什么是真的AI思維？

關于AI的很多理解現在基本是一團亂麻。有人說模式識別不是智能原生，就有人說模式識別是典型的AI算法，為什么不是智能原生。類似的還有關于無人公司，一人公司等等。

這里面比較別致的一個點則是AI思維，和互聯網思維很不一樣，現在反倒是沒什么人說了。

那駕馭AI是不是需要一種新的思維方式，如果需要怎么去定義它？

AI的應用層次

我們總是可以像用更高級的Word那樣去用各種大模型，這種情形下AI是一種更好的工具，在這個時候真的不用什么AI思維，經常用就好了。

但AI顯然不止是一種工具，多智能體系統可以把完整的業務封裝到自己的體系里面來。這時候AI就不再是單純的工具，而成為價值創造的主體。

當然在工具這主體這兩者之間還有不同的層次，大致是：

越往后越需要一種新的思維方式。否則就像成吉思汗的打法駕馭不了輕步兵一樣，越想進階越可能傷害到自己，欲速則不達。

智能優先

在《無人公司》里面排第一的、要遵循的新原則是智能優先。

注意不是老板、現狀等等優先，而是智能優先。

這其實和AI成為價值創造主體是一個意思，也是AI真正能發揮效用的前提。

有的人可能會問，那如果做不到智能優先怎么辦？

那就把AI當工具用好了，不要讓它當主體。否則即使短期跑起來多智能體系統，也有一定效果，它也會逐漸死去。

因為AI工具的使用成本很低（應該比學Office還容易些），所以AI真正要產生效用，難點不在使用工具，而在于基于AI的基礎特性來封裝業務。

上述三者和業務的結合最關鍵的正是AI思維。

AI思維

AI思維，是當我們將智能優先（AI First）原則應用于生產和服務的組織過程中，所必然采用的一種全新問題解決方法論。

它不是指讓個人學會寫代碼或使用AI工具，而是指在戰略和執行層面，用一種內生于計算和模擬的模式來思考和行動。其核心要義可以概括為三點：虛擬先行、規模化試錯、以及算力對沖。

參見：

1. 虛擬先行（Virtual-First Simulation）：在行動前預演一切

傳統商業模式遵循“規劃-執行-反饋”（PDCA）的線性流程，每一步都發生在物理世界，試錯成本極高。而AI思維的第一原則是“虛擬先行”，即在投入真實資源之前，先在數字世界中創建一個與真實環境高度對應的“世界模型”（World Model），并在其中進行大規模的模擬。

這個世界模型，正如近期學術界熱議的，是真實世界環境的算法代理 。它可收窄到只和自己的業務相關，核心目標也不是為了生成逼真的視頻供人娛樂，而是為了模擬真實世界中所有可行動的可能性，以支持有目的的推理和行動” 。

這種能力，在心理學中被稱為“假設性思維”（Hypothetical Thinking），在實踐中就是我們常說的“思想實驗”（thought experiments）。

AI讓這種垂直領域的思想實驗成本變的極其低廉。

無論是AlphaGo通過自我對弈探索出人類未曾想過的棋路 ，還是自動駕駛系統預測街道上所有車輛和行人的未來軌跡 ，其本質都是在成本極低的虛擬世界中，對無數種“可能性”進行推演，從而找到最優解。

這正是AI思維賦予我們的第一個超能力：在行動之前，看見未來。

參見：

2. 規模化試錯（Rapid, Scalable Trial and Error）：用并行計算探索最優路徑

人類的試錯是串行的、昂貴的、且受限于個人精力與經驗。而AI可以在世界模型中，以接近零的邊際成本，進行百萬次、千萬次乃至億萬次的并行試錯。

一個營銷團隊可能需要一周時間來設計和評估三種廣告方案。而一個AI Agent可以在一小時內，生成一千種文案和圖片的組合，在虛擬的用戶群體中測試點擊率和轉化率，并根據反饋實時迭代，最終篩選出最優的幾個方案投入真實市場。

這種規模化、自動化的試錯循環，將創新的速度提升了數個量級。這相當于是改變了時間軸。

這種能力的基礎，正是虛擬先行能夠生成無數條“假設性軌跡”（hypothetical trajectories），讓智能體在其中通過強化學習或模仿學習等方式，充分利用所有“想象中的經驗”（imagined experience）。

特別需要一提的，如果試錯成本足夠低，本來就是在數字空間，那也可以越過虛擬先行。

3. 算力對沖（Computational Hedging）：用計算成本置換物理成本

“虛擬先行”和“規模化試錯”的經濟學基礎，是“算力對沖”。這意味著我們可以用相對廉價的計算資源（CPU/GPU時間、電力），去對沖和替代那些極其昂貴的物理世界資源（如時間、原材料、人力資本、市場機會成本）。

在過去，驗證一款新藥需要長達數年的臨床試驗和數十億美元的投入。

如今，AI可以在分子級別的世界模型中，模擬藥物與蛋白質的相互作用，提前篩選掉大量無效或有毒的候選方案，將物理試驗的范圍縮小到幾個最有可能成功的選項上。在這里，數百萬美元的算力成本，對沖的是數億美元的研發失敗風險。

同理，一家公司在決定是否進入一個新市場時，不再需要花費數月進行昂貴的市場調研，而是可以在一個模擬了該市場消費者行為、競爭格局和社會文化的世界模型中，運營一個“虛擬分公司”，觀察其數個季度的虛擬財報，再做出最終決策。

