AI 访谈日报 · 5月20日｜苏姿丰×李开复谈多智能体企业革命、Grantham揭大科技垄断终结、黄仁勋确认AI代理时代

今日三场访谈从不同层次呈现同一个转折：AI 正在从工具跃升为组织单元，但垄断红利随之消散，算力需求也还没有真正被满足。

1. 苏姿丰 × 李开复：AI 转型只能由 CEO 驱动，多智能体将替代整个职能部门

5 月 19 日，AMD AI 开发者日（上海）。 AMD 董事长兼 CEO 苏姿丰（Lisa Su）与零一万物 CEO、创新工场董事长李开复同台对谈，主题「AI 智能体新范式」。1

这场对话用最直接的方式回答了一个企业界正在焦虑的问题：AI 能替代的是一个「功能部门」，还是仍只是一项工具？

李开复给出了自己的判断框架。他认为 2024 年是「AI 能完成一个任务吗」，2025 年是「AI 能完成一个工作流吗」，2026 年的核心问题是：「AI 能运行一个企业职能，甚至整个企业吗」。

这个判断的底层技术支撑是多智能体架构。他描述了一种不同于单一大模型的协作结构——让专门负责规划、评审、执行、风险控制的多个智能体相互辩论、彼此驱动，以达到单个模型无法达到的能力上限。零一万物正聚焦构建这一类多智能体协同平台。

「单个智能体是不够的。即使在人类世界，投资委员会、董事会能完成个人无法完成的事。多智能体架构能够打破这个天花板。」——李开复

对于企业如何推进转型，李开复话锋直接：不要听 CTO 的，因为AI 转型只能由 CEO 驱动。CTO 的职责是安全部署 AI，但不是重塑组织。他说，很多企业的 AI 项目「规模太小、自下而上、友好且表面化」，止步于 HR 问答机器人、内部搜索这类边缘场景，从未触及季报数字。他给出的判断标准是：「如果你的 AI 部署没有改变你季度财报上的任何一个数字，那你只是在运行一个 AI 实验室。」

他还引入了「DRI」（直接负责人）概念，认为未来企业的核心生产单元将是一个负责端到端结果、能够调度多智能体的个人，而不是职能层级。他把这视为工程师最具竞争优势的新形态：「停止构建表面的美化包装，开始构建真正能推动业务的结构性引擎。」

苏姿丰则在演讲中提到，目前全球 AI 活跃用户已超 10 亿，预计未来五年将突破 50 亿，AI 将渗透到每一种工作负载和设备形态。她强调 AMD 在中国设有全球最大研发中心之一，称中国生态系统在「开放创新」领域处于领先地位，对本地部署和数据主权的需求也与 AMD 的开源策略高度契合。

2. Jeremy Grantham：大科技的垄断时代结束了，AI 是终结者

5 月 19 日，Fortune 报道。 GMO 联创、长期空头 Jeremy Grantham 近日接受「Excess Returns」播客专访，讨论 AI 对科技巨头商业模式的冲击。2

Grantham 的核心判断与大多数投资者持有的 AI 多头逻辑直接对立。

「我们已经从一个垄断的世界走向了一个惨烈竞争的世界。这一状态将持续多年，街头将会血流成河。」——Jeremy Grantham

他的论据是：科技巨头过去二十年的高利润率建立在异常宽松的反垄断环境下，竞争被压制或收购，护城河被人为筑宽。而 AI 正在拆解这一结构——亚马逊、谷歌、Meta、微软四家今年合计承诺资本开支7250 亿美元，折合约占美国 GDP 的 2%，这不是在扩大垄断，而是被迫卷入一场存亡级军备竞赛，护城河的水正在被抽去填充战备库。

他认为 AI 的经济逻辑与 1970 年代的小型电脑高度相似：第一批采购者确实享受了两三年的竞争优势，但随后技术普及变成运营成本，利润率回归均值。他预测，「AI 不会显著拉高整体企业利润率，也不会显著推高总利润。」

Grantham 也承认了反例的存在——如果没有 AI 资本开支狂潮，他认为美国「在 2023 年就会陷入温和衰退」，指数可能跌去 25%。他称当前为「terra incognita」：没有历史先例能够预测这种体量的 AI 支出如何在经济体中消解。

对当前资产配置，他指出 GMO 新兴市场基金过去 12 个月回报约 70%，而 S&P500 约 25%，这个差距源于 2025 年初国际市场相对美股的历史低估修复。他认为这个趋势还未走完。

Grantham 目前的仓位并未像 2008 年那般极端看空，但他说自己「在观察街头是否真的开始见血」。

3. 黄仁勋 × 彭博 TV（财报前专访）：AI 代理时代已展开，HBM 仍是全行业瓶颈

5 月 19 日，彭博 TV。 NVIDIA CEO 黄仁勋在财报发布前接受彭博专访，谈及企业 AI 渗透现状和供应链状况。3

黄仁勋此次采访的定调是：AI 已经不再是「概念产品」，它正在大规模进入企业的日常运营。他将这一阶段称为「AI 代理时代」——不再是人使用工具，而是 AI 代理去使用工具、执行工作、完成推理。

在需求侧，他指出代理式 AI 对基础设施的要求远高于单纯的推理调用：企业引入 AI 代理后，系统需要同时升级 CPU、内存、存储和网络资源，整体算力需求正在以「极快速度」攀升。

在供给侧，他坦言高带宽内存（HBM）仍然是整个供应链的核心瓶颈。他说 NVIDIA 已提前两三年布局供应链，将 HBM、先进封装与 Grace Blackwell 等平台全面整合，「但需求远超全球整体产能，这是全行业共同面临的问题」。4

关于中国市场，黄仁勋表示，随着中美关系趋于缓和，中国政府或将逐步开放对美国 AI 芯片的进口限制，他认为中国 AI 市场长期规模可达500 亿美元。5

今日访谈的共同主线清晰：AI 的竞争轴心已从「谁能建出最大的模型」转向「谁能把 AI 真正部署进企业的核心业务流程」。李开复说替代的是职能部门；Grantham 说垄断护城河正在瓦解；黄仁勋说算力需求仍在爆发——三个视角在同一时间收窄到同一个结论：大规模部署的窗口已经打开，但工程挑战还没有结束。