文 | 镜相工作室，作者 | 黄依婷，编辑 | 卢枕 🤯文 | 镜相工作室，作者 | 黄依婷，编辑 | 卢枕 😍9月，国内入秋，气温骤降，英伟达重回中国市场的步伐也有些凝滞😅。 两个月前，仲夏之时，英伟达创始人黄仁勋穿着皮衣落地😎北京，带来H20芯片在中国市场“解禁”的消息。但没过多久，又🚀传来H20停产的风声。 作为中国市场定制的“特供芯片”🤔，H20深陷“后门”疑云，被质疑“既不安全也不先进”，市场需😍求疲软。不愿意放弃中国市场的英伟达，计划推出性能更强的B30😉A芯片，以技术优势重建市场信心。 H20禁售加上“后门😘”疑云，英伟达的空窗期成了国产厂商补位的良机。这半年来，华为😆、寒武纪等大力推广自家芯片，在政务云等领域市占率飙升，一些科🙌技大厂也开始批量采购国产芯片。 在黄仁勋的最新访谈里，🙌他提及中国在AI芯片上落后两三年的说法，驳斥说：“得了吧，他🔥们只落后我们几纳秒。”话里话外流露出一种迫切，希望美国放开管👏制，让英伟达重回中国。 眼下，英伟达回归遇阻，腾出来的🤔市场空白，都有哪些国产AI芯片厂商竞逐？谁有机会率先取代H2🔥0？国产AI芯片厂商追赶英伟达的路上还有哪些阻碍？ 谁😡在竞逐英伟达的遗留市场？ 过去，大多数公司采购算力芯片😆时，首选必定是英伟达。从生成式AI爆发至今，英伟达GPU凭借😢卓越的性能、稳定的驱动和完善的CUDA生态，筑起强大的护城河🚀。 据TechInsights数据，在GPU市场，20🤗23年全球应用于智算中心的GPU总出货量达到了385万颗，其🤯中，英伟达的市场份额接近98%。 垄断性的市场地位，使💯英伟达成为压在国内外科技大厂心头的大山。在国外，微软、谷歌、😅亚马逊都在一边狂买英伟达芯片，一边自己造芯；而在国内，受限于🤔政策禁令，AI公司无法获得先进的英伟达芯片，随时面临断供风险👍，只能寻找国产替代方案。 好消息是，英伟达留给国产厂商🙌的空间足够大，能容纳多家公司同场竞逐。 今年二季度，受😊禁售H20影响，英伟达中国区营收只有27.69亿美元，比去年🤗同期的37亿美元下降24.49%。去年全年，英伟达中国区营收⭐171.08亿美元。业绩会上，黄仁勋也预测中国市场年增长率大😍约50%，光今年就可能有500亿美元的商机。 这数百亿⭐美元的市场，英伟达目前只能干着急。在三季度的业绩指引上，英伟😜达没有假设任何对华出口H20的情形，而这也是中国公司的好机会😁。 在竞逐H20遗留市场的公司里，最被看好的公司是华为🤔和寒武纪。 从单卡性能来看，华为昇腾910B/C，算力⭐已超过英伟达H20。除华为外，据行业自媒体“半导体综研”整理🎉，FP16算力能达到300TFLOPS（每秒万亿次浮点运算）🥳以上的国产芯片，只有寒武纪的思元590；壁仞科技在2022年🤔推出的BR100，其FP16算力能达到1024TFLOPS，⭐但因受到制裁无法量产。其他如百度昆仑芯、阿里平头哥、摩尔线程💯等自研主流产品都已经接近H20水平。 展开全文 🔥当然，国产芯片的目标不是阉割过的H20，最先进的国产GPU依🤯旧落后英伟达最新产品两代，算力差距约落后3倍。但至少，逐渐替😴代昂贵但不先进的H20已经具备可行性。 除了技术追赶上🥳来，外部环境也在变好，发展国产算力的政策扶持不断，互联网巨头😆和运营商们纷纷加码算力资本开支，为国产AI芯片打开了市场空间🌟。 