第1部分 智能化登場

第1章 智能化來襲，企業準備好了嗎

第1節 AI高歌猛進，帶來智能化機會

● 第37手與第78手：關于人機共存的初啟示

2016年3月，谷歌DeepMind用AlphaGo向圍棋世界冠軍、韓國棋手李世石發起了五番棋挑戰，全球8000萬人在關注這場跨越人類與機器界限的比賽，人工智能（Artificial Intelligence，AI）與人類有了一次舉世矚目的交鋒。

在此之前，圍棋因其復雜性，被稱為人類智力游戲最后的一塊高地，不像其他棋類已被AI成功挑戰—早在1997年，IBM旗下的人工智能DeepBlue（深藍）就打敗了象棋世界冠軍加里·卡斯帕羅夫—圍棋的復雜程度是國際象棋的10～100倍，其決策樹之龐大曾被認為是人類直覺與創造力的專屬領域。

在比賽開始前，人們普遍認為李世石獲勝是易如反掌的事，DeepMind團隊也捏了一把汗，自認讓AlphaGo對弈世界頂級棋手的風險很大，很可能“會以很愚蠢的方式輸掉”。

開局的結果雖然出乎所有人的意料，但實話講，AlphaGo贏下第一局時還不算引起什么波瀾，直到第二局，當AlphaGo在37手走了一步棋，看似昏招，實則是讓對手李世石陷入長思、布局棋面的關鍵一子。

紀錄片《AlphaGo》對此有著精準的點評：“人類棋手下出第37步的概率僅有萬分之一。”AlphaGo的原理是AI領域的深度學習，模仿人類玩家，自我游戲、強化學習，用AI預測人類在任意給定的棋局中會走哪些棋步并預判應對。絕妙的是，它還超越了人類的經驗和指導，下出了不少新棋路，連李世石也感嘆：“這一步很創新，也很漂亮。”

連輸三盤后，在隨后的第四盤，李世石下出了78步的“神之一手”，扳回一局。AlphaGo對此也有觀點：“第37步催生了第78步，讓李世石有了全新的態度，用全新的方式看待比賽，他借由這部機器精進了棋藝。”在AlphaGo的片尾，一行字幕意味深長地表達了人與機器之間的關系：“在比賽結束后的兩個月內，李世石贏下了他參與的每一場圍棋錦標賽。”AI為人類帶來新的啟發和目標，這也映射了未來組織中人類與AI的共生關系—不是替代，而是認知升級的催化劑。

隨后的2017年5月，在中國嘉興烏鎮，AlphaGo在三番棋比賽中以3∶0戰勝了當時世界排名第一的柯潔。我有幸在現場觀戰，那種刺激感以更強烈的方式撲面而來。比賽期間，柯潔與AlphaGo的每一步棋都牽動著在場每一個人的心，同時AlphaGo憑借其強大的計算能力和創新的棋路，再次展現了AI在圍棋領域的巨大潛力。

在比賽結束后，柯潔同樣表達了對AI的深刻理解：“AI戰勝人類棋手也是人類科技的進步。人類的新智慧以某種形式戰勝了古老智慧，這其實是人類的又一次自我超越。”

贏下這一局后，2017年5月27日，DeepMind宣布AlphaGo退役，其證明AI 可以在圍棋這一復雜的智力游戲中戰勝頂尖人類棋手的使命已完成。不僅如此，DeepMind還推出了比AlphaGo更強大的版本—AlphaGo Zero，它完全不依賴人類棋譜，僅僅通過40天的自我對弈學習，就達到了超越AlphaGo的水平。

更重要的是，DeepMind 希望將 AlphaGo 的相關算法和技術應用到醫療、安保、能源等其他領域，以推動AI在更多實際應用中的發展，也通過AI實現更廣泛的社會價值。

正如DeepMind 聯合創始人兼CEO（Chief Executive Officer）德米斯·哈薩比斯（Demis Hassabis）所表達的：“我們團隊都希望 DeepMind 能夠成為AI界重要的前進力量，好比阿波羅登月計劃那樣。我們最大的愿景，就是通過人力去探索、去塑造智能。”

