高管必读：AI项目总失败？因为你没做对这5件事

“只需几个小时，就能带来改变。”萨姆说，“高管们根据自身岗位量身定制专属AI后，很快，他们的思考就变得更具批判性，决策更明智，工作也更富创造力。”在参加过萨姆的一场工作坊后，我亲身体验到了这种变化。活动后我深刻地认识到，高管不光要懂AI，更要把它当作思维伙伴，借助它成为更好的领导者。以下是每位高管都应采取的五大举措。

• 把AI当作团队成员，而非工具

招募新员工时，公司会安排入职、设定目标，并考核成果。AI也需要同样的管理方式。所谓让AI “入职”，就是要为它提供公司背景信息，明确其职责边界（能做什么、不能做什么），并尽早检查其产出。你不会让一名新员工在未经监督指导的情况下直接向董事会汇报，同样，你也不该未经调试就把关键任务交给 AI。

最有效的方法是创建AI智能体（AI agents），即为不同专业领域打造的专属助手。比如，你可以为市场营销、财务等不同职能分别构建，也可以根据客户或用户画像设计智能体，以便在重大会议前对方案进行“压力测试”。我的一位同事把她的智能体设定成相当直率的风格。当她要求AI为演示文稿设计一个图标时，它直接回呛：“少废话，先说清你的用途。”如此强势的个性虽出人意料，给出的反馈却精准到位。

我们小组的一位房地产高管，用世邦魏理仕（CBRE）的数据和行业资料训练了一个GPT。那些原本需要几天才能得到的洞见，现在几分钟就能生成。他的反应是：“太震撼了！”由此得出的启示是：当领导把AI当作需要引导和培养的同事，而非随意试用的小工具，它才能发挥最大价值。

•   将AI素养列为领导力“必修课”

许多CEO并没有充分意识到自己在推动AI应用中的表率作用。事实上，领导层的积极参与才是撬动一切的杠杆。

正如GenAI Academy联合创始人史蒂夫·吉昂多梅尼卡（Steve Giondomenica）所言：“CEO提出的问题都很合理，例如：‘这到底有多重要？它应在技术架构中应处于什么位置？IT的职责是什么？我的安全风险有多大？’这些问题本身无可厚非，但它们也常常让CEO裹足不前。”

因此，培养AI素养必须从高层做起。亲身体验方能让叙事从“担心风险”转向“探索可能”。萨姆·凯勒分享过一个案例：在一次为期四天的领导力集训中，首日安排了半天的AI培训工作坊。参与活动的CEO表示，这次培训直接改变了接下来的全部讨论：“这给我带来的认知提升，远超以往的任何经历。”

在某家建筑公司，其CEO并未仅停留在培训层面，还指派一名负责人专门寻找AI的应用机会。短短几周时间，团队就发现市场部可以用AI来撰写提案。而这项任务此前占去了他们70%以上的时间。要实现共识，不需要几个月，有时几个小时就足矣。

•   专注实践，培养AI熟练度

当领导者将AI融入日常工作，比如将AI融入晨会、战略会议甚至公司庆典中时，企业对AI的接纳速度会大幅加快。在我所在的公司，我们开发了一些趣味智能体，包括毒舌的“猪队友机器人”，以及用Suno.ai为演讲者定制登场音乐。我们甚至还组织过几次破冰活动，让团队创建AI超级英雄，用来“对抗”工作中最让人头疼的问题。这些趣味时刻不仅带来欢乐，还鼓励大家共同尝试、探索。

也有团队将AI用于更重要的场景中。萨姆提到，某公司用定制GPT智能体模拟一名难缠的客户，这个模型精准预判了客户可能提出的反对意见，帮助团队在数日内成功追回拖欠账款。持续不断地讨论AI，便可消除“用AI就是作弊”的偏见，将其重新定义为“提升工作深度与可靠性的工具”。

• 搭建人工智能应用生态系统

高德纳（Gartner）预测，到2028年，超过95%的企业将在生产环节使用生成式AI接口、生成式AI模型或支持生成式AI的应用程序。

当业界聚焦技术炒作周期时，我们更应关注支撑AI发展的基础设施。在推进AI应用的进程中，需要明确以下关键问题：

• 哪些数据可以安全地输入AI？

• 新员工可以使用哪些工具？

• AI在工作流程中应处于什么位置?

