李開復親征to B戰場：我自己就是最大的銷售

中國大模型狂奔進入第三年，技術的喧囂正逐漸沉淀為產業的價值。當基座模型趨于收斂，真正的競爭才剛剛開始。AI 2.0的勝負手，已經從“拼模型”轉向“拼落地”。

在最新專訪中，我分享了零一萬物2.0版本的全面轉型：飛機起飛靠發動機與多種航空工程，產業AI落地靠基座模型與操作系統。成立2年的零一萬物選擇從“造發動機”到“造飛機”，All in ToB助力企業AI數智化轉型。

基于通義千問、DeepSeek等頂尖開源模型的堅實底座，零一萬物推出萬智平臺2.0版本與企業級Agent，構建面向真實企業業務場景的大模型操作系統，讓大模型真正成為企業內部可調度、可持續創造價值的“超級員工”。

但這遠遠不夠。AI數智化轉型不是簡單的軟件升級，而是一場由一把手主導的戰略重構。所以在零一萬物，我們提出“一把手工程”理念：唯有一把手親自推動，將AI融入組織基因，與企業獨有的閉環數據深度融合，才能構筑不可復制的競爭護城河。

李開復認為，創業者不能只抱著夢想，必須務實。

采訪｜《中國企業家》記者 何伊凡 孔月昕

文｜《中國企業家》記者 孔月昕

編輯｜馬吉英

頭圖攝影｜鄧攀

2025年，李開復的飛行里程激增。

這位零一萬物創始人兼CEO，正以公司“首席AI戰略官”的身份，密集會見全球500強與傳統行業巨頭的掌門人，希望將AI商業化的進程加速推進到傳統行業腹地。

作為國產大模型廠商“六小虎”中的一員，零一萬物果斷放棄了超大底模訓練，開始轉向產業大模型落地，為此，李開復這次創業也遭遇了前所未有的質疑。

2025年年初，DeepSeek在全球火起來后，已經完成組織架構調整和業務聚焦的李開復和團隊發現了新商機：DeepSeek本身沒有做微調系統、數據庫對接等企業級工具，導致企業用起來遠不如普通用戶體驗好，零一萬物可以運用自己2年多積淀的模型微調到專業應用搭建的全鏈條技術棧來接入落地，實現較好的匹配。

2025年3月，零一萬物推出萬智1.0，幫企業把DeepSeek部署到公司內部。7月22日，零一萬物發布萬智2.0版本，并推出零一萬物企業級Agent智能體，打造解決真實問題的“超級員工”，希望推動大模型及AI應用行業實現“價值交付”。

當然，這并非坦途。放棄原有的道路，是AI創業公司的務實選擇，但其成功與否，不取決于李開復的光環或技術理想，而在于能否避免傳統IT服務商“項目越做越多，產品越做越弱”的覆轍，真正為客戶提供價值。

攝影：鄧攀

7月底，李開復接受《中國企業家》專訪，分享了他對于大模型趨勢、Agent和to B商業化等話題的思考。

精彩觀點如下：

1.（百模大戰）基座模型作為一個創業方向結束了。

2.Agent帶來的價值非常大，未來還會不斷提升。當企業能夠看到為Agent付費能夠創造很大價值，我覺得這條路最終一定會走通。

3.要讓一個東西有用，它需要能持續使用，支持應用開發，創造巨大的應用價值，這樣的“發動機”才有價值。如果只是一個“發動機”，既沒有操作系統，也沒有應用，就不能創造商業價值。

4.當AI能夠完成公司一部分人的任務之后，它的可擴張性會更大。公司最大的價值是數據，AI可以把數據金礦的價值挖掘出來。

5.CAIO（首席人工智能官）要對公司的業務指標負責，他要有CEO很強的信任，他自己也有很重的KPI。這個工作真的不太好做，因為一定程度上他會得罪人。但是如果他是AI應用的專家，對公司有足夠的了解，那么可以創造很大的價值。

6.傳統產業的公司擁抱AI，一定是一把手驅動，你現在在AI上面花的時間只會太少，不會太多，一定要大大地投入，才能讓你的Agent和你獨自擁有的閉環數據共同形成最好的護城河。

