李开复最新演讲：智力正在变便宜，中层的消失只是开始

大数据文摘出品

7月20日上午，上海世博中心。WAIC 2026思想者论坛上，李开复登台演讲，从一封信讲起。

那是他39年前申请卡内基梅隆大学AI博士时写的申请书，信纸已经泛黄。里面有一句话，"AI就是人类认识并理解自己的最后一里路。"

"这一年我已经等了40年。"李开复说。他现在的身份是零一万物CEO、创新工场董事长。他之前写过一本书，讲的正是AI的未来，这次演讲的题目给这个判断加了两个字：《生产力的第一性：AI的未来已来，重构商业、组织和个人》。

"再过10年、20年甚至40年，你们抱着孙辈，会讲一个故事：2026年，AI到来的这一年。"

一、智力正在变得便宜

李开复把AI放进技术革命的序列：工业革命让肌肉变便宜，电气革命让能源变便宜，信息革命让信息人人可得，互联网让连接变便宜，AI让智力变便宜。

智力是人类最珍惜的东西。他在卡内基梅隆读博时的老师Hans Moravec，上世纪80年代就预言，数据会越来越多，计算会越来越快，AI终有一天比人聪明，先发生在白领，先取代脑力，然后才是四肢。

"当时我问他，如果AI比我们聪明，人类为什么存在？"李开复回忆，"他反问我，你为什么默认人的聪明是我们存在的意义？"

在他看来，当下有四个变化值得注意：

第一，AI首先冲击知识性工作，验证了Moravec四十年前的判断。

第二，扩散速度。他给出的对比是，ChatGPT的用户扩张比TikTok快接近5倍，因为互联网已经铺好了路。电的发明要等电网和电池，AI要等的基础设施已经在了。

第三，成本坍塌。两年前最顶尖的模型，能力大致相当于今天的DeepSeek V3，而每个token的价格下降了约175倍。"这是基本上没有看到过的事情。"

第四，AI开始教AI。他提到那篇流传很广的文章《Situational Awareness》，OpenAI和Anthropic正越来越多让模型自己训练自己。人类教AI，需要实验、辩论、筛选，一个版本花一两年；AI自己安排实验，摩擦消失，进步只会更快。

模型能力曲线的斜率没有放缓，反而更陡。

二、从回答问题到干活

曲线变陡的原因，李开复归结为Agent时代的来临。

大模型是通用的，Agent可以执行。"差别在于，Agent可以干活、可以交付，可以做人的工作，而不只回答人的问题。"它有记忆，懂上下文，掌握企业知识。

其中最关键的技术变量是编程。

过去三年，AI从完全不会写代码，到在SWE-Bench Verified评测中拿到94分。人类普通工程师大约五六十分，资深工程师七八十分。简单说，AI写代码已经超过了绝大多数程序员。

美国科技大厂确实在裁程序员。李开复的说法更直接：不思进取的、按旧方式写代码的程序员确实会失业，"如果这些人今天还有工作，那只是他们老板还没意识到AI编程的时代已经来了。"

程序员失业与否，在整个人类进步的道路上只是一个小小的footnote。真正重要的是：会编程，就会干活。编程是数字世界里的操作引擎。

他描述了一个场景：让助手安排去上海出差，它自己打开携程，选好时间订票，发微信约朋友，时间不合适就改签，反复迭代，直到你满意。会编程，意味着会拆解任务、会做规划、会找bug、会从错误中修正。这些能力可以用在任何问题上。

三、367个agent，改变不了财报

开复判断是，Agent最大的机会在企业。

但企业普遍把它用小了。

他说，今天企业谈AI应用，谈的仍是客服、改演讲稿、写PPT、安排行程、报销。这些都有价值，但全部停在边缘。

"我们没想到第四步：帮公司做最重要的决策。"

他打了个比方。假设有个天才少年，科大少年班毕业，清华硕士，MIT博士，号称全世界IQ最高250，加入你的公司，你让他去做客服、改PPT。"真有这么聪明的人来，CEO一定把他捧进办公室：你来帮我思考战略、组织、决策，竞争对手出招了怎么办。"

"我们创造了这么聪明的AI，却大材小用把它用在客服上。我们对得起这些AI科学家吗？对得起这些特别厉害的AI大脑吗？"

