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題記：2024年12月29日，在北大國發(fā)院30周年慶典收官之際，學(xué)院推出“商學(xué)共創(chuàng)日”，與各界伙伴、各班同學(xué)和各屆校友通過講座論壇的研討合力推進中國商學(xué)的進步。本文根據(jù)北大國發(fā)院副院長、國發(fā)院BiMBA商學(xué)院院長黃卓當(dāng)天上午在北大國發(fā)院“EMBA論壇”第97期的主題演講整理。

自兩年前OpenAI推出ChatGPT以來，AI（人工智能）已成為市場上最熱門的詞匯之一。ChatGPT的出現(xiàn)讓我們不禁感慨，這種從0到1的創(chuàng)新為什么再次出現(xiàn)在了美國硅谷？這無疑是技術(shù)與資本完美結(jié)合的典范。

對于整個AI行業(yè)而言，ChatGPT的推出意味著AI技術(shù)跨越了奇點。在此之前，人工智能投資領(lǐng)域曾陷入相對低迷，許多粗放的AI企業(yè)面臨融資困難。原因在于，當(dāng)時AI被寄予厚望的元宇宙和自動駕駛兩個方向的發(fā)展不及預(yù)期。ChatGPT的出現(xiàn)為大家打開了一片新天地，不僅是從量變到質(zhì)變的飛躍，更是找到了一個真正契合市場需求的應(yīng)用場景。

關(guān)于以ChatGPT為代表的生成式AI所擅長的領(lǐng)域，在ChatGPT問世之初我便有所感悟，且這一判斷在兩年后看來依然成立。

首先，生成式AI在內(nèi)容生成方面展現(xiàn)出卓越的能力。它能夠以高效且創(chuàng)造性的方式生成文字、代碼、圖像和視頻等多種內(nèi)容形式，廣泛應(yīng)用于教育、商業(yè)和藝術(shù)創(chuàng)作等多個領(lǐng)域。我們能夠從ChatGPT提供的文字和視頻中獲取靈感和想法，以滿足我們的需求。這可以說是生成式AI在需求側(cè)引發(fā)的一場革命，這是以往的人工智能未及之處。

其次，生成式AI在人機交互方面同樣表現(xiàn)出色。通過自然語言的方式，它能夠較為流暢地實現(xiàn)人與機器之間的對話，使機器能夠理解人的指令，從而顯著提升人與算法之間的溝通效率和體驗。我將此視為人工智能在供給側(cè)帶來的革命。因為人工智能應(yīng)用面臨著一個重大的供給側(cè)瓶頸，即程序員的供給不足。程序員的培養(yǎng)成本高昂，特別是在硅谷等地，如Google的高級電腦工程師年薪可達(dá)四五十萬美元。以往，對機器的指令需要通過專業(yè)的編程語言來實現(xiàn)，這往往需要依賴專業(yè)的IT人員或電腦工程師。而ChatGPT的出現(xiàn)降低了這一門檻，使得我們能夠以自然語言來指揮機器完成任務(wù)。當(dāng)然，這對于編程工程師而言并非好消息，許多初級電腦工程師的崗位因此受到威脅。

ChatGPT的成功也引發(fā)了全社會和全行業(yè)對人工智能的廣泛關(guān)注。一方面，巨額資金涌入AI領(lǐng)域。眾多研究報告指出，未來AI領(lǐng)域的投資增長速度可能達(dá)到30%-50%。另一方面，在美國初創(chuàng)企業(yè)獲得的天使投資中，約有三分之一投向了AI相關(guān)領(lǐng)域。

過去兩年里，各種生成式AI大語言模型在性能上取得了大幅提升，尤其是邏輯推理能力。第一代大模型問世時，其表現(xiàn)尚顯稚嫩，常在數(shù)學(xué)題等任務(wù)中犯低級錯誤。然而，如今的大模型在解決奧數(shù)競賽等難題時，已能取得優(yōu)異成績。甚至在與專家比拼時，也能展現(xiàn)出高度的人類智能。在許多類似于圖靈測試的比賽中，已很難區(qū)分AI與人類的差異。

