就在这过去的一两年当中呀，时常听到反反复复被提醒着，那就是：AI 正处于重塑每一样事物的进程里边呢。它在对创作的方式予以改变着，它又对知识的分发方式进行着变更呢，嘿，而且它还在修正我们对于「效率」以及「增长」所赋予的原有的定义哇。
然而，于前沿技术叙事范畴以外，有一批人的声响常常被忽视，那即是，那些支撑起地方经济的人，以及在反全球化浪潮当中陷入迷茫的中小企业从业者。
他们并非大公司，也不是受资本追逐的创业者，他们是当地餐厅，是跨国小工厂，是手工艺工作坊，是贴纸品牌，是区域零售商……他们的经济活动真切且微小，需求分散但具体，经营压力持续存在，信息与资源极为不对称。
到了如今这个时候，AI 的增速发展 将这种差距进一步拉大：算法制广告越发精确无误， 但同时在价格方面也相应增加不少；供需适配愈发顺利高效，但渐渐更倾向那些懂得高科技与流量的大型企业 。
Lexi 希望「市场营销」不只属于大公司｜图源：极客公园
在这样一个时代，这个时代呈现出计算广告越有效、市场越失衡的状况，那么一个本地中小企业主，究竟该如何去找到自身的增长信号呢，在其没有数据科学团队的情形下，在其没有复杂技术栈的状况下，在其没有巨额预算的条件下 ？
这恰恰是，Lab 渴望予以回应的问题。他们打算去讲述一个，有关 AI 的，关乎营销市场演变的，更是关于普通人怎样再度站稳脚跟，且把控未来的故事 。
以下是，由极客公园整理的，Lab创始人兼CEO郭振宇，在极客公园创新大会2026上，关于AI如何赋能中小企业者的演讲实录，。
嘉宾观点：
当时，我们于IF 2026，针对诸般前沿技术之内的众多AI展开了诸多交流探讨，现在呢，我打算耗费些许时间去谈论谈论中小企业，还有它们于当前之际所直面的市场环境 。
先来瞧一瞧一家往昔于温哥华开设的咖啡店，这儿每日都少量烘焙源自不一样产区、具备不一样风味的豆子，运用极具耐心的萃取方式，展现出相当不错的口味，店铺营造的氛围也极为社区化、让人感到愉悦，店内店员时不时会于社交媒体上分享一些顾客的体验，然而明显他们几乎未曾开展任何具备系统化的营销 。
倒闭的加拿大咖啡店｜图源： Lab
其结果呈现为，这家店铺迅速迎来倒闭的结局，纵使众多常客于此处头一回切实领略到咖啡那全然的愉悦之感 。
是否有过类似这般的经历呢，你下大力气费劲订到了一家餐厅进餐，然而吃到的却是那种所谓“流量好”的餐厅，并非是“味道好”的餐厅呀；你历经长途跋涉奔赴到了一个目的地，映入眼帘的却是网红打卡点，并非美景本身以及人文体验呀；结束了一天的工作之后，你步入电影院观影，看到的却是某位流量明星的“流量电影”，并非情感动人且逻辑严谨的作品呀。
我们认为，这个时代市场的「充分性」正在被侵蚀。
前年，我们创建了一家名为 Lab 的企业，期望助力中小规模企业化解增长方面的困境。然而，在着手解决问题以前，我们得先弄明白市场是怎样发展到当前这般状况的。
01
找到需求，带来效率
长时间以来，全部机制以及工具，皆一直在试着提升供需匹配的效能，对社会资源予以重新配置，进而带来全新的供给增长。
比如说价格机制，在计划经济时期，价格由主主管部门定下，常常严重偏离价值，致使供需产生错配以及资源遭受浪费。所以我们全面接纳市场经济，让价格由供需来决定，借此带来更高效率的匹配，使价格持续趋向真实价值 。
再比如说区域机制，像 WTO 这类全球化的努力，在不同区域当中，能够提升商品交换的效率，还能减少阻碍，进而让供需匹配变得更加顺滑，并且推动了全球商品经济的长期繁荣发展。