常有传统企业的CEO坐到他旁边请教打分。"对方如数家珍：客服做了，法务做了，财务做了，一共367个agent都在用了。我问，它怎么改变了你的财报？房间里突然一阵沉默。"

DeepSeek R1发布时，很多人为DeepSeek自豪，下载它的APP，一些单位买了一体机，装上模型。"然后今天这些机器在哪里？恐怕扔到库房里了。"问题不在模型好不好。"去年用不上DeepSeek R1的理由，也是今年你用不上任何新模型的理由。

今天哪家公司能说，把K3或者GLM 5.2装进公司，改变了财报？基本没有。"

就像把一块英伟达的B300 GPU带回1976年，放到通用汽车老板的桌上。"没有PC，没有操作系统，没有应用，最强大的大脑也用不起来。"

给最强大脑配一张地图

李开复的解法，是在模型之上搭一套企业的操作系统。大脑是最强的模型，此外还需要三样东西：企业地图、实时导航系统，以及若干子系统。

地图就是ontology（本体）。这个概念最近两三个月很热，把它用火的有一家美国软件公司。李开复在演讲中引用的数据是，这家公司去年做To B业务拿到1000个新客户，每个付几百万美金。"你问它用什么模型？它会说无所谓，世界前十的模型都行。重点是它做了ontology。"

没有地图的AI，看到的档案柜全是碎片。"你问它欧洲供应链出了什么问题，它只能把碎片粘起来猜，猜出来的就是幻觉。为什么常有幻觉？因为它数据太多，不知道怎么对齐。"有了地图，组织架构、工作流、决策流程、供应商关系全部有序，AI才能归纳、推理、验证。"这个档案里每句话都是真实的，所以不会有幻觉。"

另一个子系统是多智能体。李开复认为它的价值在于抬高智能上限。他举了人类社会的例子：董事会、投委会都需要背景各异的人碰撞，桥水的Ray Dalio提倡radical transparency，让异质思维的人把真话讲出来。

"人类社会里人人讲真话其实很难，有面子问题，你投我的票我也投你的票，也不好意思顶撞董事长。AI的世界里没有面子，大家真的可以说实话。"

在创新工场，做一个投资决策，可以训练五个各有所长的智能体，让它们在沙盘里辩论，"主席"基于所有人的反馈拍板。

四、中层的消失

AI转型往深处走，问题就从IT部门移到老板身上：大量AI员工进来之后，公司怎么管？瓶颈在中层。

公司越大，中层越深，效率越低。层级带来信息耗损：往上传的充满噪音、糖衣和私心，往下达的必然变形。"屁股决定脑袋，很多中层对自己位置的重视超过公司。"老板看不到真相，"突然有一天出事了，他问下属为什么不早说，下属说我以为自己能解决。等灾难真发生了，下属已经辞职了。"

零一万物推出了一款叫BOSS AI的产品：把公司全部数据送给老板看，并持续捕捉新数据。在零一万物，每个会议录音，每个客户投诉电话录音，销售见客户只要对方允许也录音。"公司最重要的流程和数据是会议。点子、辩论、决策、战略都在会议里发生。"

它给老板提供的是一个“上帝视角”。李开复列了几种用法：公司上周开了1000个会，他只参加了其中5到10个，剩下的近990个会里，有什么重要抉择、巨大辩论、被卡住却没上报的方向；执行驾驶舱把正在发生的事和公司目标对齐；承诺账本记下每个人开会时答应的事，"老板会忘记，老板AI不会忘记"，年底做业绩评估，一个人75个承诺兑现69个，另一个人67个承诺只做了13个；人才盘点可以回答，公司最会用AI编程的是谁，其中愿意分享的是谁，这些人里谁有离职风险；会议领航员会前提示你对方想要什么、你该反问什么，会中有人讲了不靠谱的话，他的pad会收到一条提示：挑战他，他说的与事实不符。

现场演示用的是虚构场景：BOSS AI校验合同、交付和客户反馈后判断，知识中台是兑现标杆，智能客服agent和"江城问答助手"存在违约风险，朱鑫需要重点盯防，周航推进更稳，每条结论都能沿证据链追溯到项目、合同和人。当承诺、验收或回款出现公司级偏差，风险卡片会直接推到CEO面前。

