AI時代：DeepSeek引發的企業管理范式革命

編者按

在科技浪潮洶涌的當下，AI（人工智能）已成為無法忽視的變革力量，而DeepSeek更是其中的關鍵變量。它帶來的影響，正從技術領域向企業管理的各個層面滲透，引發深刻變革。

在過往，企業管理范式歷經多次演變，但始終圍繞“人”這一核心。如今，硅基智能體的加入，徹底打破了原有的格局。DeepSeek的出現，進一步推動AI從工具向智能助理轉變，人機交互與協同成為現實。企業的組織架構、決策模式、成本結構等方面，都在DeepSeek的影響下發生著前所未有的改變。這些改變既充滿挑戰，也蘊含著無限機遇。

對于企業而言，如何在這場管理范式革命中找準方向，成為制勝關鍵。是故步自封，等待被變革的浪潮吞沒？還是主動出擊，利用DeepSeek提升競爭力，進行人機協同管理？

AI時代，企業當積極擁抱變化，找到新的發展方向和管理邏輯。

1950年春，曾為英國軍方工作，并在二戰中幫助盟軍破譯德國密碼系統（恩尼格瑪密碼機和金槍魚密碼機）的劍橋大學國王學院研究員艾倫·圖靈（Alan Turing），在一篇題為《計算機器與智能》的論文中，提出了一個在當時看來純屬無稽之談，但開啟了后世AI（Artificial Intelligence，人工智能）研究與發展的問題：機器能思考嗎？

在這篇論文中，圖靈構想了一種被稱為“圖靈測試”的試驗方式：讓一臺計算機與人類進行對話，如果受測者無法分辨出自己是在與機器還是人交流，那么這臺機器就可以被認為是“有智能的”。后來，“圖靈測試”被引申為最初的人工智能定義：如果一臺機器輸出的內容和人類大腦別無二致的話，那么我們就沒有理由堅持認為這臺機器不是在“思考”。

6年后，在1956年召開的達特茅斯會議上，美國計算機科學家約翰·麥卡錫（John McCarthy）正式提出了“人工智能”這一概念，標志著AI作為一門獨立學科的誕生。AI時代開始了。

先別著急鼓掌，因為在此后的很長一段時間里，人們實際所體驗到的，可能并不是人工智能，而是“人工智障（Artificial Stupidity）”。

從碳基到硅基，AI的前世與今生

AI的前世：從象牙塔到產業浪潮

為何說它是人工智障？因為圖靈最初的構想，在此后相當長的一段時間內，根本無法實現。那些所謂的AI技術突破，都嚴重依賴于科學家所設定的明確計算規則，稍微模糊一點，AI就開始胡言亂語了。用現在的話講，叫作“一本正經地胡說八道”，根本無法理解和處理現實世界中復雜的決策、選擇與判斷，更別提什么情緒價值了。

在麥卡錫命名AI之后的幾十年里，AI領域經歷了兩次重大的熱潮與寒冬。

第一次AI熱潮（1956—1970）與寒冬（1970—1980）

這一事件，標志性技術突破是：專家系統、基于規則的推理程序開始嶄露頭角。于是，人們充滿信心，認為AI很快能達到人類的智能水平。然而，在那個連計算機都是龐然大物的年代，在多用戶訪問同一臺計算機都是個大問題的情況下，計算能力的限制與數據的匱乏，讓AI僅僅停留在構想階段。接下來的20世紀七八十年代，AI研究與發展遭遇了10年寒冬。科學家意識到，要是無法解決計算機的算力與數據問題，AI可能就只能停留在想象階段而已。

第二次AI熱潮（1980—1990）與寒冬（1990—2000）

隨著計算機小型化的到來，芯片、內存、操作系統都迎來創新的爆發，計算機性能得到了極大的提升。這也為AI點燃了希望，“專家系統”興起，標志著人工智能向實用化邁進，以知識庫為核心，通過領域知識構建系統輔助決策，這樣的“專家系統”在醫療診斷、生產制造等領域取得突破。然而，這個時候的“專家系統”仍然依賴人工獲取知識，系統升級難，DARPA（被網友戲稱為“神盾局”，全名為美國國防高級研究計劃局）在經歷若干項目失敗后，“專家系統”問題層出不窮，此后的AI研究陷入新的低谷。

