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大数据文摘出品

7月20日上午,上海世博中心。WAIC 2026思想者论坛上,李开复登台演讲,从一封信讲起。

那是他39年前申请卡内基梅隆大学AI博士时写的申请书,信纸已经泛黄。里面有一句话,"AI就是人类认识并理解自己的最后一里路。"

"这一年我已经等了40年。"李开复说。他现在的身份是零一万物CEO、创新工场董事长。他之前写过一本书,讲的正是AI的未来,这次演讲的题目给这个判断加了两个字:《生产力的第一性:AI的未来已来,重构商业、组织和个人》。

"再过10年、20年甚至40年,你们抱着孙辈,会讲一个故事:2026年,AI到来的这一年。"

一、智力正在变得便宜

李开复把AI放进技术革命的序列:工业革命让肌肉变便宜,电气革命让能源变便宜,信息革命让信息人人可得,互联网让连接变便宜,AI让智力变便宜。

智力是人类最珍惜的东西。他在卡内基梅隆读博时的老师Hans Moravec,上世纪80年代就预言,数据会越来越多,计算会越来越快,AI终有一天比人聪明,先发生在白领,先取代脑力,然后才是四肢。

"当时我问他,如果AI比我们聪明,人类为什么存在?"李开复回忆,"他反问我,你为什么默认人的聪明是我们存在的意义?"

在他看来,当下有四个变化值得注意:

第一,AI首先冲击知识性工作,验证了Moravec四十年前的判断。

第二,扩散速度。他给出的对比是,ChatGPT的用户扩张比TikTok快接近5倍,因为互联网已经铺好了路。电的发明要等电网和电池,AI要等的基础设施已经在了。

第三,成本坍塌。两年前最顶尖的模型,能力大致相当于今天的DeepSeek V3,而每个token的价格下降了约175倍。"这是基本上没有看到过的事情。"

第四,AI开始教AI。他提到那篇流传很广的文章《Situational Awareness》,OpenAI和Anthropic正越来越多让模型自己训练自己。人类教AI,需要实验、辩论、筛选,一个版本花一两年;AI自己安排实验,摩擦消失,进步只会更快。

模型能力曲线的斜率没有放缓,反而更陡。

二、从回答问题到干活

曲线变陡的原因,李开复归结为Agent时代的来临。

大模型是通用的,Agent可以执行。"差别在于,Agent可以干活、可以交付,可以做人的工作,而不只回答人的问题。"它有记忆,懂上下文,掌握企业知识。

其中最关键的技术变量是编程。

过去三年,AI从完全不会写代码,到在SWE-Bench Verified评测中拿到94分。人类普通工程师大约五六十分,资深工程师七八十分。简单说,AI写代码已经超过了绝大多数程序员。

美国科技大厂确实在裁程序员。李开复的说法更直接:不思进取的、按旧方式写代码的程序员确实会失业,"如果这些人今天还有工作,那只是他们老板还没意识到AI编程的时代已经来了。"

程序员失业与否,在整个人类进步的道路上只是一个小小的footnote。真正重要的是:会编程,就会干活。编程是数字世界里的操作引擎。

他描述了一个场景:让助手安排去上海出差,它自己打开携程,选好时间订票,发微信约朋友,时间不合适就改签,反复迭代,直到你满意。会编程,意味着会拆解任务、会做规划、会找bug、会从错误中修正。这些能力可以用在任何问题上。

三、367个agent,改变不了财报

开复判断是,Agent最大的机会在企业。

但企业普遍把它用小了。

他说,今天企业谈AI应用,谈的仍是客服、改演讲稿、写PPT、安排行程、报销。这些都有价值,但全部停在边缘。

"我们没想到第四步:帮公司做最重要的决策。"

他打了个比方。假设有个天才少年,科大少年班毕业,清华硕士,MIT博士,号称全世界IQ最高250,加入你的公司,你让他去做客服、改PPT。"真有这么聪明的人来,CEO一定把他捧进办公室:你来帮我思考战略、组织、决策,竞争对手出招了怎么办。"

"我们创造了这么聪明的AI,却大材小用把它用在客服上。我们对得起这些AI科学家吗?对得起这些特别厉害的AI大脑吗?"

