比效率思维更重要的：是基因思维

原创 王赛 2026-06-03 21:51 北京

AI越强，这类人越贵。

内容来源：王赛老师投稿。

分享嘉宾：王赛，业界知名CEO顾问，师从市场营销学之父科特勒，代表作《增长五线》，常年执教长江商学院，笔记侠PPE学院创始校董。

责编| 贾宁 排版| 沐言

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AI天演论专栏

笔记君说：

现在企业聊AI转型，十家里有九家干的都是同一件事：把客服换成AI客服，把报表换成AI报表，然后宣布自己“AI化”了。

业界知名CEO顾问、《增长五线》作者、笔记侠PPE学院创始校董，常年执教长江商学院的王赛老师在今天这篇文章里说了句狠话：这不叫转型，叫贴标签。

真正的AI原生只有一个标准：把AI抽掉，你的业务还能不能转？不能，才算入门。

文章里还画了一张四关通关图，顺便点了四个最常见的大坑。

看完你就知道，为什么有些公司砸几亿、十几亿搞AI，最后全打了水漂。

在文章的最后，王赛老师和我们一起，为中国创业者们准备了一份打造AI原生公司的解决方案。

希望今天的内容，对你有所启发。

一、重新定义：

什么是AI原生

每一场技术革命最终都会沉淀为一种新的商业物种分类法。蒸汽机时代区分企业的是“有没有工厂”，电气时代是“有没有流水线”，互联网时代是“在不在线”。

今天，AI正在催生一个新的分类维度——“是不是原生”。

这里的“原生”不是一个外观标签，而是一个战略判定：AI不是企业的“附加功能”，而是价值创造的底层操作系统。

抽掉AI，商业逻辑就不成立，这与“互联网公司”的判定逻辑完全一致，不是说公司有网站就是互联网公司，而是价值创造要建立在网络效应之上。

这个区分之所以重要，是因为它划清了两种完全不同的战略路径。

过去二十年，大多数企业的技术转型走的是“渐进式改良”路线：在现有商业模式上叠加新技术，提效、降本、优化体验。数字化是这样，信息化是这样，今天很多企业的“AI转型”走的还是这条老路。

但AI原生要求的不是改良，是重构。

核心问题不是“AI能让我的业务更好吗”，而是“如果没有AI，我的业务还存在吗”。前者是效率思维，后者是基因思维。这个区分，决定了企业最终处在食物链的哪一环。

2026年5月，Anthropic CEO 达里奥·阿莫迪发布了一份35页的《AI原生创业公司创始人手册》，提出了一个值得所有CEO深思的判定标准：AI原生的核心不是“加速”，是“解锁”，解锁以前不可能的产品、不可能的服务、不可能的商业模式。

Anthropic自身就是这一判定的最佳注脚。这家成立于2021年的公司，在2026年5月29日完成了650亿美元的H轮融资，估值达到9650亿美元，年化收入突破470亿美元，第一次反超OpenAI。

达里奥在2025年5月的一个公开场合预言：2026年就会出现首家“一人十亿美元公司”，一个创业者，用AI完成从代码编写到客户服务的全部环节。

到了2026年5月，他修正了这个预言：“已经有两人公司靠AI达到十亿美元估值，也已经有一个独自创造出几亿美元身价的案例。我们还有七个月。”

这个预言背后的逻辑是清晰的，当AI把创业门槛砍到历史最低，竞争强度会被拉到历史最高。

Anthropic内部的数据印证了这一趋势：产品功能从想法到上线的周期，从传统的6个月压缩到了1个月，再缩短到1周，甚至1天。

2026年前三个月，Claude Code一款产品就推出了超过45个新功能。

当试错成本从“数月的浪费”降到“一个下午的原型”，最优策略自然从“想清楚了再做”转向“先做出来再说”。这种速度带来的不是渐进式改进，而是商业逻辑的彻底重构。

二、四关蜕变：

AI原生化的战略路线图

企业的AI原生化是一场战略蜕变的通关之旅。四道关卡，每一道关卡的核心都是CEO的战略抉择，且每一关的通过标准都在被AI能力的新一轮跃迁重新定义。

第一关：战略觉醒——从“效率思维”到“基因思维”

