在孙天澍看来，过去成功的企业家擅长管人，擅长对付人的缺点：懒惰、贪婪、回扣、山头，也擅长鼓励人、调动人的积极性。但在架构以智能体为中心的AI原生组织时，这些经验在很大程度上会无用武之地，甚至成为包袱。或许AI也需要约束和鼓励，但完全是另一种方式。
几周前，孙天澍去了一座以拍摄短剧闻名的中部城市。一位短剧团队的负责人告诉他，行业订单已经出现断崖式下跌——豆包Seedance2.0上线之后，版权方和投资人都开始用AI（人工智能）做短剧。过去拍摄一部剧需要几十个人的团队，现在只需一个人就能完成。整个产业几万人，就这样受到了冲击。
另一座城市的管理者也找他聊过。这座城市的支柱产业之一是万亿产值的软件行业，AI对软件外包服务和就业的冲击正在快速显现，下半年影响可能会更明显。
孙天澍是长江商学院科技与运营杰出院长讲席教授、AI智能产业研究部主任，曾任南加州大学商学院与计算机系的双料终身教授。他长期关注一个交叉领域：AI如何重构产业。
这段时间，孙天澍观察到，AI原生的年轻创业者很快在商业世界的“边边角角”找到了AI重构产业的路径。孙天澍将他们称作“1亿Token俱乐部成员”，指这类创业者搭建的智能体系统，每天能消耗1亿Token，并且以智能体为中心创造了正向价值。
传统行业的企业家也不打算“躺平”。不少传统行业的企业家频繁与孙天澍交流，不想被动应对AI冲击，而是试图主动抓住AI时代的发展机遇。他们不是没有机会：AI已经掌握了大量人类通用知识，当下缺少的恰恰是具体的产业场景和垂直数据，千行百业的纵深场景，正是AI智能体可以创造价值的主战场。
这种转型无疑是艰难的。孙天澍认为，大多数企业家没有意识到，AI带来的不仅是单点流程优化降本。企业进行AI转型需要的不只是在原有组织、流程、模式和习惯上的“+AI”，而是一场更彻底的思维“升级”：从“+AI”走向“AI+”，从AI赋能变成AI原生。
这要求企业家要以智能体为中心，架构AI原生的组织；需要企业家思考，如何用无限供给的智能体，构建全新的业务模式和商业生态；更需要企业家蜕变成为“懂产业、懂AI、懂未来”的AI架构师。
在孙天澍看来，过去成功的企业家擅长管人，擅长对付人的缺点：懒惰、贪婪、回扣、山头，也擅长鼓励人、调动人的积极性。但在架构以智能体为中心的AI原生组织时，这些经验在很大程度上会无用武之地，甚至成为包袱。
或许AI也需要约束和鼓励，但完全是另一种方式。
作为AI研究者，孙天澍倾向于更充分地评估人工智能带来的影响。在“AI信仰光谱”中，认为AI完全是技术泡沫的观点位于最左侧；孙天澍的立场，可能在略靠右的一侧。
不过，孙天澍认为，AI时代到来，并不意味着人不再重要。随着智能体的普及，执行的成本会越来越低，“怎么做”不再重要，更重要的是Vision（愿景）。要想清楚，用AI智能体做什么，以及希望这件事能为世界带来什么样的价值和改变。
这种顶层的愿景和架构，终究需要人来定义的。
孙天澍说：“未来最重要的都在于愿景，你想做什么，你希望自己是什么样，以及你希望这个世界是什么样。”
孙天澍 受访者供图
｜对话｜
AI重构正在发生，但多数人还浑然不知
经济观察报：最近三个月，你对AI的观点有没有明显变化？
孙天澍：基本的判断跟去年比没有变化，只是这几个月，智能体的迭代速度比我预想得快很多，至少提前了大半年到一年时间。模型能力已经进入AI“自迭代循环”。龙虾（Openclaw）、Harness Engineering(驾驭工程)、Skill(技能)等，也为智能体系统架构带来了新的突破。
经济观察报：这三个月似乎也不是技术进步最显著的三个月，为什么普通人对AI的“体感”突然变强了？
