李开复：AI转型必一号位亲为，零一万物推万策中枢破局

在零一万物的新品发布会上，有记者抛出了一个尖锐问题：如果没有李开复，零一万物还能持续发展吗？面对这个提问，李开复的回应十分从容，他先是轻松一笑，随后给出了三点清晰的说明：第一，自己身体康健，正处于事业的黄金期；第二，他主要负责初次对接核心客户、维护关键关系，并不会占用太多日常工作时间；第三，团队已经能够独立拿下订单，且这一比例还在持续提升。

不过在这番回应之外，李开复亲力亲为的背后，其实藏着他一直坚信的核心判断：AI转型，必须由企业的一号位亲自推动。这一观点不仅适用于零一万物的发展，更对所有正在推进AI落地的企业有着普遍参考意义。

这背后其实暗藏着一个微妙的行业困境：不少企业的中层和普通员工，对AI技术或多或少存在抵触、抗拒甚至恐惧的情绪。如果将AI转型的任务直接交给基层团队推进，很容易引发员工的担忧——“这项技术普及后，我的工作会不会被替代？”

针对这一问题，零一万物从第一性原理出发，给出了清晰的破局思路：直接赋能企业一号位，让他们率先掌握并深度使用AI工具，成为具备超强能力的“超级个体”。从长远来看，未来的企业或许会演变为由多个这样的“超级个体”组成的超级组织。李开复提到，并非每个这样的个体都需要独立创业，企业应该为他们提供足够的空间，让这些核心负责人成为直接责任人（DRI），拥有充分的资源和决策权。有同事看到这个表述后，第一反应调侃这像是新时代的MCN模式，十分有趣。

本次零一万物集中发布的多款产品，正是这套思路的落地成果：包括面向企业决策中枢的万策平台，以及针对不同岗位的专属AI工具，比如老板AI、销冠AI、投资官AI。

在发布会上，李开复分享了一个真实的行业场景：当DeepSeek-R1刚发布时，不少企业快速采购了相关模型，但在被问及员工如何使用时，得到的回答却令人哭笑不得——不少员工只是用AI来做一些无意义的操作。这正是当前很多企业在AI落地中面临的真实困境。

在与数百位企业一把手深入交流后，李开复总结出了企业AI落地的三大核心痛点： 第一，通用AI并不了解企业的具体业务。当下的大模型和通用Agent已经具备不错的能力，但就像刚入职的高考状元，对企业的业务流程、数据边界、安全规则一无所知，短期内很难创造实际价值。 第二，不少企业仍将AI当作传统软件来部署。很多管理者的思路还停留在过去安装办公软件的阶段，将选择AI模型当成单纯的采购任务，从几家供应商中挑选所谓“最优解”。即便是开发AI应用，也往往从单一部门的需求出发，比如客服、销售或法务，这类应用大多只能起到节流的作用，无法深入核心业务流程，更难以对企业财报产生实质性影响，最终只能成为点缀业务的“盆景”，无法形成规模化的价值生态。 第三，AI落地的决策主体存在错位。如果企业的目标是通过AI优化财报、提升投资回报率，那么这项工作绝不仅仅是CIO的职责，而是必须由企业的CEO等一号位来主导推进。这也正是零一万物的切入方向。

零一万物想要打造的，正是真正服务于企业一号位的AI决策中枢——万策。通过这套中枢系统，企业的决策流程可以形成完整的闭环：每一项由系统生成的决策建议，都会得到对应的反馈，比如哪些建议被采纳、效果如何、哪些方案被否决，系统会基于这些实时数据持续优化输出，不断提升决策质量。李开复认为，未来企业的核心竞争力和护城河，很大程度上就取决于这种决策闭环的构建能力。他还举了一个生动的例子：两家使用同一套万策产品的企业，一家提前两年上线，另一家两年后才接入，前者的系统已经完成了两年的迭代优化，能够帮助企业做出更精准的决策、规避更多潜在风险。

具体来看，这套决策中枢由四大核心模块组成：一是“大脑”，即大模型，负责语义理解、业务知识支撑和推理判断；二是“地图”，也就是企业本体，通过语义化的方式定义企业的业务世界，包括客户、合同、审批节点等核心要素，让AI能够真正读懂企业；三是“导航系统”，即动态上下文模块，用于追踪交易状态、审批进度、事件变化和实时业务动态；四是“操作系统”，作为执行层，能够将AI的判断转化为安全、可控、可审计的实际行动。

在技术路线上，李开复也提出了自己的独特思考。此前Fable 5发布时，行业内曾有争论认为，随着大模型能力的提升，所有的Agent工程最终都会被模型层直接覆盖，但李开复并不认同这一观点。他指出，大模型存在“确认偏误”的倾向，一旦基于某个方向做出判断，就会固执地沿着这条路径继续推演，试图证明自己的结论正确。因此，需要通过多Agent进行头脑风暴，用结构化的协作方式来对抗这种固有偏差。

关于企业的组织模式，李开复提到，社交平台前CEO曾提出，大型企业需要设置直接责任人（DRI）角色，这一角色至关重要。他进一步补充，DRI要取得成功，需要满足两个前提：一是获得充分甚至绝对的授权，二是同时具备管理AI工具和协调跨部门资源的能力。但现实中，并非所有人都能胜任这一角色。因此，零一万物的策略是基于“一号位工程”，优先让CEO、首席投资官等核心一号位率先使用产品，让他们先成为合格的DRI。从本质上来说，DRI也可以被理解为个体负责人，在大型企业中，这会是一个个体负责人集群的模式。李开复还强调，企业的转型不应操之过急，传统企业可以循序渐进，先从混合模式过渡，最终再全面落地DRI模式，这一过程可能需要两到三年，体量更大的传统企业甚至可能需要五年时间。