常有传统企业的CEO坐到他旁边请教打分。"对方如数家珍:客服做了,法务做了,财务做了,一共367个agent都在用了。我问,它怎么改变了你的财报?房间里突然一阵沉默。"

DeepSeek R1发布时,很多人为DeepSeek自豪,下载它的APP,一些单位买了一体机,装上模型。"然后今天这些机器在哪里?恐怕扔到库房里了。"问题不在模型好不好。"去年用不上DeepSeek R1的理由,也是今年你用不上任何新模型的理由

今天哪家公司能说,把K3或者GLM 5.2装进公司,改变了财报?基本没有。"

就像把一块英伟达的B300 GPU带回1976年,放到通用汽车老板的桌上。"没有PC,没有操作系统,没有应用,最强大的大脑也用不起来。"

给最强大脑配一张地图

李开复的解法,是在模型之上搭一套企业的操作系统。大脑是最强的模型,此外还需要三样东西:企业地图、实时导航系统,以及若干子系统。

地图就是ontology(本体)。这个概念最近两三个月很热,把它用火的有一家美国软件公司。李开复在演讲中引用的数据是,这家公司去年做To B业务拿到1000个新客户,每个付几百万美金。"你问它用什么模型?它会说无所谓,世界前十的模型都行。重点是它做了ontology。"

没有地图的AI,看到的档案柜全是碎片。"你问它欧洲供应链出了什么问题,它只能把碎片粘起来猜,猜出来的就是幻觉。为什么常有幻觉?因为它数据太多,不知道怎么对齐。"有了地图,组织架构、工作流、决策流程、供应商关系全部有序,AI才能归纳、推理、验证。"这个档案里每句话都是真实的,所以不会有幻觉。"

另一个子系统是多智能体。李开复认为它的价值在于抬高智能上限。他举了人类社会的例子:董事会、投委会都需要背景各异的人碰撞,桥水的Ray Dalio提倡radical transparency,让异质思维的人把真话讲出来。

"人类社会里人人讲真话其实很难,有面子问题,你投我的票我也投你的票,也不好意思顶撞董事长。AI的世界里没有面子,大家真的可以说实话。"

在创新工场,做一个投资决策,可以训练五个各有所长的智能体,让它们在沙盘里辩论,"主席"基于所有人的反馈拍板。

四、中层的消失

AI转型往深处走,问题就从IT部门移到老板身上:大量AI员工进来之后,公司怎么管?瓶颈在中层。

公司越大,中层越深,效率越低。层级带来信息耗损:往上传的充满噪音、糖衣和私心,往下达的必然变形。"屁股决定脑袋,很多中层对自己位置的重视超过公司。"老板看不到真相,"突然有一天出事了,他问下属为什么不早说,下属说我以为自己能解决。等灾难真发生了,下属已经辞职了。"

零一万物推出了一款叫BOSS AI的产品:把公司全部数据送给老板看,并持续捕捉新数据。在零一万物,每个会议录音,每个客户投诉电话录音,销售见客户只要对方允许也录音。"公司最重要的流程和数据是会议。点子、辩论、决策、战略都在会议里发生。"

它给老板提供的是一个“上帝视角”。李开复列了几种用法:公司上周开了1000个会,他只参加了其中5到10个,剩下的近990个会里,有什么重要抉择、巨大辩论、被卡住却没上报的方向;执行驾驶舱把正在发生的事和公司目标对齐;承诺账本记下每个人开会时答应的事,"老板会忘记,老板AI不会忘记",年底做业绩评估,一个人75个承诺兑现69个,另一个人67个承诺只做了13个;人才盘点可以回答,公司最会用AI编程的是谁,其中愿意分享的是谁,这些人里谁有离职风险;会议领航员会前提示你对方想要什么、你该反问什么,会中有人讲了不靠谱的话,他的pad会收到一条提示:挑战他,他说的与事实不符。

现场演示用的是虚构场景:BOSS AI校验合同、交付和客户反馈后判断,知识中台是兑现标杆,智能客服agent和"江城问答助手"存在违约风险,朱鑫需要重点盯防,周航推进更稳,每条结论都能沿证据链追溯到项目、合同和人。当承诺、验收或回款出现公司级偏差,风险卡片会直接推到CEO面前。

五、AI不能担责

工具做到这个程度,问题自然出现:BOSS AI哪天会不会取代老板?

