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（高盛 CEO David Solomon 访谈精彩片段）
AI 到底会不会取代人？ 这个问题，已经不重要了。
因为在高盛，AI 已经不是纸上谈兵。过去需要 6 人团队工作 2 周的 IPO 招股书， 现在 AI 几分钟内就能完成 95 %。
这样的改变，正在越来越多的场景发生。
真正刺痛 CEO 的，不再是 AI 会不会来，而是“我该怎么应对”。
这些决定必须现在就做。
因为当重复性的工作都能被 AI 完成，真正决定价值的，是最后那 5%。
近期，高盛 CEO David Solomon 在一次深度访谈中，谈到了他在 AI 时代做过的几个关键决定。
他的思考框架，值得参考。
第一节｜押注 AI，还是等等看？
在很多企业的年终会议上，AI 这三个字一定会被反复提起。
技术部门谈模型，
市场部门说提效，
管理层也心知肚明：这是个不得不关注的领域。
但 David Solomon 看得更清楚， AI 不只是工具选择，更是一次彻底的生产方式更新。
高盛已经拿出了实际动作， 让 AI 真正进入日常流程，而不是写在 PPT 里。
具体而言，他们启动了 OneGS 3.0 计划， 背后的原则很简单： 不是为了精简团队，而是重构工作方式本身。 比如，用 AI 自动起草 IPO 文件，用 AI 提升工程师的交付速度与质量。
据他介绍，这种介入让一线团队的效率提高了 20% 到 30%， 但并没有出现想象中的人员缩减， 因为 AI 带来的不是空转，而是负载能力的提升。
Solomon 指出， 很多企业不敢让 AI 进入核心业务，是因为这不只是部署工具那么简单， 需要从组织习惯、流程设计到人才培训，全面重新调整。
这件事，工程师主导不了，只能由 CEO 来决定。
你要不要打破原来的方式？ 你敢不敢让 AI 真正进入高价值场景？ 这不是愿景问题，是选择问题。
在访谈中，他说：
“我们把这些工具交给员工，他们的生产力提升了。”
这句话背后，其实是一种态度： AI 不是摆设，而是要真刀真枪干活的。但用得动，前提是你肯让它从角落走到核心， 从实验室走进流程表。
所以，当很多企业还在问 AI 要不要做，Solomon 已经在问另一个问题：你敢不敢让 AI 改变你每天的工作方式？
第二节｜继续投入，还是及时止损？
很多人以为，AI 时代的关键在于多做一点。
但 David Solomon 在访谈里，讲的是另一种更少被提及的能力： 什么时候该停。
高盛与苹果的消费者金融合作，就是一个鲜明的例子。
这个项目最终被叫停了，不是因为做得不好。在产品体验和技术实现上，它做得很好。Solomon 明确表示：这是一个很好的产品，也是一项高质量的服务。
真正让他下定决心退出的，并不是技术本身，而是环境变了。
监管规则变得更复杂，资本约束更紧，组织的注意力被不断分散。高盛当时正在回归核心业务， 这个项目的投入产出比开始失衡。 不是看不到未来，而是代价越来越高，回报却不再匹配。
真正让决策变难的是：项目本身还有人看好。
在内部讨论中，有人认为只要继续投入、换一批人、再给一点时间， 仍然有可能走出来。这正是 CEO 最常遇到的两难：再坚持一下，或现在止损。
Solomon 选择了止损。
他谈到这个决定时很平静： 这是一个非常艰难的决定。
董事会一开始的反应是：不，不，不； 组织内部也有压力， 因为这意味着承认前期投入已经收不回来了。但他的理由只有一个：这个项目在消耗精力，没在创造价值。
AI 的到来，让这种取舍变得更紧迫。
因为 AI 不是可以随便试试的工具， 它要求组织集中精力，把资源用在最能放大效率的地方。如果一个项目吃不到这波红利， 继续投入就不再是长期主义，只是拖累。
回顾这个决定，Solomon 说：这是当时对公司最合适的选择。
这正是 AI 时代一个容易被忽视的能力：不是永远向前，而是知道什么时候该止步。
当技术浪潮加速，错误的坚持，成本会被放大得更快。
敢于退出，本身就是一种对未来的负责。
第三节｜招人看天赋，还是看经验？