●ChatGPT帶來了全社會的AI熱潮

AlphaGo 的勝利揭示了如何讓機器具備“類直覺”的決策能力—它不再依賴窮舉，而是借助深度神經網絡與強化學習的結合，通過自我對弈形成策略網絡與價值網絡的協同進化。如果說這是AlphaGo引發的人們對AI的驚鴻一瞥，那么，ChatGPT（Chat Generative Pre-trained Transformer）的橫空出世則更猛烈地把科技未來推進現實，影響并擴散至更大規模的社會群體。

時間的脈絡可以回溯到更早之前。《晚點》在一篇文章里復現了OpenAI的成立—2015年5月25日，山姆·阿爾特曼在寫給埃隆·馬斯克的郵件中提到，建議“啟動一個類似曼哈頓計劃的AI項目”，這就是日后的OpenAI。7年后，2022年11月30日，OpenAI宣布正式推出ChatGPT—一款基于大規模語言模型的對話系統。僅三天后，ChatGPT的用戶數便突破了100萬；2023年1月，ChatGPT用戶突破1億，成為互聯網史上最快獲得1億用戶的產品。

ChatGPT展示出了強大的自然語言理解和生成能力，機器可以更好地理解和回應用戶的意圖，可以根據用戶的提問靈活地進行多模態回復，是自然語言處理（Natural Language Processing，NLP）技術的巨大突破，AI不僅能精妙地分析已經存在的事物，還可以生成、創造新的東西。和圍棋比賽一樣，被稱為人類智力的另一塊高地—創意與寫作，也開始被AI所挑戰。

這正是ChatGPT的成功之處，不僅在于其強大的自然語言處理能力，還在于其廣泛的適用性。與AlphaGo局限于專業領域不同，ChatGPT以自然語言為媒介，滲透到電子郵件、法律文書、編程代碼、營銷方案等場景中，從教育、醫療到娛樂、商業等多個領域都有顯著的應用效果。

ChatGPT火爆現象的本質是兩重突破的疊加：一方面，將語言轉化為直接生產力，傳統軟件需要用戶學習操作邏輯，而大模型實現了“需求即界面”，人類用本能的語言表達即可驅動復雜能力，如數據分析、跨語言翻譯、知識圖譜構建等；另一方面，從AlphaGo的封閉式決策進化到基于自然語言的開放式對話，AI從“專家工具”進化為“全民助手”，從專用型 AI 走向通用型 AI，不僅企業可以通過API（Application Programming Interface）調用快速構建新的應用，個人用戶也可以把AI當作自己生活和工作的輔助工具。

2022年9月，全球知名風險投資機構紅杉資本發布了關于生成式AI的報告《生成式AI：一個創意新世界》（Generative AI：A Creative New World），預測隨著模型的獲取趨于免費和開源，應用層的創造力逐漸成熟，“我們預計生成式AI的殺手級應用程序也會出現，比賽開始了”。

2023年是大家公認的生成式AI元年。OpenAI發布ChatGPT的真正意圖是推廣其背后的模型，2023年3月15日，隨著GPT-4發布，生成式AI也開始大爆發。

ChatGPT也迅速引起了全球范圍內的關注與跟隨。在國外，除了ChatGPT，還有Bard、Character、Perplexity、Claude等競爭者。在國內，2023年更是上演了一出各平臺大模型連番登場、接踵而至的戲碼：3月，百度旗下文心一言發布；4月，阿里巴巴發布通義千問；5 月，科大訊飛發布星火大模型，騰訊、字節跳動也緊隨其后。另外還跑出了零一萬物、MimiMax、百川智能、智譜、階躍星辰、月之暗面“大模型六小虎”，國內外互聯網大廠和創業公司紛紛入局。

