文 | DataEye

当很多游戏公司还在讨论“如何接入AI”时，AppLovin已经开始用AI重建整个公司了。

最近，AppLovin的首席执行官Adam Foroughi在播客节目《20VC》中谈到：过去几年里，他们公司很多部门都进行了40%-50%的裁员；其中HR团队，更是从80人缩减到了15人。

更激进的是，他直接提到：如果一个团队无法适应AI，那么公司可能需要“重建这个组织”。

有意思的是，这并不是一家陷入危机公司的自救。恰恰相反，AppLovin是过去几年全球增长最快、利润率最高的广告技术公司之一，市值已超过1600亿美元。

根据访谈中披露的数据，目前AppLovin年收入已经达到54.8亿美元，EBITDA利润率超过80%；在推出Axon 2.0广告模型后，公司收入同比增长达到70%，但员工规模却几乎没有明显扩张。

甚至连Adam自己都表示：“很多人看到这种财务结构时，会觉得你是不是在作弊。”

某种程度上，这可能也是游戏广告行业第一次如此直观地看到：AI真正开始改变的，也许并不是“工具”，而是公司为什么需要这么多人的逻辑。

AI不只是提高效率，而是“重建公司”

在这场访谈里，Adam Foroughi反复提到一个词：“AI原生公司”。但他所理解的AI原生公司，显然并不只是“给员工接入ChatGPT”那么简单。

在Adam看来，真正的问题是：当AI开始进入公司核心流程之后，过去很多默认存在的组织结构，本身可能已经不再适合今天的效率逻辑。

他甚至直接提到：如果一个岗位未来大概率会被自动化替代，或者一个团队迟迟无法适应AI，那么公司就应该“重建这个组织”。

而在他看来，很多企业真正的问题，并不是“AI能力不够”，而是组织内部仍然存在大量“阻碍AI化”的人和流程。

Adam真正想强调的，其实并不只是“AI会替代员工”，而是：AI正在让很多过去默认成立的组织结构，变得越来越低效。

他在访谈中提到，AppLovin过去几年里，很多部门都经历了40%-50%的人员缩减，他们没有没有CMO、没有COO、没有CPO；但与此同时，公司收入却依然保持高速增长。在他看来，这并不只是“降本增效”，而更像是在让公司进入一种新的运转方式：逼迫团队进入一种更加自动化、更依赖高密度人才、更适应AI协作的新状态。

这套逻辑，其实也正在越来越明显地出现在游戏广告行业。

过去手游买量行业之所以会形成大量素材团队、UA执行团队、中台运营、广告优化师与外包产能，很大程度上，是因为广告创意与内容迭代本身属于“高人力消耗工作”。

但当AI开始能够自动生成素材、批量测试创意、分析ROI、生成文案、迭代广告版本之后，很多中间层开始被直接压缩。行业真正需要的，可能就不再是“更多执行人力”，而是更少、但更懂策略、更懂AI协同的人。

AI生成内容的价值不在于数量

除了组织结构之外，Adam在访谈里另外一个强调的观点，是他对于“AI使用方式”的看法。

他提到，现在很多公司内部，已经开始出现一种很危险的倾向：那就是把“Token消耗量”当成KPI——谁调用AI更多、谁生成内容更多、谁跑的Token更多，就被认为“更AI原生”。

但Adam认为，这是一种非常错误的方向。

虽然目前AppLovin内部“80%-90%的代码”都已经由AI参与生成，但他也强调：真正重要的，并不是“AI生成了多少代码”，而是这些代码是否真正创造了商业价值。因为如果企业只是单纯追求AI生成比例，最终只会制造越来越多“AI泔水”。

这个观点，其实和过去几年游戏买量行业经历过的一轮变化非常像。

过去很长时间里，很多团队也曾经迷信：素材数量越多越好、视频版本越多越好、测试量越大越好、广告覆盖越广越好。于是行业一度进入过“素材海战术”阶段。

但后来越来越多人发现：真正决定ROI的，往往不是“生成了多少内容”，而是有没有跑出真正有效的创意。有没有在有限的时间内抓住用户情绪，形成转化，提升LTV。

而当AI让“内容生产成本”低到接近无限时，行业里最稀缺的东西也不再是“生产内容的能力”，而是“判断什么内容值得被生产”的能力。

这也是为什么，Adam反复强调：AI真正应该优化的，不是“Token使用量”，而是业务结果本身。

广告与内容的边界正在被快速抹平

在这场访谈里，Adam Foroughi还有一个非常值得游戏行业注意的观点：今天的信息流广告，正在从“营销工具”变成“消费内容”。

他提到，现在Instagram上的很多广告，已经越来越难与普通内容区分。尤其是在推荐算法不断强化之后，平台已经不再只是“把广告推给可能需要的人”，而是在直接参与用户兴趣的塑造。

Adam甚至提到一个很关键的变化：即便平台并不知道你是谁，它依然可能通过推荐算法，把你真正想买、想点、想停留的内容推到你面前。而在谈到TikTok时，他更是直接大赞了TikTok的推荐算法引擎。

这些变化都正在说明：推荐算法正在让“广告”和“内容”逐渐失去边界。

过去，广告更像一种“打断用户”的东西；但今天的信息流平台上，广告越来越像一种“用户愿意继续看下去的内容”。

而对于游戏行业来说尤其重要。

因为过去几年，游戏买量本身就已经越来越“内容化”。从SLG副玩法广告、可玩广告，到短剧情节广告、AI生成素材，很多游戏广告的目标，早已不只是“告诉用户这是什么游戏”，而是：先抢下用户的注意力。

可以说，游戏行业其实是最早一批开始适应“广告内容化”的行业之一。而现在，AI短剧、互动视频、AI内容工业化，又进一步加速了这个过程。

这也让一个越来越明显的趋势开始浮现：未来用户消费的，可能不再是“广告”或“内容”本身；而是一切能够被推荐算法成功推送、并让用户停留的东西。

未来广告行业的核心竞争

在谈到AppLovin的Axon广告模型时，Adam反复强调了一件事：他们并不完全知道模型内部到底是如何做出判断的。

很多时候，团队只能看到结果——比如ROI提升了、转化率提高了、用户质量变好了；但模型为什么会做出这样的优化，连工程师自己也无法完全解释。

某种程度上，这其实已经非常接近今天大模型行业里常说的“黑盒AI”。

在过去很长时间里，游戏买量行业本质上仍然是一套“人可以理解”的优化逻辑：什么素材CTR更高、什么文案更容易转化、什么用户更值钱、什么时间段ROI更稳定。

很多优化师的核心价值，本质上是“理解规律”。而现在，这种理解正在越来越多地转移到AI模型本身。

但随着AI模型越来越复杂，广告系统开始进入一种新的阶段：系统不再只是“执行人的策略”，而是开始自己寻找规律。

Adam提到，现在很多广告效果的提升，并不是团队提前设计好的，而是模型自己在海量数据中发现了某些人类根本无法察觉的模式。

这意味着，未来广告行业的竞争，可能会越来越像一种“算法黑盒竞争”，比的是谁的数据更多、模型训练更强、反馈循环更快、更能持续地优化推荐结果。

AI真正改变的，可能从来不只是“广告效率”，而是整个互联网获取用户、生产内容、分发注意力的方式。而游戏买量行业，或许只是最先被AI彻底重构的行业之一。

• 引用来源：AppLovin CEO: Why Founders Shouldn't Angel Invest & Why the Best Don't Need Mentorship