导读：当焦虑被转化为具体的行动清单，变革的真正引擎才开始启动。
文/ 本文原创首发于虎嗅 APP
AI 时代，中国企业家们正在经历前所未有的焦虑云栖大会期间，虎嗅与阿里云联合举办了一场题为“重构思维：AI 时代的 CEO 思享汇”。闭门会现场，三十余位行业领军企业的掌舵人们，用真实数据勾勒出了这个时代的残酷命题：75% 的决策者对于 AI 机遇错失的恐惧更甚于试错成本，62.5% 的企业遭遇“组织腰斩”。
数据背后，是一个更清晰的困境：在战略决策层与执行 层之间，横亘着一道看不见的认知鸿沟。当技术突破的速度超越组织进化能力，当创新焦虑转化为决策瘫痪，CEO 们发现，他们面对的挑战已不再是技术问题，而是一场关乎企业基因重组和思维重构的生存革命。
从战略、组织、领导力到商业，这场重构正在悄然发生。
从高墙到密网：战略重构的生存法则
未来不属于最高的堡垒，而属于最紧密的网络。当行业壁垒在 AI 冲击下加速瓦解，企业战略的核心命题已从 “构建护城河”转向“编织生态网”。
战略决定生死，在 AI 时代，这句话变得尤其沉重。因为，颠覆你的，往往不再是你看得见的同行。
“与其关注敌人，不如提升自我；与其被人颠覆，不如自我颠覆。”西门子全球执行副总裁、西门子中国董事长肖松博士的“自我颠覆论”，在这家有着 178 年历史的企业发展长河中，得到了深刻印证。从 19 世纪的电报机到发电机，从引领数字化浪潮推进工业 4.0，到 10 多年来斥资超过 240 亿欧元的软件和 AI 并购，成为全球十大软件厂商及工业 AI 先锋...... 这家百年企业逐渐构筑了一套完整的数实融合生态链。西门子的战略清晰表明：真正的定力不是固守优势，而是持续解构自身的能力结构；企业，应该以持续性的自我颠覆不断提升自身能力，构筑 AI 时代的竞争力。
这种战略进化在数字原生企业中，表现得更为激进。连连支付 CEO 辛洁认为，AI 的企业级应用将从降本增效的“成本中心”开始，逐渐升级为服务客户的“利润中心”，其中的关键点在于认知重构：“认知永远是改变的起点， 组织的进化源于组织认知的改变。认知对了，才能使后续一系列的资源匹配到对的地方，做出对的事情。”目前， 连连支付的跨境支付网络已经覆盖全球 100 多个国家和地区，并且还在规模化高速发展。
在物流行业率先押注 AI 的 G7 易流，正通过连接百万货车的数据网络重塑效率规则。对于 to B 公司来说，企业的护城河不仅在于客户信任，更在于创造原生数据的能力——这些来自于垂直场景的实时运输数据，既为物流合规服务提供精准模型训练基础，又通过提升处理能力和安全性反向加固客户信任。从创始人翟学魂的视角看，企业要思考的，是如何成为 AI 产品和服务的原材料供应者：当货车位置、载重状态等原生数据汇聚成网时，形成的已非传统壁垒，而是动态进化的数据生态。这恰与行业共识形成呼应——当企业从“防御性壁垒” 转向“进攻性链接”，那些率先构筑动态护城河的玩家， 正在重新定义商业竞争的底层规则。
三位企业家的实践共同验证：AI 时代，持续的战略进化力，才是企业真正的免死金牌。
打破金字塔：组织重构的雨林法则
当 AI 开始解构岗位定义，组织变革已从选择题变为必答题。猎聘数据显示：要求 AI 技能的岗位薪资溢价达 30%，而初级非技术以及技术岗位的需求则腰斩。这揭示了一个残酷现实——过去依靠流程和 KPI 进行严格管控的金字塔式组织，正在经历结构性坍塌。CEO 的第二项思维重构，是敢于打破内部的权力平衡，将公司从一台精密的机器，变成一个物种多样、能量充沛、人机共生的热带雨林。
“未来不需要人了，你们这个行业怎么办?”这是同道猎聘集团创始人兼 CEO 戴科彬，过去两年被问得最多的问题。戴科彬的转型决策极具代表性：放弃模型研发与算力竞赛，专注 AI 应用层面的创新。这种战略聚焦精准捕捉到了劳动力市场的剧变：企业招聘重心正从“岗位填充”转向“能力重构”，职能类、初级岗位需求锐减的背后，是超级个体与智能体协同的新生态崛起。这意味着，未来的组织需要像热带雨林一样，拥有极强的自适应和自生长能力。
这种组织进化的阵痛，对于流程复杂且层级传统的工业制造企业来说尤为剧烈。树根互联副董事长杜锦程通过内部竞赛发现：公司主导的 AI 专项组成效远逊于员工自发的 AI 兴趣组。当跟一线员工聊天时，能明显感知到大家担心自己会被 AI 替代的焦虑。
