对话李开复：中国前10名大模型，用哪个都差不多

近日，零一万物创始人兼CEO李开复发布个人新书《AI未来已来：CEO、组织、个人的时代红利》，系统阐述了对于时下AI行业变迁、AI重塑企业组织形态、人机共生等话题的最新思考。

这本新书直击企业AI转型的诸多痛点，点出了大多数企业转型失败背后的三大原因，同时也给出了一个颇为实用的方法论——给自己装一套“老板AI”。此外，书中还提出了一个AI时代的新型企业组织范式：围绕DRI（直接责任人）机制，从组织扁平化、岗位革新到决策体系重构，深度拆解了AI生产力匹配下的生产关系变革逻辑。

最近，我们与李开复进行了一次深度对话，聊了聊他对企业AI转型的建议，以及“DRI机制”这个新型组织范式背后的思考。以下是部分核心观点的节选：

• 中国前10名的模型都不坏，用哪个都差不多。
• 标准软件的价值会日趋萎缩，定制软件的价值会上升。可规模化的定制成为可能。
• CEO们推进AI转型时通常面临三大焦虑，用“老板AI”可缓解焦虑。
• 企业AI转型是一号位工程，只靠CIO把AI当软件采购，最多上一个台阶，永远爬不了剩下的一百个台阶。
• 未来企业的基础单元不再是纯人力团队，而是DRI+AI Agent集群，一个人就能拥有一整个专业团队的战斗力。

“标准软件价值‘下降’，定制软件价值‘上升’”

你提到今年是AI真正落地的一年，和前两年的行业状态相比，最本质的变化是什么？

最大的本质变化，是AI的编码能力变强了——而编码，对应的是执行。

很多人分不清大模型和AI Agent的区别，说穿了，大模型是“对话给建议”，Agent是“动手做事情”，做事的核心就是跑代码。你用Word写稿、用Excel做账、用系统走审批、做广告投放、核算财报，企业里几乎所有工作，本质都是在跑代码，只是代码是别人写好的，使用者看不到而已。

过去大家讨论AI的价值，总纠结“程序员效率提升多少”“会不会替代程序员”，这都是非常表面，也不重要的事。真正重要的是，当AI能自己写代码、跑代码，就意味着它可以直接交付商业结果，而不是只输出参考建议。

比如我让Agent准备董事会汇报，它会自己梳理公司全量数据、预判董事的挑战性问题、生成应对答案、做好完整PPT，整个流程闭环交付，背后全是代码在执行。

现在我们还做不到直接跟AI说“明年利润翻倍”，但这是必然的方向。AI会从“给建议的顾问”，变成“能落地的执行者”，最终直接指向商业结果。

这种执行能力的突破，会对整个软件行业带来什么样的冲击？

以后标准软件的价值会快速下降，定制软件的价值会越来越大。

过去为什么所有企业都在用Excel、Oracle这类标准软件？不是因为它们完美契合业务，而是定制化太贵了。一套适配企业自身业务逻辑的定制系统，需要几千人的工程师团队研发，成本极高，只有百度、阿里、字节这种级别的大厂才能负担。传统的制造、农业、零售企业，只能削足适履，让业务去适配软件的固定流程。

现在不一样了。AI可以光速理解一家公司的全部上下文——业务模式、组织架构、战略目标、数据资产，然后快速生成量身定制的系统。过去需要几千人做的事，现在十几个人的团队就能完成。这意味着，所有传统企业都能拥有过去只有互联网巨头才有的定制化数字化能力，不用再被标准软件限制业务的想象力。

这也意味着，我们无需投入大量的人力，也可以为客户提供定制化的AI落地能力。随着可规模化的定制成为可能，相比过去的 AI 1.0 时代的企业服务软件，零一万物的盈利能力将是前所未有的大量级。

我们已经有落地案例了：帮一家矿业企业创造了几千万美金的价值，和一家全球农业巨头——正大集团的合作等等，越来越多的灯塔客户伙伴的认可让零一万物长期来看有望带来数亿美金的增量——这不是省出来的钱，是AI帮企业创造了过去根本做不到的新收入。

“用‘老板AI’，可减少CEO的AI转型焦虑”

近期零一万物发布了“老板AI”等一号位AI产品，从您接触大量CEO的亲身经历来看，企业CEO进行AI转型，最担心的事情是什么？

过去一年，我见过世界各地数百家优秀传统企业的一把手，他们的焦虑主要有三种。第一，我们已经做了半天，到底该怎么做还是不太清晰，这是第一大焦虑。第二，做了几百个AI选择，结果只产出demo，没产生价值。第三，怕AI原生公司有巨大优势，也怕竞争对手先做出来，自己突然“大难临头”。

那要如何让他们不焦虑呢？

买我们的“老板AI”呀！（笑）。他们要做AI转型，其实有三件事要做。

第一，别纠结“用谁家模型”。老板们上来就问“该用谁的模型”，这个问题本身就问错了。中国前10名的模型都不坏，用哪个都差不多。去年某款大模型出来时大家用得很爽，可你听过哪家企业靠它直接改财报的吗？没有。那些一体机恐怕都丢到库房里去了。为什么？因为模型上面还缺一层很厚的东西。就像40年前你拿英特尔第一张芯片去给公司“赋能”，有用吗？没用，因为上面连操作系统都没有。模型也一样，光有“大脑”不够，关键是你得有一层能读懂你企业的东西。