今年以来，国内AI芯片厂商业绩突飞猛涨。短暂成为A🤯股“股王”的寒武纪，今年上半年收入28.81亿元，同比暴涨了🤩4348%，首次扭亏为盈，净利润10个亿。 华为的大单😎也源源不断。据行业调研报告，今年昇腾910B全年计划出货约4⭐0万颗，客户主要是运营商和地方算力中心；910C计划出货30🙄万颗，以互联网大厂为主。不久前的华为全联接大会上披露，华为新😜推出的CloudMatrix 384超节点累计部署300多套😴。 阿里平头哥、百度昆仑芯这两家互联网巨头旗下的芯片公🌟司，也有着稳定的内部需求和丰富的应用场景，在充沛的资金下能够💯快速迭代产品，再反哺互联网大厂的云计算和AI业务；摩尔线程、👏沐曦股份、壁仞科技等新锐也在参与市场竞逐，这些创业公司在技术🤩创新、兼容性设计、市场定位上以灵活见长。 摩尔线程在其🔥IPO报表中披露，2025年上半年营收7.02亿元，正在洽谈👏的AI智算领域合同超过17亿元，其还与中国移动签署过万卡级合😂作项目，封装订单规模超10亿元。 沐曦股份也曾连续中标🎉两份AI训推一体机大单，金额达14.88亿元；截至2025年😉8月，其在手订单（不含税）为11.4亿元，客户涵盖新华三、算🚀丰、汇天网络等。 拿下订单意味着国产AI芯片进入到技术😅迭代和商业变现的良性循环中。摩根士丹利在其最新报告《中国人工😀智能：沉睡的巨人觉醒》中预测，在外部压力下，中国已全力迈向完🙌全独立，并正在以比预期更快的速度构建自给自足的生态系统，中国🤔人工智能芯片自给率将从去年的34%飙升至2027年的82%。🎉 模仿英伟达，还是另走一条路？ 追赶英伟达，在一😉两年以前还是遥不可及的事情。 摆在国产厂商面前的有几座🤗难以逾越的大山：制程优势、供应链稳定性、软件生态。 即🤩便是最先进的国产AI芯片，与英伟达的最新产品都有两代的差距，😢昇腾910C单卡BF16算力只相当于英伟达GB200单卡的3😁1%。根本原因在于制程落后——华为只能用中芯国际的7nm多重❤️曝光工艺（近似7nm但良率很低），但英伟达可以用台积电的3n😉m工艺。 国产厂商也面临着供应链不稳定的问题，台积电的🚀良率高达80%，产量稳定，成本可以随着产能爬坡不断降低，而中😜芯国际7nm工艺良率只有30%多。另外一个风险是，地缘摩擦对😍芯片行业的影响不确定，比如壁仞科技的高端芯片BR100由于台😜积电中止代工，迟迟无法量产。 制程问题还可以找到替代方😅案，但软件生态没有英伟达十几年的积累，很难在短时间内追赶。国😂内某机器人公司CTO王枫告诉我们，使用GPU产品最重要的是考😊虑工具链的完整性，比如GPU之间的互联技术、框架的兼容性、并😆行计算的编程模型平台。这恰恰是英伟达耗时十多年筑起的高墙。 😀 英伟达生态核心是CUDA，它就像底层的Windows操⭐作系统，全球有400多万开发者为它构筑加速库、主流框架和大模😍型，但CUDA只能在英伟达芯片上使用，迁移到其他芯片上就要重😎写代码，光人力和测试成本就高达数千万元。 因此，生态是🙄英伟达最大的底气。以被阉割的H20为例，英伟达降低了H20的😉算力，只有H100的15%，但是保留了HBM3显存和NVLi😊nk技术，就是想用“低性能+强生态”稳住市场地位，让中国公司💯买更多卡来满足需求。 