基层对技术替代的恐惧与中层的能力断层形成双重阻滞，类似的情况，在多点 Dmall 服务实体零售数智化转型时同样凸显——传统 IT 出身的中层管理者，其碎片化学习难以支撑AI落地，他们更多是传统IT、OT出身，对新技术的学习大都靠自我进化，即使认知赶上了，但知易行难，导致许多数字化项目仍停滞在概念验证阶段。
组织重构的终极考验在于人才体系的重塑。三节课的数据显示，员工学 AI 的时长已经有了 3800% 的增长，但是企业的公司把 AI 作为优先技能来看待的公司可能只有 30%。“当企业想把 AI 变成一种组织能力，就不要用职位定义技能，而是用任务和目标定义技能。”三 节课后显慧指出，AI 时代，需要用 AI+ 一切技能和岗位的思维来看待组织，企业变革才会推进得更加顺利。”
阿里云智能集团公共云事业部副总裁、华北大区总经理高飞在总结研讨发言中，进一步指出当前 AI 落地的三重局限：其一，过度依赖大模型厂商的技术供给；其二，智能升级仍停留在客服、风控等单点环节；其三，数据价值尚未穿透研发、生产、交付的全链条——这些正是组织雨林构建必须突破的生存命题。繁盛的组织雨林，需要阳光、水和土壤，对应到企业，就是 CEO 的决心、充裕的数据和人才——三者缺一不可，才能重新滋养智能时代组织的生命力。
破茧：领导力重构的范式迁移
真正的变革阻力，往往来自于决策者本身。CEO 的第三次思维重构，是完成一场深刻的自我革命：从提供确定性、给予所有答案的人，转变为拥抱未知、终身学习的带动者。
复星全球合伙人、执行总裁、首席人力资源官(CHO) 潘东辉的经验揭示了：越是庞大的组织，越需要领导者破釜沉舟的勇气开启变革。这位驱动 11 万人组织进化的关键架构师，通过 AI 能力评估体系来大力推动组织内 AI 落地，用组织阵痛换取进化的加速度。
这种铁腕背后，也是一把手们对时代更迭的深层焦虑。
泰康保险总裁刘挺军坦言，上一次巨大的焦虑来自互联网革命，而这一次 AI 革命，他的兴奋比焦虑更多。他的解法是“走出去、请进来”，让高、中、基层都充分接触 AI、形成共识，让全员从战略观望者变为战术参与者，在有数据和场景优势的领域，集结新型人才，实现单点突破。
阿里云智能集团公共云事业部副总裁、华北大区总经理高飞补充道，刘总的实践揭示两个关键：一是 AI 会加速人才密度的不断聚集；二是AI会创造养老等新场景，释放“人的价值红利”，这或许就是马斯克预言的 AI 富足时代的起点。
这种穿越周期的智慧，让带领企业穿越 PC、移动互联网和 AI 三次技术浪潮的大智慧创始人张长虹也深以为然：“做企业的人骨子里自带焦虑，因为从某种意义上来说，今天你的努力就是想尽办法推翻你昨天付出最大努力做的事情，但在 AI 时代，比焦虑更多的是兴奋。”大智慧业务 All in AI 之前，几百个投资顾问每天需要回答 6000 个问题；现在借助 AI，一天就能回答 5 万个问题。效率数倍提升后，张长虹就更坚定了：在当下，企业面临的挑战不是要不要用 AI，而是怎么把 AI 用得更好。
如家酒店集团 CEO 孙坚的“AI 总经理”项目，则为传统场景在 AI 时代的突破提供了新注解：在过去，8000 多家店需要几千名酒店总经理来管理门店；未来，AI 也许可以将总经理的管理经验进行复制，大幅提升人效。对于这一转型，孙坚已经开始探索：他带领核心团队走过所有大厂，去探讨、去共创，让组织里的“AI 效能先锋” 先跑起来，是当下最重要的事情。
在一个充满剧变的时代，领导者的价值不再是做出每一次正确的决策，而是构建一个能够承受错误的、具有反脆弱性的组织。这些实践共同揭示：领导力重构需要三重自我革命——建立系统的评估体系、打造共识形成机制、构建知识管理系统。当 CEO 们将自己变为组织进化的第一实验品，才能让企业锻造在不确定性中持续进化的生存能力。
觉醒：AI 拓展商业边界
当 CEO 完成自我进化，企业的商业边界也随之拓展。面向未来的思维重构，是敢于将视野从 AI+ 的存量改造， 投向AI原生的增量创造。前者是在旧地图上寻找捷径，后者则是发现一片全新的大陆。
具身智能就是这样一片新大陆。
