廣東
當很多游戲公司還在討論“如何接入AI”時，AppLovin已經開始用AI重建整個公司了。
最近，AppLovin的首席執行官Adam Foroughi在播客節目《20VC》中談到：過去幾年里，他們公司很多部門都進行了40%-50%的裁員；其中HR團隊，更是從80人縮減到了15人。
更激進的是，他直接提到：如果一個團隊無法適應AI，那么公司可能需要“重建這個組織”。
有意思的是，這并不是一家陷入危機公司的自救。恰恰相反，AppLovin是過去幾年全球增長最快、利潤率最高的廣告技術公司之一，市值已超過1600億美元。
根據訪談中披露的數據，目前AppLovin年收入已經達到54.8億美元，EBITDA利潤率超過80%；在推出Axon 2.0廣告模型后，公司收入同比增長達到70%，但員工規模卻幾乎沒有明顯擴張。
甚至連Adam自己都表示：“很多人看到這種財務結構時，會覺得你是不是在作弊。”
某種程度上，這可能也是游戲廣告行業第一次如此直觀地看到：AI真正開始改變的，也許并不是“工具”，而是公司為什么需要這么多人的邏輯。
AI不只是提高效率，而是“重建公司”
在這場訪談里，Adam Foroughi反復提到一個詞：“AI原生公司”。但他所理解的AI原生公司，顯然并不只是“給員工接入ChatGPT”那么簡單。
在Adam看來，真正的問題是：當AI開始進入公司核心流程之后，過去很多默認存在的組織結構，本身可能已經不再適合今天的效率邏輯。
他甚至直接提到：如果一個崗位未來大概率會被自動化替代，或者一個團隊遲遲無法適應AI，那么公司就應該“重建這個組織”。
而在他看來，很多企業真正的問題，并不是“AI能力不夠”，而是組織內部仍然存在大量“阻礙AI化”的人和流程。
Adam真正想強調的，其實并不只是“AI會替代員工”，而是：AI正在讓很多過去默認成立的組織結構，變得越來越低效。
他在訪談中提到，AppLovin過去幾年里，很多部門都經歷了40%-50%的人員縮減，他們沒有沒有CMO、沒有COO、沒有CPO；但與此同時，公司收入卻依然保持高速增長。在他看來，這并不只是“降本增效”，而更像是在讓公司進入一種新的運轉方式：逼迫團隊進入一種更加自動化、更依賴高密度人才、更適應AI協作的新狀態。
這套邏輯，其實也正在越來越明顯地出現在游戲廣告行業。
過去手游買量行業之所以會形成大量素材團隊、UA執行團隊、中臺運營、廣告優化師與外包產能，很大程度上，是因為廣告創意與內容迭代本身屬于“高人力消耗工作”。
但當AI開始能夠自動生成素材、批量測試創意、分析ROI、生成文案、迭代廣告版本之后，很多中間層開始被直接壓縮。行業真正需要的，可能就不再是“更多執行人力”，而是更少、但更懂策略、更懂AI協同的人。
AI生成內容的價值不在于數量
除了組織結構之外，Adam在訪談里另外一個強調的觀點，是他對于“AI使用方式”的看法。
他提到，現在很多公司內部，已經開始出現一種很危險的傾向：那就是把“Token消耗量”當成KPI——誰調用AI更多、誰生成內容更多、誰跑的Token更多，就被認為“更AI原生”。
但Adam認為，這是一種非常錯誤的方向。
雖然目前AppLovin內部“80%-90%的代碼”都已經由AI參與生成，但他也強調：真正重要的，并不是“AI生成了多少代碼”，而是這些代碼是否真正創造了商業價值。因為如果企業只是單純追求AI生成比例，最終只會制造越來越多“AI泔水”。
這個觀點，其實和過去幾年游戲買量行業經歷過的一輪變化非常像。
過去很長時間里，很多團隊也曾經迷信：素材數量越多越好、視頻版本越多越好、測試量越大越好、廣告覆蓋越廣越好。于是行業一度進入過“素材海戰術”階段。
