先上结论：

今年和各企业市场的朋友们见面聊天提到最多的就是：你们公司市场部对AI的使用到了哪步了？实际赋能获客、内容、投放的真实效果到底如何？

大家都想借鉴下彼此的成功经验以及定位自己目前在行业中使用AI的深度，是落后了还是在行业的平均水平，或者已经比较靠前了。

同样我也很好奇。

所以除了和同行们聊，上周末我在家也查了大量最近三个月的调研报告，想看看除了国内，全球B2B营销圈内对AI的使用情况。

Demand Gen Report的《AI Dominates: Key Insights from Demand Gen Report’s 2026 B2B Trends》，覆盖了300多位B2B营销从业者，结果显示96%的受访者表示在工作中使用AI，其中近一半（47%）将AI列为他们最期待的年度趋势。

Salesforce 2026营销报告中提到：87%的营销人在至少一个工作流中使用生成式AI，而2024年这个数字还只有51%，两年间翻了将近一倍。

HubSpot的2026报告《2026 state of marketing: Data from 1,500+ global marketers》拆解了使用场景的分布：内容创作（42.5%）、媒体制作（37.2%）和行政类任务自动化（35.6%）占据前三。而这三个场景有一个共同特征：它们都是单点替代型应用，用AI替换掉原来某一个环节的人工操作，但并不改变整个工作流的架构。

所以回到开头“96%的受访者表示在工作中使用AI说的，这里的”96%的渗透率”，本质上是“AI作为更高级的生产力工具”的渗透率，而不是“AI作为系统性变革引擎”的渗透率，这中间还隔着十万八千里。

上述提到的96%我是信的，但“用没用”和“用的怎么样”又隔着十万八千里。

G2的一份在今年4月中旬发布的《AI in B2B Marketing: Where the Real Advantage Lies in 2026》报告称：营销自动化平台的平均用户采用率为68%，54%的营销人认为生成式AI培训对成功至关重要，但现实是70%的人说他们的企业根本不提供这种培训。

也就是说超过一半的从业者清楚知道自己需要什么，但七成人的组织选择了无视这个需求。所以导致工具普及了，能力没有跟上，或者说需要B2B市场人自己花额外的时间去摸索AI的使用以及如何跑通自己的营销工作流。

在HubSpot《AI Sales Prospecting 2026: 5x Reply Rates (Data Report)》的报告中：在销售团队中，只有19%的人使用内置在销售工具里的AI功能，其他人还在把提示词复制粘贴到ChatGPT这类通用对话工具里。

所以，2026年AI竞争格局的核心：差距已经从“有没有”转移到了“会不会”。而“会不会”的门槛，比大多数管理层以为的要高得多。

如果你想打造一个真正能打的AI营销团队，不要光动嘴皮子“用AI”，让市场自己去研究，从公司组织培训开始，一起探索最佳实践，然后把这套模式沉淀在你企业。

那些真正跑通了AI自动化闭环的团队，到底长什么样？

其实早在2024年就出现了一个新的角色——GTM Engineer（增长技术工程师）。

（《FAQ on GTM engineering: Automating B2B’s revenue growth potential in 2026》）

这个角色的核心工具栈包括Clay、HubSpot、Outreach、Salesforce和Zapier，38%的GTM Engineer岗位要求会SQL或Python技能。

他们不是传统的营销人，也不是纯粹的工程师，是一种能够把数据流、AI模型和营销触点串成自动化流程的“系统架构师”。

图源GTM Strategist：40 个最佳的 AI x GTM 案例

（这些应用案例涵盖了四大类：内容创作、增长和产品营销、客户开发以及销售互动）

这里有个案例是来自Crescendo团队（Crescendo是一家企业级 AI 驱动型客户服务平台）：

他们用HubSpot、Clay、Instantly、Heyreach、Nooks、OutboundSync组成AI引擎，自动完成从潜客挖掘、背景研究到外联序列的全流程，贡献了约25%的整体Pipeline，Pipeline季度环比增长超过200%。

但这类案例全球加起来可能也就几十到几百个团队在真正跑通，而且它们主要集中在美国的SaaS公司、有专职RevOps/GTM Engineering岗位、且预算和技术栈都远超中国B2B企业的水平。

