• 咨询巨头 #麦肯锡 同意,将旗下规模约200亿美元的投资业务控制权转交投资管理公司路博迈(Neuberger Berman)。这项业务数十年来一直通过复杂的对冲基金和另类投资策略,为麦肯锡现任及前任合伙人管理财富。

    此次路博迈接手的这200亿美元资产核心部分配置于另类投资策略,即旗舰级特殊情形策略,旨在通过精选股票、债券及其他资产来跑赢基准指数。

    路博迈目前资产管理规模为5630亿美元。
    MIO业务多年来因与麦肯锡咨询工作的潜在利益冲突而受到审查。
    2021年,麦肯锡同意支付1800万美元,与美国证券交易委员会(SEC)就该公司未能维持和遵守适当程序以防止滥用重大非公开信息的指控达成和解。SEC指控,负责MIO投资决策的合伙人可以获取客户财务业绩、交易和融资计划的机密信息。
    #合并与收购
    咨询巨头 #麦肯锡 同意,将旗下规模约200亿美元的投资业务控制权转交投资管理公司路博迈(Neuberger Berman)。这项业务数十年来一直通过复杂的对冲基金和另类投资策略,为麦肯锡现任及前任合伙人管理财富。此次路博迈接手的这200亿美元资产核心部分配置于另类投资策略,即旗舰级特殊情形策略,旨在通过精选股票、债券及其他资产来跑赢基准指数。路博迈目前资产管理规模为5630亿美元。MIO业务多年来因与麦肯锡咨询工作的潜在利益冲突而受到审查。2021年,麦肯锡同意支付1800万美元,与美国证券交易委员会(SEC)就该公司未能维持和遵守适当程序以防止滥用重大非公开信息的指控达成和解。SEC指控,负责MIO投资决策的合伙人可以获取客户财务业绩、交易和融资计划的机密信息。#合并与收购
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  • 麦肯锡指出,仅约6%的高绩效企业通过重构业务流程和重金投入,真正从AI中获得利润增长。投资者应关注这些“真玩家”,而非停留于试点的企业。
    #AI应用
    麦肯锡指出,仅约6%的高绩效企业通过重构业务流程和重金投入,真正从AI中获得利润增长。投资者应关注这些“真玩家”,而非停留于试点的企业。#AI应用
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  • AI正迫使顶级咨询公司(如 #麦肯锡、BCG)连续第三年冻结毕业生起薪,原因在于AI技术能从更少的初级员工身上“榨取更大价值”。

    这不仅是薪酬问题,更标志着行业传统“金字塔”人才模型面临颠覆,招聘规模收缩、人才结构向有经验的专业人士倾斜,预示着知识服务行业的根本性变革正在发生。
    #AI通缩
    AI正迫使顶级咨询公司(如 #麦肯锡、BCG)连续第三年冻结毕业生起薪,原因在于AI技术能从更少的初级员工身上“榨取更大价值”。这不仅是薪酬问题,更标志着行业传统“金字塔”人才模型面临颠覆,招聘规模收缩、人才结构向有经验的专业人士倾斜,预示着知识服务行业的根本性变革正在发生。#AI通缩
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  • 财联社10月10日讯(编辑 潇湘)本世纪以来,全球财富的积累速度远远超过了经济增长。而未来十年,这高达600万亿美元财富的命运,可能将很大程度上取决于世界会如何弥合上述差距——是通过提升生产力来拉动经济,还是最终由通胀来吞噬一切?
    金融市场其实正陷入两难抉择:投资者究竟该追逐AI概念股的抛物线式上涨并押注AI技术更广泛应用,还是对冲因全球宽松货币与财政政策引发的长期通胀风险?
    很有意思的是,年内最为火热的两大类投资:AI和黄金,其实就恰好涵盖了这两个方面……
    目前看来,人们似乎正双管齐下——科技股主导的股指与黄金价格同步创下了历史新高。2025年迄今,AI股已推动标普500指数创下了30多个历史新高,而现货黄金价格的涨幅则超过了50%,目前已史无前例地突破了4000美元大关。
    可以说,AI与黄金:一个是关于信任,另一个则完全相反!

