现在关于AI，大家的理解真是五花八门，乱成一锅粥。有的人说模式识别不是真正的智能，有的人又说它就是典型的AI算法，怎么就不是智能了？还有无人公司、一人公司这些概念，也是让人听得云里雾里。
这里面有个挺新鲜的说法，叫AI思维，跟互联网思维大不一样，但现在好像没多少人提了。
那咱们到底需不需要一种新的思维方式来驾驭AI呢？如果需要，那这AI思维到底是个啥？
AI的应用，不只是工具那么简单
咱们平时用大模型，就像用更高级的Word一样，这时候AI就是个工具，用多了自然就熟练了，不需要什么特别的AI思维。
但AI可不止是个工具，多智能体系统能把整个业务都包进去，这时候AI就成了创造价值的主体。
当然，工具和主体之间还有很多层次，越往后越需要新的思维方式。不然就像用老一套方法去驾驭新式军队，越想进步越容易搞砸。
智能得放第一位
《无人公司》这本书里提到的第一个新原则，就是智能优先。不是老板优先，也不是现状优先，是智能优先。
这跟AI成为价值创造主体是一个意思，也是AI真正能发挥效用的前提。
有人问，做不到智能优先怎么办？那就把AI当工具用，别让它当主体。不然，就算短期内多智能体系统能跑起来，也迟早会垮掉。
因为AI工具的使用成本很低，所以AI真正要产生效用，难点不在怎么用工具，而在怎么基于AI的特性来封装业务。
AI思维，才是关键
AI思维，就是咱们把智能优先的原则用到生产和服务的组织过程中，必然要用到的一种全新的问题解决方法。
它不是说让个人去学写代码或者用AI工具，而是说在战略和执行层面，得用一种基于计算和模拟的方式来思考和行动。AI思维的核心，可以概括为三点：虚拟先行、规模化试错、算力对冲。
- 虚拟先行：先在数字世界里预演
传统商业模式是“规划-执行-反馈”的线性流程，每一步都在现实世界里进行，试错成本很高。但AI思维的第一原则是“虚拟先行”，就是在投入真实资源之前，先在数字世界里建一个跟真实环境差不多的“世界模型”，然后在里面进行大规模的模拟。
这个世界模型，就是真实世界环境的算法代理。它不用跟所有事情都相关，核心目标是为了模拟真实世界里所有可能发生的事情，支持有目的的推理和行动。
就像AlphaGo通过自我对弈找到人类没想过的棋路，自动驾驶系统预测车辆和行人的轨迹一样，AI让这种思想实验的成本变得极低。
这就是AI思维给咱们的第一个超能力：在行动之前，就能看到未来。
- 规模化试错：用并行计算找最优解
人类的试错是串行的、昂贵的，还受限于个人精力和经验。但AI可以在世界模型里，以接近零的边际成本，进行无数次的并行试错。
比如一个营销团队可能需要一周时间来设计和评估三种广告方案，但AI Agent一小时就能生成一千种文案和图片的组合，在虚拟用户群体里测试点击率和转化率，然后根据反馈实时迭代，最后选出最优的几个方案投入真实市场。
这种规模化、自动化的试错循环，让创新的速度提升了好几个量级。
如果试错成本足够低，而且就在数字空间里，那也可以直接跳过虚拟先行这一步。
- 算力对冲：用计算成本换物理成本
“虚拟先行”和“规模化试错”的经济学基础，是“算力对冲”。就是说咱们可以用相对廉价的计算资源，去替代那些极其昂贵的物理世界资源，比如时间、原材料、人力资本、市场机会成本等。
比如验证一款新药，以前需要数年的临床试验和数十亿美元的投入。现在AI可以在分子级别的世界模型里，模拟药物与蛋白质的相互作用，提前筛选掉大量无效或有毒的候选方案，把物理试验的范围缩小到几个最有可能成功的选项上。这样，数百万美元的算力成本，就能对冲掉数亿美元的研发失败风险。
无人公司：AI思维的终极形态
当上面说的这三种AI思维方式被系统性地应用到一个商业组织里，最终形态就是“无人公司”。
“无人公司”不是说物理空间里一个人都没有，而是说它的核心价值创造链条是由AI智能体来主导的。人类的角色，从亲力亲为的执行者，变成了目标的设计者、规则的制定者和价值的赋予者。
在这种组织里，AI思维不是锦上添花的工具，而是赖以生存的“操作系统”。
比如一个无人电商公司，它的世界模型得理解包裹从仓库到用户手中的完整物流过程。公司的核心是自主行动的智能体，比如一个负责营销的Agent和一个负责客服的Agent怎么协同工作。未来还得从单智能体扩展到对整个商业或社会集体行为的模拟。
举个简单的例子，一个无人公司的工作流程可能是这样的：人类创始人设定一个商业目标，比如“本季度将某款产品的ROAS提升至2”。这个目标被输入到公司的“大脑”里，然后多个AI Agent在这个模型沙盒里进行大量模拟投放实验。最后，系统会选一个预期回报最高的行动方案，自动在真实世界的广告平台上执行。
AI思维，正在改变商业
虽然完全成熟的“无人公司”还是未来的愿景，但AI思维的原则已经渗透到现在的商业热点里，展现出了巨大的威力。
比如工业与制造业里的数字孪生与虚拟工厂。英伟达的Omniverse平台就是个例子。汽车制造商在建立新生产线之前，会先在Omniverse里建一个1:1的数字孪生工厂，工程师们可以在里面模拟机器臂的动作、测试生产线的节拍、优化物流路径等。这就是“虚拟先行”和“算力对冲”思想的体现。
再比如内容与营销里的AIGC与自动化增长。现在一个“一人团队”就能利用GPT生成营销文案，用Midjourney和Sora生成广告图片和视频，再通过自动化工具进行全渠道分发和A/B测试。这背后就是AI思维在驱动：用极低的成本进行大规模的内容创意生成和效果测试。
还有科学与研发里的AI驱动的假设与验证。科学研究的本质就是“提出假设-进行实验-验证结论”的循环。AI正在以前所未有的方式加速这个循环。比如AlphaGeometry2已经能解决奥林匹克级别的几何难题了，这本质上是在一个纯粹的数学世界模型里进行高效的“思想实验”。
未来，属于掌握“模拟-行动”飞轮的企业
咱们正在从一个“经验驱动”的商业世界，迈向一个“模拟驱动”的商业世界。
企业的核心竞争力，不再只是看有多少资本、多少人才或者积累了多少过去的成功经验。未来的核心竞争力将取决于：你的世界模型对真实世界的模拟有多真实？你的“模拟-行动”飞轮转得有多快？
掌握了AI思维，就意味着掌握了用最低成本“预见未来”并“选择未来”的能力。以此为基础构建的“无人公司”，将具备传统组织无法比拟的敏捷性、效率和扩展性。它们能更灵活地适应市场的变化，更精准地捕捉用户的需求，最终在竞争中获得优势。
咱们最终的目标是构建具备“人类智能所特有的适应性、韧性和自主性”的AI系统。这条路很长，但充满机遇。那些率先拥抱AI思维、开始构建属于自己的“世界模型”和“无人公司”原型的企业与个人，无疑将成为定义下一个商业时代的先行者。
当然，真要动手之前，得先缩减业务的切口，然后再确定需要多少层级的模拟。可以先观察学习，别急着动手，比如可以先读读《无人公司》这本书……
上面说的有些是想象，但显然，AI思维会构建一个真正的智能文明，那将是一个很不一样的世界。
