文章來源 |慎思君

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01

Deepseek火爆的冷思考

慎思行-老羅：

我來介紹一下，顧總是云南白藥的戰略負責人，是大企業戰略管理者的代表。鄭總是源于清華大學AI實驗室的阿丘科技公司的聯合創始人，也在負責商務和戰略這一塊。我想問一個比較直接的問題，二位怎么看當前Deepseek在中國的爆火？

阿丘科技-鄭慧偉：

首先對于大模型相關技術，在我們AI圈不是很新的東西，而是一直在持續發展。但是最近春節期間Deepseek的大火，站在我們視角來看更多的是一種AI的營銷革命。就是說原來AI或者大模型只是在我們的小圈子里討論，但是像Deepseek春節大火可以說是家喻戶曉。可能你的父輩，爸爸媽媽、爺爺奶奶都在問，都在關心這個東西。

所以這導致我們做AI的人，變得有些受寵若驚。原來我們主要做先進制造業，但后面我發現傳統行業的老板也在關心，AI可以給我帶來什么？我應該怎么和它接軌？它是什么？以后怎么辦？里面有沒有我的機會？所以我會把這個更多當做一種營銷的暴漲，反倒不是技術的暴漲，因為技術是以一種順延的方式在發展。像Deepseek里面很多工作，不管是強化學習，還是原來大模型相關的工作，更多都是在原有基礎上的連續性創新，而不是突破性創新。

慎思行-老羅：

那看來您作為AI圈內人還是比較冷靜的，不知道顧總對AI的爆火怎么看？

云南白藥-顧嘉：

我感覺這里面摻雜了太多的情緒，一方面我極其熱情的擁抱AI。這個我覺得鄭總他們在做AIToB是更專業的，但我們作為一個普通的知識工作者，肯定是極其擁抱AI的。

這件事的確極大的加速了AI的流行程度，各行各業，就它的流行程度已經超越了我們的想象，這對于AI技術普及肯定是有好處的。但是我覺得有一部分人還是相對比較冷靜，就像剛剛羅老師講的，AI怎么能夠對我們的專業工作，對我們的這個日常的生活形成真正的影響，這件事我覺得現在反而缺少一些更加理智的思考。大家覺得很厲害，但這個除了很厲害之外，確實還得想一想我們應該怎么去用好它？

慎思行-老羅：

冷靜歸冷靜，但是至少從我們對市場的感受角度來講，23、24年的市場行情太差，企業普遍的心情和狀態太不好也是個內在原因，所以才通過中國AI的爆發，得到了一定程度的釋放，因為這讓大家感覺到了市場開始走向恢復的希望。這個其實營銷作用也很好，如果大家都沒有這種信心，都不愿意消費，經濟也拉不動，企業的發展就會受到影響。咱們再談一個稍微實際點的問題，過去這兩年，你們有沒有遇到一些什么實際的問題？或者說你覺得挑戰在哪？

阿丘科技-鄭慧偉：

這兩年就給我們感覺是冰火兩重天，就是說不同行業景氣程度差異非常大，在這個過程中我們就有一個非常大的困惑，就是我應該選擇什么行業？而且因為技術的發展非常快，在這個過程中導致你用傳統的所謂的像華為的“五看三定”會很難跟上節奏，因為這種復雜的流程會使得對機會的發現和分析太慢，跟不上市場的變化和發展。

舉個例子，比如說最近有很多概念，低空經濟、具身智能等等讓一些做軸承、關節和電機的企業獲得了一波增長。就這一波的機會看到很多，但是在這個機會中如何把握它？如何結合它？就是說怎么去形成洞察，形成戰略結論，這塊其實有待解決。

云南白藥-顧嘉：

其實剛才鄭總講這個我還挺有感觸的，我最近一直在思考，今天怎么能判斷一個機會是個機會？如果深琢磨這是個挺挑戰的問題。如果你在一個向上的電梯里面，隨便怎么做都是一個機會，但是現在電梯停了，然后你最后發現跳一跳是個機會，還是蹲一蹲是個機會，其實不好說。所以今天用傳統的知識和方法，或者那些非常經典的工具框架，確實在面臨挑戰。

我記得兩年前在這參與慎思行活動的時候，討論過戰略的第一序和第二序的問題，這個問題到今天也沒有找到答案。就是我們大部分的戰略是第一序的戰略，它提供的是一個解釋框架，或者說是解釋性的戰略。但是我們如果把它作為一個動力性的戰略來看，或者說通過一套戰略來推動一個企業產生哪怕一丁點兒的變化，都是非常困難的。

