战略三部曲之二｜量子战略如何重构行业增长逻辑
作者：李锐，港大中国商业学院 HKU ICB，2026-01-05
开篇：当确定性失效，我们需要一套新的战略语言
当行业周期波动加剧，当传统战略的“预测式规划”屡屡失效，
越来越多企业陷入“守成难、创新险”的困境——
真正的破局，从来不是固守确定性，而是驾驭不确定性。
真正拖垮企业的不是不确定性，而是对“确定性”的执念。当“预测未来”不再可靠，当“底层逻辑”开始失效，我们自然会问：
如果确定性不再可信，我们该用什么来做战略？
这正是量子战略（Quantum Strategy）要回答的问题。
它不是给经典战略打补丁，而是重构战略的底层代码，一套专为不确定时代设计的全新方法论。
其核心思想只有一句话：未来不是被预测的，而是被设计出来的。
我将用QSE模型，量子战略的“三角支架”：量子思维Q、战略实验S、生态设计E，带你重新理解：企业如何在不确定性中“凿出”未来，而不是被动等待未来。
经典VS量子：战略底层逻辑的根本分野
未来观
经典战略：单一最优路径
量子战略：多种可能性叠加
变量观
经典战略：独立可分析
量子战略：深度关联、相互影响
风险观
经典战略：不确定性是风险
量子战略：不确定性是可利用的资源
行动逻辑
经典战略：先规划→再执行→再调整
量子战略：先实验→再验证→再扩张
竞争焦点
经典战略：争夺市场份额 锚定生态位
量子战略：构建不可替代的价值闭环
经典战略的底层假设是：
- 世界是稳定的
- 变量是可控的
- 趋势是可预测的
- 竞争是可分析的
- 资源是可规划的
但在 2026 年的现实中，这些假设正在快速崩塌。
01. 变化速度远超预测能力：
AI、能源、制造、金融体系的变化呈指数级加速，
技术迭代速度已经超过战略规划周期，预测永远慢于变化。
02. 变量之间高度耦合：
一个小变量的变化会引发系统级连锁反应
- 技术改变需求
- 需求改变商业模式
- 模式改变竞争格局
- 格局改变资源配置
线性推演已无法解释系统行为。
03. 趋势呈现“量子跃迁”式跳变：
需求不是稳步爬坡，而是跳跃式增长；
技术不是渐进式升级，而是断点式突破；
竞争不是同业内卷，而是跨界突袭。
经典战略假设世界是牛顿式的，但现实世界越来越像量子世界。
心理学启示：不确定性中，如何打破“行动瘫痪”
心理学长期研究一个关键问题：
人在高度不确定环境中，为什么会做不出决策？
答案有三点，对战略具有直接启发意义：
01. 人类天生会追求“确定性幻觉”：
当变量增多时，大脑会本能地寻找“单一答案”来降低焦虑，这会导致：
过度依赖过去经验
迷信“底层逻辑”
把复杂世界简化为线性因果
这正是企业路径依赖的心理根源。
02.宏大目标会让人瘫痪，小步行动才能恢复行动力：
目标越大、路径越长，人越容易进入“行动冻结”；
但当目标被拆解为“小步验证”，行动力会迅速恢复，
这正是量子战略的底层机制。
03.适应性比预测能力更重要：
在极端环境中，真正能活下来的人不是最强壮的，
而是最懂顺势调整、微行动验证、坚守意义感的人。
这与量子战略的核心思想完全一致：
未来不是被预测的，而是被设计、验证、迭代出来的。
量子战略不仅是一套战略方法论，
更是一套符合人类心理机制的“行动哲学”。
量子战略：QSE模型的核心逻辑
量子战略不是玄学，也不是比喻，
而是一套专为不确定时代设计的战略方法论。
一句话总结：量子战略=量子思维（Q）+战略实验（S）+生态设计（E）
Q：Quantum Mindset（量子思维）
未来是多态的而非单一的，
变量是纠缠的而非独立的，
不确定性是资源而非风险。
关键问题：哪些未来是可能的？哪些未来值得被创造？
S：Strategic Experiments（战略实验）
未来不是被预测的，
而是被验证出来的，
战略实验是未来的最小行动单位。
关键问题：我们能否用小成本实验验证未来？
E：Ecosystem Design（生态设计）
未来不是企业对企业的竞争，
而是生态对生态的博弈，
生态设计是量子战略的终局。
关键问题：我们如何设计一个能自我演化的生态？
个能自我演化的生态？
图：经典战略 vs. 量子战略
穿越周期的密码：量子战略的实践案例
那些穿越周期的企业，本质都是用量子战略取代传统战略：
特斯拉没有优化发动机，而是押注电动车；
字节跳动没有固守单一赛道，而是开拓算法推荐新动能；
顺丰没有畏惧国际不确定性，而是将其转化为助力中国企业出海的创新优势；
平安没有固守传统保险边界，而是“综合金融+医疗养老”的生态联动与协同共振。
它们要么驾驭不确定性，将其转化为创新红利；
要么打破独立变量的认知，让变量纠缠催生系统价值。
量子战略的落地
从“知道”到“做到”
量子战略强调“小实验、快验证、强适应”，
这一点在心理学研究中也得到了印证。
在《活出生命的意义》中，维克多·弗兰克尔观察到：
在极端环境中，真正能够活下来的人，
并不是最强壮、最聪明或最反抗的，而是：
- 最能建立互助网络的人
- 最善于观察系统规律的人
- 最能根据环境快速调整策略的人
- 最懂得用小步行动验证路径的人
- 最能坚守意义、锚定核心价值的人
他们不会押注单一未来，
而是坚守意义，不断试探、调整、迭代，
用一次次微小的行动让未来逐渐清晰。
这与量子战略的核心完全一致：
未来不是被预测的，而是在意义中，被设计、验证、调整出来的。
量子战略不是“更聪明的预测”，
而是一种在不确定性中持续演化的能力。
三条落地路径（附执行提示）
01.用“小实验”替代“大规划”：
经典战略：“先规划→再执行→再调整”，
量子战略：“先实验→再验证→再扩张”。
执行提示：明确1个核心假设+1个可量化的验证指标，如：假设“核心客群偏好轻量化服务”，验证指标为“试用用户留存率≥50%“。
02.用“可能性设计”替代“路径预测”：
经典战略：“找到最优路径”，
量子战略：“创造多个可能路径，让市场反馈筛选出最适配的路径”。
执行提示：列出3个潜在路径+各自最低成本试错方案，如：
路径1：跨界联名，试错成本=1次短期合作；
路径2：服务升级，试错成本=迭代1个核心功能。
03.用“生态位占领”替代“市场份额争夺”：
经典战略：“抢市场”，
量子战略：“锚定生态位，构建不可替代的价值闭环”。
执行提示：明确自身在生态中的独特价值，如：
为产业链提供“效率+安全“的双重保障，避免与巨头正面竞争。
对于追求快速见效的企业，可优先从“小实验”切入：
聚焦1个核心客群的1个需求，2-4周完成验证，
用最小成本快速兑现小成果，再逐步延伸至生态设计。
结语：2026，做创造未来的“量子型个体”
2026，丙午赤马年叠加康波周期新起点：
不是延续，而是重启；
不是微调，而是跃迁；
不是延长线，而是分岔点。
未来不会奖励预测未来的人，未来会奖励创造未来的人。
即日起，从你最困惑的1个业务难题入手，
设计1个2周内可完成的小实验——
这便是你踏入量子战略的第一步。
愿我们乘丙午赤马年的澎湃气象，
以量子战略为舵，驭不确定性之势，
在新周期中执掌先机，于大变局里笃定扬帆！
作者简介：李锐 博士 Dr Ray Li，HKU ICB客座教授。多家上市企业及科创公司董事，前平安集团执委 / 财务总监，前顺丰国际CMO / CFO