在硬件性能、软件生态和供应链都落👏后的情况下，国产厂商根据自身能力和市场需求，走上了不同的追赶🤩路线。 华为是受限最多的一家，但自身有着非常好的产业基😅础和技术能力，因此选择了“全栈自研”，从芯片、软件、协议到服😎务器、交换机、存储等，全部自己做。 制程被卡脖子，华为🤩就把两颗910B芯片封装在一起使算力翻倍；HBM存储技术被卡😊脖子，华为就自研HBM；卡间互联速率慢，华为就研发对标NVL🙄ink的灵衢UB。这些系统级的优化创新避开了制程限制，解决了🔥单卡算力差的问题。 质量不够，数量来凑。沿着这个思路，👏把很多芯片、内存、网卡像“拼乐高”一样堆叠在一起，用高速线缆🔥传输数据，就是华为推出的“超节点技术+集群战略”，代表性产品❤️CloudMatrix 384超节点集群，BF16算力总和超😴过了英伟达NVL72系统。 华为也在培育生态。想让人用😎自家的芯片，就得让黏性超高的CUDA开发者和应用厂商迁移过来😆，这需要分两步，第一步是让自家芯片可以兼容CUDA，第二步是😎向他们提供基于自家生态的工具和框架。 华为推出的异构计👍算架构CANN对标CUDA，已经能兼容80%的CUDA AP🔥I，支持85%的CUDA算子自动转换，但转换后性能会损耗15🌟%-20%；CANN还能兼容PyTorch、TensorFl🥳ow这些主流框架，华为也自研并开源了MindSpore全场景🙄人工智能计算框架，开放灵衢互联2.0协议规范，试图吸引更多开🤯发者共同完善生态。 华为做“大而全”，一边模仿一边自研😴，多数国内厂商则只能做“小而美”，从垂直、细分市场切入，要么😎兼容英伟达，用性价比撬动客户，要么针对特定需求做定制芯片。 😂 国产厂商最常见的一种做法是“NV兼容”，通过中间件把现😊有CUDA代码映射到国产芯片指令集，让硬件“听懂”开发者的意🥳图。芯片使用者可以在不大幅重写代码的前提下，把工作任务迁移到⭐国产芯片上运行，降低了使用和切换的门槛。这种做法是市场导向，🥳先靠模仿打开市场，站稳脚跟，让自己活下去，后面才有机会发展自🤔己的生态。 昆仑芯和华为都在验证类似方案，且在一定程度💯上获得了市场认可。2025年8月下旬，中国移动2025年至2😴026年人工智能通用计算设备（推理型）集中采购项目中，百度昆🤔仑芯在“类CUDA生态”标包中几乎包揽前三个分项的头名，总中⭐标订单规模达到十亿级。 做定制芯片的佼佼者是寒武纪。与😊英伟达所做的通用GPU不同，寒武纪的AI芯片属于ASIC（专⭐用集成电路），可以应用于云服务器、边缘计算设备、终端设备上，😊在对延迟、功耗和成本敏感的场景中，展现出更高的性价比。 😊 不管是兼容模仿，还是全栈自研，都是在用自己最优势的能力，在💯英伟达的夹缝里寻找突破口，这条路注定坎坷。 追赶英伟达🤔，是漫漫长路 硬件和软件都在缩小差距，但要让市场相信国🤯产厂商的产品可用，是一个极其艰难的过程，尤其对那些已经使用英💯伟达芯片的开发者。 一个已经在英伟达GPU上训练好的大😀模型，要搬到国产AI芯片上运行，中间有两道坎。 第一道😁坎叫算子对齐。过去十几年，英伟达和全球开发者用CUDA写下了🤯海量的算子库。要迁到国产芯片上，就得把一个个算子翻译成国产芯😢片能听懂的语言。这不是简单的复制粘贴，而是成千上万条代码的“🌟逐句翻译”，需要大量人力和时间。 第二道坎是分布式重构💯。