AI的今生：從Transformer架構到大語言模型破局

轉折點來了。

2006年，加拿大計算機科學家杰弗里·辛頓（Geoffrey Hinton）提出“深度學習（Deep Learning）”的概念，并利用多層神經網絡實現了對海量數據的高效學習。與此同時，計算機自身的芯片、硬件、軟件、系統、網絡等基礎設施在過去10年獲得了長足發展。算力的躍遷，再加上互聯網帶來的大數據，讓AI終于有了足夠的“燃料”來訓練更為復雜的模型。

2012年，AI迎來了里程碑時刻。谷歌研究團隊在ImageNet圖像識別比賽中，使用深度神經網絡（DNN）大幅提升了計算機的識別能力，遠超以往的傳統算法。這一成功，讓世界重新認識了AI的潛力。4年后，2016年3月，谷歌旗下DeepMind公司開發的基于“深度學習”的阿爾法（AlphaGo）與圍棋世界冠軍、職業九段棋手李世石進行圍棋人機大戰，以4∶1的總比分獲勝。這個不用吃飯、24小時不眠不休的AlphaGo，讓人們重新思考“硅基智能體”（芯片的材料為硅，用硅基來稱呼計算機系統驅動的智能體）與“碳基智能體”（以生物體為基礎的智能體，比如人類和動物）如何在這個星球相處的問題。

會不會因此丟掉飯碗？人們開始正視這個靈魂之問了。

緊接著，2017年，谷歌提出Transformer架構，一舉改變了AI行業的傳統游戲規則。畢竟，相較于傳統神經網絡，Transformer具備更強的并行計算能力，能夠高效處理海量文本、代碼、音頻等數據，從而讓AI在自然語言處理（NLP）上取得質的飛躍。這項技術直接催生了大語言模型（LLM）。基于Transformer架構，2018年，谷歌發布BERT，開啟預訓練模型時代；2020年，OpenAI發布GPT-3，擁有1750億參數，展現出超強的文本理解和生成能力；2022年，ChatGPT橫空出世，讓AI真正走進大眾世界。

之后，我們看到了谷歌Gemini、Meta推出的Llama、XAI（馬斯克旗下）推出的Grok，以及百度（文心一言）、阿里（通義千問）、字節（豆包）、騰訊（混元）、華為（盤古）等廠商參與的“百模大戰”。然而，就在很多科技大佬認為“大模型之戰結束了，沒錢搞不了大模型，要燒錢堆GPU（圖形處理器）”的時候，DeepSeek來了。

后來的故事，大家都知道了。我們看到了更高效的計算架構、垂直領域的輕量化、大幅降低的算力成本、多模態的快速響應等。對企業與個體而言，DeepSeek的到來，讓AI從工具屬性進化到智能助理屬性，人機交互與協同正在成為現實。DeepSeek當然不是結束。甚至，我們很快就會見證下一個超越DeepSeek成為現象級產品的AI。只不過，無論是DeepSeek還是其他人或組織，都要找到自身在AI時代的新活法。

對職場中辛勤工作的打工人而言，DeepSeek是福音，總被吐槽和嫌棄的周報、月報、PPT總結、分析報告、統計報表等，一下子就顯得沒那么“煩人”了，到處都有模板，有一鍵生成，有“深度思考”的分析與結論。當然，DeepSeek是不是在“一本正經地胡說八道”，還有賴于提示詞、知識庫以及使用者的辨別能力。畢竟，在“誰負責”這件事上，DeepSeek可從來沒承諾過你“以上內容真實可靠，賠錢我負責”，最終還是人買單。這是目前DeepSeek等AI不能“越俎代庖”（背鍋）的，即便是近期成為熱搜的Manus，也只能幫你把分析、方案、選項做得無比精細，到了“選A還是選B”，以及“付款”那一步的時候，還得你親自出手或刷臉（至少你要授權）。

不過，對職場中的個體而言，更扎心的是：DeepSeek來了，你的崗位還會繼續存在嗎？你的工作會被取代嗎？你的專業獨特性還存在嗎？這些是大多數職場人都應該嚴肅叩問自己的問題。

對企業而言，正如馬太效應所講的那樣，DeepSeek的到來，讓原本優秀的企業更加優秀（效率更高、質量更高、價格更優、體驗更好等），讓經營管理水平在平均線以上的企業有了加速追趕的機會，而對于那些原本就奄奄一息或者掙扎在破產虧損邊緣的企業，DeepSeek未必是救命稻草，反倒可能是最后收緊的韁繩。