战略三部曲之一｜确定性，才是最大的风险
作者：李锐，港大中国商业学院 HKU ICB，2026-01-05
2026开年序言
2026年，是一个值得被认真对待的年份。
丙午赤马年，六十年一遇的活力之期；
康波周期的新起点，全球经济与技术格局正在重塑；产业链、资本流、人才流、创新模式，都在经历深度重构。
在这样的时代节点上，人们比以往任何时候都渴望“确定性”。
但越是周期切换之年，越需要警惕一个危险的幻觉：真正的风险，不是不确定性，而是你对“确定性”的迷信。
确定性为什么正在悄悄拖垮企业？
01. “底层逻辑”往往是事后总结的幻觉
管理学者长期追踪思科、IBM 等企业后发现：
同一套管理方法，在企业盈利时被奉为“成功秘诀”，在业绩下滑时又被批判为“僵化教条”。
这说明：
所谓“底层逻辑”，很可能是事后归因，而不是事前可复制。
互联网流量红利时代，“用户规模=商业价值”是铁律；
流量见顶后，“单客价值”又成了新共识。
那些执着于旧“确定性”的企业，倒在了时代的拐点上。
02. 聚焦“可控变量”，会让企业错过真正的增长点
现金储备、流程标准化、核心团队……这些当然重要。但它们本质上是防守策略。
商业世界的超额利润从来不来自“可控”，而来自：
• 不被看好的方向
• 不被验证的技术
• 不被主流认可的模式
• 不被预测的需求
特斯拉不是优化发动机，而是押注电动车；
字节跳动不是深耕门户，而是赌算法推荐。
可控变量让企业变得聪明，不确定性让企业变得伟大。
03. 迷信确定性，会让组织陷入“路径依赖”
当企业相信“存在一套可复制的成功法则”，
它就会：
• 追求“标准答案”
• 忽视环境变化
• 失去实验精神
• 变得越来越保守
最终被时代淘汰。
心理学早就指出：
人类永远无法掌握全量信息，过度追求最优解只会导致决策内耗。
真正的高手，都在利用“不确定性”赚钱
商业世界里有一个被忽视的铁律：
完全竞争的市场没有不确定性，也没有超额利润。
所有伟大的创新，都来自“不确定性”：
• 新技术的不确定性
• 新需求的不确定性
• 新场景的不确定性
• 新模式的不确定性
越是不可预测，越有机会。
这不是冒险主义，而是：
在不确定性中设计未来，而不是预测未来。
企业如何与不确定性共生？（三条可执行路径）
01. 从“预测未来”转向“设计未来”
预测未来 → 依赖确定性
设计未来 → 创造可能性
企业要做的不是“看懂趋势”，而是：
• 小规模实验
• 快速迭代
• 低成本试错
让未来在行动中逐渐成形。
02. 从“可控变量”转向“可实验变量”
可控变量：成本、流程、组织结构
可实验变量：新产品、新场景、新技术、新商业模式
真正的增长来自“可实验变量”。
03. 从“最优解”转向“可行解 + 快速迭代”
最优解 → 慢、贵、错失窗口
可行解 → 快、轻、能不断修正
在不确定时代，速度比完美更重要。
个人如何摆脱“确定性陷阱”？（含心理学研究）
在心理学领域，有一类关于“极端环境下的人类行为”的研究，为我们理解不确定性提供了深刻的启示。
维克多·弗兰克尔在其经典著作《活出生命的意义》中，通过对集中营幸存者的长期观察，总结出一个关键结论：
在极端不确定的环境中，真正削弱人的，不是环境本身，而是对“确定性”的执念。
研究显示：
• 虚假希望会导致心理崩塌
当个体把生存寄托在“某个具体日期会被解救”这样的不可控事件上时，一旦落空，情绪会迅速坍塌。
• 微目标能恢复行动力
幸存者会把目标拆解为“活过今天”“找到一口食物”这样的可执行小步，借此维持心理韧性。
• 意义感是最强的心理支柱
弗兰克尔指出，能够找到“我为什么必须活下去”的人，更能保持精神独立。
• 互助关系能降低心理压力
小规模、信任度高的互助网络，是幸存者最重要的外部支持系统。
• 适应性策略优于对抗性策略
生存概率更高的人，并不是最强壮的，而是最能根据环境调整策略的人。
这些研究揭示了一个深刻的事实：
在不确定时代，虚假的确定性比不确定性本身更危险。真实的力量来自当下行动、意义感、连接与适应性。
结语
2026，是一个“重启之年”
2026 是一个新的起点。
它既是周期的重启，也是秩序的重构，更是未来的分岔点。
在这样的年份里，确定性不再是安全感，而是束缚；不确定性不再是风险，而是机会。
愿我们在丙午赤马年的澎湃能量中，
乘势而上，于时代转型浪潮中把握先机，笃定前行。
如果说“确定性”是最大的风险，那么真正的答案是什么？
下一篇，我将带来一套全新的方法论——
作者简介：李锐 博士 Dr Ray Li，HKU ICB客座教授。多家上市企业及科创公司董事，前平安集团执委 / 财务总监，前顺丰国际CMO / CFO
一粒药的背叛：当希望成为毒药 —— 评《仿制药的真相》
【企业社会责任与可持续发展】| CSR & Sustainability
独立媒体人（Jointing.Media） 草木一秋，荆州， 2026-02-03
一个名叫玛雅·帕特尔的年轻美国女性在印度感染肺炎，服用了当地生产的仿制抗生素。药物无效，她最终在父亲的怀中死去。然而，杀死她的不仅仅是细菌。调查发现，她服用的那批药，有效成分含量几乎为零——那不过是一把淀粉和谎言。
玛雅的悲剧并非孤例。凯瑟琳·埃班在《仿制药的真相》（Bottle of Lies: The Inside Story of the Generic Drug Boom）一书中，用十年调查让读者看见无数个“玛雅”：依赖抗癫痫药却频繁发病的儿童，因化疗药无效而加速凋零的癌症患者，服用降压药却突发中风的老人……他们虔诚地按时服药，却不知药瓶里装着的可能是无效的安慰剂、超标的毒素，或是一场早已被数据掩盖的失败实验。我们不仅被疾病攻击，更被承诺的保护所背叛。
书中对印度制药巨头兰伯西公司（Ranbaxy Laboratory Ltd）的调查尤为触目惊心。系统性数据造假、为不同国家“量身定做”虚假文件、精心策划以应对监管审查……这并非个别员工的失德，而是深入企业骨髓的欺诈文化。兰伯西公司的科学家们面临的是整个系统的碾压：数据被系统性篡改，警告被无视，职业生涯被威胁。他们对抗着一台将利润置于生命之上的扭曲机器。
当一家公司的药品档案被描述为“要么是捏造了不存在的数据，要么是挪用了其他国家其他产品的数据”，现代医药监管的信任基础便开始动摇。
在全球化药片的冰冷阴影下，我们每个人的健康都可能沦为廉价的筹码。它摧毁了我们对于现代医药体系一种天真的、出厂设置般的信任。药片不再仅仅是科学与仁慈的结晶，它更是一个全球资本、地缘政治、监管博弈和人性贪婪的复杂产物。
本书解剖了全球化背景下监管体系的系统性失灵。药品生产已形成跨国链条，而监管却仍困于民族国家的边界之内。当一种在印度生产的原料药，在中国制成中间体，在另一个国家完成制剂，最终销往全球市场时，所谓的“监管链条”实际上充满了无法监控的断点。这种结构性漏洞，使得“质量”这个药品最根本的属性，在成本与利润的挤压下，沦为可以妥协的变量。
埃班生动描绘了美国FDA调查员在海外工厂遭遇的困境：有限的检查资源、被提前泄露的检查日程、语言与文化的隔阂、乃至当地政治力量的干预。监管者与被监管者之间的猫鼠游戏，往往以老鼠的胜利告终。