以下為對話整理，有刪節。

談趨勢：更看好開源

《中國企業家》：過去一年，你覺得在人工智能領域最重要的突破或變化是什么？

李開復：我覺得主要有幾個事情。

第一，中國底層模型的能力，跟美國的差距越來越小，尤其是DeepSeek的推出，包括千問和其他模型也都在進步，所以現在中美是世界第一名、第二名，美國略微領先的局面是固定的。

第二，到目前為止，中國領先世界的工程能力在一定程度上對沖了GPU限制帶來的挑戰，讓中國的AI技術更上一層樓，從DeepSeek經過算法工程優化后訓練的基座模型比美國的同梯隊模型便宜很多就可以看出來。

第三，現在開源是中國領先，閉源美國還是領先。但我認為開源更容易產生一個快速的大模型生態系統，而且開源是很討技術人喜歡的。

最重要的一件事是，AI Agent在今年進化成推理Agent，可以成為企業生產力了。中美最頂尖的模型推理能力足夠好，讓今天的Agent進入一個可以自主了解任務，拆解、策劃、解決任務的階段，這可能會讓AI從技術付費、API付費，很快進入任務付費階段。

《中國企業家》：我們之前討論過開源和閉源的問題，但今年DeepSeek橫空出世之后，開源和閉源之間的優劣勢還需要爭論嗎？

李開復：我認為兩者還是會有拉鋸。現在看來（閉源）在一些具體任務上仍有優勢，但開源模型似乎很快就會追上來，所以對大部分用戶來說，開源越來越成為一個更明智的選擇。背后原因在于，一是開源更便宜；二是開源可以私有化部署，更可控；三是開源相對容易替換。

中國的大廠和“六小虎”之前主要做閉源，現在也大部分轉做開源了，這是一個很明顯的現象。

我覺得中國如果開源能保持領先，就會有更多國家開始使用中國的模型。中美之外，中國（基座模型）的份額本來很小，經過開源，我覺得中國的份額會往上升。

談Agent：未來會創造巨大價值

《中國企業家》：為什么今年Agent會這么火？前段時間OpenAI也發布了Agent，這會對中國大模型創業者形成哪些新挑戰？

李開復：我覺得OpenAI就像蘋果一樣，它們做的事會被全世界看到，并很快進入客戶視野。比如當蘋果開始做手機、iPad、手表、眼鏡等產品，整個業界都會跟隨，OpenAI在大模型領域也有類似的市場教育和催化效果。

假如說一家美國企業之前沒有聽過Agent，可能因為OpenAI做了這個發布，這家企業看到了就會去試一試，然后可能發現這個技術蠻好的，但在企業內部不好用，因為數據很難上傳，或者數據是公司的機密等。這家企業可能會尋找一個企業級的解決方案，就給別的公司帶來了機會。OpenAI等于做了一次市場教育，在中國也是如此。

《中國企業家》：通用Agent有科普意義，但對企業來說可能更需要一個垂直的Agent。

李開復：通用Agent也有一些爭議，即它是不是真的能夠通用？畢竟它沒有記憶力，也不了解你，也不知道你公司的狀況，它能完成的企業級任務相當有限。

通用Agent非常難商業化，因為它花的時間比較多，一般消費者沒有那么大耐心，且它非常昂貴，一般消費者可能買不起。Agent的價值在于，如果消費者自己完成一個任務要花兩個小時，Agent可能15分鐘就完成了。但消費者會不會認為自己的1小時值500或1000元？這很難說。

但是對一家企業來說，如果一個員工做兩小時的工作，Agent用15分鐘能干完，而且質量一樣好，那企業肯定會愿意把一個員工兩小時的工資，乘以一個系數來做購買Agent的費用。

《中國企業家》：Agent這個概念并不是今年剛興起，在2022年大家就有討論，但為什么今年會成為Agent元年或大年？哪方面的條件更加成熟了？

李開復：1993年，蘋果就推出Intelligent assistant（智能助理）的概念，還有一個叫做Knowledge Navigator的概念視頻，展示AI能幫用戶完成任務。在當時技術很難實現，但大模型時代來了以后，它就可以成真了。