企業家和管理者更應該思考以下5個“DeepSeek之問”：

1.DeepSeek能讓你的產品競爭力提升嗎？

如果不能，請先冷靜思考一下，DeepSeek和你的產品有什么關系？當下的商業模式會發生顛覆性改變嗎？

2.DeepSeek能幫你優化業務流程與供應鏈嗎？

如果不能，請先認真考慮一下，DeepSeek如何幫你提升生產力？

3.DeepSeek能幫你制訂必勝的戰略與策略嗎？

如果不能，請先暫停一下，問一問自己的企業到底要做什么、不要做什么。

4.DeepSeek能幫你提升組織績效嗎？

如果不能，請先琢磨一下，在AI時代，什么樣的組織架構與管理模式適合外部客戶的需求？

5.DeepSeek的到來，能幫你吸引并留住優秀員工嗎？

如果不能，那就要反省，DeepSeek果真能替代優秀員工嗎？千萬別被“一人公司”的概念所誤導，“一人公司”也不是指一個人。更何況，AI時代的企業發展主流，未必就是無數個“一人公司”。

DeepSeek當然不是結束，它只是個代號。

這就不得不引出一個更嚴肅的話題：以DeepSeek為代表的AI時代的到來，會給企業帶來哪些管理范式革命？

與硅基共舞，DeepSeek引發的企業管理范式革命

所謂管理范式，大家可以簡單理解為“企業為了達成目標、解決問題、資源整合、各方協作等所遵循的相關規則、框架與體系”。當下的企業管理范式，根植于工業革命開啟的大規模生產浪潮。

1911年，弗雷德里克·泰勒（Frederick Taylor）出版了《科學管理原理》，業界普遍認為，這標志著現代管理學的誕生。在泰勒所處的時代，工廠里充斥著低效與混亂。他提出的核心問題是：如何通過科學的方法提升工人的生產效率？泰勒的答案是“時間研究”和“動作分解”，將工人的每一步操作標準化，從而讓生產變得可預測、可控制。他的經典案例是伯利恒鋼鐵公司的“裝鐵實驗”：通過優化工人鏟鐵的動作，將每人每天的裝載量從12.5噸提升到47.5噸，效率提升近3倍。

自泰勒以后，包括法約爾、韋伯、西蒙、貝爾納、麥格雷戈、明茨伯格、赫茨伯格、德魯克等一眾管理學大師，盡管在觀點上存在分歧，但關于目標、分工、計劃、協作、效率、標準化、規模化、授權、降本增效、過程管理、科層制、客戶價值等規則、框架和體系的認知，有著內在的一致性，這也深刻影響了近現代的企業管理范式。

只不過，從第一次工業革命到后來的電氣時代、計算機時代、信息時代、互聯網時代，生產力在狂飆猛進，但企業端的生產關系變化并不明顯，科層制依然是很多企業管理的內核，流程依然是企業運營的骨架，績效仍然是企業通行的評價方式，哪怕是近幾十年流行過的阿米巴、精益管理、OKR（目標與關鍵成果法）、矩陣式管理、敏捷組織、事業合伙人等，其實企業管理范式的內在邏輯依然沒變。

然而，隨著ChatGPT與DeepSeek的崛起，這一次AI技術的突圍，讓越來越多的企業家和管理者意識到：近百年的企業管理范式，要改改了。從碳基智能到硅基智能，一場在新質生產力背景下，人機協同的企業管理范式革命就要來了。

這場管理范式變革包括三部分：

第一，組織架構——從科層制到“人機混合網絡”

企業的組織結構并非一成不變。每一次變革，都是隨技術、市場與管理理念的發展而改變。事實上，每一次技術革命，都會催生企業管理范式的調整與變化。讓我們回顧一下：

手工業時代（工坊制）：以家庭或小作坊為單位，生產規模小、管理方式簡單，人與人之間以信任為紐帶。無論是中世紀的歐洲，還是東方的唐宋元明清，“小作坊”式的管理范式綿延數百年。

工業革命時代（包括第一次蒸汽機革命，第二次電氣革命、內燃機革命等）：伴隨著機械化大生產模式，以“工廠制+科層制”為主體，用復雜組織架構管理規模化與標準化生產，強調分工、層級管理與標準化流程，極大地提高了生產效率。