《仿制药的真相》将“仿制药质量”从一个专业的、遥远的技术议题，转化为一个关乎公平、诚信与生存尊严的普世道德议题。它让驱动我们每个人，去关注自己药瓶里的真相。
本书不只是一份调查报告，它是一面镜子，照出全球化时代我们共同的风险。它告诉我们，一粒不起眼的仿制药，可能是希望的载体，也可能是一颗埋在身体里的无声的雷。它迫使我们追问：在廉价与生命之间，我们构建的系统，究竟做出了怎样的取舍？而我们，作为这个系统的最终承受者，又该何以自处？
诚然，本书的批判锋芒如此锐利，以至于有批评者认为它可能削弱公众对仿制药的整体信心，甚至可能被原研药企业利用作为维护市场垄断的工具。然而，埃班反复强调，仿制药本身是“二十世纪公共卫生领域最伟大的创举之一”，它以低廉的价格让全球亿万患者得以获得救命药物。她所批判的绝非这一概念本身，而是部分企业对这一概念的腐蚀与背叛。她的真正矛头指向的是“监管的失败”和“道德的沦丧”，而非仿制药作为公共卫生工具的正当性。
信任是现代医疗体系的基石。埃班以严谨的调查告诉我们，这种信任在某种程度上已被辜负，但并非无可挽回。她呼吁：清醒是保护的第一步。唯有当公众将抽象的“质量问题”转化为自身可感知的风险，将“监管漏洞”理解为对亲人生命的潜在威胁时，变革的动力才会真正诞生。
在这个健康日益成为全球性议题的时代，本书不仅是对一个行业的审视，更是对我们如何共同守护生命底线的叩问。它促使读者思考：在肯定仿制药不可或缺价值的同时，如何构建一个更加透明、负责、有效的全球监管协同网络？如何在降低药品价格与保障药品质量间找到可持续的平衡？当利润动机与患者安全冲突，何种制度设计能确保后者永居首位？
凯瑟琳·埃班（Katherine Eban）
资深调查记者，安德鲁·卡内基研究员以及《财富》杂志撰稿人，毕业于布朗大学和牛津大学。著有《危险剂量：警察、造假者和美国药物供应污染的真实故事》。埃班对于伪劣药品、美国中央情报局刑讯以及枪支贩卖等问题的深度报道在新闻界获奖无数。
编辑：一一
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一个夸大其词、耸人听闻的标题（劣币）能获得大量点击和转发，而一篇严谨、客观、需要时间阅读的深度报道（良币）却可能因“完播率低”、“停留时间短”而被算法降权。互联网上的“劣币驱逐良币”是一个普遍且深刻的现象，这并非简单的“好东西没人看”，而是一种缺乏制约的新型权力体系的系统性后果。
算法无声，但它已在为亿万人立法。它决定我们看见什么、相信什么、购买什么，甚至与谁相遇。宪法学者会警告我们：任何集中且不受制约的权力都必然走向异化，无论它来自君主、政府，还是代码。
社会学家则揭示得更深刻：这种权力正重新编织社会结构——它放大分歧、固化偏见，将公共话语场域变为情绪化的竞技场，让理性、深度与事实在算法的“优选”逻辑中节节败退。我们面临的挑战本质上是政治性的：如何为数字时代的“利维坦”打造牢笼？
一、算法如何扭曲我们的世界
算法权力之所以危险，在于其运作的隐蔽性与效能的规模性。
社会心理学家与传播学者为我们揭示了其作用机制：算法通过精心设计的“奖励函数”，系统性地利用人类的认知捷径。它发现，愤怒比理性传播更快，简单比复杂更易吸收，确认偏见比颠覆认知更受欢迎。于是，为了最大化“用户参与度”这一核心指标，平台无意中建造了一座巨大的“劣币”生产线。
传播学者进一步指出，这导致了“公共领域的再封建化”。过去由专业编辑守护的公共对话空间，如今被算法逻辑接管。这种逻辑不问真伪，只计算热度；不辨良莠，只优化停留时长。结果便是，严肃新闻被八卦淹没，深度分析被情绪宣泄替代，一场无形的“认知降级”在全社会蔓延。
技术与算法伦理学家则深入技术黑箱内部，指出问题的根源在于目标的极度简化。当复杂的社会价值被压缩为“点击率、留存率、转化率”等几个可量化的商业指标时，算法便不可避免地与人类的长期福祉背道而驰。它如同被设定了错误目标的巨人，力量越大，造成的扭曲越深。
二、为何“关进笼子”是必然选择
面对这种权力，政治哲学家的声音必须被首先聆听。他们提醒我们，“权力导致腐败，绝对权力导致绝对腐败”这一古老箴言，在数字时代并未失效。算法平台行使的，是兼具立法（制定规则）、行政（执行规则）与司法（裁决争议）功能的复合权力。然而，这种权力的诞生未经民主授权，其运行也缺乏基本的透明度与问责制。因此，对其加以制约，是捍卫公民自由与尊严的现代性必需。
商业战略与平台经济学家从另一个角度得出了相同结论。他们指出，放任“劣币驱逐良币”是一种饮鸩止渴的短视行为。尽管劣质内容可能在短期内提升互动数据，但它最终会侵蚀平台的信任根基，导致用户流失、品牌贬值和社会许可的收回。健康、可信、可持续的数字生态，才是平台长期价值的真正来源。因此，负责任地治理算法权力，并非慈善，而是明智的长期投资。
三、构建多层次的“权力牢笼”
将原则转化为实践，需要一场精密的、多兵种协同的社会工程。这不仅需要各领域专家的专精贡献，更依赖于他们视角间的深度协同与巧妙制衡，以应对治理中必然出现的复杂张力。
第一层：价值之笼——重塑算法目标体系
技术与算法伦理学家是这里的总工程师。他们主张，必须将伦理价值“编码”进系统本身。这意味着，算法优化目标必须从单一的“参与度最大化”，转变为包含真实性、多样性、公平性、用户福祉等多元价值的综合体系。
具体而言，可强制推荐系统引入“质量”信号（如信息来源权威性、内容创作投入度），并为高质量但低流量的内容保留一定曝光空间，打破“流量至上”的单一评价维度。
第二层：规则之笼——确立法律红线与平台义务
平台治理与数字经济法专家负责绘制施工蓝图。他们呼吁建立专门的《算法治理法》，其核心作用之一，正是为技术伦理提供的价值框架赋予强制性的法律保障。法律将抽象的伦理原则转化为明确的行为禁令和责任条款，例如：
透明度义务：要求对关键算法进行影响评估并公开摘要。
非歧视义务：严禁基于大数据进行不合理的价格歧视（“大数据杀熟”）或机会剥夺。
审慎注意义务：平台应对其推荐内容导致的显著社会危害（如大规模谣言传播）承担合理责任。
用户权利保障：赋予个人对自动化决策的解释权与申诉权。
在此，一个关键的治理张力浮现出来：法律专家追求的严格、普适的监管，与平台经济学家所关注的创新活力与市场灵活度之间，需要取得精妙平衡。优秀的立法不是扼杀创新，而是通过划定清晰的“马路牙子”，让创新在安全、公平的赛道上竞速。这要求规则具备一定的前瞻性与适应性。
第三层：监督之笼——建立独立的外部制衡
监管科学与独立审计专家是关键的“看门人”。他们主张培育独立的第三方算法审计行业，对主流平台的算法进行合规性、公平性与非歧视性审计，并公布审计报告。
同时，应设立具备技术专业性的国家级监管机构，负责监督、调查与执法，其运作应保持独立并接受公众监督。他们的工作确保了法律条文不会沦为“一纸空文”，而是能产生真实的约束力。
第四层：社会之笼——激发多元主体的抵抗力
社会学家与技术人类学家将目光投向更广阔的社会场域。他们强调，健康的数字社会不能仅靠自上而下的监管，必须赋能用户与创作者：
通过“数据可携带权”增强用户自主选择能力；
通过市场设计与工具支持（如设立优质内容创作者基金），提升优质创作者的生存能力；