去年已經有一些公司在做Agent，確實也能做出一些效果。但當時基本是針對一些人定義的任務，把模型放進去，等于是用編程的方法，由人一步一步把模型對接起來，讓它在某些任務上可以完成端到端的部署，但是它沒有一個可泛化的推理能力。它可能學會了怎么訂機票，但不一定知道怎么改機票。

今年的Agent可以泛化，做以前沒做過的事情。當一個固定的任務出了一些狀況，它可以調整，變得像一個聰明的員工，可以學習、進步，可以做過去沒做過的事情。

《中國企業家》：在這種背景之下，模型層、基礎層和應用層之間的創業機會是不是也在發生一些變化？

李開復：肯定的，由于Scaling Law放緩，創業公司已經很難再像過往一樣輕易進入底層模型領域，因為它很難把需要花的燒模型的錢，從未來商業模式中賺回來。大廠可能相對仍然可以，因為它可以分攤成本到自己的10億、20億用戶身上。所以一個底層模型創業公司，可能不會那么受資本市場的追捧。

《中國企業家》：百模大戰結束了，哪些創業公司還有機會？

李開復：作為一個創業方向結束了，各個大廠還是可以進來的。

我覺得AI-First應用是最大的機會，而且中國有很多經驗豐富的產品團隊和創業者，能把之前在移動互聯網的經驗延伸過來，或在現有模型上面不斷摸索，找到新的機會。我覺得應用特別適合中國做，因為本來做應用就是去摸索用戶需求，做PMF（Product Market Fit，產品市場匹配度）。

隨著底層模型逐漸收斂，推理能力逐漸變強，開源逐漸成為市場主流，我可以預測中國的AI Agent和應用也會進入百花齊放的井噴期。

當然，有一個挑戰，就是在美國的商業化收費會比中國容易。我覺得需要創新商業模式，或者更長期來說，收費模式要進行升級。

《中國企業家》：中國AI創業者面前可選的道路變少了，如果想實現比較快的轉化，做面向B端的應用可能是一個方向？

來源：視覺中國

李開復：對，賣給B端也有付費的挑戰，一是高付費的習慣不存在，二是按SaaS付費的習慣也不強。一家傳統公司，比如銀行或房地產商，它要用AI技術（Agent或大模型），它會先做招標，比較價錢。但經過招標來砍價，付的錢是否足夠讓供應商把事情做好，這也存在挑戰。

我比較樂觀的是，Agent帶來的價值非常大，未來還會不斷提升。當企業能夠看到為Agent付費能夠創造很大價值，我覺得這條路最終一定會走通。只不過在美國，當下會更容易更快收到訂閱付費。

談轉型：必須務實

《中國企業家》：你們前一段時間也發布了自己的萬智Agent，這實際上也是一個比較徹底的轉型，你為什么如此決絕？當時外界對此也有一些質疑。

李開復：根據我在創新工場投資的經驗，我當時做了兩個預測：一是Scaling Law放緩了，二是大廠的GPU和資源會極速碾壓創業公司。我們過去2年做出了多款國際SOTA的開源閉源模型，但大模型狂奔進入第三年，從中國乃至世界的技術躍遷和創投動向來看，在商業化加速拷問初創公司的大環境下，初創公司仍然以一年燒兩三億美元持續All in做中國最強的底層模型、并持續將之開源的代價會很大，而且沒有商業回報，投資方一定會不看好，最后公司一定是一個很悲慘的結局。

要避免這一結局，就要當機立斷做決定。因為GPU很貴，晚2個月、3個月、4個月，一大堆錢就燒掉了。

《中國企業家》：對團隊來說，需要統一認知嗎？會有痛苦嗎？因為跟原來做基礎模型的成就感是不一樣的。

李開復：對，公司轉型需要時間，一線員工可能先是驚訝或者不接受，然后理解、嘗試，最后是擁抱。當然這個過程中也有人就覺得這不是自己想做的，就離開了。

《中國企業家》：你本人為什么如此堅定？

李開復：必須務實。創業者不能只抱著夢想，覺得我把錢燒完，大不了就不做了，這是對自己對公司對投資人都很不負責任的做法。

我也看到了更多非常好的模型，確實是個“大腦”，或者是個“發動機”，但不是“飛機”。要讓一個東西有用，它需要能持續使用，支持應用開發，創造巨大的應用價值，這樣的“發動機”才有價值。如果只是一個“發動機”，既沒有操作系統，也沒有應用，就不能創造商業價值。從我投資的經驗可以看到，投資人會非常快速地從追捧最好的大模型，轉移到追捧最好的平臺、應用。

