每经记者：赵雯琪 徽声在线编辑：许绍航

5月19日，全球芯片行业领军企业AMD的首席执行官苏姿丰亮相AMD上海AI开发者盛会，与零一万物创始人兼CEO李开复展开了一场聚焦“AI智能体新范式”的深度对话，这场对话吸引了众多行业内外人士的关注。

在此次对话中，两位科技界的领军人物将讨论的核心聚焦于一个关键问题：企业在AI领域的投入，究竟能带来多少实实在在的商业回报？这一话题无疑触动了众多企业的敏感神经。

李开复给出了一个直截了当的观点：“如果企业的AI部署，最终没有在季度财报电话会议上体现出任何实质性的数字变化，那么这样的AI转型就并非真正意义上的转型，而只是浪费资金打造了一个华而不实的AI实验室。”他强调，真正值得AI深度介入的，是那些直接影响企业损益表的核心环节，如收入、利润、供应链管理以及动态定价等。

苏姿丰则从算力基础设施的角度对这一观点进行了回应。她透露，AMD的内部工程师已经在利用AI智能体来加速产品设计与验证过程，如今，一个人配合上合适的工具和算力，就能完成过去一整个团队的工作量，这无疑大大提高了工作效率。

《每日经济新闻》记者观察到，两位对话者共同描绘出了2026年AI产业的一个重要分水岭：AI将不再仅仅局限于回答问题或完成单项任务，而是要能够稳定地承担起一个企业职能部门的完整目标。

李开复进一步预测，传统的由首席信息官（CIO）主导的自下而上的AI转型模式，很可能会以失败告终。他认为，企业的AI转型必须是一场“一把手工程”，需要由CEO自上而下地推动。这一观点直击当前企业AI治理的核心矛盾。

2026分水岭：AI将替代部门职能，而非仅完成任务

李开复指出，2024年大家最为关注的是AI能否完成一个具体任务，而到了2025年，这一关注点将转变为AI能否完成一整条工作流。而到了2026年，核心问题将进一步升级为AI能否替代一个企业的职能部门。

推动这一质变的，有两大关键变化。

首先，AI的编程能力已经跨过了临界点。李开复表示：“一年前，AI还只能辅助编写代码，但现在，它已经能够端到端地交付一整套功能。智能体在数字世界中的所有行为，本质上都可以归结为代码层面。一旦AI的编码能力跨过了这个门槛，自主智能体就将成为现实。”

其次，大家开始意识到，单一智能体的能力是存在上限的。李开复解释说：“无论模型参数有多大，单个智能体的推理能力终究会碰到瓶颈。”而多智能体架构的出现，则打破了这一上限。他借用“美第奇效应”来比喻：“当不同领域的专家被放进同一个房间，他们的产出将远超任何单一个体。五百年前，人类就发现了这一规律，而今天，我们将其带到了AI世界。”

他以人力资源（HR）部门为例进行说明：招聘智能体与绩效智能体可以联动工作，系统能够根据员工入职后的绩效数据，自动调整前端的筛选标准。从简历筛选、面试、入职，到月度、季度的绩效跟踪，多智能体系统可以围绕统一的数据持续运转，最终演变为一个覆盖HR、研发、产品、销售等多个部门的协同网络。

苏姿丰从硬件层面印证了这一趋势。她提到：“AMD的工程师正在利用AI智能体来加速产品设计过程。如今，一个人配合上合适的工具和算力，就能完成几年前整个团队的工作量。”李开复则补充说，智能体系统具有高度突发性和大规模并行计算的特征。为了让多智能体协同真正具备现实可行性，系统必须满足几个条件：本地优先、端侧处理，以及低于100毫秒的响应延迟。这也是当前硬件竞争的关键所在。

“我认为，在这一趋势上，AMD比很多公司都看得更早、更清楚。随着AI开始走向多智能体架构，我们也必须重新思考‘算力’本身的定义。未来，极致的词元（token）效率以及本地化处理能力将成为关键。”李开复表示。

