文 | 深响，作者｜吕玥
百事仅凭 5 分钟的梅西录像素材，生成 400 万条覆盖 10 种语言的个性化视频，每个消费者看到的梅西都在用自己的语言说话。联合利华的营销团队以名为 Sketch Pro 的内部工具，在两小时内就把一个创意概念转化为可投放市场的素材。还有雀巢用数字孪生技术为旗下多个品牌生成电商视觉，而无需任何实物拍摄……
AI+ 营销实现降本增效已是种常识。以上案例背后的真正共同点在于——没有一家快消巨头，只满足于在有营销活动时向第三方购买现成的 AI 服务。
百事自己搭了 PepGenX 平台，雀巢推出了内部专用的 NesGPT，宝洁构建了 "AI 工厂 "，可口可乐设立了首席数字官，联合利华把数据平台迁上谷歌云……它们并非简单对外按需购买即插即用的工具，而是主动参与到 AI 能力的构建之中，把技术的控制权留在自己手里。
问题随之而来：动辄数亿的 AI 投入，短期内很难看到清晰的投产比，搞不好就是 " 费力不讨好 " 的烧钱游戏。是什么让这些向来以效率和利润为核心的消费巨头，选择在 AI 上提前押注？而那些已经开始狂奔的公司，又撞上了哪些它们不愿多说的麻烦？
AI 卡位战，从 " 先上车 " 到 " 必须提速 "
如果把时间维度拉长，早在 AI 尚未明确展现商业价值之前，就有不少快消巨头已入场，在技术不确定性中提前落子。
" 当我们跳上（AI）这列火车时，还不知道如何使用它。" 可口可乐前任董事会主席兼首席执行官 James Quincey 曾这样描述公司对 AI 的态度，" 但这就是世界发展的方向，至少先跟上再理解。因为我们规模很大，行动速度容易变得缓慢，如果不是一开始就参与进来，而是等待未来规模化应用的节点，往往为时已晚。"
没有人完全想清楚终局，但所有人都怕错过。由于基础模型和算力研发从来不是快消公司的专长，从头自研大模型既不现实也不划算，大家选择了一条更快的路——广泛接入最前沿的技术生态，与科技巨头深度合作。
可口可乐很早就开始接触人工智能公司的早期测试版产品，其全球副总裁兼生成式 AI 负责人 Pratik Thakar 表示：" 这样我们就能比其他人更早接触到未来的创新趋势。当他们的产品正式发布时，我们已经做好了充分的准备。" 这种策略的成效从时间点上可见一斑：2023 年 2 月 ChatGPT 爆红的第三个月，可口可乐就加入了贝恩与 OpenAI 建立的全球服务联盟，成为该联盟的第一家公司。此后，它还牵手了微软、Adobe 等多家企业。
不只是可口可乐，百事的 PepGenX 与 AWS 深度绑定，同时与 Salesforce 合作部署 Agentforce 平台；联合利华与谷歌云签订五年合作协议，并借助 NVIDIA Omniverse 构建 " 数字孪生 "；欧莱雅与 IBM 共同开发化妆品配方的 AI 预测模型，与英伟达扩大战略合作。这种 " 广撒网 " 式的合作策略，目的很明确：优先获得最前沿的能力，并在此基础上定制自己的 AI 系统。
在技术尚未成熟之前先完成能力储备与路径探索，这一阶段的关键更多是获得入场资格。但近两年，节奏明显变了。AI 被赋予了更现实的任务：提升效率，并尽快体现结果。
全球消费市场整体趋缓，许多成熟品牌又进入了增长平台期。比如雀巢 2025 财年销售额同比下降 2%，净利润下降 17%；虽然有机增长率达 3.5%，但其中 2.8 个百分点来自提价，也就是说增长很大程度上依赖 " 涨价 "。而涨价有边界，当消费者价格敏感度上升，继续提价的空间迅速收窄，这时就更需要真正有效的提效工具。
而且每个快消巨头本质上都是一个高度复杂的全球运营系统——同时管理上百个品牌，覆盖上百个国家和地区，连接着从采购、生产到分销、营销的完整链条。组织复杂度极高，提效问题本就一直存在。
这一背景下，雀巢推出 "Fuel for Growth（增长燃料）" 计划，在通过裁员削减冗余之外，加速推进基于 SAP 技术的全球数字化核心系统升级。事实上，数字化转型其实在 AI 浪潮形成之前就在持续推进，而现在，数字化转型与 AI 又正形成一个新的交汇点——在既有数字化基础之上，把原本依赖人工经验和判断的环节，转化为可以被自动化处理的流程。所以在雀巢的数字化系统新架构中，AI 助手被直接嵌入，从数据清洗、报告生成到绩效分析，越来越多的工作开始自动化。
从时间维度来看，快消巨头对 AI 的投入，早期是出于对技术代际变化的敏感与焦虑；当增长放缓、效率压力上升时，AI 其实更顺理成章成了当下最为趁手的工具。
从营销开刀，AI 先解决最痛的点
