中国老板要重新学习赚钱这件事了

过去几十年，中国企业家经历过数不清的困难。宏观调控、行业低谷、金融危机、资金链紧张，以及不断变化的宏观和市场环境，这些都曾经让许多企业陷入困境，甚至一蹶不振。

但事实也反复证明，只要方向没有根本问题，企业能够尊重常识、守住现金流、保持竞争力，挺过最困难的时期，往往就有机会等来新一轮增长。

“熬”逐渐成为中国企业家的一种经营哲学和共识。它强调长期主义，也包含一个重要的经济判断：市场有周期，潮水有涨落，企业只要能够坚持到下一次潮水上涨，就可能迎来新的机会。

我曾经非常认同这种观点，今天仍然认为耐心和韧性是优秀企业家的重要品质。

但最近几年，尤其是2019年以来，在与越来越多企业家交流之后，我开始意识到，我们可能需要重新审视这套曾经帮助无数企业获得成功的心法和经验。

因为今天中国企业所面临的变化，已经很难用一次普通的经济周期来解释：一方面，房地产调整、人口结构变化、部分产业供需失衡以及全球经贸环境变化，部分企业感受到了一定的经营压力。

另一方面，人工智能、机器人、先进制造、生物技术等领域正在发生快速变革，一批新的商业机会不断出现。部分企业还在努力消化过去十几年扩张中积累的问题，另一些企业已经开始争夺下一代产业的技术标准、生态系统和市场入口。

这是中国经济转型中极为特殊的一幕：旧增长体系尚未完成调整，新一轮科技革命已经展开，而且两者正在相互影响。

如果只是周期性困难，我们可以通过改善经营等待市场恢复；但如果是生产方式、产业结构和价值创造机制发生变化，原来的市场即使恢复增长，也未必重新回到过去的商业格局。

对于一些企业来说，等待的时间越长，可能反而距离未来越远。所以，我想提出一个与过去略有不同的判断：未来真正伟大的中国企业，不能只是熬出来的，更需要是“破”出来的。

这里的破，并不意味着否定坚持，更不是鼓励企业家盲目冒险，而是当整个商业世界的底层逻辑开始改变时，企业家必须有能力突破原来的认知、冲破既有的经营边界，并且打破那些曾经帮助自己成功、今天却可能限制未来的东西。

这不仅是企业经营方式的调整，还关系到中国经济正在进入一个怎样的新时代。

人类经济史上的每一次大转型，

都在重新定义赚钱的能力

从更长的历史尺度观察，企业家究竟依靠什么创造财富，这从来不是一成不变的。

在人类漫长的农业时代，土地是最重要的生产资料，农业生产力决定了一个社会能够创造多少剩余产品。土地所有权、劳动力组织和农产品流通，是财富积累的重要基础。商业当然存在，但社会整体的财富创造能力，很大程度上受到土地和自然条件的约束。

工业革命改变了这一切。

蒸汽机、机械化生产、电力和现代工厂制度，让机器、资本、能源和技术成为新的生产力来源。财富创造越来越多地依赖大规模生产、劳动分工和生产效率，企业家也逐渐成为组织资本、技术和劳动力的重要角色。

工业时代的竞争优势是能够以更低的成本、更高的效率、更稳定的质量生产和销售商品。

进入信息时代，尤其是互联网广泛普及以后，信息处理、网络连接和交易效率又成为重要的商业竞争因素。

微软、谷歌、亚马逊，以及中国的阿里巴巴、腾讯、字节跳动等企业，虽然商业模式各不相同，却都在不同程度上利用信息技术、网络效应和数字平台，创造出工业时代难以想象的商业规模。

互联网并没有消灭工业制造，而是改变了制造企业连接客户、组织供应链以及参与市场竞争的方式。它让商品、服务和信息得以在更大范围内高效匹配，也让平台、软件和数据成为重要的价值来源。

如今，AI正在进一步改变经济活动的基础条件。

如果说工业革命的重要突破，是机器大规模替代和增强人的体力劳动；信息革命的重要贡献，是降低信息处理与传播的成本；那么，AI带来的新可能，则是机器开始直接参与过去主要依靠人类完成的部分认知劳动。

知识的获取、分析与应用，软件开发、内容生产、复杂流程处理，乃至一些专业性较强的工作，都开始受AI能力提升的影响。

当然，人类经济的发展远比这几个阶段的划分复杂，各个时代也不是简单的替代关系。农业、工业、信息技术和AI会长期共存，相互融合。但从生产力发展的角度看，每一次重大技术范式变化，都会改变企业能够组织什么资源、以什么成本完成工作，以及凭借什么优势获得利润。

这也意味着，企业家需要的能力会发生变化。

工业时代，一家企业可能通过扩大工厂规模提高生产效率；互联网时代，它可以通过平台和网络效应获得更大的市场；AI时代，则可能出现过去需要数百人完成的部分工作，由规模更小、技术能力更强的组织承担的情况。

这种变化未必在所有行业同时发生，也不会自动带来利润增长，但它足以改变未来企业的竞争边界。问题在于企业家过去积累的成功经验，往往是在上一代技术和商业制度下形成的。当这些条件发生改变时，成功经验就可能从竞争优势逐渐变成路径依赖。