然而，李开复也指出：“目前，几乎每个企业都选择在不出错却价值极低的场景部署AI，比如会议纪要、HR聊天机器人、内部搜索等，这些都是表面文章。”他认为，之所以这样，是因为大部分公司都是由CIO负责管理AI部署，而CIO的职责是管理软件运营，并非重新定义公司。因此，多数由IT部门自下而上推动的AI转型最终都会失败。企业AI转型必须是一场“一把手工程”。

因此，在他看来，真正能够改变公司经营结果的，往往是那些直接影响损益表的核心业务环节。而这些领域，恰恰也是很多高管最不愿意让AI介入的运营职能部门，如收入、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等。具有前瞻性的CEO们正在重新校准他们公司的运营方式、组织架构以及领导方式。

对于开源生态，苏姿丰提到，开源AI社区正在涌现出大量创新，而且这个生态已经越来越全球化。对此，李开复回应说：“开源势不可挡。闭源模型类似于苹果的iOS系统，追求高利润和强控制；而开源社区则成了AI世界的安卓系统，拥有更广的覆盖和更大的规模。”他特别指出，中国的开源生态因为硬件资源受限，反而转向了极致的工程效率、算法优化和架构创新，形成了独特的优势。

“一人公司”崛起：DRI模式引领技术人从写代码到交付结果

面向未来，李开复提出了“自主企业”的构想：“未来，真正意义上的自主企业将诞生，它们将由跨部门、多层级协同的智能体网络驱动。下一阶段的产业AI转型将围绕两个核心展开：数据主权和清晰可验证的投资回报率（ROI）。”他提到，类似AMD这样的合作伙伴正是构建“智算主权”的地基。

他同时指出，“一人公司”的趋势正在悄然兴起：“借助模块化的多智能体框架，单个开发者或领域专家如今有能力像总架构师一样，快速启动一家高度自动化运转的公司。”他鼓励在场的开发者：“如果你带着笔记本电脑，对系统编排有所了解，并有一个大胆的想法，那么你现在比任何一家财富500强企业的战略部门都更有优势。这一代开发者站在了一个极其少见的时代窗口前，最不该做的就是把自己的创造力锁进大公司体系里。去创造属于你自己的事业吧。”

在组织架构层面，李开复提出了DRI（直接责任人）模型。“我预测，DRI模型将成为AI原生公司最核心的组织架构。DRI就是一个人对某个跨职能结果承担端到端的责任，这不是一个头衔，而是一种明确的责任机制。”在这个模式下，人类DRI处于智能体系统的中心，周围是研究、执行、合规、监控等智能体集群。DRI负责整体编排、关键决策和最终输出契约。“实时数据流将取代传统汇报方式，业务运转将围绕可量化的结果展开。”

他解释说，优秀工程师的能力与DRI所需能力高度一致：“当你写技术规范时，你在定义可量化成果；当你设置自动告警时，你在建立衡量结果的机制；当你凌晨两点主动调试（debug）时，你展现的就是DRI的主人翁意识。”他提醒说：“在智能体时代，工程师的价值将不再由写了多少代码来衡量。你要对结果负责，拥有决策权，并有规划地配置智能体集群。工程师的优势将在这个时代被无限放大。”

值得一提的是，在会上，零一万物联合AMD正式发布了首款私有化智算节点“Cube01”。据官方介绍，作为依托AMD锐龙处理器平台打造的私有智算底座，“Cube01”可以通过构建数字员工实体，承载企业智能，有效解决当前最先进（SOTA）大模型部署时所面临的云端成本高昂、数据隐私安全以及硬件带宽瓶颈等挑战。

李开复表示：“过去，大家按量付费使用云计算服务，就像打网约车一样；而现在，你拥有了一辆绝对安全的专属专车。”他鼓励工程师：“带着‘结果导向’的思维去开发，借助Cube01蜕变为在AI时代不可或缺的DRI。”

针对此次AMD开发者日2026的参会者，李开复也发出了呼吁：技术人应当积极拥抱AI时代的DRI个人能力升级。他指出：“作为技术人，你们开发的不仅仅是系统，而是可量化的商业成果；你们拥有的不仅仅是给产品或业务的建议权，而是直接拥有决策能力。AI正成为赋能技术人的新形态超能力。”