生成式AI技术可用于解决营销各环节痛点，其或将成为最快与生成式AI结合并产生实际落地效果的领域。
其中产业链上游玩家将最先受到冲击，因为有内容生产降本增效的需求，需要利用生成式AI的能力进行转变。
部分品牌慢慢在去中介化，内化自己能力，需要有新工具运用到新场景中。
紧接着中游的投放平台会受到冲击，如果上游会采用生成式AI能力，平台自身能力可以外化成和上游一起合作打破自闭环的能力。
未来在大模型加持的虚拟数字人等新的交互方式、场景或渠道成熟后，消费者再会受到较大影响。
其中策略洞察与内容生产将最先被覆盖，是0-2年内生成式AI能提供较高辅助程度的场景。
但由于目前在流量匹配算法中加入大模型的提升效果并不明显，投放管理环节在短期内生成式AI还不能提供较高辅助。
这是由于生成式AI降低了内容创作的门槛，使内容批量化生成成为可能。未来创意生产工具将越来越平民化，内容生产也不再是一个存量市场，而是一个增量市场。
其中文案生成受制于营销行业的创新性和实时性，技术虽较为成熟，国内目前真正投入使用较少，商业化程度较低。
图片生成国内目前技术相对成熟，由于生成的图片仍不够精细化商业化程度一般。
视频生成国内目前技术和商业化均不够成熟，复杂度较高，公司更多的是用AI做特效或图片拼接以及生成虚拟数字人视频，预计可能在年中达到图片生成的效果，实现商业化。
行业理解和人才门槛、底层技术大模型效果、服务场景选择与构建数据闭环。
引爆期、应用爆发期和普及期。
并对每个阶段在技术端、供给端及需求端的影响均做出了预测。
巨头类营销服务商大部分都在积极尝试将大模型与生成式AI技术融入自己的产品和服务，只是侧重点有所不同。
创业公司绝大部分都不会自研大模型，均是微调或者内嵌其他大模型作为底座结合行业Know-how做新的产品或服务。
基于以上原因，量子位智库将从大模型技术能力、营销数据与人才积累两个方面来分析目前的业内玩家分布及现状。
第一象限：有技术有资源积累的明星公司
该象限存在两种情况：
第一类是互联网大厂，本身作为有专门AI研发团队的投放平台，能快速入局大模型并融入自身产品与服务；
第二类是巨头类营销服务商，均在积极尝试自研垂类大模型，将生成式AI技术融入自己的产品和服务。
第二象限：强技术能力的创新生力军
第一类是具有强AI和大模型能力的巨头公司，以营销新场景作为切入点入局，如商汤科技；
第二类是创立初始就以AI为核心能力的新兴创业公司，这类公司备受资本市场青睐。以归一智能为例，公司成立不到两个月即获数千万元融资。
第四象限：深耕营销行业的传统企业
由于品牌方需求各异、重视数据安全、头部营销公司原有能力不足以立即做新场景等，创业公司有了新进入机会。