在2025年这个时间节点，AI生成技术的多模态方向到底值不值得投入？这不仅是技术从业者关心的问题，更是广告行业从业者必须思考的命题。一位正在准备实习的同学在年初提出这个疑问，他的困惑源于发现传统AIGC岗位（如视频生成）在市场上的需求有限，而自己具备的底层视觉与生成模型复合背景却难以找到合适的应用场景。

这种现象在当前AI技术发展初期并不罕见。虽然多模态生成技术在影视、游戏等领域的潜力被广泛讨论，但实际商业落地的案例并不多。某位从业者在采访中透露，他们曾尝试用AI辅助短剧制作，但导演团队普遍认为AI生成的表演与普通演员相比仍有差距。这说明技术虽然在进步，但距离真正替代人类创造力还有一定距离。

不过，广告行业却给出了不同的答案。从三年前开始，多模态生成技术已在广告领域成功试水，去年更是为多家大厂带来了可观的收益。这种正向回报促使企业加大投入，希望借助生成式AI重构广告内容生产与分发体系。对于相关人才而言，这无疑是一个充满机遇的领域。

生成式AI+广告：一条已经跑通的路线

提到广告AI，大多数人首先想到的是内容生成。这项技术早在2022年就已开始落地应用。当时电商平台已经开始用生成式AI技术制作广告内容，比如帮助商家生成商品文案、对话文本、外呼语音，甚至能生成数字人进行直播带货。这种技术应用不仅提升了广告内容的生产效率，更让广告形式更加多样化。

随着技术发展，生成式AI在广告领域的渗透不断加深。不少广告平台推出了官方AI创作工具，如亚马逊的「品牌起名星」帮助产品出海，「A+页面Gen AI模块」生成文案和图片。这些工具让广告内容生产效率显著提升。更有平台对广告流程进行全面优化，将AI应用贯穿整个广告制作链条，其中腾讯广告妙思就是一个典型案例。

腾讯广告妙思不仅能够通过商品混剪、数字人口播、图生图等技术生成广告内容，还能在审核和分发环节帮助广告主降本增效。这种技术突破让生成式AI在广告行业的应用不再局限于内容生产，而是延伸到整个广告生态链。这种深度整合为广告行业带来了新的可能性。

广告推荐的革新：从判别式到生成式

广告推荐一直是判别式任务，系统通过分析用户行为记录，区分喜欢和不喜欢的内容进行推荐。这种传统方式存在两个明显问题：一是用户很难明确表达不喜欢的内容，系统只能人为制造负面例子；二是推荐内容局限于现有库，无法满足用户深层次需求。

为解决这些问题，研究者开始尝试将广告推荐转变为生成式任务。这种新方法让系统能够根据用户个性化需求生成全新推荐内容。多模态信息处理能力让系统能整合文本、图像、音频等数据，更深入理解用户需求变化。这种创新让推荐系统具备更强的创造性和个性化特征。

不过，生成式推荐也面临多重挑战：新用户或新物品数据不足，生成内容相关性与多样性的平衡，实时性与计算效率的矛盾等。这些挑战为技术人才提供了创新空间，率先解决这些问题的人将能在广告市场占据先发优势。

广告技术方向的机遇：腾讯广告算法大赛

对于想进入广告技术领域的人才，腾讯广告算法大赛提供了绝佳机会。这次大赛聚焦「全模态序列生成式推荐（AMGR）」，要求参赛者基于用户全模态历史行为数据预测下一次广告内容。这种技术路线突破传统判别式框架，探索生成式推荐创新方案。

大赛的吸引力体现在三个维度：首先是真实业务数据。参赛者将使用脱敏后的实际业务数据，包含大量噪声和用户行为偏差，这要求他们深入思考用户行为动机。参赛者表示，这种真实数据环境让他们提前培养商业思维和业务敏感度。

其次是丰厚的奖金。大赛设立360万元总奖金池，冠军团队可获得200万元，亚军、季军及排名靠前团队也有可观奖励。这种激励机制吸引大量参赛者。

最后是职业发展机会。大赛不仅是产学研交流平台，更是腾讯广告技术人才储备的重要渠道。进入决赛的队伍可获得实习Offer，排名前列的队伍还有机会获得转正机会。这种机制让参赛者能提前锁定广告技术方向。

往届参赛者案例显示，参加比赛能为求职者带来明显优势。一位参赛者入职后迅速成长为技术专家，主导开发的算法为联盟带来收入提升。这种实战经验让求职者在职场中更快适应。

报名通道已开启

随着腾讯2025年第一季度财报显示营销服务收入同比增长20%，AI驱动的广告平台技术升级成为企业持续投入的方向。这种趋势让更多广告企业对生成式AI人才的需求持续增长。

对于尚未接触广告行业的参赛者，不用担心知识差距。参赛者表示，很多AI助手能帮助快速学习，前沿论文和已有成果也能作为参考。这种资源支持让技术门槛大大降低。

目前，大赛报名通道已开启，截止日期为7月31日，全球高等院校的全日制在校学生均可参与。这个机会不仅能让参赛者积累实战经验，更能拓展高质量人脉。

如果你对这个方向感兴趣，不妨抓住这次机会。报名链接：https://www.valimart.net/