人机协作将会长期存在。人的优势是什么？AI的价值又是什么？

文｜赵艳秋

编｜牛慧

人对AI的态度，正变得复杂而矛盾。就在刚刚过去的5月，美国各大高校毕业典礼接连发生同类事件：只要嘉宾一味推崇AI、淡化就业冲击，台下毕业生就集体喝倒彩。年轻人用最直接的方式表达自身面临“被替代”的惶恐与不满，也道出在社会评价体系中人类贡献该如何重新界定的迷茫。

“前几次产业革命，人的地位没有被撼动，但AI撼动了人存在的基本价值，并由此触及伦理、道德与文明存续这样的底层问题。”在6月16日举办的人工智能+生态大会（AIEC2026）上，浪潮信息董事长彭震说，知识社会最底层的逻辑开始发生巨变，这可能对千行百业带来颠覆性，未来变化还难以预知。

“实际上，我们看到AI的优点很明显，但缺陷也很突出。”彭震说，“为此，我们认为人机协作将会长期存在。在这个过程中，我们不是思考AI是否要替代人类，而是思考人类如何与AI和谐共处，如何利用AI创造更大价值。”彭震强调，人类需要学会与AI相处。他进而提出一个新概念——Humagent，即未来企业组织应该是Human加Agent的复合体。而企业也将面向Humagent展开全方位变革。

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企业AI转型，需要组织进化

很多人将AI视作一种工具，但彭震指出，AI与以往不同。数字化、互联网化更多是工具的改变，如网约车解决了空间、效率和执行力问题，但人始终是主体。“但AI拥有更强的智慧甚至超越人类，它的核心是改变了劳动者和人，这是生产力中最关键的要素。”

而这场变革无法阻挡。根据IDC数据，传统SaaS企业5年后市占率仅剩1%；AI coding已让软件公司估值大幅下挫、规模裁员，效率提升上百倍。“你与一个效率比你高100多倍的对手竞争，能赢吗？”彭震说，如果不主动改变，就要被改变，而那个结局将极其悲惨。

不过，当很多企业砸钱上了AI，却发生了一个现象：个体能力提升了，组织能力却没提升。彭震认为，根源在于企业对Agent的定位。“我们到底把AI看成什么？如果只把它当成智能化个人助理或简单工具，它发挥的作用有限；如果把它视为数字员工、企业的一份子，情况就会不同。”简言之，把Agent当组织成员，有了组织进化，企业能力才能提升。

这也解释了一个反差，AI转型中，最大的阻力不是技术。“组织力成为最大摩擦力。”彭震引用第三方数据，企业AI转型中非技术因素占比高达七成。“模型能力可以快速提升，但组织能力跟不上，业务效果就不理想。”由此，他提出“10-20-70” 原则：10%投入算法，20%投入数据和技术，70%投向人员、流程和文化转型。

那么，组织究竟要怎么变？

第一重变化，是协作单元被重写。彭震认为，Agent的优势在于知识宽度远超人类，且效率极高。过去企业有那么多工种，是因为人受限于知识密度、只能专精在某一领域，企业要把不同专业的人串行或并行，才能产生确定性的商业结果。而今天从市场调研、架构设计到底层代码、成本分析，Agent可以端到端完成。为此，需要给Agent更大的数据集，做流程再造。但Agent也有明显短板，组织再造要“风险防范、成本防范，分阶段、分专业领域评审”，更要管住AI，“要不它今天可能把电闸拉了，明天把房子拆了”。

“我认为企业效率提升的前提，是将Agent从个人助理变成企业数字员工，依赖组织进化，支持围绕Humagent新组织模式的变革。”彭震说，既要发挥Agent的价值智力创造，又要发挥人在长期训练中积累的稳健性和可靠性。“扬长避短，形成类似于超级团队的模式。”

那么在超级团队中，人要发挥什么优势？清华大学全球产业研究院院长彭凯平认为，人的优势是前瞻性。“我们大脑有一个默认神经网络，就是下意识憧憬未来，不断构建未来的可能性。”在他看来，人与AI的分工本质类似“道与术”：智能体扛下繁重的执行，把任务做到极致；人则把控价值和方向，做判断、做决策、赋予意义。“人与AI不是对手而是伙伴。”

第二重变化，是转型必须由一把手扛起。既然要将Agent当数字员工，AI转型就成了绝对的“一把手工程”，需要领导者根本性的思维转变。此前不少企业把AI当工具，交给IT部门推动，只敢部署在不出错但价值较低的场景，如会议纪要、人力资源助手。但AI是要改变企业经营结果、创新业务、优化供应链、反欺诈。

在浪潮信息，由彭震牵头，IT部门改名为“智能化转型部”，抽调各部门业务专家与AI专家，负责顶层设计，数据治理与KPI设立。彭震把这个新角色称为公司CAIO（Chief of AI Office），“我们对他的要求不是编程，核心是重构公司整个AI的顶层设计，业务创新则交给业务部门去干。”

这一判断正成为产业领导者的共识。百度董事长李彦宏认为，组织正从“人与人分工”进化为“人机混合编队”；李开复则预判将出现新组织形态：一个人对某项跨职能结果端到端负责，围绕他协同的是Agent专业化集群，而“如果AI部署没有改变任何一个财报电话会上的数字，那就不是转型，只是建了个昂贵的AI实验室”。

02

围绕Humagent，一场AI原生探索

提出Humagent新组织模式的同时，浪潮信息已动身探索。

第一道坎是人的改变。“企业AI转型，最大的摩擦力是人。”彭震观察，员工对AI容易产生两种极端认知：一种出于生存本能，对使用Agent天然排斥，另一种是有老员工怀疑Agent是否可行。彭震认为，转型的第一件事是文化变革，给文化先松土。浪潮信息对全员开展了13门理论课的培训考试，让大家认识、拥抱Agent，避免要么惧怕它，要么鄙视不用它。

