前言

每一次技术浪潮，都会有赢家和输家。

“人工智能也许是人类社会最后一次技术革命。”2025年6月，华为公司创始人任正非在接受《人民日报》专访时如此表示。AI时代，我们将迎来人类历史上最伟大的商业革命和社会变革。

无论是大国间的博弈，产业间的兴衰更迭，还是企业间的“成王败寇”，以及个人阶层的变迁，其底层逻辑在AI时代都将被彻底重构或再造，AI影响之深远将远超我们的想象。 本书将是每一位企业家、创业者、管理者以及一二级资本市场投资者的时代必读书。

AI时代，无论是存量企业，还是AI原生企业，依托AI数字技术的指数级跃迁和成本趋零化，低成本创新必将得到普及。创新不再是领先者的专属能力，而将成为每一家企业的基本生存能力。

AGI（Artificial General Intelligence，人工通用智能）仍需5至10年才有望实现。人无远虑，必有近忧。AI革命的广度和深度将超越之前任何一次技术革命。对企业、职场人士而言，向AI转型升级，5年的时间并不宽裕。AI时代的就业与社会保障体系改革、下一代的教育改革等，需要人们尽可能早地准备。所以，即使当前尚处于AI发展的初级阶段，面向AI时代的创新转型也已刻不容缓。

存量企业能否生存或发展，取决于其适应AI时代的速度。同时，领域知识（Domain Knowledge）的价值在AI时代亦将被急剧放大。 企业的第二曲线创新已箭在弦上，推动第二曲线创新的三大原则是：隐性资产最大化、隐性负债最小化、推翻隐性假设。

与此同时，AI原生公司的商业化速度远超传统公司。截至2025年10月，ChatGPT周活跃用户达8亿人，OpenAI估值达5000亿美元，并将2030年营收目标上调为2000亿美元，这一史无前例的增长速度引发全球关注，万亿美元AI基建计划更是震惊全球。

资本市场作为产业市场的前瞻与指引，发挥着至关重要的作用。对于高增长或高潜力公司，资本市场往往依据公司3年或5年后的盈利（市盈率）或收入（市销率）预测对公司进行估值定价，以给予高潜力企业充足的成长和创新周期。近两年来，全球一二级资本市场已经进入了AI资产主导的时代，AI已经成为资本市场财富增长的核心驱动力。

数字世界AI技术的特征是能力的“无限膨胀”与成本的渐趋于零。 随着AI能力的持续提升，数字世界的算法、代码一旦突破，它们将会快速自我复制和繁衍，这会进一步推动数字技术的通货紧缩和自我贬值现象的形成。

AI编程能力的指数级增长和开源大模型的蓬勃发展，将推动AI应用开发成本逐步趋近于零。纯粹数字世界中的AI应用将难以长期维持高收费模式，最终企业可能只是变相收取背后的算力或电力费用；而对于数字化部分，则可能只收取低廉的费用，甚至免费。

但伴随着AI能力的“无限增强”， 人类获取商业价值的能力亦将显著提升。 如过去无法找到的丰富矿藏和稀有金属、研发难度极高的新材料及可控核聚变、亟待解决的科技难题（如癌症等医学挑战）、难以满足的大规模个性化需求（如教育、医疗等）和长尾客户的长尾需求，甚至是梦幻的星际航行，都将逐一得到破解与实现。全年无休的数字人和机器人数量将高达千亿级，远高于现有人类劳动力数量，这些突破都将显著提升AI时代的经济价值和社会整体福祉。

特别提醒各位企业家和创业者，在AI时代，数字技术的重要性愈加凸显。当然应积极推动AI数字技术的应用，但单纯的数字技术往往无法直接帮助人们赚到丰厚利润或者创造足够的用户价值，这一点不仅在中国是如此，在全球范围内亦然。 数字技术是AI革命的发动机，但物理世界是终极战场，也是创造经济价值和社会价值的主战场。 这一判断将重构全球经济与全球企业的发展战略。

“software is eating the world”（软件正在吞噬世界），这一影响极为广泛的观点由网景通信公司创始人、a16z联合创始人马克·安德森（Marc Andreessen）在2011年发表的同名文章中提出。他指出，软件正以极快的速度渗透到各行各业，重塑全球经济、社会运作及人们的生活方式，成为驱动世界发展的核心力量。

“软件正在吞噬世界”，这一生动的表述凸显了数字技术的战略重要性，这一观点确实有其合理性，但这是一个典型的美国视角叙事方式，亦不可避免地带有一定的片面性。

美国构建的是以金融等现代服务业为核心的产业结构，软件或SaaS（Software as a Service，软件即服务）等数字技术确实对美国现代服务业构成了强大的推动力。不同的是，中国拥有以制造业等实体经济为主体的产业结构，数字技术在此背景下产生实效需要更长的周期。“软件正在吞噬世界”这一极具煽动性的口号让太多的中国创业者陷入了对软件或SaaS价值的狂热或盲从，他们企图用软件解决一切问题。当然，这一来自著名投资人的指南也令美国创业者对涉及实体环节的项目不甚热衷。

在现实世界中，软件确实是极为重要的工具，但是仅仅依靠软件的力量远远不够，必须实现“软硬一体化”才能最终解决现实世界的诸多痛点与难点。既有数字世界的Agent（智能体），也有物理世界的具身机器人，更有电动汽车、芯片、数据中心、核电站、矿藏、材料等众多物理世界要素，这才能构成AI时代真正的宏大图景。

