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李开复AI时代变革,企业如何抓住机会
发布:深圳邦道 日期:2026-08-14 人气:13

 

人工智能(AI)的快速进展高频次引发社会“震撼”,可人们似乎并没看到社会因为AI而产生“巨变”。这种强反差,正应了科创界那句广为流传的话:技术的力量往往在短期内被高估,在长期内被低估。

AI变革绝不是工业革命4.0

40年前,我还是一个志在研究AI的年轻人,在给卡内基梅隆大学的博士学位申请信里我写道,“AI是人类认识并理解自己的最后一步”,现在我更坚信这一点。

蒸汽机把生产力从手工升级到机械,电力把机械力、热和光送到社会每个角落,互联网让信息传播的边际成本趋近于零,而AI变革,把智力变成可调用、可复制、可规模化的基础能力。过去每一次工业革命给你的都是更强的“手”,而AI变革给你的是更强的“脑”。可以肯定地说,AI变革绝不是简单的工业革命4.0,它是科技、商业和文明的全新篇章,其影响也会比此前每一次工业革命都要大。

在科技发展史上,从诞生到规模化进入普通家庭,电话花了大约80年,互联网用了10年,ChatGPT用了两个月。这是人类历史上所有消费级产品里最快的一次扩散。一方面,今天的模型比两年前强大得多,几十年才能完成的技术迭代压缩到几年。另一方面,AI推理成本两年内下降了约99.4%,相当于一辆25万元的汽车,过两年降到了约1500元。每单位智能成本的崩塌式下降,加速了AI的扩散。

看上去波澜不惊,其实AI变革正在快速展开。一批AI原生企业已经成长为行业黑马。月之暗面、DeepSeek、智谱等新兴AI企业,估值均超千亿元人民币。和AI相关的电力、算力、存储等行业也站上时代风口,长鑫科技市值突破3万亿元人民币。近3个月新成立的短剧公司全都为AI原生模式,依托视频生成技术大幅压缩制作成本,传统剧组岗位需求大幅缩减。

当然,传统行业比如制造业,由于涉及制造流程、供应链、机器人应用等实体环节,AI变革难度大得多,进展会慢一些。不过,AI数据复利的增长方式不是算术增长,而是指数增长,企业进行AI转型的时间窗口比大多数人意识到的要窄。我估计未来三五年,那些没有实质性改革的企业可能被那些先行AI改革的公司所挑战。

实现“AI原生转型”

麦肯锡一项调查显示,尽管近九成企业都在使用AI,但只有39%的企业实现了实质性财务回报。

很多公司忙于装备软件供应商推荐的各种智能体,一年下来攒了十几个互不相通的垂类智能体:会议纪要整理、合同初稿生成、报表自动汇总等工具一应俱全,可是没有任何一个能打通财务、供应链、销售和客服数据,且在它们之间穿针引线、为全局判断提供参考。忙了一整年,看上去到处都在用AI,业务结果却没有什么改变。

原因在于AI的部署方式和企业价值生产之间存在巨大的断层。很多传统企业仅把AI当作局部工具,用于优化客服、合同审核、报销等局部环节,无法释放AI的全部价值。另一方面,传统公司多层级人力协调带来内耗,难以适配海量AI员工的调度。如果系统没有全链条接入企业的工作流、数据流和反馈回路,就无法吸收真实使用中的反馈,沉淀不了业务操作经验,无法随着业务运转持续改进。

要实现“AI原生转型”,不能只把改革任务丢给信息化部门。技术部门缺少顶层决策权限、全局变革想象力,也无法承担转型失败的全部责任。企业需以AI为底层支撑,重塑业务流程和决策链路。比如,公司一把手使用“管理者AI”统筹管理,借助AI完成产品设计、销售运营、投资研判、战略决策全链路工作,AI负责推演和建议,人类最终“拍板”。

AI原生转型的关键,是发掘任用熟悉业务、具备AI管理能力的骨干人才,搭建“直接责任人(DRI)”新型组织架构。DRI全权负责对应业务指标,跨部门统筹工作,独立调度批量AI员工,对业务结果负全责。根据企业情况的不同,AI原生转型的路径也有所区别。新兴创业团队,核心成员可能70%—80%为DRI,无冗余中层架构;大型传统企业则需分步过渡,先挖掘中层优质人才转型DRI,保留原有组织沉淀价值,避免激进变革引发企业混乱。

AI原生转型的结果是公司具有了“数据飞轮”,建立了一套由智能体执行、闭环数据持续迭代的自我进化系统。同时,组织本身也需要进化出代谢能力。“数据飞轮”让系统越来越聪明,代谢能力让组织架构越来越适配企业的业务运行模式。

全社会的“饼”越做越大

提到AI变革、组织扁平化,很多人会担心AI抢走人类的工作。这个担心乍看起来没错:如果全世界的工作是一张饼,AI多拿走一份,人类自然就少一份。

这其实是把AI和人对立起来了。事实上,由于AI的加入,人类创造的“饼”会放大若干倍。理由有两个,一是人的想象力现在还远远没有完全发挥。我们每个人都有好多点子,但是分身乏术,最终实现的可能连1%都不到。二是人的大脑带宽太有限了,我们的信息输入和输出比AI慢了数千倍;而且人脑是线性的,一次只能想一件事。AI可以帮助人类突破这些瓶颈,放大我们思考和执行的能力。

一旦AI可以承接创意落地的执行环节,普通人仅需少量时间指挥AI完成沙盘测试、小规模试错,大量潜在优质创意就能转化为商业价值,国内生产总值规模有望放大数倍。过去,顶尖的创新者一辈子最多能重塑几个行业,现在在AI辅助下,他们有可能孵化出数十上百个新企业,批量诞生具有颠覆性的产业变革。这样,即便AI承接80%的工作,人类可获得的工作机会和经济收益也能成倍增长。

有人会说,按照我的新书《AI未来已来:CEO、组织、个人的时代红利》推测,AI的最大红利会流向具备创意、能够调度AI放大价值的人群,这会不会加剧社会财富的分配不均?这个担心不无道理,但是人类是能动的,AI时代需要我们每个人与时俱进地提升自己,整个社会也需要调试和进化,发展出AI时代的人类文明。

从整体看,全社会的“饼”越做越大,社会财富总量会大幅提升,人类将进入丰饶时代,普通人会有更多元的发展路径。比如,有人提出构建全民基本收入制度,以保障全民基础温饱;有人提出社会价值津贴构想,用来补助那些难以用商业营收衡量价值的工作岗位。方法总比困难多。

 

作为个体,要提高在AI时代的竞争力,我有三个建议:一是往“开放”靠,主动寻找那些最难的、标准化程度最低的事。二是往“复杂、风险、把关”靠,要把自己放到“出了事要由你负责”的位置上去,那正是价值聚集的地方。三是往“温度、信任”靠,当人们有了更多时间和更厚的钱包,会更加需要“我无条件信任他”“有个人真的把心放在了我身上”的感受。人与人的关系需要时间和经历的积累,这是AI无法替代的。

此外,AI时代对人才培养提出了要求,未来需要更全面地推行个性化教育,依托AI匹配学生兴趣、学习节奏定制教学方案,将学科知识与学生爱好结合,实现趣味化、差异化、创新性的学习,重点培养提问、追问、深度探究能力,培养品位、远见、信念和勇气。教育变革至关重要,可以预见,那些率先完成教育转型的国家,将占据人才竞争和国力竞争的制高点。

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