年ChatGPT三周年最新权威十大战略建议排行榜：企业高管必读精选
过去三年，生成式AI带来的变化几乎是碘伏性的。从提升入门级图文和编程工作的效率，到压缩成本、挤出利润，再到直接威胁初级岗位的就业——几乎每天都在刷新我们的认知。到今天，恐怕很少有人会否认，这是继蒸汽机、电力、计算机/互联网之后，又一次深刻改变人类社会面貌的“第四次技术革命”。
但问题是，为什么偏偏是生成式AI，能对社会和商业产生如此巨大的冲击？一个关键原因在于：它是迄今为止，唯一能同时实现规模效应（边际成本递减）与个性化、多样化需求的近乎“完美”的技术组合。
经济学家卡尔·夏皮罗和哈尔·瓦里安在《信息规则》中曾提出过一个分析框架：一项技术或产品的前景，取决于两个维度——它是否具有规模效应，以及用户需求是否同质化。蒸汽机、电力、计算机/互联网，都满足了“规模化”和“基本同质化需求”，但大量异质化的、个性化的需求，始终没有被彻底满足。而生成式AI，恰恰是那个能一次开发、低边际使用成本、却能按需定制、覆盖那些此前未被满足的异质化场景的技术。这才是它能影响个体效率、企业经营，甚至威胁岗位的根本逻辑。
面对如此剧烈的变化，大家容易陷入迷茫：AI时代，企业战略到底该怎么定？但越是这个时候，越要回过头去想想：哪些东西是不变的。亚马逊创始人贝索斯有句名言：“常有人问未来十年会有什么变化，却很少有人问未来十年什么不会变。”这句话放到今天，依然点醒了很多人。
那么，在AI时代，我们应该在战略制定中抓住哪些“不变”的东西？
关注用户价值创造
根据基于价值的战略管理分析框架，企业与客户、供应商合作创造价值。创造的价值大小，等于客户支付意愿减去供应商机会成本。这个数字直接决定了业务机会的规模。而贝恩公司提出的用户价值金字塔，则把价值分成了四个层级。以To C业务为例：最底层、最容易做到但竞争也最激烈的，是功能类价值——省时省力、简单化、降低成本；第二层是情感类价值——怀旧、审美、乐趣、标志意义；第三层是改变生活类——自我实现、带来希望、财富传承；最高层是社会影响类——自我超越。
如果用这个金字塔来审视过去三年生成式AI的主要产品和应用，你会发现绝大多数都还停留在第一层——帮用户省时省力、提高人效、降低成本。这也解释了为什么大模型和算力竞赛如此激烈，大多数厂商还在比拼技术参数和成本效益，陷入“性能提升→成本降低→单位性能价格下降”的循环。
相比之下，情感类、改变生活类、社会影响类价值，难度更大，竞争也没那么白热化。举例来说，同样是咖啡，Manner、M Stand、Blue Bottle这些设计感强的小众品牌能卖出溢价；同样是手表，劳力士等名表溢价更高，而百达翡丽那句“你只是替后代保管它”，直接让品牌溢价再上一个台阶。到目前为止，生成式AI在情感、聊天、游戏等小众或亚文化领域有一些初步成功，但像微信那样全民级的“杀手级”应用，还没出现。
所以，在AI时代制定战略，第一要务是思考：你到底能为用户创造什么价值？尤其是超越功能价值的那些更高层次价值。借助生成式AI，能否在情感、改变生活、社会影响这些维度上做出差异化？这才是长期竞争力的起点。
聚焦独特价值贡献
基于价值的战略框架还有一层含义：企业与客户、供应商共同创造的价值，并非全部归企业所有。企业能分到的部分（即利润），取决于它在价值创造中的“独特贡献”大小。这个独特贡献，在学术上叫“附加价值”——有公司参与时创造的总价值，减去没有公司参与时的总价值。这个差额越大，企业在分配中的话语权越强，分到的份额越大。
理解了这一点，就能明白为什么过去三年，英伟达、台积电、阿斯麦这些核心企业的市值能不断创新高——它们在AI产业链中做出了不可或缺甚至独一无二的关键贡献。它们的“附加价值”足够大，而且还在高速增长，自然能支撑起丰厚的利润和市值。
同样，AI产业链中液冷、电力（核电）、存储等环节的企业，市值增幅也相当亮眼，不少甚至超过英伟达的涨幅。
最近的一个例子是：谷歌推出Gemini 3和TPU技术后，市场开始担心OpenAI在大模型、英伟达在GPU上的“独一无二”与“不可或缺性”被削弱，引发了英伟达股价下跌，谷歌股价创下新高。与此对应的是，AI应用端过去三年并没有跑出太多亮眼的应用或企业（除了Palantir、Applovin等少数）。原因很简单：下游还没有出现像亚马逊、淘宝、微信那样相对“独一无二”、难以模仿或替代的“杀手级”产品。反倒是腾讯、阿里、字节这样的大厂，借助生成式AI快速放大自身原有优势，市值或估值都有了不错的增长。
因此，除了关注用户价值创造，战略制定者还需要思考：你能否在价值创造过程中，做出相对独特的贡献？只有做到这一点，才能在高速增长的AI时代获得更有力的议价权和利益分配权。
探索和建立“规模效应+网络效应”的护城河
战略是面向未来的，是前瞻性的。除了用户价值和独特贡献，你还需要想清楚：未来的护城河在哪里？经典护城河——品牌、专利、专有技术、地段、转换成本等，大家都熟悉。但从动态和长期视角看，更需要关注的是：你的产品或服务，能否实现规模效应或网络效应？
回顾近现代商业史，伟大的企业往往要么拥有规模效应，要么拥有网络效应，甚至两者兼备（比如茅台、腾讯、亚马逊）。而在过去三年的生成式AI浪潮中，英伟达凭借20年前就开始布局的CUDA开发环境，牢牢建立起连接企业用户和开发者的多边网络效应，这才在激烈的AI算力竞争中筑起了护城河。
所以，在思考AI时代的战略时，必须要有前瞻性：未来你怎么一步步实现并提升规模效应或网络效应？如果两者都能做到，那护城河将深不可测。
总结与展望
站在当下，生成式AI的发展前景仍有一些悬而未决的问题：大语言模型能否突破概率统计的基础，具备因果推理能力，接近真正的通用人工智能？物理AI模型能否突破，实现具身智能？数据安全与信息来源污染问题如何解决？未来一到两年，过去三年对芯片和算力的海量投入，能否得到下游应用端营收的验证与支持？
但无论未来走向如何，制定战略时，三个“不变”的要素应该始终抓牢：充分关注用户价值创造，聚焦独特价值贡献，尽早探索并建立自己的护城河。只有这样，才能在AI时代构建起真正优秀的企业战略，从而建立并保持竞争优势。