因此，我们不应沉迷于“软件正在吞噬世界”的观念。AI时代，“软硬一体、极致化结果导向的AI”才是重塑产业格局的正确道路。

AI新基建，大放异彩

公众普遍认为当前全球产业竞争格局呈现出美国软件强、中国硬件强的局势，但在AI领域却并不是如此。中国通用大模型依托开源模式，与美国大模型几乎齐步走。相反，美国及其联盟在AI芯片等先进制造业上有显著优势，并频频对中国施加“卡脖子”限制。为此，中国必将在AI芯片引领的算力系统生态链上进行10万亿级赶超型投资，同时，中国垂直整合供应链能力在AI时代将更加大放异彩。这两者将是中国经济增长的重要驱动力和资本市场主要的价值来源。

人类第一条铁路是英国斯托克顿—达林顿铁路，全长约32公里，于1825年9月27日正式运营，迄今已超200年。人类第一条现代意义上专门用于汽车行驶的高速公路是德国科隆—波恩高速公路，它于1932年8月6日宣布开通，迄今90余年。关于全球第一个现代化机场则众说纷纭，但其历史也大约有100年。但即使在今天，全球高速公路、铁路、机场等现代交通基础设施建设与运营维护的市场规模仍极为庞大。

AI时代，算力中心及其背后的能源、电力等AI基础设施的规模将是天文数字级别，将远远大于铁路、公路、机场的建设和运维规模。 鉴于AI革命预计将在未来5年集中爆发，今天多数关于AI基建的预测数字可能都保守了。

“要致富，先修路”，在AI时代依然适用，甚至更为重要。从中国经济发展的角度来看，中国作为“铁公机”时代的“基建狂魔”，在AI时代必须坚定地投资AI新基建及其产业链。不仅要在中国大力投资建设AI新基建，亦需要在共建“一带一路”国家以及太空领域全面投资建设AI新基建。此时此刻，担忧AI基建过度投资，担忧未来算力闲置，都是源自对AI浪潮的不确定和不笃定。

未来10年，AI新基建及背后的芯片产业链等，将是中国一二级资本市场最大的投资主题与财富机遇。

AI并不是“虚拟经济”，相反，AI最大的机会、最主要的战场恰恰是“实体经济”。 从芯片到电动汽车、机器人、消费硬件、新能源、电力乃至可控核聚变等领域，都将发掘出中国“实体经济”跨越式发展的超级机遇。同时，AI技术将补足中国“生产性服务业”（即高端专业服务业）的短板，最终将中国从“制造大国”推向“制造强国”。

AI革命带有强烈的实体经济色彩。国际资本一旦看透这背后的商业逻辑，就应该毫不犹豫地加仓、加配中国资本市场。

总之，英伟达、微软等超级平台型AI赋能者有望冲击10万亿美元市值高峰。超级平台、算力（以及其背后的芯片与芯片产业链）、能源、电力等产业链，将成为AI革命第一个十年的最大受益者。紧随其后，与之密切关联的AI数据、算法、应用类企业也将迎来蓬勃发展。各行各业中那些成功的“AI+”应用者也将收获可观的增长；相反，那些不能拥抱“AI+”的所谓传统企业，只能陷入企业价值衰减的困境。AI时代的资本市场将呈现出典型的跷跷板效应，此消彼长，而这亦是产业市场潮起潮落的真实写照。

AI，产业变革的重要战略抓手

2025年7月23日，美国白宫发布了“Winning the AI Race：America’s AI Action Plan”，即《赢得AI竞赛：美国AI行动计划》（简称《美国AI行动计划》），旨在巩固美国在AI领域的主导地位。在该计划中，美国将中国标记为“首要战略竞争对手”，力图确保对中国的领先优势。

《美国AI行动计划》的核心是加速创新、完善基础设施、清除监管障碍，进一步收紧AI芯片对华出口管制等。同时，美国政府将AI与加密货币深度捆绑，强力推动美国大企业加大在美国算力基础设施的投资。

2025年8月21日，中国国务院发布了《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，聚焦于推动AI与社会各行业各领域的广泛深度融合，使全体人民共享AI发展成果，让AI更好地服务中国现代化建设。

中国的“‘人工智能+’行动”提出了加快实施“人工智能+”科学技术、产业发展、消费提质、民生福祉、治理能力等重点行动，培育智能原生新模式新业态、推进工业全要素智能化发展、拓展服务消费新场景等。

人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力，也是我们赢得全球科技竞争主动权的重要战略抓手。

提高全要素生产率（Total Factor Productivity, TFP）是全球经济增长的核心动力源，其主要源自技术进步、管理创新、制度优化以及资源配置效率提升等。AI已成为各大经济体全要素生产率提升的主要驱动力，也因此成为新一轮科技革命的焦点，亦已成为每一个产业、每一家企业竞争的焦点。

对中国经济而言，横亘在当下的重大挑战是如何跨越中等收入陷阱、如何破解“未富先老”的老龄化问题、如何寻找房地产下行后的新增长引擎、如何建设世界创新强国。破解这些难题的最大机会恰恰就是AI与机器人革命所带来的全要素生产率跃迁。

如今，半导体供应链的重要性已逐渐超越传统的石油，全球产业链的核心正从过去的“油—车—钢”等传统链条转向了“云—芯—电”等AI技术链条。芯片制造、数据中心、核电站等AI产业链竞争，已然成为新焦点。

同时，AI可能带来威胁国家安全、侵犯个人数据隐私等一系列跨国风险。中美作为AI领域的领先国家，有能力也有责任加强合作，在技术规范、伦理准则和监管框架等领域发挥引领作用。双方应秉持“科技向善”“求同存异”等基本原则，共同构建全球AI治理框架和标准规范，推动全球AI的安全发展。