信息化與互聯網時代（包括IT與信息革命，以及后來的PC互聯網與移動互聯網）：隨著信息化與互聯網技術的到來，傳統科層制難以應對市場變化，尤其是對于那些科技大廠、行業獨角獸、硅谷與世界各地的創新型企業而言，它們紛紛采用矩陣式管理（跨職能團隊）、扁平化與敏捷組織（減少管理層級），以提高組織靈活性，減少大公司病。

這便是DeepSeek到來之前，AI前時代企業管理范式的三次變革。不過，這些組織模式仍然是以“人”為管理主體，當硅基智能體成為公司員工、成為公司管理的一部分，當碳基生物體與硅基智能體需要人機協同的時候，這就意味著傳統組織架構將迎來新的改變。

往哪里改？一個可能的方向，就是“人機混合網絡”（Human-AI Hybrid Network）。為何說“可能”？因為目前沒有人能預判AI的進化速度。

這個世界未必越來越先進，技術帶來的變革也未必一定會促進人類社會的發展（想想兩次世界大戰），這次AI變革，到底是讓企業向左，還是向右，真的有待觀察。但有一點可以確認的是，企業需要準備好接納硅基智能體成為員工，打工人需要接納硅基智能體成為同事（而且還是那種可以7×24小時待命的同事），管理者需要接納硅基智能體成為團隊的一部分。AI時代的組織架構會怎么變？就這個問題，我與DeepSeek、ChatGPT等做了交流，與科技廠商的幾位大佬做了溝通，他們給了我如下意見：

1.去中心化決策的組織。AI可以分析實時數據，機器人（硅基智能體）可以實時給出數據報告與分析意見，為各級管理者提供精準建議，減少傳統層級間的冗長匯報流程。在這種情況下，華為所倡導的“讓聽得見炮火的人，來呼喚炮火、指揮戰斗”就成為可能。

2.動態化調整組織架構。既然前線變化萬千，為什么企業的組織架構一定是一成不變的？邏輯很簡單，如果DeepSeek能夠深度洞察市場需求，如果機器人同事可以快速做出市場分析和競品策略，那么企業就可以自動優化團隊配置，比如到底是以區域子公司為主體進行市場攻堅，還是以垂直行業事業部為主體進行業務拓展，還是說公司AI中臺一聲號令，團隊進行協同作戰等，這些都可以實時調整，大大節約管理與溝通成本。“內部市場化”（最大限度地降低交易成本）這件企業家做夢都想實現的事（也是科斯定律要解決的問題），變得觸手可及，組織有了更大彈性。所謂的官僚化與形式主義，就這么悄無聲息地消失了。

3.人機協同管理。有沒有可能，你的那個機器人同事，可能不僅會承擔你所討厭的重復性任務，還會參與戰略規劃、資源配置與績效考核？或者，這位機器人同事情商沒那么高，總想在老板面前表現，該做的不該做的都第一時間響應老板的要求，這樣的同事怎么相處？我估計私下茶水間八卦，或者約出來喝杯咖啡溝通都不行吧。當然，玩笑歸玩笑，有了機器人加持，企業家和管理者至少要解決如何實現人機協同管理的事，過去那種完全以“人”為核心的管理模式，要改改了。

已經有案例了。國內某智能制造企業，率先集合包括DeepSeek等在內的大模型為管理賦能，率先進行供應鏈管理，原本需要跨多個部門審批的流程，如今由AI自動分析市場數據、預測庫存需求，并向采購團隊提供最優決策方案，供應鏈效率大幅提升。有沒有發現，“權力”這件事正在企業發生重構，這或許就是DeepSeek沖擊波最直觀的一部分。

第二，決策模式——從經驗直覺到“人機協同決策”

在過去，哪怕是有大數據和算法的加持，大多數企業的決策，依然停留在決策者“拍腦袋”的狀態。說得好聽一點，這就是企業家或管理者的第六感，很多人會強調，企業家和管理者的直覺可以秒殺很多決策分析矩陣和模型。說得難聽一點，我們會發現，在MBA（工商管理碩士）課堂或者博弈論中講到的科學決策，很少在企業端真正實現，原因除了“理論太理想、模型太完美”之外，更重要的還有兩點：一是數據量不足，這就導致所謂科學決策的輸入遠遠不夠；二是時間問題，等數據夠了、模型跑完了，黃花菜都涼了。