即便只是粗略的指导框架，也能为在工作中应用AI设定边界，确保工作流程的一致性。缺乏此基础，所有努力都只会停留在零散的试点阶段，无法实现规模化推广。

• 设定规则框架，而后适度放手

萨姆对135位以上高管的调查显示，他们对AI的担忧高度一致：数据安全、准确性和可信度。高管最常问的问题包括：

• 该从何处入手？——从高层开始，以身作则，起到示范作用。

• AI值得信任吗？——在有治理机制和透明度保障的前提下，答案是肯定的。

• 如何应对团队的抵触情绪？——一旦人们看到AI带来的直接价值，抵触情绪就会消退。

• 如何实现规模化？——指定负责人、记录应用案例、投资基础设施。

现实情况是，我们无法快速地预见所有问题、设计出万全方案。这并非“一次性搞定所有问题、然后再落地”的事情。我们所能做的最佳举措，就是设定清晰的规则框架——同时保留“今日之智胜于昨日”的进步空间。正如萨姆所言：“趋势已经十分明确。真正的挑战是，我们该如何带动所有人一起跟上步伐？”

AI的复利效应：不妨将AI准备度视作复利投资：投入越早，回报积累越快。萨姆指出：“我们所说的利率不是一般地高。如果有些企业提前几个月开始行动，并持续学习，其他企业可能永远都追不上。”

AI转型并不是追逐最炫酷的工具，而是领导力、学习能力和发展势能的叠加。现在就开始投资的领导者，不仅能节省时间，更能打造一种“每日复利”的竞争优势。本文作者为福布斯撰稿人，文章内容仅代表作者本人观点。

AI世界里，一件吊诡的事正在发生：技术越来越强，产品越来越多，热度越来越高，但用户的热情却越来越低。高频：因为这些“高频行为”，并不是“高价值行为”。用户忍一忍，自己做了，觉得也还行。伪刚需：真正的刚需，是“非做不可”。不是“可以做更好”，而是“不做就难受”。伪替代：专业用户不用，非专业用户用不深。AI替代了“操作动作”，却替代不了“价值判断”。“AI吞噬软件”并非新鲜观点。早在2017年，英伟达CEO黄仁勋就曾预言AI会改变软件行业的格局。在GPT-5发布后，华尔街和欧洲投资者的反应显得前所未有地真实。RBC CapitalMarkets分析师团队称，“软件板块的估值正持续承压，短期内波动性将延续”，因为市场被“AI将导致软件消亡”的叙事所主导。

（lingma界面）

今年我也尝试了一下AI编程，选择了阿里云的lingma，它是一款AI编程助手，专注于代码生成、解释和优化，是通义实验室“通义”系列大模型的重要产品之一。目前企业版付费，个人版免费。“让开发者更高效”，“通义灵码是目前中文环境下最懂代码的AI助手，尤其适合国内开发者生态。”。它在做简单增删改查的前后端功能时，非常高效、准确，并且支持框架记忆（可以仿照以前写好的框架，写出新代码）；但是在做树形结构等比较复杂的功能时，bug直线上上升，问题不断。我没有直接采用lingma的开发工具进行发布、调试，而是采用它生成代码，再通过以前的成熟开发工具（eclipse）进行调试、修改。2个开发工具共享一个目录。

中国将AI称为人工智能，而大多国外网站则称人工智慧。如果AI生态系统无法转化为实际销售，中国在科技竞赛中可能仍将停留在“拥有庞大用户群的假象”（流量高但无法盈利）的阶段。《南华早报》报道，Unique Research和美国谘询公司TechBuzzChina联合发布的报告称，截至8月，全球年度销售额排名前100的私有AI应用中，仅有4家中国开发商。此报告排除了阿里巴巴集团控股和腾讯控股等上市科技巨头的应用程式。这四家公司分别是杭州的Gloryity、语音备忘录应用Plaud、字节跳动以及教育平台作业帮，它们的年销售额合计约为4.47亿美元，仅占全球364亿美元总销售额的1.23%。相较之下，美国公司OpenAI和Anthropic的年销售额分别为170亿美元和70亿美元，差距庞大。