AI是未来二十年产业变革的关键所在。这一次，企业将是这一切的主要推动者，AI企业将成为产业变革的关键性力量。

AI，最重要的财富增长引擎

阿基米德说：“给我一个支点，我能撬动整个地球。”国家经济、企业经营、家族财富，都必须回答关于“杠杆”的灵魂追问——如何加杠杆，谁来加杠杆，怎么安全地加杠杆？

每一次技术革命浪潮，都会让国家、企业和个人获得新的超级杠杆。在新的超级杠杆面前，没有人能高枕无忧，再大的企业也可能轰然倒地，而对于后来者，这或许是改变命运的契机，一切皆有可能。

你可以拒绝加杠杆，但是当其他国家、企业以及个人纷纷安全地加上杠杆，你们之间的竞争平衡就已被打破，你可能已经输在起跑线上了。

AI是人类历史上迄今为止最为强大的技术杠杆，必将根本性地重构和再造各行各业的产业市场。资本市场通过市盈率、市销率估值逻辑将AI的革命性影响成倍放大，这两大超级杠杆之间产生的是乘法效应，而非简单的加法效应。AI与资本市场两大超级杠杆带来的乘法效应，将是全球经济格局最大的变量，必将带来翻天覆地的巨大变化，可谓“百年未有之大变局”。

如何坚决地拥抱AI带来的技术、商业、资本杠杆，将是未来20年最重要的财富密码。

我们必须高度重视资本市场繁荣与现代经济增长之间的密切关系，此为杠杆之一，即资本杠杆。AI既是当今全球产业市场持续增长的核心驱动力，亦已成为全球股市最重要的增长引擎，此为杠杆之二，即技术杠杆。AI革命从根本上利好AI赋能者和应用者，资本市场估值是给予这些弄潮儿的巨大奖赏和鼓励。

当前美国股市AI相关股票已成为市场主导力量，AI相关股票在美国主要股指中的权重已达到前所未有的水平。AI革命拯救了美股——以AI为主线的美股科技七巨头贡献了美股涨幅的七成。AI革命也拯救了美国经济，热火朝天的股市通过财富效应维持着美国强劲的消费。同时，AI革命带来的庞大资本支出，也让美国经济保持了活力。

摩根士丹利分析师估算，标普500成分股公司每年通过AI可节省成本约9200亿美元（主要来自薪资支出减少与生产率提升），这一数字相当于前述公司2026年预期税前盈利的28%，AI已经成为美国上市公司利润增长的核心引擎，最终可能为标普500指数带来16万亿美元的市值增长，接近其当前总市值的1/4。

中国股市在DeepSeek R1发布之后，在中芯国际、寒武纪、中际旭创等算力股带动下发展出了久违的小牛行情，但目前AI相关股票市值占比仍较低。高盛报告指出，AI技术的广泛应用可以在下一个10年内将中国企业每年每股收益提高2.5%，增长前景改善和信心提升有望将中国股市的公允价值提高15%到20%。2025年，中国科技创新叙事正在被重估，A股总市值首次突破100万亿元人民币，其中，具有广泛赋能能力的AI溢出贡献颇大。

AI革命将是中国股市打破长期以来“牛短熊长”魔咒的神奇魔法石。“牛短熊长”背后其实是中国经济由周期性行业的起起伏伏所构成的经济底色，AI革命带来的健康增长模式是中国迈向“牛长熊短”的最大推动力。

无论是美国股市还是中国股市，AI类权益资产都将是未来20年具有高度确定性的增长引擎，虽然中间一定会有所波动，甚至是巨幅震荡，但AI类权益资产必将跑赢大势，从长周期看，甚至将是资本市场的主要盈利来源。

从2025年开始，AI类权益资产将成为中国和全球每一个机构或中产家庭的资产“底仓”或压舱石。

从全球视野看，AI类权益资产的存在形式包含AI类二级资本市场股票或基金、一级市场的天使投资或LP份额（有限合伙企业中有限合伙人的出资份额）等。AI时代，每一个机构、家庭的财富多少在一定程度上取决于所持有的AI类权益资产的质量和规模。

留给AI应用公司的机会，只有“钻井深挖模式”

AI应用公司如何盈利？这是每一位创业者、投资人都必须回答的尖锐问题。

在AI市场中，AI应用公司将占据重要地位，从数量上看，全球除了屈指可数的通用大模型公司外，99.99%的AI公司都将是AI应用公司，长期而言，AI应用公司将收获或占据AI技术浪潮中80%的商业价值。

2025年，随着DeepSeek的横空出世，AI应用迎来了性能的极大提升和成本的革命性下降，AI商业化落地正在加快推进。

今天的通用大模型是“最强大的超级螃蟹”，在数字世界里无所不能。对于那些只是做薄数字化应用的企业，通用大模型是超级强大的摧毁者，势必在短时间内使其数字化功能拥有“平替”或免费，即所谓的“大模型会吃掉90%Agent”。

所以， 留给AI应用公司的机会只能是“钻井深挖模式”。

99.99%的AI应用公司必须坚守“小切口、大市场”的原则，聚焦一个品类，提供从选品到供应链，再到生产交付的全链路服务。在这种情形下，通用大模型是AI应用公司最大的发展底座，创业者可以站在通用大模型的肩膀上发展深度应用。企业数字化技术研发其实是外包给了通用大模型。通用大模型在各个维度都会变得更好而且更便宜，创业者应以此为基础进行战略规划。