大多数传统企业上马AI，第一步是找一个“能用AI提效”的环节。

客服太慢，上个AI客服；报表太烦，上个AI报表；设计太慢，买个AI画图工具。这些做法没有错，但它们属于“效率优化”范畴，不是“战略重构”。

SHEIN的蜕变之所以值得深究，正是因为它跨越了这个分水岭。

SHEIN从创立之初就被定义为一家“数据公司”，而非“服装公司”。其商业模式的根基不是“卖衣服”，而是“用数据实时感知需求、实时调整生产”。

传统服装企业的逻辑是“季前预测，到大规模生产，再到季末清仓”，在这个逻辑里，AI最多帮忙“预测得更准一点”。

但SHEIN的逻辑是“实时感知需求，到实时调整生产、实时上架测试，再到数据回流优化”，在这个逻辑里，AI不是预测工具，是整个商业运转的神经系统。没有AI，商业模式就停摆。这个区分，就是效率思维与基因思维的分水岭。

数据可以说明这种分野的竞争优势。SHEIN从设计到上架的最短周期为7天，而ZARA需要14至21天，传统服饰品牌则需要6到9个月。

在测试效率上，SHEIN可以一次生产并测试100件，同样3000件的初期投入，SHEIN可以测试30个款式，而ZARA只能测试1到6个款式，这意味着SHEIN的爆款率达到50%，远高于ZARA的20%。

这些数字背后的本质是：SHEIN用AI重新定义了服装业务。

达里奥在手册中反复强调的战略觉醒标准是：当你发现AI不是“让现有业务更高效”，而是“没有AI现有业务就不成立”，真正的跃迁才开始。

这个标准听起来极端，但它恰恰是区分“AI应用公司”与“AI原生公司”的试金石。对于CEO而言，第一关的通过标准不是“上了多少AI项目”，而是“公司的核心价值链是否围绕AI重新设计”。

第二关：组织重构——从“人机隔离”到“人机共生”

战略觉醒之后，最难的是组织。

AI原生公司不需要“推动”人机协同，它就是组织的默认状态。但传统企业的障碍不是“人不愿意用AI”，而是人的角色没有重新定义。沃尔玛的AI转型提供了一个典型的分析样本。

2018年，沃尔玛CEO董明伦大力投入AI技术，收购电商平台Jet.com，建立数据科学团队，开发AI驱动的库存管理系统。技术层面的投入没有问题，模型预测准确率很高。但系统上线后，门店经理的采纳率不到30%。

问题出在KPI设计上：门店经理的考核指标仍然是销售额、利润率、库存周转等传统零售指标，AI系统给出的补货建议经常被视为“干扰”而非“帮助”。

一位经理的原话是：“这个区域我管了十年，我知道顾客要什么。”这种反应不是技术问题，是治理问题，人的角色没有随着AI的引入而重新定义。

董明伦的应对策略值得研究，他没有选择“容忍人机并行的混乱”，而是重构了整个组织的决策链条。

新的门店管理层激励体系将“AI决策采纳率”和“数据反馈质量”纳入KPI，同时设立“人机决策委员会”：常规补货由AI主导，促销活动和季节性商品由经理复核，突发事件人机共同决策。

这套机制运行三年后，沃尔玛的库存周转率提升15%，缺货率下降30%。更重要的是，到2022年，沃尔玛的VizPick增强现实库存管理技术已经部署到4500家门店，采纳率达到100%。

这个转变的核心教训是：组织惯性是AI转型最大的阻力，重构激励体系比升级技术更重要。

人不会自然接受AI，除非AI成为他成功的一部分。

达里奥的判断更为激进。他在手册中指出，AI原生公司的组织形态跟传统公司完全不同，不是“人+AI工具”，而是“AI自主运行，人做监督”。

第三关：飞轮启动——从“静态工具”到“动态系统”