无论是押注 AI，还是及时止损，这些决定最终都要落在具体的人身上。
那么，什么样的人能做好这些判断？
David Solomon 的标准是：
在高盛，聪明是前提，但光聪明不够。
他说：你必须足够聪明，但世界上最聪明的人如果没有一整套其他东西， 不会在高盛走得好。
那其他东西是什么？在 Solomon 眼里，就是稳定、成熟的决策，以及和团队建立信任的能力。如果缺了这些，再聪明也难以在关键岗位稳住局面。
什么样的决策算“稳定、成熟”？
Solomon 的理解是：真正考验人的，不是黑白分明的选择，是那种两边都有道理、怎么选都不完美的时刻。
这种艰难的决策，在 AI 时代会变得更常见。模型给出建议，数据告诉你趋势，但最终该不该拍板，怎么取舍，还是落在人的身上。
这时候，经验就变得关键。
不是资历，是真正打过硬仗的人：对局势的敏感度，对风险的预判能力，对取舍的果断。
为此，高盛内部坚持轮岗机制，让管理层从多个角度看业务、处理冲突、学习做艰难决定的过程。他认为，这些训练，AI 不能教，工具也带不来，只能靠真实经历沉淀出来。
初创公司往往更看重斜率：招天赋极高、学习速度快的人，用速度换突破。在0到1的阶段，这很有效。
但即使是 OpenAI 这样的 AI 公司，到了规模化阶段，也在大量招聘有经验的高管。
2024年以来，他们陆续任命了： 曾任 Nextdoor CEO 的 Sarah Friar 担任 CFO， 曾在 Instagram、Twitter 做过产品高管的 Kevin Weil 担任 CPO，以及曾任 Instacart CEO 的 Fidji Simo 担任应用业务CEO。
Sam Altman 给出的理由和 Solomon 高度一致：
“他们带来的经验深度，能让我们扩展运营、制定下一阶段的战略。”
这印证了 Solomon 的判断：速度能帮你冲一阵子，但要稳住一个成熟组织、走得更远，靠的是长期积累下来的判断力与定力。
AI 时代的悖论恰恰在此：技术越强大，人的判断越关键。
因为模型可以给建议，但拍板的，只能是人。
Solomon 的标准是：不一定要最聪明，但一定要敢决定、能担责。
结语｜没有标准答案
David Solomon 在这次访谈中没有谈模型技术，也没有预测行业未来。
他讲的是三个实际问题：
AI 要不要真正用起来？
一个项目什么时候该停？
什么样的人能做好这些判断？
这些问题，没有标准答案。AI 也给不了答案。
但这些决定，CEO 必须做。
识自AI
本文由 AI深度研究员 出品，内容整理自 David Solomon 2025年12月访谈及其他公开素材，属评论分析性质。内容为观点提炼与合理引述，未逐字复制原访谈材料。未经授权，不得转载。
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https://www.youtube.com/watch?v=kcEQlp_QGJo&t=13s
https://www.goldmansachs.com/insights/goldman-sachs-exchanges/david-solomon-on-global-business-environment-ai-and-rise-of-private-credit
https://www.cnbc.com/2025/10/03/goldman-sachs-ceo-david-solomon-warns-stock-market-drawdown-is-coming.html
https://timesofindia.indiatimes.com/technology/tech-news/goldman-sachs-ceo-david-solomon-predicts-business-mix-of-engineers-and-ai-will-/articleshow/124787687.cms
来源：官方媒体/网络新闻，
排版：Atlas
编辑：深思
主编：图灵
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