▪  文 / 张文锋，J9九游会管理咨询集团高级合伙人、副总裁，J9九游会产业服务集团CEO
▪  来源：J9九游会e洞察（ID：chnstonewx）
▪  本文根据张文锋在2024J9九游会第十一届十月管理高峰论坛上的演讲整理，文章仅代表作者本人观点（未经本人审核）

 
今天聆听了很多专家关于AI的分享，有些专家讲AI技术，有些专家讲AI如何改进管理。我分享的主要内容是AI作为一个产业，能够给在座的企业带来什么机会？企业如何参与到新的机会中？毕竟我们前40年赖以生存和发展的模式已经不可复制了。我们现在最应该考虑的问题是，如何把握新的动能、新的机遇？

很多专家预测，2030年AI将达到人类智力水平，2035年人类50%以上的工作将会被AI替代，比如驾驶、写作、医学诊断、律师、咨询师。我既紧张又兴奋的是，咨询师居然也在被替代行列。我曾经跟团队说，再过10年，90%的咨询师将会失业，被AI所取代。同样的道理，在座的企业家所从事的行业，可能相关的一些工作也会被AI取代。这既是一种机会，也是挑战。另外，还有专家预测到2040年，AI纳米机器人将通过修复和重建的方式，使癌症和器官衰竭不再成为终结人类生命的问题。

我作为一个非人工智能技术专家，只能从产业的角度，从中国经济发展的角度，从投资人的角度，从企业家作为决策者和管理者的角度，从传统企业必须面对机遇和挑战的角度，给出一些建议和意见。
我们应该如何看待AI？总结成一句话：由于全球经济发展格局的变化，中国经济自身发展阶段和现实的挑战决定了人工智能将会是一场“国运之战”。为什么说AI是国运之战？和我们每个人有什么关系？

首先，宏观环境变化。国内强调双循环以内循环为主，其实不是只有中国在内循环。我去年在欧洲和美国考察，今年9月份在美国待了20多天，就在考察一件事：未来全球经济会以什么样的形式存在？我们的结论是，未来不是传统意义上理解的中国市场、欧盟市场、美国市场，而是一个“31+27+50”的新时期经济圈。怎么理解？中国有31个省级、自治区，欧盟有27个成员国，美国有50个州。

举个简单的例子，如果一家企业的生产基地在德州或者北卡，产品可能就卖不到加州去，同样，在加州生产的产品也未必能卖到德州去。欧盟也呈现出这样的趋势。这个结论告诉我们什么？国内的经济发展不可能再重复过去的模式。我们过去40年的发展路径，在未来不复存在，所以，我们要寻求新的发展机遇和动能，才能有真正的发展。这样的宏观背景和每个企业息息相关。

其次，金融层面波动。从2020年开始美国加息，一直到今年上半年，股市也不太好，中央收紧杠杆，很重要的原因在于人民币汇率的压力。美国持续加息的过程中，中国不可能形成大规模的放水。在这样的背景下，上半年美国表示年内不会加息，但7月份的就业率数据出来之后，美国发现不行，支撑不住了，用通俗的话说就是“高血压扛不住了”。原本这场战斗是“高血压”和“低血糖”之间的战斗，现在的结果是“高血压”先于“低血糖”扛不住了。所以，在面临国内就业压力、通货膨胀高于美国老百姓工资增长和收入增长幅度的情况下，必然会选择降息。

但整个降息过程一波三折，从9月份预计降息25个基点，到美国时间9月18号，中国时间9月19号的凌晨，超预期宣布降息50个基点。当时宣布年内再降两次，一次降25个基点。再到10月初，表示年内不会降息了，但11月又降了25个基点。这跟每个企业相关的是，释放流动性是业务来源和资金来源的主要方式。这方面并不是全球非一体化的，而是在全球一体化的过程中，很多人关心的是降息周期是否存在。我的观点是降息周期可能不会像我们预想的那样。以往的历史曾经发生的规律，都在全球一体化合作的背景当中产生，现在发生巨大变化的情况下，是否还会连续加息4年，再降息4年，这是需要画问号的，未来很可能会呈现不断波动的状态。国家层面和央行层面不可能依靠原来持续的释放流动性助推经济，进而以投资拉动经济为主的经济驱动增长模式。
人工智能将给传统产业带来哪些机遇和挑战？哪些企业能够深入参与到AI的发展进程中？哪些企业不能参与其中？