孙天澍：首先，现有AI智能体技术的技术深度，已经足够改变世界，智能体正在大幅降低AI落地的门槛；其次，我不觉得模型和智能体没有进步，比如Claude的进步还是非常具有突破性的，特别是它的长程稳定性。前段时间，我和凯文·凯利聊了一个小时，我说我对Claude Code的观察是它具有一种“黑洞效应”，我已经没办法用以前经济学里的网络效应或规模效应来描述了，必须不严谨地发明一个新词。
人类是一个去中心化的智能文明，每个人都需要缓慢学习、交换知识，需要见面、对话和分享。但Claude Code所代表的人工智能是一个中心化的“黑洞”：几百万工程师和专业人士每天“千里送智慧”，用自己对工程、算法、数据的认知来调试它，和它共同创造，完成整个闭环。
智能体对智慧的吸收能力非常强。吸收之后，它又会倒逼最聪明的人，把自身的智力思考和表达能力再作提升，才能更好地架构智能体。因为执行成本已经变得很低，最聪明的人要保持自身价值，就需要不断提升认知水平，再反馈给智能体。
这种进化会推动AI跨过某个智能临界点，我现在比较确认，它已经跨过去了。
经济观察报：关于AI对就业和产业的冲击，你观察到哪些真实情况？
孙天澍：我可以讲两个故事。几周前，我去一个中部城市，当地一大支柱产业是拍真人竖屏短剧。一位短剧行业的企业家告诉我，豆包seedance2.0上线后，订单断崖式下跌，因为版权方和投资人都开始研究用AI做短剧了。原本需要几十人的团队完成的拍摄工作，现在只需一个人就能完成。整个产业几万人，就这样受到了冲击。还有一些软件产业比较强的城市，现在已经显现出比较强的就业压力，下半年形势估计会更加明显，软件行业是很多城市的支柱产业。当然，很多新的岗位和一人公司（OPC）也在各地快速涌现。
经济观察报：现在有很多关于裁员的讨论，你认为这类风险会大规模出现吗？
孙天澍：未来很多企业的组织形态可能会呈现“工字形”结构，少数顶层的管理者是“AI架构师”，制定好顶层战略和发展方向，通过由智能体为中心的业务系统完成日常经营，从资源配置到任务派发；一线人员大量在物理世界和人际网络上完成执行工作。对大多数公司来说，很多中层管理岗位、一线白领岗位确实会面临更多挑战。如果你用了智能体就会知道，在很多场景下，AI可能是更高效的智能载体，无限供给、无限迭代、无限复制。
经济观察报：2023年，你的一篇论文结合不同职业的技能需求，论证了部分职业更容易被AI替代，现在观点有什么变化吗？
孙天澍：那篇文章是从人类智能视角研究AI智能，把人的智能分成四大类：认知智能、情绪智能、社交智能、创造智能。通过大规模实验，研究AI在这些人类智能上的表现如何，以及通过测量不同岗位需要的智能组合差异，推断AI对千行百业岗位的替代影响。
当时我们发现，很多岗位都可以被替代，但部分需要社交、情绪智能的职业不太容易被AI替代。放到2026年看，这项研究还是基于以人为中心+AI”的组织思路，是站在AI对人类单点岗位替代的视角，但实际上当智能体形成“组织”后，它可能也不需要社交智能，因为和它打交道的可能也是智能体。过去的管理结构是层层嵌套的，AI不是要替换掉其中的某一层，而是把整个系统都换掉。
经济观察报：普通人应该如何应对？
孙天澍：还是要有归零心态。大家毕业后辛苦工作了几十年，很不容易有了稳定的职位和经验，都希望最大化过去的经验、地位、人脉，这是人之常情。但面对AI带来的冲击，归零心态还是重要的，要回到大一的状态。
另一方面，大家也不用太焦虑，我想以后这个世界可能会分成四类人。
第一类是创造智能的人（AI），比如前沿大模型实验室的科学家和核心研发团队，他们创造出的智能为全世界所用。
第二类是架构智能的人（AI+），比如以智能体为中心来重构某个领域的企业家。
第三类是应用智能的人（+AI），今天大多数企业中正在原有场景和流程中应用AI的人。
