当AI复利降维打击规模效应，企业增长的分水岭在哪里？ | 对话数说故事徐亚波博士

从“龙虾”（OpenClaw）到“爱马仕”（Hermes），从OpenAI GPT-6到DeepSeek-V4，AI的热点从未像今天这样密集。

以周为单位轮番登场的密度，让企业的反应也从最初的兴奋迅速滑向焦虑：工具买了一轮又一轮，算力投入不断加码，但增长模式依旧模糊。“如果跟不上AI, 在6-9个月内，我们会不会就被淘汰？”在近日举办的数说故事D3智慧增长大会上，数说故事创始人兼CEO徐亚波博士抛出了这样的疑问。

“不用AI是等死，乱用AI即找死”的复杂矛盾心态，也成为目前多数企业的困惑。有调研报告指出，2025年企业AIAI支出同比增长2倍，超四成资金涌向生成式AI，但与此同时，员工个人层面仅实现10%至15%的线性提效，无法转化为组织整体效率提升。

问题出在哪里？根源不在于“有没有用上AI”：单点工具的堆砌无法改变增长的底层逻辑，真正的分水岭正从“谁用了AI”转向“谁能构建一套与AI共生的系统能力”。

数说故事给出了一个系统性的答案：Agentic Enterprise。这不是一个技术架构，而是一套全新的增长范式——更快的智能飞轮，替代更大规模的人和资本投入。

增长逻辑的范式转移：从规模效应到智能复利

过去几十年，商业增长的逻辑是“规模效应”：卖得越多、成本越低、壁垒越高。但在AI时代，这套逻辑正在被智能复利降维打击。

徐亚波博士给出了一个尖锐的判断：“品牌AI时代的本质，是智能复利对传统规模效应的降维打击。与其费力追求10%的边际增长，不如通过底层重构实现10倍增长。核心解法不是更大投入、不是更多人，而是更快转动的智能飞轮。”

什么是“智能飞轮”？它是一个自增强的闭环：数据→决策→行动→回流。每一轮循环产生的数据被系统吸收，下一次决策更准、更快、更自动化。传统增长依赖外部资源的线性堆砌，而智能复利依赖内部系统的指数级进化。

不同于传统企业组织形态的金字塔模式：信息层层上报，指令层层下达，决策链条长、失真多。Agentic Enterprise构建了一套环形人机协作组织：

l 圆心：企业世界模型——一个沉淀了全量上下文、商业规则和历史决策数据的智能中枢。它不再依赖人工传递信息，任何节点都可直接调用，获得统一的决策依据。

l 环绕圆心的节点：包括两类角色。第一圈是超级个人，他们扮演IC（独立贡献者）、DRI（直接负责人）或Player-Coach（选手兼教练）的角色，拥有相应权限，无需等待指令，在业务现场即可完成独立决策与全栈经营；第二圈是AI智能体平台，如Corix(Al品牌增长合伙人）、Aimi(A1营销执行合伙人）、AIRex（零售连锁增长合伙人）等专项AI智能体作为架构中的关键节点，AI智能体作为架构中的关键节点，与人类专家紧密咬合，形成了高频转动的智能反馈闭环。

l 最外层：服务系统，将内部智能成果交付给外部客户与生态。

在这一结构中，传统的“指令链”消失了，取而代之的是“共识+行动链”。所有人都基于同一套智能系统做决策，AI执行重复与规模化部分，人聚焦判断与调优。

这是一套跳出“旧世界”的经营模式，恰好点出传统增长模式的失效根源：不断地在物理世界内卷。

比如，人力堆砌带来的边际收益急剧递减，传统增长模式依赖增加投放人员、扩充内容团队、铺设更多渠道……但人力的增加往往伴随着管理成本的指数级上升，而产出却停滞甚至下降。即便引入单点的AI工具，也只是“头痛医头”，并未改变信息层层传递、决策迟缓、执行割裂的根本问题。

在与36氪的对话中，徐亚波博士便直指：品牌增长的第一步，就是回归价值观的一致性。

三大变革，打造AI共生的组织载体

“品牌增长的第一步，是回归价值观的一致性，确保品牌想传达的东西与消费者真实需求同频；第二步，是沿着消费者心智延伸，明确品牌在AI心智中应该被描述成什么样子；第三步，是找到能同时影响两套心智的内容，让‘影响人’和‘影响AI’同频发生，最终实现ROI最大化。”徐亚波博士在与36氪的对话中，拆解了AI时代品牌增长的具体落地举措。

