AI先锋对话：DeepSeek爆火背后，战略破局的新思考

近日，阿丘科技联合创始人郑慧伟受邀参加由慎思行举办的《战略简史》老友会，与慎思行老罗、云南白药战略负责人顾嘉，一起探讨AI将如何影响未来战略这一时代命题。
本次讨论主要围绕“DeepSeek火爆背后的冷思考、AI对战略人与咨询人的新挑战”这两大核心议题展开，以下为老友会内容实况。DeepSeek火爆的冷思考

慎思行老罗：我来介绍一下，顾总是云南白药的战略负责人，是大企业战略管理者的代表。郑总是源于清华大学AI实验室的阿丘科技公司的联合创始人，负责商务和战略。我想问一个比较直接的问题，二位怎么看当前DeepSeek在中国的爆火？

阿丘科技郑慧伟：首先对于大模型相关技术，在我们AI圈不是很新的东西，而是一直在持续发展。但是最近春节期间DeepSeek的大火，站在我们视角来看更多的是一种AI的营销革命。就是说原来AI或者大模型只是在我们的小圈子里讨论，但是像DeepSeek在春节期间大火可以说是家喻户晓，可能你的父辈，爸爸妈妈、爷爷奶奶都在问，都在关心这个东西。所以这导致我们做AI的人，变得有些受宠若惊。原来我们主要做先进制造业，但后面我发现传统行业的老板也在关心，AI可以给我带来什么？我应该怎么和它接轨？它是什么？以后怎么办？里面有没有我的机会？所以我会把这个更多当做一种营销的暴涨，反倒不是技术的暴涨，因为技术是以一种顺延的方式在发展。像DeepSeek里面很多工作，不管是强化学习，还是原来大模型相关的工作，更多都是在原有基础上的连续性创新，而不是突破性创新。

慎思行老罗：那看来您作为AI圈内人还是比较冷静的，不知道顾总对AI的爆火怎么看？

云南白药顾嘉：我感觉这里面掺杂了太多的情绪，一方面我极其热情的拥抱AI。这个我觉得郑总他们在做AIToB是更专业的，但我们作为一个普通的知识工作者，肯定是极其拥抱AI的。这件事的确极大的加速了AI的流行程度，各行各业，就它的流行程度已经超越了我们的想象，这对于AI技术普及肯定是有好处的。但是我觉得有一部分人还是相对比较冷静，就像刚刚罗老师讲的，AI怎么能够对我们的专业工作，对我们的这个日常的生活形成真正的影响，这件事我觉得现在反而缺少一些更加理智的思考。大家觉得很厉害，但这个除了很厉害之外，确实还得想一想我们应该怎么去用好它？

慎思行老罗：冷静归冷静，但是至少从我们对市场的感受角度来讲，23、24年的市场行情太差，企业普遍的心情和状态太不好也是个内在原因，所以才通过中国AI的爆发，得到了一定程度的释放，因为这让大家感觉到了市场开始走向恢复的希望。这个其实营销作用也很好，如果大家都没有这种信心，都不愿意消费，经济也拉不动，企业的发展就会受到影响。咱们再谈一个稍微实际点的问题，过去这两年，你们有没有遇到一些什么实际的问题？或者说你觉得挑战在哪？

阿丘科技郑慧伟：这两年就给我们感觉是冰火两重天，就是说不同行业景气程度差异非常大，在这个过程中我们就有一个非常大的困惑，就是我应该选择什么行业？而且因为技术的发展非常快，在这个过程中导致你用传统的所谓的像华为的“五看三定”会很难跟上节奏，因为这种复杂的流程会使得对机会的发现和分析太慢，跟不上市场的变化和发展。举个例子，比如说最近有很多概念，低空经济、具身智能等等，让一些做轴承、关节和电机的企业获得了一波增长，就这一波的机会看到很多。但是在这个机会中如何把握它？如何结合它？就是说怎么去形成洞察，形成战略结论，这块其实有待解决。

云南白药顾嘉：其实刚才郑总讲这个我还挺有感触的，我最近一直在思考，今天怎么能判断一个机会是个机会？如果深琢磨这是个挺挑战的问题。如果你在一个向上的电梯里面，随便怎么做都是一个机会，但是现在电梯停了，然后你最后发现跳一跳是个机会，还是蹲一蹲是个机会，其实不好说。所以今天用传统的知识和方法，或者那些非常经典的工具框架，确实在面临挑战。我记得两年前在这参与慎思行活动的时候，讨论过战略的第一序和第二序的问题，这个问题到今天也没有找到答案。就是我们大部分的战略是第一序的战略，它提供的是一个解释框架，或者说是解释性的战略。但是我们如果把它作为一个动力性的战略来看，或者说通过一套战略来推动一个企业产生哪怕一丁点儿的变化，都是非常困难的。

