纳德拉提出“人力资本”与“Token资本”：企业能不能在AI面前守住自己的大脑

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文章摘要

在AI驱动的经济中，企业正面临前所未有的结构性变革。与过去数字系统仅用于放大人力资本不同，当前的AI模型能够持续吸收人类和组织的专家知识并将其商品化。这意味着模型可能演变为可重复调用的组织能力容器。若企业将核心数据和工作流持续交由外部模型处理，短期虽能提升效率，长期却会导致议价权下降，使行业利润被少数前沿模型吸纳。这种价值向极少数系统集中的趋势，不仅会掏空行业知识，也难以被社会容忍。

面对挑战，企业需重新审视并平衡人力资本与Token资本的关系。人力资本包含员工的专业知识与判断力，Token资本则是企业拥有的AI能力。人力资本不会随Token资本的增长而贬值，反而会成为驱动后者增长的核心动力。人的能动性在设定目标和识别关键模式中发挥着不可替代的作用。企业的真正机遇不在于挑选最优秀的通用模型，而是要在模型之上构建专属学习回路，促使两者实现复利增长。任务可被外包，但组织能力绝不能外包。

为建立学习回路，企业需将工作流和累积的判断力转化为随使用而进化的AI系统。通过构建私有评估集检验模型在业务目标上的改进，利用私有强化学习环境让模型基于内部真实数据学习，并建立知识库提升组织记忆的可查询性。这种学习回路将成为企业新的核心知识产权，使组织在更换通用模型时，依然能保留嵌入系统中的隐性知识。

最终，AI产业发展必须致力于构建前沿生态系统，而非仅聚焦前沿模型。只有建立广泛的生态系统，才能确保价值在各企业、行业间广泛流动，避免少数系统垄断经济回报。企业必须积极拥抱AI，将人类判断与机器能力深度绑定，把组织经验转化为自主治理且能持续复利的Token资本，从而保持核心竞争力。