其實剛才羅老師在說這個問題的時候，我也在想，老板為什么需要一套戰略？可能過去是目標導向，而我是比較傾向于做問題導向的戰略，老板現在為什么需要戰略呢？我理解他更多的是需要從不確定性里面抓住一些確定性，有時候這是一種合法性，不管是權力的合法性，還是增長的合法性，還是目標的合法性，但這件事情非常困難。

企業到最后一個是感知，一個是決策。如果你不用最先進的方法去武裝自己的認知系統、感知系統，那么這個企業就是在認知范式里面已經落后了一代甚至兩代了，這件事是很恐怖的，所以其實根本不要想，我是從2022年開始全領域的應用AI。為什么會這樣呢？就是我理解這件事情是擋不住的。這是一個趨勢，就是所有的知識AI化，人類在這個領域里面基本上沒有任何勝算。但我們真正要溝通的點是什么呢？是你能多大范圍的運用AI？

但是我們真正所要頭疼的點是什么呢？是能在多大范圍上應用AI，這里就會出現一個巨大的分野。我在2023年正式提出過一個觀點，我們現在的團隊里有兩種運用AI工作的模式：一種叫based on AI（“基于AI”），即所有的工作，數據的分析、報告的生成，都基于AI。第二個是empowered by AI（“由AI賦能”），就是只拿AI現有的能力來做一部分增強工作。這種是大部分的職場人可以用的，它沒有那么激進，但是至少在一部分工作中，比如說結構化數據的分析、報表的生成或者是報告框架的反復驗證，是沒有任何問題的。但這種方式也不是一個個人行為，它必須得變成一個團體行為，得變成一個組織行為。將來AI的應用一定是組織級的AI能力的應用，而不是個體的AI能力的應用。

那么這件事情在企業里有時就會構成一些挑戰，因為大家的認知背景、專業背景和工作習慣都是不一樣的，怎么能夠通過一套比較規范的模式，拉齊大家在應用AI的能力這件事上的水平？我們自己內部的團隊現在也在做這方面的嘗試，慢慢地來爭取。剛才提到的AI to B是一個非常專業的領域，也就是鄭總這個領域。但是我們做的則是AI in B，而不是to B了。AI in B的問題也就是在企業里面怎么能夠應用好AI？我認為這是一個巨大的課題。在今天的這件事情上，大家的起跑線是一樣的。在這個領域里，我們也希望能夠和今天在座的朋友有進行深度探索的機會，或者進行更好的交流。這對于我們來說在未來相當長的一段時間里都是有極大幫助的。

02

AI對戰略人與咨詢人的新挑戰

慎思行-老羅：

正如許多咨詢顧問所周知的，最近這些年咨詢行業的狀態是比較差的。其中一個很重要的原因就是面對當前的市場波動很難對未來做出有效預測。在過往高增長的時期，對未來的預測無非是增長得多或少的問題；而現在則是增長還是縮減的問題。這時咨詢顧問就更加不敢敲定預測結果，因為一旦出錯，客戶就容易對此感到不滿，這是咨詢行業現在面對的一個挑戰。

總體來講，現在還是一種人對工作負責、AI幫忙干活的狀態。但我的設想是：假設得極端一點，如果說AI確實越來越強，變成人來替AI幫忙、AI對工作負責，這種情況會發生嗎？因為大家都會潛移默化地思考AI對自己的工作到底有多大程度上的替代作用。雖然創業公司還處在高增長的階段，可以先不考慮，但是大型企業有沒有考慮過這個問題呢？將來假如有了“AI首席戰略官”的話，咨詢從業者們將何去何從呢？

云南白藥-顧嘉：

我來回答一下這個問題。即便是一個再大的企業，其中的戰略團隊通常也都比較精簡，這是第一。

第二，去懷疑AI能否替代我們這件事情并不是最緊要的；即便AI真的替代人了，替代的也是那些不擁抱趨勢的守舊派，人在這里面也是有他自己的價值的。大家應該都知道，OpenAI把AI分了五個層級，從L1到L5。最低層的叫chatbot，也就是聊天機器人，這是最低級、最初級的應用。但到了第三層就變成了智能體，叫做作為agent的AI。其中人的作用是把AI從L1訓練到L3，通過不停地訓練對象、增擴參數來形成AI的agent。

我們的團隊曾經做過一個小實驗（這個事還在比較艱苦地推動中），希望能夠在服務管理層這方面做各式各樣的Agent，當然這個agent是真人的Agent，不是AI的Agent。大家思考一個問題，例如秘書這個角色，其實它在相當程度上扮演的是什么呢？是老板時間的agent；再例如戰略研究崗位，它是信息（information或insight）方面的agent。如果回歸到第一性原理去思考組織或個人的角色，我們就不要太介意某些工作究竟是人做的還是機器做的。如果回到一個新的模型里去想，現代企業分工或組織分工，在企業管理團隊中，從董事會到經營層再到下面設置的各種機構，如果仔細思考他們在AI時代的職能、工作模式、認知和決策模式是什么樣的，就會發現其中有非常大的優化空間。如果講得非常激進的話，那就是大家重來一遍。過去在“互聯網+”的階段，有一句特別俗的話：中國的所有事情都可以用互聯網重做一遍。那么今天也是一樣，在企業管理、職能管理、戰略、組織等方面，都可以在AI這個階段重做一遍。因為它的效率、效能、效益和人類紀相比，不在一個量級上。

