作者：罗宾

出品：明亮公司

近日，第十届中国商业文化与管理学术会议顺利举办。本次大会以 " 民营企业创新创业与传承发展 " 为核心主题，由北京大学城市软实力研究院主办、法国克莱蒙高等商学院上海分校承办。

复旦大学中国研究院副研究员刘典在大会上发表" 人工智能时代的企业代际传承与组织变革 "主旨演讲，从 AI 产业趋势、以及企业组织变革等角度，分享了人工智能时代企业价值创造方式的变化，并分析企业家在新周期中的核心挑战。

刘典

刘典认为，企业看待代际财富传承，不能只停留在固定资产交接和家族延续层面，更需要关注价值创造逻辑、财富载体向 " 科技驱动 " 的结构性迁移，以及 AI 对组织架构与决策链条的重构。

价值创造走向「产投 + 科技」，企业传承对象转向算力、模型与数据

刘典表示，过去较长时间里，财富创造更多依赖土地、房地产和空间价值，企业和地方发展围绕资源、规模和市场展开。但随着科技创新成为新的增长动力，创造财富的主体正在从传统意义上的空间资源拥有者，转向科技创新和产业生态的构建者。

当前很多地方政府正在发生类似变化，从过去偏重基础设施和硬件投资，转向围绕科技产业、创新生态和产业集群进行布局。未来将形成一种新的财富创造模式：企业、地方政府和高科技公司的一个共生体，会出现一批估值过万亿、几万亿，甚至未来超过 10 万亿的企业。" 这意味着企业家需要重新理解财富来源，过去依靠土地、渠道和资源关系形成的优势，正在逐渐让位于技术、算力和创新能力。"

上述逻辑转换，重塑了财富的载体形态。刘典表示，数据、算力和模型等持续产生价值的生产资料，正在成为衡量企业价值的核心维度。

首先，全球市值榜首早已易主。英伟达市值从 1 万亿美元到 5 万亿美元仅用了 29 个月，其中 4 万亿美元到 5 万亿美元仅用了 113 天，2026 年 5 月市值突破 5.5 万亿美元，超过德国全年 GDP，成为全球最有价值的公司之一。

2025 胡润全球独角兽榜中 " 纯 AI" 公司达到 128 家，总估值近 1 万亿美元，AI 相关的独角兽达 478 家。

同时，数据资产正在进入企业资产负债表。A 股 127 家公司 2025 年年报 " 数据资产入表 " 合计金额达到 37.16 亿元；上年为 92 家、20.93 亿元，金额在一年内近乎翻倍。三大运营商占 A 股数据资产入表金额的比重达到 60.7%，数据资产化已经由资源巨头先行。

数据资产相关交易正在快速增长，数据正在从资源转变为企业可确认、可管理、可运营的新型资产。过去企业积累的经验、渠道和关系网络，在 AI 时代需要转化为可以沉淀、调用和复制的数据资产。

"接班人继承的将不只是股权与厂房，而是数据资产、模型能力与算力资源的所有权和运营权。看不懂这三样，就看不懂未来的资产负债表。" 这也说明下一代企业家需要了解如何用 " 产投 " 的语言对外讲清企业的资产价值，而不是用传统商业语言描述企业。

两股浪潮叠加：「换人」与「换组织」处于同一个十年

刘典表示，2025 — 2035 是一个特殊交汇期，代际权力的交接与企业组织的重构将叠加于同一时空。

一方面，未来 5 到 10 年的交接班窗口中，第一代企业家密集退出经营一线，21 万亿元级财富与经营权等待转移；另一方面，2026 到 2030 年，智能体规模化落地，管理层级、岗位体系与决策链条被系统性改写。

在交汇期间，接班人面对的是一套正在被 AI 改写的组织；组织变革也不能再等交接完成之后才开始。这对企业意味着三个直接变化：继任者遴选标准中，AI 素养从加分项变为必选项；交接的内容从职位与人脉，扩展到数据资产与智能系统；董事会需同时回答 " 谁来接 " 与 " 组织怎么改 "。

在 AI 重构组织的过程也显现出一个反直觉的趋势：大量企业的中间管理层正在被系统性压缩，而基础岗位反而并未如预期般被快速替代。"这是深度运用 AI 的企业普遍出现的组织变化，特别是在大型组织中，原本承担信息传递、协调转述职能的中间层角色，正面临最大冲击。"

与此同时，基层一线员工在人机协同的新组织形态中，反而成为与 AI 系统紧密结合、直接放大效率和价值的关键节点；随着中间层被压缩，企业的决策链条也正转向更加扁平化的人机协同模式，一线员工在 AI 辅助下的决策空间被显著放大。这也要求未来的管理者必须从 " 只管人 " 转向 " 同时管理人和 AI 两个团队 "，并最终驾驭人机协同的新组织形态。

传承的两大核心变量：数据资产与 AI 认知

企业中‘老师傅’脑子里的经验，正成为最稀缺、也最可被传承的资产。"

刘典分享了一个硅谷案例，一位算法工程师原在大厂带领 300 人的算法安全部门，年预算十几亿元，他将多年行业经验全部转化为数据，做出一个 AI 产品，3 人创业，一年多后以 2.4 亿美元估值被收购。

另一个典型信号是，顶尖 AI 公司如今为数据标注员开出每天 1 万至 2 万元的价格，招聘的是硕士博士与行业专家，恰恰说明AI 跑得越深，越依赖于高质量的行业数据。

因此，数据既是企业的经营资产，也是传承资产。上一代最核心的竞争力往往是隐性经验，把它沉淀为数据与智能体流程，正是 AI 时代 " 传体系 " 的具体形态。

此外，企业传承最大的变量是对 AI 的认知。刘典表示：" 未来十年 21 万亿财富等待交接，而二代传承的成功率不足 30%。AI 转型最大的坑是一把手的缺位，AI 认知无法外包，无法随职位一起交接。"

刘典分享，不少企业在 AI 转型中存在一个误区：将战略级任务完全外包给职业经理人或外部团队，自身仅作巨额资金投入，最终却收效甚微。" 其根源在于，企业决策者往往并未真正深度使用 AI，但企业 AI 转型的核心用户应该是决策者本人。"

刘典总结，企业代际传承一方面要传文化、传认知、传制度，但从个体角度，未来有四种能力至关重要，包括对方向的洞察能力、把握方向后的落地能力、协同合作的能力，以及在不确定性中的决策能力——这种决策需要同时承担风险、嫁接创新。" 当企业传承叠加 AI 重构组织的行业周期，对两代交接者而言最大的风险，是在 AI 时代看错了结构转换。"

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