第四类是享受智能成果的人。比如未来我的外婆，可能不需要了解AI，就能享受山姆奥特曼和马斯克说的那种，“由AI带来的无比富足的物质世界”。
经济观察报：你提出的“1亿Token俱乐部”概念很有意思，这个群体规模大吗？他们在干什么？
孙天澍：最近在不同城市见了一些AI原生的年轻创业者，很有感触，想了一个名字“1亿Token俱乐部”，意思是几个人的团队，通过架构智能体系统已经能把无限供给的智能杠杆用起来，创造以智能体为中心的业务模式和组织形态，对产业场景创造了巨大价值。每天消耗1亿Token，大概是让智能体处理和输出7500万个汉字，相当于每天处理10000篇论文的知识量，或是用Agent给100万人每天分享个性化健康建议，这种几个人雇佣数万甚至数十万智能体员工的组织在过去是难以想象的，而他们架构出来的智能体员工和Skill本身也在演化、迭代和成长。这些年轻人也是国家鼓励“一人公司”（OPC）当中的佼佼者，真正以新的方式在重构产业。
经济观察报：懂AI的年轻人机会在哪？
孙天澍：年轻人是AI原生一代，有很多优势，比如在学校中有充足时间与AI共创，没有传统工作流程经验的包袱。现在很多年轻人去做AItoC赛道，比如漫剧、直播和电商，因为这是他们的生活经验所在。
但这里面大部分创业者可能会失败，因为这片创新空间有限且巨头林立。更多的年轻人也许可以走入AItoB，走进中国的很多传统产业，把自己的激情、才华、智慧真正放到对人类最有价值的千行百业的关键场景中，去挖掘AI产业重构的金矿。
现在最大的问题是：产业人不懂AI架构，年轻人不懂产业场景。对国家来说，怎么系统地在千行百业培养一批AI架构师，我觉得非常关键，需要有这样的“AI架构师黄埔军校”。靠企业家自己转型，不一定行。但那些18岁、20岁、22岁、25岁的年轻人，也没有机会见到顶级的产业企业家，很难理解产业本质，双向奔赴是一个结构性机会。
当然，AI时代，年轻是一种状态，也不一定完全与年龄有关，“老登”和“小登”的区别在于生命力：是否能以归零心态学习迭代，探索AI新世界。
企业家的答案：从“+AI”到“AI+”
经济观察报：对有产业经验的企业家来说，AI的机会在哪里？
孙天澍：熟悉产业的人也有很多机会，因为他们有具体场景，场景是AI时代一个重要的生产要素。在大模型基础层面，“数据、算力、能源”是三个基本要素，我认为在应用层面“场景、数据、智能体”是三个最基本要素，是“人、货、场”在AI时代的升级。
现在很多人开始意识到这点，出现了一些“AI反向并购”的案例。比如一家风险投资公司，叫A16Z，花费数亿美元买了一家农场，它能通过这个场景获得大量养牛的数据，反馈给智能体，不断迭代行业经验；还有的人工智能公司收购了一些律师事务所，然后快速沉淀形成这个行业的上下文（Context）和知识库，迭代Skill，替代大量律师，利润大幅增长。资本市场会觉得这是个AI原生公司，PE估值也会翻倍增长。所以，基于不同行业的场景和数据，未来可能会形成不同产业的智能体。
我的判断是，拥有最高智能体密度的企业在新世界拥有最大的价值创造杠杆。当传统企业的智能杠杆是1，AI原生企业的智能杠杆是10000的时候，资本会涌向最高智能杠杆的企业。如果你的场景资产、数据资产还有意义，但经营团队释放不出智能杠杆时，必然会有资本来帮你解决这个问题。
经济观察报：你现在有没有看到哪些企业，在AI架构搭建方面做得比较成功？
孙天澍：有很多公司，特别是一些大型企业，已经围绕智能体重建了用户服务、渠道分销、库存管理、终端洞察到价格管控体系，取得了很好的效果。另一方面，硅谷和国内OPC也涌现出一批原生企业。但这类AI重构大多高度保密：真正创造价值的AI重构是核心秘密，也不会宣传。
经济观察报：当一个传统企业尝试去做AI转型，第一步应该做什么？
