李彦宏谈AI悖论：2500亿美元投资，为何仅25%企业见成效？

这两年，AI进了工作场景，不少人的干活方式都变了。可放到公司层面看，这些改变似乎还没变成同样分量的成效。

世界经济论坛和科尔尼联合发布的一份白皮书提到，2025年全球AI投资超过2500亿美元，声称AI带来变革性影响的企业只有25%。AI时代的经济悖论，就这么摆在了眼前。

11月12日的百度世界大会上，数字人希加加采访李彦宏，聊着聊着抛出一个大胆的问题：自己都能做采访了，那能不能当CEO？

“不能，你不能当CEO。”李彦宏笑着回了一句。他后面的解释更耐琢磨：组织也好，公司也好，个人也好，都有自己存在的理由，都有自己的 mission 和 vision（使命与愿景）。“最核心的其实还是人。”

这场看起来随性的对谈，碰到的恰恰是解开那个悖论的钥匙：人，还有把人组织起来的方式。

这一回，李彦宏把组织的变化摆到了和技术发展一样重的位置。2016年百度世界大会上，他说的是“下一幕，人工智能”。十年过去，他又用“下一幕”下判断——下一幕，智能组织。

李彦宏

提出要盖“新厂房”的，偏偏是一家在AI上投了多年的公司。芯片、云、模型、智能体，百度自己的“新电机”一直在造。这一回，“李厂长”盯上的是厂房。

“新生产力，只能从AI的流水线里长出来，从智能组织里长出来。”他说。

A

电力进工厂，到电气化的生产率效应真正显出来，中间隔了大约四十年。

早些年，有些工厂把蒸汽机换成电动机，接的还是原来那根传动轴。再往后，小电机各自驱动设备，机器才按生产工序重新排布。厂房怎么布局、工人怎么分工协作也跟着调，电气化的效果这才慢慢出来。

一百多年来，技术变、组织也跟着变。工业时代，铁路公司靠部门和层级来协调人手；到了互联网时代，亚马逊的“两块披萨团队”讲的是小团队自己说了算。

现在AI又添了一个新变量：智能体开始参与工作。企业要想的，不只是员工怎么用AI，还有人和智能体怎么搭班子，组织又该怎么改。

企业的分工、协作、创造价值的方式，都在被AI改写。他的说法是，AI不只是一场技术革命，更是一场组织革命。

李彦宏对组织的琢磨，不是突然冒出来的。去年百度世界大会上，他提的是“内化AI能力，打造原生AI组织”。

今年Create大会上，他往下推了一步：过去企业最小的生产力单元是一个团队；今天，一个人加上一支智能体编队。同一场大会上，他还提出拿日活智能体数，也就是DAA，当作衡量AI价值的一把尺子。

到今年百度世界大会，经过实践和验证，他对组织进化有了更具体的判断。百度内部的变化也落在数据上：过去一年，百度日均活跃智能体从0.5万涨到3.7万，智能体每周完成的有效任务从8.4万涨到超过100万。

B

李彦宏提的三个原则，该怎么理解？

乍一看，它们有点抽象晦涩。放到百度的实践里看，或许好懂一些。

先说第一条，打破岗位边界。

这条原则想回应的，是越来越多工作用上AI之后，原来的岗位分工开始跟不上变化这个问题。

大会上，一镜产品经理田雨昕讲了自己的经历：过去完成一项需求要10天，如今有AI帮忙，一天就能做完，还能多出时间研究需求、观察市场。

大会之外还有一个案例，来自一个新职业——FDE，即前沿部署工程师。以往服务企业客户，通常得销售、交付、产研团队接力：有人了解需求，有人负责落地，有人收集反馈、迭代产品。

FDE想把这些环节串起来：既理解客户的问题，也参与现场落地，再把使用中的问题带回产品。目前在百度智能云业务中，FDE已在金融、能源、制造、汽车、政务、泛互、运营商等多个行业交付落地了100+业务场景。

李彦宏想打破的，是固定岗位对人的能力和任务范围的限制。

岗位会不会就此消失？李彦宏的判断是：不会消失，但会收敛，未来大致只剩两类——一类叫Builder，负责创造新东西；另一类叫Seller，管的是人与人之间的沟通和连接，让对方对你产生情感、建立信任。

组织运转的方式也要变。在他看来，岗位是工业时代的单元，任务才是智能时代的单元，未来的组织会围绕任务来安排工作，让人和智能体搭伙干活。

第二条原则是沉淀隐性知识。老员工脑子里都装着一座“知识库”，过去这些经验基本靠人跟人传。有人把经验当成看家本领，未必肯毫无保留地讲出来；就算愿意说，口口相传也容易走样。业务变化一快，旧经验还未必跟得上更新。

如今企业可以把员工攒下的方法和规范整理成智能体能调用的技能，让更多同事拿去用。经验不必再只靠人带人，人也可以教给AI，再由团队调用。人则腾出更多空间去判断新问题、改进原有的做法。

