才的不断进步；其次，无论是对于AI人才还是对于AI模型来说，我们对于行业与业务理解know how的学习与提升等方面也变得至关重要，学习掌握不同行业、不同场景下的营销知识及营销方法论将有助于Mogic AI持续为客户提升营销效率。未来的团队建设中，我们会在技术资源端继续加码投入，在我们认为奥创光年的模型能给到客户足够惊喜的时候再扩大市场团队的投入。

本刊：收获今天的成就，您觉得贵公司抓住了哪些机会？哪些核心技术突破？哪些商业模式创新？哪些市场营销策略变革？哪些核心团队快速成长？

杨海：首先来讲，任何创业都是在解决实际的场景问题。我和徐哲创立这家公司之前，我在雅诗兰黛担任副总裁，我发现短视频行业的兴起让我带的部门小伙伴们工作产生了极大的变化。以前我们做市场一年四个季度，只要每个季度做大campaign，拍一个TVC能用很久。但是现在短视频是日更以及日抛型，小伙伴们每天就在制作和统计短视频数据，做重复工作，离职率很高。

这不仅仅发生在执行端，同样在决策端，当一个活动拿出2000个短视频向你要意见的时候，靠人去判断根本做不出科学的决断。那个时候我和徐哲问了很多的品牌GM，都有同样的问题困扰他们。所以奥创光年在成立的时候就带有实际的应用场景痛点，我们就是要解决这个问题，这个解法就是AI的技术。

奥创光年早在2021年就开始布局AI模型领域，这也许是我们抓住的第一个机会，使得奥创光年在AI全面爆发的2023年就已经拥有超过120人产品与技术团队，占比公司全员达70%以上。

本刊：ChatGPT的出现，让大模型火了起来，您认为影响AI发展的三要素中，哪个元素更为重要？目前中国AI产业应该在哪些方向上进行发力？

杨海：在大模型的三要素中,我们认为数据质量比算法和算力更为关键。但商业数据一般都是闭环的，所以公域很难获取。但模型又需要大量的数据喂养，所以我们希望能通过自身数据库的积累，逐渐将对商业、数据和人群的理解加入到自身的模型中，去训练它成为一个更好的商业化产品。

中国AI产业应加强基础理论研究,并建立面向重要行业领域的高质量数据集。

本刊：请您预判下人工智能的下一轮迭代和演进会是怎样的？

杨海：AI和AIGC对数字营销领域带来的最大改变，是令“内容”变得可计算、可量化。未来，一个成功的品牌将具备产品和内容并行的“双供应链”模式，通过将内容标签化等手段，技术的应用将极大提升品牌端和服务商本身的效率，实现“解放手脚甚至大脑”。

在传统的营销模式下，“产品供应链”一般比“内容供应链”先行，先有产品再去生产精良的广告片。但AI的加入让内容生产质量和效率大幅提升，未来的生产模式和格局很有可能是“内容供应链”作为先锋部分去测试市场需求，反向引导产品的供应链的工业建模，从而改变现有产业的整体格局。