孙天澍：首先，业务一号位需要自己先玩起来，不然很难对AI有直觉，更不可能结合到自己的场景，也很难有愿景。另外，产业战略要在企业战略之前，很多企业还没想清楚AI时代的产业终局，就急着调整企业内部架构，这个顺序是反的。
所以第一，也是最重要的，是先要想清楚：企业在AI时代，要成为一家什么样的企业？能为世界创造什么价值？
这一点其实取决于企业家本人。企业家做得如何，本质是这个企业家希望企业变成什么样，或者说他希望这个世界是什么样。如果他自己不去想或想不清楚，就不会有战略路径。
经济观察报：拥有愿景之后，企业应该做些什么？
孙天澍：很多企业需要考虑一个问题，是从内部做AI还是在外部。我以前认为，企业可以从内部完成AI转型，但结合近期产业实践来看，想要转型成功，大概率需要“另起炉灶”，真正做“AI原生”孵化。AI新世界的原生“吃掉”旧世界，比旧世界改造自己要更容易。新世界包袱少、没有历史，而且智能体的能力“杠杆”足够大。
企业可以拿出某个省区、某些产品线、某个团队，在企业外重新搭建一个以AI智能体为中心的项目，像齿轮一样带动企业的AI转型，甚至未来在某些情况下还要把核心资产、核心知识、核心人才输送到新的组织里。AI转型和AI原生双轮驱动。
经济观察报：你接触的中国传统企业家很多，他们是不是不打算错过这一次AI浪潮？
孙天澍：这让人很感慨，不少传统行业头部企业是有非常强烈的意愿抓住这轮AI浪潮，没打算“躺平”。他们都是伴随改革开放成长起来的一批企业家，在一个平稳、沉闷的市场中，他们的企业家精神很难施展，现在反而是释放自身企业家精神的机会。
我还有一个观察，企业家的认知能力和他们的企业家精神成正比。我认识很多顶尖企业家，他们内心的内驱力和认知水平经常是成正比的，认知能力越强的人，他的产业雄心越强。
经济观察报：数字化时代一开始也曾有过类似观点，就是传统企业会被“改造”，很多互联网公司曾尝试以“自上而下”的姿态进入传统行业，但后面发现做不到这一点，AI会是这样吗？
孙天澍：互联网的核心还是链接，而今天AI革命的本质是无限智能。互联网对三百六十行的价值链末端有一定影响，但对很多需要深度专业服务的线下行业，没有太多影响。
而今天的智能革命对全产业链各个环节都会带来“内爆”，这不一样。比如医药行业，从研发到采购、到生产、到分销、到服务、到患者，再把数据反馈给研发，智能体在每一个环节上都可以发挥巨大作用，连在一起变成一个以智能体为中心的AI原生组织。所以，互联网和移动互联网时代，很多行业和企业可以不身处变革当中，而今天，没有任何一家公司能够置身事外。
经济观察报：现在很多行业的AI应用，大都集中在供应链优化、中后台部门提效以及技术岗位优化上，你觉得AI带来的产业影响仅限于此吗？它有可能把一个产业变成什么样子？
孙天澍：我举个例子，未来一定会出现消费者的“超级AI管家”。这个“AI管家”会持续陪伴消费者成长、理解消费者的需求，是消费者需求的“代理”。因为“AI管家”理解消费者，产品的研发与定义也会更准确。过去是生产端供给驱动，从生产、分销、终端再到消费者。而对十几亿人实时需求的理解，会倒逼研发更高效敏捷，生产端也会走向敏捷生产，3D打印等技术会有很大空间。分销和营销也会很不一样：AI市场经理发现趋势，把市场洞察交给AI产品经理定义产品；AI营销人员执行营销投放，至于投放对象是智能体还是人，还不确定，整个链条会以智能体为中心打通。
这不是科幻小说，很多小型公司已经在尝试。未来12到18个月，在一些门槛不是那么高的行业，我们应该会看到很多这样的模式。
经济观察报：所以，AI带来的改变不只是效率提升了多少、重新核算新的投入产出比，而是有的商业模式会改变，有的会消失？