通过广泛的数字素养教育，提升公众的算法批判意识。
这种赋能使治理从单向管制变为多元共治。例如，正如当前一些平台允许用户标记“不感兴趣”来微调推荐，未来应赋予用户更精细的 “价值偏好”调节权（如“减少情绪化内容”、“增加多元观点”），让个体能在一定程度上“反向训练”算法。一个警觉、知情且有权能的公民社会，是制约算法权力的最广泛、最根本的基石。
四、一场关乎未来的社会契约重构
将算法权力关进笼子，绝非易事。它触及技术复杂性、商业利益与全球竞争格局。然而，这不再是一个可以选择的技术优化问题，而是一个必须面对的文明治理问题。
我们正站在数字时代的“宪法时刻”。旧的社会契约未曾预见代码的统治力，新的契约必须将算法权力纳入民主问责的框架。
这需要一场深刻的协作：哲学家定航向，伦理学家搭框架，法律专家筑边界，审计专家做体检，社会学家察民情，经济学家谋长远，而企业领袖和每一位公民，都需意识到自己在数字公地中的权利与责任，以知情、审慎的参与，共同履行这份新契约的守护之责。
驯服算法，最终是为了守护人性。当我们成功地将这股新兴权力关进以价值、规则、监督与社会韧性铸就的牢笼时，我们守护的不仅是清朗的网络空间，更是理性、真实与尊严得以存续的人类未来。这场战役的胜负，将决定我们是技术的主人，还是它的囚徒。
编辑：一一
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独立媒体人（Jointing.Media）一白，上海，2026-01-28
美联社编辑室内，财务季报的键盘敲击声已被AI生成器的轻微嗡鸣取代，一场静默的效率革命正在改写这个百年机构的成本结构。
当全球新闻网站的月度访问量因AI摘要技术损失近6亿次时，内容产业的价值链正经历一场系统性截流。平台成为新的信息聚合中心，而传统媒体和创作者面临着前所未有的直接触达障碍。
01 冲击：流量与收入的系统性平台截流
搜索引擎的变化正在悄然改变用户获取信息的基本行为。谷歌在2024年5月推出的AI Overviews功能，用户点击原始网站的需求出现了断崖式下滑。
SimilarWeb报告指出，新闻搜索后不再点击任何网站的用户比例，已从功能上线前的56%大幅升至2025年5月的近69%。这意味着，近七成流量未能流向内容生产者。全球新闻网站的月自然访问量随之从23亿次锐减至不足17亿次。点击率从15%骤降至8%的背后，是每月近6亿次访问量的蒸发。
形成鲜明对比的是，同期OpenAI的ChatGPT等平台上，新闻相关查询量却激增212%，呈现出“冰火两重天”的局面。
同一时期，OpenAI的ChatGPT等平台与新闻相关的查询量却增长了212%，形成了鲜明的“冰火两重天”局面。
“我们亲眼看着流量曲线像被无形的手按了下去。”一位不愿具名的中型媒体技术总监透露，“最致命的是我们不知道被‘偷走’的是哪些读者，这让我们无法调整内容策略。”
对于依赖广告收入的媒体和自媒体创作者而言，这种变化带来了直接财务打击。流量即生命线，而这条生命线正在被AI技术重新分配。
大型媒体出版商潘世奇媒体集团 (Penske Media)（旗下有《滚石》、《综艺》等），在2025年9月对谷歌提起的诉讼文件显示，自2024年底峰值以来，网站流量带来的广告与导购（关联）收入收入已下降超过三分之一（即跌幅超33%）。
依赖搜索流量的网页广告收入的资讯整合与专业内容网站，流量普遍下滑17%-31%，其中健康类网站最严重。旅游类平台（如TripAdvisor）流量下滑约20%-30%。
AI平台逐渐成为新型信息聚合和分发中心。传统媒体和内容创作者花费多年建立的直接用户连接和品牌认知，在这一新的分发逻辑下面临着被弱化的风险。
02 自救：传统巨头的成本革命与效率突破
面对冲击，全球头部媒体机构选择将AI技术从概念验证快速推进到核心业务环节，试图实现从“技术噱头”到“营收引擎”的战略转型。
降本增效成为这场转型中最直观的成果。美联社将财报、体育比分等8类高度结构化的报道任务交给AI系统，每年节省约780万美元的人力成本，同时错误率不升反降。
路透社(Reuters)的金融快讯生成系统更是在30秒内完成新闻生产并同步翻译，将日产量提升了12倍。BBC的AI工具则将突发新闻的首条发布时间从平均7分钟缩短至惊人的90秒。
除了生产效率的显著提升，AI技术正在催生全新的商业模式。《卫报》(The Guardian)推出的文生视频广告平台，为品牌方提供快速定制的广告内容，上线仅半年就贡献了18%的数字广告收入增长。
Netflix、Amazon等流媒体巨头则大规模应用AI进行视觉特效生成和智能配音译制，显著降低了全球内容制作与发行成本。
《卫报》编辑创新主管 (Head of Editorial Innovation)克里斯·莫兰 (Chris Moran)曾公开表示：“生成式AI也许会杀死我们，但开发AI产品并不能拯救我们。” 他认为，媒体应聚焦展现独特的价值观，而非盲目追逐技术。
这意味着，传统媒体正尝试将更多常规报道交给AI系统，以使记者能专注于深度调查。或许，传统与创新能在AI重塑的价值链上找到共存的平衡。
03 新生：创作者生态的两极分化与去中心化IP崛起
AI对自媒体和独立创作者的影响呈现出更为复杂的图景。一方面，工具普及带来了“创作民主化”的浪潮；另一方面，新生态正在催生前所未有的分化格局。创作门槛的大幅降低是AI技术最显著的影响之一。譬如，快手旗下Kling AI通过易用的视频生成功能和社区运营，迅速吸引了全球超过2200万用户，引发了一场“全民创作”的热潮。
与此同时，一个颠覆性的趋势正在形成——“去中心化IP”的崛起。譬如，完全由AI生成的“意大利无脑角色”（Italian Brainrot）系列，经由全球用户的二次创作和传播，形成了庞大的角色宇宙。这个IP已衍生出玩具、服装等多种实体商品，创造了从零成本、低风险的内容测试开始，一旦走红即可快速商业化的全新IP孵化路径。
公开信息显示，今年1月26日，全球知名玩具公司 Spin Master 已成为其在北美（美、加）的独家分销商，首个产品线是收藏卡牌游戏，计划2026年扩大零售。
创作者生态正在经历明显两极分化。大量创作者涌入导致内容过剩，单个创作者的变现难度急剧增加，平台议价能力显著增强。创作者收入报告指出，56.55% 的全职创作者收入低于当地最低生活工资。仅 1-5% 的创作者能获得可观收入。年收入 1.5万美元 是一个关键的“盈利门槛”，多数人难以跨越。
同时，顶尖“超级个体”创作者借助AI工具实现能力跃升，一人即可承担传统制片厂的多重角色，并构建更深的粉丝关系和独特IP，从而获得市场溢价。CreatorIQ研究指出，不到5% 的顶级创作者占据了大部分收入和品牌预算。全球仅约4% 的创作者年收入能超过10万美元。平台算法和品牌预算都在系统性地向这些顶级创作者倾斜。
总而言之，创作者经济在整体规模扩大的同时（有报告预计2027年将接近5000亿美元），其内部的价值分配却日益失衡，呈现 “总体增长，个体承压；平台与头部共赢，长尾艰难求生” 的格局。
04 资本地图：基础设施、新生态与传统转型者的投资逻辑