其实刚才罗老师在说这个问题的时候，我也在想，老板为什么需要一套战略？可能过去是目标导向，而我是比较倾向于做问题导向的战略，老板现在为什么需要战略呢？我理解他更多的是需要从不确定性里面抓住一些确定性，有时候这是一种合法性，不管是权力的合法性，还是增长的合法性，还是目标的合法性，但这件事情非常困难。企业到最后一个是感知，一个是决策。如果你不用最先进的方法去武装自己的认知系统、感知系统，那么这个企业就是在认知范式里面已经落后了一代甚至两代了，这件事是很恐怖的，所以其实根本不要想，我是从2022年开始全领域的应用AI。为什么会这样呢？就是我理解这件事情是挡不住的。这是一个趋势，就是所有的知识AI化，人类在这个领域里面基本上没有任何胜算。但我们真正要沟通的点是什么呢？是你能多大范围的运用AI？但是我们真正所要头疼的点是什么呢？是能在多大范围上应用AI，这里就会出现一个巨大的分野。我在2023年正式提出过一个观点，我们现在的团队里有两种运用AI工作的模式：一种叫based on AI（“基于AI”），即所有的工作，数据的分析、报告的生成，都基于AI。第二个是empowered by AI（“由AI赋能”），就是只拿AI现有的能力来做一部分增强工作。这种是大部分的职场人可以用的，它没有那么激进，但是至少在一部分工作中，比如说结构化数据的分析、报表的生成或者是报告框架的反复验证，是没有任何问题的。但这种方式也不是一个个人行为，它必须得变成一个团体行为，得变成一个组织行为。将来AI的应用一定是组织级的AI能力的应用，而不是个体的AI能力的应用。那么这件事情在企业里有时就会构成一些挑战，因为大家的认知背景、专业背景和工作习惯都是不一样的，怎么能够通过一套比较规范的模式，拉齐大家在应用AI的能力这件事上的水平？我们自己内部的团队现在也在做这方面的尝试，慢慢地来争取。刚才提到的AI to B是一个非常专业的领域，也就是郑总这个领域。但是我们做的则是AI in B，而不是to B了。AI in B的问题也就是在企业里面怎么能够应用好AI？我认为这是一个巨大的课题。在今天的这件事情上，大家的起跑线是一样的。在这个领域里，我们也希望能够和今天在座的朋友有进行深度探索的机会，或者进行更好的交流。这对于我们来说在未来相当长的一段时间里都是有极大帮助的。

AI对战略人与咨询人的新挑战慎思行老罗：正如许多咨询顾问所周知的，最近这些年咨询行业的状态是比较差的。其中一个很重要的原因就是面对当前的市场波动很难对未来做出有效预测。在过往高增长的时期，对未来的预测无非是增长得多或少的问题；而现在则是增长还是缩减的问题。这时咨询顾问就更加不敢敲定预测结果，因为一旦出错，客户就容易对此感到不满，这是咨询行业现在面对的一个挑战。

总体来讲，现在还是一种人对工作负责、AI帮忙干活的状态。但我的设想是：假设得极端一点，如果说AI确实越来越强，变成人来替AI帮忙、AI对工作负责，这种情况会发生吗？因为大家都会潜移默化地思考AI对自己的工作到底有多大程度上的替代作用。虽然创业公司还处在高增长的阶段，可以先不考虑，但是大型企业有没有考虑过这个问题呢？将来假如有了“AI首席战略官”的话，咨询从业者们将何去何从呢？

云南白药顾嘉：我来回答一下这个问题。即便是一个再大的企业，其中的战略团队通常也都比较精简，这是第一。第二，去怀疑AI能否替代我们这件事情并不是最紧要的；即便AI真的替代人了，替代的也是那些不拥抱趋势的守旧派，人在这里面也是有他自己的价值的。大家应该都知道，OpenAI把AI分了五个层级，从L1到L5。最低层的叫chatbot，也就是聊天机器人，这是最低级、最初级的应用。但到了第三层就变成了智能体，叫做作为agent的AI。其中人的作用是把AI从L1训练到L3，通过不停地训练对象、增扩参数来形成AI的agent。我们的团队曾经做过一个小实验（这个事还在比较艰苦地推动中），希望能够在服务管理层这方面做各式各样的Agent，当然这个agent是真人的Agent，不是AI的Agent。大家思考一个问题，例如秘书这个角色，其实它在相当程度上扮演的是什么呢？是老板时间的agent；再例如战略研究岗位，它是信息（information或insight）方面的agent。如果回归到第一性原理去思考组织或个人的角色，我们就不要太介意某些工作究竟是人做的还是机器做的。如果回到一个新的模型里去想，现代企业分工或组织分工，在企业管理团队中，从董事会到经营层再到下面设置的各种机构，如果仔细思考他们在AI时代的职能、工作模式、认知和决策模式是什么样的，就会发现其中有非常大的优化空间。如果讲得非常激进的话，那就是大家重来一遍。过去在“互联网 ”的阶段，有一句特别俗的话：中国的所有事情都可以用互联网重做一遍。那么今天也是一样，在企业管理、职能管理、战略、组织等方面，都可以在AI这个阶段重做一遍。因为它的效率、效能、效益和人类纪相比，不在一个量级上。那么人可以做什么呢？人可以不停地去发问。人作为提问的“机器”，而机器作为回答问题的“人”，双方在这个阶段里不停地进行交互。至少在我自己的应用过程中，我发现AI在对话中都是有记忆的，从它对我的回答的有效性上来看，是成长得非常快的。

