内容来源：2026 年 6 月 24 日 -26 日，笔记侠北京举办的【AI 十倍增长营】01 期课程上王赛老师的演讲内容精华汇编。
分享嘉宾：王赛，笔记侠 PPE（政经哲）书院校董会主席、知名 CEO 咨询顾问、《增长五线》作者。
责编 | 贾宁 排版 | 沐言
第 9732 篇深度好文：7255字 | 25 分钟阅读
AI 天演论
笔记君说：
现在，AI 能在几秒钟生成十套增长方案、把研发周期大幅压缩、甚至开始参与战略推演。
当下的企业真正稀缺的，已不再是有没有 AI 工具，而是谁来定义问题、谁来挑选方案、谁来承担决策后果。
真正领先的企业正在重构决策权：哪些问题可交给机器，哪些必须由人拍板，异常出现时如何回退，组织又该如何重新分工。
笔记侠 PPE（政经哲）书院校董会主席、知名 CEO 咨询顾问王赛老师提出一个洞察："策无限，决稀缺"。当方案生成趋于廉价，判断、取舍与负责反而更加珍贵。
在今天的文章中，王赛老师追问了一个每位企业家都绕不开的问题：当 AI 成为新的决策参与者，企业如何把它从附加功能，升级为推动增长、组织进化与战略选择的操作系统？
希望今天的内容，对你有所启发。
一、商业的决策权，正在重构
1.AI 开始参与企业决策
今年 5 月，美国 Coinbase 这家公司，做了一件让硅谷所有高管睡不着觉的事。
他们裁掉了 700 名员工，不是因为业绩不好，也不是因为缺钱，公司账上现金流充裕得很。
裁人的理由是：AI 已经取代了他们的工作。
Coinbase 搞了一个系统，一个由四个 AI 角色组成的"智囊团"。
遇到重大战略决策，这四个 AI 先内部"吵一架"，分析师做初步评估，探索者去翻内部知识库找依据，综合者把各方意见拧成一份建议书。
最狠的是第四个角色，叫"反对者"，专门负责挑刺："你的方案忽略了什么风险？""这个假设真的成立吗？""如果市场变了，你这套还管用吗？"
结果你猜怎么着？AI 挑出来的问题，人类高管开会三天都想不到。
但最疯狂的是高德纳的一个预测：到 2027 年，全球会有一半的业务决策 , 将通过 AI 来进行增强或自动化。
所以今天我想跟大家聊一件事：当 AI 开始替你拍板，我们的企业以及我们自身，还剩下什么核心竞争力？
我的答案是：决策，但不是"做决策"的能力，而是"设计谁来做决策"的能力。
在今天人工智能时代，AI 可以给予你无限供给策略，秒级回应，而给予人类、给与人类组织而言，品鉴与选择哪个 AI 提出的策略，就变得尤为关键，甚至致命。
2.AI 时代的新稀缺能力：会提问，也要会品鉴
硅谷近 3 个月，有 2 个最重要的岗位诞生，一个叫做"首席提问官（也有公司如 DeepMind 叫首席哲学官）"，一个叫做"首席品鉴官"。
一个负责超越效率之外，从人本价值之内，问出好的问题；一个从人工智能协同的答案中，做出高质量、高价值的选择。
这就是今天的决策价值，我将其称为"策无限，决稀缺"。
3.AI 改变商业的三层路径
AI 目前对商业的改变，从不同的维度看有三层：创新、运营、决策。
前两层是"用 AI 做同样的事更快"，第三层是" AI 让完全不同的事成为可能"。大部分企业只做到了第一层和第二层，但第三层才是真正值钱的地方。
第一层：人工智能 + 研发
AI 界的传奇人物安德烈 · 卡帕西（笔记侠注：前 OpenAI 创始团队核心成员、特斯拉高级总监，刚加入 Anthropic），今年四月在红杉资本的峰会上讲了一个细节。
他说去年十二月是一个分水岭，他突然意识到，自己再也不用改 AI 写的代码了。他说："我已经不记得上次纠正它是什么时候。"
过去写软件，你得一行行敲代码，跟计算机说先做这个再做那个。
现在你用自然语言描述需求，AI 直接帮你生成。安装软件不用再写一堆脚本了，直接把需求丢给 AI，它自己读你的机器环境、自己找路径、自己解决依赖。
于是，写代码这件事本身被重新定义了。
