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内容来源：2026年6月24日-26日，条记侠北京举办的【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，条记侠PPE（政经哲）书院校董会主席、知名CEO咨询照料、《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天演论条记君说：现在，AI能在几秒钟生成十套增长计划、把研发周期大幅压缩、甚至开始加入战略推演。当下的企颐魅真正稀缺的，已不再是有没有AI工具，而是谁来界说问题、谁来挑选计划、谁来担负决策结果。真正领先的企颐魅正在重构决策权：哪些问题可交给机械，哪些必须由人拍板，异常泛起时如何回退，组织又该如何重新分工。条记侠PPE（政经哲）书院校董会主席、知名CEO咨询照料王赛老师提出一个洞察："策无限，决稀缺"。当计划生成趋于廉价，判断、取舍与卖力反而越发珍贵。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成为新的决策加入者，企业如何把它从附加功效，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开始加入企业决策今年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，不是因为业绩欠好，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已经取代了他们的事情。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"，剖析师做开端评估，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"阻挡者"，专门卖力挑刺："你的计划忽略了什么危害？""这个假设真的建立吗？""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。但最猖獗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。所以今天我想跟各人聊一件事：当AI开始替你拍板，我们的企业以及我们自身，还剩下什么焦点竞争力？我的谜底是：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可以给予你无限供应战略，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提出的战略，就变得尤为要害，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个最重要的岗位降生，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"。一个卖力逾越效率之外，从人本价值之内，问出好的问题
；一个从人工智能协同的谜底中，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，从差别的维度看有三层：立异、运营、决策。前两层是"用AI做同样的事更快"，第三层是"AI让完全差别的事成为可能"。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（条记侠注：前OpenAI首创团队焦点成员、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。他说去年十仲春是一个分水岭，他突然意识到，自己再也不必改AI写的代码了。他说："我已经不记得上次纠正它是什么时候。"已往写软件，你得一行行敲代码，跟盘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。装置软件不必再写一堆脚本了，直接把需求丢给AI，它自己读你的机械情况、自己找路径、自己解决依赖。于是，写代码这件事自己被重新界说了。在科学发明领域更夸张。2024年的诺贝尔化学奖颁给了AlphaFold，他们的AI模型把卵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、设计验证计划，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：不常爆发，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、质料、打扮行业来说，这意味着弯道超车的时机。但要害认知是：AI在研发领域的突破，不是让科学家失业，而是让科学家回归实质事情。已往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，人可以去想更实质的问题。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"，高频爆发，每次价值中等，但累积起来非�？晒�。Zara的快时尚神话是一个一经经典样本，从设计到上架只需要两周。古板打扮品牌像耐克，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的做法完全差别：它的店长每天把主顾反响实时传回总部，"这款碎花裙试的人许多但买的人少，为什么？"设计师、采购、剖析师坐在同一个大办公室里，凭据这些数据快速调解。卖得好就加单，卖不动就停掉�？獯嬷茏�率比同行快三倍，滞销率只有行业平均的一半�？赏�在快时尚领域的SHEIN则完全纷歧样，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想
；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，将古板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�
；�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，酿玉成团队的能力。这种情况下的AI把已往高频、重复的运营环节重塑，把运营最佳实践刻入在人工智能的影象中，让AI来驱动组织。第三层：人工智能+决策前两层无论多厉害，实质照旧"用AI做同样的事"。第三层完全差别，AI让"决策"这件事自己爆发了质变。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照旧一家DVD租赁公司。它干了一件很有意思的事：悬赏一百万美元，邀请全球妙手来革新它的推荐算法。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，它发明推荐算法真正的价值，远不止帮用户更便当找片，它撬动的是Netflix的内容决策逻辑。以前好莱坞拍影戏，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：它剖析用户的寓目行为，发明喜欢《纸牌屋》原版英剧的观众，同时也爱看凯文·史派西的影戏和大卫·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，也标记着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，用户每年交一笔牢固年费，享受无限次免费两日内送达。许多高管阻挡，因为每单物流本钱十几美元，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，摊平本钱。"结果Prime会员从零增长到两亿。更要害的是，会员制把不确定的消费酿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会员的行为数据不绝开拓新业务界限：Prime Video、Prime Music、云盘算。亚马逊厥后成为全球最大的云效劳提供商，基本就埋在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，酿成凭数据做决策。已往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剖析用户行为、预测需求、推演战略。AI对决策有双重攻击：怎么做决策被改了，"决策"这词自己的界说也被改了。Prime外貌上是一个会员产品，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"酿成"我懂你、我效劳你"。二、为什么决策成了最值钱的资源？1.AI让战略、计划与选项无限供应前面讲过我的判断：AI时代，"策"是无限的，"决"是稀缺的。什么叫"策无限"？战略、计划、选项，AI可以无限生成。你给AI一个商业问题，它能给你十套计划，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生成计划的本钱仅为人类计划的百分之一，时间从数月压缩到数小时。2.最终拍板、价值取舍与责任担负仍然稀缺但什么叫"决稀缺"？最终拍板、判断、担负危害，这必须由人来完成。AI可以告诉你"凭据数据剖析，A计划的预期回报更高"，但它不可替你说"我选A，出了问题我卖力"。这里有一个更深层的问题：AI把"策"变得无限廉价之后，"决"的价值是在上升照旧下降？我的看法是上升，并且急剧上升。当所有人都能用AI生成八十分的计划时，能区分八十分和九十五分的人就成了最稀缺的资源。当所有竞争敌手都能实时获取市场数据时，"识别时机"自己不再组成差别化，真正的差别化是你如何界说问题。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，它在许多场景下可以找到人类基础看不到的"最优解"。但西蒙的理论仍有一个不可摆荡的基石：价值判断。AI可以告诉你"怎么做最有效率"，但不可告诉你"什么值得做"。效率是盘算问题，价值是选择问题，盘算可以外包给AI，选择必须留给人。3.让AI处理理性盘算，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
；理性管数据剖析
；情感管叙事和品牌认同。AI可以完全接管"理性"这套系统:数据剖析、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,�
；�时刻的直觉、品牌情感的共识、对不确定性的判断，这些都是人类独吞的。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：人机混淆决策1.四种决策场景古板企业的决策架构有一个底层假设：决策的主体是人类治理者，但这个假设正在断裂�
；�于AI加入度的差别，企业决策可以分成四种场景。① 人类专断的场景：涉及伦理、价值观、战略偏向的问题。企业是否进入一个地悦魅政治敏感的新市��？这不可是利益盘算，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提供数据剖析、情景模拟、危害评估，人类基于这些信息做出判断。GitHub平台的AI编程助手生成代码建议，开发者决定接纳哪一段。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，这就是典范场景。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。好比，特斯拉的自动驾驶在高速公路上自主变道，决策准确率凌驾九成九，事故率仅为人类驾驶员的九分之一。又好比，支付平台的实时欺诈检测，决策完全由AI做出。④ AI专断的场景：如高度标