从资本市场视角观察，AI引发的变革正在重塑内容产业的投资逻辑。关键财务指标的重估成为不可避免的趋势。采用AI技术的媒体公司因效率提升而改善了长期毛利率预期，积极布局AI新模式的公司的营收增长预期也被市场重新调高。
资本市场对“AI赋能型”或“AI原生”内容公司的估值逻辑发生明显变化。投资主题集中围绕三个核心方向展开：一是“卖水者”，即提供AI内容创作工具、版权管理和内容检测平台的基础设施公司；二是“新生态构建者”，即能利用AI高效生产或聚合内容并成功构建新商业模式的平台；三是“传统转型领先者”，即成功将AI深度融入业务流程的传统媒体巨头。
05 悬顶之剑：版权争议、伦理困境与监管变量
在一片乐观的投资热情中，版权与法律风险如同一把悬顶之剑，可能随时改变游戏规则。
2025年11月，德国慕尼黑法院在一起由音乐版权协会GEMA提起的诉讼中，首次明确裁定：OpenAI在未经许可使用受版权保护的歌词训练其ChatGPT模型的行为构成著作权侵权。法院的核心突破在于，其将AI模型对作品内容的“记忆”过程，在法律上定性为一种需要获得授权的“复制”行为，并驳回了AI公司基于“文本与数据挖掘例外”的抗辩，从而在欧盟司法层面首度确立了“先授权、后训练”的严格合规原则，这一判决对依赖海量数据训练模型的AI行业构成了根本性的挑战。
《纽约时报》诉OpenAI及微软的诉讼案，核心争议在于：OpenAI在未经许可、未付费的情况下，使用《纽约时报》等媒体的受版权保护内容来训练其AI模型（如ChatGPT），这一行为是否构成侵权，还是属于版权法允许的“合理使用”。目前案件已进入关键阶段，法院近期驳回了OpenAI要求驳回部分指控的动议，意味着《纽约时报》关于AI生成内容可能构成“实质近似”侵权的指控得以推进。
无论最终判决结果如何，此案都可能重塑AI时代的规则。若《纽约时报》胜诉，将确立“先授权、后训练”的数据付费模式，为内容产业带来新收入；若OpenAI的“合理使用”抗辩成立，则为AI的快速发展扫清一大法律障碍。其裁决结果将为技术创新与版权保护划定新的边界。
《纽约时报》诉OpenAI的诉讼案只是冰山一角，更多媒体机构正在权衡诉讼与合作的界限。
欧盟《人工智能法案》的逐步实施为行业设置了新的合规门槛，其中关于AI生成内容必须明确标注的要求，可能增加全球内容平台的运营成本。
技术替代风险同样不容忽视。依赖单一创作技能或流量模式的创作者和公司，可能被更高效的AI工具或新兴模式迅速取代，这种“创造性破坏”的速度远超传统行业变革。
伦理困境成为另一个潜在的风险点。AI生成内容的真实性与偏见问题可能引发公众信任危机，进而导致监管收紧。联合国教科文组织已呼吁建立全球AI伦理框架，媒体行业正处于这一框架的中心位置。
06 启示：战略分化的十字路口
面对AI带来的深刻变革，不同市场参与者站在战略分化的十字路口。传统媒体机构必须将AI深度整合至核心生产流程，同时探索与科技公司“诉讼与合作并行”的双轨策略。
构建自有AI能力成为重塑专业价值的关键。自媒体和创作者则应积极拥抱AI作为“能力增强器”，从单纯的内容输出转向构建独特IP、社区互动和跨媒体叙事的复合能力。
对投资者而言，应区分“AI应用者”和“AI驱动者”，后者往往拥有更可持续的竞争优势和更高的估值溢价空间。关注的重点应放在那些拥有高质量数据壁垒、清晰AI变现路径、强大版权生态或灵活创新文化的公司。同时，全球AI版权立法和平台政策变化需要被纳入风险评估模型。
编辑：依依
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陈行甲的73万年薪，量出了中国公益的专业化温差
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独立媒体人（Jointing.Media），一白，上海，2026-01-21
当一份注明年薪73万元的公益基金会年报被公开，引发的讨论远超数字本身。公益人陈行甲因其在深圳市恒晖公益基金会领取的薪酬，经历了从舆论质疑、官方核查合规到最终宣布“未来不再从基金会领薪”的全过程。这场风波，表面上是对个人收入的审视，实则精准地测量出了中国社会的认知温差：我们仍在用传统“慈善”的道德标尺，去衡量一个现代“公益”行业的专业价值。
要理解这场争议，必须厘清一对常被混用却内核迥异的概念。传统“慈善”强调直接利他与情感驱动，是针对特定对象的“授人以鱼”。而现代“公益”则致力于系统性地解决公共问题，它理性、专业，讲求方法与可持续性，目标是“授人以渔”。陈行甲团队运作的“联爱工程”，旨在通过跨省政策协调、药品保障谈判等系统方案攻克儿童白血病问题，正属于典型的现代公益范畴。然而，公众的强烈不适感恰恰源于认知的错位：为何从事“行善”事业，需要领取一份市场化的薪酬？
这种认知冲突并非偶然，它深深植根于中国公益慈善行业所处的发展阶段。与成熟的发达国家市场相比，中国的公益生态呈现出鲜明的“青春期”特征。
近年来，在《慈善法》推动下，中国公益慈善事业规模增长显著。然而，衡量一个公益慈善市场的成熟度，关键不在绝对规模，而在于其经济渗透率。
根据权威研究，美国的慈善捐赠总额长期稳定在国内生产总值（GDP）的 2% 左右，构成了一个庞大且稳定的“社会部门”。反观中国，根据《慈善蓝皮书》与民政部的最新数据，2023-2024年社会捐赠总量占GDP的比重仅在 0.1% 左右。全国政协委员孙达亦指出，我国慈善捐赠总额长期仅占GDP的 0.2%左右，且未能与经济增长同步。这揭示了一个核心事实：中国公益慈善的经济与社会参与深度，仍处于初级阶段。
更深层的差距在于驱动力的结构。美国的公益生态以个人和家庭捐赠为绝对主力（占比近80%），源于深厚的公民文化与成熟的捐赠体系。而中国的慈善资金则长期以企业捐赠为主导。这种独特的“市场驱动慈善”模式，使得捐赠行为更具理性计算色彩，同时公众受“企业社会责任”宣传和传统道德观念影响，对公益组织本身运作的“零成本”期待更为强烈。
为了更清晰地展示这种结构性差异，以下是中美公益慈善市场核心特征的对比：
这种市场结构带来了直接影响：首先，行业生态链尚未成熟，资源易在大型机构内循环，难以滋养多元、专业化的服务组织；其次，在“企业主导”和“道德光环”的双重滤镜下，社会对于公益作为一项需要专业人才、科学管理和可持续资金的“社会服务业”的本质，认知严重不足。陈行甲的薪酬争议，正是这种不成熟市场生态与滞后社会认知相互作用的典型产物。
因此，我们审视陈行甲事件，便不能止于道德评判。当新东方以150万元年薪向他伸出橄榄枝时，市场已清晰地为他的资源整合、项目管理等复合能力完成了定价。这无情地反衬出公益行业的窘境：社会期许从业者以商业级的专业能力解决最复杂的社会问题，却不愿支付接近市场水平的薪酬以吸引和留住顶尖人才。
这场争议的价值，在于它像一面镜子，照出了中国公益慈善行业在从“企业主导、情感驱动”的1.0阶段，迈向“公众参与、专业驱动”的2.0阶段过程中，所必须经历的阵痛。问题的核心不再是“陈行甲该不该拿高薪”，而是我们的社会是否准备好为一个现代公益行业的基础设施——包括其专业人才体系——支付合理的成本。