《中國企業家》：從做引擎到做整個飛機，面臨的挑戰有什么不一樣？

李開復：其實還是有優勢的，因為我們懂模型，所以去調試DeepSeek或阿里通義千問時，可以做出別的軟件公司或系統集成商做不出來的效果。

挑戰是讓團隊能夠理解、接受并擁抱我們的新方向。其實我們走的方向也不是陌生的，我們一直在做to B的產品和業務，只是現在這件事情變得極其重要，現在是以應用為主，而不是模型和應用兩者的互補。

《中國企業家》：去年交流時，你談到要花很多精力幫助做基礎模型和做應用的團隊，彌合一些他們認知的不同。現在公司業務轉型后，你如何分配精力？

李開復：我覺得一個潛在的問題是，做咨詢交付的團隊，和做產品研發的團隊，這兩個團隊的組織架構雖然是成熟的，但我們的客戶量沒有那么多，所以他們常常還是會跨界。比如我們的產品團隊會飛到客戶那邊幫他解決問題，做算法的團隊也會支持做一些事情。

現在大家目標一致——我們要給客戶創造價值，而且我們現在有現金流進來，客戶會感謝我們給他們創造價值，這是很正面的。

但長期來說，這不是一個穩定的組織架構，因為衡量產品研發跟衡量咨詢是完全不同的方法，你給員工的OKR、KPI也不同，未來這個管理還是要去理清的。

談商業模式：跟“燈塔客戶”共創

《中國企業家》：每個行業都有自己的Know How，現在萬智是給每個行業做定制嗎？

李開復：萬智平臺對傳統企業的幫助非常大。因為一家傳統企業不會有很強的AI能力，甚至可能不會有很強的IT團隊。我們可以開發一套（Agent），這個Agent可以給一家傳統公司提供一個操作系統或數據庫。

即便如此，我們認為還有一個挑戰——很多傳統公司對AI的理解實在太薄弱了。即使我們把平臺賣給它，做很好的客服，它也未必能用好，所以我們現在也提供一個可以稱為解決方案或顧問的服務。如果一個傳統公司不但買我們平臺，還買我們的服務，我們就會跟它共創公司內部最大的需求。

我們可以根據對產品和技術未來演進的藍圖，跟企業對行業的認知、公司內部數據等碰撞結合，幫助公司既實現降本，又可以增效。我覺得這會是傳統行業從萬智最快得到最大價值的方法。

攝影：鄧攀

《中國企業家》：你提了一個觀點，我特別認同，大家都說降本增效，但其實注意力更應該放在增效上面，別老想著降本。但你怎么去說服企業老板？因為他在AI方面的ROI是能算過賬來的。

李開復：其實降本跟增效都一定要算得過來賬，降本就是公司少花了多少人力，增效就是指公司的營業額、吞吐量，或運營效率、賬期、經營利潤，這些都要一個可衡量的目標，也是CEO更認可的地方。我們會與公司共創、尋找最好的業務場景來創造價值，最終我們會跟公司一起定下若干個項目，每個項目都可以用營業額、吞吐量、效率、利潤等數字衡量，以此來收費，最后的付費一定是能看到效果。

我覺得任何生意，當兩邊利益一致，就是做成以后大家共贏就更有動力往前走。

《中國企業家》：說服客戶最復雜的部分在哪里？

李開復：我覺得邏輯是講得通的，但答應買單還是小概率事件，因為共創需要很大投入，而且公司里往往有各種不同的聲音。有些部門認為他自己干就好了，不需要外部來幫忙；有些老板對AI不夠熟悉，不夠相信……這都會成為妨礙項目推動的瓶頸。好在我們做的Palantir（專注數據整合與分析服務的世界頭部公司）模式是先做咨詢，再做解決方案，最后慢慢提煉出一個平臺，很深入地了解客戶的場景后去共創。