那么人可以做什么呢？人可以不停地去發問。人作為提問的“機器”，而機器作為回答問題的“人”，雙方在這個階段里不停地進行交互。至少在我自己的應用過程中，我發現AI在對話中都是有記憶的，從它對我的回答的有效性上來看，是成長得非常快的。

慎思行-老羅：

它從你這也學了不少，快成長為“AI首席戰略官”了。我再來問一下鄭總，作為AI的原生企業，你們公司的各個層面是如何看待自己的職業被AI沖擊或者替代這個問題的，無論是研發、生產、銷售或是其他環節？

阿丘科技-鄭慧偉：

我順著顧總的話來說一下，這里的邏輯是一樣的。首先，關于未來誰對工作負責的問題，站在我的視角，其實做任何事情，包括大部分的企業做戰略，不是為了背鍋，而是為了把工作做好、為了實現更好的發展。所以說，這個問題可以參考在自動駕駛還處于發展階段就存在過的倫理問題：如果出事故了，到底是自動駕駛的問題還是駕駛員的問題？我覺得這根本不用討論，未來一定是AI或算法來負主導責任，一定是這樣的。只不過是隨著AI的迭代，AI去做事、做戰略失敗的概率會變得比較小而已。如果AI把事做成了，就不存在評估的問題；正是很多時候事沒做成，才要找人背責任。所以我相信，隨著AI的發展，未來一定是把“事做成”作為第一要務，而且也一定是以AI為主導的責任承擔，對此我是非常堅信的。

關于第二個問題，也即AI在未來的發展中所扮演的角色問題，在我看來它是存在三種角色的。第一種角色是數字員工或AI員工。現在我們公司很多的程序員在寫基礎程序時，就已經在全面應用AI來寫程序。

而程序員需要做架構，比如說一些高性能優化的工作。但假如說只是處理一個排序問題，那就沒有必要由他來寫了，交給AI就可以實現。程序員把任務拆分成模塊，可以讓AI去模塊化地實現。這是第一類，我們把它定義為AI員工。我們對于AI員工不是放任不管的，我們對于員工要做管理，對于AI員工也是要做管理的，對它的質量、產出都要做管理。只是說在如何管理AI員工的方式上，當前還處在探索階段；在管理AI的理論這塊，現在也是有欠缺的。

第二類，我把它定義為AI朋友。AI朋友是更加平等的一種，類似于馬克思和恩格斯的關系。馬克思寫東西寄給恩格斯，恩格斯的理論再反饋給馬克思，雙方互相成長。我覺得AI朋友是很有價值的。舉個例子，就像讓AI做戰略一樣，可能是某些數據和分析讓AI幫人來做，人有某些問題提給AI，而AI又會提某些問題來問人，雙方是一種交互的朋友關系。當然這里的朋友也包括女朋友，比如伴侶關系，我都把它定義在這個維度上。

第三類則是比較私密的，就是AI增強我們自身。這類似于我們人原本背不動東西，但加上外骨骼就可以背很重的東西，AI可以讓我們自身的智力變得非常強，所以我們未來可以成長為一個AI超人。因為據說有人統計過，一個人一輩子最多讀一萬本書——例如活100歲，每年讀100本——最多一萬本書；但AI可以讀一百萬本、一千萬本。這就意味著，我們大部分人的認知其實處在一種，用我們AI領域的話術來說，“局部最優”的狀態。一個人能掌握的信息是有限的，他有可能在戰略上很懂，但對于化學問題就不懂了。所以說，通過AI的加持，它能增強和拓寬和增強我們的認知。所以我曾開玩笑說，隨著AI的發展，以后所謂的智力、知識、閱歷都不值錢了，這些都不會成為我們的核心競爭力，最終反而是我們的長相、身材，這些與生俱來的東西變得更有吸引力。舉個例子，在一個美女很漂亮和有才華之間，我們以后可能會更加傾向于選擇漂亮，而不是選擇才華。

所以我們認為，未來AI在和人類之間，會有這三層關系。

慎思行-老羅：

我覺得這個回答很有意思。可見不同公司的視角還是不一樣的：鄭總還是處在一個整體的視角去看待AI的，而顧總確實是和AI共同成長的思路。

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