更具意義的是，2022年全球經濟尚處于不景氣的光景中，ChatGPT引發了全球科技公司對自然語言模型的研發熱潮，同時，基于大規模語言模型的技術路線得到了廣泛認可，促使更多企業和研究機構投入資源開發和應用大模型，推動AI產業化布局的大幅加速，直接帶動了人工智能行業的競爭和發展。

這也契合了阿爾特曼創辦 OpenAI 時所想達到的公司使命。同樣是在當初的郵件里，他提及的描述是“創造用于增強個人的能力的第一個通用人工智能（Artifical General Intelligence，AGI）”，不僅關于人與機器的關系在此明確被定義，同時，智能化的機會到處顯現。超級智能時代超越了我們大多數人的想象，也可能更快地到來。

●DeepSeek來了，“技術爆炸”照進現實

在科幻作家劉慈欣的小說《三體》中，“技術爆炸”是一個關鍵概念，它指的是在短時間內、以爆炸形式迅速實現科技飛速進步的現象。

2024年年底，當全球仍在ChatGPT引發的狂歡中慣性前行時，中國科技公司深度求索（DeepSeek）發布了同名大模型 DeepSeek-R1，再次引發熱議。特別是其背后的AI技術在短時間內取得了顯著進展，技術發展的非線性躍遷超出了傳統技術發展的預期，這一現象，恰似《三體》中所描述的“技術爆炸”在現實中呈現，GPT-4到DeepSeek-R1的躍升僅僅用時1年。

DeepSeek在技術上實現了多項創新，尤其是在模型架構和訓練效率方面，它采用了獨特的混合專家架構（Mixture of Experts，MoE）和多頭潛在注意力（Multi-Head Latent Attention，MLA）技術，這一架構不僅大幅減少了顯存占用和計算資源消耗，還支持更大規模的參數。

直觀的對比是，DeepSeek-V3僅用1/11的算力和2000個GPU芯片便實現了超越GPT-4o的性能表現。體現在成本上，DeepSeek-V3的訓練成本據稱僅為557萬美元，遠低于GPT-4o等模型的1億美元，另外其推理成本也極具競爭力，每百萬tokens的推理成本僅為傳統模型的幾分之一。同時，DeepSeek突破了對英偉達CUDA生態的硬件依賴，也能夠在華為昇騰、AMD等其他芯片上高效運行，為全球開發者和企業提供了更多選擇。

DeepSeek的先進性還體現在推理能力的性能上。它摒棄傳統AI的監督學習，采用強化學習框架，使模型具備真正的推理能力，能夠更好地適應復雜多變的現實場景。這一點不僅僅是技術邏輯，也體現在跟用戶的交互上，DeepSeek的獨到之處是面向用戶展示了推理邏輯，用戶可以看到模型是如何逐步推導出結論的，從而更好地理解模型的決策過程。這種透明性對于需要準確性和可靠性的應用場景尤為重要，能夠增強用戶對其輸出結果的理解和信任。

同時，DeepSeek不同于傳統的封閉開發模式，它選擇了全棧開源的道路，不僅將模型權重、訓練框架及數據管道全部開源，還允許用戶自由使用、修改、分發和商業化，降低了中小企業和個人開發者的使用成本，吸引了大量開發者參與生態建設，形成了技術迭代的正向循環。

在《華爾街日報》等媒體的描述中，DeepSeek的出現被稱為“AI領域的斯普特尼克時刻”—“斯普特尼克時刻”（Sputnik Moment）一詞源自于冷戰時期。1957年，蘇聯成功發射了世界上第一顆人造衛星“斯普特尼克1號”，給蘇聯彼時的對手美國帶來了巨大的震撼，當時被視為蘇聯在技術和科學領域超越美國的象征。這也因此引發了美國后來一系列的反應，包括成立NASA（National Aeronautics and Space Administration，美國國家航空航天局），啟動阿波羅計劃，以及在全國范圍內推廣數學和科學教育等措施。這些努力最終幫助美國在1969年實現了首次人類登月，贏得了與蘇聯的太空競賽。