Palantir模式本身不可能有很多客戶，因為我們剛開始接的幾個客戶比較重。我們也不是需要去見的100個客戶都說Yes——都接的話我們反而服務不了。對我們來說，最后可能做成兩三個大單、四五個中單，2025年就成功了。之后我們當然有更大的目標，也不會是永遠靠咨詢模式來擴張業務。

《中國企業家》：從咨詢的過程就開始收費嗎？把大象裝進冰箱，你需要分成幾步？

李開復：咨詢、軟件、硬件都收費，但是在國內不能收太多。咨詢費是按我們實際帶來的效果和實際花的成本、人數來計算。

我們有自己的打法：第一步，先找到“燈塔客戶”，幫他在自己領域做很清晰的價值創造，我們就有了“敲門磚”，去找到類似或同樣的行業，說我們已經服務了一家很牛的公司，幫他創造了很大的價值，假如客戶允許我們透露的話，我就可以拿到更多的單子。第二步，做成一單后，我們交付的代價和成本也會降低，就可以拿更多的單子。再往后我們非常希望能夠開箱即用，比如銀行買的萬智開箱即用的體驗，跟保險公司或能源公司的差別是很大的。雖然底層技術一樣，但是它的Agent、使用方法、數據庫、行業模型等都需要改變。

今天我們與“燈塔客戶”的共創其實是彼此學習、優勢互補、共創價值的過程。

《中國企業家》：我記得你說曾跟一個客戶的工程師開了70多次會？

李開復：是跟公司不同部門開了70多次會，最后才挑出三個高價值的產品。

我們就是要了解、問得很深。做咨詢的工程師和產品經理，跟做產品的工程師和產品經理不太一樣，前者要特別在乎用戶需求，要會問很多問題，而不是自己去定義需求；他還要能很快地把這個POC（Proof of Concept，概念驗證）做出來，而不是做一個很可靠可長期運營的平臺產品。

《中國企業家》：是否會遇到一家公司在某個場景中出現的問題，對你們來說是一個非常巨大的挑戰？或者是現在模型能力解決不了，你只能選擇部分去解決？

李開復：我們會根據幾個因素去了解和判斷，一是今天或明天的技術能否解決這個問題。底層模型的迭代周期按照月份來計算，所以支持我們可以用明天的技術解決挑戰，因為我們今天開始開發，等我們開發完了，明天的迭代技術就已經來了，而擁有核心中臺技術的我們可以絲滑地把應用層切換到最新的底模上，并予以微調進化，因此也需要我們有很強的技術預測能力。二是怎么衡量大模型給公司帶來的價值，再根據它的價值和難度，去挑幾個項目來給公司高層證明我們的價值。

《中國企業家》：可否舉一個具體的、AI改變傳統業務流程的例子？

李開復：我們有一個客戶，他的公司有很多不同業務線，其中一個是供應鏈和物流，整個過程中有很多復雜的細節，比如港口的路線怎么走，電車什么時候去充電等。

他現在用的是運籌學的方法解決問題，但是我們覺得可以用今天最頂級的模型來優化和運作。因為運籌學其實就是數學，AI能幫他把數學做得更好，更有針對性。

《中國企業家》：像你剛舉的那個例子，跟超大型客戶的工程師進行70多輪的對接、了解和交流，這種服務能力邊界是很明顯的，你不可能對每一個客戶都做這樣的服務。

李開復：是，我們覺得今天萬智或任何行業Agent平臺產品，都不是開箱即可用，它需要一定的技術門檻來針對企業生產力場景調試和落地。我們未來的目標是：很快做出一款開箱即可用的AI-First產品，能很快達到100萬個用戶。

談銷售：以“一把手工程”為核心

《中國企業家》：按照這種模式，您就是公司最大的銷售了，怎么看待面子問題？你能彎得下腰嗎？

李開復：任何一家to B公司必須是這樣，但每一個CEO的強項不太一樣。我的強項可能不是去跟客戶喝酒、成為好朋友，再說幫我個忙什么的，也不是獅子大開口，跟他談價錢，去說服他。我的強項是能把復雜的技術講得比較簡單，而且專家身份讓很多CEO認識我。比如我若干年前可能被請去某些公司，給董事會或管理層講解AI，講述AI如何成為企業新質生產力，幫他們增加效能。

