本文来自微信公众号： 复旦管院 ，编辑：王菲妮，责编：黎舒娅，作者：复旦管院
近日，复旦管院两岸菁英论坛暨复旦大学EMBA台湾同学会年会在台湾举行，来自两岸的专家学者、优秀校友企业家围绕AI浪潮下的产业变革与管理新局等话题展开深度对话。
一只“龙虾”掀开AI下半场：
智能体的生命力到底有多强？
2026年全球AI领域最值得关注的现象，是以“养龙虾（OpenClaw）”为代表的新一轮应用浪潮。它标志着人工智能正在从“会聊天、会回答问题”的生成式AI阶段，迈向“能够执行任务、调用工具、完成工作”的智能体时代。
从管理角度来看，智能体最大的价值并非替代某一个岗位，而是大幅压缩从商业想法到产品落地的周期。过去，企业发现一个机会，需要经历调研、设计、开发、测试等多个环节；而在智能体的帮助下，员工甚至普通业务人员都能够快速验证创意、构建原型并推动落地。
需要注意的是，企业不要陷入“智能体万能论”。当前市场上既存在对智能体的过度追捧，也存在对其能力的误判。真正决定企业能否从AI中获得价值的，是是否理解其运行逻辑，并将其与业务场景深度结合。
未来企业应用智能体时，成本管理将成为重要课题。不同模型执行同一任务所消耗的资源可能相差数十倍甚至数千倍，模型选择、任务设计和系统架构都会直接影响企业ROI。因此，企业需要从管理视角综合评估底层模型、应用场景与成本收益之间的平衡。
这是最美好的时代，也是最充满挑战的时代。展望未来，智能体不仅是一项新技术，更是一种新的组织能力和生产方式。对于企业管理者而言，最重要的任务是理解技术本质、重构业务流程，并思考如何让智能体真正创造商业价值。
“数字奴隶”还是“算法独裁”？
两岸专家共议AI时代的隐忧与希望
中华大学讲座教授叶匡时：
以黄仁勋提出的“能源、芯片、基础设施、大模型、应用——五层蛋糕”框架来看，台湾在芯片和基础设施层面实力突出，但在能源、大模型和应用三层明显薄弱。大陆在新能源、储能等领域优势显著，大模型性价比出色，应用层面更是无需多言。两岸在AI产业链上具有高度互补性，合作空间巨大。
关于AI取代人类工作的悲观预期，需要回到历史中审视。过去二十年科技高速发展，人们是更轻松了还是更忙了？答案是更忙了。汽车为我们节省了交通时间，但我们跑得更远了，花在车上的时间反而更多。AI在企业中的应用确实减少了某些岗位的工作量，但老板会创造新的工作给员工。
近期，国际上提出了三点值得所有人深思的议题：
第一，人类正逐渐沦为“数字奴隶”，每家公司都在紧盯数据，老板天天看数据，人性被置于何处？
第二，算法独裁，算法告诉你该怎么做，你就跟着做，人类的思考和判断将安放何处？
第三，AI正演变为“杀人机器”。俄乌冲突等战争中，AI技术已被用于杀戮，每一条生命在屏幕上不过是一个数字，人命的价值正在消解。
在全民狂热追逐AI落地的当下，这些关乎人类本质的问题需要更多教育工作者和思想家冷静思考，AI技术的前进方向，不应只由商业逻辑决定。
台湾大哥大资讯长蔡祈岩：
一个社会对科技的持续追求，是整个科技创新动力最重要的底层土壤，科技创新的延续性，决定了下一代技术竞争的身位。台湾目前在AI发展上面临世代交替的困境，1980年至2000年间创业成功的企业家，恰好错过了接下来的数字移动时代。而大陆在AI领域势头强劲，正是因为那一阶段数字移动发展非常成功，延续了这股气势。
AI正在帮助每个人从专才逆转为通才。这将使组织有机会把已经分得太细的部门重新整并，将金字塔式结构变为变形虫式组织。长远来看，如果AI能替代人类所有体力和脑力劳动，人类该寻找什么样的新价值？在全世界所有人都无需工作之前，竞争依然存在——跑得慢的人先被熊吃掉。
但到达终极状态时，所有人都不再需要工作。到那时，人类和动物园里的猴子有什么区别？衣食住行全部被供养，而人类与供养体系毫无关系，也无权决定其运行方式。人类将活在一个什么样的世界里？答案取决于未来二三十年我们共同做出的选择——谁来扮演“神”的角色？是AI？是资本家？是政府？还是一个由全民共识决定的共同体？这是未来二三十年全人类需要认真思考和参与的关键命题。
世界观学院创办人李佳达：
AI落地的核心障碍并非工具本身，而是企业有没有提出正确的问题。如果问题问错了，AI只会以更快的速度放大错误。
在AI时代，最有效的学习不再是刻意练习，而是“附带学习”。任何知识AI都随时可以教你，当你为了解决某个痛点去使用它，发现它确实有用，你就学会了。知识不再需要提前储备，而是在需要时即时获取。基于这一理念，我们在商学院案例教学中做了新尝试：不再让每个人读同一份案例，而是把案例植入AI Agent，它成为可以与你讨论的小助教，甚至能为每家企业量身定制案例应用方案，让学习在解决真实问题的过程中自然发生。