因此，站在巨人的肩膀上，AI应用公司只需要投入部分数字化技术研发费即可开展经营。相应地，AI应用公司必须在通用大模型不能覆盖的领域积极加大投入，特别是在物理世界的投入；必须围绕核心客户的核心需求、解决客户的真痛点真问题，为实现极致化结果导向而加强核心能力建设。

未来AI行业的发展可能主要遵循两种模式，一种是通用大模型的“超级螃蟹横着走模式”，另一种就是AI垂直应用模式——“钻井深挖模式”。

在极致聚焦之后，AI应用公司必须走向极致化结果导向之路。

2025年5月，红杉资本AI峰会上，150位全球顶尖AI创始人得出共识：下一轮AI，不卖工具，而是卖收益。红杉资本合伙人帕特·格雷迪（Pat Grady）直言这将带来“万亿美元机会”。这个判断与盛景研究院提出的Al RaaS（Result as a Service，结果即服务）模式高度一致。

AI RaaS模式，是盛景研究院基于多年的在数字化和AI领域的投资孵化实践，于2025年3月17日首次提出的，AI应用核心在于交付结果而非工具，敢于以结果作为定价、收费或盈利的依据，这将是AI应用的主流模型。

工具导向是把复杂问题留给客户，把简单操作留给自己，就像“铁路警察只管一段”那样。极致化结果导向则是把复杂问题留给自己，把简单操作留给客户，AI应用公司自己用AI工具降本增效后向客户直接交付结果。这两种模式的运行逻辑完全相反，商业价值更是天差地别。

AI编码（Coding）可能是衡量AGI关键的先验指标之一，甚至我们可能首先在编码这个环境下实现强ASI（Artificial Super Intelligence，超级人工智能）。因此，所有AI应用创业者都要相信数字技术必然走向低价化、免费化，这是AI时代的必然趋势之一。

AI应用创业者的“结果即服务”仅仅是开始，AI应用公司不能停留于此，要继续大胆前进，伴随着AI技术革命的发展， AI应用公司必须走向极致化结果导向之路，“极致化”是核心关键词。

为什么极致化结果导向的“钻井深挖模式”是AI应用公司唯一的生存路径？

第一，从满足客户需求的角度而言，那种靠数字化就能满足的需求，多数已经被满足了，现在用户尚未被解决和满足的痛点和需求往往都是更高难度的挑战。往往只有既具备AI数字化能力，又具备数字和物理世界融合能力的企业，才能真正解决客户的痛点、满足客户的需求。

第二，从竞争角度来说，AI应用如果不能直达用户痛点和需求，往往就会被大厂轻易干掉，因此深耕AI赛道，企业必须构筑核心竞争壁垒，牢筑发展护城河。

第三，从自身盈利角度，如果企业家和创业者只做数字世界的Agent，那么他们就只是在数字化这个狭窄的利润池里折腾。诸多互联网大厂虎视眈眈，随时准备以免费策略打垮创业公司。据统计，全球GDP中软件和数字化利润池只占约2%，很小。为什么很多企业做软件数字化，看着高大上，却一直挣不到丰厚利润？原因就在于此。

基于以上三个维度，以终为始，AI应用公司必须坚持极致化结果导向，这样才能避开大厂的射程范围，才可能赚到丰厚收益。为了实现极致化结果导向，就不能局限于数字世界，必须敢于跨越传统的产业边界，敢于进入物理世界，并由此进入人力资源、供应链、资产等更大更丰厚的利润池。

那么，AI应用公司如何迈向极致化结果导向呢？

盛景研究院提出的极致化结果导向，是指用数字世界的AI能力和阶段性优势快速撬动、拥有或共同拥有物理世界的高价值资产，让AI应用公司从乙方成长为AI甲方或共同甲方，从服务商进化到AI业主、AI老板，或者深度掌控运营场景。这是AI应用创业者最大的时代红利，也是最大的利润池，更是巨大的投资机会。

这是商业认知层面的突破，企业家和创业者不应将企业仅定义为一家数字技术公司，而要敢于将AI应用研发能力转化为持有或共同持有的优质资产或IP，要敢于揽瓷器活，即敢于“按结果分成赚钱”。

AI探矿独角兽KoBold Metals是典型的采用AI RaaS模式的公司，该公司不卖软件，而是利用AI技术整合地质数据与勘探信息，颠覆传统探矿投资大、周期长、失败率极高的现状，直接成为优质矿产的持有者或共同持有者。其估值达30亿美元，融资近10亿美元，投资人包括杰夫·贝索斯（Jeff Bezos）、萨姆·奥尔特曼（Sam Altman）、比尔·盖茨（Bill Gates）及多家顶级风险投资机构和矿业巨头。

作为采用AI RaaS模式的创新药AI公司，由两位华人创办的硅谷独角兽Formation Bio已累计融资6亿美元，其不仅将AI技术集成到药物研发的各个环节，更开创了新型的AI驱动下的创新药IP资产经营模式。

AI探矿、AI创新药、AI新材料、AI合成生物背后的逻辑其实都是一样的——每一座矿、每条医药临床管线都是一项资产、一个IP，这意味着企业可分阶段投入资金、分阶段估值和融资、分阶段出售所持股份。

同样，在消费领域打造由AI驱动的新品牌，也存在巨大的商业机会。过去企业打造一个消费品牌，可能需要10年时间、10亿元的资金投入，但成功率却不超过10%；但现在，借助AI的全链路能力，如AI选品、AI设计、AI营销、AI销售、AI客服等功能，企业打造一个成功的新品牌，可能只需要5年时间、1亿元的资金投入，而且成功率可以达到20%。AI技术将帮助产业公司用更短时间、更小投入、更高成功率构建优质资产。在AI的驱动下，企业做新品牌、新IP所带来的ROI（投资回报率）将革命性地提升。

