在市场竞争加速、企业降本增效需求上升的背景下，营销数字化赛道正在发生结构性变化：过去依赖单点产品突破的增长模式逐步触顶，行业更迫切需要稳定、可调用、可扩展的底层能力支撑，形成类似“水电煤”式的长期供给。
近期，今立智能在合肥举行的一场内部战略沟通中，企业、行业组织与投资机构围绕技术研发、算力供给与产业落地展开讨论，被视为行业从“工具竞争”向“基建竞争”转换的一个信号。
问题方面，当前不少企业虽然已经配置了多样化营销工具，但仍面临“用不好、用不深、用不稳”的现实困境：一是营销链路多平台、多环节，数据、内容、投放、转化割裂，缺少统一的能力编排；二是算力、模型与算法能力的获取成本较高，企业自建门槛大，外采又存在接口不统一、服务质量不稳定等问题；三是运营人才缺口明显，工具上手容易，但持续迭代、精细化运营需要体系化方法与组织能力。
上述短板导致部分企业出现“买了工具却闲置”“效果波动大”“投入产出难评估”等现象，影响行业进一步扩容。
原因在于，营销活动本质上是高频试错与快速迭代的过程，既需要可持续的内容生产与分发能力，也需要稳定的数据处理与策略优化能力。
随着短视频、直播、电商与私域协同成为主流，营销的技术复杂度显著上升，单一应用很难覆盖全链路需求。
与此同时，企业对外部工具的期待也发生变化：从“有没有”转向“能不能形成可复制的方法论、能不能在不同业务线快速铺开、能不能在合规边界内稳定运行”。
这使得行业竞争重心自然向底层平台、标准接口、交付体系与生态协同迁移。
影响层面，行业若继续停留在“功能堆叠”阶段，企业端的边际收益将持续下降；而一旦底层能力形成规模化供给，营销效率、内容供给、投放优化与管理协同就有望出现结构性提升。
今立智能提出在2026年升级算力开放平台，计划将其在内容生成、多平台矩阵管理、投放优化等领域的能力以标准化接口方式对外开放，意在降低企业调用门槛，让开发者与企业按需获得能力，并推动形成更统一的服务标准。
业内人士分析，这类开放平台的价值不只在于单项能力强弱，更关键在于稳定性、可扩展性与生态兼容性——能否让更多应用、更多行业场景在同一底座上快速组合、迭代与交付。
对策方面，此次沟通释放出“技术研发—算力供给—人才与运营”并行推进的思路：一是共建技术研发中心与联合实验室，以需求牵引研发，把企业真实场景转化为研发方向，提升技术落地效率；二是对接地方算力中心，探索更具规模效应的算力供给模式，为平台稳定运行提供支撑；三是引入行业组织的渠道与服务能力，建立人才认证体系、转型评估模型及运营陪跑服务，补齐企业“最后一公里”。
这类组合式路径的核心，是把“工具交付”升级为“能力交付”和“体系交付”，通过标准化接口、可复制的运营方法和持续服务，减少企业试错成本，提升投入产出确定性。
前景判断上，营销数字化的下一阶段很可能呈现三大趋势：其一，平台化与接口化成为主流，企业将更倾向于按需调用能力，形成“轻资产、快部署”的技术栈；其二，生态协同强化，单点产品难以独立完成复杂链路，行业将出现更多围绕底座的平台合作与产业联动；其三，规范化与可评估性将被进一步强调，企业会更关注数据治理、效果评估和合规边界下的稳定运营。
对企业服务提供方而言，谁能在算力、算法、工程化与交付体系上形成综合优势，谁就更可能在新一轮竞争中取得先机。
AI营销从工具竞争向基建竞争的转变，本质上是产业成熟度提升的表现。
当技术不再是稀缺资源，生态完善度和应用效率就成为决定竞争力的关键因素。
这一转变对整个产业具有启示意义：真正的产业升级，不仅需要技术创新，更需要生态协同、人才培养和运营服务的系统支撑。
只有当技术、人才、平台、服务等要素形成有机整体，AI营销才能真正成为企业数字化转型的有力支撑，推动整个经济体系的智能化升级。