湖北人形机器人创新中心--所谓7S店，比人们熟悉的汽车4S店更丰富，它包含销售（Sale）、配件（Spare parts）、服务（Service）、信息反馈（Survey）、解决方案（Solution）、展示（Show）和培训（School）七大功能，组成人形机器人完整的产业与生活服务生态。

《星球大战》中对外星人的描述大概率就是AI的未来：他们的生理与我们不一样，十分奇特。首先，他们的机体不需要休息，就像人的心脏。没有大量肌肉组织需要再生，也就没有周期性的消亡。他们好像不知疲倦，在地球上他们每动一下都十分吃力，可他们直到最后一刻都还在行动。一天二十四小时，他们就做二十四小时的工作。地球上可能只有蚂蚁跟他们一样。

历史经验表明，每一项前沿科技都需要不断试错、不断淘汰，最终才迎来曙光，AI也是如此。估值20亿的机器人Embodied破产了，成为随波逐流的浮沫。王牌产品Moxie，最初是为自闭症儿童设计，此后逐渐以5-8岁的普通孩童作为主要用户，首次进入市场时，预售价格高达1500美元，并且在购买第一年后每月还有60美元的订阅费，因为独特的设计和技术创新被《时代》杂志评选为“2020年最佳发明之一”。Moxie发布不到5年，最终以告别收场：“我们遗憾地宣布，Embodied, Inc.将立即停止所有运营……所有Moxie机器人服务将在几天内停止运行。此后，设备将保留基础离线功能，但云端服务将不可用。我们理解此举带来的困扰，但因财务限制无法处理退款，深表歉意……”

《纽约时报》托马斯·弗里德曼在2025年发表：我在中国看到了世界未来的样子。是上海迪士尼假明日世界，还是华为上海练秋湖巨型研发中心真明日世界，“以前，人们是去美国看未来是什么样的，现在他们来这里（华为上海练秋湖）看。”

华为打造的巨型研发中心，面积大致相当于225个美式橄榄球场。它用了三年多时间建成，由104栋设计独特的建筑组成，修剪整齐的草坪覆盖着整个园区，还有迪士尼式的小火车将园区连接起来，园区最多可容纳3.5万名科学家、工程师和其他工作人员的实验室，100家咖啡馆，还有健身中心，以及其他旨在吸引最优秀的中外科技人才的额外待遇。

练秋湖研发中心基本上可以说是华为对美国试图将其扼杀的回应，美国出于国家安全考虑，从2019年开始限制向华为出口包括半导体在内的美国技术。禁令曾给华为造成巨大损失，华为寻求创新：“推出了使用先进半导体的‘Mate 60’智能手机系列，令世界震惊。”推出了全球首款三折叠屏智能手机，并发布了自己的移动操作系统鸿蒙，与苹果和谷歌的操作系统竞争。仅2024年一年，公司就在中国各地为电动汽车安装了10万个快速充电桩；相比之下，美国国会在2021年为建设充电桩网络划拨75亿美元，但截至去年11月，该网络只在12个州建成了214个可使用的充电桩。

特朗普总统把注意力放在美国的跨性别运动员能参加哪些比赛上，中国则把注意力放在用人工智能改造本国的工厂上，以便超越我们所有的工厂。特朗普的“解放日”战略是加倍征收关税，同时摧毁推动美国创新的国立科研机构和工作人员。中国的解放战略是，为让本国从特朗普的关税中彻底解放出来而开设更多的研发园区，大力推进人工智能驱动的创新。

我更喜欢用极其坦率的方式来讨论我们的弱点和优势、中国的弱点和优势，以及为什么我认为在人工智能革命的前夕，将给我们两国带来最美好未来的战略叫作“美国工人与中国的资本和技术合作、美国制造”，藉此来表达我的爱国情怀。

我认同特朗普在第一个任期内对中国征收关税的做法。那时，中国正在阻止某些美国产品和服务进入本国市场，我们需要以对等的方式回应中国政府的关税政策。我甚至同意特朗普加征有针对性新关税的做法，这对堵住中国把墨西哥和越南作为美国关税的后门可能有用，但需要把它作为更大战略的一部分。

