2026年开年以来，地缘政治变革、AI浪潮以及环境议题正以前所未有的速度重塑全球商业秩序。3月28日，南都·湾财社记者从长江商学院MBA年度分享会上获悉，面对激荡的宏观环境与技术奇点，业内学者指出，随着大模型技术的平权，商业护城河正发生根本性转移。

长江商学院金融学助理教授、哥伦比亚大学金融学博士梅丹青表示，未来企业的核心壁垒不再是单纯的技术，而是基于企业内部的隐性数据、行业Know-how以及对客户的底层触达能力。同时，AI算力的瓶颈已指向能源，“Token出海”正成为中国科技服务出海的新解法。

下一代CEO必须是“AI业务架构师”

技术狂飙正深刻改变宏观经济的底层逻辑。长江MBA项目副院长、长江商学院市场营销学副教授、哥伦比亚大学商学院博士李洋观察到，当下商业世界正处于新旧交替的“迭代时刻”。无论是6G、具身智能、商业航天等前沿科技的涌现，还是传统产业利用大数据谋求转型，无一不在印证产业升级的紧迫性。

“老的地图没有办法给你指往新的航向。”李洋指出，在这一轮大势中，企业管理者不能仅停留在应用工具的层面。他提及长江商学院科技与运营杰出院长讲席教授孙天澍的观点表示，下一代CEO必须是AI业务的架构师，不仅要懂AI，更要懂得如何用AI去重新架构企业，实现组织管理模式的根本性跃升。

此外，随着技术向实体经济下沉，县域经济与下沉市场正释放巨大增量。李洋表示，打通资金、人才、数据与商品的大流通，将新技术与下沉市场特点深度结合，甚至深度赋能如“晋江经验”背后的传统制造与供应链出海，已成为企业突围的重要路径。

此外，随着AI以极高的效率吸收互联网公开高质量文本，梅丹青直言：“AI会抹平所有的技术壁垒。”这意味着，基于公开数据的模型训练难以再拉开代差，单纯的算法技术不再是不可逾越的护城河。

因此，梅丹青强调，未来商业壁垒的核心在于AI“看不见”的数据——即企业内部的运营数据、交易记录，以及员工长期沉淀的隐性行业Know-how。企业亟须将这些隐性资产显性化，转化为高质量的上下文（Context），与大模型进行有机结合。

除数据资产外，触达客户的“最后一公里”能力同样关键。以语法修改工具Grammarly为例，尽管基础语法纠错功能极易被通用大模型替代，但其通过网页端与用户的原生交互界面，依然维持了较高的商业黏性。线下渠道、供应链监管准入以及原生交互界面等AI的“物理盲区”，正是企业必须死守的护城河。

未来拉开人与人差距的，是“睡后Token数量”

在算力狂飙的当下，能源不可忽视。中国拥有庞大且完善的电力基础设施，为AI的高速迭代提供了底层支撑。这种电力成本优势也催生了新型出海模式——“Token出海”。

本质上，Token出海也是一种服务出海，正成为中国AI产业出海的破局利器。梅丹青透露，得益于底层电价优势，中国大模型的Token计费成本仅为海外一线大厂的十分之一到二十分之一。目前，中国头部大模型厂商的Token消耗量已占据全球50%以上。

在组织管理层面，管理Agent团队也正成为管理者的核心要求。梅丹青引用行业观察指出，未来拉开人与人、企业与企业差距的重要指标，是“睡后Token数量”。即在休息时间内，Agent团队能够自动处理多少任务、完成多大程度的自我迭代，将重新定义组织的生产力上限。在边际成本趋近于零的AIGC时代，“快”与“高频试错”已成为企业确立竞争优势的路径。作者署名

采写：南都·湾财社记者 严兆鑫