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這次，10年一遇的機會真的來了
2015年，中國國務院發佈了檔案：《關於積極推進“網際網路+”行動的指導意見》。
10年過去，中國商業發生了翻天覆地的變化。拼多多、美團、字節跳動這些巨頭，像雨後春筍般拔地而起。浪潮之下，有人從日結工變成電商賣家；有人從素人變成千萬粉絲的帶貨主播；還有人拿到了翻番，甚至10倍的薪水，財富自由。
2025年8月，國務院再次發佈了檔案：《關於深入實施“人工智慧+”行動的意見》。
這次，變化會更大。因為，如果說“網際網路+”讓效率提升了3倍，那“人工智慧+”，可能會把這個數字，變成10倍。
從網際網路+，到人工智慧+，這次，10年一遇的機會真的來了。
01
2027年，普及率超過70%。2030年，90%
檔案裡， 有兩組數字，非常醒目：
到2027年，新一代智能終端、智能體的應用普及率超70%。
到2030年，應用普及率超過90%。
很多檔案，會寫“爭取實現”、“努力達到”。但這次沒有。這意味著，這不是一個遙遠的規劃，而是截止日期清楚的軍令狀。它會迅速拆分成各級政府、國央企的KPI，立刻執行。
那麼，這個“應用普及率”的目標，對我們又意味著什麼？
它意味著，戰略的重心，或許已經從技術研發，轉向了應用落地。
它意味著未來兩三年，那些能在一個場景裡，用一個“小東西”解決具體問題的商業化應用，會迎來爆發式的增長。
但是，仔細看看這個目標。2027年，離現在還有不到3年。
為什麼要這麼急？
02
這不僅僅是技術戰，更是一場國運戰
AI競爭，本質上已經成為了一場“國運之戰”。
目前，這場戰爭發生在兩個層面。
第一個，是基礎科學層面。
看檔案原文：
加快探索人工智慧驅動的新型科研範式，加速從0到1的重大科學發現。
AI，是一項能改變其他所有技術的技術。誰率先實現了通用人工智慧（AGI），誰就有可能用AI，去解決能源、新藥、新材料這些問題，給所有產業帶來巨大的效率升級。
最近，輝達被監管這件事，就是這場較量的縮影。
為了鎖死我們的AI發展，美國不讓輝達賣晶片。但黃仁勳也著急，說我海外的生意蠻大，賣性能差一些的晶片好不好？美國同意了。但我們又有新的擔心，你的晶片，會不會有後門？
但只在技術本身發力，還不夠。還有個戰場，更隱蔽，但同樣重要。
第二個層面，就是：規則和話語權。
看檔案原文：
支援聯合國在人工智慧全球治理中發揮主要管道作用，幫助全球南方國家加強人工智慧能力建設……彌合全球智能鴻溝。
這句話，太聰明了。
未來的AI，一定會全球普及。但是，當AI需要做判斷的時候，它會怎麼選擇，就要看它的價值觀了。
有的國家的價值觀，比較偏集體主義，但也有的國家，偏個人主義。如果最先進的AI，都是用美國的價值觀訓練出來的，那麼，它輸出的所有內容，制定的所有規則，都會帶著美國的烙印。
那怎麼辦？
首先，支援聯合國，讓聯合國成為裁判。讓美國從“裁判”，變回“玩家”。然後，團結一些可以團結的力量。比如，大多數開發中國家。
當我們的標準和價值觀，被更多國家接受，離制定規則就不遠了。
兩個戰場，都要打，也都要贏。理解了。
那麼，怎麼打？
俗話說得好，兵馬未動，糧草先行。想打勝仗，得先做好基礎設施。檔案裡，就著重提到了四個：
算力。資料。人才。資本。
我們一個個說。
03
把“鏟子”，賣給算力中心
首先，是算力。
AI之所以聰明，首先是因為背後有無數台超級電腦，在拚命地算。這些電腦的計算能力，就是算力。可算力很貴，訓練一個大模型，成本動不動就要上億。
怎麼辦？看原文：
最佳化國家智算資源佈局，完善全國一體化算力網……創新智能算力基礎設施營運模式，鼓勵發展標準化、可擴展的算力雲服務，推動智能算力供給普惠易用、經濟高效、綠色安全。
國家的計畫，是像建電網一樣建算力網路，讓使用AI的成本大幅降低。這樣，場景才會爆發出來。就像流量足夠便宜，我們才能在地鐵裡毫無顧忌地刷短影片。
那麼，機會在那裡？
最直接的機會，可能是去給算力中心“賣鏟子”。
比如，建基站、鋪光纜。
未來的算力中心，主力軍可能是三大營運商這樣的國家隊。當他們拿到大量的錢，去建基站、鋪光纜、買伺服器的時候，作為服務商，這就是你的機會。
比如，做軟體。
全國這麼多算力中心，要解決這麼多計算任務，如何把算力高效地調度起來？怎麼給使用者精準計費？這些，可能都需要軟體，系統管理。