第二，给AI画一张“企业地图”——即Ontology‌（本体）。模型不了解你的公司，你一股脑丢太多数据进去，它就会搞糊涂，产生幻觉——把欧洲的财报和亚洲的混到一起，这种错误可不允许。所以你需要先梳理清楚企业的业务架构、流程和决策逻辑，告诉AI哪些事真实、重要，用这张地图来引导模型和数据应用。

第三，唤醒企业最沉睡的数据——会议。公司最重要的数据是什么？财务？销售？都不是——是“人的数据”。人在干什么？开会！定战略、做决策、评绩效、分任务、讨论难题，全在会议里。这些会议内容才是公司的方向、辩论和决策。如果会议数据没有被完整捕捉，一号位就没法了解大家在想什么、命令有没有被执行、下面的人有没有把真相告诉他。有了会议记录，一切就简单了。除了会议，客户投诉、销售交流数据也都很关键，这些都要激活。

最后，把数据唤醒后，用本体框架理解哪些信息重要、怎么回答问题，再把这把“钥匙”交给老板——“你要问我什么，我都可以回答。”这就是“老板AI”的核心思路。

“别让CIO思维，困住了AI战略价值”

你还提出了“企业AI转型不能只听CIO”的观点，这背后的核心判断是什么？

首先要明确，CIO的角色非常重要——保障系统可靠、安全、稳定运行，是企业数字化的基础底盘。但CIO的职责边界，天然决定了他的思维是“工具导向”的：选什么软件、怎么部署风险最低、怎么不出差错。如果把AI转型完全交给CIO主导，整个公司都会默认“AI是一套新软件”，最后只会用在客服应答、法律文件核对、会议纪要整理这些低风险、低价值的场景里。

这些应用不是没用，但都是可有可无的小优化，根本触达不到AI真正的革命性价值。真正的AI转型，必须是CEO 驱动的“一号位工程”。CEO要站在战略顶层思考怎么用AI重构商业逻辑，怎么拉动收入增长、提升利润率、缩短产品上市时间、降低核心经营风险。如果CEO不亲自下场推动，企业的AI应用就永远只能停留在效率工具层面，上了一个小台阶之后，就再也爬不动剩下的100个台阶。

在你看来，企业AI转型的正确切入点应该是什么？

从核心业务目标倒推，而不是从工具选型出发。不要先想“我要买个大模型、装套Agent系统”，而要先想“我今年最核心的商业目标是什么，AI能不能帮我实现”。

我们和多家世界500强企业合作的经验就是，转型最快、效果最实的企业，全都是CEO亲自牵头，直接把AI放到销售、供应链、产品创新这些核心运营环节里。AI不是给IT部门配的办公工具，是辅助整个管理层重构商业战略、管理执行、组织架构的核心变量。

“DRI+Agent集群，重构企业基本单元”

你还提出了“DRI+AI Agent集群”的组织新范式，这会从根本上改变企业的组织形态吗？

会，而且是底层逻辑的彻底改变。

过去企业的组织能力，靠的是人力扩张和层级管理。一个业务要做大，就得招更多人，大厂VP带几千人团队是常态。但人越多，管理损耗就越大，效率边际递减得越快，到一定规模就再也上不去了，这是人力组织架构的天然天花板。

未来的企业基础单元，会变成“DRI（直接负责人）+ AI Agent集群”。一个有判断力、能定方向的核心负责人，搭配几千甚至更多的AI Agent，就能撑起一整个业务线。人类负责定义目标、调度资源、做关键判断、做组织规划与重要沟通；执行、协同、流程跟进这些重复性工作，全部交给Agent自主完成。

这不是简单的减人增效，而是把人从烦琐的管理和机械执行里解放出来，去做真正有价值的事——战略判断、创意创新、商业谈判、生态合作。最终的结果是，小团队也能做成过去大公司才能做的事，企业的能力边界会被彻底打开。这也意味着，AI 也将带来更多新岗位、新角色和新增长空间的出现——人创造的价值会从“被流程消耗”，转向“被创造力和决策力放大”。

对中小团队来说，这种组织能力要怎么落地？零一近期发布的Cube01是承载这种组织能力的产品？

Cube01的定位，就是把过去只有大企业才有的组织智能能力，下放到10—30人的中小团队和超级个体手里。它是一款本地私有化智算节点，搭载AMD锐龙AI Max+旗舰处理器，深度整合零一万物的万智多智能体平台。

它的核心价值有两点：一是数据与智能本地化，核心业务数据、组织经验都沉淀在本地设备里，常规计算本地完成，既降低数据泄露风险，也能控制云端token成本，复杂任务再按需调用云端大模型；二是它不是一套独立的新软件，更像一个“硅基员工”，扫码就能接入飞书、企业微信等现有办公工具，随使用逐步适配企业的工作习惯。零一万物不做硬件生产，核心输出多智能体平台的AI能力，硬件由合作方供应。