杨国安对话企业家面对AI的真正焦虑点
2024年9月,清华经管学院与腾讯青腾联合发起的一个AI新智能班刚刚开课,台上站着的人,是腾讯集团高级管理顾问、青腾教务长杨国安。他向台下63位企业家抛出一个问题:面对AI,你现在是什么状态?
结果很有意思——六成以上的人选了“焦虑”。剩下的人里,不到三成是兴奋的,还有不到一成的人说“再看看”。到了2026年6月,杨国安和超过200位企业家聊过这个话题。这些人害怕掉队,害怕被碘伏,也怕自己砸进大笔钱之后,赛道突然拐弯,钱全打了水漂。
坦白说,这几乎是AI时代企业家的集体画像。杨国安直言,他理解这种焦虑。就连他自己,面对OpenAI和Anthropic用短短几年时间就冲到近万亿美元估值这件事,也在记者面前用手比划了一个几乎垂直向上的直线:“变化来得太快了。”
为了找出AI时代企业生存的方法论,过去一年,杨国安深度调研了8家公司——Manus、强脑科技、理想、美图、和睦家等,并把观察写成了书。他说得很谦逊:“我不是去辅导他们,是去向他们学习的。”
杨国安的身份很特别:腾讯集团高级管理顾问、青腾教务长,同时也是凯辉基金全球总裁。但更广为人知的,是他作为公司组织治理专家的身份。马化腾评价他是“世界级的企业教练”。他的“杨三角”理论,曾帮不少企业完成了数字化、全球化的转型。
他经历过互联网泡沫,经历过从互联网到移动互联网的巨变,也深度参与了腾讯930变革。他亲眼见过太多企业,因为没跟上时代浪潮,消失在历史长河里。所以在接受经济观察报专访时,他反复强调一个观点:企业家一定要All in AI。这不是选择题,是必答题。
六成企业家对AI焦虑
经济观察报:你接触了很多企业家,他们对AI的态度究竟怎么样?
杨国安:2024年清华AI新智班开课时,我们做过内部调研。近30%的人很兴奋,60%以上的人很焦虑。他们担心,但又不知道该怎么办,觉得企业应该跟上AI,但找不到应用场景。还有一小部分人,心态是“再看看”。
哪些人兴奋,哪些人焦虑?
偏科技类的公司老板基本都很兴奋,他们自己玩智能体、自己带头搞AI。传统实体公司的老板则普遍焦虑——知道AI很厉害,但不知道厉害在哪里。既害怕,又期待,想补课,又怕砸了大钱之后模型迭代,白费功夫。
两年过去了,这种焦虑有变化吗?
观望的人确实变少了。大家已经明确意识到,AI不能不转。但具体怎么转、AI跟企业到底有什么关联、怎么找到应用场景,很多人还是没方向。
这两年也出现了一些案例:老板说要用AI,就让员工各自探索,公司买单。折腾了一阵子,花了不少Token,却看不到效果——产品创新没加快,商业模式也没变。老板一算账,觉得不值,结论是“AI没用”。其实,他们连最基本的“公司为什么要用AI”都没想清楚。
对于那些想转型AI的企业家,你会跟他们聊什么?
我会先让他们回答四个问题。第一,Why——为什么你的公司要和AI有关?用了AI有什么好处,不用有什么后果?第二,What——你是要提高效率,还是创新产品服务,或是改变整个商业模式?另外两个问题是How——技术端,你打算怎么做?是走轻量路线,买云服务和AI工具搞定,还是全栈自研?组织端,你怎么让员工积极拥抱AI,怎么调整流程、优化岗位?这四个问题想明白了,才知道下一步怎么走。
有多少企业家能给出答案?
不多。很多人连第一个问题都答不上来。
一号位必须All in
你调研的那8家公司,他们拿到AI时代的船票了吗?能走到最后吗?
他们算是现在比较早、愿意投入资源和精力来做AI的公司,一把手也愿意All in AI。但要说他们是不是最成功的、能不能在AI时代走到最后——现在还没法判断。
这8家企业有什么共性?AI时代企业转型,最关键的是什么?
最关键的一点是:企业一号位要All in AI。注意,这里的All in不是不计成本地押注,而是说,一号位必须在战略认知、资源配置和组织推动上真正重视AI。尤其对于实体经济企业,最重要的是一号位有没有想象力。他得理解AI的发展趋势,知道技术的阶段和节奏,明白AI的能力边界在哪——能做什么、不能做什么,还得知道AI会怎样重构自己的行业,会带来哪些新机遇和挑战。
怎么判断一个企业家是真的All in AI,还是在喊口号?
看几个层面就知道了。第一,他有没有真的花钱——买卡、招人、投研发,都得拿出真金白银。第二,面对艰难决策时,他会怎么做——是继续守着安稳的老业务,还是及时切换轨道?第三,他对业务方向的调整是否坚决。第四,组织变化遇到内部阻力时,他会不会因为麻烦就放弃?这些都很消耗资金和心力,也需要很大的勇气。
如果不拥抱AI,企业会变成什么样?
最直接的后果是:同行用AI替代了大量人力,你还在用旧方法,成本自然比人家高。其次,产品创新的速度、体验、成本、效率,都会全面落后。
当然,不同产业被AI冲击的程度不一样。线上已经有数字化基础的行业——比如短剧、游戏、媒体,冲击速度会更快。传统制造业慢一些,但迟早也会被碘伏。
之前有过不拥抱变化的公司吗?结局是什么?