结合上述多份报告的数据，我们大致可以画出一个2026年B2B营销AI成熟度的全景图，看看你在哪一层？

图：B2B营销AI采用水平金字塔

从这个金字塔图，我们可以看到：绝大多数团队是停留在中层的——用AI干活，但没有用AI重构工作流。

而如果想从中层提高到上层，需要的就不是更多的使用AI，要的就是我上面提到的组织能力、数据基础设施和流程设计的系统性升级。

如果说全球市场是“用了但没用好”，那中国B2B市场的情况就复杂的多，因为很多企业连基础的营销自动化都还没有完成。

Forrester《2025年中国B2B营销趋势报告》称：目前中国B2B市场增速降至5.8%，获客成本较2020年上升42%，线索转化率普遍低于2%，采用传统ABM模式的企业占比不足8%。

这意味着超过九成的中国B2B企业连ABM这种在美国已经成为标配的方法论都还没有落地，直接跳到AI驱动的端到端自动化，在基础设施层面几乎不可能。

不过我们也看到了，比如2025年那些率先采用AI驱动SDR系统的B2B企业中，70%已经实现了效率提升30%以上，65%的企业转化效率提升超过22%（Forrester 调研）。

红利是真实存在的，但问题是能够吃到这波红利的企业，目前仍然是极少数的。

我在梳理这些数据的过程中，我觉得有一句话能非常好的能用来概括目前AI对营销的影响：

AI didn’t replace marketing. It exposed it.（AI 并没有取代营销，它只是把营销的短板彻底暴露了。）

那些在AI之前就定位不清、执行不一致、缺乏内容权威性的企业，AI只会以更高的效率放大这些问题。

你要知道你用AI写出更多平庸的内容，其实并不比手动写出平庸的内容高明多少。区别无非是用AI产出更多“垃圾内容”的效率变高了，但你的竞对也是，所以最后你们依然没拉开差距。

之前看过一个很有意思的数据：67% 的 B2B 采购决策者其实是能够一眼分辨出未经人工打磨、生硬直白的 AI 原生内容的； 58% 的人坦言，这类粗制滥造的 AI 内容，会直接拉低对品牌的信任感。

但市场态度并非排斥 AI 本身：有81% 的客户表示，只要 AI 产出的内容信息准确、贴合业务场景、有具体细节和真实原创案例支撑，他们其实完全不介意内容由 AI 参与创作。

这点和我观察到的也差不多，之前我和客户聊过，其实客户是不排斥你用AI生产内容，但排斥的是你无脑且不经验证的生产存在大量幻觉、错误以及毫无人味的机械式无共鸣感的内容。

所以，2026年的B2B营销AI竞争，就不是什么工具层的竞争了。

是认知深度的竞争、流程设计能力的竞争、组织学习速度的竞争。

96%的人都在用AI，就意味着“用AI”本身已经不能构成任何竞争优势了。

真正的壁垒是：

所以对于国内B2B企业来说，如果你企业的基础设施还没完善好，就不要贪多嚼不咽了，先把基本功打扎实了，走更务实的路径：先把营销自动化的基础打好，在关键节点引入AI提效，同时建立内部的AI能力培训体系，让团队从“复制粘贴提示词”进化到“设计AI工作流”。

*补充下：这里我说的基础设施（基建）指的是：

图：企业落地AI的提前：做好基建

1、客户和方法论

比如：清晰的 ICP 理想客户画像、明确的目标客户分层、线索/商机分级标准、客户生命周期流程、市场、销售的职责分工与协同规则等（说人话就是你先搞清楚卖给谁、谁是高价值客户、线索怎么流转、各岗位怎么配合）——很多企业其实连这步都没做扎实。

2、营销自动化

比如：有标准化的线索从获取→清洗→打分→分配→培育→进商机管线的完整流程；基础工具打通：比如CRM、SCRM、各类Martech工具等（说人话就是不用人工来回导数据、复制粘贴流转线索，具备基础的流程自动化、数据自动流转能力）。

3、数据

比如：客户数据、潜客数据、成交数据、丢单数据有统一归集；有标准字段、统一标签，不是散落在个人微信、Excel 里（说人话就是能做线索质量分析、转化漏斗分析、渠道效果分析等）——没数据就别谈做好营销。

4、工具与组织能力

比如：成型的核心工具栈：CRM、拓客工具、邮件外联、表单、知识库；内部有统一品牌话术、内容模板、行业案例库（说人话就是团队有基础标准化工作流程，不是每个人各自为战、随性干活）。

总结下：客户画像 + 用户画像分层标准 + 线索商机流转流程 + 统一数据底座 + 打通的基础工具链 + 标准化业务规范。

*各B2B企业的CEO、CMO可以根据上述提到的“基建”项去进行自评，如果地基还没打牢，就先别急着想跳去做AI自动化了，只会让你越做越乱。