施炜:AI的三重挑战

• 文 /施炜，华夏基石管理咨询集团领衔专家、华夏基石商学院首席导师，中国人民大学中国资本市场研究院高级研究员

• 来源：华夏基石管理评论（guanlizhisheng2015）

• 文章仅代表作者本人观点

今天我简单谈一谈AI对企业的影响，看看它们究竟发生在哪些层面。

首先我们要清楚，AI作为这一轮技术长波中的关键要素，会对我们的生产、生活、经济、社会等方方面面带来巨大的冲击，会深刻影响生产力和生产关系。

这话听着可能有些夸张，但从结构性视角来看，它已经改变了企业的生存环境。套用进化理论，物种所处的生存环境一旦发生变化，那么它的生命形态、生存模式及竞争特长也必须要随之调整。企业也是如此。

眼下这类变化才刚刚开始，企业需要有一个适应的过程。

回顾工业革命之后经历的几轮大的技术长波，每次都是先作用于生产力，进而带动生产关系的变化，实际上就是生产力和生产关系协同发生变化。

经济学原理表明，生产方式是生产力和生产关系的总和。我们所说的工业生产方式、农业生产方式，其中既包括生产力，也包括生产关系。

站在企业的角度来说，第一次工业革命本质上是动力革命，这场动力革命很大程度上解决了远洋航海的物流运输问题，为全球化打下了基础。如果还是郑和下西洋时期的那种帆船，航行耗时极长，就很难实现规模化、高效率的国际交换。

近代中国在遭遇鸦片战争时，首先面对的就是对方的船坚炮利。这些船的背后就是新的动力。当年抵达日本的船之所以叫做黑船，就是因为船只的动力需要烧煤，冒着黑烟。这一轮动力变革，同样引起了生产方式的变化，当时出现了一些作坊式、小型生产企业。

真正的大工业诞生于第二次工业革命，也就是电力革命。煤炭不再只是轮船或者火车的动力来源，还成为整个社会的基础能源。大规模工业生产在电力的催生下出现，而大规模工业生产又催生出了大规模组织。福特制就是在工业革命第二次技术长波中出现的典型工商组织形态。而第一次工业革命对应的典型工商组织形态是船队。这部分知识的细节未必完全准确，但大体逻辑是成立的。

第三次信息革命，让所有的主体、所有的地域互联互通，底层支撑就是全新的通信体系。现代通信体系大幅提高了信息流转的效率，由此催生了互联网平台企业，这是这一时代的典型工商组织形态。比如说安卓操作系统、微软Windows软件平台。而国内企业腾讯推出的微信就是一个通信产品。腾讯能够做出微信，是依靠早年 QQ 积累的即时通讯基因，反观过去先去做门户网站的企业，最终都没能打造出同类产品。

AI时代会诞生什么样的全新企业形态，我们尚未可知，相关产业整体还处在探索尝试阶段。

1.三类AI技术体系

从当下的发展状况来看，我们可以把AI技术体系分为以下两大类：

第一类是AI基础设施。

作为算力的供给方，其中包含三个部分：

• 第一是算力硬件设施。比如基础设施中的芯片和光模块。GPU芯片承担计算功能，光模块主要负责通信功能，另外还要配套能源、散热等相应支撑。

• 第二是算法。算法以软件为核心，现在涌现出不少生成式大模型和专业模型。

• 第三是数据。数据就好比一座矿藏，历史数据持续被挖掘，新的数据又源源不断地生成。数据这种“矿产”与传统的有色金属、钢铁、煤炭等不可再生资源不同，是可持续的，能够一边使用、一边生产。