人工智能是传统产业升级、产业变革、产业结构调整的方向和保障。前几年流行一句话，“所有的产品都需要用互联网的方式重新做一遍”，现在我们认为“未来所有产品很可能需要用AI的方式重新做一遍”。同时，人工智能产业也是一个驱动全球经济增长的产业，人工智能和新能源共同构成了未来10-20年，甚至更长时间全球经济的增长引擎，这是全球投资界和产业界形成的共识。
进入AI时代，中国经济增长的新驱动因素是什么？

中国经济从传统经济增长模式已经无法简单的重复和复制，必须建立新的经济驱动模式。人工智能在技术、数据、基础设施、应用场景等四个方面，都能够带来产业级的机遇。所谓“产业级的机遇”，一定是持续时间足够长，产业规模足够大，万亿甚至万亿以上规模的才可以称之为“产业级机遇”。对企业而言，人工智能将会对管理模式、人才机制、产业生态和资本价值等方面产生颠覆性的影响。

1.技术

从技术角度看，包括机器学习、自然语言的处理、计算机视觉、神经网络、知识图谱、自适应规则引擎等关键技术的突破和迭代，将会出现一批千亿、万亿级的科技企业，成为未来替代现有企业的经济领域支撑力量。并且，以这些做底层技术的科技企业为基础，还会出现一类应用底层技术的企业。在具体的行业领域和场景中，比如医疗诊断、可穿戴设备、客户服务、环境检测、能源管理、教育、零售、法律与咨询服务等，将会被AI所影响。在这些领域中，传统企业和AI结合，未来很可能形成超越现有竞争对手的局面。

 2.数据

数据将会成为要素和资产。以前数据可以有价值，但没有把数据当资产，现在大家对此都有清晰的认知，未来数据会变成资产。数据运营将会成为很多企业如央企、民营企业甚至地方政府资本积累的重要手段，可能达到甚至超过土地要素的产业规模。

土地经营和土地财政成就了过去20年地方政府的资本积累，由此形成投资拉动型经济增长模式。过去20年、30年，中国经济主要是靠投资拉动型经济增长，不断地释放流动性，银行释放杠杆，通过投资带动就业、就业促进消费、消费拉动投资形成一个闭环逻辑。但由于宏观形势的变化使得历史的成功逻辑无法再持续复制，所以中央提出高质量发展，提出新质生产力。那么未来很可能会出现数据资产和数据经营成为地方政府重要的资本积累方式，以及形成由此支撑的运营拉动型经济增长模式。具体的表现场景可能为：数据和AI支撑的城市运营体系；围绕居民衣食住行、教育健康社交等领域形成的比现在更高效的城市运营系统；基于数据和人工智能的智慧旅行系统——我们需要的不是旅行社，不是酒店，不是旅游的景点，而是最好的旅游体验。人工智能和数据的结合，围绕供需匹配形成最佳的结果。传统产业领域将会通过数据和人工智能创造出新商业模式和产业形态，取代和颠覆现有的模式形态。这无论对地方政府，还是对企业（尤其是大企业），都会产生巨大的影响。