银河通用联合创始人张直政用“大脑与小脑”的进化论，重新定义机器人革命：传统机械臂追求毫米级定位精度， 而今天的具身智能，目标是借助大模型的能力，让机器人拥有“大脑”和“小脑”，在非结构化场景里主动完成任务——这本质是从工业工具到智能伙伴的物种跃迁。在技术实现层面，张直政揭示了行业核心痛点：大小脑协同需要海量训练数据支撑，而具身智能无法像自动驾驶通过人类驾驶行为获取真实数据。因此，银河通用选择通过物理数学建模构建高精度仿真器，合成大量符合物理规律的仿真数据进行预训练；当基模随着 scaling law 达到一定水平后即可采集极少量真实世界数据进行后训练。
而当拥有了全新的技术，如何找到第一个落地场景？张直政的商业化路径选择极具启示性。面对万亿级市场潜力，这位估值 10 亿美金独角兽的掌舵者坚持“先做穿一个场景”的务实策略。对他而言，银河通用坚持做“会干活的机器人”，而不是“炫技”：“成功率 1% 的演示没有意义，能落地才是关键。”例如，在零售与工业领域，银河通用聚焦高价值、强适配的细分场景，用解决最后 20% 难题的攻坚精神，将技术势能转化为商业动能。这种“二八法则”的极致应用，正在验证具身智能从实验室到产业化的最短路径。
阿里云智能集团公共云事业部副总裁、华北大区总经理高飞总结道，具身智能破局需闯三关：其一是数据关—— 真机派与仿真派的技术路线之争；其二是场景关——从咖啡机器人到 24 小时智能药房，必须穿透高价值场景；其三是泛化关——突破工业机器人 PLC 编程的局限，构建跨场景认知能力。他特别指出，银河通用在中关村落地的机器人咖啡工坊，正是同时攻克数据仿真、场景适配、泛化能力三重难关的典型样本。
当一个全新的赛道出现时，技术路线的战略决策同样关键。同样作为具身智能行业炙手可热的独角兽明星，自变量坚定地选择通用基础模型路线。这样的路径背后，是创始人 &CEO 王潜对于机器人的赛道的基础判断：“过去 80 年机器人行业的尝试之所以全部失败，是因为都走了专用模型的道路。而大模型带来的思维范式转变在于，用同样的预算训练一个通用模型，效果会远超训练一个专用模型。其核心原理在于，通用模型通过跨任务学习能够捕捉到不同任务之间的共性规律(如物理原理、基础逻辑等)，当这些底层认知被内化后，即使面对特定领域的专项任务，模型也能展现更强的泛化能力。”这 解释了为何自变量放弃短期场景适配，选择构建具身智能的“元能力”，而这种“先通识后专精”的学习路径，正在颠覆传统“聚焦单一任务”的 AI 开发范式。
关于商业化进程，两位领航者展现出战略级共识。张直政预判具身智能将开启多行业渐进式渗透，相比自动驾驶的线性突破更具爆发潜力；王潜则给出明确时间表：1 年内实现单点任务 ROI 转正，3-5 年完成场景深度落地，5-7 年迎来“ChatGPT 时刻”。这些判断共同指向一个事实——人机共生的临界点已突破技术奇点，正等待商业生态的引爆。
AI 原生商业的胜负手，在于同时具备技术理想主义与商业实用主义——用物理学家的严谨构建技术底座，用企业家的铁腕穿透场景壁垒。当这两个维度形成合力，新物种的进化速度将超越所有传统估值模型。
结语
回到最初的那个问题：CEO 们的 AI 焦虑，究竟有没有解药?答案是肯定的。阿里云智能集团资深副总裁、公共云 事业部总裁刘伟光在思享汇尾声，为这场思辨画下了锚点。
第一，战略必须从封闭走向开放。西门子用 178 年历史证明：企业最大的风险不是被对手颠覆，而是无法自我颠覆；G7 易流百万辆货车的实时数据网络揭示——护城河的本质已从资源垄断变为数据流动效率，AI 时代下，所有企业都应该率先构筑自己的动态护城河。
第二，组织转型需要铁腕与耐心并存。猎聘的 AI 组织进化，以及树根互联、多点 Dmall 的企业智能化改造证明：组织进化的核心是能力重构，而非结构优化。
第三，领导者的第一要务是认知迭代。复星 11 万人的 AI 能力评估体系、如家 8000 家门店的 AI 总经理项目，本质上都是认知操作的升级。CEO 必须从“决策者”转变为“学习架构师”，用组织化的知识更新对抗技术代际差。
第四，商业突破依赖技术信仰。银河通用的工业场景探索，以及自变量押注通用模型的底层逻辑，验证了 AI 原生商业的核心法则：在算力、算法、数据的三重壁垒中，最脆弱的是犹豫——敢为技术投入提前量，才能拿到市场窗口期。
会后当被问及返回公司后要做的第一件事时，潘东辉只写了两个字：行动！浪潮企业云董事长任再旺则写道，全面引入 AI；挖财网络 CEO 李治国更是直接：AI 闭关，再加强，再加快!
这或许就是思想碰撞最大的价值——当焦虑被转化为具体的行动清单，变革的真正引擎才开始启动。(本文作者丨漱石)