第二类是基于各种需求的应用。

基础设施、算法、数据三者共同构成了AI供给侧，下一步就是AI需求侧的发展。这方面目前才刚刚拉开序幕。

其实AI应用推进的速度并不快，甚至可以说相当缓慢。AI发展的几个主要方向：一是文本生成、软件编程；二是数字孪生。通过搭建起数字空间，可以更快地促进人类经济社会的发展。许多活动都可以放到数字空间完成。虚拟世界当中的仿生技术等，也都归到这一类应用当中。三是无人化。目前生产系统正逐步实现少人、无人作业。通过通讯系统、信息系统、数字系统，实现自动连接、自动决策，只要输入规则、要素和数据，系统就可以自动完成生产流程。无人化还可以延展到城市交通系统、物流系统等领域。

2.AI三大应用方向对企业的影响

概括来说，当前AI主要有三大应用方向：一是文本生成和编程；二是虚拟空间里的问题解决、价值创造；三是智能化系统导致的无人化。而这三个应用方向对企业的影响。我们可以用“AI for ……”的框架来理解，目前来看有3个“for”。

一是AI for Knowledge（知识），也就是AI所产生的知识效应对企业的影响。知识效应首先体现在知识的利用上。过去企业很难实现对企业内外知识的大规模挖掘。所谓内外部知识，指的是企业自身形成、沉淀的内部知识，以及与外部相关的各类知识。现在可以把这些知识整合出来加以充分应用。第二体现在知识的平权上，AI 的推广减少了外部人为因素造成的知识落差。第三体现在沟通平台的建立上。

二是AI for Process（流程），也就是AI嵌入涵盖研、产、销的价值创造活动，从我接触的企业来看，AI嵌入流程目前更多集中于前端流程，也就是面向客户的这部分流程。

比如顾客分类和标签命名。在过去的文本时代，科特勒的营销教科书中，从自然、社会、心理、行为等维度来划分顾客，可能几十个至多上百个标签，但在AI时代，用于划分顾客的标签快速增长，可以达到成百上千乃至上万个，颗粒度越来越细，可以细化到个体层面和微观场景。借助AI工具，企业可以快速进行顾客分类、行为识别、需求捕捉等操作。

现在已经有产品设计方面的AI工具，只要给它提出设计一款蛋糕的需求和相应的条件，它就能直接输出蛋糕的配方、形态、包装等内容。包括网页页面制作、推广方案制定等工作，也已经有相应的AI工具了。总的来说，只要是现有数据库、知识库里有相应基础的，AI就能够把所需内容生成出来。

Process再往下延伸就落到生产体系上。当企业走向生产无人化，假如需要生产摩托车，那么把车灯、把手、链条、车轮等配件备齐、设定生产计划之后，就可以启动生产。未来一条流水线可能只需要一个人，甚至完全不需要人。即便保留人员，大概率也只是值守看看电脑。

这是针对于标准产品而言，从标准到非标准只是一个量变的过程。再举一个例子，餐饮行业马上就会推出无人厨房。AI可以让快餐店制作出陕西的面皮。不过，当下还不能做出卓越的、与众不同的面皮，不能做出“妈妈的味道”。

三是AI for Decision（决策）。拓展开来说，这个“D”还可以包括Design（设计）和Discussion（讨论）。

AI为什么能够参与决策？因为算法把人类目前已知的所有函数、所有模型全部纳入其中。例如你告诉它一个场景，而这个场景是个白系统，也就是机械类完全理性的问题，那么只要明确目标、变量以及变量间的关系，AI就能自动算出结果。如果是灰色系统，也就是要面对模糊的、不完备的模型及数据，它也能在一定程度上解决问题、辅助我们进行决策。

放到宏观层面，AI还可以参考统计规律。统计本质上属于概率论，也有相应的模型。现在微观层面的问题AI可以处理，宏观层面的问题也可以处理，但处在中间的中观系统的问题，反而很难搞定，人工智能对此也难以破解。

未来做战略决策时，我们完全可以建立一个模型，把市场容量、市场结构、竞争态势等变量纳入进去，借助AI辅助输出方案。目前这类实践还比较少见，但按照AI的发展方向推导，这是非常可行的。