陈行甲最终宣布不再从基金会领薪，可视为个人在强大传统认知压力下的无奈选择。但这一选择不应是争论的终点，而应成为全社会进行认知升级的起点。
中国公益慈善事业的未来，不取决于能否将从业者束缚于“道德圣坛”，而取决于能否构建一个允许专业价值被合理认可、鼓励慈善资本长期积累、形成高效分工的良性生态系统。这需要更完善的法规政策、更严格的行业自律，但最根本的，是一场广泛而深刻的社会观念变革：我们需要将公益视为一项至关重要的社会服务，理解其专业性与成本，从赞赏“燃烧自我的蜡烛”，转向支持“能够持续发电的电站”。
风波终会平息，但留下的问题亟待回答：我们究竟想要一个仅靠瞬时爱心与道德激情驱动的“慈善集市”，还是一个由专业力量支撑、能够根治社会痼疾的“公益产业”？对这个问题的回答，将决定我们社会向上向善的路径能走多宽、多远。
编辑：一一
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“理想模型”的本土困境：嫣然医院为何未能复制亚拉文？
编者按：近期，嫣然天使儿童医院因租金纠纷面临困境，引发了公众对公益机构可持续性的广泛讨论。其困境并非偶然，而是“理想模型”在落地过程中，因忽略其赖以生存的效率内核与系统前提而必然遭遇的结果。本文旨在穿透“以商养善”的表层概念，进行一场冷静的“病理切片”，试图通过此案例分析，给所有关注社会创新与公益转型的实践者提供一个新的视角。
独立媒体人（Jointing.Media）Jas，上海，2026-01-22
嫣然天使儿童医院的租金困境，表象是合同履约问题，核心是公益项目可持续性的挑战。其创始人曾试图借鉴印度亚拉文眼科医院（Aravind Eye Care System）的“社会企业”模式，通过商业运营支撑公益使命。然而，相同的愿景却导致了截然不同的结局。本文通过对比这两个同为医疗领域、同怀社会企业雄心的案例，旨在系统剖析：一个被验证成功的“理想模型”，为何在本土化实践中难以复制。
这家成立于1976年的社会企业，成功地向世界证明了“既能大规模提供免费医疗，又能实现财务健康”是可能的。印度亚拉文眼科医院的模式绝非简单的“以商养善”，也不仅是“富人补贴穷人”，而是一套建立在效率、规模与刚性交叉补贴之上的精密系统，一场以极致效率、规模和刚性系统为核心的商业革命。
亚拉文通过流程化、标准化的“流水线”手术和培训非医生辅助人员，将单例白内障手术成本压缩到极低水平。其医生年均手术量高达约1500例，通过巨大规模摊薄固定成本。独特的交叉补贴机制下，约50%的患者支付全费或部分费用，另外50%的患者完全免费。关键在于，所有患者使用相同的医生、相同的设备、相同的药品和病房。付费收入足以覆盖全部运营成本并实现盈余。付费收入不仅覆盖全部成本，更形成盈利，实现了纯粹依靠内生性收入的财务闭环。
亚拉文的模式已发展为一个拥有十余家医院、上百个基层中心的网络，并输出其管理体系、培训学院和制造机构，形成了独立且完整的生态系统。嫣然医院与亚拉文在核心模式上的差异，决定了前者难以实现后者的可持续性。关键分野如下：
嫣然医院的困境，并非公益初心有误，而是其模式未能完成社会企业最关键的转化——将社会使命内化为一个在市场上具备效率优势和财务可持续性的商业解决方案。首先，“规模不经济”是硬伤。在固定成本高昂的综合医院架构下，试图模仿基于海量单一服务的交叉补贴模式，从起点上就丧失了成本优势。这也揭示了社会企业业务模式的选择直接决定了效率天花板。
其次，“系统缺失”是关键短板。亚拉文的成功是其管理系统、培训体系、文化基因的整体胜利。嫣然则更接近于一个“公益项目驱动的传统医院”，缺乏将理想转化为可持续运营的系统工程能力。社会企业是专业主义的胜利，而非情怀的变现。
此外，中国公益领域“基金会-执行机构”分离的常见架构，在保障善款专款专用的同时，也割裂了商业收入与公益支出的有机联系，使亚拉文式的内部循环补贴无法实现。
亚拉文的成功证明，解决大规模社会问题的可持续方案，其核心竞争力往往不是情怀或补贴，而是超越传统商业机构的运营效率和对成本的极致控制。社会企业的本质，是用更高的商业效率解决社会问题。
我们借鉴国际经验必须穿透理念，理解其得以成立的系统前提。对于中国公益领域而言，探索可持续模式，需要更多在效率设计、系统构建和法律创新上的务实努力，而非对理想模型的简单移植。
可行的路径或许在于，要么在垂直领域追求亚拉文式的深度与规模，要么利用技术与平台构建更轻资产、网络化的新解决方案。社会企业的本质，始终是用更高的商业效率解决更迫切的社会问题，任何脱离了这一核心的“模仿”，都难免遭遇本土现实的严峻考验。
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JM特约撰稿人 冒牌王小波，杭州， 2026-01-24
我常常觉得，我们这片土地上的许多事，都像一场荒诞的算术比赛。比方说，最近电视里讲农药的事，看完了我就想，这哪里是种地，这分明是一道充满了古怪变量的数学题。一边是白纸黑字的禁令，像课堂上老师用粉笔写在黑板上的公式，工整，严肃，不容置疑；另一边呢，是田埂边农资店老板的算盘，拨拉得噼啪响，每一个声响都在计算着风险和利润的差值。这两套算法，竟在同一个时空里并行不悖，你说有趣不有趣？
先说这监管的算法。它宏大，缜密，像一台设计精良的机器。禁令一条接一条，日期一年追一年，文书堆起来想必能高过粮囤。可是机器要运转，需要无数的齿轮和传送带。到了我们这田间地头，齿轮似乎就有些松了。你瞧，那高毒的农药，换身衣裳，改个生日，就从“严禁通行”的大路，拐进了“熟人领路”的田间小径。这算法里，大概漏算了一个关键的参数：人的聪明。我们的聪明，用在正途上可以九天揽月，用在歧路上，就总能在这严密网格里，找到那么一两个可供穿行的、沉默的缝隙。于是，监管的算法在纸上大获全胜，而田里的虫子，却可能正被纸上已然消失的毒物，杀得片甲不留。这其中的荒谬，就像一个厨师对着满汉全席的菜谱心满意足，而灶台下的火却早已熄了一样。
再说那种地与卖药人的算法。这就实在得多，也粗粝得多。他们的算盘珠子，是用最直接的得失打磨的。一遍低毒的药，钱是多少，功夫是多少；一回想“捞偏门”的念头，风险是多少，收成又能多多少。在这道题里，几个月后可能的查处，其重量未必比得上明天就要交的化肥钱；远方的消费者健康，其形象也模糊不过隔壁老王家因用了猛药而格外光鲜的庄稼。这不是人心坏，这是一种在逼仄现实里被扭曲了的理性。当一种选择，短期内怎么看都“划算”时，你要他去信仰一个遥远而抽象的“正确”，这需要的力量，可比抵抗田里的害虫难多了。农资店的老板，更是深谙此道。他的柜台，就像个算法的转换器，把国家那套复杂的减法（禁止事项），巧妙地翻译成了顾客心里那套简单的加法（多收三五斗）。在生存的算术面前，道德的微积分往往显得曲高和寡。
所以你看，这问题就出在两套算法的不兼容上。一套在空中，讲的是应有的秩序，是“应然”；一套在地上，算的是实然的得失，是“生存”。这两套系统之间，缺了一座桥，或者说，缺了一个可靠的翻译官。这翻译官，本应是那些能让人看得见、摸得着的“好处的凭证”。比如说，用了低毒药、费了更多工的庄稼，是不是能当真卖出一个体面的、让人心安的价钱？又比如说，那个被破了规矩、用了禁药的人，他所受到的惩罚，是不是必然而且沉重到能吓住后来者？如果这些问题的答案总是暖昧不明，那么地上的算法就永远会占上风。因为饿着的肚子听不进哲学，眼前的利益最懂人心。