最终是更为微观层面的手段，典型的像广告以及营销。它们运用极为直接的方式，将供给展现于消费者眼前，使得消费者知晓「你能够购买些什么」，极大幅度地提高供给对于需求侧的渗透率，进而进一步促使经济实现增长。
广告本身亦历经了漫长的演进的过程，，起始于19世纪初美国邮政购物与铁路相结合进而催生的商品繁荣之现象，此后，又演进至20世纪50年代有线电视得以普及的阶段，，此普及态势致使广告摇身为最具成效的传播方式。
标准化产品的繁荣是由统一的媒介与内容催生的，不管地处城市还是乡村，置身不同国度，众人所购买的皆是相同的那类饮料，以及同样的纸尿裤。
全球化市场打破了国界｜图源： Lab
随着谷歌渐渐兴起之后，我们步入了计算广告的时代，紧接着出现的是推荐与信息流广告，随后又来到了短视频时代的内容化广告阶段，广告对于消费者平日里的生活，它的渗透率变得更高，频次变得更密，个性化变得更强，这样的情况，不但催生出商品经济朝着进一步发展的方向前进而去，而且还带动了过去那些没办法被发现，没办法被满足的大规模非标品需求的爆发。
于是乎，呈现在我们眼前的是：计算广告表现极为优良，具备颇高的效用。然而，存在的唯一难题为，从事经营活动的人务必自行找寻到精准无误的“信号”，如此方可切实有效地加以运用。而此“信号”所指的便是：需求究竟存于何处。
首先，有一个客户的情形以供我们来查看。Paul 呀，它属于本地的一家辣椒酱品牌。那位店主呢，在退伍之后，凭借家中仅有的积蓄去复刻奶奶的童年味道，接着组建起了小团队，随后又构建起线上线下渠道。他们试着在某个上面投放广告，刚开始有一些成果，然而很快就碰到了受众饱和的状况。他没办法从繁杂的广告后台弄明白接下来要怎么做，所以就来到了我们的产品——Lexi AI 。
接下来瞧一瞧另一位客户Frank，他于美国开展一项极具跨度的家具公司经营活动，该经营模式既涵盖了直接面向消费者的D2C模式，又包含了企业对企业的B2B模式，其公司总部设立于西雅图这个地方，而工厂则位于亚太地区，在此情景下，那些具有消费需求的人们能够通过诸如独立站、亚马逊以及Home Depot等诸多渠道将他所经营的产品购置到手。
Paul 的辣椒酱店｜图源： Lab
在疫情那段时期，他从中体验到了消费所带来的红利，然而，当疫情宣告结束之后，那样的红利已然消失不见，美国的房地产以及家装方面的支出现象快速下滑，竞争形势进而加剧，零售商的账期变得更长，他因而面临着巨大的经营压力，于是乎，他将其目光投向了美国范围之外的中东以及东南亚地区 。
当时在这些区域内部范围里，家庭装修以及家具方面的支出呈现出上升态势，当地的人口数量以及消费习惯都有明显改善，这表明需求实际是存在的。然而呢，他对于当地所特有的语言文化完全没有任何了解，并且也不清楚该遵照何种方式去制定相应策略，于是就直接把美国那边的经验原封不动地照搬过来，最后的结果是可想而知的，遭遇了发展瓶颈，所得到的反馈信号数量有限。最终呢，他也来到了Lexi AI这里，。
今年夏天，我们的产品上线了，此后在短时间之中，就获取到了付费用户，这些用户源自90多个国家，是各种各样类型的中小企业的。
由波兰的个人陶瓷工作室，加拿大的订制贴纸品牌，南非的具有独特功能性的女性内裤品牌，印尼的个人金融服务机构等等共同构成 。
这样的情形会致使人们萌生出一个问题，那就是，从事经营活动的人员是不是本来就应当占据对需求最为知悉的地位呢？可为何实际上是必须要经由我们才能够将需求到底处于何处告知给他们呢？
02
经营者的盲区
我们再看一个知名的例子。
于市场信号观察方面，存在极大阻碍令人迷惑，你所见到的数据，并不意味着能真实呈现顺应市场需求的洞悉结果。