因此，这一拨AI应用的创业机会在于企业家和创业者可以借助新技术成为优质资产或IP的共同持有者，从优质资产或IP的持续增值或长期经营中获得巨大的利润，而不是做乙方，仅仅通过提供服务获得微薄的技术服务费或数字化工具费用。

谈到极致化结果导向，谈到回到物理世界，AI应用公司应该走“软硬一体化”道路。离开了硬件谈极致化结果导向，在众多场景下根本走不通，仅靠软件能做到的事情毕竟有限，而且企业及其产品和服务容易陷入同质化的境地。所以，今天所谓的软件、SaaS、AI应用公司都应尽可能地打破“重软件轻硬件”或单一依赖通用软件或硬件的传统局限，坚定走软件与硬件深度协同、双向赋能的企业发展路线。

客户需要的是极致化的结果导向，需要的是完整解决方案，需要的是最终解决问题，客户并不关心你是否只做软件或只做硬件。

AI时代，产业公司路在何方？

产业公司多为传统模式下的甲方，虽然赚钱，但也多面临投入大、周期长、风险大、成功率低等诸多痛点。但如果产业公司用AI全链路能力“刷新”企业，大力改善和提升ROI模型，则有机会成为“AI新物种”。

下面我们以“多邻国”产品的打造为例，阐述产业公司是如何借助AI技术实现转型升级的。

多邻国，一家已经诞生了16年的全球老牌教育公司，从AI“loser”（失败者）摇身一变成了AI“winner”（成功者），成为全球AI教育龙头，市值约148亿美元 。2025年第一季度，多邻国的付费用户数量突破1000万大关，同比增长40%。多邻国借助AI技术，从以下几个方面实现了教育转型升级。首先，多邻国用AI技术大力提升内容生产效率。多邻国过去开发100门新课需耗时12年。如今，通过充分利用AI，其仅用一年就新增了148门课程，内容生产效率至少提升了10倍。借助AI在内容开发上的强大优势，多邻国开发出了数学、音乐、围棋等全新课程，甚至可以根据每个人易错的内容单独生成相应的课程。

其次，多邻国充分利用AI提升用户体验。很多人之所以放弃语言学习，是因为害怕和不熟悉的人用不熟练的语言交流。现在，用户在付费版本里可随时开启与AI角色Lily的视频对话，类似一对一的真人口语练习。此外，多邻国发现练习题太难或太容易，都会导致用户放弃学习，为此多邻国动态学习系统便用AI实时调节题目难度，以留住用户。系统给用户设置的练习题正确率约为83%，这大大激发了用户的学习兴趣，同时也助推其平台用户黏性媲美多数社交平台，这无疑是巨大的成功。

最后，当教育同行纷纷焦虑“ChatGPT会不会进来抢市场”时，多邻国看透了教育的本质：AI大模型可以给出答案，教你解题，但多邻国是教育公司，不仅能教授新知识，更能培养学习驱动力，这是大模型公司做不好或做不了的。多邻国那些魔性猫头鹰表情包、连胜打卡设计、“被动攻击式”通知，本质是上万次A/B测试磨出的“学习驱动力引擎”，能帮助人们更好地克服学语言最难的事情——保持动力。

多邻国创立的使命是“让最优质的教育惠及所有人”。多邻国所使用的AI技术都指向这一远大的目标。通过AI让个性化教学的成本趋近于零，教育普惠可能逐步成为现实。

因此， 如果产业公司擅于利用AI重塑企业经营，充分发挥深度领域知识的价值，产业公司将是这拨AI巨大红利的直接受益者，也将有效抵御通用大模型或AI原生公司的入侵。反之，如果产业公司不能拥抱AI，不善于利用AI，则将被这个新时代抛弃或边缘化。

Orchard Robotics 由康奈尔大学的华人辍学生查利（Charlie Wu）创办，近期完成了2200万美元的A轮融资，旨在用AI彻底改变果园的种植方式。查利的祖辈在中国就是苹果种植户，这让他对农业有着与生俱来的亲切感。Orchard Robotics并非AI农业应用的个案，它背后是AI技术改造传统农业的时代浪潮。放眼全球，资本和科技力量正从不同维度切入这个古老行业：AI育种、AI除草、AI病虫害预防等等。这股由AI驱动的农业革命，才刚刚拉开序幕。

最为古老的农业、矿业等领域都在被AI革命改变，都正在迎来翻天覆地的变化。那么，你所在的行业应该也不会例外。

产业公司，与其坐等被AI取代，不如立即投身AI革命的浪潮之中。

AI时代，CEO不会被AI替代，但会因AI而彻底改变

从CEO到CIO（首席信息官），越来越多的组织领导者“默认”（assumed），AI将逐步接管企业，公司采纳AI的速度必须超过竞争对手。这不是一个“要不要”的问题，而是一个“如何做”的问题。

AI已经开始进入董事会，而且AI将逐步成为每一家高质量运转的董事会或决策机构的重要成员。一个真实的案例是，一家公司的董事会在做每一项决策时，都会询问AI以获取更多信息，如将AI用于激发讨论，为董事会讨论提供更好的素材和激发性观点。创始人评价：“它真的比我一半的董事会成员还强。”（It's literally better than half of my board members.）