DeepSeek在當下也會不知不覺起到這樣的催化作用，這個作用是面向多維度的。無論是其作為行業里的新興公司代表，還是作為中國技術實力的新生力量，它都可能會激發其他公司或國家加速發展自己的相應技術，影響整個行業的走向。

OpenAI 對于從閉源到開源的態度轉變就是一個很好的例子。過去，OpenAI一直以閉源策略為主，強調對核心技術的控制和保護。然而，隨著DeepSeek等開源模型的崛起，“算法創新+開源生態”的模式不僅證明可以大幅降低研發成本，同時還能快速吸引開發者和用戶，OpenAI的策略開始發生轉變。2025年2月，OpenAI首席執行官山姆·阿爾特曼在多個場合承認，OpenAI在開源AI軟件方面“一直站在歷史的錯誤一邊”，并透露公司內部正在討論公開AI模型權重等關鍵技術的可能性。

從這個角度來說，不斷出現的技術突破會形成良性競爭，AI行業的發展也會越來越快，能夠為企業和個人帶來的機會更加充滿想象。就中國的企業而言，可以說ChatGPT在2022年年底帶動了企業對使用AI的興趣和思考；時隔兩年后，DeepSeek好用的C端用戶界面（特別是回答問題時所展現的思維鏈推理過程）和容易協同開發的 API，帶動的不只是企業管理者快速養成使用的習慣，而是具體從“知”到“行”的企業管理智能化布局。

● 從經濟周期看企業智能化機會

AI的高速發展使人們在享受便利和效率的同時，也增添了人要被機器取代的擔憂，尤其是近年來包括亞馬遜、微軟、Meta、Salesforce以及阿里巴巴等在內的多家科技巨頭都進行了不同規模的裁員。當下被很多人看作是經濟下行周期，任何一家企業裁員都不是新鮮事，AI似乎在加劇這種趨勢。

AI技術的快速發展正在加速滲透各行各業，其對就業市場的影響已從理論走向現實。從客服到法務，從基礎編程到文案撰寫，越來越多的傳統崗位正面臨被AI替代的風險。基礎代碼的編寫、標準合同的審核、常規數據的分析等規則型腦力勞動，模板化海報的設計、公式化營銷文案的創作等低階創意工作，傳統客服、簡單IT支持等機械性交互崗位都成了有可能被機器替代的“重災區”。

以客服行業為例，分期購物公司Klarna在2023年與OpenAI合作，利用ChatGPT創建了智能客服系統。這一合作迅速顯現成效，截至2024年年初，Klarna已有2/3的客戶服務由機器人接管，相當于700名全職員工的工作量。這一轉變不僅顯著降低了人力成本，還提升了客戶服務的效率和質量。因此，該公司計劃在未來幾年繼續擴大這一模式，進一步減少對人力的依賴，優化成本結構。

再來看一部分科技巨頭的裁員潮。一方面是規模不小的員工及部門裁撤，另一方面往往也伴隨著跟AI相關特定工種的積極招募，實際上可以看作AI轉型的前奏。

比如，Meta宣布在2025年2月啟動新一輪全公司裁員，裁減約5%的員工，與此同時，它還宣布加速招募機器學習（Machine Learning）工程師及其他關鍵技術職位的人才。對此，Meta 首席執行官馬克·扎克伯格明確表示，公司將在2025年致力于構建人工智能和AI眼鏡等下一代計算平臺，為此需要優化團隊結構，淘汰表現不佳的員工。

Salesforce也被媒體披露其有著同樣的節奏：一方面，計劃裁員超過1000人；另一方面，同時專注于招募銷售人員，助力其新推出的人工智能產品擴大市場規模。

在下行的經濟周期下，多數企業的本能反應是裁員、砍預算、收縮業務，但這些維度的縮減成本只能短期應對全球經濟復蘇的不確定性，放在長遠視角下，不是基于企業長期戰略布局而做出的舉動甚至可能制造更深的戰略危機，企業管理者不能只有縮減成本這一項舉措。