孙天澍：对，这是定性的。如果不相信这个，就没得谈了。这个世界利益很复杂、声音很多样。软件企业会说“我依然很重要”，公司的研发IT部门会说“这个有安全隐患”。但很多企业家是真的已经开始做业务和组织变革，有的互联网企业已经在研发、中台做了很多组织变革。
经济观察报：你接触过大量企业家，他们在落地AI应用时，最容易陷入的认知误区是什么？
孙天澍：第一，大多数企业家没有意识到，AI带来的不仅是单点流程优化降本。企业进行AI转型需要的不只是在原有组织、流程、模式和习惯上的“+AI”，而是一场更彻底的思维“升级”：从“+AI”走向“AI+”，从AI赋能变成AI原生。
这要求企业家要以智能体为中心，架构AI原生的组织；需要企业家思考，如何用无限供给的智能体，构建全新的业务模式和商业生态；更需要企业家蜕变成为“懂产业、懂AI、懂未来”的AI架构师。
第二，我的观察是，现在大多数企业家和CEO都是向内看太多，向外看太少，并没有去思考整个产业价值链的重构。比如医药行业，如果多出14亿AI医生，而不是中国今天的600万医生，以后整个医药行业的价值链会怎么重构？
经济观察报：互联网大厂在AI时代会扮演什么角色？
孙天澍：大厂的组织其实也已经是旧的，和传统企业只是“五十步”和“百步”的区别。但大厂依然有核心入口和数据优势。比如美团的千万外卖小哥，就是真实的物理世界履约能力，微信社交入口也是核心能力。更重要的是，互联网企业家因为本来就生存成长在一个快速迭代、没有边界的市场，所以他们自身的迭代速度和自我改变速度也会比较快。
企业家的使命：从“管理人”到“架构智能体”，愿景变得更重要
经济观察报：你最近在工作中怎么使用AI，AI有没有带来一些显著的变化？
孙天澍：最显著的一个变化是大量的时间不再只是做研究本身，而是思考如何让AI成为研究的主角。此外，不管是研究中心还是我自己的团队，基本上就不再开会了，我的研究中心已经4个星期没有开会了。
经济观察报：开会这件事情本质是什么，为什么不开会了？
孙天澍：AI时代开会是低效的，对人来讲，开会的本质是交换意见、分享信息、提炼要点、推动共识，很多事情是不需要一个2小时的会来推进，智能体之间可能开一个30秒的会就可以分拆、推进任务，开会太低效了。另一方面，因为我觉得整个学术研究范式都发生了巨大变化，所以在想清楚、架构好下一代研究范式之前，开很多会都是浪费时间。
经济观察报：“管理学”中，是不是有超过一半的知识都围绕“对付”人展开的？如果以后都是智能体了，很多针对人的“管理学”是不是就没用了？
孙天澍：很多专业都会波及。今年一月，我在国际管理学术期刊《决策科学》成立了一个AI智能体部门，因为未来大部分价值创造的决策都是由智能体做出的，而不是由人做出。我们应该更深刻地理解以智能体为中心的决策科学，并且用AI原生的方式去研究决策科学，而不是继续研究旧世界“以人为中心”的决策科学。
经济观察报：以“人为中心”的决策科学与以“AI为中心”的决策科学有什么区别？
孙天澍：行为经济学、风险规避和一些传统的博弈都是基于人的特性来研究的，但AI没有这些人的特性，而是多了很多自己新的特性（比如记忆、幻觉、学习迭代）。以前你需要通过激励、招聘、培养，让有智能的人在组织当中不断成长，还需要通过利益分享机制来绑定，让他们积极主动地在组织各个决策环节发挥作用，但AI可能不需要这些流程。
再比如人有利益，智能体没有利益。在采购场景里，回扣是一个非常麻烦的问题，但智能体不会吃回扣；此外，所有组织里都有一个东西叫“山头”，就是我进来以后，需要把我的团队扩大、把我的“山头”做大，但智能体不会建“山头”。过去100年，彼得·德鲁克时代以来所有的管理学、战略学、组织学可能都不再适用，因为智能不再稀缺，智能无限供给。