在快消巨头的 AI 版图中，营销占据了最密集的落地密度。这并非偶然——快消行业的本质决定了营销既是最大的成本中心，也是最直接的增长引擎。一个典型的快消集团，每年要将营收的 10% 到 20% 投入到广告、促销和消费者沟通上，这笔钱动辄数十亿甚至上百亿美元。
但长期以来，公司要面对的营销压力不少——
一是媒介更新迭代。过去品牌一年做几条电视广告即可，但现在要在 Instagram、TikTok、YouTube 等众多平台上持续输出内容，跟上永不间断的信息流，内容需求指数级增长。
二是本地化要求提高。过去一个全球化广告片配上字幕就能用，但现在全球化竞争走到更深处，每个市场都要求 " 本土化 " ——本地语言、本地文化符号、本地热点、本地消费者偏好等等。同一支广告片想要覆盖全球，意味着成百上千个版本的并行生产。
三是渠道复杂。快消品要在全球多个市场的门店和海量商超上架，线下经销商网络需要精细管理，线下场景还需要配合大量的营销物料，每一个触点都需要内容支持。
营销团队处于 " 既要数量、又要质量、还要本地化、还要覆盖全渠道 " 的多重挤压中，AI 要做的远不止是做图那么简单。从内容生产、渠道执行到消费者互动，三个战场正在被同时重塑。
针对于内容需求指数级增长和本地化的压力，最先用起来的是生成广告素材的AIGC工具。
如联合利华与 IPG Studios 合作开发的 Sketch Pro，整合了 Adobe Firefly 和 Google Veo 3 等多个 AI 平台，能在两小时内将概念转化为可供消费者测试的素材。联合利华目标明确：从传统的电视广告，转向以文化为主导、社交媒体优先的叙事方式。亿滋国际投入超 4000 万美元开发的 AIDA 工具，目标是在 2026 年实现制作可直接投放的电视广告，并将内容成本降低 30% 至 50%。
同时，针对本地化要求提高的问题，被快消巨头们高频次提到的是 " 数字孪生 "。
简单理解，数字孪生是为实体产品构建一个高精度的 3D 虚拟副本，不仅是外观复刻，也是可编辑、可复用、可适配的 " 基础模板 " ——换包装、换语言、换背景、换光照，所有调整都可以在数字环境中快速完成，无需重新拍摄实物。
比如联合利华用英伟达的 Omniverse 平台为其产品创建数字孪生模型，图像生成速度比传统方法快两倍，而成本仅为传统方法的一半；雀巢也用 Omniverse 为 Purina、Nescaf é Dolce Gusto 和 Nespresso 等品牌服务。" 这大大加快了营销活动的速度，使团队能够在趋势或季节性活动出现时更迅速地采取行动。" 雀巢方面表示，不仅如此它还能让本地团队拥有更大灵活度，可根据本地热点快速调整内容，而不必等待全球总部的统一制作。
此外针对于渠道太多、太复杂的压力，AI 在这个领域目前在做三件事：
一是通过自动化工具，将销售人员从重复性、低价值的日常任务中解放出来，让他们专注于更需要人的判断和关系维护的工作。比如雀巢开发的基于智能体 AI 的虚拟销售助手，能自动处理订单录入、库存查询等日常任务，在试点市场为销售人员节省 20% 至 35% 的时间。
二是将货架盘点和陈列优化从 " 人工巡店 + 经验判断 " 升级为 " 手机拍照 + 算法分析 "，提升效率。宝洁与 Impact Analytics 合作的货架智能管理工具 RackSmart，在商品陈列员用手机拍摄货架照片后，即可数字化盘点、衡量货架份额、优化产品组合，将这一关键流程的效率提高 75%，在巴西市场试用后缺货率降低了 15%。
三是让 AI 根据实时数据（天气、竞争、库存、消费需求）自动生成本地化的促销和补货建议，并直接与零售商的系统对接，实现品牌对渠道的反向控制。百事大规模部署由 Salesforce 推出的 Salesforce Agentforce 平台，就能够分析从区域需求高峰、竞争对手定价到当地天气模式的众多变量，提出高度本地化的促销建议和库存订单。
此外除了解决以上三个痛点，美妆护肤类快消巨头们还将 AI 运用在了做更深度的ToC互动上，让消费者的体验升级。
欧莱雅是最典型的玩家。其收购的科技公司 ModiFace 以 AI 技术探索虚拟试用功能，从试妆、试发色到皮肤诊断，消费者只需上传一张自拍照即可获得个性化评估。旗下品牌兰蔻利用 AI 算法分析肤色，可以精准推荐粉底色号；理肤泉则是用 AI 去帮助痤疮患者分析皮肤瑕疵并获取诊疗建议。这些工具既提升了消费者体验，也能将每次互动转化为数据资产为品牌所用。在国内雅诗兰黛旗下的品牌 The Ordinary 在天猫旗舰店也上线了 AI 导购助手，根据用户描述的肤质状况来给出专业建议。