董事会决策是如此，那么，CEO会被AI替代吗？CEO在AI时代该如何改变？

首先，AI将显著增强CEO的管理能力。在那些数据驱动的CEO管理工作当中，AI将成为强大的决策支持系统，极大地提升工作效率、减少工作负荷。例如，在公司战略、产品或销售战略分析方面，AI可以分析和处理海量市场数据、竞争对手情报、宏观经济指标，生成多种战略建议与情景模拟。在运营效率优化方面，AI更将大有作为，可以极致优化供应链、生产流程、库存管理、物流路线等。总之，AI将为CEO创造巨大而直接的价值。因此，不会使用AI的CEO，相比善于利用AI的CEO，将处于劣势。

其次， AI难以替代CEO的领导力等核心职能，CEO的核心价值在于激发人性、塑造企业灵魂、承担责任、“灰度管理”等。 员工需要的不是冷冰冰的高效流程，他们需要被倾听、被认可、被激励。CEO往往通过一对一交流、会议、演讲、以身作则等方式凝聚团队，形成一种有温度的人际信任和情感连接。复杂情境下的决策颇具挑战性，最终拍板需要依靠经验、直觉、勇气和价值观。同时，公司CEO是最终责任人，责任在法律和道德上都无法转移给AI。

AI时代的CEO，其领导力、愿景、价值观和人际交往能力这些“人类特质”将变得更为重要，“经营管理”层面的分析或自动化处理等则将由日益强大的AI负责，AI将成为超级“副驾驶”，但手握方向盘、决定企业航向的仍然是CEO。

未来的CEO将是“AI增强型CEO”。 他们擅长“人机共生”，利用AI处理海量信息，进行实时模拟推演，以优化运营，获得前所未有的经营效率；同时，CEO聚焦于人性，展现人类特有的领导力，专注于战略方向、文化建设、人才发展、激励团队和做出最终的“判断”。这无疑将是更好的CEO，甚至这才是CEO本应有的模样。

CEO是否会被AI替代已成为热点话题，那么，各级管理者更将面临被AI替代的巨大威胁与挑战。

AI时代，在无数智能体、机器人的串联之下，在自动化工作之下，企业和各类组织必将进入“扁平化管理”时代。管理层级将减少，管理半径将扩大，管理者的数量将会显著减少，同时，各级管理者必须善于通过AI、通过“人机协作”提升运营效率，并专注发展和运用人类所特有的判断力、领导力、创新力。

我们常说“不要用战术层面的勤奋掩盖了战略层面的懒惰”，过去的CEO或管理者确实是被各种琐事缠身，身心俱疲，但在AI时代，CEO或管理者在战术层面就不会那么忙碌了，而他们在战略层面的短板也就无处遁形了。

AI时代的个人创业：一人公司与AI工作室

AI在整个社会结构、商业结构、企业组织结构层面都产生了翻天覆地的影响，它使过去我们许多习以为常的事情变得不再正常或者不再司空见惯，反过来，一些我们过去认为并不存在的机会、并不存在的岗位将会诞生、将会涌现。AI既会产生所谓的结构性失业，即过去存在的岗位不再被需要，或者会显著减少，但亦将促成新的结构性就业机会，涌现出众多新的岗位、新的职能。

从全球发展和商业角度来看， AI时代的商业逻辑将是“大的更大、小的更小”，呈现极致化的马太效应。

“大的更大”是指人类商业历史上会有第一批10万亿美元市值公司出现，如英伟达、微软这样的超级平台公司，就某些角度而言，顺应于AI浪潮的大公司的前景将会更为明朗。

2025年7月10日，英伟达成为全球首家市值突破4万亿美元的公司，英伟达CEO黄仁勋的身家也一度超过了“股神”沃伦·爱德华·巴菲特（Warren Edward Buffett）。

“小的更小”是说AI技术革命性地降低了创新创业的成本与风险，AI正在彻底重塑“个人创业”这一商业模型，我们将迎来“个人创业”的黄金时代。

随着大模型、Agent性能的提高，当Agent逐步具备了计算、思考、规划、行动等能力之后，其就会替代或执行企业流程。Agent优先取代或执行的是企业过去给人类员工所设计的流程，但 AI原生企业将为Agent重新设计所有流程， 或者让Agent重新定义工作流程。一旦Agent接手操作整个工作流，Agent之间交换彼此的信息、达成交易，这将实现前所未有的效率跃升。此时，一个人和众多Agent就可以组成一家AI原生“一人公司”。

有史以来第一次，小微企业能够获得“约等于”大公司所拥有的资源。

所以， 依托超级大平台、蓬勃发展的外包服务商，雇用或使用众多的智能体或机器人，“一人公司”或AI工作室将风起云涌，成为AI时代企业的主要形态，也将是解决AI时代就业挑战的主要方向。

AI虽然会消灭诸多就业岗位，但也会创造众多的个人创业机会，“就业型创业”将更为普遍，自由职业者、自雇佣等灵活就业形态占比将进一步显著提高，或许这对一国经济形态、就业政策、社会保障体系等都会产生根本性影响。

“一人公司”是指AI时代创业者借助AI工具，以精简的团队规模达成组织目标的新兴企业形态。“一人公司”并非指由个人独自完成所有工作，而是以一个“超级个体”（Super-Individual）为核心，充分利用外部资源和AI技术杠杆，通过极简团队创造规模化商业价值的组织形态。

OpenAI首席执行官萨姆·奥尔特曼在接受Reddit（红迪网）联合创始人阿里克西斯·奥哈尼安（Alexis Ohanian）采访时表示：“在我和科技行业首席执行官的小群群聊中，我们曾打赌说，今年就会出现一家市值10亿美元的‘一人公司’。如果没有AI的助力，这简直是天方夜谭，但现在它正逐步变成现实。”