    投资者似乎乐于相信像AMD公司首席执行官苏姿丰这样的业内大咖的冷静保证,她在最近接受采访时称,她的公司与OpenAI的合作是我们实现人工智能计算这一宏伟愿景的“良性、积极的循环”。

    黄金投资者则不那么淡定。随着美国债务突破37万亿美元,贸易协议不断签订和撕毁,美元遭遇自上世纪80年代以来最严重的年度下跌,许多人发现全球经济秩序的基础正在发生着伤筋动骨的变化。

    从更宏大的维度看市场
    麦肯锡咨询公司本周更新的GDP、储蓄与债务“全球资产负债表”报告,为宏观格局提供了一个另类的清晰视角。这份“世界现状”数据分析的如下核心指标令人瞩目:
    自2000年以来,全球净资产总量已增长近四倍,至去年年底达到600万亿美元,考虑到过去九个月的市场走势,这一数字无疑还在继续攀升。
    但这一数字与实际经济表现的脱节日益加剧——从25年前的全球GDP的4.7倍扩大至了如今的5.4倍。财富集中度也仍令人震惊:前1%的富翁群体拥有全球五分之一的财富。

    虽然疫情后爆发的通胀,通过实际贬值资产和债务,在一定程度上抑制了这种过度扩张——但我们如今似乎又到了另一个转折点。
    麦肯锡全球研究院指出,当资产负债表扩张速度超过实体经济增速时,就会暴露脆弱性。该机构作者写道,“当房地产和股票价值增速超过GDP时,资本可能会过度流向资产回购,有时伴随大量杠杆操作。这将进一步推高估值,却使经济丧失了推动长期增长的投资。”
    麦肯锡补充称,自本世纪初以来,全球财富增长了400万亿美元,其中超过三分之一基本上只是账面收益,与实体经济脱钩,约40%源自累积通胀。这意味着只有30%反映了实体经济的新投资。或者换句话说,每一美元的新投资创造了3.50美元的新增家庭财富。

    而这种资产财富的性质——无论是美国以股权为主、欧洲以房地产为主——都可能具有内在不稳定性,在动荡时期会对实体经济产生显著的反馈效应。
    以美国为例,扣除债务后企业股权的市值几乎是企业实际资产的两倍。
    不断上升的财富效应更是助长了亢奋行为,部分体现在:虽然每美元投资创造了超过三倍的财富,但也创造了近2美元的新债务。以至于全球债务接近历史最高水平,约为全球GDP的2.6倍。
    由此产生的问题是,这些财富乘数还能持续多久,以及什么因素可能让它们回归更接近现实世界的水平。市场冲击——或者许多人所说的的泡沫破裂——可能有助于资产负债表重置,但代价却可能是冲击GDP,并伴随所有相应的衰退风险和家庭困境。
    最可能出现的两类场景
    麦肯锡勾勒出两种最可能的情景。

    其一是极度乐观的“生产力爆发”情景——或许源于当前人工智能的飞跃式发展,使经济增长得以追赶财富增速,股价保持坚挺却不会引发工资与物价过热。这种情景下的重置幅度较小,支撑基础也更具可持续性。

    另一种则是不那么有利的结果——即长期的高通胀,这可能有助于侵蚀名义债务,但会对较贫困家庭、商业规划、更广泛的经济和政治稳定产生有害的连带后果。

    麦肯锡全球研究院指出:“除非生产力加速提升,否则全球经济体难以在保全财富与增长的同时实现平衡。其他情景都将牺牲其中一方或两者兼失。”
    此外,鉴于不同地区数据呈现出的差异,跨境失衡现象正日益加剧。
    例如,对美国普通储蓄者来说,两种最可能情景的差异到2033年可能高达人均16万美元。
    若生产力提升使年均GDP增速超趋势值1个百分点以上,美国人均财富可增加6.5万美元;而在另一边,持续通胀则可能导致净资产缩水9.5万美元。
    从年内科技股和黄金的大涨行情来看,市场走势显然表明投资者正同时测试两种情景,并构建投资组合以应对任何可能发生的情况。而这场市场最热风口间的博弈,其成败无疑也注定将带来更为深远的长期影响:

    AI憧憬未来,黄金对冲崩溃。

    财联社10月10日讯(编辑 潇湘)本世纪以来,全球财富的积累速度远远超过了经济增长。而未来十年,这高达600万亿美元财富的命运,可能将很大程度上取决于世界会如何弥合上述差距——是通过提升生产力来拉动经济,还是最终由通胀来吞噬一切? 金融市场其实正陷入两难抉择:投资者究竟该追逐AI概念股的抛物线式上涨并押注AI技术更广泛应用,还是对冲因全球宽松货币与财政政策引发的长期通胀风险? 很有意思的是,年内最为火热的两大类投资:AI和黄金,其实就恰好涵盖了这两个方面…… 目前看来,人们似乎正双管齐下——科技股主导的股指与黄金价格同步创下了历史新高。2025年迄今,AI股已推动标普500指数创下了30多个历史新高,而现货黄金价格的涨幅则超过了50%,目前已史无前例地突破了4000美元大关。 可以说,AI与黄金:一个是关于信任,另一个则完全相反! 投资者似乎乐于相信像AMD公司首席执行官苏姿丰这样的业内大咖的冷静保证,她在最近接受采访时称,她的公司与OpenAI的合作是我们实现人工智能计算这一宏伟愿景的“良性、积极的循环”。 黄金投资者则不那么淡定。随着美国债务突破37万亿美元,贸易协议不断签订和撕毁,美元遭遇自上世纪80年代以来最严重的年度下跌,许多人发现全球经济秩序的基础正在发生着伤筋动骨的变化。 从更宏大的维度看市场 麦肯锡咨询公司本周更新的GDP、储蓄与债务“全球资产负债表”报告,为宏观格局提供了一个另类的清晰视角。这份“世界现状”数据分析的如下核心指标令人瞩目: 自2000年以来,全球净资产总量已增长近四倍,至去年年底达到600万亿美元,考虑到过去九个月的市场走势,这一数字无疑还在继续攀升。 但这一数字与实际经济表现的脱节日益加剧——从25年前的全球GDP的4.7倍扩大至了如今的5.4倍。财富集中度也仍令人震惊:前1%的富翁群体拥有全球五分之一的财富。 虽然疫情后爆发的通胀,通过实际贬值资产和债务,在一定程度上抑制了这种过度扩张——但我们如今似乎又到了另一个转折点。 麦肯锡全球研究院指出,当资产负债表扩张速度超过实体经济增速时,就会暴露脆弱性。该机构作者写道,“当房地产和股票价值增速超过GDP时,资本可能会过度流向资产回购,有时伴随大量杠杆操作。这将进一步推高估值,却使经济丧失了推动长期增长的投资。” 麦肯锡补充称,自本世纪初以来,全球财富增长了400万亿美元,其中超过三分之一基本上只是账面收益,与实体经济脱钩,约40%源自累积通胀。这意味着只有30%反映了实体经济的新投资。或者换句话说,每一美元的新投资创造了3.50美元的新增家庭财富。 而这种资产财富的性质——无论是美国以股权为主、欧洲以房地产为主——都可能具有内在不稳定性,在动荡时期会对实体经济产生显著的反馈效应。 以美国为例,扣除债务后企业股权的市值几乎是企业实际资产的两倍。 不断上升的财富效应更是助长了亢奋行为,部分体现在:虽然每美元投资创造了超过三倍的财富,但也创造了近2美元的新债务。以至于全球债务接近历史最高水平,约为全球GDP的2.6倍。 由此产生的问题是,这些财富乘数还能持续多久,以及什么因素可能让它们回归更接近现实世界的水平。市场冲击——或者许多人所说的的泡沫破裂——可能有助于资产负债表重置,但代价却可能是冲击GDP,并伴随所有相应的衰退风险和家庭困境。 最可能出现的两类场景 麦肯锡勾勒出两种最可能的情景。 