大模型训练常常需要几百上千张卡一起算，英伟达有自己成熟的沟🙌通协议，H20的NVLink带宽是昇腾910B的2.25倍，😜训练万亿参数大模型时，多卡协同效率能高10%-15%。这在千😁亿级模型训练里，可能差好几周时间。 有机器人开发经历、🙄目前正从事芯片研发工作的张振尧表示：“在迁移顺利的情况下，芯😴片硬件性能能发挥到70%到80%；如果算子勉强适配，可能只有😡30%到40%。”这也是为什么即便国产芯片在参数表上标注的性⭐能比肩英伟达，真正跑起来却常常不如预期。 王枫的经验印🤔证了这一点。他所在的机器人公司曾经长期使用英伟达GPU，从4🤔090、5090到H100、H20都有涉猎。两年来，随着英伟🎉达芯片价格高企、获取困难，他们开始尝试华为昇腾的云端算力。 😴 真正让他焦虑的，并非单纯的硬件，而是新平台、新架构带来👏的不确定性。英伟达CUDA深度绑定在硬件里，几乎所有主流的机🤯器学习框架都得跟它打交道。比如开发者们常用的PyTorch，🔥对CUDA的支持是最全面的，两者无缝衔接，用起来又快又稳定。❤️ 王枫曾尝试用华为芯片跑Llama等比较流行的几个模型😍，几乎每个模型都需要华为单独适配后才有可能在它的芯片上运行，⭐这直接导致模型更新滞后。华为芯片目前只适配了160多种模型，🙄而在英伟达的芯片上可以直接跑几万种模型。 华为分别推出😜了对标产品，但在王枫看来，如果没有明显的优势和终端市场需求，🚀这些产品很难撬动市场。这就像平面设计师对Photoshop、😡会计师对金蝶软件的依赖，几十年如一日，已经固化成行业习惯，不😂是所有人都会学习新技术，能学习的也会考虑到机会成本。 😂中小开发者考虑易用性，对于大公司，整体迁移的成本更是天价。互❤️联网大厂现有的算力基础设施大部分是基于英伟达架构，要是全换成😂国产，IDC的供电系统、网络拓扑等底层架构都得改造，改造成本🤗能达到硬件采购价的2-3倍。 由于CUDA生态更成熟，😂英伟达集群的运维人力成本也要低很多，而华为集群由于芯片制程问😘题，体积更大，规模化部署还要额外投入数倍的散热、电力和机房空😂间成本。 制程问题也造成国产芯片采购成本更高，且供不应😘求。但由于H20的安全问题和断供风险，国产芯片to G需求很😎大，to B的需求也在增长，迁移是不得已的事情，厂商和客户需🤗要共度时艰。 相比技术和生态上短时间难以弥补的巨大差距😜，国产厂商更容易发力的地方，是周到的服务和更有吸引力的价格。🥳 张振尧回忆，使用英伟达芯片时，遇到问题只能从开发者论🔥坛、社区的公开文档找答案，很难获得官方工程师的支持，“英伟达💯的支持体系是很成熟的，但同时也是分层的，不对我们这样的小客户😊开放”。 相比之下，和国产芯片供应商接触时，他能直接和😆原厂工程师反馈问题，对方会派两三个工程师和他们一起去调试，有😴时候还会拉会，出新的版本给他们做测试，愿意为客户解决一些问题😡。他说，这在英伟达是不可能发生的。 算力芯片研发人员唐🌟诗（化名）也有类似感受：“国内芯片卖出去，基本都得有工程师驻😎场维护，协同客户上线业务，进行开发。”这样的故事也曾发生在华😀为。据36氪报道，华为联合讯飞发布“星火一体机”的背后，是不😅惜人力成本，调配了几百名工程师下场帮讯飞调校参数。 在🤔不惜成本的人力投入下，一定程度上弥补了生态和性能的欠缺，让国👏产厂商撕开了一道口子。