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2026年企业AI将重塑商业格局，抓住机遇才能避免被时代淘汰。

核心内容：
1. AI技术飞速发展与企业应用滞后的矛盾现状
2. 未来社会可能出现的0.1%与99.9%的极端分化
3. 企业构建AI壁垒的两大关键：速度与业务深度绑定

杨芳贤

53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

这期是一个视频播客。我和@吴晨老师（财经作家，畅销书《2049》作者），一起聊聊2026企业AI的信号、噪声与趋势。完整内容可以在我的视频号观看，文末扫码可以直达。播客文字版也整理出来给大家，欢迎交流！

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本期要点速览

• 我们正处在一个很奇怪的阶段：AI 能力在飞速增长，但真正把 AI 放进工作和组织里的人，远没有想象中多。

• 你必须持续奔跑，才能保持在原地；AI 抬高了平均值，也同时拉大了人与人之间的差距。

• 未来的分化，可能不再是二八或一九，而是 0.1 和 99.9，差距体现在你是否还“相关”。

• 即便是巨头，也没有真正的安全感，基础技术和上层应用正在同时被重构。

• 真正的壁垒不复杂：一是速度，二是能否真正进入现实世界，与真实业务深度绑定。

• 在企业级场景中，模型正在快速基础设施化，真正拉开差距的不是模型，而是上下文。

• 大模型第一次让企业能够把非结构化内容，转化为 AI 可理解、可推理的上下文资产。

• 文件本身并不重要，重要的是决策过程与「当时为什么这么选」。

• 真正有意义的 Agent，不是会聊天，而是能在过程中主动提醒你下一步。

• 技术已经很快了，真正慢的是人和组织；企业不是任务集合，而是人组成的系统。

• AI 能写代码，是一个分水岭，它带来的不是效率提升，而是工作结构的变化。

• 面对 AI，要么只是提效，要么把它当作一块新大陆；如果只沿着旧边界加 AI，最终什么都不会真的改变。

欢迎在小宇宙收听本期完整对话

（以下为本期播客核心观点整理）

01. 

你必须跑得非常快，

才能勉强“留在原地”

最近越来越强烈的一个感受是：你必须持续奔跑，才能保持在原地。

这听起来有点像「红皇后效应」即使在物理环境相对稳定的情况下，物种也必须不断进化以适应其他物种的进化，才能维持生存地位，但放在今天并不夸张。技术进步一定会抬高平均值，这几乎是所有技术浪潮的共同结果。生活会更方便，效率会更高，很多原本麻烦的事情都会变得轻松。

但与此同时，差距也一定会被拉大，而且这种差距并不只体现在收入上，而是体现在你是否还和这个世界保持关联。

AI 很可能会让绝大多数人的生活变得更舒服，但也会让越来越少的人，对方向产生实质性的影响。它对工作的影响，对组织结构的影响，甚至对社会的影响，很可能会比互联网时代更深。

以前我们熟悉的是二八结构，后来是一九，再往后，可能会变成 0.1 和 99.9。

每个人迟早都会遇到一个阶段：
要么你还能参与这件事，要么你就逐渐被甩在一个“依然过得还不错，但不再相关”的位置上。

02. 

没有绝对的安全区

巨头也不例外

直觉上，很多人会觉得未来一定属于那些拥有算力、资金和资源的巨头。但如果你真的站在这个行业内部，会发现一种普遍存在的不安全感。

这是一个非常少见的历史阶段：基础技术和上层应用，在同一时间发生剧烈变化。

这意味着什么？
意味着几乎所有既有优势，都在被重新评估。哪怕体量再大，也很难说自己一定不会被绕开。模型之间的起落已经反复证明，没有哪一条路径是天然稳固的。

在这种情况下，所谓壁垒反而变得很简单：

第一，是速度。
不是你有没有想法，而是你能不能更快试、更快错、更快调整。

第二，是你能不能真正进入现实世界。
如果只是停留在模型、算法、数字层面，优势会被迅速复制；只有当 AI 和真实业务、真实流程、真实数据深度绑定，壁垒才会慢慢形成。

中型企业往往处在一个非常尴尬的位置：它们既有过去的积累，又没有“大而不倒”的缓冲空间。如果过去不能被转化成新的资产，很快就会变成负担。

03. 

AI和物理世界的关联

才刚刚开始

去年年底，很多人都在讨论“今年会不会是具身智能之年”。
机器人、自动驾驶、机械臂，这些话题当然重要，但如果只盯着这些，很容易忽略一个更大的背景。具身，只是 AI 和物理世界连接的一种方式，而且只是其中的一个子集。

真正有意思的问题是：
当 AI 作为一个更强的“认知系统”，进入那些高度复杂、长期依赖经验判断的实体行业时，会发生什么？

建筑、采矿、制造，这些行业并不缺自动化设备，真正稀缺的是对复杂系统的理解、推演和决策能力。

AI 和物理世界的关系，其实还远远没有真正展开。

04. 