具體而言，除了“拍腦袋”之外，傳統企業決策還有以下兩大問題：

1.滯后性。市場環境變化迅速，而傳統決策模式通常需要層層審批，導致反應遲緩，錯失商機。這在傳統企業中屢見不鮮，經常是一線發現問題，層層匯報給上級，等鞠躬盡瘁的領導拍板決策后，再一層層地傳遞到一線，結果一線員工發現，已經不需要做了，因為市場機會窗口已經沒了。這里的問題也有兩個：一是授權問題，敢不敢授權，而這背后又是擔責問題，說到底，不相信員工能承擔責任，才是問題所在；二是能力問題，把握商機真的不是一件容易的事。過去我們一直有誤解，認為是老板“摳門”，不舍得下放權力，然而，很多企業后來的授權實踐證明，并不是所有業務線、所有團隊成員都適合被授權，說到底其實是能力問題。如果把握和變現商機的能力差，即使授權機制再充分，問題依然無法解決。

2.經驗主義。這其實就是我們之前提到過的“拍腦袋”。在過去，領導者的經驗很重要，因為很多行業出現的問題，其實并非新鮮事，領導者的經驗有助于解決下屬的問題。但這里的問題有兩個：一是萬一領導的經驗不靈怎么辦？關于領導經驗失靈的問題，這幾年管理學界討論得很多，一個重要的原因是，現在的市場越來越VUCA（易變的、不確定的、復雜的和模糊的），過去的“老把式”未必能解決當下的新問題，牛人要是不牛了，對企業的影響也很大；二是企業最缺的，其實是每個人都有那位能“拍腦袋”的領導者的視角、經驗與判斷。在過去，盡管企業試圖通過復盤的方式，將個體經驗轉化為組織智慧，但這畢竟還是有延遲和遺漏的，如果AI能做到這一點，其實對企業的組織學習和進化非常重要。

DeepSeek等AI的到來，帶來了企業決策模式的改變，那就是從過去的經驗直覺，開始向“人機協同決策”轉變，從“單一中心化”向“分布式人機協同”轉變，這讓科學決策成為可能（這里，我依然用了“可能”這個詞，因為英國經濟學家、政治哲學家哈耶克曾不斷地提醒我們：偉大不能被計劃、偉大不能被預判）。

AI帶來的人機協同決策至少有三大優勢：

1.實時分析數據，減少信息滯后。不是根據昨天的信息來做決策，而是根據實時、多維信息。這至少避免了選擇性信息決策，減少信息盲區，再加上AI自身所帶的數據與趨勢推演，可以幫助企業做出更具前瞻性的決策。比如，某證券公司的智能投資平臺，通過自然語言處理技術監控全球多達3200余個新聞源、46種語言的社交媒體，將傳統研報分析周期從72小時壓縮至十幾分鐘；而某大宗商品企業，借助于交易所的AI預測模型，通過整合包括衛星遙感數據、港口物流信息與多項宏觀經濟指標，將大宗商品價格預測準確率大幅提升。

2.智能輔助決策，減少主觀偏見。神經認知科學的最新研究表明，作為人類的企業管理者在復雜決策場景中普遍存在認知偏差，這既是人性弱點的一部分（偏見），又是客觀環境所限（被自身的見識所困）的結果，而AI可以識別人類管理者容易忽略的模式，避免因經驗主義導致的錯誤判斷。比如，某知名消費企業，在供應鏈管理中應用AI技術，模擬300多種可能發生的風險場景，然后給出可行的應對方案，為這家公司的全球供應鏈安全運營提供了保障；某知名電商品牌，應用AI實施“紅藍軍博弈決策機制”，通過模擬從保守到激進的不同決策場景及可能出現的結果，不斷修正管理層的認知偏差，進而做出相對更符合市場需求的決策。

3.多層級協同，提高決策效率。有了AI助力，企業的決策金字塔正在重構為“上下貫通”的神經網狀組織，實現了“毛細血管級”的智能反饋與貫通（過去頂多實現“大動脈級”的決策貫通）。比如，某知名ICT（信息與通信技術）企業，通過AI優化從商機到成交整條業務鏈效率，實時調用客戶畫像、合同風險、同行案例等數據，將訂單審批時間大大縮短，相應的運營商業務合同流失率大大降低，壞賬率也隨之減少；某汽車研究院的“造車大腦”平臺，應用AI構建從研發到測試、制造、銷售、售后、客戶反饋等在內的業務鏈條，當碰撞測試發現某車型B柱強度不足時，系統自動觸發供應鏈調整、生產線參數優化等動作，使得這家企業的產品迭代周期大為縮短。越來越多的企業發現，AI可以賦能各個業務部門，減少對“核心決策者”的依賴，使企業更加敏捷。