未来十年的使命，是把AI使用从工具层面提升到指挥层面。指挥能力分四个层次：
第一，能否教AI如何思考——将人类的底层逻辑思维导入AI，未来不再有专业之分，每个人都具备调动不同专业的底层能力；
第二，能否让AI按特定专业方式思考；
第三，能否调度多个AI组成协作团队，用不同视角补足自身盲点、识别认知偏误；
第四，能否建立一个系统，让AI陪伴你持续进步、持续思考。
这四层能力，决定了人在AI时代是沦为被供养的“动物园居民”，还是继续在人间参与有意义的“挣扎”，并保持人的价值。
91APP产品长李昆谋：
在零售行业，AI并非新鲜事物。传统的推荐系统（即过去所说的“千人千面”）本身就是AI的应用。如今，随着大语言模型的发展，我们重新构建了推荐系统和搜索引擎，将向量维度从传统的十几二十个提升到数千维，精细化程度大幅提高。
以搜索为例，传统搜索依赖断词断句和关键词匹配，需要不断维护白名单。有了大语言模型后，系统能够理解消费者的模糊输入，即使拼写错误也能准确识别意图，大幅提升搜索体验。在电商场景中，用户必须“找得到”才能“买得到”，这一改进直接带动了业绩增长。
从业十几年，我们看到许多品牌消失，但原因并非没有跟上科技。真正的大品牌从不急于做电商，比如Nike、Adidas等国际品牌近年来才开始认真布局线上渠道。他们不焦虑，因为“到哪里开店，消费者都会来买”，这就是品牌的力量。
一个品牌的消亡，根源在于失去了“说故事的能力”。这件事科技帮不上忙，它是人类独有的价值，也是品牌得以持续存在的根本。
美国安卓乐资本（Andra Capital）科技私募基金合伙人林家振：
算力、电力与散热三大问题，最终归结为同一个核心——能源。算力运行必然消耗电力，高密度运算又持续产生散热需求，这是AI基础设施的根本矛盾。解决路径有两条：一是从供给端突破，以核聚变技术解决能源来源问题；二是从芯片端提升效率，通过降低推理芯片功耗来减少发热，同时降低对高端散热方案和特种内存的依赖。双管齐下方能突破AI规模化的物理天花板。
全球AI供应链正在经历重构。算力需求爆发使先进制程产能成为稀缺资源，而美国出口管制进一步限制了供应链的地域选择。台湾在先进半导体制造领域具有不可替代性，大陆在机器人关键组件、医疗设备等领域也有成熟产业集群。在合规框架下，两岸供应链仍有机会切入美国AI公司的采购体系，这是产业结构性变化带来的长期窗口。
中国在多个前沿科技领域持续加大投入，创新活力和产业推进速度令人印象深刻。AI与实体产业结合所释放出的能量，正在超越许多人的传统认知。
本轮科技革命与以往最大的不同在于AI已经从单一技术演变为支撑各行业发展的基础设施。无论是生物医药、新能源、新材料还是半导体领域，AI都正在成为推动创新的重要引擎。技术突破不再依靠单一学科的发展，而是在AI赋能下形成叠加效应，加速创新成果涌现。
人类历史上过去的技术革命，本质上都是为了减轻劳动负担、提升生产效率和创造更多繁荣。但AI与过去所有工具存在根本区别，过去的技术是被人类驾驭的工具，而今天的AI正在逐渐成为“类人”的存在。
在这样的时代背景下，管理不仅不会消失，而且将承担更加重要的使命。随着AI推动自动化决策、自动化生产和自动化运营不断发展，企业组织形态正在发生变化，甚至出现“一人公司”等新的组织形式。
无论技术如何进步，只要社会仍由人构成，就仍然需要管理。管理的本质，是协调人与人的关系，是形成共识、优化资源配置和建立合理的分配机制。特别是在未来生产力大幅提升、部分工作被AI替代的背景下，如何进行财富分配、如何平衡人与机器的关系、如何维护社会公平，都将成为管理必须面对的新课题。
AI也正在倒逼教育体系发生深刻变革。过去教育体系中的许多内容建立在知识记忆和重复训练基础之上，而在AI能够快速获取和处理知识的时代，这种模式将面临根本性挑战。教育需要更加重视底层逻辑训练、创造性思维培养和发散性思维塑造，帮助学生形成独立判断能力和创新能力。
AI发展如火如荼，不可阻挡，更大的物质丰富和个体自由值得期待，但这不意味着人的价值消失。人之所以为人，不仅因能创造财富，更因拥有精神世界和情感体验。
因此，面对AI时代，我们要用智慧和勇气拥抱AI时代，同时守护人类的尊严、价值与未来。期待两岸能够携手合作，用管理为AI赋以正确的价值观，让AI变得温暖、尊重人性，那么人类生命将更有意义，社会将更加繁荣。