慎思行老罗：它从你这也学了不少，快成长为“AI首席战略官”了。我再来问一下郑总，作为AI的原生企业，你们公司的各个层面是如何看待自己的职业被AI冲击或者替代这个问题的，无论是研发、生产、销售或是其他环节？

阿丘科技郑慧伟：我顺着顾总的话来说一下，这里的逻辑是一样的。首先，关于未来谁对工作负责的问题，站在我的视角，其实做任何事情，包括大部分的企业做战略，不是为了背锅，而是为了把工作做好、为了实现更好的发展。所以说，这个问题可以参考在自动驾驶还处于发展阶段就存在过的伦理问题：如果出事故了，到底是自动驾驶的问题还是驾驶员的问题？我觉得这根本不用讨论，未来一定是AI或算法来负主导责任，一定是这样的。只不过是随着AI的迭代，AI去做事、做战略失败的概率会变得比较小而已。如果AI把事做成了，就不存在评估的问题；正是很多时候事没做成，才要找人背责任。所以我相信，随着AI的发展，未来一定是把“事做成”作为第一要务，而且也一定是以AI为主导的责任承担，对此我是非常坚信的。

阿丘科技联合创始人郑慧伟关于第二个问题，也即AI在未来的发展中所扮演的角色问题，在我看来它是存在三种角色的。第一种角色是数字员工或AI员工。现在我们公司很多的程序员在写基础程序时，就已经在全面应用AI来写程序。而程序员需要做架构，比如说一些高性能优化的工作。但假如说只是处理一个排序问题，那就没有必要由他来写了，交给AI就可以实现。程序员把任务拆分成模块，可以让AI去模块化地实现。这是第一类，我们把它定义为AI员工。我们对于AI员工不是放任不管的，我们对于员工要做管理，对于AI员工也是要做管理的，对它的质量、产出都要做管理。只是说在如何管理AI员工的方式上，当前还处在探索阶段；在管理AI的理论这块，现在也是有欠缺的。

第二类，我把它定义为AI朋友。AI朋友是更加平等的一种，类似于马克思和恩格斯的关系。马克思写东西寄给恩格斯，恩格斯的理论再反馈给马克思，双方互相成长。我觉得AI朋友是很有价值的。举个例子，就像让AI做战略一样，可能是某些数据和分析让AI帮人来做，人有某些问题提给AI，而AI又会提某些问题来问人，双方是一种交互的朋友关系。当然这里的朋友也包括女朋友，比如伴侣关系，我都把它定义在这个维度上。

第三类则是比较私密的，就是AI增强我们自身。这类似于我们人原本背不动东西，但加上外骨骼就可以背很重的东西，AI可以让我们自身的智力变得非常强，所以我们未来可以成长为一个AI超人。因为据说有人统计过，一个人一辈子最多读一万本书——例如活100岁，每年读100本——最多一万本书；但AI可以读一百万本、一千万本。这就意味着，我们大部分人的认知其实处在一种，用我们AI领域的话术来说，“局部最优”的状态。一个人能掌握的信息是有限的，他有可能在战略上很懂，但对于化学问题就不懂了。所以说，通过AI的加持，它能增强和拓宽和增强我们的认知。所以我曾开玩笑说，随着AI的发展，以后所谓的智力、知识、阅历都不值钱了，这些都不会成为我们的核心竞争力，最终反而是我们的长相、身材，这些与生俱来的东西变得更有吸引力。举个例子，在一个美女很漂亮和有才华之间，我们以后可能会更加倾向于选择漂亮，而不是选择才华。所以我们认为，未来AI在和人类之间，会有这三层关系。

慎思行老罗：我觉得这个回答很有意思。可见不同公司的视角还是不一样的：你（郑）还是处在一个整体的视角去看待AI的，而他（顾）确实是和AI共同成长的思路。