我是个写文章的，也喜欢算点账。我算的账是，如果我们总是纵容甚至默许这两套算法各算各的，那么最后算总账的那天，我们所有人都会是输家。田里的毒会沉默地流到碗里，人心的算盘会打光最后的良知。到那时候，再精妙的禁令文书，也不过是覆盖在荒诞结果上的一层薄薄的、无力的遮羞布罢了。
这让我想起我插队时喂过的一头猪，它后来跑了，成了野猪。因为它比人先明白一个道理：有时候，那个为你精心设计好的食槽和围栏，本身可能就是个更大的陷阱。如今，看着那些在“精打细算”中滑向危险边缘的选择，我仿佛又听到了那只特立独行的猪，在远离人群的山林里，发出的一声既像嘲讽、又像悲鸣的嚎叫。
编辑：Jas
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印度西孟加拉邦确认5例尼帕病毒感染病例，一名护士病情危重。近100人被要求居家隔离，中央政府已派遣应对小组。
这是印度面临的周期性威胁。该国首次疫情于2001年发生在同一地区。该病毒致死率可达40%至75%，潜伏期最长45天，目前无特效疫苗或疗法。病毒通过飞沫和接触传播，所有印度疫情均存在人际传播记录，医护人员面临高风险。
果蝠（狐蝠）是病毒天然宿主。人类感染的主要途径是食用被蝙蝠唾液、尿液或粪便污染的生椰枣汁。
科学研究指出，森林砍伐、环境退化及野生动物栖息地丧失，正系统性增加尼帕病毒等人畜共患病的暴发频率。此次疫情并非孤立事件，而是人类活动侵蚀自然边界、打破生态平衡所引发的连锁反应之一。
人类活动对生态系统的破坏，正在增加新发传染病的溢出风险。病毒从动物“溢出”到人类，主要通过两个相互关联的途径：
第一，改变生态边界。森林砍伐、农业扩张等活动，将自然栖息地碎片化，在野生动物与人类社区之间创造出“生态交界带”。研究证实，这些地带是疾病溢出的热点。2024年《公共卫生前沿》关于埃博拉的研究指出，病毒溢出事件集中于宿主物种分布范围的边缘地带，且与人类农业用地高度交错。在印度和孟加拉国，果蝠因栖息地丧失而进入人类种植园，其污染的食物（如椰枣汁）便成为传播媒介。
第二，降低生物多样性。大规模土地整理和单一农业简化了生态系统。一项在中国陕西长达43年的研究（发表于《自然·生态与进化》）显示，土地整理使当地啮齿动物多样性下降53%，但让汉坦病毒的主要宿主——黑线姬鼠的占比升至80%以上，显著提高了人群感染风险。这印证了“稀释效应”：完整的生态系统能阻滞病原体传播；而当生物多样性丧失，特定宿主成为优势种时，病原体便更容易扩散。
这一规律在全球不同地区得到印证。在非洲，埃博拉病毒的暴发与热带雨林开发导致的蝙蝠分布和行为改变直接相关。在东南亚及全球其他地区，野生动物狩猎与贸易是关键驱动因素。2024年研究指出，中美洲、东南亚、中国南部及非洲刚果盆地等“溢出热点”，其共同特征是高强度的野生动物猎捕和贸易网络，增加了人类接触新型病毒的概率。
关于冰川和永久冻土融化可能释放远古病原体，科学界的共识是：这是一个理论风险确定、但现实威胁概率较低、尚不明确的远期议题。科学家已从永冻土中复活了数万年前的病毒，但它们目前仅感染阿米巴原虫。2016年西伯利亚因冻土融化导致炭疽疫情，证明的是已知细菌性病原体的威胁。对于未知远古病毒，其感染人类需克服极高的生物学障碍。因此，相比这一远期不确定性，由森林砍伐、土地利用变化和野生动物贸易驱动的、正在发生的病毒溢出，是更为紧迫的威胁。
科学证据表明：从热带雨林到农田，人类改变土地用途的每一次推进，都可能打开潜在的病原体“潘多拉魔盒”。预防大流行的最前沿，在于我们如何对待每一片森林与湿地。
国际社会已认识到生态健康与疫情的联系，并制定了相应框架。然而，从承诺到实地执行之间，存在资金、部门和利益博弈的现实障碍。
2025年的《世界卫生组织大流行协定》与2022年的“昆明-蒙特利尔全球生物多样性框架”是全球健康治理的两大支柱。前者旨在预防大流行，核心是建立病原体获取与惠益共享（PABS）系统；后者则通过保护生态系统来减少疾病溢出风险。
但两者可能存在机制摩擦。关键在于“双重义务”问题：《生物多样性公约》要求为使用遗传资源（包括病原体序列）分享惠益，而《大流行协定》的PABS系统也要求分享卫生产品。这对研发企业而言，可能意味着同一病原体触发两套国际义务，增加了复杂性，反而可能抑制数据共享的积极性。
更深层的问题是视角差异。全球卫生行动仍侧重于“监测-响应”，环境因素常被视为背景。有谈判观察者指出：“在《大流行协定》谈判中，应对 deforestation 等根本驱动因素的具体条款被大幅弱化。”这导致生态保护目标与防疫行动之间存在“执行断层”。
“同一健康”理念已被普遍接受，但基层实施困难重重。以西非国家经济共同体为例，该区域早在2016年就建立了“同一健康”协调机制。然而实际困境明显：实施依赖外部资金与技术援助，缺乏可持续的国内预算；卫生、农业、环保部门之间存在行政壁垒与数据鸿沟；区域层面的规划在地方层面效果衰减。研究指出，由于基层机构能力弱、专业人才稀缺，以及缺乏本地化操作指南，协调机制的实际效果未达预期。
一些本土化创新提供了微观解决方案。如中国青海案例，其核心是通过政策将生态补偿、畜牧业保险和动物疫病防控相结合，形成局部循环。但这种模式的推广面临条件限制。它的成功依赖强有力的基层治理能力，需要绿色金融工具作为支持，且主要针对已知的地方性动物疫病，对于防范从野生动物向人类溢出的新型未知病原体，作用仍然有限。
全球防线正在构建，但其牢固程度取决于执行精度。我们有了更强大的监测网络和共同目标，但如何让资金、数据与政策持续注入生态与公共卫生的脆弱交汇带，仍是未竟的考题。
编辑：望舒
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- 超越工具，重塑流程——关键在于用AI改变信息传递路径，从“层层上报”变为“系统实时同步”，从而缩短决策链条。
- 掌握“上下文工程”——企业必须将内部独特的流程、数据和隐性知识（如老销售的经验）整理并“喂”给AI，否则AI永远是个“外人”，无法触及核心业务。
- 捍卫“企业主权”——如果企业不能将核心知识内化到自己控制的模型中，就等于在单向为通用模型公司贡献价值，最终会丧失自身独特的竞争优势（即“比较优势”）。
当前，许多企业对AI的应用停留在表层：购买通用工具，解决边缘问题。这带来了短期效率，却埋下长期隐患。纳德拉指出，当前许多企业对AI的应用存在两个层面的局限性，可能导致其陷入长期劣势：
第一个层面，应用浅层化与价值流失。企业若仅将AI作为处理边缘任务的通用工具，将无法触及创造核心价值的业务流程。更重要的是，此举会引发“主权”风险。纳德拉警告称：“如果你不能把企业的隐性知识(tacit knowledge)喂给AI，你就根本不拥有它。” 当企业使用公共AI模型处理内部专有数据、流程和经验时，实际上是在无偿训练外部模型，导致自身独特的“比较优势”被稀释。