以上讲的还都是AI当下已有的应用。我们要进一步探讨下一步它会对商业模式造成什么影响？探讨商业模式的影响，就要跳出具体应用本身，放到整个大市场环境当中去思考。

我把AI对商业模式的影响大致归纳为以下三点。

第一，范围经济的极致化。

范围经济在信息时代主要是相对于规模经济而言的。什么是规模经济？就是依靠标准化产品的生产流通规模，实现成本节约、效率提升、效益增长的经济。

举一个直观的例子来区分范围经济与规模经济。比如有两家经营歌星的文化机构，其中一家只经营一位歌星，主打这位歌手的若干首作品，这就是规模经济。而另一家文化公司与众多歌手签约。每个歌手的收入并不大，但众多歌手的收入集合起来，收入规模可能很大。这就是范围经济。它是指某一类产品的场景、细分市场增加导致品种增加，在此基础上形成了多品种集合效应。丰田汽车介乎于规模经济和范围经济之间，车型品种不少，但本质上还是偏规模经济。因为每种车型及款式的销量依然很大。

我认为，AI可能会对范围经济产生重大影响。过去依靠人脑，根本处理不了体量庞大的信息。假设一个产品品类对应1000项物料，十个品类就要对应一万项甚至更多。数以千计、万计的品种，物料编码可以膨胀到几百万、几千万条。但对人工智能而言，处理这类海量数据完全不在话下。对它来说，处理1条和处理1000条数据，不存在本质差别，只是数量上的叠加。将来市场无限细分，品类无限增加，系统都能驾驭。

抖音等视频号同样具备这种特质，平台沉淀海量短视频，推送给每个人的内容各不相同，这就是范围经济的表现。回想过去，陈佩斯、朱时茂能够一夜爆红，是因为同一夜晚有数亿人同时看到他们的表演，这就是典型的规模经济。而现在，大家能看到的可能是一千亿个各不相同的内容。

对应于市场细分，人工智能会催生出敏捷供应。依托AI，敏捷供应系统可以承接数量更多的品种及物料，能应对更加复杂的生产工艺流程。这些靠人力是很难实现的。举个例子，我近期关注过连接器行业。多品种、复杂的连接器业务要面对海量物料编码，过去企业能处理一万多个，这已经接近人力的上限。但有了AI之后，这个上限就被打破了。

第二，生产能力的无限扩张。

随着AI技术的发展，生产不再受制于传统的资源、人力、知识、信息限制。已有的知识它可以调用整合，即便没有现成知识，它也能够推理、整合；而新的物质资源可以充分利用并且不断再生。这样的话，整个社会的产能会无限扩大。

以竹子为例，竹子生长繁育能力很强，属于可再生资源。山上只要埋下一段竹根，整片山上都能长出竹子。现在不少高端工业原料，过去依靠化工合成，如今已经改用竹子，走生物化路径。再例如，随着再生技术的发展，旧衣服回收之后，可以重新提取出纤维。总之，随着无人化、智能化的推进，物质产品的供给会无限丰富。

这与商业模式有什么关系？其中的关键就在于，物质态产品的价值会趋于零。当供给变得近乎无穷，物质产品本身就不再稀缺，也就不值钱了。到那个阶段，我们对价值的定义就要发生根本性改变。单纯依靠物质产品来赚钱的时代将会过去，这是一个很重要的判断。

最后一点，讲一讲AI时代的领导力问题，我们今天先不分析领导者的个人特质，而是从未来领导的对象、领导的场景是什么来切入，并从对象和场景反推对领导力的要求。

首先，是管理的对象。

AI时代的管理对象，一定是精英和专家。这里有一个基本判断，那就是AI会把知识水平和能力与AI持平，甚至不如AI的那部分人替代掉。AI本身还在持续迭代升级，不适应的人群也会随之变多。到最后，企业领导者所要管理的，主要就是精英、斜杠专家。可以说未来就是专家时代。