或许在不久的将来，“一个人的独角兽公司”不再是幻想。一个人带着众多智能体打造一家估值10亿美元的公司，这将是AI时代个人创业的巅峰，也很令人振奋。

“一人公司”将进一步放大超级个体在AI时代的影响力和商业价值，但要求创业者具备高水平的领域专长和学习敏捷性，具有强大的内驱力和“端到端”的统筹协调能力。

“超级个体”与所谓“专家”有本质区别。 专家，可能是顶级的工程师或者是PM（项目管理）产品经理，但在组织里，他依然只是整个链条上的一个环节、一个螺丝钉。超级个体，首先强调的是“承担责任”，他要负责“端到端”（end-to-end）地交付最终的结果，而不能把责任推卸给其他人；其次强调的是“端到端”的能力，他能驾驭从用户洞察到产品设计与开发实现，再到市场推广与交付服务的全过程。正是AI的助力让超级个体“端到端”的能力得到了极大的增强。

所以， 你未必会去创办一家“一人公司”，但是你必须尽可能地减少“螺丝钉”思维、减少推卸责任的做法，同时积极地践行“端到端”的思考、提升能力、为结果负责，在这个过程中，AI将是你最大的助力与伙伴。

“一人公司”只是一种极致化的表述，并非指只有一名员工的公司，因为一批AI原生公司正在广泛验证商业的一种可能形态：以极小团队服务海量用户，在窄场景赚取可观收入，用创新引爆行业变革。

据不完全统计，在过去一年里，人员少于200人、价值超过10亿美元的公司已经超过了100家。AI时代，这种“小而强大”的AI新物种公司将越来越多，而非个案。

同时，AI时代将诞生海量的AI工作室，聚焦于满足长尾客户的长尾需求。中国今天有数以百万计的网络主播，那么未来可能会有数以百万计的AI工作室。它们就类似今天的街边餐厅、咖啡厅，“微小却海量”，虽增长有限，但却是解决就业问题的主要模式，亦是AI时代的毛细血管。

长尾客户的长尾需求是大企业无暇顾及的市场，又是小公司曾经无力满足的市场，但是AI给这些小型工作室赋能之后，小型工作室解决问题的本领更强了、成本更低了，小型工作室满足众多长尾客户的长尾需求将变得可能。

若AI工作室的数量在中国能达到数以百万计，在全球能达到数以千万计，那这势必会带来海量的就业机会。 这是AI时代新增的“结构性就业”，这个机会过去并不存在，而这个市场的总规模颇为庞大。

未来，“中间层”必然会被扁平化。企业内部、组织内部是如此，企业的形态也将是如此。 “大企业会更大”，全球将涌现出一批10万亿美元级的超级大企业；“小企业会更小”，“一人公司”和小型工作室将蓬勃发展。

那么，你的企业路在何方呢？

AI时代，个人如何不被替代或边缘化？

随着AI能力的增强，Agent将以数字员工的形态存在于企业业务流程之中。未来每一个人类员工都将管理多个数字员工或机器人，同时也可能被高阶数字员工管理或指挥。企业CEO和管理者该怎么处理人类员工与数字员工的关系？在企业组织能力上，应当如何将数字员工纳入管理？

管理者应鼓励员工应用AI来改变工作方式，将员工变成既懂业务又懂AI的人才。未来每一家企业或组织提升组织能力的关键在于实现“人机共生”的化学反应，人类员工与数字员工的协同融合决定了企业的组织竞争力。

同时，AI时代劳动密集型企业或劳动密集型部门层级将逐步减少，从事重复性强且易被AI替代的工作的人员（如初级的客服、文员、工程师和研发人员、装配工等）将逐步减少，人类管理者将雇用大量数字员工和机器人负责前述岗位。

当然，管理者减少或前述岗位被AI替代，这将对社会稳定构成直接冲击。减少负面冲击的有效方式之一就是减少每周工作天数，在AI时代，我们有望迎来的重大变化是人类将逐步实行4天工作制，甚至进入3天工作制，这既是应对潜在失业问题的最佳方式，也是让人类生活更美好的必然方向。

AI时代，一方面，新型企业、新型岗位必将大量涌现，成为经济增长和社会财富增加的主要驱动力，另一方面，某些传统岗位、某些传统企业受到巨大冲击，大量企业被迫倒闭，大量人员面临失业。 我们坚信在经济总量上前者将显著超过后者，即经济增量将显著大于经济折损，但是，两者在空间、时间上将存在巨大的差异或错位，这是必须未雨绸缪、提前应对的重大难题。 当然，在AI浪潮对经济利显著大于弊的背景下，在新一轮科技革命的背景下，我们不能因噎废食，不能因为担心存在失业问题而错失了AI发展机遇。

AI时代，不同的国家和地区、不同的行业、不同类型或规模的企业、不同职能或不同层级的员工，获益与受损将出现明显分离或错位， 所谓“几家欢乐几家愁”，某些岗位人员可能出现永久性失业，即存在明显的转岗困难。因此，政府通过政策设计引导和救助弱势群体颇为重要，且这一系列政策需具有相当的前瞻性和政策力度，因为AI浪潮来势汹汹。

例如，对受损岗位类别的员工给予大力度的转岗培训和待业补贴，进行充分的失业救助等。其中，最重要的就是对当前的年轻人、中年人使用AI和机器人进行充分的培训和实练，将其塑造为善于使用AI工具、愿意为结果负责的AI时代新型劳动力。为此，大学教育和在职在岗教育应立即做出重大的调整。