實際上，無論是處于經濟上行還是下行的周期，AI都會幫助你的企業發展，只不過側重點不同。經濟周期如同自然界的潮汐，企業管理者需要深諳“漲潮時造船，退潮時煉金”的生存哲學。

上行周期：用AI助力規模擴大與增長。

在經濟上行周期，市場需求旺盛，企業面臨廣闊的發展空間。此時，企業需要通過擴大規模來提升市場份額和競爭力。規模擴張不僅能夠帶來成本優勢，還能增強企業在市場中的影響力和話語權。這種規模優勢在經濟下行周期尤為重要。

當市場萎縮時，擁有較大規模的企業往往能夠憑借成本優勢和市場地位，更好地抵御外部沖擊。規模經濟使得企業在采購、生產、銷售等環節都能實現更高的效率，從而在價格競爭中占據優勢，保持市場份額。

下行周期：用AI優化獲利能力。

經濟下行周期的到來要求企業調整戰略。此時，市場需求減少，競爭加劇，企業需要更加注重獲利能力的提升，以確保在市場低迷時期能夠保持生存和發展的能力。獲利能力的提升不僅依賴于成本控制，還依賴于企業的戰略投資，特別是在新產品和關鍵技術研發方面的投入。

智能化升級成為企業提升獲利能力的重要手段。AI技術的快速發展為企業提供了前所未有的機遇，通過引入AI工具和系統，借助AI優化資源配置，從而在激烈的市場競爭中保持領先優勢，為未來的戰略布局奠定堅實基礎，也為下一個上行周期的到來做好準備。

這個時刻可能很快到來。投資女王凱茜·伍德在《Big Ideas 2025》中展示了一個分析：人類發展史上不同時間段的經濟增速呈現出階梯跳躍的現象，每一個跳躍都是重大的科技變革帶來的。而這一次的階梯跳躍，將由當下發展越來越快速的AI所帶來。

延伸閱讀

凱茜·伍德在《Big Ideas 2025》中描繪的未來技術世界

凱茜·伍德在《Big Ideas 2025》中提出了對未來技術發展的深刻見解。報告中的核心觀點包括：

技術聚合推動經濟增長。該報告指出，AI Agent（人工智能體）、機器人技術、能源存儲、公共區塊鏈以及多組學測序五大技術平臺正加速融合，這將推動全球經濟進入指數級增長的軌道。這一觀點強調了技術聚合對經濟變革的重要作用。

AI Agent的革命性影響。AI Agent體正逐步接管人類生活，從智能客服至虛擬助手，AI Agent將全方位革新人機交互邏輯。預計到2030年，由AI驅動產生的廣告收入將占據數字廣告市場54%的份額。

AI 驅動的軟件開發。AI 將全面融入需求分析、代碼生成、測試部署等軟件開發的全流程，軟件開發成本或有望降低至當前的1/10。

醫療保健領域的變革。該報告特別強調了醫療保健是 AI 最被低估的應用領域，多組學測序和AI藥物研發正成為改變醫療行業的重要創新。

自動駕駛的關鍵一年。凱茜·伍德在報告中對自動駕駛領域表達了樂觀預期，認為2025年將成為自動駕駛技術大規模商業化的“關鍵一年”。

AI算力的顯著提升。該報告預測，到2030年，受益于AI的急速發展，預計每美元的AI計算性能將提升超過1000倍。

凱茜·伍德在《Big Ideas 2025》中強調了上述領域的創新對于未來社會和經濟發展的深遠影響。她認為，這些顛覆性技術不僅能夠改變現有的商業模式，還將創造全新的產業生態，為企業和個人提供前所未有的機遇。

這對于企業管理者的認知和意識都提出了更高的要求，你的核心業務戰略是否已經做了AI能力的部署？你的核心業務流程中，有多少環節尚未植入AI增強節點？你的管理團隊是否具備“AI 領導力”？你的組織是“AI 原生”還是“AI寄生”？……

眾多關于在智能化時代中企業管理的問題，本書將逐步和各位一起解答。