此外，行業(yè)的生態(tài)與基礎(chǔ)設(shè)施正不斷完善。AI行業(yè)的發(fā)展背后，有幾個關(guān)鍵因素在起作用。

首先是算力。隨著芯片性能的不斷提升，眾多科技企業(yè)已將擁有1萬張GPU作為自身基礎(chǔ)設(shè)施的標(biāo)配。

其次是算法。算法的快速推進與優(yōu)化，使得計算效率得以提升，同時降低了計算所需的算力消耗。

再次是數(shù)據(jù)。AI對數(shù)據(jù)有著極高的需求，因此在數(shù)據(jù)領(lǐng)域也有大量的投入。

此外，AI與各行各業(yè)應(yīng)用的結(jié)合也在不斷深化，涌現(xiàn)出眾多新的應(yīng)用場景和產(chǎn)品。

在AI領(lǐng)域，與以往的技術(shù)革命不同，目前基本上只有中國和美國兩個巨頭在并駕齊驅(qū)，盡管也有人對此持不同看法。我認(rèn)為，中美兩國各有其優(yōu)勢。美國擅長原創(chuàng)式創(chuàng)新，在頂尖的芯片和算法領(lǐng)域具有一些優(yōu)勢。而中國則擅長利用國家體制的力量進行投入。同時，在算法領(lǐng)域，我們擁有大批華人科學(xué)家以及國內(nèi)算法專家，頂尖科學(xué)家的數(shù)量與美國相比并不遜色。

在應(yīng)用方面，中國相對具有一定的優(yōu)勢，特別是在AI與硬件、制造業(yè)的結(jié)合方面，我們擁有巨大的產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢。例如，幾天前，中國一家量化私募基金旗下的開源大模型DeepSeek的第三個版本發(fā)布后，在硅谷引起了巨大轟動。硅谷將DeepSeek稱為一股來自對手的神秘AI技術(shù)力量，因為它以較少的參數(shù)和算力，實現(xiàn)了與當(dāng)前頂尖開源甚至閉源大模型相當(dāng)?shù)哪芰?，在多項任?wù)上表現(xiàn)出色。令人驚奇的是，這一成果并非來自科技巨頭，而是量化私募基金旗下的大模型團隊。雖然我不是技術(shù)專家，無法做出技術(shù)性的評判，但作為一名金融學(xué)教授，我認(rèn)為這是一個非常令人鼓舞的消息。

展望未來AI的發(fā)展，我認(rèn)為可以大致劃分為三個階段：

第一階段為生成式AI階段，以大模型為核心，主要功能是輸出文字、代碼、圖像、視頻等，可以視為聊天機器人的高級形態(tài)。

第二階段則是AI智能體階段，它能夠通過大模型與其他技術(shù)、場景及產(chǎn)品的結(jié)合，感知人類的需求指令，接受反饋，并完成特定任務(wù)。AI智能體的發(fā)展可分為線上及線上線下融合兩個階段。目前，我們在生成式AI階段已相對成熟，而智能體階段則尚處于起步階段。許多人認(rèn)為，未來兩年可能是AI智能體迎來爆發(fā)的時期，但關(guān)鍵在于是否能真正解決行業(yè)或個人的需求痛點。

第三階段，即更為長遠(yuǎn)的目標(biāo)是通用AI，它將具備更高的智能水平，能夠處理一般性的任務(wù)，更智能地解決人類在工作及生活中的各種挑戰(zhàn)。

總結(jié)而言，AI正如劉慈欣在《三體》第一部中所描述的那樣，如同一場盛夏的大雨，在我們還未及撐開傘時便已撲面而來。這是一場顛覆式的技術(shù)革命。

AI為中國企業(yè)增長帶來了哪些戰(zhàn)略機遇？

AI帶來新產(chǎn)業(yè)、新模式、新業(yè)態(tài)

AI本身催生了一個新的產(chǎn)業(yè)——AI產(chǎn)業(yè)的增長。由于AI涵蓋了算力、算法、數(shù)據(jù)、應(yīng)用及人才等多個方面，這一產(chǎn)業(yè)正處于高速發(fā)展階段。對于企業(yè)家而言，需要思考自身與AI產(chǎn)業(yè)鏈的關(guān)系，如何為AI產(chǎn)業(yè)鏈貢獻(xiàn)力量，并從中尋找商業(yè)機遇。這是一個全新的增量市場，但同時也具有較高的進入門檻。例如，要參與到AI大模型的研發(fā)中，可能需要以萬張顯卡為起點，投入數(shù)億美元。

AI也驅(qū)動了產(chǎn)品和服務(wù)的創(chuàng)新，即“AI+應(yīng)用”。企業(yè)家們應(yīng)當(dāng)深入思考，AI如何能為自身的產(chǎn)品及客戶創(chuàng)造新的機遇。

通過AI工具來提升企業(yè)經(jīng)營效率與員工工作效率，這便是“AI+人”的機遇。1973年，管理學(xué)家明茨伯格在《管理工作的本質(zhì)》中展望未來：“未來的工廠僅有兩名員工——一人一犬，人負(fù)責(zé)喂犬，犬的任務(wù)則是阻止人干擾機器，因為機器可以勝任一切，無需再受人的打擾?！比缃?，這一場景似乎正逐漸融入我們的生活和工作中。