其一是极度乐观的“生产力爆发”情景——或许源于当前人工智能的飞跃式发展,使经济增长得以追赶财富增速,股价保持坚挺却不会引发工资与物价过热。这种情景下的重置幅度较小,支撑基础也更具可持续性。 另一种则是不那么有利的结果——即长期的高通胀,这可能有助于侵蚀名义债务,但会对较贫困家庭、商业规划、更广泛的经济和政治稳定产生有害的连带后果。 麦肯锡全球研究院指出:“除非生产力加速提升,否则全球经济体难以在保全财富与增长的同时实现平衡。其他情景都将牺牲其中一方或两者兼失。” 此外,鉴于不同地区数据呈现出的差异,跨境失衡现象正日益加剧。 例如,对美国普通储蓄者来说,两种最可能情景的差异到2033年可能高达人均16万美元。 若生产力提升使年均GDP增速超趋势值1个百分点以上,美国人均财富可增加6.5万美元;而在另一边,持续通胀则可能导致净资产缩水9.5万美元。 从年内科技股和黄金的大涨行情来看,市场走势显然表明投资者正同时测试两种情景,并构建投资组合以应对任何可能发生的情况。而这场市场最热风口间的博弈,其成败无疑也注定将带来更为深远的长期影响: AI憧憬未来,黄金对冲崩溃。
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  • 《科创板日报》10月8日讯 (记者 毛明江 李佳怡) 李开复,不折不扣的计算机与人工智能领域的老兵。
    早在1988年,李开复便在卡内基梅隆大学获计算机科学博士学位,博士论文开发出全球首个“非特定人连续语音识别系统”,该成果获《商业周刊》“年度最重要科学创新”奖。随后,他在苹果、微软和谷歌都曾任职,担任核心技术骨干与重要研究负责人。
    他最知名的职业经历,是微软中国研究院(后更名为微软亚洲研究院)首任院长与谷歌(Google)全球副总裁兼大中华区总裁。在ChatGPT出圈带动全球人工智能产业大爆发后,2023年5月,李开复正式投身入局AI大模型领域,带队创立AI创新公司“零一万物”并担任CEO。
    在日前上海举行的零一万物华东数智大会会后,《科创板日报》记者采访了李开复,就当前人工智能投资是否过热、AI智能体发展、中国具身智能产业机遇等话题进行了对话。
    李开复向《科创板日报》表示,大模型应用的爆发会带来推理芯片需求的更大增长。推理芯片方面和训练芯片不同,没有英伟达那么高的门槛,所以这对中国芯片公司是利好。中国的芯片推理一定是越来越强的。
    他还认为,具身智能是特别适合中国的一个业务,因为它把中国的供应链和硬件的优势能够结合进来。机器人和具身智能,这绝对是中国的优势。
    “AI Agents不仅是超级员工,也是战略变革利器。”谈及AI智能体的发展,他认同OpenAI CEO 奥尔特曼的观点,未来会有一个人的独角兽出现。就是一个 CEO 来定制很多智能体来帮他做市场、产品、技术、公关、财务、法务等等。未来AI 超级员工占所有员工的比例会越来越大,形成“一个非常高效、超级聪明的人,管理着一大堆智能体”的局面。

    《科创板日报》记者采访李开复

    以下是《科创板日报》与李开复对话的节选:

    记者:当前有关的AI大模型以及产业链等投资热度非常高,美国“星际之门”投资动辄以千亿美元计算。国内寒武纪等公司也获得了资本市场高度追捧。你认为当前AI领域是否存在投资过热现象?