第三，成本結構——從規模經濟到認知經濟

經濟學家最熟悉規模經濟。在充分競爭條件下，企業的競爭優勢要么來自規模經濟（Economies of Scale，即通過擴大生產規模來降低單位成本），要么來自差異化（與其第一，不如唯一，有稀缺性，和別的企業有不同）。不過，對于行業頭部企業而言，前者（規模化）似乎成為一種宿命——規模不大，實力很難說強。而要追求規模經濟，就要持續降本增效，即通過擴大生產規模來降低單位成本。然而，持續地降本增效，說起來容易，做起來難。

要實現規模經濟，絕非簡單的擴大產能的算術題，其本質是對企業運營體系的全方位重構，需要企業有很高的運營管理水平，有一套“持續消除浪費”的管理體系。比如，豐田的精益管理模式（TPS）：通過看板管理系統向零庫存目標邁進，借助于安燈系統消除設備空轉，運用標準化作業將工人動作精確到秒等等，這才有了持續消除“七大浪費”（過量生產、等待、運輸、加工、庫存、動作、缺陷）的可能，也使得豐田能成為“全球汽車銷量一哥”。而素有“成本控制之王”之稱的富士康，更是將成本控制做到了“原子級”：其在國內某城市的制造工廠，將iPhone組裝流程分解為上千個標準化動作，再配合自動化檢測系統和物料追蹤體系，將百萬級訂單的良品率長期穩定在行業領先水準。當然，無論是豐田還是富士康，他們的做法都揭示了規模經濟的另一面：要想單位成本降低1%，就需要重構供應鏈網絡、重塑員工行為模式、重建數據反饋機制。只不過，當企業規模突破臨界點后，管理復雜度呈幾何級數上升，稍有不慎就會陷入“規模不經濟”的陷阱。

如果所有的同行都進入持續降本增效的邏輯，那么卷就成了必然，到最后大概率是行業內卷。只有少數能保持不斷創新，尤其是在技術、生產方式、運營體系等層面保持創新的企業，才能避免被卷出局的命運。最典型的案例就是光伏產業。曾幾何時，整個光伏產業陷入同質化價格戰，某第三方證券研報數據顯示：2010—2020年，全球組件產能從30吉瓦暴增至800吉瓦，行業龍頭企業競相削薄硅片厚度，將1瓦成本從2美元壓至0.2美元。這種“刀刃向內”的降本競賽，最終導致全行業毛利率跌破5%，迫使尚德、賽維LDK等昔日巨頭接連破產。相比較而言，唯有在技術路線創新（如特斯拉的一體化壓鑄）、生產范式調整（如西門子的工業4.0模式）、組織形態變革（如海爾的人單合一模式）等層面不斷創新，才能跳出內卷的旋渦。然而，這對于企業的要求更高。

整體來看，規模經濟下邊際效益遞減（規模擴大后，管理成本上升，運營效率反而可能下降）、資源浪費嚴重（庫存積壓、冗余人力、低效市場投放等問題常見）、固定成本高（一般而言，越是大型企業，越需要龐大的固定資產投資，而市場出現重大變化時往往難以靈活調整）等三大問題，長期困擾企業，這既是很多企業執著于卷的行為造成的，也是其深陷規模經濟不能自拔的癥狀所在。比如，國內某知名重工企業，2011年前后在混凝土泵車市場的占有率突破40%，單臺生產成本也大幅度下降，不過，由于同期增設8個區域管理中心，管理費用激增，這讓好不容易產生的規模收益，全被管理成本吃掉了。這就應了諾貝爾經濟學獎獲得者保羅·克魯格曼所言的“規模暴政”——為維持龐大產能不得不進行非理性市場擴張，為消化固定資產折舊被迫卷入價格戰，最終形成“規模擴張—效率衰減—更大規模擴張”的死亡循環。

