深演智能黄晓南：AI赋能企业增长关键在于经营成效

深演智能黄晓南谈AI商业化：从降本工具到增长引擎，企业开始用经营结果衡量AI价值

2026年第三季度，Palantir交出一份引人注目的成绩单——总收入23.13亿美元，同比增长96%，其中美国商业收入达到9.84亿美元，同比增长148%，首次超越美国政府收入的9.53亿美元。公司管理层在业绩会上明确表态：AI商业化的核心不是帮企业省钱，而是帮企业挣到过去挣不到的钱。

这一信号在全球市场引发讨论，也与港股上市公司深演智能（DeepZero，02723.HK）长期坚持的方向高度吻合。

企业不再只为"少花钱"买单

过去几年，企业部署AI的理由大多集中在效率层面：客服响应速度提高了、内容生成变快了、人力成本压下来了。但深演智能创始人、董事长兼CEO黄晓南在多次公开场合表达过一个判断——这些只是过程指标，企业真正关心的是转化有没有提升、产品有没有改善、消费者有没有被更好地理解。

她用一句话概括了自己的立场：深演智能不做"砍人的Agent"，而是做增加企业能力和生产力的AI产品。

这种理念正在被市场数据印证。深演智能2026年上半年营业收入达到3.98亿元，同比增长43.6%。其中智能体产品收入同比增长52.9%，新签智能体产品及服务合同数量同比增长超过300%。值得注意的是，约30%的新签智能体产品客户购买了多个智能体，部分企业一次部署超过10个智能体。

客户愿意为多个智能体持续付费，说明他们看到的不是单次成本节省，而是可量化的业务增长。

两个案例看AI如何嵌入经营链条

深演智能披露了两组具体数据，能直观体现AI对经营结果的影响。

在一项面向头部快消集团的营销自动化项目中，多个智能体围绕同一营销目标，连续完成用户圈选、旅程设计、内容匹配和效果优化，最终帮助客户提升复购转化率28%。在另一项高端美妆客户案例中，方案实施后客户购买转化率提升12%，场景年度销量新增1000万元以上。

这类成果的背后逻辑并不复杂：AI通过分析历史订单、购买时间、行为事件和会员属性，识别出更有复购意愿的人群，再据此形成下一轮营销决策。新品创新场景也类似——通过连接用户标签、行为数据和研究数据，元鼎证券帮助企业缩短从需求发现到产品验证的周期。

Palantir在全球市场也提供了类似参照。一家全球家电企业最初以100万美元开展AI试点，随后将合同年化价值扩大到1500万美元，应用范围覆盖商业、财务和供应链工作流。目前Palantir美国商业客户数已增至686家，净收入留存率升至165%。客户持续加码采购的前提，是AI开始真正参与收入创造。

从完成一个Task到完成一个Job

黄晓南在接受媒体采访时，把企业AI落地的关键差异概括为从"完成一个Task"到"完成一个Job"。

现实中，一次完整的营销活动要经历消费者洞察、人群筛选、策略制定、内容生成、渠道投放、效果评估和下一轮优化。新品创新同样需要需求发现、概念生成、市场验证和产品决策等多个环节。如果AI只负责其中一个节点，企业仍需大量人工去做衔接——工具能生成内容，却无法判断内容是否匹配目标人群；模型能做标签分类，却无法根据投放结果自动调整策略。

深演智能的DeepAgent正试图解决这个问题。在用户运营场景中，它将用户标签、目标人群圈选、数据分析、用户旅程设计和效果评估串联为连续流程；在销售培训场景中，智能体生成客户人设和模拟场景，实时判断话术是否影响转化；在新品创新场景中，多智能体协同完成需求识别、机会收敛和商业验证。

客户数据、人工反馈和执行结果持续回流，智能体才有机会形成贴合企业自身的决策能力。深演智能所强调的"AI for Growth"，本质上是要把数据、行业知识和组织规则嵌入真实业务流程，最终用复购、转化、销量等经营指标来检验价值。

增长账才是长期付费的基础

企业AI应用市场仍处于早期阶段。客户数据成熟度、流程标准化程度、组织协同能力以及管理层认知，都会影响项目落地效果。黄晓南也坦言，企业AI应用不可能一蹴而就，供给方需要同时具备行业理解、流程改造和持续服务能力。

从已披露的案例来看，复购转化率、购买转化率和销量增长等指标证明了AI进入经营流程后可以产生业务结果，但这些成果能否在更多客户、更多行业和更长周期中持续复现，仍有待更多数据验证。

目前深演智能的DeepAgent已覆盖新品创新、社媒运营、搜索优化、导购客服和用户洞察等场景。对于正在评估AI投入的企业来说，一个越来越清晰的判断标准正在形成：能否让AI进入增长链路，持续改善转化、复购和客户体验，才是决定技术投入能否转化为长期商业价值的关键。