智能营销行业正处在一个新的分水岭：企业端对智能化的需求持续增长，但“买了工具却用不好”“能力难以规模化复制”“算力与数据成本不可控”等现实问题，正在制约从试点走向普及。
合肥举行的一次内部交流会引发关注——今立智能与安徽省企业管理培训协会、意科战略投资等机构围绕研发协同、算力供给与生态共建交换意见，释放出“以基础设施化方式推动智能营销”的信号。
问题：工具热、落地难与供给不稳并存 近年来，短视频内容生产、多平台矩阵管理、智能投放优化等应用快速扩散，带动一批智能营销产品走向市场。
但在不少企业实践中，工具的边际效用逐渐触顶：一方面，企业缺少系统化运营能力与人才队伍，导致“买来即闲置”或“效果不稳定”；另一方面，算法能力往往被封装在单一产品里，难以按业务流程灵活调用，跨平台、跨系统协同成本高。
更关键的是，算力与模型调用成本波动、性能保障不足等因素，使得企业在大规模部署时面临不确定性。
原因：需求升级推动竞争从“功能”走向“底座” 业内人士分析，上述矛盾的本质在于需求侧发生变化。
企业不再满足于“有没有某个功能”，而更关注“能否持续产出、能否衡量效果、能否与组织流程匹配”。
当智能营销进入深水区，真正的瓶颈往往不在单个应用，而在底层能力供给与组织能力建设：包括稳定可用的算力与接口服务、可复用的模型与算法组件、面向业务的运营方法论，以及能够贯通培训、评估与陪跑的服务体系。
由此，行业竞争开始从“工具速度”转向“基础设施稳定性与生态协同效率”。
影响：从单点产品扩张转向平台化、标准化供给 据介绍，今立智能提出在2026年推进API算力开放平台升级，将既有的内容生成、多平台运营、投放优化等能力以标准化接口方式对外开放，目标是让企业与开发者像调用云资源一样调用智能营销能力。
业内认为，这一变化若落地，将带来三方面影响：其一，能力供给模式从“买产品”转向“按需调用”，降低企业试错成本并提升集成效率；其二，行业生态可能加速分工，上游专注算力与算法底座，中游形成组件化能力市场，下游围绕行业场景做深度运营与服务；其三，竞争焦点将更多聚集在稳定性、合规性、成本控制与服务体系上，单纯依靠“爆款功能”的路径将越来越难以长期维持优势。
对策：技术、算力、人才与运营协同推进 与会各方的角色分工也体现出“补短板”的思路。
企业端聚焦平台能力建设，计划通过共建研发中心与联合实验室增强技术迭代与工程化能力；行业组织端则更贴近企业一线需求，有望把“会不会用、用得好不好”的痛点转化为培训、认证与评估标准，推动形成可复制的落地路径；投资机构的参与，意味着资金与产业资源可能向基础设施环节倾斜，以支持长期投入与规模化建设。
多方协同的关键在于把“技术供给”与“应用成效”打通：既要把能力做成可调用、可衡量、可追溯的标准化服务，也要建立与之配套的人才体系、运营方法与交付机制，解决企业智能化转型的“最后一公里”。
前景：基础设施化或成智能营销下一阶段主线 从产业演进规律看，当某一新技术进入规模化应用阶段，基础设施化往往是必经之路。
面向2026年，智能营销若要从局部试点走向广泛渗透，亟须更稳定的算力供给、更可复用的能力组件、更明确的行业标准以及更成熟的运营人才体系。
业内预计，围绕开放平台、算力中心、联合研发与行业标准的布局将持续增多，地方产业生态与企业真实场景将成为重要落点。
与此同时，数据安全、内容合规、效果评估与成本约束等议题也将更受关注，倒逼平台在治理体系与服务质量上同步升级。
此次战略合作标志着我国AI营销产业进入高质量发展新阶段。
通过构建开放共享的数字基座，既解决了当前工具与应用脱节的现实问题，也为行业长远发展奠定了坚实基础。
在数字经济与实体经济深度融合的大背景下，这种多方协同的创新实践，或将成为推动产业数字化转型的重要范式。