    李开复大家都喜欢讨论什么星际之门、千亿美元投资,但是我们真的要看到的是:会不会GPU越卖越多?肯定会;国产跟美国的GPU会不会都变成很好的投资?也会。但是我们有一件事情要想清楚,AI真正爆发的是应用,对真正的ToB、ToC的用户,对他们产生价值的是应用。
    我认为,越来越多的市场份额会进入推理芯片,所以就是我们讨论OpenAI、英伟达、甲骨文等动辄在AI上千亿美元投资的时候,有时候一些对外的公关稿会把(AI大模型的)推理跟训练并为一谈。
    但是我们会认为,大模型应用的爆发,其实会带来推理芯片需求的更大增长。那基模(基础大模型)的竞争会继续发生,但是整个行业来看,从GPU花费或者数据中心花费的比例来说,训练芯片的比例肯定是会越变越小。
    中国在推理芯片上,一定是越来越强的。推理芯片方面和训练芯片不同,没有英伟达那么高的门槛,所以这其实对中国的芯片公司也是利好。

    记者:如何看待具身智能在中国的发展前景?

    李开复: 具身智能是特别适合中国的一个业务。因为它把中国的供应链和硬件的优势能够结合进来。所以无论你对中美的AI的底层技术竞争是怎么看,那对于机器人和具身智能,这绝对是中国的优势。
    而具身智能之所以“具身”,就是因为它能够把大模型的大脑融合进去。如果说大模型的大脑融进了企业级AI应用,就变成了智能体,那如果它融入了机器人场景,那就是具身智能。
    所以大模型对具身智能是非常重要的。今天零一万物本身并没有在做具身智能的项目,但是如果有机器人行业愿意跟我们合作,我们来做智能体方面的探索,我们也非常乐见。

    记者:你对国内大模型公司发展怎么看,尤其DeepSeek这样已经获得国际影响力的国内大模型企业?

    李开复: 国内可能我们最认可的两个开源模型,是阿里通义千问和DeepSeek,所以我们经常关注,之前也看到其实DeepSeek做了不少升级的动作。我们也感觉到梁文锋比较务实,他没有大招的时候,可能不会把V4或R2推出来。非常期待在不久的将来可以看到,一旦发出来,我们一定会第一时间做适配。

    记者:你认为AI将如何改变未来的企业组织形式?

    李开复OpenAI CEO 奥尔特曼曾经说过未来会有一个人的独角兽出现。这其实就是一个CEO来定制很多智能体来帮他做市场、产品、技术、公关、财务、法务等等。
    所以,我认为未来真正有价值的,无论是改造一个已有的公司,或者创立一个新的公司,AI超级员工占所有员工的比例会越来越大,形成“一个非常高效、超级聪明的人,管理着一大堆智能体”的局面。AI Agent能够创造巨大的价值,这个价值是怎么去衡量?就是公司的营业额、利润等核心指标。

    记者:零一万物的企业战略和定位是什么?在当前竞争环境中如何实现差异化?

    李开复:我们不可能去参与打造底座基础模型,这是千亿级别公司的“军备竞赛”。但是对行业来说,头部大模型公司愿意烧这个钱,会把整个行业带到更高的高度。这是第一点。
    零一万物所推动的“一把手工程”,就是与目标客户和所服务的企业CEO共绘AI顶层蓝图,输出路线图、技术栈、产品矩阵和交付里程,以战略服务于场景,将战略落地于场景,并且基于场景中积累的实践经验反哺于战略迭代优化,从全局中找到最优解。
    我们是能唯一能够放下心态说,什么模型都行,私有化也行,上云也行,然后你开发也行,我们一起开发也行,我们帮你开发也行,为企业提供定制化的AI服务,或者与传统公司在AI应用上进行共创。

    记者:在当前ToB市场竞争激烈的情况下,零一万物如何保持竞争力?