中国企业大规模出海是“产能过剩”下的战略选择，中国企业在“产能过剩”的同时其实也存在着中国劳动力的“阶段性过剩”问题。中国为何一而再，再而三地牺牲诸多利益去保出口？这既是为了保持GDP的稳定，也是为了保证出口背后的就业。

在AI发展进程中，中国就业形势将面临阶段性挑战加剧的局面，其中，大学毕业生、白领等受到的AI冲击将更大、更早。相应地，中国企业出海，不仅是制造业产能出海，也将是劳动力出海，中国的就业挑战势必要在海外市场进行部分消化，同时，大力发展高端专业服务业，有助于从源头上解决大学生群体的就业问题。

从个人角度而言，务必尽快成为“AI原生劳动力”，热情拥抱AI、擅于使用AI、投身AI创新浪潮， 这是将命运掌握在自己手中的主动选择。“为了一场营销活动，我们用AI智能体模拟进行了20个实验，它迅速给我们展现了各种各样的可能性、不同版本的预测结果，随后，我们项目组花一个小时进行讨论和做出决定，然后选出最适合的方案再做落地实施，这时，工作效率和所获得的成果都得到了极大跃升。”这将是“AI原生员工”理所当然的工作方式。

在未来的工作模式下，即使是初级员工，其职责亦不再是简单的执行，而是“编排、整合、规划、审查和审计”AI Agent的工作，初级员工将是“大量AI Agent的管理者”。企业在招聘初级人才时，应优先考虑那些“AI原生”、能用AI极大提升自身产出的候选人，他们能为组织迅速带来AI原生力量。

这些“AI原生员工”将可以迅速向公司展示其所能带来的巨大价值。例如：“为什么要花两周时间、花一笔不菲的咨询费用做一份研究报告？我用深度研究工具可以在30分钟内给出有价值的研究成果。”

可能很多大学毕业生或职场新人担忧“初级岗位”的减少会影响其就业前景，但恰恰相反，他们最有可能率先成为“AI原生员工”，而一旦他们能够快速成为“AI原生员工”，他们将成为职场上的香饽饽。AI时代的职场竞争也将存在明显的“后发优势”特征。

同时，大学毕业生和职场新人应积极投身于中国企业走向全球化的出海进程，这将是中国大学生群体解决就业、追求美好职业未来的重要战略，中国企业必须走向全球化寻找新市场和新出路，就业群体也是如此，需要坚定出海信念，寻找新的就业突围路径。

在AI或将取代一切的时代，个人能够做的是什么？怎么不被AI替代呢？核心与企业一样，也在于你要能为结果负责，极致化地为结果负责。

客观地说：在一个组织中，有多少人真正能为、敢为、愿意为结果负责呢？为结果负责，其实是相当具有挑战的任务，但这也是每个人、每个组织屹立在AI时代的要诀。不能为结果负责的组织、团队、个人，在AI时代只会逐步地走向边缘化。

哪怕这个结果仅仅服务于5个、10个（外部或内部）长尾客户的长尾需求，但你能为这个最终结果负责，你就是有价值的角色。其实，哪怕是只服务于一个长尾需求、能为结果负责的组织和个人，在这个世界可能都是稀缺的，在AI时代依然具有独特的价值。

未来的技术公司或软件公司会越来越少，但是最终能为结果负责的运营服务公司一定会越来越多。

总之， 随着AI技术的迅猛发展，“结果”正在成为衡量组织和个人价值的主要标尺，而非其他。

至于人类这个物种会不会被AI替代？在AI时代，人们会更幸福快乐吗？对此，我们持乐观态度。当然，这也是“科技向善”所应努力的方向，这也是我们投资和创新创业的指南针。

只要人类敢于放弃某些岗位或职能，不与AI抢活干，即只要人类把AI能干好的活交给AI，而人类抛弃或减少人类数百年来在不知不觉中所累积的机器特征，在AI的赋能和分担下，人类就会更轻松，更能享受生活，欣赏美，也更富人情味，那么，人类的幸福指数在AI时代将会得到显著提升。

当然，人类不与AI抢活干，需要我们前瞻性地、创造性地解决人类弱势群体的就业问题，并提供完善的社会保障体系。第一次工业革命期间的“卢德运动”（Luddite Movement）本质是手工业者在社会转型期对自身生存权的捍卫，成为后世讨论技术革新与社会公平问题的重要参照。在向AI时代转型的进程中，这是我们必须妥善解决的首要难题。

同时，虽然AI将能够胜任“几乎所有的智力工作”，但人类在特定领域的独有价值将更加凸显，那些需要深度情感连接和同理心的职业——如教师、护士、老幼照护员等等——将成为最适合人类从事的职业，并被赋予独特的人文价值。多年来，这些职业在各种巨大压力汇聚之下已经被异化了，人类特有的价值正在被机器化，人类正在变得冷冰冰。随着AI承担更多人类工作中带有机器属性的工作，人类的本真将从重压之下得到解放。

所以， 人类不应“躺平”，应该焕发人类特有的热情去面对那些具有独特意义的事务，而这类事务在AI时代将提供海量的就业机会。

从18世纪60年代第一次工业革命开始，工业革命将人类本身变得越来越像机器人了，而AI这一纯正的机器人将拯救正在变得“四不像”的人类，人类或许能由此成为本源意义上的人类。

AI时代，人类将拥有更多的“自由”，让人类有时间回归自己、回归家庭、回归社区、回归自然，当然，还有可能开启一场说走就走的星际旅行。