在科学发现领域更夸张。2024 年的诺贝尔化学奖颁给了 AlphaFold，他们的 AI 模型把蛋白质结构预测的周期从几十年缩短到几天。
Google 出了一个新系统更厉害，它能独立提出科学假设、设计验证方案，不是辅助科学家做实验，而是自己当科学家。
这一层的特点是：不常发生，但每次价值极大。
你以前做研发要养一个庞大团队，现在 AI 几小时把全球相关论文、专利、竞品数据跑一遍，给你一个研究报告。对医药、材料、服装行业来说，这意味着弯道超车的机会。
但关键认知是：AI 在研发领域的突破，不是让科学家失业，而是让科学家回归本质工作。
过去一个博士生的黄金时间花在跑数据、调参数上，现在 AI 把这些苦活累活都干了，人可以去想更本质的问题。
第二层：人工智能 + 运营
如果说研发层是"原子弹"，运营层就是"机关枪"，高频发生，每次价值中等，但累积起来非常可观。
Zara 的快时尚神话是一个曾经经典样本，从设计到上架只需要两周。传统服装品牌像耐克，从设计到上市需要一年半，要提前预测流行趋势、提前备货。
Zara 的做法完全不同：它的店长每天把顾客反馈实时传回总部，"这款碎花裙试的人很多但买的人少，为什么？"设计师、采购、分析师坐在同一个大办公室里，根据这些数据快速调整。
卖得好就加单，卖不动就停掉。库存周转率比同行快三倍，滞销率只有行业平均的一半。
可同在快时尚领域的 SHEIN 则完全不一样，他们的做法是靠 AI 全链路提速，实时抓取社媒热词，AI 生成设计稿省去人工构思；
小单快反，AI 依点击转化数据 24 小时内自动触发翻单；
SCM 系统动态派单，爆款流量与生产同步联动，将传统数月运营周期压缩至数天，实现极速响应，SHEIN 的玩法，是让 AI 在运营里直接领着人走，人退到执行位、AI 站到台前。
这也告诉我们一件事：运营效率拼的不是流程速度，是决策循环的转速。
"我预测半年后流行什么"已经让位给"我现在就知道什么在卖、什么不卖"。
星巴克的"数字飞轮"是另一个样本。
这家咖啡巨头有近三千万移动应用活跃用户。
它的算法会把你的消费数据，几点钟买了什么咖啡和天气、节假日、甚至你的位置关联起来，给你推送"适时适地"的推荐。
早上上班路上推一杯浓缩，下雨天推一杯热巧克力。
华住集团的智能系统让你说一句话就能完成续住。
这些例子背后的逻辑是一样的：AI 不替代人，而是把组织里的知识，变成全团队的能力。
这种情况下的 AI 把过去高频、重复的运营环节重塑，把运营最佳实践刻入在人工智能的记忆中，让 AI 来驱动组织。
第三层：人工智能 + 决策
前两层无论多厉害，本质还是"用 AI 做同样的事"。第三层完全不同，AI 让"决策"这件事本身发生了质变。
什么叫质变？有两个故事。
第一个是 Netflix（奈飞，下同）的百万美元豪赌。
2006 年，Netflix 还是一家 DVD 租赁公司。
它干了一件很有意思的事：悬赏一百万美元，邀请全球高手来改进它的推荐算法。谁能把推荐准确度提升一成，这百万美元就归谁。
三年后，一个团队做到了。但 Netflix 没有就此收手，它发现推荐算法真正的价值，远不止帮用户更方便找片，它撬动的是 Netflix 的内容决策逻辑。
以前好莱坞拍电影，是靠导演和制片人的直觉"我觉得这个题材会火"。
Netflix 用数据说话：它分析用户的观看行为，发现喜欢《纸牌屋》原版英剧的观众，同时也爱看凯文 · 史派西的电影和大卫 · 芬奇的导演作品。
于是 Netflix 豪掷一亿美元，找这三个人拍了美版《纸牌屋》。
结果这部片子成了 Netflix 第一部爆款原创剧，也标志着 Netflix 从"内容分发商"转型为"内容生产商"。
Netflix 用推荐算法，一边改了用户看什么，一边改了自己做什么。这就是决策的质变。
第二个是亚马逊 Prime 的战略直觉。