组织重构之后，才能谈数据飞轮。很多传统企业做AI的最大误区，是只买模型不建飞轮。买了GPT的API，做了聊天机器人，以为这就是AI了。

但数据有没有回流？模型有没有因此更懂用户？没有的话，买的只是静态工具，不是动态系统。静态工具可以被任何人复制，动态系统才是护城河。

Netflix（奈飞）的飞轮是这一逻辑的经典案例。

2006年，奈飞举办推荐算法大赛，悬赏100万美元寻找最优算法。但最终获胜的算法并没有被直接采用。原因是Netflix发现，真正重要的不是算法本身，而是算法与业务的闭环速度。

奈飞的飞轮逻辑是：用户观看产生行为数据，模型实时调整推荐，以更精准的内容匹配更长的观看时长，在产生更多的行为数据。

这个闭环的周期不是“天”，是“毫秒”。每一次用户点击，推荐列表就在后台实时重排。

这个速度差距，最终决定了奈飞与Blockbuster（百视达，是美国曾经主要的家庭影视娱乐供应商）的命运，“速度优于规模”的原则在AI时代变得更加关键。

传统企业“季度级”的反馈周期与AI原生企业“小时级”的反馈周期之间，隔着10倍甚至100倍的竞争力差异。

CEO的战略认知需要升级：有一亿条数据但一个月才回流一次，飞轮转得很慢；只有一百万条数据但实时回流，飞轮转得很快。在AI时代，数据的速度比规模更重要。

制药巨头Novo Nordisk（诺和诺德）的案例进一步印证了这个逻辑。

这家公司的临床研究报告撰写曾经是一个关键瓶颈：一份报告长达300页，一名专职撰写人员一年平均只能产出2.3份，每延误一天意味着最高1500万美元的潜在收入损失。

通过基于Claude模型打造的NovoScribe平台（诺和诺德自主研发的生成式人工智能工具），报告生成时间从12周以上缩短到10分钟，设备验证流程从整个部门的工作量压缩到一个人就能完成，审核轮次减少50%。

原本需要50人的工作，现在3人即可完成。这个飞轮的核心不是数据量的增加，而是数据闭环速度的质变，从“几个月”到“10分钟”。

第四关：价值跃迁——从“效率优化”到“价值重构”

飞轮转动之后，最终的考验是价值逻辑的重塑。

“效率优化”让客服响应更快、报表生成更自动化，这是AI应用公司的语言。“价值重构”意味着客户买的东西本身变了，这是AI原生公司的语言。

亚马逊的价值跃迁最具代表性。

Polsia（成立于 2025 年底的 AI 初创公司，主打“一人公司”模式，由创始人独自运营，利用 AI 代里自动完成开公司、写代码、投广告及客服等全流程业务）为价值跃迁提供了一个正在发生的、更具当下意义的分析样本。

这家2025年底由本·塞拉创立的公司，在2026年2月推出产品时做了一个极端的战略声明：“AI that runs your company while you sleep”（一个AI系统，在你睡觉时运营你的公司。）

这个定位本身就是价值重构：它不卖软件，不卖工具，卖的是“运营一家公司”的能力。

创始人问了一个更本质的问题：一家公司有多少部分可以由软件自主运行？塞拉的答案是：大部分。

Polsia的平台由九个专业化AI agent组成——CEO agent制定每日战略，工程agent写代码并部署到生产环境，营销agent管理Meta广告和Twitter运营，客服agent处理邮件回复，财务agent同步Stripe收入并追踪支出。

用户只需要输入一个商业创意，系统就会自动配置服务器、数据库、邮箱、GitHub仓库和Stripe账户，然后开始执行。

Polsia的价值跃迁用AI重新定义了“公司是什么”。

传统逻辑里，创办一家公司需要团队、资金、办公空间、招聘流程；Polsia的逻辑是，一个人加一个创意就能启动。客户买的不是更好的创业工具，而是运营一家公司的能力本身。

三、暗礁：

为什么大多数企业会倒在半路上

完成四关跃迁的企业是巨大挑战，不是因为不够努力，不是因为技术不够先进，而是因为暗礁藏在水面之下，等发现时已经触礁。

下面的四个暗礁，对应四关的常见失败模式。

暗礁一：战略漂移

很多企业第一关就错了，但不是错在没有战略觉醒，而是错在“觉醒了，但漂移了”。

柯达的数字化转型是战略漂移的经典反面教材。

1975年，柯达工程师史蒂夫·萨森发明了世界上第一台数码相机，柯达不是没技术，而是没意愿。管理层警告萨森：“不要用这种玩具毁了我们的胶卷生意。”

