AI时代，中国企业出海迎来新变量
几年前，中国企业拓展海外市场，通常需要经历一套相对固定的增长路径：寻找当地合作伙伴、组建市场和运营团队，通过广告投放获取用户，再根据不同地区的市场反馈不断调整产品和增长策略。
这套方法曾是中国互联网企业走向全球市场的重要路径。从移动游戏到应用服务，大量中国开发者依靠成熟的产品能力和精细化运营经验进入海外市场。但随着全球竞争加剧与买量成本的持续走高，开发者面临的商业化环境正变得日益复杂：传统的广告变现效率逐渐触及天花板，如何在提升流量变现效率的同时，拓展更高价值的商业化来源，成为了行业新的挑战。
如今，一个新的变量正在出现。
随着生成式AI和AI Agent逐渐进入商业场景，消费者获取信息的方式以及广告生态的运行逻辑正在被重新定义。对于中国出海开发者而言，商业化变现正在进入全新的阶段。
在今年ChinaJoy期间举行的PubMatic媒体沟通会上，PubMatic亚太区首席营收官（CRO）Jason Barnes分享了公司对于AI时代数字广告生态变化的观察。在他看来，程序化广告已经完成了交易自动化，而AI Agent正在推动行业进入新的阶段。这一变化不仅会影响广告技术本身，也将重塑中国品牌出海的增长路径。
程序化广告交易之后，AI接管下一步
过去十多年，程序化广告改变了数字营销行业的运行方式。
在程序化广告出现之前，广告购买更多依赖人工沟通和资源匹配。而随着实时竞价（RTB）等技术发展，广告交易逐渐转向自动化流程，发行商能够更加高效地连接全球买家，实现广告变现。如今，程序化广告已经成为数字广告生态的重要基础设施。
但随着行业进一步发展，新的问题也开始出现。
Jason Barnes认为，程序化广告已经很好地解决了交易效率问题，但媒体库存设置、广告活动上线、规则排查与流量匹配等环节，仍然需要大量人工参与。这意味着，程序化广告完成的是交易流程的自动化，而行业下一阶段需要探索的是如何利用AI进一步提升广告计划、执行和优化效率。
对于应用开发者而言，这种变化具有直接的商业意义。过去，开发者更多依赖传统的程序化渠道进行被动的广告变现；而随着市场成熟，如何在AI时代提升流量变现效率、向全球买方更清晰地传递自身的媒体价值，从而引入溢价更高的品牌广告与新兴商业预算，成为了关键的增长方向。
代理式AI，实现从自动交易到自主决策
如果说生成式AI主要解决的是内容创造问题，那么代理式AI（Agentic AI）更强调执行能力。
Jason Barnes表示：“生成式AI负责创造，而代理式AI负责执行。”这一差异决定了AI在广告行业中的不同应用路径。
过去，生成式AI更多被应用于辅助创意生产，例如生成广告文案、图片和视频素材。但在代理式AI模式下，系统可以围绕明确目标执行更加复杂的任务。
以往媒体库存的上线、分类、合规审核以及与买方需求的匹配需要大量人工设置。而在代理式AI模式下，AI Agent可以基于规则快速寻找合适的广告资源、匹配上下文并执行优化。
PubMatic AgenticOS正是围绕这一广告基础设施层构建，旨在通过 AI Agent 的协同，让媒体库存管理、交易规则匹配和实时排查优化全流程实现智能化。
根据Jason介绍，PubMatic已经在全球范围开展80多个代理式广告活动。在亚太地区某案例中，广告活动设置时间减少了87%，问题排查时间减少了70%。这种效率的提升，意味着广告主能够以更低的操作成本执行更高效的广告活动。
未来，品牌需要让AI找到自己
AI带来的变化，并不只体现在广告投放效率上。更深层的影响在于，消费者获取信息和做出购买决策的方式正在发生变化。
过去，用户寻找产品时，通常会通过搜索引擎、电商平台或品牌官网逐步筛选信息；但随着大语言模型和AI助手进入日常使用场景，越来越多需求可能会直接从一次对话开始。
比如，当消费者向AI助手提出“我想买一双适合长距离跑步的鞋”时，AI系统需要从不同品牌和产品中读取信息，再根据用户需求给出推荐。
对于品牌来说，这意味着新的竞争问题正在出现：如果AI无法找到或准确理解你的产品信息，那么品牌就可能失去进入消费者决策链路的机会。
Jason Barnes表示，未来品牌需要更加关注自身在大语言模型中的“可发现性”。在他看来，随着消费者越来越多地通过AI获取商品信息，品牌需要确保产品特点、优势以及差异化价值能够以机器可理解的方式被读取。
这也意味着，第一方数据正在成为企业进入AI时代的重要资产。过去，广告行业更多依靠第三方Cookie等外部信号判断用户需求，而未来，企业需要让自身积累的数据能够被AI理解，并进一步转化为连接消费者的能力。Jason认为，未来中国企业尤其需要完善第一方数据和信号能力，并提升数据透明度，让这些信息能够更有效地被AI理解和调用。
AI变现需要坚实的基础设施
对于PubMatic而言，进入AI时代并不是一次突然的战略转向，而是建立在多年广告基础设施积累之上的延伸。成立于2006年的PubMatic，长期围绕数字广告生态建设能力发展。从程序化交易、私有交易市场，到身份识别和定向解决方案，公司持续构建连接广告主、代理商、发行商以及消费者的技术体系。
Jason Barnes介绍，目前PubMatic每天处理约1万亿次广告展示请求，服务近2000家发行商，SPO比例达到56%。这些长期积累的交易数据、生态关系和基础设施能力，也成为公司进入AI时代的重要基础。
其中，计算基础设施是关键的组成部分。公司与NVIDIA展开合作，并在数据中心部署GPU能力，为实时AI推理和代理式广告场景提供底层算力。在Jason看来，AI时代的竞争并不仅仅是模型能力的竞争，更重要的是谁能够建立让AI真正进入商业场景的基础设施。
因此，PubMatic正在打造一套从硬件、数据、广告生态到Agent应用的完整技术体系，而AgenticOS则位于这套体系之上，负责协调不同Agent高效完成变现匹配与优化任务。
从被动变现，到让全球优质预算主动找到自己
过去十多年，中国出海开发者经历了从流量红利暴利期到精细化运营期发展的过程。
而随着AI进入商业体系，出海变现正在进入新的阶段：AI时代的智能商业连接。开发者需要思考的不只是如何挂广告位，而是如何让自身的媒体价值被AI精准理解，让上下文数据能够进入智能系统，并与全球高溢价的品牌预算建立更高效的连接。
对于广告科技行业而言，AI正在改变的不只是交易速度，而是整个媒体商业化的连接方式。
而对于中国出海开发者来说，AI带来的最大机会，是重塑变现效率。过去，开发者需要费力寻找高收益变现渠道；未来，通过具备AI能力的基础设施，开发者将建立起一种全新的能力——让全球商业伙伴以及AI买方系统，更轻松、更精准地找到自己。