百度数字人团队就在试这条路。据百度介绍，仅今年第三季度，团队就沉淀了130个Skills和729篇组织资产。

人在这个过程中不是被消耗的对象，仍然是经验的创造者，也像老师一样告诉AI该怎么做。哪些方法值得留下、遇到新问题又该怎么调，还是由人来判断。

原本只属于个人的经验，就这样变成组织共同拥有的能力。李彦宏认为，这种组织能力别人抄不走、挖不动、买不来，这才叫护城河。

不过把方法留下来只是第一步。它能不能解决下一次问题、哪里还需要调整，终究得看结果。

这就引出第三个原则：设计流程闭环。

李彦宏把智能组织看成一个能自主进化的系统，并给了一个公式——“可衡量＋Looping＝持续进化”。

碰到复杂任务，先定衡量标准，跑完一轮看结果，再照着结果调整，进入下一轮。

大会上提到的快慢思考模型技术思路，就是理解这种循环的一个例子：快思考模型服务业务，慢思考模型负责判断、给出反馈，再反过来帮前者优化。模型研发里的执行、判断和反馈，就这样串了起来。

这样的循环也能落到企业的一项项任务上：人和智能体把活干完，结果被衡量，再用反馈调整下一次工作。一个个Loop接起来，组织也在任务运转中慢慢长出新的能力。

C

新厂房要转起来，还得有不断升级的新电机。

这次百度世界，百度在芯、云、模、体上带来一系列新进展，让智能体有能力接手更复杂的任务，也有条件走进企业的实际业务。

先说模型。今年7月出任百度基础模型研发部负责人的孙天祥，首次以新身份站上百度世界大会的舞台，介绍了文心5.5 Flash Preview。

这款模型总参数达到2800亿，每个Token激活140亿参数，支持最长100万Token上下文，在编程、3D建模、知识工作和内容创作等方面带来新的能力。

据介绍，在CodeArena: WebDev榜单中，文心5.5 Flash Preview位列开源模型第二、中国模型第四。

基础模型之外，百度还发布了两款面向具体场景的文心应用模型。

文心闪电深度思考模型最初是为百度搜索研发的，既要处理复杂任务，也要尽快给出回应。它采用BSA注意力机制，以及快慢思考协同的Looping方案，在模型效果、响应速度和成本之间找平衡。

另一款是面向视频创作的文心一镜微表情大模型。它把文本、视觉和语音放在一起建模，支持最长4000字的文本驱动，并针对播客、短漫剧等场景做了优化。

模型之上，百度一镜把智能体编队带进了内容生产。

一镜这次把多智能体创作引擎做了升级，脚本、分镜、视频生成这些环节都有智能体参与进来；新视觉模型和自研微表情模型则让数字人的表达更自然。对需要持续产出内容的企业来说，变化更直观：手头有几张商品图，就有机会批量做出不同面孔、不同语言的带货视频。同一套素材能适配多个市场，内容团队可以把精力更多放到创意和效果判断上。

按照介绍，一镜极速版本生成一分钟视频大约花一分钟，生成时长与视频时长之比为1:1，视频生成成本最低到每秒0.2元。

智能体这一层，百度搭子企业版的能力做了全面升级，推出行业Mate+系列产品。百度伐谋升到3.0，把Agent平台和FDE服务结合起来，围绕产业任务的业务指标持续做优化。

参与的智能体越来越多，企业还得让它们稳定跑起来。百度智能云的千帆负责给智能体提供运行环境，百舸承担模型训练和推理。此次发布的百度天池1024卡超节点，计划明年推向市场。算力底层，昆仑芯M100今年已经上市，旗舰款M300计划明年推出。智能体应用铺开之后，推理需求跟着涨，芯片也要针对新的工作负载做调整。

萝卜快跑带来的则是另一种出行方式：它跟神州租车合作，把无人驾驶和租车放在一起。在海南，游客可以按次打车，也可以租一辆无人车出去玩，既不用自己开，也不用往返取车还车。

百度除了在自己的业务里试新技术、试新组织方式，也把这些能力往更多企业里带。百度搭子就在南方总调落地了“天璇伙伴”。这个应用学习了上万条历史故障处理数据，把资深专家的经验沉淀成可复用的专业知识，做到“故障一分析”的闭环研判，分析准确率超过70%。

从客户反馈看，配电网故障分析效率因此提升了12倍，目前已经在广西14个地市、112个县全面推广。

李彦宏这次讲智能组织，回应的也是企业“一把手”们绕不开的疑问：AI到底该用在哪，企业又怎么才能真正用好它？他把百度踩过的坑、攒下的经验、跑通的路径都摆了出来，希望给更多企业在AI时代的组织进化指个方向、添点信心。

在他看来，智能组织会带来三个机会：轻资产运营、构建新护城河，以及创造和发现新市场。

“让我们从一项项关键任务开始，从一个个核心场景开始，从一条条业务流程开始，让改变发生，让组织智能！”他说。