到2003年，柯达的产品数字化率仅为25%，而竞争对手富士已经达到60%。它始终无法摆脱对胶卷业务90%利润率的依赖。2012年，柯达申请破产保护，负债近68亿美元。

对比柯达，富士胶片的转型路径提供了另一个参照。

同样在胶片时代拥有核心技术，富士选择了技术原点战略：将防止胶片变色的胶原蛋白抗氧化技术延伸到化妆品领域，将X光胶片技术延伸到医疗设备领域，通过收购富山化学、日立医疗器械等业务补齐能力短板。

2021年，富士胶片医疗健康领域的销售收入首次超过过去胶片业务的销售峰值，成为转型升级成功的分水岭。

柯达与富士的区别，不在于有没有技术，而在于战略定力，能否在核心业务的暴利诱惑面前，坚定不移地投向新逻辑。

战略觉醒之后，必须建立“战略定力机制”。设立由CEO直管的独立团队，不参与日常业务，只负责监督战略是否漂移，这个团队有权叫停任何偏离战略主线的项目。

暗礁二：组织排异

第二关的组织重构，最大的敌人不是老员工抵制，而是“中层沉默”。

高层有战略愿景，基层有执行压力，中层是既得利益的最大持有者。他们掌握着信息、资源和人际关系，但KPI是为旧系统设计的。

AI重构意味着他们的权力基础被削弱，所以他们不会公开反对，但会消极配合，“挺好的，但跟我们部门关系不大”“技术上可行，但业务上不成熟”。

2015年，GE（通用电气）的CEO杰夫·伊梅尔特大力推动工业互联网战略，投入数十亿美元打造Predix平台，目标是让GE成为工业界的Android。

技术层面没有问题，平台功能强大。但GE通用电气各业务部门各自为政，航空、能源、医疗都有自己的数据标准和IT系统，不愿意把数据接入Predix。

数据是各部门的权力来源，交出数据意味着交出话语权。伊梅尔特没有重构组织的激励体系，Predix变成了没有数据的空平台。

2017年，伊梅尔特离职；2018年，通用电气出售Predix。七年投入40亿美元，换来的却是一个深刻的组织教训：没有治理重构的技术投入，注定是空转。

暗礁三：飞轮幻觉

第三关的数据飞轮，很多企业以为“数据多了，飞轮就转了”，这是幻觉。

飞轮转动的核心不是数据量，是“数据闭环的速度”。

谷歌每天处理数十亿次搜索查询，每一次查询都是一次数据回流，用户点击了哪个结果、停留了多久、是否返回重新搜索，这些行为数据在毫秒级回流到模型，实时调整排名算法。

相比之下，雅虎搜索也有海量数据，但数据回流周期是“每周”。等雅虎分析完上周的用户行为，谷歌已经实时调整了无数次。这个速度差距，最终决定了两个搜索引擎的命运。

在AI时代，这个原则更加关键。

SHEIN的数据量不一定比ZARA大，但它的数据回流周期是小时级，ZARA是两周级。ZARA的前端销售数据每天传输回总部两次，而SHEIN是实时数据回流。这个速度差距，决定了竞争力的数量级差异。

CEO的战略认知需要升级：不要迷信“大数据”，要迷信“快数据”。

暗礁四：价值错觉

第四关的价值重构，最大的陷阱是“伪重构”，看起来价值变了，其实没变。

索尼的AI转型就是价值错觉的典型案例。

2000年代，索尼大力投入AI，推出AIBO机器狗、QRIO机器人，技术上领先全球。但索尼把这些产品定位为“电子宠物的升级版”，客户买的仍然是玩具，不是能力。AIBO售价2000美元，但没有接入任何服务生态，没有形成数据飞轮。

