7 月 17 日，2026 世界人工智能大会在上海圆满闭幕。在这场聚焦“智能伙伴，共创未来”的行业盛会中，曾鸣教授作为《智能商业》作者的代表，接受了 36 氪的专访。他深入探讨了 AI 时代企业增长的底层逻辑，提出未来竞争的关键并非单纯的模型参数堆砌，而是能否构建出能够持续自我进化的“智能复利”，推动 AI 从技术工具真正转化为企业核心业务流程的一部分。
从工业革命到 AI 革命：企业价值创造的重构
曾鸣教授指出，AI 的发展本质上是一场底层的经济、商业和组织形态变革。与工业革命相比，AI 的渗透速度更快、变化更剧烈，它不再仅仅是提高效率的工具，而是正在重新定义经济增长的方式。这一趋势迫使企业必须摒弃过去“参数规模”和“模型性能”的单一维度的竞赛思维，转而关注 AI 如何降低应用门槛，以及如何通过实际业务结果创造核心价值。
在一个从“千人千面”向“一人千面”转变的时代，AI 正在彻底改变企业理解用户需求与提供产品服务的路径。传统的推荐体系依赖于历史标签和行为数据的静态分析，而 AI 则通过持续互动实现了更深度的动态理解和个性化适配。这意味着，未来的企业竞争将不再局限于谁能提供更好的算法，而是谁能率先让 AI 真正嵌入工作流，并通过真实任务产生正向反馈。
短期回报滞后与长期价值积累的悖论
在 AI 行业落地过程中，曾鸣教授敏锐地捕捉到了当前企业面临的最大困惑：投资回报的滞后性。尽管企业能直观感受到员工效率的提升，但对于整个组织而言，AI 究竟带来了什么根本性的价值与回报，目前尚缺乏清晰的答案。
这种“感知滞后”是发展初期的自然现象。无论技术演进还是应用方式，目前都仍处于早期阶段，短期内看不到显著回报是合理的。然而，这并不意味着企业应放弃探索。相反，真正的价值往往隐藏在那些看似复杂、难以快速见效，却具备持续进化潜力的场景中。企业需要重新审视自身业务链，寻找那些可以被 AI 真正接管、并能形成自我增强循环的环节，这才是实现长期增长的关键所在。
突破”60 分”门槛：构建 AI 原生业务的闭环验证
曾鸣教授强调，通往”AI 原生业务”的道路注定充满挑战，其中最难的一环是让 AI 具备“独立上岗”的能力，即达到所谓的”60 分基点”。在达到这一水平之前，企业必须建立完善的反馈闭环，确保 AI 能够端到端地完成任务，并对结果负责。
如果 AI 无法承担最终结果的责任，而必须由人工兜底，那么其学习过程就会被频繁打断，无法形成真正的自我进化。企业需要像研发产品一样去研发 AI 系统，通过持续创新、长期实验和大量实践积累，推动智能复利从”60 分”向”100 分”甚至更高迈进。只有当 AI 能够真正独立工作，并基于 AI 的特点重新改造工作方式，企业才能迎来新的增长机遇，构建起真正的智能护城河。