【專訪】李開復：選模型不重要，CEO不親自帶隊才是真輸

這場對談有幾個值得說的點。第一，李開復直接宣判標準化軟體的死刑——Oracle，SAP那條路，快到頭了。第二，他說中國前十大模型選哪個差別不大，這句話說出口是有成本的，因為他自己就在做模型。第三，企業AI轉型失敗的根本原因，他把帳算到CIO頭上——不是CIO能力不夠，是職位本身的基因就錯了。第四，他提出DRI加AI Agent叢集這個組織新單元，講的是一個人帶幾千個Agent就能跑一條業務線。第五，新產品Cube01把算力塞進本地硬體節點，試圖讓中小團隊也用得起這套邏輯。合起來，這不是在賣概念，是在說一件事：生產關係必須跟著生產力重寫，否則模型買了也是擺著。

◎標準化軟體價值在跌，不是趨勢而是已在發生

過去企業用Excel，Oracle，不是因為好用，是因為客製化太貴。請幾千個工程師幫你刻一套符合自家業務邏輯的系統，只有百度，阿里，字節這種體量才負擔得起；製造業，農業，零售業只能將就，把自己的流程塞進軟體商預設的框架裡。李開復說，這個時代現在結束了。AI可以快速讀懂一家公司的業務模型，組織架構，決策邏輯，然後生成一套專屬系統；以前要幾千人做的事，現在一個十幾人的團隊就能交付。他舉了兩個實際案例：幫一家礦業公司創造了數千萬美元的價值，以及與跨國農業集團正大集團合作。他的結論是，01.ai的獲利規模將遠超過AI 1.0時代的企業服務軟體。這個邏輯說得通，但要注意分母——跨國農業集團和礦業公司是什麼量級的客戶，不是每家傳統企業都能直接套用這個數字。

◎選哪個模型不重要，這句話他自己說的

李開復說，中國前十大大語言模型都夠用，選哪個差別不大。這句話從一個自己在做模型的人口中說出來，意味深長。他接著說，去年大家對某個新大模型趨之若鶩，但有哪家企業的財務報表因此改變了嗎？沒有。那些All-in-One AI硬體設備，大概在倉庫裡積灰。為什麼？因為模型上面還差一層，就是真正理解這家企業業務的那層東西。他用40年前的比喻說明：把Intel第一顆晶片交給一家公司說要賦能，沒用，因為連作業系統都沒有。模型就是那顆晶片，光有大腦不夠。他要賣的，是模型之上那層懂業務的東西——也就是CEO AI和Ontology這套架構。邏輯清楚，同時也正好是在替自己的產品鋪路，讀者自己判斷。

◎AI轉型失敗，別怪CIO，要怪把這件事丟給CIO

李開復見了全球幾百家傳統大企業的高管，歸納出三種焦慮：不知道正確路徑，看了幾百個方案只得到demo沒有業務價值，擔心AI原生公司彎道超車把自己幹掉。他的診斷是，CIO的職責基因決定了他只能把AI當軟體買——選工具，降風險，避免出錯，最後AI只被用來回答客服問題，整理法律文件，生成會議摘要。這些不是沒用，但離真正的轉型差了一百個台階。真正的AI轉型必須是CEO親自主導，從業務目標往回推，問的不是買哪個模型，而是今年最關鍵的業務目標是什麼，AI能不能幫我達到。這個判斷本身不新鮮，麥肯錫幾年前就在說數位轉型要CEO親自帶；但他把帳算得更具體：AI不是IT部門的效率工具，是讓整個管理團隊重新配置戰略，執行，組織架構的變數。

◎DRI加AI Agent叢集，組織的基本單元要換了

李開復提出一個新的組織單元：DRI（Directly Responsible Individual，直接責任人）加AI Agent叢集。DRI是一個能設定方向的決策者，身後帶著幾千個甚至更多的AI Agent執行任務。人負責定目標，分資源，做關鍵判斷，處理高風險溝通；執行，協調，流程追蹤全部交給Agent。他說的不是裁員提效，是把人從管理開銷和機械執行裡解放出來，去做真正值錢的事。小團隊做大公司以前才能做的事，這個說法業界已經說了兩年，但李開復把組織架構層面說得比較清楚——這不是工具升級，是生產關係的重寫。至於能否真的落地，Cube01是他給中小團隊的答案：一個搭載AMD Ryzen AI Max+處理器的本地AI運算節點，整合進飛書，企業微信等現有工作工具，資料留在本地，複雜任務再呼叫雲端模型。硬體由合作夥伴供貨，01.ai賣的是上面那層多Agent平台能力。

這場訪談的底層邏輯只有一條：模型已經不是門檻，門檻在模型之上懂業務的那層，以及敢動組織結構的那個CEO。李開復說的三件事——別糾結選模型，把企業知識結構化，把會議資料用起來——聽起來不性感，但這才是真正的落地路徑。AI轉型不是買一顆晶片就完事，組織的生產關係不跟著動，生產力再強也跑不起來。