如何跳出規模經濟的陷阱？

以DeepSeek為代表的AI的崛起，給了企業另一種可能性：從規模經濟轉型為認知經濟（Cognitive Economy）。

何謂認知經濟？簡單講，就是用AI替代企業之前的“拍腦袋”做法，從客戶需求洞察到行為分析、行業趨勢、產品設計、供應鏈調整、銷售模式到客戶買單的閉環體系，用AI的認知來替代人類的“拍腦袋”認知。相比規模經濟，認知經濟的反應更快、浪費更少、需求滿足更精準，這就可以幫助企業走出“大規模、低成本”的規模經濟誤區，實現正向循環。

AI的到來，可以幫助企業實現三個改變：

1.內部全價值鏈智能化。如何避免庫存和滯銷？是用傳統規模經濟的做法，還是用減少庫存與滯銷的方式，但如果AI可以從源頭避免庫存和滯銷（讓這件事不發生），是不是更有競爭力？為什么AI能做到？原因是，AI驅動的認知經濟通過實時數據感知實現從研發、設計到生產、銷售等全價值鏈的智能化，這包括：智能預測與需求管理（通過分析歷史銷售數據、市場趨勢、季節性變化等多維度信息，能夠準確預測未來需求）、動態庫存調整（AI系統可以實時監控庫存水平，根據需求預測自動調整庫存策略）、供應鏈協同優化（AI提升了供應鏈的透明度，追蹤商品從生產到上架的全流程，優化配送路徑和庫存分配）等。用（AI賦能的）客戶和市場認知，來替代之前企業的自我認知或經驗認知，這個影響非常大。

2.動態供需匹配。在傳統規模經濟下，企業的生產計劃往往依賴滯后性市場預測，常因信息偏差導致生產過剩與缺貨并存。而以DeepSeek為代表的AI，可以在需求側動態解析市場趨勢、媒體輿情、競品動態等情況，在捕捉到市場新需求的那一刻，觸發企業內部的價值鏈體系，實現生產制造的實時響應與調整。再看供給端側，企業可以通過AI模擬不同量級的生產組合，動態優化排產，將產能與市場需求實時匹配，減少了規模經濟條件下的資源錯配，從預測偏差到精準響應，企業的競爭力將大大提升。

3.認知資產沉淀。之前我們提到過，傳統企業的知識資產沉淀，過于依賴員工經驗傳承，好處是這些經驗都來自員工的實戰檢驗，但問題在于，如果企業的人才流程過大，或者經驗傳承的方式有問題，那么最終的知識資產能否沉淀下來，還要打個問號。而AI可以幫企業實現隱性“知識顯性化”，形成可迭代的企業“知產腦庫”。比如，某家電企業將幾十年來積累的十幾萬條“老師傅經驗”，轉化為3D全息指導模塊，新員工技能達標時間從原來的90天壓縮至29天；再比如，某車企應用DeepSeek的MoE架構（混合專家系統），讓AI自主優化推理路徑，諸如故障診斷等問題的準確率大幅提升。這種“越用越聰明”的機制，讓企業擺脫傳統規模經濟下，過于依賴人力擴張的增長瓶頸，實現了“認知復利效應”。

事實上，AI正在深度影響企業管理的組織、決策、成本、人才與競爭力，以上三種管理范式革命，遠不能概括DeepSeek沖擊下的企業變革現狀。我們不必求全，畢竟，DeepSeek只是開始，可能再過幾個月，我們就要熱議另一款帶給我們沖擊的AI了。重要的是，AI時代，企業要快速響應這種變化，可以“先上車，后買票”，可以“先單點突破，再體系建設”，可以“先面向客戶，再面向組織”，接受不完美，接受“進三步、退兩步”，但唯獨不能接受“一動不動地冷眼旁觀”。要知道，下水游泳與岸邊觀察游泳，永遠是兩碼事。在AI面前，企業主動變革，遠比被動挨打強得多。

最后，我想引用歷史學家、哲學家、作家尤瓦爾·赫拉利在暢銷書《智人之上：從石器時代到AI時代的信息網絡簡史》的觀點來提醒各位朋友：AI時代，可能會造就一個群體，叫“無用階級”。但這個群體的意思，不是“沒有任何用”（相對于傳統社會的生產與服務功能而言），而是會倒逼社會發展形態與企業組織方式的轉型。同時，也不要過于迷信AI，偉大不能被計劃，與其過度焦慮自己的飯碗，不如重新思考如何與AI共舞，這對每個人和每家企業來說，都很重要。

AI時代，轉型剛剛好。

（作者：楊繼剛，企業轉型專家，知行韜略合伙人）