2025年9月,Adobe(NASDAQ: ADBE)宣布其人工智能创新在顶级企业中的采纳速度显著加快,成为行业关注的焦点。根据公司披露的数据,近乎所有财富100强企业都在 Adobe 的某款应用中使用了 AI,靠前的 50 家企业客户中近90% 已经开始使用至少一款 Adobe 的 AI 产品,而自2023财年起,超过40% 的头部 50 家企业客户将其在 Adobe 的年化经常性支出翻倍。这组数据不仅体现了 Adobe 在数字媒体与数字营销领域的市场地位,也表明生成式 AI 正在企业级工作流程中从试验走向规模化部署。 Adobe 的 AI 能力主要体现在多条产品线上,其中 Firefly 系列作为生成式创意引擎,为创作者和品牌提供图像、视频、文本生成等能力;GenStudio 针对绩效营销场景,帮助营销团队更快构建素材、优化投放策略与分众信息;Acrobat AI Assistant 将 AI 能力带入文档处理领域,提升文档审阅、编辑与合规检查效率。三者在功能定位上的互补,使得企业可以在创意生产、营销执行与文档管理三个关键业务环节同时实现智能化升级。 从企业采纳的动因来看,速度与规模是第一驱动。
大型品牌常面临广告素材生产周期长、跨渠道一致性难以保证以及个性化需求增长等挑战。生成式 AI 能在短时间内产出高质量的视觉与文案素材,支持多语言、多尺寸的素材变换,从而帮助品牌在短周期内完成多渠道投放。此外,AI 帮助企业更系统地管理品牌资产与创意规范,保证在自动生成内容时依然遵守品牌调性与合规要求。 在营销效果层面,GenStudio 等工具通过将创意生成与数据驱动的投放策略结合,能够更快进行 A/B 测试、细分受众实验与素材优化。这种把握实时反馈并迅速迭代素材的能力,对于追求更高转化率与更低获客成本的企业来说,具有显著价值。Adobe 提示其顶级客户在采用 AI 工具后能更快推出活动并触达新受众,这也印证了 AI 在提高营销效率方面的实际效果。
从企业 IT 与数据管理的角度,Adobe 的企业级客户更看重可控性、隐私与合规性。生成式 AI 在创意内容生成中不可避免涉及数据输入、上下文存储与模型调用等环节,企业需要确保敏感数据不会被无意泄露,并能够满足行业监管(如金融、医疗)与地域性法律要求。Adobe 在这方面的优势在于其为大客户提供企业版部署选项、API 与服务级别的支持,以及与现有 Creative Cloud、Document Cloud 等产品的深度集成,从而降低了企业在落地 AI 时的整合成本与合规风险。 此外,采纳 AI 的企业并非仅仅追求替代人工,而是追求"人机协作"带来的生产力提升。AI 负责高重复性、可规模化的创意生成与初稿产出,人的价值体现在概念设计、策略制定、审美把关与复杂决策上。通过这样的协同,创意团队可以将更多时间投入到高附加值的创意战略与品牌建设上,而不是被素材生产的机械性任务所束缚。
经济层面上的信号同样值得重视。Adobe 报告称,自 2023 财年以来,超过40% 的头部企业客户在 Adobe 的年化经常性收入方面实现了翻倍增长。这一数字反映了企业在看到 AI 带来的直接效益之后,愿意在长期合作关系中加大投入。对于 Adobe 而言,这意味着其 AI 能力不仅提升了产品粘性,还带来了可观的营收扩展机会。对于企业客户而言,向 Adobe 等平台加注资源则是一种用技术提升市场响应速度与创意规模的战略性选择。 不过,企业在部署 Adobe AI 时也面临现实挑战。
首先是人才与组织变革:创意与营销团队需要学习如何与 AI 协作,调整工作流程与审批机制,确保生成内容满足品牌要求。其次是质量控制与伦理风险:生成式 AI 在产出上可能出现偏差或不可预期的内容,企业应建立严格的审核流程与人工把关,避免对品牌形象造成潜在损害。再者是跨平台兼容性:尽管 Adobe 提供强大的生态系统,但大型企业往往同时使用多家供应商的工具,如何在不同平台间保持数据互通和流程顺畅是一个需要解决的工程问题。 从技术演进的角度看,Adobe 的 AI 产品正在从单一模型生成向多模态、可定制代理(Agents)发展。多模态能力使得图像、文本、视频与音频能够在同一创作流程中无缝协同,而代理式系统则可以根据既定目标自动执行任务链路,例如从生成创意到自动化分发与效果监控的闭环。这类能力对于需要快速响应市场变化、在不同渠道频繁投放的企业尤为重要。
自动化代理还能减少重复性工作,提高运营效率,但也需要在权限与责任边界上制定清晰规则。 安全与合规方面,企业应重点关注数据治理、访问控制与模型咨询透明度。选择 Adobe 等大厂时,企业通常会要求明确数据的存储位置、访问日志与模型训练是否使用企业数据。在某些行业与区域,数据驻留和跨境传输限制是企业采购 AI 服务时必须解决的问题。Adobe 在面向大型企业客户提供定制化方案与合同条款方面有较强经验,这也是其在企业级市场能够快速获客的原因之一。 对于希望利用 Adobe AI 的企业来说,落地策略的关键在于试点先行、分阶段放大与治理先行。
建议先在一个或数个业务场景中开展试点,例如为某次大型活动或产品发布提供创意素材和营销投放支持,通过指标化评估 AI 带来的效率改进与效果提升。在试点取得可量化成果后,再逐步在更多业务线扩展,同时建立覆盖创作、合规、IT 与法务等部门的跨职能治理机制,确保 AI 应用在规模化后仍然可控、合规并与品牌目标一致。 市场竞争层面,Adobe 并非唯一提供企业级生成式 AI 的供应商,但其在创意工具、数字营销与文档处理的深厚积累使其能将 AI 能力无缝嵌入已有产品线。对于全球化品牌而言,一个能够覆盖从创意到投放再到报告的统一平台,能显著降低管理复杂度并提升效率。因此,Adobe 的 AI 成果不仅是技术创新,更代表一种平台战略的延伸:通过 AI 提高平台粘性并扩展企业级服务收入。 对投资者和行业观察者而言,Adobe 在企业级 AI 采纳率的快速提升既是市场机会也是竞争压力的信号。
更多企业愿意为能够带来即时生产力收益的工具买单,这将推动相关软件与服务提供商加速产品化与商业化路径。但同时,AI 产品的商业模式也面临考验,包括定价策略、增值服务的边界以及与第三方平台的合作关系。 展望未来,生成式 AI 在企业中的角色将从工具化向平台化演变。企业对创意与营销的需求日益个性化与实时化,AI 能否在保证质量、合规与品牌一致性的前提下,持续提供高频次、高质量的创意输出,将决定其长期价值。Adobe 目前在大型企业中的高覆盖率为其提供了丰富的反馈与训练数据,这将进一步促进其模型与产品迭代,形成良性循环。 总结来看,Adobe 在顶级企业中推动 AI 采纳的成功,既有技术上的突破,也有长期客户关系与平台生态的累积。
Firefly、GenStudio 与 Acrobat AI Assistant 等产品在创意生产、营销优化与文档智能化领域展现了明确价值,促使企业在看到短期效率回报后扩大投入。企业在拥抱 Adobe AI 带来的机遇时,应同步强化数据治理、质量控制与组织协同,才能在规模化应用中稳健前行。未来数年,随着多模态模型、自动化代理与更深层次平台整合的推进,企业级生成式 AI 有望成为品牌创新与营销竞争力的重要长期引擎。 。