在徐亚波博士看来，与AI共生的组织变革中，价值观与技术是“道”与“术”的区别，“术”会随着时代发展不断变化，正如当前层出不穷的AI热点。“道”永远排在第一位。

因此，Agentic Enterprise下的组织变革被拆解成三个维度：

l 品牌资产：从“追热点”到“坚持同一主张”

AI帮助品牌在成千上万个触点上保持一致性——无论消费者在哪个渠道、以什么方式接触品牌，核心信息与价值主张始终统一。资产不再被稀释，而是持续沉淀。

l 增长系统：从“Campaign模式”到“连续流式生产系统”

营销不再是间断性的战役，而是7×24小时在线的需求响应与内容生成。AI智能体实时捕捉趋势、自动产出内容、动态调优投放，让增长成为一条不间断的流。

l 组织智能：从“审稿人”到“全栈经营者”

人的角色从审核、审批，升级为指挥智能体、优化系统规则、承担高风险决策。当AI越强大，人的判断力越值钱。

值得注意的是，这是一场从“人工操作”到“智能协作”的深度组织变革，在这场重构中，人与AI有了清晰的关系：人类负责战略方向、价值判断和情感共鸣，AI则承担数据运算、模式识别和自动化执行等任务，两者在环形人机协作结构中各司其职，共同驱动智能飞轮的高速转动。

“AI应用后，消费者画像的准确度是大幅提升的。就像世界是折叠、展开又折叠的过程。当需要看清楚一个人的时候，就折叠几个标签，但发现人不是由几个标签决定的，这时候又有一个展开的过程，把人的形象还原，再充分验证，最后再折叠起来，折叠出一个最准确、根本性的画像。”徐亚波博士称：“我认为这是AI带来最好的东西。”

徐亚波博士用出海业务举例：“第一，AI能够帮助理解本地文化；第二，AI能够很好地促成与本地代理机构形成共生状态，实现成本大幅降低，效率却显著提升；第三，在本地渠道端，AI也能更好地完成连接，推动更深度的消费者沟通与销售转化。”

他指出，过去，企业在雇用海外代理时面临的最大问题，在于当地既不具备中国本土的效率优势，服务价格又比中国高，这被视作难以调和的矛盾。但AI恰好能够很好地解决这一问题。

而数说故事自身的组织进化正是Agentic Enterprise模式的首个实验样本。并且，徐亚波博士也重新定义了数说故事，“未来核心战略是帮助品牌构建享有AI复利的Agentic Enterprise，建设AI驱动的连续经营系统，交付生意增长。”

人与AI的价值对冲：AI共生的最后一环

然而，在了解完Agentic Enterprise的架构之后，依然有必要先回答一个最容易被忽略的问题：AI到底在这场变革中扮演什么角色？

当前普遍的叙事容易让人产生一种错觉——AI是革命的主语，企业是被动适应的载体。这种视角会导致两种误区：要么盲目追逐每一个AI热点，要么焦虑于“被取代”而动作变形。

数说故事中一个更清醒的视角值得被单独拎出：AI并非革命的主语，它更像一个前所未有的强大动词——极大地增强了商业行为中对价值的识别、创造、获取和保持的效能与广度；但其最终目的依然是为“价值”这个不变的宾语服务。

换句话说，技术可以换代、模型可以升级、智能体可以更聪明，但商业的终极追问从来没有变过：为谁创造什么价值？如何持续创造？ AI放大了这一切的速度和精度，但它不改变问题的本质。

这一认知构成了Agentic Enterprise的底层逻辑：系统智能服务于价值复利，而非技术炫技。 理解了这一点，再去看“超级平台+超级个人”的组织形态、去看四大业务场景的闭环设计，才能避免“为了用AI而用AI”的陷阱，真正把技术转化为韧性增长的动力。

而在Agentic Enterprise中，人的角色不再是螺丝钉或审核员，而是系统规则的设计者、异常情况的处置者、价值方向的锚定者。这种分工让组织既有AI的规模化效率，又保留了人的战略弹性。

韧性增长因此具备了双重保障：AI保障下限，人决定上限。