抛开炒作，人工智能究竟如何影响体育产业？

如果你是体育迷，你一定看过人工智能的广告。

NFL 和 Microsoft Copilot 正在帮助教练利用人工智能做出场上决策。NBA 和 AWS 正在为球迷带来人工智能驱动的高级数据。MLB 和 Google Cloud 正在利用人工智能更好地吸引体育场内的消费者。

作为一名球迷，几乎不可能知道所有这些关于人工智能的讨论究竟意味着什么——与那些仅仅是大型科技公司在品牌营销上的投入相比。

很难分辨什么是真实的，什么是炒作。

作为一名投资者，这是一种非常相似的体验。在 Will Ventures，我们坚信人工智能将像影响大多数行业一样，对体育产业产生重大影响。但我们也意识到，许多人工智能应用要么被过度炒作，要么投资时机尚早。

因此，我们采访了各大体育联盟和球队的数十位高管，以了解他们目前实际正在使用哪些人工智能工具。（我们的谈话主要集中在场外应用而非场上应用，后者完全是另一回事）。

我们认为，人工智能将比其他行业对体育产业产生更大影响，原因有以下几点。

首先，体育产业最大的收入驱动力是内容——而人工智能视频和图像模型将改变内容的创作和消费习惯。（我们曾就此撰写了一篇更长的文章，请点击此处阅读）。

其次，体育产业实际上只是由众多中小型企业（即各支球队）组成的集合体，这些企业雇佣了数十种可以通过人工智能实现自动化或大幅提升效率的职位。

第三，体育赛事拥有一些最丰富消费者数据集——涵盖门票、商品、内容、游戏以及更多接触点——这些数据可用于预测偏好并更好地吸引粉丝。

作为衡量人工智能在何处能创造最大价值的指标，了解体育联盟如何盈利会很有帮助。联盟有四个主要的收入来源：

1. 媒体
2. 票务与比赛日
3. 赞助
4. 商品和授权

有些联盟在某些方面更具指标性。例如，美国职业棒球大联盟（MLB）更侧重于票务业务，而美国国家橄榄球联盟（NFL）则更侧重于媒体。但所有联盟在这些方面或多或少都有相同的软件需求，因此也有相同的 AI 用例。

尽管如此，我们仍有理由对那些向体育界推销 AI 的初创公司持怀疑态度。

正如报道所言，95% 的企业生成式人工智能试点项目都失败了。这并非技术炒作周期首次席卷体育产业。还记得 NFT 曾被认为将彻底改变粉丝体验，或者 VR 曾被认为将重塑现场观赛体验吗？

同样清楚的是，谷歌和微软（它们已经拥有现有的体育合作伙伴关系）等人工智能巨头将获得大量新创公司无法获得的价值。我们仍然不知道哪些用例将由 ChatGPT 服务，哪些将由新的垂直特定应用程序服务。

然而，投资面向体育产业的人工智能初创公司最困难的部分在于： 为达到风险投资规模的成果提供担保 。

我们相信许多人工智能初创公司将成功地向联盟和球队销售点解决方案。但要达到风险投资规模——即数十亿美元的企业价值——一家初创公司需要做到以下几点：

1) 为其体育客户带来巨大的增值，或者

2) 将体育作为切入点，拓展到更大、相邻的行业

带着这种视角，我们与联盟和球队高管进行了交流。通过这些对话，我们总结出以下四种人工智能应用，它们是高管们作为运营者最感兴趣的，也是我们作为投资者同样看好的。

主题一：媒体制作

体育赛事版权方及其转播合作伙伴对内容制作有着巨大的需求——短视频和国际内容的爆发式增长只会让这些需求有增无减。

像 Greenfly 和 ScorePlay 这样的平台已经在自动化媒体工作流程的很大一部分，帮助摄取原始比赛素材，使用计算机视觉标记关键时刻，并直接发布短视频和长视频。像 Magic Hour 这样的体育专用工具和像 Midjourney 这样的通用工具也被用于设计灵感和特效。

与此同时，到 2025 年，每个体育赛事组织都希望在全球范围内扩大其粉丝群。国际比赛已成为这一战略的核心部分。就在本赛季，NFL 将在巴西、爱尔兰、德国、西班牙和英国举行比赛。但事实是，NFL 的大部分互动将通过面向当地球迷的内容来推动，这些球迷不会亲自到场观看比赛。

本地化内容的挑战在于其耗时且昂贵。如果 NFL 想在其 YouTube 上发布葡萄牙语集锦，它需要聘请当地评论员、租用工作室并支付制作团队费用。而这仅仅是为了一个语种。此外，这些国家的变现尚未规模化，像 NFL 这样的联盟难以在投资回报有限的内容制作上投入。

最近，像 LingoPal 和 Camb.AI 这样的 AI 初创公司已开始专门为体育用例提供实时内容翻译服务。在体育领域之外，Eleven Labs 已为高端 IP 持有者建立了重要的内容配音业务。在我们采访的数十位体育高管中，实时翻译是他们最感兴趣的领域之一。

借助这项技术，英语体育广播可以接入他们的 API，以接近零延迟的方式将广播翻译成另一种语言。这是一个非常艰巨的技术挑战。理想情况下，翻译不应仅仅是实时的。它还应该具有情感感知和基于上下文的能力。例如，如果一位美国评论员大喊“Mahomes is crushing it”，模型必须知道如何捕捉这种方言和语调，并将其翻译成多种语言。