另一个层面，组织惯性阻碍流程重塑引入AI工具后，若组织的工作流和结构保持不变，则技术潜力无法释放。纳德拉以自身在达沃斯的会议准备为例说明，过去需团队层层整理材料，而现在通过AI助手可直接生成整合简报并同步分发，这“改变了信息传递的路径，从‘自下往上层层报’变成了‘系统实时同步给所有人’”。如果组织架构无法适应这种新的信息流动方式，将成为进步的障碍。
微软的实践：从合规工具到战略重构
微软自身的实践清晰地表明，捍卫“企业主权”是一场涉及数据合规、核心技术控制与生态战略自主权的全面行动。
为应对欧盟《通用数据保护条例》（GDPR）等严格的数据本地化法规，微软于2025年6月在欧洲正式推出了 “主权云”（Sovereign Cloud）平台。该解决方案的核心承诺是确保客户数据物理上留在欧洲境内，并由当地团队运营，旨在直接解决因“隐私盾”框架失效后欧盟对美国数据传输的担忧。 此后，微软将这一模式推广至全球，例如与沙特在2025年11月签署谅解备忘录，探索提供主权云服务，以提升该国数据的“安全性、保密性和主权性”。这一举措表明，微软正将主权云作为满足各地区数据驻留法律要求的标准化产品。
随着人工智能成为数字主权的下一个前沿，微软CEO萨提亚·纳德拉开始积极推动对主权概念的重新诠释。他认为，真正的数字主权“远不止于基础设施建设”，而在于能否打造专属的AI能力与基础模型。在2026年初的达沃斯论坛上，他进一步提出，欧洲对“数据存放在哪里”的执着可能是一种误解，真正的风险在于企业核心知识与智能（即“默会知识”）泄露至第三方AI模型。因此，主权应更关注对模型、智能产出和数字命运的控制权，而非单纯的数据地理边界。分析人士指出，这一巧妙的重新定义，将微软从潜在的主权风险方，转变为数字主权的赋能者。
微软的主权主张在实践中遭遇了严峻挑战。2025年，微软法国律师在法国参议院作证时承认，无法保证存储在欧洲数据中心的数据不被美国当局访问。同年，微软依据美国制裁令，封锁了国际刑事法院（ICC）首席检察官的办公邮箱，导致该核心司法机构的日常运转受到严重影响。 这两起事件尖锐地揭示了一个关键矛盾：管辖权优先于地理位置。只要云服务提供商受制于外国法律，无论服务器位于何处，数据最终都可能受该法律管辖。这动摇了市场对“主权云”能否真正实现主权的信心，并引发了欧洲对技术依赖的深度反思。
对组织的启示：多维度构建数字主权防御体系
微软的实践与争议表明，捍卫数字主权是一个超越IT部署的、涉及法律、技术和战略的综合性工程。组织可从中获得以下关键启示：首先，超越“数据驻留”，聚焦“管辖权”与“控制权”。 组织必须清醒认识到，将数据存储在本地数据中心或“主权云”内，仅是防御的第一步。微软律师的证词和国际刑事法院的案例警示我们，最终的法律管辖权才是决定数据控制权的关键。
因此，组织在签订云服务合同时，必须深入评估并明确约定，当服务商本国法律与数据存储地法律发生冲突时，应以何者为先，并要求服务商提供最大限度的透明度报告。 其次，从“数据主权”升级为“智能主权”。 纳德拉的论述虽有为其商业利益辩护之嫌，但其指出的方向值得深思。
在AI时代，组织的核心竞争力日益沉淀于由数据训练出的专用模型和由此产生的智能决策中。捍卫数字主权，必须确保这些核心资产不被云服务商或第三方模型无意“吸收”或利用。这意味着组织需要投资于能够独立审计、演进和重复使用的AI系统，并牢牢掌握模型训练、部署和迭代的全过程控制权。
最后，培育自主可控的技术生态是长远之基。 欧洲多国政府已开始用开源解决方案替代微软Office，丹麦、德国等地也出现了减少对微软依赖的动向。这启示各类组织，特别是公共部门和高敏感行业，应将技术供应链的多元化和本土化纳入长期战略。通过积极采用和贡献开源生态，扶持本土可信服务商，才能在关键数字基础设施上逐步降低对外部单一巨头的依赖，构建真正坚韧、自主的数字未来。
微软的实践既反射出通过技术创新与产品化来满足市场合规需求的商业智慧，也折射出在跨境法律管辖权下的固有局限与潜在风险。它清晰地表明，数字主权绝非一个仅靠购买某项“主权云”服务就能实现的静态目标，而是一个需要持续评估、动态管理和多层级防御的战略过程。
组织的具体实践启示
对于任何希望掌控自身数字命运的组织而言，微软的践行给出的启示是明确的：必须建立一套融合法律合规、技术架构和战略生态的综合性框架。在战术上，可利用类似主权云的工具满足即时合规需求；在战略上，则必须坚定不移地加大对核心数据资产、AI模型的控制力，并逐步构建一个更加自主、多元且可信的技术供应链。唯有如此，方能在全球数字格局的博弈中，真正捍卫属于自己的数字主权。
纳德拉说：“在AI竞争的下半场，企业的关键不是要找‘哪个是最厉害的模型’，而是知道如何‘编排’AI，让不同的工具配合解决复杂问题。”未来的赢家，是那些能够利用AI技术，将自己最独特的业务流程和知识资产，封装成他人无法复制的“数字神经网络” 的企业。 在AI生态中，企业定位应为“价值的整合者与调度者”，而非被动的“消费者”。
这意味着，组织通应该过战略合作、投资或标准制定，主动塑造利于自身的环境：
首先，在数据与知识主权层面，建立将隐性知识转化为受控的专属能力。企业最独特的资产是内部数据与隐性知识（如流程、经验），必须将其转化为专有AI能力。主权始于对基础设置和数据的物理及法律掌控。企业必须明确“数据边界”，将最敏感和核心的数据置于自主可控的环境中，这是所有智能衍生的基石。
其次，在技术栈主权层面，要掌握技术选择的主动权和架构控制力。过度依赖单一外部AI提供商都存在战略风险，需掌握选择与控制的主动权。比如，微软采取双轨策略：集成前沿模型与自研模型并重；将Azure打造为大规模“Token工厂”；推动Windows成为本地AI运行与“编排”的平台。 一方面深化与OpenAI的合作获得顶尖能力，从深度绑定转向 “竞合”。微软获得长期技术授权保障（至2032年）和巨额云订单。另一方面积极自研大模型（如MAI-1），减少对OpenAI的依赖，并推动Windows成为“智能体操作系统”。如此则掌握技术栈控制权，避免在核心AI能力上被“卡脖子”，并通过操作系统层的主导地位，定义未来AI与所有软硬件交互的规则。 故此，健康的技术主权是“弹性”的：能集成最佳外部方案，但保有内部替代能力和核心平台的架构控制力。
在流程与价值主权层面。组织可用AI重构核心业务流程以创造新价值。AI的价值在于重塑核心业务流程，创造新价值，而非简单替代人工。微软内部推行流程再造，例如将产品开发中的多个岗位职能融合为“全栈工程师”，由AI辅助完成从需求到代码的全流程。
与此同时，组织也应避开主权道路上的陷阱，比如，避免“技术至上”陷阱。最先进的模型不等于最适合你的解决方案。评估标准应始终是“在多大程度上封装并增强了我的独特业务逻辑”。此外，也需警惕“项目化思维”。AI主权建设不是IT项目，是需要CEO牵头、业务与技术深度融合的持续战略进程。最后要摒弃“完全自研”的傲慢。主权不等于完全封闭。明智的做法是“用他山之石，筑自家城墙”，在开放合作与自主控制间取得平衡。
一个组织今天在数据控制、技术选择和生态站位上的每一个决策，都在塑造其在智能时代的主权版图。
编辑：Wind