    李开复:确实ToB的这个领域从外部看来是很卷,但是你今天可能也注意到了零一万物是不再去卷的团队之一。在一个大家都卷的领域,我们有独特的打法。我们的独特打法就是在于深度了解一个公司,尤其是一把手他在乎什么,然后我们怎么能够拿下这样的案子,然后去创造巨大的价值,这个是我们去选择走的一条路。
    这条路需要我们能提供一些独特的能力,一个就是和麦肯锡一样可以帮着去制定公司的战略。第二和Palantir和SAP早期一样,能够派人进去做前置工程师。当你自己公司内部的IT部门还没有这个能力的时候,我们不但帮你做出来,还帮你招团队,还帮你去执行,所以我们这个也是比较独特的。
    智能体经济时代,AI Agent 是推动企业转型的关键执行者,而Agents 也将带来“基于结果”的商业模式再造。AI的价值正在从“工具”走向“服务”,再从“服务”走向“结果”。

    《科创板日报》10月8日讯 (记者 毛明江 李佳怡) 李开复,不折不扣的计算机与人工智能领域的老兵。 早在1988年,李开复便在卡内基梅隆大学获计算机科学博士学位,博士论文开发出全球首个“非特定人连续语音识别系统”,该成果获《商业周刊》“年度最重要科学创新”奖。随后,他在苹果、微软和谷歌都曾任职,担任核心技术骨干与重要研究负责人。 他最知名的职业经历,是微软中国研究院(后更名为微软亚洲研究院)首任院长与谷歌(Google)全球副总裁兼大中华区总裁。在ChatGPT出圈带动全球人工智能产业大爆发后,2023年5月,李开复正式投身入局AI大模型领域,带队创立AI创新公司“零一万物”并担任CEO。 在日前上海举行的零一万物华东数智大会会后,《科创板日报》记者采访了李开复,就当前人工智能投资是否过热、AI智能体发展、中国具身智能产业机遇等话题进行了对话。 李开复向《科创板日报》表示,大模型应用的爆发会带来推理芯片需求的更大增长。推理芯片方面和训练芯片不同,没有英伟达那么高的门槛,所以这对中国芯片公司是利好。中国的芯片推理一定是越来越强的。 他还认为,具身智能是特别适合中国的一个业务,因为它把中国的供应链和硬件的优势能够结合进来。机器人和具身智能,这绝对是中国的优势。 “AI Agents不仅是超级员工,也是战略变革利器。”谈及AI智能体的发展,他认同OpenAI CEO 奥尔特曼的观点,未来会有一个人的独角兽出现。就是一个 CEO 来定制很多智能体来帮他做市场、产品、技术、公关、财务、法务等等。未来AI 超级员工占所有员工的比例会越来越大,形成“一个非常高效、超级聪明的人,管理着一大堆智能体”的局面。 《科创板日报》记者采访李开复 以下是《科创板日报》与李开复对话的节选: 记者:当前有关的AI大模型以及产业链等投资热度非常高,美国“星际之门”投资动辄以千亿美元计算。国内寒武纪等公司也获得了资本市场高度追捧。你认为当前AI领域是否存在投资过热现象? 李开复:大家都喜欢讨论什么星际之门、千亿美元投资,但是我们真的要看到的是:会不会GPU越卖越多?肯定会;国产跟美国的GPU会不会都变成很好的投资?也会。但是我们有一件事情要想清楚,AI真正爆发的是应用,对真正的ToB、ToC的用户,对他们产生价值的是应用。 我认为,越来越多的市场份额会进入推理芯片,所以就是我们讨论OpenAI、英伟达、甲骨文等动辄在AI上千亿美元投资的时候,有时候一些对外的公关稿会把(AI大模型的)推理跟训练并为一谈。 但是我们会认为,大模型应用的爆发,其实会带来推理芯片需求的更大增长。那基模(基础大模型)的竞争会继续发生,但是整个行业来看,从GPU花费或者数据中心花费的比例来说,训练芯片的比例肯定是会越变越小。 