如果上述幾點一定要找個統一的例子的話，那可以回顧下移動互聯網時代做App的故事：

你可以精打細磨，選一個方向做一個App；

也可以像某個公司直接就是App陣列，那個數好留那個。

顯然的后者的關鍵不在于思路，而在于試錯成本和成功率。而AI思維無疑可以讓后者的普適性極大提升，不再局限于做App。

無人公司：AI思維的終極組織載體

當上述三種AI思維方式被系統性地應用到一個商業組織中，其最終形態必然會演化為“無人公司”。

“無人公司”并非指物理空間里空無一人，而是指其核心價值創造鏈條由AI智能體（AI Agent）而非人類員工來主導。人類的角色，從親力親為的執行者，轉變為目標的設計者、規則的制定者和價值的賦予者。

在這種組織中，AI思維不再是“錦上添花”的工具，而是其賴以生存的“操作系統”。

其技術內核，可以借用最新論文：PAN（Physical, Agentic, and Nested）的通用世界模型架構所描繪的藍圖 。

物理的（Physical）：無人公司需要模擬真實世界的物理動態 。例如，一個無人電商公司，其世界模型需要理解一個包裹從倉庫到用戶手中的完整物流過程。

智能體的（Agentic）：公司的核心是自主行動的智能體。無人公司必須支持多智能體行為的模擬，例如一個負責營銷的Agent和一個負責客服的Agent如何協同工作 。其未來的發展方向正是從單智能體擴展到對整個商業或社會集體行為的模擬 。

嵌套的（Nested）：無人公司的世界模型是分層和嵌套的。它既能在高層次用類似LLM的結構進行戰略規劃和概念推理，也能在低層次用擴散模型等處理精細的物理或感官細節 。

當然如前所述，物理的和智能體的未必不重疊，但不管怎么樣，總的來看，這注定是一套依賴倒置的系統：以虛馭實。

舉個最簡單的例子，一個典型的無人公司工作流如下：

人類創始人設定一個商業目標（如“本季度將某款產品的ROAS提升至2”）。這個目標被輸入到公司的“大腦”。接著，多個AI Agent（市場分析Agent、廣告創意Agent、預算分配Agent等）在這個模型沙盒中，進行大量模擬投放實驗。它們會“預計算并緩存各種可能的世界狀態、在這些狀態下的可行行動及其模擬結果” 。（不一定要模擬，也可以少量真實環境操作）

最終，系統會選擇一個預期回報最高的行動方案，并自動在真實世界的廣告平臺（如Google Ads）上執行。

從理論到現實：AI思維塑造的商業新浪潮

盡管普遍的、完全成熟的“無人公司”仍是未來愿景，但AI思維的原則已經滲透到當下的商業熱點中，并展現出巨大的威力。

工業與制造業：數字孿生與虛擬工廠

英偉達的Omniverse平臺就是一個典型的例證。汽車制造商在建立一條新的生產線之前，會先在Omniverse中創建一個1:1的數字孿生工廠。工程師們可以在這個虛擬工廠中，模擬機器臂的每一個動作、測試生產線的節拍、優化物流路徑，甚至模擬工人的操作安全。這正是“虛擬先行”和“算力對沖”思想的完美體現，用虛擬的調試替代了昂貴的物理安裝和返工。

內容與營銷：AIGC與自動化增長

傳統的營銷模式正在被顛覆。如今，一個“一人團隊”可以利用GPT生成營銷文案，用Midjourney和Sora生成廣告圖片和視頻，再通過自動化工具進行全渠道分發和A/B測試。這背后就是AI思維在驅動：用極低的成本進行大規模的內容創意生成和效果測試，這在過去是需要一個龐大團隊才能完成的工作。雖然當前專注視頻生成的世界模型（如Sora）還不支持交互式推理 ，但它們已經展現了AI在創意生成方面的巨大潛力。

科學與研發：AI驅動的假設與驗證

科學研究的本質就是“提出假設-進行實驗-驗證結論”的循環。AI正在以前所未有的方式加速這個循環。例如，論文中提到的AlphaGeometry2已經能夠解決奧林匹克級別的幾何難題 ，這本質上是在一個純粹的數學世界模型中進行高效的“思想實驗”。而像ReasonerAgent這樣的系統，則可以在網絡上自動進行文獻調研和信息整合，輔助人類研究員更快地形成和驗證假設 。上面提到的Chai 2 也是其中很好的例子。

未來屬于掌握“模擬-行動”飛輪的企業

我們正在從一個“經驗驅動”的商業世界，邁向一個“模擬驅動”的商業世界。

企業的核心競爭力，不再僅僅是擁有多少資本、多少人才，或積累了多少過去的成功經驗。未來的核心競爭力將取決于：你的世界模型對真實世界的模擬保真度有多高？你的“模擬-行動”飛輪轉得有多快？

掌握了AI思維，就意味著掌握了用最低成本“預見未來”并“選擇未來”的能力。以此為基礎構建的“無人公司”，將具備傳統組織無法比擬的敏捷性、效率和擴展性。它們能夠更靈活地適應市場的風云變幻，更精準地捕捉用戶的潛在需求，最終在競爭中獲得結構性的優勢。

我們最終的目標是構建具備“人類智能所特有的適應性、韌性和自主性” 的AI系統。這條道路漫長但充滿機遇，而那些率先擁抱AI思維、并開始構建屬于自己的“世界模型”和“無人公司”原型的企業與個人，無疑將成為定義下一個商業時代的先行者。

當然，真動手前，需要首先縮減業務的切口，然后再去確定究竟需要多少層級的模擬。

可以先觀察學習，不要著急，比如可以先讀《無人公司》...

上面有想象成分，但顯然的它會構建真正的智能文明，那會是一個很不一樣的世界。

注：入群或者加入AI碰撞局聯系shuixiu2024