那么面对专家群体，需要什么样的领导力，这是我们需要研究的课题。首先，领导者要有更强大的愿景与使命感召力，否则专家不会追随你。同时还要具备更强的同理心，懂得共情。你自己不一定是技术专家，但必须能够理解专家；做不到理解，就无法相互融合。同时，还要拥有专家本身未必具备的前瞻力、洞察力，以此和专家形成能力互补。待人处事上要坚持人格平等，依靠威权去管控的领导模式，肯定走不通了。

昨天，和一个企业家交流，谈到专家管理问题。他说，你提出的这个问题特别好，我们现在恰恰就不擅长管理专家。怎么识别专家、评估专家、激励专家，专家同样要做好选育用留，这本身就是一套完整的体系和流程。

过去的管理，主要面对的是普通劳动者。德鲁克的核心思想之一，就是让平凡人通过协作机制做出不平凡的绩效‌。这个逻辑放在工业化时代是成立的。可到今天，普通的平凡人单纯靠简单、标准化的重复劳动已经很难有机会达成这个目的。我们现在要做的，是凝聚一群不平凡的人，共同成就不平凡的事业。

部分领域依旧需要普通劳动者。但即便是服务业，对普通从业者的标准也在升级。我曾经去过胖东来，发现胖东来的服务员是筛选出来的万里挑一的“普通人”。他们是顾客导向的专家。哪怕打扫卫生也要做到极致干净。企业给出高薪，把农村里最勤快能干的那批人吸引进来了。

AI时代，真正优秀的企业将会是生态型组织：在赋能和资源平台上培植、发育多个创新主体。这些主体的主导力量是创业型企业家。这是一批特殊的人才。企业如何发现他们、培养他们、开发他们、凝聚他们，是一个非常重要的管理课题。领导者如何领导企业家人才？即使领导者本身是企业家，本身具有惺惺相惜、发现企业家人才的能力基础，也需要掌握领导方法。如果领导者本身不是企业家，那就只能依靠制度、机制发现企业家人才，通过文化领导力也就是价值观领导力去领导他们。

第二，是管理的场景。

未来处在大周期的变动当中，环境会高度不确定，同时对价值产出的要求也会更高。现在我们咨询行业同样面临着挑战。其实咨询行业的主要矛盾并不是没有需求，只是整体需求有所收缩，真正的核心问题在于交付能力跟不上。

当行业竞争愈发内卷时，更需跳出原有结构进行认知的创新与升维，以此创造极致价值。打个比方，进入AI时代，你要面对的对手就好比足球赛场里的西班牙国家队。大家看过2026年世界杯决赛，对此就能有所体会。上届冠军阿根廷队在对阵西班牙队时，全场控球率大约只有35%，接近七成时间球都掌控在对手脚下。在这种情况下，拿到发球权和射门都无比艰难。

未来的企业家既要适应变化、响应变化，又要能捕捉机会、敏捷反应。就领导者素质而言，排在首位的是非凡的勇气。大变革时代，信念、果断、创新勇气比过去任何时候都重要。

其次是认知的前瞻性和升维。前瞻的本质是洞察未来，升维的核心是跳出原有结构看问题，这也是一种整体性、系统性创新思维。“归零”其实也是一种升维，从有到空是升维，从无到有反而是降维。

关于AI时代组织的形态，简单说几句。我觉得，流程化的时代已经结束了。虽然很多企业还没有真正建成按照事情的逻辑进行分工的流程化组织。但在未来，精英群体会实现工作任务的流程闭环，会整合工作，会超越流程。

已有专家提出“反分工”的概念。流程依然会起作用，但会变得更简单，更集约，更加模块化，不再拆解给大量人员分头完成。工作任务模块对应于组织模块，根据价值流的组合进行组织模块的组合。在共享信息、数据平台上，各个组织模块相互贯通、连接。

在生态型组织中，平台机构和创新型业务机构像土壤和树木一样相互依存、相互支持和增强。而创新业务机构具有分布式特点，自主、自律、自为。

当组织成员以专家为主，流程分工变成模块分工时，管理会变简单，会变轻；与此相对应，管理职能部门也会变得更加精简。

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