零一万物联创马杰:AI智商已堪比名校博士,但没有“业务地图”企业玩不转

作为“十五五”开局之年首场国家级服务贸易综合型展会，2026年中国国际服务贸易交易会（以下简称服贸会）日前在北京首钢园拉开帷幕，吸引了全球产业界的广泛关注。

聚焦于大模型技术的产业级赋能，零一万物也亮相本届服贸会，与各界共话服务贸易的数智化创新。

9月10日，在本届服贸会金融服务专题金融助力实体经济高质量发展系列论坛上，零一万物联合创始人马杰发表主题演讲并参与圆桌对话环节，集中分享了零一万物的最新行业观察，并谈及了AI在赋能金融行业、助力实体经济方面的观点和见解。

零一万物联合创始人马杰在2026年中国国际服务贸易交易会上发表演讲

在马杰看来，大模型带来的不只是又一次技术升级，更是一次前所未有的“智力平权”：过去由少数人掌握的顶尖知识，正在变成人人可以调用的能力。

马杰强调，真正的问题已经不是“AI能做什么”，而是企业能否把自身的业务知识组织起来，让AI从聪明的通用模型成长为真正懂场景、能干活的业务专家。

企业AI缺的不是更强的模型

而是一张“业务地图”

今天的大模型很像一位刚从清华、北大毕业的博士生：知识丰富、智商很高，却不了解一家企业为什么这样运转，更不知道不同部门的目标、流程、权限和经验从何而来。

这也是AI进入金融、工业等复杂场景时面临的现实落差。马杰以飞机作比：模型是性能强劲的引擎，但企业需要的不是一台悬在空中的引擎，而是一架能够真正起飞、稳定运行，并适应不同行业的完整飞机。

要造好这架“飞机”，必须把企业散落在数据、系统和员工经验中的知识组织起来。通过Ontology（本体）等方法，AI才能理解业务对象之间的关系，获得动态、可追溯的上下文，从一个通用模型变成真正懂业务的“企业成员”。

围绕这张“业务地图”，马杰在演讲中以老板AI、销冠AI和投资官AI为例，提出让AI进入经营管理、销售增长与投资决策等核心场景。其目标不是再增加一个孤立工具，而是把分散的业务事实、专业判断与执行行动连接起来，让AI在真实业务中持续学习、形成闭环。

在金融场景中，这种能力尤其重要。马杰指出，AI尤其擅长处理参数众多、仅凭人脑难以穷尽的复杂问题。风险研判、投资分析和企业估值既涉及海量信息，也依赖专业经验。

过去，许多判断逻辑只存在于专家脑中；未来，可以尝试将这些经验提取并沉淀到AI系统里，让分析过程更加透明、可复现。当然，安全、监管和人的最终责任始终是不可逾越的前提。

未来一个管理者可能带领

十几个人和几千个Agent

当AI从单个Agent走向多智能体，并进一步迈向大规模Agent协作，真正的跃升将不再只是单个模型变得更聪明，还可能来自智能体数量与协作方式的变化。

马杰认为，当Agent从今天常见的几个、十几个扩展到更大规模，量变可能带来新的质变。届时，组织智能将从一种能力选择，变成企业的必然要求。

马杰举例说，过去大型集团的一位VP可能管理几千人，未来则可能管理十几个人和几千个Agent。

随着Agent承担更多信息处理和执行任务，企业有机会减少不必要的管理层级，缩短信息传递链条。传统中层也将更多转向DRI（Directly Responsible Individual, 直接责任人）——不再只负责上传下达，而是对关键业务结果端到端负责。

这并不意味着AI会简单替代人。相反，有判断力、能够承担责任的人会变得更加重要。变化在于，AI不再只是每名员工手中的工具，而会真正进入组织架构，成为可以被分配目标、调用资源和交付结果的新型协作者。

因此，企业AI转型不能只靠员工自下而上尝试，也不能完全交给CIO。办公提效当然有价值，但如果如此聪明的“大脑”只被用来写材料、做总结、改格式，它在企业里就被大材小用了。

马杰认为，AI落地最大的瓶颈不是模型，而是认知。真正的转型必须从CEO和董事长开始：先找到企业最核心的经营问题，再让AI进入经营、销售、投资等高价值场景，把业务事实、判断、行动和结果连接成闭环。

在AI加速进入产业的关键阶段，企业不能只把注意力放在节省成本上，更应优先思考如何借助AI提升决策质量、业务效率与增长能力。

未来企业真正的护城河，也不只是品牌和技术专利，而是长期积累的核心数据，以及数据与AI不断相互增强形成的飞轮。谁能率先把AI从“提效工具”变成组织能力和决策能力，谁就更可能在AI下半场赢得主动。

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