李开复对话苏姿丰：企业AI转型需由一把手主导

作者 丨 《智客星球》 周文猛

在刚刚落幕的AMD AI开发者日2026活动上，零一万物 CEO 李开复与 AMD 董事长兼 CEO 苏姿丰就“AI智能体新范式”进行了深度对话。李开复在分享中表示，生成式 AI 正逐步进入智能体时代，今年其编程能力已跨越关键节点，多智能体架构正逐渐突破单一智能体的能力边界，成为行业热议的焦点。

在谈到企业普遍关注的“AI转型”话题时，李开复提出了自己的建议：企业AI转型不应只依赖CIO，而应由企业最高层主导，需要CEO的思维转变。他呼吁企业摒弃流于形式的“表演式AI”，真正构建能够深入业务核心的系统架构。

他提出了一种新的运营模式：DRI（Directly Responsible Individual，直接责任人）机制。并指出，未来工程师的工作方式将发生根本性变化，从关注系统本身转向对结果负责。

“今年AI有两个关键变化，已突破‘自主执行’的门槛”

在对AI行业发展的观察中，李开复指出，AI已从一年前的代码辅助工具，发展为可以端到端交付完整功能的智能体。他强调，AI的编码能力一旦突破临界点，自主智能体就真正具备了现实基础。

此外，他指出，AI的单一体现在面对复杂问题时存在能力瓶颈，而多智能体架构则能打破这一瓶颈。不同功能的智能体通过协作、辩论和迭代，能够实现更复杂的任务处理。

李开复认为，这与“美第奇效应”类似：当不同领域的专家共同协作时，其成果远超个体能力的简单叠加。他指出，我们正从过去依赖单一模型的模式中走出，进入由多智能体协同的“异构智能”阶段。不同模型和算法的组合，将形成群体智能，以解决更复杂的问题。

2024 年，人们关注的是：“AI 能否完成一个任务？”

2025 年，问题变为：“AI 能不能完成一整条工作流？”

到2026年，问题已演变为：“AI 能否替代一个企业的职能部门？”

他以HR部门为例，指出当招聘 Agent 与绩效 Agent 联动后，系统能根据员工绩效数据自动调整人才筛选标准。从简历筛选到新员工入职，再到绩效跟踪，多智能体系统将围绕统一的人力资源数据持续运转升级。随着能力扩展，这种架构将推动“一人公司”趋势的出现。借助多智能体框架，单个开发者或专家可以像“总架构师”一样，快速启动一个高度自动化的公司。

在李开复看来，AI正从“提示词-响应”模式转向“目标-执行”模式。未来，你不再是给AI一个提示，而是直接给它一个组织目标，智能体将自行完成协同、执行、评估和优化，形成闭环。

“停止表演式AI，转型不能只信CIO”

李开复指出，AI范式的变迁正催生产业级AI转型的商业机会。真正的经济价值，不在于只会“回答问题”的AI系统，而在于能执行企业目标的自主多智能体基础设施。

他指出，智能体时代将诞生真正的“自主企业”，其驱动力是跨部门、多层级协同运作的智能体网络。下一阶段的产业AI转型将围绕数据主权和可验证的ROI展开。

对开发者而言，最大的机会是构建过去需要团队完成、如今可由AI独立交付商业结果的系统。AI角色不再是工具，而是能承担营销、财务等职能的AI Agent。

李开复指出，当前多数企业选择在价值低的场景部署AI，如会议纪要、聊天机器人、内部搜索等，这些只是表面文章。他建议企业不要只听CIO的建议，因为CIO更关注系统稳定，而非组织变革。

“多数由IT部门自下而上推动的AI转型，最终都会失败。”他强调，AI不是简单的软件工具，企业AI转型是一把手工程，需要企业领袖的根本性思维转变。

“真正能够改变公司经营结果的，是那些直接影响损益表的核心业务环节。而这些领域，恰恰是很多高管最不愿意让AI介入的运营职能部门：收入、利润、防欺诈、动态定价、供应链、产品上市速度，以及核心创新能力。”李开复指出：“具有前瞻性的CEO们正在重新校准公司的运营方式、组织变革和领导方式。”

他建议，任何参与商业研发的人，都应该用同样的方式思考问题。停止流于表面的“表演式AI”，开始构建能深入业务实质的结构性引擎。

“DRI模式重新定义技术人，人人都要把自己当CEO”

他指出，当前一个人如果拥有合适的工具和算力，已能完成过去需要整个团队才能完成的工作。

他观察到，大多数开发者习惯于在代码层面思考所有权问题。比如，由一个人负责代码仓库和PR，另一个人负责值班，另一个人负责具体服务。这种责任边界只覆盖你能够通过键盘控制的部分。而现在，越来越多编码工作被AI智能体接管。

针对这一变化，他提出了一种打破责任边界的运营架构：DRI（Directly Responsible Individual，直接责任人）概念。并预言DRI模型会成为AI原生公司最核心的组织架构。

所谓DRI，就是由一个人对某个跨职能结果承担端到端责任。这不是一个职位头衔，而是一种非常明确的责任机制。就像系统运行手册里唯一指定的值班工程师：最终结果如何、业务影响如何，都由DRI责任人负责。

在软件工程中，交付产品的主要瓶颈很少是代码本身。而是所有权的模糊不清。责任分散、停滞的拉取请求以及偏离的路线图，通常都源于：很多人只是负责项目管理大表上的某一个环节，却没有人真正对最终结果负责。在DRI模式下，一个人类DRI会处于整个智能体系统的中心，围绕他协同工作的，是由研究、执行、合规和监控等不同Agent组成的专业化集群。DRI不把时间和精力花在具体执行上，而是负责整体编排、关键决策，并对最终的输出契约负责。与此同时，实时数据流会逐渐取代传统的汇报体系，业务运转也会越来越围绕具体、可量化的结果展开。

“我认为，一个优秀工程师所具备的很多能力，和成为优秀DRI所需要的，几乎是高度一致的。”李开复表示，当你编写技术规范时，你其实是在尝试定义可量化的商业成果；当你给系统做监控、配置自动告警时，你其实是在建立衡量结果的机制。当你凌晨两点主动去de-bug排查故障，而不是等别人通知你时，你展现出来的，其实正是DRI模式最核心的主人翁意识。

在他看来，选择DRI模式，也意味着你必须重新定义“什么是个人成功”。在智能体时代，一个优秀工程师的价值，不再只是由“写了多少代码”来衡量。这也意味着，今天很多工程师的工作方式都会发生变化。你不再只是关注系统，而是要对结果负责，优秀工程师通常都会非常重视监控系统，使服务具备极强的可观测性，DRI则是把这种技术严谨性延伸到了他们所拥有的业务结果上。

“如果你是一个负责增长的DRI，你不仅仅监控API延迟，你还要监控用户激活率、转化漏斗以及对收入的影响，要端到端地对完整结果负责。”李开举道，“你拥有决策权，而不仅仅是建议权，工程师通常很擅长分析，但他们常常把产出物交给产品经理或高管去做选择，DRI则需要自己完成闭环，你进行分析，你做决定，并对接下来发生的任何事情负责，刚开始会有些不习惯，但很快你就会进入状态”。

责任编辑：江钰涵

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