钛动科技李述昊：AI大规模商业化应用难现“GPT时刻”，要在日新月异的积累中走向细分行业

“大家都在等AI应用的‘GPT时刻’，但我觉得是等不来的。”10月23日下午，钛动科技创始人兼CEO李述昊在接受《每日经济新闻》记者在内的媒体群访时，抛出了他对“AI应用何时迎来商业化大拐点”的核心判断。

李述昊认为，这是因为AI的商业应用需要与复杂的物理世界进行深度交互。此外，不同行业之间场景差距很大，各行各业都有自己不断积累的拐点和逻辑。因此，AI的商业化进程“不会像一个统一性的全球通用技术，有一个大规模的‘突然拐点’，它会在日新月异的积累中走到每一个细分行业”。

李述昊 图片来源：主办方供图

公开资料显示，钛动科技是国内出海AI营销科技领域的龙头企业。今年2月，钛动科技曾递表港交所，欲冲刺“Multi—Agent第一股”。

李述昊还提到，目前在AI领域能规模化赚钱的只有编程（Coding），此外其他如多模态内容生成、跨境电商营销等场景也有成功的商业化案例。但对大部分公司而言，难在“规模化地用AI赚钱”。

他告诉记者，钛动科技的AI应用规模化程度较高的场景主要有两类：一是帮助客户洞察出海市场；二是多模态内容生成，帮助客户将文案、图片、短视频等直接用于营销转化。新的增长点则是让智能体从被动执行指令，转向主动发现策略偏差，并根据投放、点击、订单等结果持续调优。

10月23日，在广州举行的“2026 TGC（科技增长大会)”上，钛动科技正式发布行业首个Pro Agent(专业智能体)Navos Pro。

在大会圆桌论坛环节，中金公司研究部全球科技研究组执行负责人赵丽萍判断，AI商业化会呈现明显的行业次序：文本数据丰富、单项价值较高且ROI（投资回报率）容易验证的白领工作会率先渗透，内容分发和创意、金融与法律等领域随后，数据仍较难获得的具身智能场景则需要更长时间。

深空之序创始人、阿里巴巴集团前副总裁叶军则把问题指向Agent落地的“最后一公里”。他在企业共创中发现，任务链条一旦拉长，前序上下文可能在后续环节丢失，任务也可能中断。能否长时间稳定执行，并交付正确结果，仍是当前智能体进入业务流程的关键门槛。