我不能同意的是特朗普的异想天开，那就是，只要在一个行业（或整个经济）周围筑起保护墙，然后——瞧！很快，美国的工厂就会蓬勃发展，它们能在美国用相同的成本生产那些产品，而且不会让美国消费者承受任何负担。

首先，这个想法完全忽略了一个事实，那就是，如今几乎每种复杂产品——从汽车到iPhone、再到mRNA疫苗——都是由庞大且复杂的全球制造生态系统制造的。这就是为什么这些产品不断变得越来越好、越来越便宜的原因。当然，如果要保护的是钢铁行业，我们的关税也许很快会对保护这种大宗商品起作用。但如果想保护的是汽车行业，认为只要筑起关税高墙就能做到的话，那你根本不了解汽车的制造过程。让美国汽车公司取代它们依赖的全球供应链，在美国制造所有的零部件，这需要多年时间。就连特斯拉也需要进口某些零部件。

欺骗、抄袭，强制性技术转让，中国确实都做过。但中国制造业像今天这样如此强大的原因不仅是它能更便宜地生产东西，也因为它能更便宜、更快、更好、更智能地生产东西，而且正在越来越多地将人工智能融入到产品中来。

以上文字有删减，感兴趣可以自己找原文看。

有两个乐园：一种是没有自由的幸福，另一种是没有幸福的自由。古人选择了后者，在他们一声之中里他们一直想得到脚镣手铐的束缚。在描述未来世界的《我们We》一书中提到“爱情与饥饿才是世界之主宰。”人类为了能统治世界就要付出努力来战胜饥饿。旷日持久的200年大战。可能是因为宗教的偏见，基督徒将“面包”牢牢抓在手中，丝毫不肯放。而在联合国建立的前35年，我们所赖以生存的石油食物发明了。确实，经过战争，地球上只有十分之二的人存活了下来，地球清除了那些多余的腐败垃圾，而今变得那么生机勃勃！解决了饥饿的困扰之后，另一个主宰，即爱情也被战胜，它被规范化，被组织起来，在300年前，一个划时代意义的法典诞生了，即《性法典》“身为性的产物，每一个号码都对任何其他的号码享有使用的许可权利”。首先号码们必须要到性管理局的化验室进行仔细而全面的检查，准确测算出血液中性荷尔蒙的含量，依据此给你制订出相应的性活动日期表。然后，就可以提出申请，自愿与某个或者某些号码产生性行为，然后，你便得到了一个粉红票子的小本子。至此，一切就办妥了。

我不断默默地告诫自己：“深夜，所有号码都必须睡觉，这是责任，就如同白天所有号码都必须工作一样。为了白天的工作，夜晚必须安眠。否则便是犯罪。”守时戒律表……此刻它正待在墙上，它有金色的背景，上面的紫色数字正满怀威严又含情地望着我，它让我们所有人成为了伟大史诗中的六轮钢铁英豪。每天早晨，在同一时刻，我们几百万人像六轮机器一样准时地起床，如同一个人一般。而又在同一时刻，几百万人一齐进入工作状态，又同时结束一天的工作。我们恰似那有着一百万只手的一个人一样，在同一秒钟，我们将饭勺送进嘴里吃饭；在同一秒钟，我们走出门散步，我们一同进入讲演厅，又在同一时刻，我们上床睡觉…… 守时戒律表，联合国的心脏与脉搏！ 当我们小的时候，读过古代文学中那篇流传至今的最伟大的文献：《铁路时刻表》。但是若将它和守时戒律表放在一处，二者高下立现。它们一个是石墨，而另一个则是金刚石，虽然组成它们的元素相同，都是碳元素，但是晶莹剔透的金刚石永远比石墨要灿烂，它有着永恒的光芒！死亡就是“在宇宙中的融化”过程的值域，如果用公式表达就是，L代表爱情，C则代表死亡，那么就是L＝f（C），即爱情是死亡的函数。 当然，我必须承认，时至今日，我们仍然没能找出关于幸福的精确答案。

国民党百岁元老张群说张学良是个不折不扣“食不厌精、脍不厌细”的美食家。张学良则笑答：“人老啦，饭量也小，再要自我惩罚不违了上帝的意愿吗？我就信汉代刘向的那句话：‘食必常饱，然后求美；居必常安，然后求乐’。”这大概就是幸福的意义。