2005 年时，亚马逊还只是一家卖书的电商。一位工程师给贝佐斯提了一个想法：搞一个会员制，用户每年交一笔固定年费，享受无限次免费两日内送达。
很多高管反对，因为每单物流成本十几美元，会员如果滥用，公司会破产。
贝佐斯力排众议，说了一句话："如果客户喜欢 Prime，需求就会上升。需求上升后，我们就能建更多物流中心，摊平成本。"
结果 Prime 会员从零增长到两亿。更关键的是，会员制把不确定的消费变成了确定的用户关系。
贝佐斯最牛的地方在于，他没有停在"确定"里。
Prime 会员的行为数据不断开拓新业务边界：Prime Video、Prime Music、云计算。亚马逊后来成为全球最大的云服务提供商，根基就埋在 Prime 会员的数据洞察里。
这两个故事和 AI 有什么关系？
Netflix 的故事告诉我们：AI 可以把凭直觉做决策，变成凭数据做决策。
过去只有贝佐斯这样的天才 CEO 能做出 Prime 这种级别的战略判断，现在任何企业都可以用 AI 分析用户行为、预测需求、推演策略。
AI 对决策有双重冲击：怎么做决策被改了，"决策"这词本身的定义也被改了。
Prime 表面上是一个会员产品，实际上是一个战略决策，它改变了亚马逊和用户之间的关系性质，从"你买我卖"变成"我懂你、我服务你"。
二、为什么决策成了最值钱的资源？
1.AI 让策略、方案与选项无限供给
元股证券:ygzq.hk前面讲过我的判断：AI 时代，"策"是无限的，"决"是稀缺的。
什么叫"策无限"？策略、方案、选项，AI 可以无限生成。你给 AI 一个商业问题，它能给你十套方案，每套还能拆出十个变体。
麦肯锡去年的研究显示，近九成企业已经在某处使用了 AI，AI 生成方案的成本仅为人类方案的百分之一，时间从数月压缩到数小时。
2. 最终拍板、价值取舍与责任承担仍然稀缺
但什么叫"决稀缺"？
最终拍板、判断、承担风险，这必须由人来完成。
AI 可以告诉你"根据数据分析，A 方案的预期回报更高"，但它不能替你说"我选 A，出了问题我负责"。
这里有一个更深层的问题：AI 把"策"变得无限廉价之后，"决"的价值是在上升还是下降？
我的看法是上升，而且急剧上升。
当所有人都能用 AI 生成八十分的方案时，能区分八十分和九十五分的人就成了最稀缺的资源。
当所有竞争对手都能实时获取市场数据时，"识别机会"本身不再构成差异化，真正的差异化是你如何定义问题。
诺贝尔经济学奖得主赫伯特 · 西蒙在一九五七年提出了"有限理性"理论，他说人类决策受限于信息获取和认知加工，只能追求"满意解"而非"最优解"。
七十年后，AI 在信息处理上的能力远超人类，它在很多场景下可以找到人类根本看不到的"最优解"。
但西蒙的理论仍有一个不可动摇的基石：价值判断。
AI 可以告诉你"怎么做最有效率"，但不能告诉你"什么值得做"。效率是计算问题，价值是选择问题，计算可以外包给 AI，选择必须留给人。
3. 让 AI 处理理性计算，让人类放大本能与情感
人类决策其实有三套系统在同时运作：
本能管直觉反应和损失厌恶；理性管数据分析；情感管叙事和品牌认同。
AI 可以完全接管"理性"这套系统 : 数据分析、模式识别、情景模拟，这些对人类是苦活累活，对 AI 是基本功。
但本能和情感是 AI 替代不了的 , 危机时刻的直觉、品牌情感的共鸣、对不确定性的判断，这些都是人类独有的。
所以决策的最高原则可以总结为一句话：理性交给 AI，人类放大本能和情感，这也是我讲的"让 AI 的归 AI，让人类的归人类。"
三、企业需要一套新的决策架构：
人机混合决策
1. 四种决策场景
传统企业的决策架构有一个底层假设：决策的主体是人类管理者，但这个假设正在断裂。
基于 AI 参与度的不同，企业决策可以分成四种场景。
① 人类独断的场景：涉及伦理、价值观、战略方向的问题。
企业是否进入一个地缘政治敏感的新市场？这不只是利益计算，更是价值观选择。AI 可以提供数据，但最终决策必须人类来做。