我在中欧商学院上课时,有一个做运钞车的学生公司,做到了全球细分领域第一。移动互联网刚来的时候,他觉得跟自己没关系。结果微信支付一出现,移动支付直接把整个运钞车行业碘伏了。不是这个学员做错了什么,而是游戏规则变了。AI时代也是同样的道理——你很难置身局外。
大公司的难题
互联网大厂曾经是最先进的数字公司,现在却被一些人叫“老登公司”,你怎么看?
AI原生初创企业确实有优势:没有组织架构的包袱,没有部门边界,一群人聚在一起对全新的技术做判断,方向对了就快速迭代。但他们也有挑战——资源有限,得不断融资,靠股权买最贵的人力和算力。大厂呢?资源、数据、应用场景都有,但历史包袱重,组织管理模式比较固定。各有各的难处。
你深度参与过腾讯930改革,现在会对腾讯的AI转型向马化腾提建议吗?外界都说腾讯很焦虑,你认同吗?
我们有空就会交流一下。其实在这个大时代,大家都是又兴奋又焦虑。其他大公司的创始人我也有交流,差不多都是一个状态:不敢轻敌,不敢放松,节奏很紧张。觉得如果抓不住这个时代机遇,过了这几年的时间窗口,可能就掉队了。就像2013年大家抢移动互联网船票时一样。
如果给大厂提一条建议,你最想说什么?
大厂其实已经在All in AI了。互联网大厂绝不能错失AI机会——就像从互联网到移动互联网,抓不住就会很麻烦,公司不一定死掉,但肯定会掉队。所以现在大厂都在拼命买卡、招兵买马,找最优秀的人。
大厂资金充足,可以买最贵的算力和人才。但接下来谁能跑出来,最终还是要看能不能通过AI带来更好的现金流。如果买了大量卡却赚不到钱,问题就大了。这是买单的问题。
现在有些像智谱这样的公司突然冒出来,市值冲上了万亿元。大厂和新公司,谁更可能成为赢家?
历史上每次新技术出现,都会冒出一批新企业,也会有一些传统企业穿越周期。1997年的互联网时代、2010年左右的移动互联网时代、现在的AI时代,都是这样。谁能跑到最后,取决于企业对新时代的战略判断——往哪里发展、怎么用好新技术、怎么让团队快速把业务做出来。
新的AI公司估值非常高,比如OpenAI近万亿美元,这是泡沫吗?
现在这个估值,其实是供需不平衡的结果:AI人才不够、算力不够、储存不够,所以估值冲得很高。等过一阵供需平衡了,估值会回到正常周期。现在有人说这是泡沫——其实是金融市场的估值泡沫,AI企业本身没有泡沫,它们还会继续运营。2000年的思科也是这样,当时估值冲到全球最高,后来股价跌了,但公司本身还在稳定发展。只是股价提前透支了。
移动互联网的大变革前后大约3年,这次AI浪潮会比它更快吗?
会更快。OpenAI达到近万亿美元估值,只用了3年多,每年增长都是几倍,这很夸张。我自己这么多年没见过这样的情况。技术发展总的规律是越来越快。但任何技术都有周期——一开始市场炒得很热,然后泡沫破灭,再慢慢产业发现技术确实有用,估值再上来。中间有个死亡的幽谷,很多时候都是这样。
未来的组织与社会
AI时代来了之后,“一人公司”很流行。未来公司会变成什么样的组织?
未来会偏两端。一端是很大的平台型企业——有技术底座、有应用场景、有生态;另一端是几个人的小团队,在很小的领域用AI做出价值。中间不大不小的公司可能会变少。而且,即使是大企业,人员规模也不会像以前那么庞大。组织结构会更扁平,部门分工没那么细,更多是以任务为导向的小团队。
现在很流行一个词叫“碳硅协同”,这会是未来大趋势吗?
在一些公司已经出现了,一个人带一堆智能体。比如一个员工配5到10个AI助手,每个人都能做很多事。在这种协同模式下,同样的业务规模,所需人力会大幅减少。李想就提到过,未来理想的业务要增长10倍,但人力增长会控制在1.5倍以内。这意味着大量重复性工作会被AI替代。
那失业问题怎么解决?
未来企业数量会更少,但小型创业者会更多。在服务业,可能会创造出很多新职业,比如数据工程、数据治理、数据标注。但总的来说,部分行业的就业人数会大幅减少。最典型的就是自动驾驶普及后,网约车司机、外卖骑手、物流快递员这些岗位会受影响。这就需要社会层面的再分配。
关于再分配,AI时代怎么解决分配问题?
从国际上的讨论和趋势来看,不排除各国未来会面向AI收税。AI公司人更少,但人均产值更高,赚的钱更多。这部分钱应该拿出一部分交给政府,由政府做第二次财富分配。否则社会会面临不稳定因素。AI带来的财富,不能只让少数人拿走。
AI税是向AI公司收吗?
对。因为AI公司用人更少、效率更高、利润更集中。传统产业用了AI也会提高效率,但核心财富创造和集中发生在AI技术公司和平台公司身上。它们应该承担更多税收,再通过政府二次分配反哺社会。
这种愿景很美好,但真的能实现吗?
这是一个必须面对的矛盾。生产力大幅提升了,生产关系就必须调整。所以AI时代,人的理念很重要——要以人为本,AI向善。AI不能用来折磨人,不能让人类失业,不能让人变成奴隶。最终,AI要带来一个更美好的世界。
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