他們當時總會問一個問題，“我如果今天要買AI，該買什么？這能不能解決我的問題？”大部分我會回“不行，你想要做的事情有點難度，再等一等”，現在我可以打（電話）回去說，“老板，當時你要做但AI做不了的事情，現在可以了，我再來給你講堂課。”

這也比較符合我的長板。講的過程中我可以說，上次你們要的東西，我們現在的解決方案可以解決，他們如果有興趣，我們再繼續進行技術的溝通。

《中國企業家》：具體在業務落地過程中，就算一把手同意了，向下推的話還有哪些挑戰？

李開復：碰到的挑戰跟障礙還是蠻多的，有些CEO很在乎，也試著去了解；還有一些公司因為很大，老板常常會委派任務，“這個問題聽起來蠻有意思的，找我的CIO去談，或找我的銷售部負責人去談”。

這樣一談，往往就會碰到一些問題。他的CIO可能兩三年之前都沒碰過AI，他既不可能有很強的AI認知和能力，同時又覺得AI該是自己管的，你來干什么？還有可能擔憂自己在公司的地位，擔心話語權會被影響。

這都是很現實的問題，所以一旦被往下傳了幾步以后，我就覺得可能得先放棄這家公司，我們去找其他的客戶。我們把這個方向和打法稱為“一把手工程”，真的是CEO、最好是創始人相信需要使用AI，且他也理解AI本身并不是一個工具，而是改變公司工作組織和執行的方式，它會創造巨大的價值。

攝影：鄧攀

《中國企業家》：大家都在說All in AI，但對一把手來說，你覺得真正意義上的All in應該是什么樣的？

李開復：我覺得這不是購買一個軟件工具，而是對一個公司的重組。因為人作為一個單元，存在人的脆弱和物理局限，AI則可以無限擴張，像堆積木一樣越做越大，而且沒有交流的成本和挑戰。當AI能夠完成公司一部分人的任務之后，它的可擴張性會更大；公司最大的價值是數據，AI可以把數據金礦的價值挖掘出來。

我希望一個CEO能夠懂這些點，他不用懂AI的技術，但他相信把以人為單位變成以人+AI為單位，可以讓一個公司更敏捷更快速地成長，而且不是只看降本，還要看增效。

這些點如果他都懂，那他就會了解，這必須是一把手工程，因為公司沒有一個副總裁可以做這么大的決定，把公司未來的組織架構、工作方式、價值創造的方法做這么大的改變。

《中國企業家》：你的建議是從具體的小項目開始，還是直接做戰略性的思考？

李開復：兩個都可以。但如果是一把手工程，我覺得應該是戰略級的。當然，有些也得先做個小項目證明自己，才能做戰略級。

但是如果一把手認為這就是個工具，你問我們CIO就好了。CIO跟我說做個小項目，那我的興趣就會降低很多。

談組織架構：必須有懂業務和AI的角色

《中國企業家》：一個適應AI的組織應該會出現一些新崗位，可能有些工作需要一個叫CAIO（首席人工智能官）的角色，這個CAIO和傳統的CIO或者CTO有什么不一樣？

李開復：我覺得CAIO一定要匯報給CEO，完善CEO對AI的認知，公司重大決定是CEO跟CAIO來做協商。CAIO要深度了解公司的業務和AI的價值，如果去跟某一個總經理或副總裁溝通，他要有比較強的說服力去證明（AI的）價值，并推動項目。每個副總裁和總經理也要知道，CEO是很認可這個CAIO的，當CAIO說“你應該把AI用在什么上”，對方沒有聽，他就要去告狀嘍。

CAIO要對公司的業務指標負責，他要有CEO很強的信任，他自己也有很重的KPI，這個工作真的不太好做，因為一定程度上他會得罪人。但是如果他是AI應用的專家，對公司有足夠的了解，那么一定可以創造很大的價值。