② 人类主导的场景：AI 提供数据分析、情景模拟、风险评估，人类基于这些信息做出判断。
当地时间2月27日，美国总统特朗普就伊朗问题释放最新信号。
GitHub 平台的 AI 编程助手生成代码建议，开发者决定采用哪一段。
我给上市公司做消费品市场进入战略时，先用 AI 提出假设，然后和高管一起讨论取舍，这就是典型场景。
③ AI 主导的场景：规则明确、数据充分、高频重复的场景，AI 做出决策，人类进行监督。
比如，特斯拉的自动驾驶在高速公路上自主变道，决策准确率超过九成九，事故率仅为人类驾驶员的九分之一。
又比如，支付平台的实时欺诈检测，决策完全由 AI 做出。
④ AI 独断的场景：如高度标准化、低风险的场景，人类不干预。但真正完全 AI 独断的场景其实很少，因为"出了问题谁负责"这个责任问题还没完全解决。
这四种场景背后有一个核心规律：决策的"可计算性"越高，AI 权重越大；"价值判断性"越高，人类权重越大。
2. 三种演进模式
AI 辅助决策是最基础的一层。AI 提供数据洞察，人类做最终判断。
比如一家 B2B 销售分析公司，用 AI 记录和分析销售通话，生成"对话健康度评分"，告诉销售代表"这位客户上次通话三次提到预算审批，建议下次直接提供回报计算模板"。但最终的拜访策略、报价方案，仍然由人决定。
AI 嵌入决策更进一步。AI 拥有在限定范围内的自主决策权，边界由人类设定。
特斯拉的自动驾驶是典型案例，人类设定边界，AI 在边界内自治，超出边界立即交还人类。
边界不是一次性划定的，而是动态调整的，如果某个路段的脱离率异常升高，AI 自动将该路段降级为"人类主导"，直到性能恢复。
AI 涌现决策是最具革命性的模式。AI 不仅执行决策，还能生成人类未曾设想的战略选项。
Coinbase 的"反对者" AI 就是典型，它迫使决策者面对那些"没人愿意提"的风险和假设。这是 AI 帮人类建立更深的判断力。
3. 决策治理：边界、质量与责任
当 AI 拥有决策权时，治理框架必须回答三个核心问题。
边界问题：AI 在什么范围内可以自主决策？
质量问题：AI 决策准确率低于阈值时如何触发人类介入？
责任问题：负面后果的责任如何界定？
设计协作平台 Figma 的做法提供了一个参考。
它的 AI 设计助手不仅生成界面建议，还建立了"决策日志"系统，设计师可以回溯"为什么 AI 推荐了这个配色方案"，查看数据依据：用户测试反馈、设计趋势分析、品牌一致性评分。
把决策过程摊开，目的不是逐条审批，是给人介入时一个判断抓手。
Uber 在 2014 年悉尼人质事件中的教训同样值得警醒。它的动态定价算法自动将事发区域价格提升数倍，引发公众愤怒。
Uber 的解决方案是引入"人类否决权"，极端事件中自动暂停动态定价，由人类接管。这说明边界设定不是一次性工程，而是需要持续演进的治理机制。
这些案例还揭示了一个关键原则：决策权的动态调配。持续评估每个场景中 AI 和人类的相对表现，动态调整权重。
当 AI 在某一领域证明了其决策质量后，组织能否快速将决策权从人类主导切换到 AI 主导？
当 AI 出现系统性失误时，组织能否快速回退？
这种"动态调配机制"才是双核驱动的成熟标志。
四、AI 原生与 AI 赋能：
企业正在发生物种分化
这里必须区分两个完全不同的物种，我们要成为 AI 原生公司，还是 AI 赋能或者再生公司？
AI 原生公司从第一天起 AI 就在核心位置。
有一家叫 Gamma 的 PPT 工具公司，只有 50 人团队，2025 年的年收入却超过 1 亿美元，它不做 PPT 编辑器，而是让用户描述意图，AI 直接生成幻灯片。
人类只需要做两个决策：输入什么描述、选择哪张图。其余所有决策，风格、构图、色彩，全部由 AI 完成。
麦肯锡的数据很说明问题：近 90% 企业已经开始用 AI，但仅有不到 15% 的企业认为 AI 带来了显著财务回报。