Android初始团队中高中没毕业的Ficus，大学没毕业的Brian，付出了远远超出常人的努力，在移动互联网的风口创造了Android。当年那个3000行代码的演示系统，摇身一变，竟然进入了30亿设备中。一群最合适的人在正确的时间，做了正确的事情。期待我们是AI时代最合适的一批人，找准正确时间、正确事情也是不小的考验。Cursor成造富神器！四位不到30岁的创始人，全部晋身亿万富豪。热门AI编程工具Cursor的联合创始人现在都已成为亿万富豪。Anysphere宣布完成23亿美元新一轮融资，使这家初创公司的估值达到293亿美元。《福布斯》估计，创始人迈克尔·特鲁尔、阿曼·桑格、苏阿莱·阿西夫和阿维德·伦内马克各自持有公司4.5%的股份，价值至少为13亿美元。

材料、能源、信息，这才是未来科技战的致胜领域。“每个既得利益者死咬著口中肥肉不放，根本不管是不是可持续，到最后全员一起死。”中国不是富得疯了，而是花得对了。TikTok、YouTube、Instagram上，越来越多的外国人发视频说，“中国的便利程度让我震惊”、“我回国后再也吃不下外卖”、“中国让我重新思考现代化”。当越来越多外国游客回国后“吐槽”本国时，世界应该听清楚他们的声音。这不是抱怨，是对未来的期待。中国没有靠广告赢得口碑，而是靠地铁、外卖、高铁、扫码这些看似普通的小事，赢得了全球游客的尊重。这不是炫耀，而是一种提醒：真正的现代化，不是说出来的，是用出来的。而中国，已经用自己的节奏，给出了另一种答案。比起被“惯坏”，更值得被记住的，是这种惯坏背后代表的改变。

1981年伴随“让美国再次伟大”的里根上台，自由主义入阁，浮动汇率、资本流动和国际化金融取代了“凯恩斯”。美国允许养老金成为风投LP，硅谷在资金和“拆分”垄断者（贝尔实验室）的双重助力下，科技浪潮与财富神话一波接一波。成功者如乔布斯，29岁的亿万富豪。但这把“技术之火”唯独没烧向对手苏联，其主管官员向苏联计算机“微-80”设计者语重心长道：小伙子，别再胡扯了，个人的汽车、退休金和别墅都可能有，但个人计算机不可能。你们知道什么是计算机吗？它占地一百平方米，需要25个人维护，每月消耗30升酒精。

微软周三（2025年7月2日）宣布将裁员约9000人。此举将影响其全球近4%的员工，涉及不同团队、不同地区和不同经验水平的员工。微软正在寻求减少个人贡献者和高阶主管之间的管理层级。《金融时报》：“中国正在成为世界上第一个‘电力化国家’，电力在能源中所占的比重越来越大，经济越来越多地由清洁技术驱动。它为中国提供了一个战略缓冲，使其免受贸易脱钩和与美国地缘政治紧张局势加剧的影响。”2000年，中国的发电量刚刚超过1300太瓦时，而美国的发电量接近3800太瓦时（1太瓦等于100万兆瓦）。2025年，中国的发电量超过10000太瓦时，而美国自2000年以来只增加了500太瓦时，在25年里只增加了13%。中国电力的增长最初主要来自燃煤发电的扩张，但近年来则是由水力、太阳能、风能和电池能源的扩大所推动的，这些能源的建设更容易、更便宜、更快捷，还有助于气候保护。

2018年4月，《科技日报》刊发“关键技术瓶颈”系列文章，该系列35篇文章涵盖了中国工业领域35项技术被“卡脖子”，并具体指出了何种短板及被哪些国家“卡脖子”。大致可以分为四类：

　　一是核心元器件类：芯片、航空发动机短舱、触觉传感器、手机射频器件、激光雷达、高端电容电阻、铣刀、高压柱塞泵、掘进机主轴承、水下连接器、高端焊接电源、医学影像设备元器件等。