但是如果他沒有CEO的信任，就創造不了相應的價值。比如說我見到有一家公司就有CAIO，但這個人就是一個純協調者。他來自一家咨詢公司，會做一大堆PPT給老板看，他說公司有72個AI項目，認為今年可以幫公司省1000萬美元。這就是一個純做PPT的崗位，是沒有用的。

《中國企業家》：他不能是老板大助理的角色。

李開復：是的，CAIO不是一個服務崗位。CIO一定程度是服務的，即把公司的網絡、機器、軟件打造成一個很好的環境，讓每一個BU能夠執行他們的任務；但CAIO既不是服務型，也不是協調型，而是戰略型，且可以跟CEO說上話。

我認識一家公司有類似CAIO的角色，他確實也幫公司挑了幾個特別好的項目做，做得比較成功。但他有一個問題，項目做完以后，沒有跟他的BU說人力該減了，因為指標變好了，很多活AI可以干了。所以最得罪人的事就是要跟老板說，項目做成了，但是得裁員了，所以這個工作真的蠻難做的。

還有一個公司跟我說，李博士你來做我的CAIO，我說我沒有時間，他說你就掛個名，這樣你可以看公司哪些方面有沒有出問題，有就直接跟我說。他很有誠意，但我還是不能掛名，但是我會每個月去做一次檢查。我派一個人做他的CAIO，這也是一種模式，但真正要可持續，企業還是自己尋找、設立合適的CAIO。

稱職的人門檻極高，因為又要懂AI，又要懂行業，懂應用，還要跟人把關系處好，有時候還要說一些不中聽的話，真的蠻難找的。

但難找還是要找，因為大部分傳統公司里，沒有一個已有的員工能直接做CAIO，對外去招聘也很少有這樣經驗的人。我還知道一個公司的CEO技術能力很強，他基本就自己干了（CAIO的工作），這樣我覺得也可以。

《中國企業家》：你有一個觀點，Agent在B端的終極形態是多Agent的協作，如果要實現這個終極形態，需要解決的核心難題是什么？

李開復：我覺得多Agent現在還是一個科研題目。因為現在的算法，如強化學習，在一個復雜的多Agent的環境中，還沒有找出最優的解決方案，但我們可以看到這個路徑。

一旦多Agent最終成功了，就代表AI可以去做一個比較復雜的組織了。山姆·阿爾特曼也說過，最終極的AI能夠做成一個組織。

《中國企業家》：未來實現人機協同的AI組織應該是什么樣的？一家大型公司，除了CAIO還應該有什么角色？老板應該是什么工作狀態？每個部門的人應該是什么樣的？

李開復：我覺得CAIO其實是一個過渡的角色，最終AI融入一切就不需要CAIO了，但現在是必須的，因為公司對AI的理解不足。

未來比較確定的發展方向是，在人和AI的分工上，AI做的更多的可能是執行工作，人要做的可能是戰略、不同項目和事件的優先級判斷，制定公司的目標、愿景等，以及各種人力資源工作，包括人與人之間的溝通，如管理層跟員工、公司跟客戶、合作伙伴的溝通等。

《中國企業家》：在這種情況之下，零一萬物是一家什么樣的公司？你怎么去描述零一萬物所提供的終極價值？

李開復：我們希望最終能夠打造出一個類似今天的操作系統，操作系統的內核可能不是我們做的，但它能夠對接公司所有的資源、所有的人，會有一些很好的Agent取代今天的應用。

就像微軟的操作系統，它的價值在于它承載的應用，我們未來做平臺也希望能更快地把Agent開發出來，做一家創造價值的公司。

《中國企業家》：最后請你給所有準備面向AI進行轉型的傳統企業老板、創始人，提三個關鍵建議。

李開復：第一，數字化轉型要做得非常完整，公司所有業務一定要數據化。第二，對AI的認知一定不要停留在行業標準認知上，AI的進步實在太快了，它的價值不是取代多少人，而是能把公司的核心業務指標提高多少。第三，公司擁抱AI，一定是從一把手開始，你現在在AI上面花的時間只會太少，不會太多，一定要大大地投入，才能讓你的Agent和你獨自擁有的閉環數據共同形成最好的護城河。

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值班編輯：郭立琦 審校：張格格 制作：王儀琪