還有，圍繞算力中心，做節能、降耗、碳排放。
AI計算是電老虎，它最耗能的地方還不是“算”，而是“散熱”。晶片高速運轉，會產生巨大的熱量。這也是國家，提出東數西算的重要原因。既然西部更涼爽，電費更便宜，那就在這裡多建資料中心，處理來自東部的計算任務。
前段時間，微軟花了17億美元，幹了件讓很多人看不懂的事：買排泄物，然後把它埋到千米深的地下。為什麼？因為AI計算過於耗電，產生了巨大的碳排放。為了抵消掉碳排放，微軟只好選了這種方式。
這背後，都是未被滿足的需求，和巨大的機會。
主角不好當，但給主角搭台，也沒那麼難。
04
你的資料，也能幫助你賺錢了
AI要變聰明，就要學習海量資料。
可資料分佈在各個公司行業手裡，怎麼辦？
看檔案：
完善適配人工智慧發展的資料產權和版權制度，推動公共財政資助項目形成的版權內容依法合規開放。鼓勵探索基於價值貢獻度的資料成本補償、收益分成等方式……
國家的解法，是把資料變成可流通資產。保護你私有資料的擁有權，建立資料交易所，給買賣資料提供場所。
換句話說，以後通過資料，你就能賺錢了。
怎麼賺？
首先，是你自己的資料。
比如，你開了一家夫妻老婆店。
你手裡，有周邊社區居民的消費資料，大家都在周五晚上買啤酒，周一早上買牛奶。以後，你就可以把這些資料，在脫敏的前提下，賣給想開便利店的公司。
比如，你是做家裝設計的公司。
你電腦裡，有海量的沙發、床、桌子等家具的3D模型。你就可以搭建成千上萬個包含椅子、沙發、桌子的模擬場景，幫助訓練家務機器人。機器人在裡邊跑，摔倒，學習。1天，就能獲得之前1年的訓練資料。
接著，是別人的資料。
國家出錢做的項目，積累的資料，比如氣象資料、交通資料等等，在脫敏後會依法開放。舉個例子，你可以加工地鐵站出口的進出資料，做一張“商業熱力圖”。標記各時段的人流量，然後把使用權，賣給星巴克、瑞幸。
或者，你還可以做資料服務商，幫助那些擁有資料，但不知道怎麼利用的公司，清洗、打包、最終交易這些資料。這也是機會。
資料，正在成為一種真實的、可交易的資產。
05
未來最貴的人才，可能不是會程式設計的
想發展AI，還是要靠人。
看原文：
推進人工智慧全學段教育和全社會通識教育，完善學科專業佈局……支援企業規範用好股權、期權等中長期激勵方式引才留才用才。
目前的AI領域，很缺人，但缺的不再是“碼農”了。
我已經有很多年沒寫過程式碼了。但前段時間，我只花了不到5分鐘，就讓AI幫我寫了一個小程序，幫助我們的視訊團隊，校對字幕裡的錯別字。
程式設計，正在逐漸從手藝，變成對話技巧。
我們缺的，是能給AI下指令、能設計模型、能理解底層邏輯的人。
這一切能力的基石，是數學。
輝達的晶片之所以厲害，是因為它特別擅長同時算很多東西，而這種平行計算的底層知識，就是大學裡讓很多人頭疼的“線性代數”，再細一點，就是“矩陣乘法”等等計算。
所以，如果你問我，孩子未來應該學習什麼專業？我的第一個建議，還是：學數學。一個數學基礎紮實的孩子，可能會比只會寫程式碼的孩子，有更廣闊的天地。
未來，會有大量的人需要學習如何使用AI。那麼，去做AI應用的培訓，教大家怎麼用好AI工具，培養AI思維，也是個不錯的選擇。
經驗，AI可以瞬間學會。但提出一個好問題，才是人類最寶貴的價值
06
“耐心資本”的方向，往往是最值得跟隨的方向
算力、資料、人才，國家都給瞭解決方案。
可是，錢從那來？畢竟，商業界裡的風險投資，通常沒什麼耐心。
因為它手裡的錢，大部分不是自己的，而是背後投資人的。一個7年生命的基金，到期了，就得把錢還回去。所以，A輪投資結束之後，你就得想辦法讓公司看起來足夠好，讓B輪接盤。接著，是C輪……
所以，才有許多創業者，會去做短期內讓資料好看的事情。比如，燒錢換使用者。
可是，做AI晶片，做基礎研究，可能一幹就是十年、二十個年。
怎麼辦？看檔案：
……發展壯大長期資本、耐心資本、戰略資本，完善風險分擔和投資退出機制，充分發揮財政資金、政府採購等政策作用……
國家，會引導那些更有耐心的錢，比如保險資金、國有資本，進入到這個領域。
我曾經問過小米的天使投資人，晨興資本一個問題：最後小米上市，你們的投資翻了800多倍。你們怎麼這麼有耐心？
他們說，這是因為，很多錢都是從美國的大學基金、社保基金裡融來的，這些錢不追求短期暴利，只希望穩定地增值。
這對普通人來說，是一個很重要的路標。