短期内，在推理场景和边缘计算方面，国产😘芯片已经展现出一定的成本优势，但在训练领域，尤其是训练千亿参😢数以上的大模型，H20还有比较强的生态和技术优势，暂时还没法🥳被替代。国产芯片还需要两到三年的技术迭代，也需要下游的封装、🤔制造环节同步突围。 产业链上下游整体进步，今年Deep😆Seek-R1模型的发布就是一个很好的例子。在这之前，大多数💯可被使用的开源模型来自美国，从底层适配开始就很难与中国硬件做👍好兼容。DeepSeek-R1发布后，中国在模型和硬件上有了😡同时可用的方案。 8月下旬发布的DeepSeek-V3😅.1，也针对国产芯片做了优化。不久前，腾讯也宣布已全面适配主🥳流的国产芯片，并希望通过异构计算平台整合多类芯片，提供高性价😍比的AI算力解决方案。越来越多客户加入到国产芯片阵营，替代的😅速度也会越来越快。 从服务到迁移，从生态到工艺，国产A🎉I芯片厂商正经历着一场艰苦的追赶战。他们没有捷径，只能靠人力😍投入去弥补生态差距，用长期的技术迭代去对冲硬件短板，再忍受工😊艺成熟之前的高昂成本。这是一个注定不会轻松的过程，是一次软硬⭐件、生态和市场的再造。距离真正替代H20，国产厂商们还有很长😢的路要走。 参考资料 36氪：《围剿英伟达丨深氪👏》 新浪财经：《英伟达最新特供芯片RTX 6000D需🤔求疲软，国内厂商投入自研AI芯片》 人民日报：《H20🤗芯片解禁，怎么看？》 21世纪经济报道：《从超节点到集🤗群 华为亮出AI算力全家桶》 信达证券：《DeepSe😢ek-V3.1 发布，国产 AI 芯片迎接战略性机遇》 🤯 东吴证券：《半导体设备行业深度：AI芯片快速发展，看好国产🙄算力带动后道测试&先进封装设备需求》 华创证券：《计算🚀机行业深度研究报告：国产智算芯片，需求强劲，性能生态再进阶》🙌 半导体综研：《全球主流算力芯片参数汇总、整理、对比（😀修正版）》 chosun：《China aims fo😅r 80% AI chip self-sufficiency🥳 and 30% share in humanoid rob🙄ots》 wccftech：《Morgan Stanl😊ey Guts SMIC’s Huawei AI GPU R🙌evenue By More Than 50% Due To⭐ Abysmal Yields》返回搜狐，查看更多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

文 | 李倩说品牌 文 | 李倩说品牌 “做品牌😘”是一个人人都能说、快被说烂的事。这件事太容易被误解了，现实💯语境中，说起“做品牌”，常常是鸡同鸭讲，说的压根不是一回事儿🎉。 举个例子：我在一次CEO闭门讨论会上遇到一个高管，🔥当大家在讨论如何抓住新的内容平台做品牌时，他说：我觉得没有做😜品牌这回事，我们做企业本身就是在做品牌。你看，这就是典型的混😍淆概念了。 “做品牌”，很容易被误读，有两个比较常见的🙌说法： 一、“做品牌”= 好好“做企业”。 品牌🥳=企业，这种理解是把品牌这个词泛化和放大了，认为只要企业做得❤️好就等于品牌做得好。在这种理解视角下，品牌部门、品牌专业，甚🌟至品牌工作本身的存在，价值不大，甚至会觉得品牌部门“可有可无🥳”，品牌专业“没啥大用”，品牌工作就是“敲锣打鼓”。 