相比之下，iPhone的价值重构是“从卖手机到卖生态”——App Store、iCloud、Apple Music才是价值核心。

真正的价值重构，是客户需求的本质发生了变化，AI满足的不是旧需求的更高效满足，是新需求的创造。

四、反直觉的战略洞察和两个转型问题

完成四关、避开暗礁，还需要一些反直觉的判断。这些判断违背常识，但往往是决胜关键。

第一个反直觉判断是：AI原生公司反而更需要人

很多人以为AI原生公司就是“少人化”“自动化”。恰恰相反，AI原生公司对人的要求更高了，不是要求人做更多执行，而是要求人有更强的“问题定义能力”和“价值判断能力”。

AI原生不是“去人化”，是“升人化”，把人从执行者升级为决策者。

Anthropic内部的研究印证了这一趋势：随着模型能力提升，工程师的工作重心从“写代码”转向“判断什么值得做”。当实现变得容易，决定做什么就比如何去做更重要。

第二个反直觉判断是：护城河不是技术，是习惯

技术可以被复制，模型可以被超越，但用户习惯很难改变。微信的AI能力不一定比竞品强，但用户已经习惯。习惯，是AI原生公司最深的护城河。AI原生的终极目标不是“技术领先”，是“习惯锁定”。

第三个反直觉判断是：速度系统比模型能力更重要

很多企业把AI转型等同于“买更好的模型”，但Anthropic内部的研究证明，速度提升依赖使用占比、任务委派方式、可验证性与工具链配置，而不只是模型本身更聪明。

AI原生化的战略转型，最终落到CEO面前的是两道必答题：

第一道：公司是在“使用AI”，还是在“被AI重新定义”？

如果是前者，最多获得效率红利，而且会快速被行业平均化。如果是后者，才可能获得结构性竞争优势。

这个判断不能由CTO来做，必须是CEO的战略决断。当竞争对手用AI重新定义价值交付的时候，你的效率优化再漂亮，也只是马车追赶汽车。

第二道：当AI能完成越来越多的决策，CEO的价值是什么？

CEO的价值从“做决策”转向“定义决策的边界”。不是决定“选A还是选B”，是决定“这个问题该不该由AI来回答”。这是更高维度的战略判断，也是人之为人的主体性所在。

德鲁克说：“效率是把事情做对，效能是做对的事情。”在AI时代，可以再加上一句：“原生是把对的事情用AI重新做一遍。而判断什么是对的事情，永远是人的事情。”

这场重构，才刚刚开始。2026年的AI能力曲线仍在以指数速度攀升，今天的“原生”标准，到明年可能又会过时。

但对于CEO而言，有一条底线是确定的：AI原生不是技术先进的公司，是用AI重新定义了“什么是对的事情”、同时守住了“谁来判断对错的权利”的公司。前者需要技术洞察，后者需要战略勇气。两者兼备，才能在这场重构中定义下一代商业的规则。

结语

其实，AI原生不是换个工具的事，是把生意从头到尾重新想一遍。四关闯下来，每一关都不是靠买技术过的，靠的是老板敢不敢动自己。

更有意思的是，AI越厉害，人反而越不能少，不是要更多人干活，而是要有人能拍板“这事到底值不值得干”。

AI原生是用AI把对的事重新做一遍。但什么事是对的，得人来定。

在AI席卷一切的今天，这件事更加急迫。所以我们筹备了整整半年，把过去一年跑通的所有AI原生落地的认知、案例、实战经验，浓缩成了3天的AI十倍增长营，6月24-26日在北京开营。

三天里，我们一步一步落地：

第一天搭班子：搞懂什么是真正的AI增长团队，每个人亲手做出第一个能干活的业务Agent；

第二天做诊断：对着真实的业务痛点，画出专属的AI行动地图；

第三天练闭环：把所有流程跑通，最后带走一套能直接开干的方案。

建议你一定要带着核心高管和技术负责人一起来。一个人来，最多是听了个热闹，回去根本推不动；一个班子来，才是真正带一支训练有素的增长战队回家。

本次课程由本文的作者王赛老师、猎豹移动董事长傅盛、影刀RPA创始人十布领衔，以及渊虹、云飞这些真正在一线拿过结果的实战导师带队，不讲空的，只讲自己踩过的坑、验证过的方法。

首期我们只开放少量席位，欢迎立即扫码报名，把公司变成AI十倍增长组织。

*文章为作者独立观点，不代表笔记侠立场。

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