除了这些实时翻译工具，联盟也越来越对配音和字幕工具感兴趣。这些工具共同对于增加国际观众和培养粉丝至关重要。

主题二：赞助

赞助是体育赛事资产的另一个主要收入来源，这些资产会雇佣庞大的合作销售和激活团队。特别是赞助销售流程，其速度缓慢且依赖人工。团队需要花费数周时间来整理潜在客户名单、进行陌生拜访，并手动制作演示文稿。

人工智能工具无法完全取代这些团队。赞助通常是数百万美元的交易，涉及不同的广告库存和实物赞助，这需要人工参与。但体育赛事资产可以利用副驾驶工具来协助赞助销售。想象一下，一个工具可以摄取第一方球迷数据，三角定位哪些品牌在人口统计学上最匹配，并联系这些品牌的首席营销官，提供定制的演示文稿。

其中一些已经成为现实。例如，CRED 正在与多支 NBA 和欧洲足球队合作，整合他们的内部和外部数据，为赞助销售提供新的客户关系管理系统，并实现品牌外联自动化。Wolfcycle 正在帮助多支球队筛选高质量的赞助和高端门票销售线索。

如果一家初创公司能够成功解决体育赞助工作流程问题，他们就可以利用相同的技术扩展到其他行业。音乐节、贸易展、媒体公司和现场体验业务（例如赌场和主题公园）都拥有类似的赞助销售职能。

主题三：票务

对于 NHL、MLB 和 MLS 来说，门票和包厢销售是最大的收入来源。尽管如此，球队的销售职能部门在技术创新方面却鲜有进展。大多数球队仍然依赖庞大的、以佣金为导向的销售团队进行陌生电话销售、手动筛选潜在客户，并在过时的客户关系管理系统中记录活动。

我们采访的几支球队已经开始尝试使用人工智能销售工具。有些球队正在试用像 Bland AI 这样与行业无关的工具来自动化销售推广。这些球队正在使用人工智能代理来处理初步接触点，而人类销售代表仍然可以专注于完成销售。一些更成熟的球队实际上正在构建自己的内部副驾驶，可以处理潜在客户评分、营销活动自动化和客户留存等事务。

数据丰富，特别是针对季票和包厢销售，是我们看到的另一个创新领域。例如，Minerva 帮助迈阿密海豚队、F1 和其他体育赛事建立了潜在高价值客户的数据集，从而使销售推广更有效。

谈到票务，还必须提到整个体验对球迷来说是根本性的糟糕。由于 Ticketmaster 控制着大多数场馆，球迷不得不支付高昂（且隐藏）的费用。他们也无法获得任何个性化的互动。理想情况下，球迷应该获得个性化的票价选择、座位升级和商品优惠，以及应用程序中的个性化通知。但 Ticketmaster 的传统技术栈未能利用球迷数据，导致球迷被视为匿名交易，而不是社区中有价值的成员。

Jump 是 Will Ventures 投资组合中的一家公司，正在构建一个全新的、AI 原生的技术栈。Jump 的愿景是将球迷数据、球队票务库存和球队客户关系管理（CRM）统一到一个平台。你可以想象，一个 AI 不再是简单的交易结账页面，而是能够了解你过去的到场记录、预算、最喜欢的球员等信息，并主动为你提供最合适的门票。随着时间的推移，这个 AI 甚至可以自动化部分销售流程。我们很高兴 Jump 能在本赛季与明尼苏达森林狼队合作推出其产品。

主题 4：IP 管理

我们发现体育界高管最感兴趣的最后一类是 IP 管理。正如我们在“NBA x Open AI 协议 ”中深入探讨的那样，运动员、联盟和球队的 IP 越来越多地出现在 AI 生成的内容中。他们渴望获得工具，以便在这个 AI 内容创作的新时代保护和利用他们的 IP。

我们看到一些初创公司帮助 IP 持有者监控网上不必要的 AI 生成内容，并向社交媒体平台发出删除通知。例如，Loti 为包括基努·里维斯在内的名人提供这项服务。

然而，随着人工智能模型的不断改进，我们可能会在不久的将来看到，几乎不可能区分人工智能生成的内容和真实内容。我们相信，更大、更长期的机会在于帮助 IP 持有者通过人工智能内容管理和利用他们的 IP。

杰克·保罗在 Sora 上近几周的活动是一个有趣的案例研究。保罗（OpenAI 的投资者之一）鼓励粉丝在 Sora 视频中使用他的形象，并在该平台上获得了显著的参与度。请看下面他发布在 X 上的参与度结果 。

另外， 了解一下马克·库班如何利用 Sora 为他的低成本处方药公司提高知名度。

联盟、球队和运动员可以开始以全新的方式授权他们的档案和肖像。想象一下，在一个世界里，Sora 和 Veo 上的创作者可以合法地生成基于官方授权素材的衍生内容——而体育资产则能从每一次使用中获得报酬。这种模式可以适用于各个垂直领域——不仅仅是体育，还包括音乐、电视/电影和其他知识产权。

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总而言之，围绕着向体育产业销售的 AI 初创公司存在大量炒作。但这种技术平台转变已经以多种方式影响着这个领域——从媒体制作到票务，再到赞助和知识产权管理。

如果您对 AI 对体育产业的影响感到兴奋——并正在围绕这四个领域或其它领域进行建设——我们很乐意听取您的意见！