从“内容管理”到“企业上下文”

为什么说「Context is all you Need」

在企业级 AI 的语境中，一个越来越清晰的判断是：模型本身正在快速走向基础设施化。无论是从技术演进，还是从市场格局来看，大模型都很可能像水、电、煤一样，成为一种“偏基础”的能力。模型会越来越好，但提供模型的公司反而会越来越少。

与此同时，ToB 和 ToC 对模型的诉求也在分化：
面向消费者的产品，更关心价格；
面向企业的系统，更关心稳定性、可控性和品质。

在这样的前提下，一个企业、一个组织，甚至一个个体真正拉开差距的地方，并不在于“你用的是哪一个模型”，而在于——这个模型到底在什么样的上下文中被使用。换句话说，真正的差异来自 context。

如果回到更具体的企业实践，这个变化其实已经发生了一段时间。在数字化时代，企业所说的“内容管理”，更多指的是：把图文、视频、方案、物料这些非结构化文件集中存放、统一管理，方便被调用、复用和分发。这些内容，主要服务的是营销、销售、传播等“用内容”的场景。

但在大语言模型出现之后，这些原本被当作“输出物”的内容，突然获得了一个新的身份——它们开始变成 企业上下文最重要的载体。原因并不复杂：大模型第一次具备了对非结构化内容的理解能力。过去，图文、视频只是“给人看”的；现在，它们可以被“转译”为模型可用的上下文。

这意味着，企业过去积累的所有内容，不再只是历史存档，而是可以真正被 AI 理解、调用和推理的资产。

但如果只停留在“把文件喂给模型”，这件事仍然是浅层的。真正有价值的上下文，并不只是结果，而是决策的过程本身。举个例子：一家企业把新品研发的整个流程，完整放到了系统里。在过去，这意味着什么？意味着文件被存下来了，之后可以通过搜索找到。但从上下文的视角来看，真正重要的不是这些文件，而是这些文件背后隐含的信息：

• 这个企业做过哪些类型的研发尝试

• 哪些路径被证明是成功的，哪些是失败的

• 哪些选择符合企业自身的文化与价值观

• 哪些决策最终被市场验证，哪些没有

这些东西，本质上构成的是一段集体决策记忆。

当 AI 能够读取的不只是“最后做了什么”，而是“当时为什么这么做”，它才真正开始理解这家企业。在这个语境下，原本看起来很普通的文件，开始发生质变。

它们不再只是孤立的 PDF、文档或物料，而是被放进了一条连续的决策链路中。

于是，系统记录的不只是“发生过什么”，而是：

• 谁在什么阶段参与了决策

• 做过哪些选择

• 为什么放弃了某些方案

• 哪些判断是在什么约束下做出的

这些信息加在一起，逐渐形成一种“上下文图谱”（context graph）。这张图谱的价值不在于存储，而在于推理。

05. 

上下文不是一次性建设，

而是持续生成

当上下文被理解成“企业的长期记忆”，一件事就变得非常清楚：它不是一个一次性工程，而是一个持续生成的过程。每一次对话、每一次协作、每一次判断，都有可能成为未来 AI 理解你、提醒你、协助你决策的基础。

真正的挑战，不在于“有没有模型”，而在于：你是否愿意把自己的工作过程暴露出来，让它被记录、被理解、被复用。

06. 

Agent 不是停留在“聊天”，

而是能提醒你下一步（Proactive Agent）

当 AI 站在这张图谱上，它开始具备一种能力：在你做出一个选择之后，提醒你——接下来可能还有哪些选项。

并不是所有“能对话的 AI”都应该被称为 agent。真正有意义的 agent，至少具备一个关键特征——它是 proactive 的。也就是说，它不是只在你提问时回应你，而是在你工作推进的过程中，不断提示：

• 你现在做的这一步，通常会引出哪些下一步

• 在类似情境下，过去有哪些选择是有效的

• 有哪些你可能忽略，但值得注意的变量

而且，这种提醒并不是通用模板。因为上下文不同，它提醒不同人的方式、内容，也应该不同。同样一件事，对不同角色、不同背景的人，下一步“合理的行动”并不一样。

这时候，一个非常现实的问题浮现出来。在企业里，最有价值的经验，往往并不写在文档里。它们存在于老员工的判断、领导的取舍、反复出现但说不清的“感觉”中。很多关键决策，最终呈现出来的只是一个结果文件。真正决定方向的讨论、犹豫、权衡，反而被时间吞没了。

于是问题变成：有没有可能，让这些思考过程本身，成为上下文的一部分？

07. 