中国在推理芯片上,一定是越来越强的。推理芯片方面和训练芯片不同,没有英伟达那么高的门槛,所以这其实对中国的芯片公司也是利好。 记者:如何看待具身智能在中国的发展前景? 李开复: 具身智能是特别适合中国的一个业务。因为它把中国的供应链和硬件的优势能够结合进来。所以无论你对中美的AI的底层技术竞争是怎么看,那对于机器人和具身智能,这绝对是中国的优势。 而具身智能之所以“具身”,就是因为它能够把大模型的大脑融合进去。如果说大模型的大脑融进了企业级AI应用,就变成了智能体,那如果它融入了机器人场景,那就是具身智能。 所以大模型对具身智能是非常重要的。今天零一万物本身并没有在做具身智能的项目,但是如果有机器人行业愿意跟我们合作,我们来做智能体方面的探索,我们也非常乐见。 记者:你对国内大模型公司发展怎么看,尤其DeepSeek这样已经获得国际影响力的国内大模型企业? 李开复: 国内可能我们最认可的两个开源模型,是阿里通义千问和DeepSeek,所以我们经常关注,之前也看到其实DeepSeek做了不少升级的动作。我们也感觉到梁文锋比较务实,他没有大招的时候,可能不会把V4或R2推出来。非常期待在不久的将来可以看到,一旦发出来,我们一定会第一时间做适配。 记者:你认为AI将如何改变未来的企业组织形式? 李开复:OpenAI CEO 奥尔特曼曾经说过未来会有一个人的独角兽出现。这其实就是一个CEO来定制很多智能体来帮他做市场、产品、技术、公关、财务、法务等等。 所以,我认为未来真正有价值的,无论是改造一个已有的公司,或者创立一个新的公司,AI超级员工占所有员工的比例会越来越大,形成“一个非常高效、超级聪明的人,管理着一大堆智能体”的局面。AI Agent能够创造巨大的价值,这个价值是怎么去衡量?就是公司的营业额、利润等核心指标。 记者:零一万物的企业战略和定位是什么?在当前竞争环境中如何实现差异化? 李开复:我们不可能去参与打造底座基础模型,这是千亿级别公司的“军备竞赛”。但是对行业来说,头部大模型公司愿意烧这个钱,会把整个行业带到更高的高度。这是第一点。 零一万物所推动的“一把手工程”,就是与目标客户和所服务的企业CEO共绘AI顶层蓝图,输出路线图、技术栈、产品矩阵和交付里程,以战略服务于场景,将战略落地于场景,并且基于场景中积累的实践经验反哺于战略迭代优化,从全局中找到最优解。 我们是能唯一能够放下心态说,什么模型都行,私有化也行,上云也行,然后你开发也行,我们一起开发也行,我们帮你开发也行,为企业提供定制化的AI服务,或者与传统公司在AI应用上进行共创。 记者:在当前ToB市场竞争激烈的情况下,零一万物如何保持竞争力? 李开复:确实ToB的这个领域从外部看来是很卷,但是你今天可能也注意到了零一万物是不再去卷的团队之一。在一个大家都卷的领域,我们有独特的打法。我们的独特打法就是在于深度了解一个公司,尤其是一把手他在乎什么,然后我们怎么能够拿下这样的案子,然后去创造巨大的价值,这个是我们去选择走的一条路。 这条路需要我们能提供一些独特的能力,一个就是和麦肯锡一样可以帮着去制定公司的战略。第二和Palantir和SAP早期一样,能够派人进去做前置工程师。当你自己公司内部的IT部门还没有这个能力的时候,我们不但帮你做出来,还帮你招团队,还帮你去执行,所以我们这个也是比较独特的。 智能体经济时代,AI Agent 是推动企业转型的关键执行者,而Agents 也将带来“基于结果”的商业模式再造。AI的价值正在从“工具”走向“服务”,再从“服务”走向“结果”。
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