1985年，可口可乐面临百事可乐冲击时，可口可乐的管理层通过“亲口试喝”得出了一个假设，即百事可乐更甜 。
于是，可口可乐动用了更为庞大的研究团队，开展了 19 万次的盲品测试，得出的结论是，「美国消费者喜欢更具甜味的可乐」。随后，他们停止生产百年配方的可乐，推出了 New Coke，并且进行了大规模的营销活动。
可口可乐一度「抓错信号」｜图源： Lab
全美消费者与媒体一同表现出抵制反应，致使可口可乐不得不站出来进行道歉，恢复百年配方，停止新可乐的生产。很明显，用户喜欢更甜可乐口味这一需求信号是错误的。
为什么这个信号是错的呢，是由于这样一项原因啦：百事可乐在价格方面要比其他品牌更为便宜五分钱，而且还大量地与当时阶段的流量明星签订了相关的合约，通过此种方式对新一代年轻人进行了密集的触达。可口可乐管理层因为年龄层次比较大，完全没有能够接触到关于百事的营销活动及策略，所以就错过了那个真正的信号。
想通过这个故事说明的是，像可口可乐这般强大的消费品公司，对用户与市场如此熟悉，却依旧会抓错真正的增长信号所在之处，。
回溯至今朝，那个广告技术愈发具备成效的时刻，然而能够切实将其运用得当的，仅仅是屈指可数的少数大型企业。如此这般便致使计算广告在有效性这一方面越是突出，市场的失衡状况就越是显著，这样这般的情形听起来有悖日常常理，可是它不折不扣已然真实地出现实发生着 。
那 Lab 想做什么？AI 又能做什么？
03
AI 能做什么？
我们构建了一套完整体系，该体系借助 AI，覆盖增长决策，增长决策包含全部三个环节，三个环节皆被覆盖 。
第一步，运用 Lexi 的 AX 系统，于庞杂繁杂的数据里开展去噪工作，在基本面之中寻觅潜在真实可循的增长信号，于消息面之中探寻那有迹象展现的增长信号，在技术面之中发掘尚待显现的潜藏增长信号呀。
其二，运用内部的引擎，来开展策略跟信号的迭代，还要进行验证以及测试，借助统计方式，以最快速度确定，「此时此刻对于用户最为有效的增长信号」。
到了第三步，要将信号转变为策略，把策略转化成可执行资产，且以能够规模化的方式去执行，之后持续在三个环节之间进行循环迭代 。
郭振宇讲解 Lexi AI 的技术原理｜图源：极客公园
回到Paul的例子，他最开始将注意力聚焦于一个刻板的典型用户，这个用户是本地的一员，是男性，喜欢烧烤，会在后院做BBQ。
很快，他不清楚还能够往何处去寻觅增长。而 Lexi 会自动剖析各不相同地区的、文化的、人口结构当中兴许存在的全新场景，像家庭料理、女性用户、聚会跟送礼、夜宵以及加班等 。
可执行策略会被我们这边自动生成，然后用极低的成本去快速做验证，将最有效的方案予以放大，让增长持续得到提升。
我们期望借助服务一个个如同 Paul 这般的中小企业，一步步促使全球市场朝更平衡态势再度迈进。这并非单纯助力个体企业，而是尝试经由多种途径推动市场再度平衡，为整体经济造就更可观繁荣局面。
借此刻之机，我们郑重宣告，于成立一年有余的当下，我们方才同业内顶尖 SaaS 服务平台达成深度协作，自 AI 建站至自动化营销，达成全链路、全托管的协同，并且赢得了全球 50 万家企业的信赖，得以正式签订总额 9600 万美金的订单*。
往后，期望会有更多从事不同领域的伙伴参与进来，以便我们能够更迅速地为全球范围内更多的小型和中型企业提供服务。
谢谢大家。
注释，其数据源自，Lab全球业务统计，此统计截至2025年12月，其中包含生态合作伙伴及试用商户，而这里所说的金额指的是相关战略合作意向总值 。
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