💯我亲耳听过一家上市公司最大的事业部总经理说：做什么品牌，我们⭐业务部门做好了就有品牌，要什么品牌部门？！ 二、“做品😴牌” = 做具体的“营销动作”。 品牌=营销动作，这种💯理解是把品牌这个词功能化了，认为品牌就是一种非常具体的动作，🙌比如做PR（公共关系）、做产品推广、做文案和设计等。这种理解🌟就像是你说“做人力资源”，别人理解成“招人”；你说“做行政”😅，别人理解成“前台接待”。 一旦这样理解“做品牌”，最😴大的后果就是：CEO立刻觉得这事太小了。你们品牌部门自己做做😍就行了，这点事不需要太耽误我的时间。 先明确一下，我今😅天说的"做品牌"不是说做企业，也不是做某个具体的营销动作。这🚀里的“做品牌”= 做企业关键信息的梳理和表达。 这种理🤔解下，品牌要先萃取总结，再营销表达，是一个信息梳理、内容生产😴、营销传递的过程。 如果一个企业，不能意识到做品牌究竟🤩意味着什么，它就无法真正进入到做品牌的过程中，也就无法拿到做🤩品牌带来的成果。要么陷入到“品牌无所谓”的轻视，要么进入到对😎一个具体的“活儿”的考核，漏掉了全局梳理管理的关键工作。 😜 咱们既不要蓄意放大它，也不要刻意缩小它。正常理解它，才能🤩做对做好它。 02 “做品牌”的四大核心议题 如🤩果你认可“做品牌”是值得投入的事，也认可上面所说，“做品牌”😆就是做信息的表达和内容的体验。好，我帮你说清楚“做品牌”都有🌟哪几大板块的工作。 实际上所有“做品牌”的工作，不外乎🚀这四大核心议题。你可以一边思考一边做个归类： 第一大品😢牌工作议题：【我是谁】 展开全文 众所周知的那些😀关于品牌定位、品牌战略、品牌特色、品牌名称、品类和产品、商业😀模式、定价策略、品牌渠道、品牌故事、品牌口号、品牌哲学、品牌😎VI、品牌理念、品牌安全、品牌管理规范、品牌CIS……这些满😎坑满谷的概念、工具，只要是关于说明品牌方自己信息的，都可以归😀到这一类【我是谁】的议题下。 很多时候你可能会被这些概🤔念搞得头昏脑涨，我想说：其实你不必理会这些故弄玄虚的概念，喜😎欢卖弄这些概念也不是什么有益的事情。 你可以把每一个概😴念都当做一个向你发起提问的记者，借助于它的提问，从不同角度，🎉帮你想清楚说清楚【我是谁】。 当然，如果觉得需要专业的🔥外部咨询顾问辅助你来想清楚、表达出来，也是很好的办法。 😘 但不管用什么办法，想清楚说清楚【我是谁】，都是第一重要的品🤔牌工作。这一点如果糊弄过去了，后面三件事绝不可能做好。 😢 我们遇到一些品牌，请我们帮忙直接做“品牌物料”，说已经把品🙌牌是谁的事都想清楚了，就差输出内容了。结果品牌中心轴十要素逐💯一细问下去，能回答上来的，不到三分之一。 【我是谁】要😀经得起方方面面角角落落的追问，才叫真正“说清楚”了。 😡看起来简单，但真正要做到“说清楚”并不容易，要花很多时间很大❤️力气，而只有那些真正有恒心塑造品牌的企业，才会在这件事上不惜🚀投入（主要是时间投入）。 后面我会持续分享这些年遇到的🌟那些在【我是谁】上真花过心思、获得市场奖励的好品牌。 👏第二大品牌工作议题【你是谁】 如果说【我是谁】是品牌对🌟自身的认清和表达，那么，【你是谁】，就是品牌对顾客的洞察和探🙄索。 这个大议题下包含的工作量也很大。