上周我在南京做的两场分享讨论很有意思，上午的观众基本是40岁以上的企业家，我给他们讲了一个例子是AI智能体如何解决供应链管理中“回扣”和“山头”的问题，他们很感兴趣，因为他们管理过大型组织，知道这些事情有多麻烦。下午的观众则是一群AI创业者，基本都是20岁以下，我讲这些的时候，他们完全不理解什么是“山头”和“回扣”。我说太好了，你们不需要知道，因为这些在“AI新世界”中都不重要了，架构智能体才是新世界最重要的事情。
经济观察报：当AI成为主要员工时，你觉得会出现“AI管理学”吗？
孙天澍：我不会叫“AI管理学”，这个词太“老登”了，我宁愿叫它“AI架构学”，也对应现在的Harness。
经济观察报：应该怎么“管”Agent？
孙天澍：要真正构建一个以智能体为中心的决策体系，首先需要从技术上理解智能体发挥作用的核心机制。管理学的本质是用来对付人性的，比如怎么能让人不偷懒、不占便宜，管理学就是干这些事情。但AI本来就没有这些“人性”，它们有的是反馈闭环、是memory（记忆）、context（上下文工程），这些东西才是它的“人性”，或者叫“AI性”，如果非要说有什么“管理学”，首先应该是这些。
经济观察报：如果给“AI性”总结几条定律，第一条是什么？
孙天澍：第一条定律就是反馈闭环。一切可以验证、可以反馈的事情，终将被AI征服。
你看，相对写文章，AI反而更擅长写代码，因为代码是很真实的，不可执行就是不行，这是真实的反馈。虽然文章也有反馈，但评价的维度有很多，它不像代码这么确定，所以反馈闭环应该是“AI性”的第一定律。
很有意思的是，马斯克有一次演讲，别人问他人生最大恐惧是什么，他想了35秒，最后说“失去与这个世界的反馈闭环”。这不像一个人讲出来的话，这就是一种AI思维，是第一性原理。
张一鸣说“Build company as product”（像做产品一样做公司），我之前在Meta工作时，扎克伯格对数据反馈的强调也令人发指。这些人本质上都在用“AI性”来思考。
经济观察报：除了反馈闭环还有没有其他“AI”性？
孙天澍：我觉得还有几点很重要，一个是memory——记忆。不只是智能体的个体记忆，包括多智能体协同组织的集体记忆，这是一个文明的本质。智能体的个体记忆和集体记忆是智能的关键。
还有一个是，未来世界的知识和经验，将来自动态演化的Skill，而不是依靠人的成长。过去，企业在组织中培养一个人，说他成长了、学到了新的技能、沉淀了行业经验——未来这个逻辑落后了。未来最重要的是Skill，它能在组织内快速动态迭代，更关键的是可以共享，过去常说“学会了一门技术，走遍天下都不怕”，而未来，一个Skill可以瞬间向全世界共享了。
这就是我说的“中心化文明”。你只要帮它构建好业务闭环，它的Skill就会不断动态迭代，迭代以后“啪”一下共享给所有智能体。这三条基本上就结束了。
经济观察报：如果AI这么强大，人的价值将是什么？
孙天澍：AI越来越强，很多执行的差别在缩小，成本在降低，反而是一个人的愿景、想象力和架构能力成了分水岭。过去当一个企业家，需要很多综合能力；但未来，最重要的差别来自企业家内心到底想做什么，就是我们最常说的那种“企业家精神”。
你是想成为一家带来巨大改变的公司，还是想做一家“小而美”的公司，你是不是相信自己做的事情会给这个世界带来很多好的改变。
对小孩也是这样，想做什么会变得无比重要。以后教育的重点不是学习知识，而是想办法让小孩保持一种生命力，只要他还对这个世界有些事物很喜欢、很好奇、很想深度参与，那就很好。
企业家也好、学者也好、年轻人也好，可能未来最重要的都在于这一点：你想做什么，你希望自己是什么样，你希望这个世界是什么样。
经济观察报：就是要拥有“强化学习”的能力？
孙天澍：对，强化学习的核心就是它有一个奖励函数。奖励函数只要清晰，它就可以一直迭代下去，这对人、对AI都是一样的。
经济观察报：你介意我用AI写这篇专访稿件吗？
孙天澍：当然可以。