五、AI不能担责

工具做到这个程度，问题自然出现：BOSS AI哪天会不会取代老板？

李开复的回答是不会。AI可以执行、思考、交付、建议，唯独不能担责。"AI出了错，你不能炒掉它，不能拔它电源。它不懂责任，也不懂热爱、品味、远见、信念和勇气。"

他判断，强项在执行、管理、运行、产品力、销售的CEO，以后AI会比他们做得好。未来最重要的CEO具备四种品质：品味、远见、信念、勇气。

例子分别是Chanel、乔布斯、贝索斯和马斯克。

Chanel看到女人穿着不舒服的衣服，决定设计又舒服又好看的，改变了女性服装，这是品味。

乔布斯造出iPhone，"当年做用户调查，用着诺基亚的人讲不出iPhone。"有记者问乔布斯做不做用户调研，他说做，"每天早上刷牙时看着镜子，我就在做用户调研。"用户并不知道自己未来想要什么，这是远见。

贝索斯一次次做华尔街不认可的事，做出了美国订阅式电商，也做出了云的概念，虽然他不是科技公司，最后一次次被证明是对的，这是信念。

马斯克把身家押进SpaceX，冒破产风险也要再回收一次火箭，这是勇气。

"AI不能担责，所以好CEO和AI是最好的伙伴。老板用品味、远见、信念和勇气做抉择，让AI帮着执行，帮着降低风险。这是未来领导力的呈现。"

这些思考，李开复写进了一本新书，对象就是CEO：怎么重新思考公司拥抱AI，怎么把AI员工带进公司，怎么找人管理AI员工，怎么解决中层效率的缺失。

六、6000万个DRI

组织也会随之改变。树状层级之后，李开复提出的概念叫DRI：AI原生公司里的微型CEO，端到端负责，是唯一负责人，自我驱动，不需要老板给目标、事事报批，自己能搞定跨部门、合作伙伴和客户的所有事，并且同时用好人，也用好AI。

DRI并不新鲜。万维网的Tim Berners-Lee、索尼的盛田昭夫、星巴克的Howard Schultz都是在一个组织里，靠大老板的认可和充分授权，带一个小团队把一件事做成的DRI。

"过去我绞尽脑汁想出6个例子，未来全世界应该有6000万个。"李开复说。以前做这些事需要巨资、稀缺资源或巨大的风险承担，现在AI员工又聪明又便宜，一个DRI管着一批这样的员工，可以高效执行。

企业的路径分三步：领导先用AI洞察公司、改变财报；挖掘人才，把DRI识别出来，给他们权力，让他们成为公司里最会用AI的一批人；最终整个公司DRI化。中层可以转型成DRI，也可以做DRI的教练。

他顺势对台下的年轻面孔说，你们应该在单位里寻找有没有DRI的机会、微型CEO的机会，"如果没有，可以把简历发到零一万物。"

个人的选择随之清晰。管理者的路有：做DRI，或者做DRI的老板；做人的工作，客户、人力资源，需要人与人建立信任的领域；做桥梁，翻译战略、对接新旧工作流，"但要提醒，这个职位可能是过渡的"；三条都走不通，"很不幸，就会成为被压平的中层。"

他用一张坐标图总结未来的工作。纵轴是人际互动的程度，横轴是工作的自由度。左下角是机器的主场。"我给大家的劝告是，远离左下角。在那里想打过AI，是绝对的奢望。"转型有两个方向：往上走，更多温度，更多人在一起；往右走，接受更多未知，做原创的、需要深厚经验的事。

体力工作同理。具身智能会在未来5到10年到来。救援人员和水管工自由度很高，每天面对新问题；流水线的自由度低，迟早被机器代替。

"以后人的左脑右脑会真正分开，左脑的事，AI会越来越多地接管。"李开复说，人类剩下的是有限的选择，加上愿意承担无限的责任：价值观、判断力、方向感、品味和勇气。"我们赌上自己的身家，赌上自己的一生，去做热爱的事情，这才体现人类的价值。"

演讲最后，他回到那封泛黄的信。39年前他在信里写道，人类将走向了解自己的最后一里路。

"今天最后想跟大家说的是，这一里路就是现在。AI的未来已来。"

点「赞」的人都变好看了哦！