既有时髦的所谓市🎉场调研、顾客画像、用户研究、痛点挖掘、顾客旅程、品牌触点等工🔥作，也有基于这些工作产生的内容形式、内容渠道、内容手法、内容😉调性等内容体验的整体策略。 说白了，【你是谁】是研究透😆顾客/受众，并基于这些研究去匹配内容策略的过程。 这个🚀议题处理得好，品牌营销的效率才能真的提上去，也许你会发现，看🔥清楚了【你是谁】之后，好多品牌动作压根就没必要做。 【👏你是谁】决定了一个品牌输出内容的策略，满世界越来越多的内容形👍式（图文、视频、音频、虚拟……）、内容渠道（媒体、门店、经销🤔、私域……），我们到底以什么内容渠道为主，以什么内容形式为主😀呢？ 你看，如果人群、旅程和内容策略足够精准，是不是就😴能省掉很多事儿？ 第三大品牌工作议题【我们的成果】 😁 光知道【我是谁】【你是谁】只是品牌展示的工作，最好的“做🤔品牌”一定要讲究“品效合一”，因此第三大品牌工作议题就是双方😡碰撞之后产生的【成果】。 没有【成果】的品牌工作，就是😜唱高调，耍流氓。 可能你要问：【成果】是不是就是说购买😡产生销量啊？ 不全是。 品牌工作毕竟不只是销售工😊作。品牌工作不单单以“购买”作为评估成果的一个标志，除了购买⭐，还有其他三件事，也可以表示品牌的工作有了“成果”。 😂这三件事分别是：复购、连接、分享，再加上“购买”，一共四大成🤔果。 如果企业高质量完成了【我是谁】、【你是谁】，那么😎围绕着四大成果去反向设计品牌内容和运营动作，好的品牌工作，将🙄会不断提高这四方面的成果表现。 要么能让人直接拿钱投票😡（直接下单），要么能让人产生复购或转介绍（买了又买，劝别人买⭐），要么能让人产生和你主动连接的动作（点赞、投票、留言、UG😉C、参加活动、扣1、说话、到店……），要么能让人分享你的产品🙄和内容（转发、传播、拍照、举例、转告……）。 你看，如🥳果【我是谁】说得够清楚，【你是谁】做的够清楚，四大【成果】运🎉营得够极致，说得绝对一点，一个品牌的所有顾客/潜在顾客都至少👏可以满足购买、复购、连接、分享四大效果中的一项。 这，🎉才是最精准的品效合一。 第四大品牌工作议题【内容的效率🤗】 做到了成果，不意味着“做品牌”的工作就结束了。 😘 好的“做品牌”不仅要看“成果”，还要看“效率”。我们究竟🤩用了多长时间、多少投入、多大精力做到了这样的一个“成果”，这😉个过程是否可以不断优化？不断提高上述所有内容的生产效率？ 🔥 这个过程中包括但不限于：在梳理品牌过程中对管理的效率、在😴企业内部跨部门品牌沟通的协作效率、内容团队生产内容的效率、内😂容团队的管理效率、内容团队的协作效率、AI辅助内容生成等新趋😴势的试用效率…… 你看，这些问题几乎都聚焦在做品牌这件😎事的“内部摩擦力”上。 事实上，这些看起来很抽象的问题😂，都是有方法、工具、流程可以解决掉的。 毕竟，德鲁克老🤯先生说过：凡是不能被测量的事，都无法被管理。既然我们想要“管😉理品牌”工作，那么就需要想到办法“测量”这些事，不断用工具、😆数据加速，让做品牌的正向飞轮转动起来。 这是很容易被企🚀业忽略掉的一块“做品牌”的工作板块，不管是大企业小企业，在品💯牌内容工作过程中，都会产生大量的沟通和管理成本，而这部分成本🎉，是完全可以压缩提效的。 结语 以上，我试图用最🤔简朴的语言把“做品牌”这件事说清楚，希望能在你的脑海里建立起🌟清晰的一张地图，让做品牌这件复杂的事从此明了起来。返回搜狐，😍查看更多