在“AI+應(yīng)用”與“AI+人”的機遇中，我認(rèn)為存在兩方面的關(guān)鍵機會：

一方面，AI如何滿足需求側(cè)，尤其是其能否助力我們的個性化需求得到滿足。隨著收入增長，我們對產(chǎn)品和服務(wù)的個性化需求日益增長。然而，滿足這些需求的成本往往高昂，常需大量人力投入，如游戲與娛樂行業(yè)中的好萊塢大片制作，需眾多技術(shù)人員進行設(shè)計與編程；又如情感與陪伴、照料同樣屬于人力密集。在這些領(lǐng)域，AI展現(xiàn)出巨大潛力。例如，在教育領(lǐng)域，AI正變革著我們的教育與學(xué)習(xí)方式。北京大學(xué)近日發(fā)布通知，針對經(jīng)濟管理學(xué)教育或數(shù)學(xué)基礎(chǔ)相對薄弱的群體，上線了高等數(shù)學(xué)C的AI學(xué)習(xí)助手與自學(xué)系統(tǒng)，未來或許將減少對數(shù)學(xué)助教的需求，學(xué)生可通過系統(tǒng)提交問題并獲得解題指導(dǎo)。這雖對傳統(tǒng)助教崗位構(gòu)成挑戰(zhàn)，但若系統(tǒng)進一步升級，教授們亦需警惕被替代的風(fēng)險。當(dāng)然，在情感與娛樂方面的需求可能較難被替代，因此，教授們或許還需學(xué)會如何把課講得有趣、如何鼓勵學(xué)生并提供陪伴，這些同樣至關(guān)重要。

在教育、交通（特別是智能駕駛）、醫(yī)療、金融等多個領(lǐng)域，AI正被廣泛應(yīng)用于解決信貸融資等需求，同時在游戲、影視及陪伴服務(wù)等方面也展現(xiàn)出巨大的潛力。

然而，在這些消費需求側(cè)，一個核心問題在于付費意愿。盡管某些需求確實存在，但當(dāng)要求消費者為此付費時，這些需求是否仍然成立，也就是能否構(gòu)成剛需或真需求，值得深入思考。

在工作和生產(chǎn)側(cè)，AI同樣孕育著巨大機遇，特別是在提升人的工作效率方面。在自動辦公和智能制造領(lǐng)域，AI已初步展現(xiàn)出加強團隊協(xié)同的潛力。此處的關(guān)鍵在于AI是否能切實帶來效率的提升。由于生產(chǎn)效率的提升可以直接通過經(jīng)濟效益來衡量，因此，在生產(chǎn)領(lǐng)域，企業(yè)對于能夠提升效率的AI技術(shù)往往具有較強的付費意愿，這更易于轉(zhuǎn)化為真實的市場需求。

在生產(chǎn)側(cè)，一個尤為值得關(guān)注的機會是對創(chuàng)作人群的支持，如設(shè)計師和方案制定者，他們可以從AI技術(shù)中獲益匪淺。此外，智能推薦系統(tǒng)通過深入了解客戶需求并與之互動，能夠精準(zhǔn)推送合適的產(chǎn)品，這也是一個重要的應(yīng)用方向。在智能辦公領(lǐng)域，眾多職場人士已開始嘗試各種AI工具，其中編程人員尤其值得關(guān)注。盡管頗具諷刺意味，但電腦工程師這一行業(yè)很可能率先受到AI的沖擊，他們設(shè)計的ChatGPT等工具最終可能替代部分自身工作。

AI與制造業(yè)和工業(yè)的結(jié)合，特別是在智能制造和工業(yè)機器人領(lǐng)域，蘊含著巨大的發(fā)展機遇。

最后，AI在賦能科學(xué)研究方面發(fā)揮著重要作用，顯著提升了科學(xué)研究的效率。今年的諾貝爾物理學(xué)獎授予了利用AI進行科學(xué)研究的項目，這充分證明了AI對科學(xué)研究生產(chǎn)力的巨大提升。

企業(yè)家及企業(yè)應(yīng)如何把握AI時代的增長機遇？

第一，提升AI領(lǐng)導(dǎo)力。面對這一新興時代，企業(yè)家需要提升AI領(lǐng)導(dǎo)力。AI領(lǐng)導(dǎo)力不僅涵蓋對AI技術(shù)的理解，更重要的是領(lǐng)導(dǎo)者需具備對未來技術(shù)和商業(yè)發(fā)展趨勢的前瞻性認(rèn)知。這種認(rèn)知往往超越科學(xué)的分析體系和數(shù)量化結(jié)果，是領(lǐng)導(dǎo)者基于敏銳洞察力和深刻理解作出的前瞻性決策。正如冰球運動員韋恩·格雷茨基所言：“我總是滑向冰球即將到達(dá)的下一個位置，而不是它現(xiàn)在的位置?！痹贏I時代，許多新趨勢尚未有足夠的樣本和案例來驗證其規(guī)律性和穩(wěn)定性，因此企業(yè)決策更多依賴于領(lǐng)導(dǎo)者的前瞻性和敏銳認(rèn)知。企業(yè)家應(yīng)主動學(xué)習(xí)AI知識，了解AI對商業(yè)的深遠(yuǎn)影響，以便更好地把握機遇。