松土的过程中，他们看到年轻人在创新上的作用令人惊叹。公司举办黑松客大赛，在其中找到更有意愿改变、有能力的年轻人。“这种内驱力是企业变革中最需要、最紧缺的资源。有时技能可以训练，但内驱力培养确实很难。”

更关键的是导向。“我们现在采用Humagent的观点，不是谁取代谁或彼此PK，我们使用KPI、定义KPI，更多告诉员工如何和Agent一起创造更大价值。”彭震说。即便部分Coding和测试岗位可被AI替代，人将被转向需求管理、架构设计或帮助业务部门做Agent转型，不是裁员，而是去更能发挥人类员工优势的岗位。

那么，如何让Agent更稳妥的落地？浪潮信息正在重构许多研发流程。最典型的流程重构是AI Coding，有业界判断，编程已占模型Token消耗量的九成以上。但大家很快发现，Agent代码产出率很高，却经常犯错，甚至是常识性错误，“这就像年轻员工干劲很足，但经验不足”。彭震提出一个思路，把它当“新员工”来管。“我们需要思考如何管理和激发‘新员工’的作用，又不被他们带偏，这要更多依赖企业严格的风险防范机制和流程机制。”

彭震介绍，过去从代码需求解读到发布全流程，已形成一套面向人的管理流程体系，在Agent时代这套体系依然要发挥作用。由于采取了多种纠正问题的措施，总产出稳定可靠，符合商业标准。

Humagent不只涉及人，还包含Agent，因此整套流程需要重建，否则它的节奏和能力完全发挥不出来。如彭震所说“过去组织运转靠的是个人经验的积累转化为企业的标准流程和动作。在Agent时代， Agent靠什么来积累经验？是数据。”因此，所有决策和过程数据必须保存，可追溯。彭震强调，企业要建设一个面向Humagent的超级数据空间。浪潮信息已从公司整体数据治理层面做顶层设计，避免数据碎片化和泄露。尤其关键的是，不能让AI直接操作原数据，AI空间的数据若要回写，也必须经业务流程管理和人工把关，确保合规、可管、可控。在浪潮信息，这一切跑在自研的元脑EPAI平台上。

彭震坦言，今天围绕Humagent的转型，最大的困难是路径、顶层设计、方法论、工具都没有先进经验，“要摸着石头过河”。在此过程中，浪潮信息走进美的、小米和一众互联网公司，看一手资料，“自己想、自己变，你自己就是活生生的例子”。与此同时，浪潮信息重新定位了自己：从卖AI基础设施的“卖铲人”，转向企业AI转型路上的“同行者”。

03

Token紧俏，企业AI基础设施怎么选怎么建

AI转型涉及组织进化，同时也需要AI基础设施的支撑。

今年以来，算力变得越来越紧张，优质token变得极为紧俏。彭震告诉数智前线，其中的原因是供需严重不匹配：Token需求一年增长几十倍，指数级增长，但算力供给，包括芯片、存储器、光纤的产能增长却是线性的，扩展速度每年最多20%~30%。“我们认为今明两年都很困难，这是令人焦虑的结论。”从某种角度来看，基础设施可能会成为瓶颈。为此，很多互联网企业、大模型公司已开始大量淘汰低质量Token，转向能力更强但更贵的模型。

企业选择怎样的AI基础设施？彭震认为这里有复杂的考量因素，并非每个企业都要建立token工厂，例如一人公司。有些企业类似浪潮信息、美的，内部有很多隐私数据，必须建立token工厂。同时，最近token价格变贵，也催生了“反制力”。彭震观察到一场博弈正在发生：当租用云上Token的成本高到一定程度，企业就会转向自建。“这是一个复杂的商业博弈，最后大家会形成一个平衡点。”

在Token昂贵的情况下，浪潮信息内部特意留出一些免费、自建的Token给员工做创新。当企业内部创新真正进入生产时，需要很高的费用，“如果因为token贵，用不起，员工的翅膀就被绑起来了，我们自建Token，也是给创新的一种松绑。”

彭震认为，AI时代基础设施有时具有决定性作用。“信息化时代，基础设施更多承载一些业务，要求并不高。而AI时代基础设施能力，从某种程度可能决定企业的智慧能力。智能涌现依赖于算力、大模型规模、数据量以及处理效率。”

不过，如今企业在建设AI基础设施时，确实面临一些挑战：一方面投资需要具备前瞻性和预见性，浪潮信息遇到很多客户，启动建设时发现原有规划已经不够，要推倒重来；但另一方面，大家又面对一个悖论，即基础设施技术迭代非常迅速，建成即过时。不过，彭震看到，现在企业往往将最先进的设施用于训练，稍有差距的用于推理，不断循环往复。“今天算力紧张的情况下，我们看到3年前的算力一样发挥了巨大价值。”面对Token的极速增长，有时在基础设施方面，企业确实要敢于投资，也要超前投资。

在他看来，长期来看Token价格一定会降低，目前业界有两个新动向：一是所有大模型公司都在投入做一件事——通过技术改善，让自己在同样算力上产生远远大于竞争对手的Token。另一方面，在基础设施领域，过去大家更多沿着摩尔定律方式，但最近一个进展是软硬件的联合创新。“我们与国内企业进行联合创新，他们提出新算法，我们采用新介质、硬件及网络方式适配算法，带来的收益非常大。”美国企业也在开展类似创新，越来越多的人在研究这一新路径。

而彭震也强调，AI转型不能只靠一家企业——更多还要依赖产业界的上下游，共同面对新一次产业变革。