发布会结束后，零一万物还举办了近一小时的闭门媒体交流会，信息密度极高。整场活动中，李开复始终保持松弛的状态，面对尖锐提问也全程面带微笑。以下是整理后的一手问答实录：

记者：您过去一年深入拜访了很多客户，帮助他们推进AI落地，您是如何确定拜访名单的？

李开复：我们的客户对接通常会先由团队从CEO或CIO层面完成初步接洽，必要时我再出面。同时我也会积极参与面向企业一把手的专场分享，还有不少CEO会主动通过我们的公开信息联系过来。如果需要我出面对接，我会随时配合，但多数情况下，团队已经能够独立稳妥地处理客户关系。从接触的客户来看，他们的焦虑感正在不断提升，越来越确信必须推进AI落地，也更清晰地意识到自己需要专业的帮助。

记者：相比其他公司，零一万物最难复制的核心优势是什么？是您的个人资源、对接的企业数量，还是模型能力？

李开复：在一号位工程推行初期，我个人或许能凭借过往的行业资源触达部分核心客户，但在深入了解客户需求、协助完成落地项目后，我们已经逐步提炼出了客户的共性需求，完成了产品的泛化升级，同时在企业本体建模等底层技术上也取得了深入的发展。通过与更多企业的一把手深度交流，我们能够挖掘出更普遍的核心需求，结合对下一代技术趋势的判断，最终形成系统性的竞争壁垒。关于模型层面，我们尊重所有模型厂商的发展，但企业客户的需求已经发生了明显变化：一两年前，很多客户还会询问该选择哪款模型，希望得到专业推荐；但现在他们的困扰变成了市场上模型太多、迭代太快，反而不知道该如何选择。对企业客户来说，选择底层模型并非他们最擅长也最愿意投入精力的事情，这就像企业采购电脑，管理者并不会关心具体用了哪家的芯片或内存，更在意设备是否稳定、好用，能否满足业务需求，他们会信任专业团队的判断，相信最终采购的设备会搭配合适的优质组件。未来AI模型会越来越像电力这样的基础公共服务，企业不会每天纠结电力来自哪家电厂，使用AI时也会更少关注底层模型的品牌，转而更在意最终效果、使用成本、可靠性和可持续迭代能力。当然，这一判断主要针对企业级用户，个人用户的选择逻辑可能会有所不同。

记者：如果您不再亲自拜访百位CEO，这套模式还能跑通吗？没了您，零一万物到底还有什么？

李开复：作为企业CEO，我当然希望公司能够基业常青，过度依赖个人并非我希望看到的局面，我更希望公司能够长期稳定良好地运作。首先，我目前身体状态极佳，正处于事业的黄金期，可以为公司提供长期的服务；其次，我们团队已经能够独立承接越来越多的一号位客户对接，这一比例正在持续提升。第二，我所谓的一号位工程，主要负责初次对接客户、转化合作意向以及维护核心关系，并不会占用太多日常工作时间。第三，我自己也在使用专属AI工具，这帮助我释放了大量的时间，让我有足够精力对接企业一把手。大概两周前，我通过一场演讲对接了近200位CEO，还单独会见了30位，这对我来说完全没有压力。最后，我们目前的核心服务对象是大型企业客户，全球范围内真正适合使用我们产品的企业大约只有两三千家，目前我们已经对接了其中五六百家，未来两年内完成这些重点客户的全覆盖是完全可行的。

记者：作为一号位，不管是销售主管、投资官还是企业老板，他们的隐性知识都很难被数字化，这个难题该如何攻克？

姚璨：企业内部其实有大量未被挖掘的沉默数据。我们可以想象这样一个场景：当你和AI助手对话时，如果第一次给出的答案不够满意，你会继续追问调整。这个过程中产生的交互数据其实非常有价值，你其实是在用自己脑海中的隐性经验，教会AI如何理解问题、优化答案。除此之外，企业内部还有大量流程性数据，比如当前流程走到了哪个节点、该由谁审批、审批意见是什么，这些隐性信息对于决策流程来说都是至关重要的。

记者：某科技公司CEO此前曾批评主流AI厂商的Token模式存在一定的价值缺陷，您怎么看待这一观点？

李开复：这需要分不同的工作场景来看。有些工作只需要使用低成本的Token就能满足需求，但有些高价值的工作，比如专业编程，就需要顶级的Token服务。因此，Token工厂、Token流的商业模式确实具备商业价值，也是可以持续发展的。不过我想特别强调，绝大多数企业的业务、决策和管理者的需求都存在差异，Token模式无法解决这些个性化的问题，当面临的挑战越复杂、企业越独特，Token模式的适用性就越差。该CEO所批评的，正是那些需要极高专业度、高价值的场景，这类客户无法接受85分的及格水平，必须达到99分的极致效果，这就需要定制化的产品方案。因此，这两种模式并不冲突。关于行业内提到的技术差距，这个数值其实会来回浮动，比如某模型发布时，行业差距大约是3个月，而另一款产品推出后，差距又拉大到了15个月。但对于企业客户来说，他们并不在意这种技术层面的时间差。

交流会结束后，正当大家整理笔记准备离场时，李开复突然拿起话筒说还有一份礼物准备送给大家。随后工作人员推上来一小车的卤肉饭，据说是李开复的家传配方，味道和常见的快餐完全不同，十分美味。

另外，7月中旬，李开复将带着他的新书《AI未来已来》亮相行业展会，想要参加相关活动的朋友可以提前关注相关信息。

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