从内容生产的工业化，到渠道执行的智能化，再到消费者互动的个性化，营销端的 AI 变革，让快消巨头第一次有可能同时实现 " 降本、提效、增值 " 三个原本很难兼顾的目标——更低成本生产更多的内容，用更少的人管理更广的渠道，用智能化方式去建立更深的消费者关系。
暗流与风险
大家在 AI 营销这条路走得飞快，不可避免的是——技术的发展总是快于制度的适应和情感的接纳。在 AI 技术快速演进的过程中，企业、消费者等不同主体对 AI 的理解和接受程度并不一致，这种认知与节奏上的差异，正在让一些潜在问题显现了出来。
最先出现的反弹，来自消费者。
2024 年，可口可乐推出首支全 AI 生成的圣诞广告《假日魔法来了》，以致敬 1995 年的经典广告《Holiday is coming》。从技术角度看这支 30 秒的短片完成度并不低，但在社交媒体上却遭遇了几乎一边倒的负面评价，评论区充斥着 " 廉价 "、" 不真实 " 等批评，鲜有认可其创新尝试的声音。
次年，可口可乐再度尝试，用 AI 时特意回避真人形象，将主角替换为北极熊、熊猫和树懒，以规避 " 恐怖谷效应 "。但即便如此，创意界的反馈依然尖锐，" 毫无灵魂 " 等评价不绝于耳。
这些反应指向一个更深层的问题：当技术可以无限复制风格与形式时，品牌赖以建立情感连接的 " 真实感 "，反而变得更加稀缺。
也正是在这样的背景下，一些品牌开始主动划定边界。
例如联合利华旗下品牌多芬明确承诺，未来广告中不会使用 AI 生成的模特来取代真人。欧莱雅在其 CREAITECH 内容实验室中制定了严格原则：绝不使用 AI 生成的 " 逼真 " 面部、身体、头发和皮肤来背书或夸大产品功效。亿滋同样明确，其 AI 工具 AIDA 的输出中不使用人物形象。
当行业整体加速走向 AI，这种看似 " 逆势 " 的、强调真实的选择，反而可能会在给品牌树立起新的差异化形象。
与 " 真实 " 问题并行出现的，还有对内容风险控制的关注。
尽管 AI 在内容生成与流程提效上展现出巨大潜力，但在真正走向市场之前，大多数快消公司依然保持着相当谨慎的节奏。
亿滋国际在这方面就采取了极为审慎的姿态。其高管明确表示，即便 AI 工具 AIDA 能够生成大量营销素材，但在投放市场之前，" 必须经过我们现有的手动法律流程。整个过程绝不会自动化，也不会直接发布到市场。"
这种安排并不是对 AI 能力的不信任，而更像是一种现实约束。在食品、饮料、健康等领域，品牌表达本身就受到严格规范，一旦出现偏差，所带来的风险往往远高于效率收益。因此，即便生产环节已经被大幅自动化，关键节点仍然需要人为参与，AI 更多是被嵌入到既有体系之中，而不是完全替代原有决策机制。
上述两个变化更多体现在内容与流程层面，还有一个更深层的影响正在组织内部逐渐显现。
2025 年底，执掌可口可乐近 8 年的 CEO James Quincey 宣布卸任，接替他的将是时任 COO 的 Henrique Braun，Quincey 解释是因为 " 公司需要有精力对企业进行彻底变革的人 "。同时，公司新设首席数字官这一职位，负责统一数字战略、数据和运营，以加速技术在组织内部的推进。
事实上不只是可口可乐，据全球高管猎头和领导力咨询公司 Spencer Stuart 的数据显示，去年标普 1500 指数股份公司任命了 168 位新首席执行官，创下 15 年来的最高纪录。CEO 的任期越来越短，新任 CEO 中拥有 CEO 经验的人也越来越少。股东们对 CEO 实现 AI 愿景的能力感到不满，数十亿美元投入却看不到多少短期投资回报，这给公司领导层带来了很大压力。
从这个角度看，AI 正在放大组织层面的不稳定性。一方面，顶层在加速更替，需要找到更能推动转型的人；另一方面，基层在被压缩，通过裁员和自动化来兑现效率承诺。上下两端同时收紧，使组织处在一种持续调整的状态。
这并不意味着 AI 本身是问题，但它确实在改变一件事：企业不再有足够的时间去 " 慢慢适应 "。当效率被设定为短期目标、转型被要求快速见效时，组织需要在稳定性与速度之间做出取舍。而这种取舍，本身就会成为转型过程中最难被量化、却影响深远的一部分。
综上来看，如果把这一轮快消巨头的 AI 投入放在更长周期里，其意义显然不只是在用 AI 做营销。
过去，这个行业的核心竞争力建立在品牌资产、渠道掌控和供应链效率之上，而 AI 正在把这些能力重新拆解：内容可以被工业化生产，渠道可以被算法驱动优化，消费者关系可以被数据持续重塑。当这些原本依赖经验与规模积累的能力，被逐步转化为可计算、可复制、可迭代的系统能力时，竞争的方式也在悄然发生变化。
这也意味着，真正拉开差距的是谁能够把 AI 嵌入到自己的业务结构之中，并长期跑通。从这个角度看，今天这些围绕营销、渠道与内容的尝试，更像是一场更大规模重构的前奏。