2023年年底，财政部发了《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，于2024年1月1日施行。比如原来记录一个企业有多少资产，包括土地资产、房屋资产、有价证券资产等相关资产，未来数据将会以一种新的资产形态进入到企业的会计准则报表当中。国家数据局印发了《“数据要素X”三年行动计划》。这一系列政策都在把数据从原来的资源和价值变成资产，可交易、可估值、可发债、可融资。有些讨论会中讲到，现在的会计准则只是原则，尤其是我们国家的会计准则，跟欧盟、美国的会计准则是互通的，不能简单地把自身认为的有价值的数据记入资产，这样会对国际结算和国际合作造成影响。现在业界普遍认同两种方式：一是通过数据交易的方式形成对数据资产确权，因为有交易价格；二是通过数据本身注入，比如有一个上市公司，伴随市值的增长，来确认资产规模和资产效应。

那么，未来很有可能出现的情况是，过去地方政府是怎么经营土地的，未来就怎么经营数据。而且规模很有可能超过土地经营的资产规模，因为土地只能经营一次，土地出售以后要么盖成酒店，要么盖成住宅，但是数据可以进行多次交易和多次应用，是可复制的。

所以，我们既可以把数据放在旅游行业，也可以放在运营行业。很可能现在已经有这样的考虑，因为这是中央政府和地方政府必须回答的一个问题。未来政府资本积累靠什么？在没有找到更好办法的时候，数据资产的运营将会成为一条非常有效的路径。当然这件事情现在还没有发生，我们只是预判将会有这样的结果，大家可以静观其变。

3.基础设施

基础设施不仅包括原来传统的能源基础设施、交通基础设施、通信基础设施、互联网基础设施，还包括未来的人工智能，形成两个方面的建设机会。第一，算力网络建设以及所有感知层、传输层、运算层、应用层领域都将产生新基建机会。原来以房地产开发、基础设施建设为主的老基建，将会被新基建所替代。未来在新基建领域会涌现出很多上下游相关企业，并且在此过程中形成大企业。第二，人工智能的终极是新能源。伴随着人工智能的普及和应用领域的增长，对能源消耗的需求将呈现指数级增长趋势，进而推动新能源“风光电储”产业的增长。人工智能为新能源提供了应用领域，新能源为人工智能提供了能源支撑和低成本，相互促进加速两个十万亿级赛道的发展。

4.应用场景

   
上图是我9月份在美国买的一双鞋——“月球车”，穿在脚上自带动力功能，比我平时散步时间快2-2.5倍，这意味着我们可以通过人工智能的方式让神话故事里的“哪吒踩风火轮”成为现实。区别在于轮滑鞋的方式不同，轮滑鞋不带动力，而这双鞋带动力。通过人工智能的感知，人的重心变化和行走习惯，学习使用两周左右就可以做到畅行无阻。虽然现在还有很多问题，比如质量问题、成本问题，这双鞋的价格大概是15000元人民币，但这是依靠人工智能改变传统产业的重要方式。我们需要的是一双鞋吗？不是，我们需要的是行走的解决方案和某种场合的穿着偏好。

市场推动技术进步，技术进步催生新的市场，人工智能在应用场景方面有很多机会。我想强调的不是AI，而是AI+，比如AI+消费品、AI+信息搜索和分析、AI+医疗等等，两者结合才能形成一个更大的产业。

我们是以客户需求的角度来定义场景，而不是以技术的角度定义场景，只有这样才能找到“买单方”，否则会陷入到“叫好不叫座”的尴尬和窘境当中。只有在技术发展曲线和市场需求增长曲线形成交差点的时候，才能真正催生出巨大的产业机遇。

目前，有些产业已经到了爆发点，有些产业还没有到，这对于企业而言，早布局一步可能是先烈，晚布局一步可能就没有机会了。如何把握关键点？要回到问题的本质：客户到底有没有需求？客户是否愿意为这件事情买单？很多地方政府为了推动人工智能产业的发展和集聚，选择“开放场景”，但仅靠“开放场景”是不够的，需要中央政府和地方政府通过购买、投资和共建等方式，形成推动力量，促进AI场景的发生。

以上是我的一些心得体会，谢谢大家！

（文字整理/编辑 杨文雪）