落差的原因就在于：大多数企业只做了最基础的一层，把客服换 AI 客服、报表换 AI 生成，优化了旧流程的成本，没碰收入模式和价值主张。
更深层的问题在于组织形态。
传统公司是金字塔结构：
高层战略、中层管理、基层执行；
AI 原生公司趋向极扁平，少量"意图设定者"定义问题、设边界、审异常，大量 AI 执行原子任务。边际交付成本不再随业务规模线性增人头。
比如传统律所接一个案子需要加一个人，AI 原生律所接一个案子只需要多调一点算力，这就是 AI 原生独特的超线性扩张潜力。
真正的诊断标准只有一个：如果明天把所有 AI 能力从你们公司撤回，你们还能用原有方式运转并产生同等收入吗？不能，才有资格谈 AI 原生。
炒股杠杆平台但这并不意味着所有企业都必须变成 AI 原生，关键在于清醒认知：
你在做什么层级的改变？是优化成本、重构体验，还是重新定义价值主张？每一层都需要不同的投入、不同的组织能力、不同的风险承受度。
五、CEO 的新角色：
从决策者到决策架构师
回到开篇的问题：AI 到底改变了什么？
它改变的不仅是工具、流程和效率，而是决策权的分配方式。
当 AI 可以比人类更快地计算、更准地预测、更广地关联时，人类的核心价值从"计算"转向"判断"，判断什么是值得追求的，判断什么是不可妥协的，判断什么是机器看不到的。
传统 CEO 是"首席决策者"，最终的判断由他做出。
AI 时代的 CEO 是"首席决策架构师"，他不直接做大多数决策，而是设计"谁来做、怎么做、在什么边界内做"的架构。
Block（笔记侠注：全球领先的金融科技公司）的董事长兼 CEO 杰克 · 多西，今年宣布他的公司裁员四成向 AI 原生转型，他的解释是："我们用 AI 替代了中后台执行岗，留下更小、更高阶的团队定义方向与核查输出。"
这种转变的核心是价值重心的迁移，中层管理者从"监督执行"变成"高阶任务编排者"，工作从"检查别人有没有按流程做"变成"定义什么问题值得解决、设定 AI 的边界条件、审核异常输出"。
这对领导力的要求完全不同。过去 CEO 需要懂业务、懂管理、懂资本运作。未来 CEO 还需要懂一件新事物：决策架构设计。
什么叫决策架构？
就是谁来做决策、用什么信息做决策、在什么边界内可以自主决策、超出边界怎么交接。
我在给企业做咨询时，通常会问 CEO 几个问题：
你卖的是功能还是结果？哪些环节可以从"辅助人做"升级为" AI 替你做成"，并以任务完成度计量？
你的收入能否与 AI 创造的真实增量价值挂钩？是继续收坐席费，还是逐步实验按调用、按结果计费，用数据证明回报？
组织是否为 AI 时代重新设计过？中层管理是否还在管控已由 AI 完成的流程？高阶人才是否在做"定义问题加审异常"，而不是重复执行？
这些问题的本质，是在问同一件事：AI 是你生意的附加功能，还是抽掉它生意就不转的操作系统？
蒸汽机时代区分企业看有没有工厂，电气时代看有没有流水线，互联网时代看在不在线上。
AI 时代的新分水岭只有一条：你把 AI 当工具，还是当操作系统，还是决策质量的"新水晶球"？
毫无疑问，物种分化已经开始。
结语
AI 不会自动带来增长，它只会放大企业原有的决策质量。
我们要思考的问题是：不能把责任交给机器，而是由 CEO 重新设计决策架构，让 AI 处理可计算、可验证、高频的部分，让人类守住价值判断、战略取舍和责任兜底。
未来拉开差距的，一定是谁更早把 AI 变成组织的操作系统，并在效率、边界与责任之间建立持续校准的机制。
接下来，笔记侠将在杭州举办 AI 十倍增长营 02 期课程，面向希望完成 AI 转型的企业家与核心管理者，聚焦增长场景、组织改造与决策架构。我们将帮助更多企业把 AI 从零散工具，推进为能够创造真实业务价值的能力体系。
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