李开复分享了一个很直白的观察。在过去一年当中，他会见了几百位CEO，其中很多人会兴奋地透露，公司已经开发了很多Agent，CIO推进了很多AI项目，并且研究了哪个模型更好。李开复通常会询问：“这么多AI对财报会带来什么影响？”他的描述是，现场常常会出现一阵尴尬的沉默。

李开复对于企业AI在下一阶段的核心判断在于，AI项目必须能够经得起经营结果的检验，管理层最终会追问AI是否会对收入、成本、风险、现金流以及投资回报等方面产生实际的影响。

7月7日，李开复携手零一万物正式发布了万策AI以及“一号位AI”所构成的产品矩阵，其中包括老板AI、销冠AI以及投资官AI。这些产品动作可以简单概括为一句话：零一万物希望让AI服务于CEO以及关键业务负责人，从而在企业经营、销售以及投资决策等真实场景中切实发挥实际作用。

在过去两年当中，许多企业的AI转型依然停留在安装软件这样的思路当中，虽然能够节省一定人力成本，也可以在一定程度上提升部分效率，但李开复指出，如果未能深入业务核心流程之中，没有把财报作为主要目标，那么最终很可能只是形成一些漂亮的盆景，而无法生长出一整片森林。

AI要进入老板的决策桌

李开复首先对“大模型发展进入瓶颈期”这一说法进行了明确的反驳。

他指出，中美两国的大模型目前仍在持续取得进步，这使得AI Agent所能接管的任务时长获得了大幅提升，同时推理所需要的成本也实现了快速下降，其中能够接管的任务时间长度增长了一百倍，而成本则降至了原来的1/175。

李开复特别提到了AI在编程能力方面所取得的突破，编程这一过程包含了问题拆解、工具调用、任务执行、调试反馈等多个环节。在AI具备了编程能力之后，它就可以启动应用、点击按钮、与软件进行沟通，从而把事情处理妥当，而它的角色也会继续升级，进入到流程、任务以及决策等环节之中。

随着编程能力的持续提升，这意味着AI得以深度参与并辅助完成重大事务的决策过程，这也表明AI不再仅仅是一个供全公司每位员工按席位使用的通用产品，而是能够为公司最高管理层提供决策支持的关键产品。李开复表示，企业AI的价值重心将继续向CEO以及业务负责人方向转移。

不过，他并没有将人员置于边缘化的位置。李开复强调，人类依然需要决定AI应当关注哪些方面、所产生的结果是否足够良好、以及多个AI应当如何进行组织与协作。而企业内部最关键的决策者，正是那些职位较高、管理人数较多、并且能够影响业务走向以及财报结果的“一号位”。

所以，零一万物此次选择的切入点，在于把AI项目交给那些掌握资源配置权、流程调整权以及承担结果责任的人手里。

企业缺的是更好的判断

许多企业虽然已经实施了人工智能项目，却往往难以清晰阐述这些举措对于财报所产生的实际影响，李开复对此给出了三个具体的原因。

一是人工智能并不真正了解所在公司的具体业务情况。通用大模型虽然具备较高智能水平，但这就好比一位清华大学顶尖毕业生刚刚进入企业，在入职第一天也难以直接产出高质量的工作成果。它并不清楚数据存储于何处、业务流程具体如何、审批边界划定在哪里以及哪些信息才是真正关键的要素。李开复指出，如果将未经针对性训练的Agent模型直接部署到生产环境当中，那么最终结果必然会令人失望。

另外，企业依然将人工智能视为一种软件采购项目。许多老板的思考方式在于，过去企业如何安装SAP、用友以及金蝶等系统，如今便选用同样的方式来安装AI。因此，选择模型的过程转变为采购任务，而构建Agent则演变为各部门的需求收集工作。这类做法容易局限于边缘流程，难以进入那些会影响财报的价值链环节。

此外，还存在决策者定位出现错位的情况。李开复明确指出，既然根本目标在于改变财报，并且以ROI作为核心衡量标准，那么推动者就应当是CEO以及业务的一号位。他在采访中强调，AI转型必须由一号位来亲自主导推行，没有第二个选项可以替代，因为核心场景常常跨越多个功能以及部门界限，只有一号位才具备足够权限来推动资源配置、流程优化和组织结构调整。

这也解释了零一万物为何要把新产品命名为老板AI、销冠AI以及投资官AI。老板AI主要对经营质量和现金流方面的问题进行处理，销冠AI则对收入确定性以及销售资源效率问题开展处理，投资官AI负责对资本质量和投资回报事宜进行处理。

李开复本人也在运用老板AI这一工具。他会向老板AI提出询问：“我怎么样才能把我的工作做得更好？”由于公司会议都有完整记录，所以老板AI能够告诉他，哪些话讲得不合适，以后该多讲什么内容，才能让公司更有效率。

当然，李开复也明确指出，这类产品目前尚不能实现开箱即用的效果，仍然需要由FDE前沿部署工程师来辅助完成落地实施，这主要适用于规模较大的企业。而在数字化程度较高的行业当中，这类举措会更容易得到推进，但传统制造业则需要耗费更长的时间。

模型会像电力基础设施

李开复还进一步透露了一项观察结果，他指出，企业方面将会逐步降低对于模型品牌所投入的关注。

一两年前，很多客户还会询问究竟应该选用哪个模型。但是现在模型的数量已经太多而且变化速度太快，企业反而不知道应当如何进行选择。对于CEO而言，这有点类似于采购电脑，他们不会每天都去关心芯片和内存来自哪家公司，而是更加关心设备是否稳定、是否好用以及能否满足业务需求。

李开复指出，模型正逐步接近电力那样的基础通用能力，在这样的前提下，企业方面会更加注重模型所能产生的实际效果、所带来的运行成本、系统的可靠性保障以及能否支持持续的迭代优化工作。

他对于Token模式的看法也保持着相对克制的态度。李开复指出，Token本身具备一定价值，Token流可以构成一种能够长期维持的商业模式，然而由于企业业务、决策流程以及老板需求方面存在着大量差异，Token模式很难全面覆盖所有那些高价值而且复杂的具体问题。在面对那些特别困难并且特别垂直的企业场景之时，客户往往可能无法接受只达到85分的解决方案，而是要求必须达到99分的水平。

放到当前的AI行业环境当中，这表明企业AI将会形成更加清晰的层次划分。其中一类公司会持续销售模型、销售Token以及销售通用工具，因此其规模化扩张的速度能够更快。而另一类公司则会深入客户的实际现场，对复杂的业务问题开展解决工作，所交付的内容也更重，从而更加接近企业预算当中最具价值的那一部分。

后者将会面临客单价较高、交付任务较重、周期较长以及客户验证方面的压力，不过它们抓住了企业AI下一阶段的现实问题，即AI要帮助决策层减少错误并且实现更多盈利。

来源：李开复对AI最新判断：老板们该关心财报了 | 证券时报网