AI戰(zhàn)略的推進及其與業(yè)務(wù)的結(jié)合需要充足的資源支持，包括財務(wù)和人力資源等。這些資源的配置很大程度上取決于領(lǐng)導(dǎo)者對AI的認(rèn)知能力。歷史上不乏因領(lǐng)導(dǎo)者洞察未來技術(shù)趨勢而成功制定戰(zhàn)略的偉大企業(yè)。微軟便是一個典型例子，盡管曾錯過移動互聯(lián)網(wǎng)時代，但微軟果斷擁抱AI，實現(xiàn)了市值的顯著增長。

第二，制定AI戰(zhàn)略。企業(yè)應(yīng)制定與AI相關(guān)的戰(zhàn)略，明確AI在企業(yè)核心戰(zhàn)略中的地位，以及與企業(yè)核心競爭力、未來產(chǎn)品布局和整體發(fā)展目標(biāo)的關(guān)系。這是構(gòu)建AI戰(zhàn)略的關(guān)鍵所在。

第三，布局AI與自身應(yīng)用、服務(wù)場景及產(chǎn)品的結(jié)合。盡管不必急于推出相關(guān)產(chǎn)品或服務(wù)，但企業(yè)必須思考競爭對手是否已利用AI在這些領(lǐng)域取得優(yōu)勢，從而對自身構(gòu)成威脅或替代。在此過程中，尋找并解決用戶的真實需求至關(guān)重要。只有那些能夠真正解決用戶痛點、讓用戶愿意付費的需求，才能帶來創(chuàng)新的用戶體驗和競爭優(yōu)勢。

第四，用AI技術(shù)提升經(jīng)營效率。企業(yè)在面對AI技術(shù)時，應(yīng)深入思考如何借此提升經(jīng)營效率。這包括將AI納入企業(yè)或團隊的決策流程，并賦能員工。在AI時代，我們可能會逐漸觀察到，不同員工或項目團隊的工作效率將出現(xiàn)更大的差異，這種差異很可能源于他們對AI工具的使用能力。因此，可能會出現(xiàn)一些“超級員工”，即在AI工具的賦能下，少數(shù)幾個人組成的團隊就能展現(xiàn)出強大的生產(chǎn)力。企業(yè)家需要為這些員工提供發(fā)揮能量的機制，并接受“超級員工”現(xiàn)象的存在。

第五，打造AI與人的組織。為了打造適應(yīng)AI與人協(xié)作的組織，企業(yè)需關(guān)注兩個核心特征：人機協(xié)同、學(xué)習(xí)型組織。

人機協(xié)同可能經(jīng)歷三個階段：賦能階段、共創(chuàng)階段和智能體自主導(dǎo)航階段。在賦能階段，人的決策為主導(dǎo)，但機器提供輔助，如提供更多信息、處理標(biāo)準(zhǔn)化任務(wù)等。目前，我們大多處于這一階段的早期。共創(chuàng)階段則是人與機器共同決策，機器能提供有價值的建議，兩者在決策中的重要性各占50%。到了智能體自主導(dǎo)航階段，人成為指揮者，負(fù)責(zé)提出方向和要求，而具體的執(zhí)行則由智能體完成，此時人負(fù)責(zé)最重要的20%的決策，智能體則負(fù)責(zé)剩余的80%。企業(yè)需根據(jù)人機協(xié)同的不同階段，在組織架構(gòu)上做出相應(yīng)調(diào)整。

同時，在人工智能時代，組織的學(xué)習(xí)力至關(guān)重要。提升員工對AI技術(shù)能力的掌握是提升組織學(xué)習(xí)力的關(guān)鍵。因此，企業(yè)在打造學(xué)習(xí)型組織方面應(yīng)給予更多重視。

第六，加入AI生態(tài)。企業(yè)應(yīng)積極融入AI生態(tài)，構(gòu)建AI合作伙伴網(wǎng)絡(luò)。這包括與跨行業(yè)的AI企業(yè)進行合作，并參與到整個AI行業(yè)的治理中。

綜上所述，AI時代為中國企業(yè)帶來了增長機遇。希望企業(yè)家們能夠深入了解并擁抱這一變革。