但后來越來越多人發現：真正決定ROI的，往往不是“生成了多少內容”，而是有沒有跑出真正有效的創意。有沒有在有限的時間內抓住用戶情緒，形成轉化，提升LTV。
而當AI讓“內容生產成本”低到接近無限時，行業里最稀缺的東西也不再是“生產內容的能力”，而是“判斷什么內容值得被生產”的能力。
這也是為什么，Adam反復強調：AI真正應該優化的，不是“Token使用量”，而是業務結果本身。
廣告與內容的邊界正在被快速抹平
在這場訪談里，Adam Foroughi還有一個非常值得游戲行業注意的觀點：今天的信息流廣告，正在從“營銷工具”變成“消費內容”。
他提到，現在Instagram上的很多廣告，已經越來越難與普通內容區分。尤其是在推薦算法不斷強化之后，平臺已經不再只是“把廣告推給可能需要的人”，而是在直接參與用戶興趣的塑造。
Adam甚至提到一個很關鍵的變化：即便平臺并不知道你是誰，它依然可能通過推薦算法，把你真正想買、想點、想停留的內容推到你面前。而在談到TikTok時，他更是直接大贊了TikTok的推薦算法引擎。
這些變化都正在說明：推薦算法正在讓“廣告”和“內容”逐漸失去邊界。
過去，廣告更像一種“打斷用戶”的東西；但今天的信息流平臺上，廣告越來越像一種“用戶愿意繼續看下去的內容”。
而對于游戲行業來說尤其重要。
因為過去幾年，游戲買量本身就已經越來越“內容化”。從SLG副玩法廣告、可玩廣告，到短劇情節廣告、AI生成素材，很多游戲廣告的目標，早已不只是“告訴用戶這是什么游戲”，而是：先搶下用戶的注意力。
可以說，游戲行業其實是最早一批開始適應“廣告內容化”的行業之一。而現在，AI短劇、互動視頻、AI內容工業化，又進一步加速了這個過程。
這也讓一個越來越明顯的趨勢開始浮現：未來用戶消費的，可能不再是“廣告”或“內容”本身；而是一切能夠被推薦算法成功推送、并讓用戶停留的東西。
未來廣告行業的核心競爭
在談到AppLovin的Axon廣告模型時，Adam反復強調了一件事：他們并不完全知道模型內部到底是如何做出判斷的。
很多時候，團隊只能看到結果——比如ROI提升了、轉化率提高了、用戶質量變好了；但模型為什么會做出這樣的優化，連工程師自己也無法完全解釋。
某種程度上，這其實已經非常接近今天大模型行業里常說的“黑盒AI”。
在過去很長時間里，游戲買量行業本質上仍然是一套“人可以理解”的優化邏輯：什么素材CTR更高、什么文案更容易轉化、什么用戶更值錢、什么時間段ROI更穩定。
很多優化師的核心價值，本質上是“理解規律”。而現在，這種理解正在越來越多地轉移到AI模型本身。
但隨著AI模型越來越復雜，廣告系統開始進入一種新的階段：系統不再只是“執行人的策略”，而是開始自己尋找規律。
Adam提到，現在很多廣告效果的提升，并不是團隊提前設計好的，而是模型自己在海量數據中發現了某些人類根本無法察覺的模式。
這意味著，未來廣告行業的競爭，可能會越來越像一種“算法黑盒競爭”，比的是誰的數據更多、模型訓練更強、反饋循環更快、更能持續地優化推薦結果。
AI真正改變的，可能從來不只是“廣告效率”，而是整個互聯網獲取用戶、生產內容、分發注意力的方式。而游戲買量行業，或許只是最先被AI徹底重構的行業之一。
引用來源：AppLovin CEO: Why Founders Shouldn't Angel Invest & Why the Best Don't Need Mentorship
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