6月12日，在清华大学五道口金融学院"WIN·未来中国"青年企业家项目四期班结业模块的实战课堂上，盛景网联联合创始人、CEO，盛景研究院执行院长刘燕受邀作了题为《AI时代创新法则》的深度分享。
据悉，清华五道口“WIN·未来中国”项目启动于2021年4月，聚焦中国家族企业接班人，汇聚了学院最年轻的企业家群体。四期班同学平均年龄仅为30岁，其中51%拥有硕士学位，85%以上拥有海外学历，其代表的企业中包括12余家上市公司。
面对现场汇集的中国顶尖家族企业接班人与青年企业家群体，刘燕结合盛景多年的一线投资实践与产业洞察，直击传统产业转型痛点，系统解码了AI时代的商业重塑逻辑与企业破局之道。
01
AI时代，
生存和发展都必须全面硬科技化
课程伊始，刘燕以一组极具冲击力的数据揭示了大模型浪潮的空前变局：过去三个半月内，全球约12家大模型公司轮番登场，累计完成14次重大迭代，平均每周即有一次技术跃迁。
“当前AI的发展速度已达到‘AI一天，人间一年’的量级。” 刘燕指出，AI能力正以每年约10倍的速度积累，这极有可能是最后一次由人类主导的技术革命。
在数字世界中，AI技术呈现出能力的“无限膨胀”与成本的“渐趋于零”。由此，刘燕提出了一个前沿洞察——软件是通缩的。一旦数字世界的算法与代码取得突破，便会快速自我复制与繁衍，进一步推动数字技术的通货紧缩和自我贬值。
那么，企业的生存锚点在哪里？刘燕强调，“硬科技”是从数字世界走向物理世界的关键通道。
当前，包括AI算力、航空航天、具身智能等在内的硬科技革命正全面爆发。全面拥抱硬科技化，将最大化发挥中国垂直整合的强大供应链能力，从而塑造中国全新的“国家竞争优势”。
她指出，在硬科技赛道上，中国创业企业不再只是“出海”，而是从诞生之日起就具备“生而全球化”的视野与能力，直接对标世界一流水平，并力求实现超越。
02
AI时代不要做工具，
而是要结果导向
“大模型一迭代，AI创业就横尸遍野。”刘燕表示，如果仅仅把大模型当成超级工具去卖软件服务，在模型迅速迭代的必经之路上，极易被市场无情淘汰。
因此，AI时代的企业不能只停留在“卖工具”的层面，而要进一步转向“卖结果”——极致化结果导向，敢于将最终交付结果作为定价、收费与盈利的依据。这正是盛景提出的“AI RaaS（Result as a Service，结果即服务）”模式。
刘燕用数据拆解了企业利润结构：在传统企业的成本构成中，数字化软件支出仅占利润的约2%，而人力资源、资产、供应链、资金/资本占据了绝大部分。只有从工具层进入到结果层，AI企业才有机会触达那98%的产业利润空间。
她用矿山自动驾驶的三种商业模式对比将这一逻辑具象化：单纯卖自动驾驶软件，年收入2000万元，10%利润率，净利润200万；升级为卖无人驾驶技术+矿卡车辆，年收入可达7000–8000万元，净利润约1000万；而当企业彻底转型为"包工包料包结果"的运营服务商——直接承包土方作业，按立方米收费，年收入可达10亿元，AI模式下净利率可达10%，利润可达1亿元。相比工具模式下的200万元利润，AI RaaS模式有潜力帮助企业实现50倍的利润放大。
刘燕进一步指出，AI RaaS的终极形态，是企业从IT服务的乙方转变为产业链的甲方，成为"产业新物种"。她以AI探矿企业为例：两个哈佛博士创办的AI探矿公司KoBold Metals，获得比尔·盖茨、亚马逊创始人贝佐斯、OpenAI创始人奥特曼的投资，估值已超过30亿美元。它不卖探矿软件，而是直接下场购买矿源资产，用AI技术降低勘探成本后成为矿业产业的新玩家。
刘燕表示：“无论哪个技术浪潮，不同技术代际的时代，成为顶级TOP的企业的共性，不是卖工具卖技术，而是进入到最古典的产业进行交易，直至服务终端客户。”
03
CIC产业孵化：
“大手拉小手”的共享式创新
对于在座的家族企业接班人而言，最大的痛点莫过于：如何让自家重资产的传统产业，平滑且高效地接入新兴AI技术？
为此，刘燕给出了盛景沉淀已久的方法论——“CIC产业孵化”模式。
这一模式的核心逻辑在于“大手拉小手，共享式创新”。传统产业底蕴深厚，手握丰富的行业资源、广阔的客户渠道与海量应用场景，但往往缺乏底层的AI技术基因；而AI初创企业技术顶尖，却极度渴求产业场景与商业化落地路径。
目前，盛景已将这一模式与京东方、中芯国际、三一集团等头部企业开展了卓有成效的合作实践，不仅帮助传统产业以极低的试错成本快速装备AI引擎，也为AI创业团队打通了商业闭环的“最后一公里”，让技术真正转化为真金白银的产业交易。
课程最后，刘燕向现场的青年企业家们发出了时代的召唤：“应用AI，成为AI，投资AI，全面拥抱人类最后一次技术革命时代。”
干货密集的授课引发了现场学员的强烈共鸣，并在课后展开了热烈且深度的互动探讨。未来，盛景网联将继续发挥链接与赋能的平台价值，携手更多中国企业在AI时代寻得破局之法。
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