因為，耐心資本流向那裡，就說明國家在未來十年，最看好那裡。你可能不會創業，但你可以跟隨，去加入那些被投資的公司，或者，為這些公司提供服務。
過去，我們都在看風口。但現在，我們可能需要學會看水流，會流向那裡。
07
AI最近的爆發場景，在工業
好了。現在，基礎設施搭好了。那麼，AI積蓄的能量，會先在那個領域爆發？
答案是：工業。
檔案裡提到：
推動工業全要素智能聯動，加快人工智慧在設計、中試、生產、服務、營運全環節落地應用……
美國的人均GDP是我們的7倍，這並不意味著美國人比我們勤勞七倍。而是我們創造財富的效率，也就是“生產力”，還有提升空間。
那麼，如何提高GDP？
在農業、工業、服務業裡，工業的生產效率最高。所以國家這次，也打算通過AI，再次提高工業生產效率。
從最開始的產品設計，到中間的測試、大規模生產，最後到營運服務，AI要滲透到每一個環節裡去。
這就勢必，會推動“生產服務業”的發展。
什麼是生產服務業？
生產性服務業，是專門為了“生產”服務的行業。某種意義上，我們的戰略諮詢業務，也算生產服務業。因為我們的目的，也是幫助企業提高效率。我們平時熟悉的服務業，比如餐飲、旅遊，這些服務是為了讓生活更美好，就是生活性服務業。
所以，你或許可以試著，做工業領域的AI解決方案。比如，幫紡織廠做AI質檢，幫化工廠做AI流程最佳化。
這可能，就是未來幾年，離賺錢最近的機會之一。
08
當新的抖音和美團崛起，記得上車
改造舊世界，固然重要。但一場革命的真正魅力，在於創造新世界。
沒有移動網際網路之前，你根本想像不到，抖音、美團這種東西。
淘寶，是從電腦“移民”到手機上的。一開始你可能還會覺得，手機這麼小，怎麼買東西？但抖音美團不是移民，它們是基於手機的特性，“長”出來的全新物種。
這就叫：移動網際網路原生。
而這次的檔案，也提到了一個很有意思的詞：智能原生。
大力發展智能原生技術、產品和服務體系，加快培育一批底層架構和運行邏輯基於人工智慧的智能原生企業，探索全新商業模式，催生智能原生新業態。
不要只想著，用AI怎麼最佳化你已經有的業務，而是想想，有了AI，會不會出現一些我們今天，根本想像不到的商業模式？
它一定不是今天某個APP的AI版本，而是一個，你從來沒見過的新物種。
而進入這樣快速發展的組織，那怕只是做會計，職業發展也會更穩定，機會也會更多。就像當年，阿里的司機，都拿到了公司的股票一樣。
對於普通人來說，上對車，比什麼都重要。
09
找到一個具體場景，用智能體解決一個具體問題
嗯。創造下一個抖音，聽起來還是太遠。
那麼，有沒有一個機會，是我現在馬上能抓住的？
有的，那就是：智能體。
看檔案：
……發展“模型即服務”、“智能體即服務”等，打造人工智慧應用服務鏈……
什麼是智能體？
說白了，就是AI助手的進化版。它不光能和你聊天，還能幫你幹活，就像一個數字員工。比如，你要去福建5日遊，問它如何規劃。它不會只給你一堆搜尋結果，它會自己分析、查航班、比價酒店，最後給你一個完整的方案。
明確發展“智能體即服務”，就意味著，未來會有更多更好用的數字員工出現。
那麼，機會在那裡？
對我們每個人來說，如何高效地管理AI員工，成了必修課。
當你還在手動整理表格、寫會議紀要的時候，你的同事可能已經讓他的三位AI員工，完成了資料分析，報告撰寫，甚至PPT都做好了。
而對於創業者來說，機會就在於，找到具體場景，解決具體問題。
比如，專門幫律師做交付PPT的“AI律師助理”；或者，專門幫行銷做調研的“AI市場助理”。
過去，我們學習使用工具。但未來，我們每個人，都要學習管理團隊了。
最後的話
好了。關於《關於深入實施“人工智慧+”行動的意見》，我們就聊到這裡。
從網際網路+到人工智慧+，又一個10年周期的大幕，已經拉開。
第一次工業革命，我們錯過了。第二次，我們也錯過了。第三次，我們奮起直追，用了幾十年，跑完了別人200年才跑完的路。
第四次工業革命，我們第一次，和所有人站在了同一個起跑線上。
很多人認為，2027年，通用人工智慧（AGI）會到來。這意味著，未來的兩三年，其實就是決定勝負的關鍵窗口。所以這份檔案，不是一份普通的行業指導意見。它更像一聲發令槍。
它告訴我們每個人，這場仗，必須打，也必須贏。
這，就是我們面前的那條馬拉河。馬拉河，是每年七八月份，數百萬隻角馬、斑馬、羚羊大遷徙，需要跨越的那條河。那怕，河裡全是鱷魚和河馬。
河對岸，是豐茂的水草。而渡河本身，則充滿挑戰。
而我們，別無選擇。 (功夫財經)