　　二是关键基础材料类：ITO靶材、航空钢材、高端轴承钢、光刻胶、微球、燃料电池关键材料、锂电池隔膜、超精密抛光工艺、环氧树脂、高强度不锈钢等。

　　三是先进基础工艺类：光刻机、真空蒸镀机、核心工业软件、航空设计软件等。

　　四是产业技术基础类：操作系统、iCLIP技术、重型燃气轮机、适航标准、核心算法、高压共轨系统、透射式电镜、数据库管理系统、扫描电镜等。

在谈完不确定性后，凯文·凯利聊起了AI的四个前沿发展方向。

第一个是符号推理。现在的大语言模型很强大，但主要依赖海量数据和统计学习。它们能模仿语言，却不真正理解逻辑，也不具备深层推理能力。这些神经网络是扁平的系统，内部缺乏明确的结构与层次。未来的AI需要结合自下而上的神经网络学习与自上而下的逻辑推导，让两种智能模式形成互补。就像人脑拥有注意力、归纳、演绎、长期记忆、情绪调节等不同认知系统，AI若要迈向更复杂的智能，也必须整合这些不同能力。

第二个是空间智能。目前的大语言模型对现实世界的理解很有限。它们通过阅读文本学习，而非在真实世界中体验。它们知道人类说了什么，但不知道世界是怎样的。想想自动驾驶汽车需要理解道路结构、物体距离与物理规则，机器人需要三维空间识别、物体感知、理解力。这些能力无法仅通过语言模型获得，必须通过与现实世界的互动来学习。未来可能会出现大物理模型、大化学模型、大生物模型，它们不再只是语言专家，而是世界专家。

第三个是情感智能。长期以来，人们认为情感属于人类专属，而智能只是理性计算。但事实上，情感与智能密不可分。情绪是人类决策的重要依据，也塑造了我们的社会行为。未来的AI完全可以被编程来识别人的情绪，甚至表现出情绪。AI玩具能察觉孩子的情绪变化，在孩子伤心时安慰他。这种人机互动会逐渐建立情感联结，就像人类与宠物之间的情感一样真实。

第四个是智能体。智能体不同于传统软件程序，它能代表人类执行任务，甚至与其他智能体协作。未来可能会存在数以万亿计的智能体在全球范围内运作。一个智能体可以招募另一个智能体，共同完成任务，形成网络，相互协作、相互支付。这将催生智能体经济，而最有可能成为交易媒介的是稳定币。但随之而来的信任问题也需要新的机制来解决。谁能发明出适用于智能体世界的信任技术，谁就可能掌握AI经济的基础设施。

听到这四个方向，你会发现AI的未来远不止生成文字和图片那么简单。它正在向理解世界、感知情感、协作行动的方向演进。而这个过程中，人类与AI的关系也在发生微妙变化。

红杉2025年AI峰会上的共识：AI时代的胜利属于那些既深耕垂直场景、构建护城河，又能保持敏捷迭代、拥抱技术浪潮的行动派。

《世界新闻网》发布了七大不容易被AI取代的工作：

• 医疗照护专业人员供不应求

专业护理人员、个人照护助理（看护）和社工等职业十分抢手。现在社会人口老化问题及医疗照护需求的增加，也提升相关产业的重要性。

• 稳定又高薪的技术行业

电工、机械师和建筑工人等工作需具备实际操作技能、工作经验，使AI难以取代其职业的专业性。随着基础建设投资的增加，对技术性行业的需求也正在攀升。

• 教育角色仍不可或缺

AI或许可以协助加强教育，但无法完全取代人与人之间的联系和指导，因此家教老师、辅导教师和教育专家等，对于支持学生成长很重要。

• 心理卫生专业人员大量增加

人们开始重视心理健康，因此心理咨商师、治疗师和社工等职业需求也逐渐提升。虽然AI可以协助提供心理健康资源，但与人类不同的是，AI缺乏照顾病患所需的同理心。

• 公共安全和网络安全角色难被替代

警察、消防员和网络安全专家等重要角色，需要依靠人类的判断和快速决策的关键能力，这使得他们不容易被AI取代。

• 蓬勃发展的创意职业

尽管AI工具可以协助设计和内容创作，但行销、UX设计和写作等创意领域，仍仰赖人类的直觉和创意性。

• 看好绿能产业前景

随着世界朝永续发展的方向发展，太阳能、风力发电和环境工程等领域的需求正不断扩大。这些职位需要具备专业知识与实务经验，是AI难以取代的部分。

这些方向我们在做战略时，应该尤其着重关注。