李开复的回答是不会。AI可以执行、思考、交付、建议,唯独不能担责。"AI出了错,你不能炒掉它,不能拔它电源。它不懂责任,也不懂热爱、品味、远见、信念和勇气。"

他判断,强项在执行、管理、运行、产品力、销售的CEO,以后AI会比他们做得好。未来最重要的CEO具备四种品质:品味、远见、信念、勇气。

例子分别是Chanel、乔布斯、贝索斯和马斯克。

Chanel看到女人穿着不舒服的衣服,决定设计又舒服又好看的,改变了女性服装,这是品味

乔布斯造出iPhone,"当年做用户调查,用着诺基亚的人讲不出iPhone。"有记者问乔布斯做不做用户调研,他说做,"每天早上刷牙时看着镜子,我就在做用户调研。"用户并不知道自己未来想要什么,这是远见

贝索斯一次次做华尔街不认可的事,做出了美国订阅式电商,也做出了云的概念,虽然他不是科技公司,最后一次次被证明是对的,这是信念

马斯克把身家押进SpaceX,冒破产风险也要再回收一次火箭,这是勇气

"AI不能担责,所以好CEO和AI是最好的伙伴。老板用品味、远见、信念和勇气做抉择,让AI帮着执行,帮着降低风险。这是未来领导力的呈现。"

这些思考,李开复写进了一本新书,对象就是CEO:怎么重新思考公司拥抱AI,怎么把AI员工带进公司,怎么找人管理AI员工,怎么解决中层效率的缺失。

六、6000万个DRI

组织也会随之改变。树状层级之后,李开复提出的概念叫DRI:AI原生公司里的微型CEO,端到端负责,是唯一负责人,自我驱动,不需要老板给目标、事事报批,自己能搞定跨部门、合作伙伴和客户的所有事,并且同时用好人,也用好AI。

DRI并不新鲜。万维网的Tim Berners-Lee、索尼的盛田昭夫、星巴克的Howard Schultz都是在一个组织里,靠大老板的认可和充分授权,带一个小团队把一件事做成的DRI。

"过去我绞尽脑汁想出6个例子,未来全世界应该有6000万个。"李开复说。以前做这些事需要巨资、稀缺资源或巨大的风险承担,现在AI员工又聪明又便宜,一个DRI管着一批这样的员工,可以高效执行。

企业的路径分三步:领导先用AI洞察公司、改变财报;挖掘人才,把DRI识别出来,给他们权力,让他们成为公司里最会用AI的一批人;最终整个公司DRI化。中层可以转型成DRI,也可以做DRI的教练。

他顺势对台下的年轻面孔说,你们应该在单位里寻找有没有DRI的机会、微型CEO的机会,"如果没有,可以把简历发到零一万物。"

个人的选择随之清晰。管理者的路有:做DRI,或者做DRI的老板;做人的工作,客户、人力资源,需要人与人建立信任的领域;做桥梁,翻译战略、对接新旧工作流,"但要提醒,这个职位可能是过渡的";三条都走不通,"很不幸,就会成为被压平的中层。"

他用一张坐标图总结未来的工作。纵轴是人际互动的程度,横轴是工作的自由度。左下角是机器的主场。"我给大家的劝告是,远离左下角。在那里想打过AI,是绝对的奢望。"转型有两个方向:往上走,更多温度,更多人在一起;往右走,接受更多未知,做原创的、需要深厚经验的事。

体力工作同理。具身智能会在未来5到10年到来。救援人员和水管工自由度很高,每天面对新问题;流水线的自由度低,迟早被机器代替。

"以后人的左脑右脑会真正分开,左脑的事,AI会越来越多地接管。"李开复说,人类剩下的是有限的选择,加上愿意承担无限的责任:价值观、判断力、方向感、品味和勇气。"我们赌上自己的身家,赌上自己的一生,去做热爱的事情,这才体现人类的价值。"

演讲最后,他回到那封泛黄的信。39年前他在信里写道,人类将走向了解自己的最后一里路。

"今天最后想跟大家说的是,这一里路就是现在。AI的未来已来。"

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