从对话中生成「Agent Skills」

在对话中，给出了一个非常具体、也非常“工程化”的解法。当人和 AI 一起工作时，每一次深度对话，其实都包含了大量隐性经验：

• 如何拆解问题

• 如何判断信息是否有用

• 在什么条件下选择继续，或停下来

如果这些对话只是“一次性的”，经验就会流失。但如果它们被记录下来，并在你确认“这次做得不错”的时候，被提炼成一种新的上下文形态，就会发生变化。

这种形态，被称为 Agent Skills。下一次，当你面对类似任务时，你不需要从头解释逻辑，只需要把这些 skills 导入到新的 agent 中。

AI 会直接进入一种“曾经对过的工作状态”。

这里有一个很关键、但常被忽略的细节。在很多复杂工作中，人其实并不擅长把经验抽象成完整的方法论。但人非常擅长判断：这个是好例子，那个是坏例子。

过去，提示词工程中一个行之有效的方法，就是不断给模型举例子，而不是试图讲清楚抽象规则。Agent Skills，本质上正是把这种“通过例子学会”的方式，系统化了。你不需要完整说明“为什么这样做对”，你只需要让 AI 看到：在类似情境下，什么样的行为被认为是对的。

就像骑自行车。

看说明书，并不能让你学会骑车。你只有在不断尝试、不断调整中，才会真正“会骑”。过去，AI 更多停留在“看说明书”的阶段。现在真正发生变化的，是：我们开始尝试让 AI 在新的场景里，直接把车骑起来。这当然不意味着不需要人。恰恰相反，它意味着人和 AI 之间的协作，会变得更加频繁、更加具体。

想象一个更未来感的场景：当智能体开始彼此协作，人与系统的关系会变成什么样？也许人不需要时时在场，但需要始终在 loop 里。系统应该做到几件事：

• 主动告知正在发生什么

• 长期监控重要变化

• 拥有比人更长的记忆

• 在关键节点，把问题抛回给人

这更像一种协作关系，而不是替代关系。

08. 

从只给工具到

AI Full Stack的必然趋势

如果只给企业一套 AI 工具，AI 很可能只会变成“锦上添花”。真正困难的，不在于工具本身，而在于工具如何进入业务、如何影响绩效、如何改变人的行为方式。

这也是为什么AI 必须是 full stack 的。不是只教你“怎么用”，而是要陪着组织一起走过改变的过程。

有一个反复出现的判断，是把问题拆成两个速度：技术的速度，和人的速度。从技术角度看，很多事情其实已经成立了。

AI 已经不只是“给你建议”，而是可以操作人类最重要的生产工具——电脑。一旦 AI 能写代码，它本质上就具备了控制电脑的能力。而当它能控制电脑，就意味着：

所有我们今天通过电脑完成的知识工作，理论上都已经进入 AI 的能力边界。

写内容、做营销、回邮件、做分析、做研发、做新品规划……这些并不是未来式，而是已经发生的事情。

但真正的变化，并没有因此自动发生。

技术成立，并不代表组织就能跟上。AI 能做的事情，和企业里的人“真的能用起来”，中间存在巨大的断层。企业并不是由一个个任务组成的，企业是由人组成的系统。只要这个系统不允许、不鼓励、甚至不容忍新的工作方式，再强的技术也只能停留在“看起来很美好”的阶段。

10. 

AI 写代码，

为什么是一个分水岭。

在所有能力中，写代码被反复提及，不是因为它只影响研发，而是因为它解决了一个更底层的问题。

当 AI 能写代码，它就不再只是某个岗位的辅助工具，而是开始具备一种“通用行动能力”。很多原本需要排期、协调、等资源的事情，突然变成了：一个人就可以把事情先跑起来。

这带来的不是简单的效率提升，而是工作结构的变化。

过去，一个软件项目可能需要二十个人：前端、后端、测试、运维、产品、项目管理……任务是线性流转的，你永远在等别人完成。现在，即便不是所有环节都完美，一个人也更容易自我闭环。这意味着：个人对最终结果的影响力，在明显上升。

当一个人可以完成更多端到端的工作时，协作的方式自然会发生变化。“更少的人协作”并不是因为大家不愿意合作，而是因为很多过去必须依赖协作才能完成的事情，现在不再需要。

这会直接冲击一种非常熟悉的组织形态：以协调、对齐、汇报、联调为核心价值的岗位。在组织内部，冲击也并不是均匀发生的。有两类人，会感受到更直接的挑战：

第一类，是固定思维非常强的专家。
当他们的价值高度依赖某一套既定方法时，一旦这套方法被 AI 部分吸收，冲击会非常直接。

第二类，是以资源调配、任务分发、进度汇报为核心价值的中层管理者。
当个人闭环能力提升、团队变小、协作减少，这类角色会被迫重新定义自己的价值。

当团队变小，责任变完整，一个变化会非常明显：组织层级开始被压平。过去，一个管理者直接汇报的人数，被认为不应超过某个“合理范围”。但在 AI 的辅助下，这个假设正在被挑战。并不是因为管理消失了，而是因为决策与执行之间的距离被缩短了。

在实践中，一种新的组织形态正在形成。不再是按职能切割，而是由小规模的 Pod，端到端对一个业务目标负责。在 Pod 内，角色是多元的，一个人可以承担多个职责。职能并没有消失，而是被重新定义为 Community：它的目标不再是“管人”，而是“让更多人具备这种能力”。能力在组织中流动，而不是被锁死在岗位里。

培训不再只是提升能力的手段，也开始成为识别人的方式。当所有人都有机会学习、尝试 AI，谁愿意学、谁学得快、谁真的用、谁产生效果，都会自然显现出来。这比简历、头衔，甚至比面试更真实。

11.

一个关键的分叉：

在原有业务上做提效，

还是开辟新大陆？

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