这正是今天中国老板最需要重新理解的地方：未来赚钱的方式，不只是过去经营方式的进一步优化，还可能涉及企业创造价值的基本逻辑发生变化。

为什么很难再寻找现成的答案？

过去几十年，中国企业界有一个非常重要的学习习惯：遇到困难，就寻找发达经济体的经验，也就是我们所谓的”标杆”。

制造业学习日本的精益生产和质量管理，企业管理学习美国的大型公司制度，科技企业研究硅谷的创新模式，经济转型则经常拿美国和日本作为比较对象。这种学习帮助中国企业大幅缩短了工业化和现代化进程中的探索时间，也形成了一套成熟的追赶式发展逻辑。

但今天一个新的问题出现了：中国在越来越多产业领域接近全球技术前沿，某些领域甚至已经进入国际竞争的第一梯队，而新一轮AI革命本身也尚未形成成熟的产业模式。这意味着我们仍然需要研究美国和日本，却越来越难从它们那里找到可以直接复制的转型路线图。

日本在20世纪90年代资产泡沫破裂之后，经历了漫长的资产负债表修复和产业调整。日本企业逐步增强全球经营能力，在先进材料、精密设备、工业自动化和零部件等领域形成了深厚的专业化优势，但整个经济长期增长缓慢，也错过了互联网平台和大型软件生态中的部分重要机会。

今天中国当然可以研究日本企业如何控制风险、提高经营效率，但日本长达三十多年的调整过程不会成为中国可以照搬的时间表。

中国所处的技术环境已经完全不同。AI能力快速进步，产业竞争和商业模式变化不断加速，传统企业并不能确定自己拥有漫长的时间，先完成财务修复，再从容考虑新技术。

美国则提供了另一种经验。

20世纪70年代以后，美国传统工业体系受到滞胀和国际竞争冲击，随后通过长期产业重组、技术积累和企业创新，逐渐形成了以信息技术为重要动力的新增长体系。

但美国信息技术产业的成长，离不开其长期形成的大学科研体系、风险资本、国际人才流动、全球技术市场以及跨国经营网络。美国企业不仅能够在本土市场发展新技术，还可以在较长时期内利用全球化扩大市场、组织生产和获得利润。

今天中国所面对的国际环境，与当年的美国存在明显差异。技术竞争、出口管制、贸易壁垒、地缘政治和供应链安全，都增加了企业开展全球经营和技术合作的复杂性。

更关键的是，中国已经不再是许多产业中单纯的技术追赶者。

过去中国企业可以依靠学习世界领先者缩短发展距离；未来越来越多中国企业必须在没有成熟答案的情况下，自己探索新的财富创造方式。

对于正在发生的AI革命尤其如此。美国企业也在探索，日本企业也在探索，中国企业面对的同样是一个尚未完全成型的商业世界。

这一次，没有哪个国家已经替我们走完了未来三十年的路。

真正需要打破的，

是过去成功形成的边界

如果认为“破”就是拥抱AI、投资机器人或者进入某个新兴产业，那么仍然低估了这场转型的复杂程度。

我所理解的破，首先是企业家能够突破既有的经营认知。

一个在制造业成功二十年的老板，可能习惯于通过扩大产能、改善工艺、降低单位成本来提高竞争力。

这些能力仍然重要，但当AI进入研发设计、设备管理和生产组织，当客户开始购买更加智能化的产品和服务，企业的价值来源就可能发生新的变化。

企业需要重新判断，自己的竞争优势究竟来自制造规模，还是来自技术、数据、客户关系和整体解决方案。原有工厂当然有存在的价值，产品也未必需要做更大的改变或者所谓的爆品化，但它在未来产业价值链中的位置可能已经不同。

进一步看，企业还需要冲破组织与业务的边界。

过去中国很多民营企业的成长高度依赖创始人的判断力与执行力，业务扩张往往围绕既有组织和资源展开。但新技术正在降低部分专业工作的成本，让企业有可能采取不同的分工和协作方式。

当一些工作能够通过AI与数字系统完成，企业需要重新讨论的不仅是减少多少员工，而是哪些工作仍然必须由人完成，哪些流程值得彻底重新设计，以及什么样的组织才能持续创造客户价值。

这种变化最终还会触及企业的利益结构。一家传统企业最赚钱的产品，可能恰恰是未来技术变化中最容易受到挑战的业务。管理层、销售体系和资源配置方式，都可能围绕原有业务形成稳定的利益关系，使企业即使看到了未来方向，也难以真正转变。

这需要一种不同于过去的决策能力。在周期性低谷中，企业家必须抵抗恐惧，避免在最困难的时候放弃；在结构性转型中，企业家则需要警惕另一种风险，即因为过去的成功太有说服力，而不断推迟必要的改变。

当然，破也需要有边界。

不是所有传统产业都需要重新发明自己，不是每一家企业都应该投资AI大模型，更不是企业只要改变就一定能够成功。真正成熟的突破，必须建立在对技术趋势、客户价值和资本回报的判断之上。

企业家需要知道哪些资产仍然值得长期持有，哪些业务需要主动退出，哪些技术应当通过合作获得，哪些核心能力必须掌握在自己手中。

所谓突破，最终不是追求变化本身，而是让企业在变化的经济环境中继续拥有创造利润的能力。

从“金轩”十篇文章，

看中国下一轮增长准备在哪里发生

今年9月下旬以来，《人民日报》连续发表了十篇署名“金轩”的文章，围绕“新机遇、新空间、新动能”，系统讨论中国经济未来的发展方向。

“金轩”是国家发展改革委使用的官方认可的集体笔名。这组文章在“十五五”开局之年集中刊发，具有明确的政策阐释意义。

如果只是逐篇阅读，我们会看到北斗、生物制造、智能经济、综合交通运输、物流效率、发展安全、服务业、新场景、民营经济以及强大国内市场等不同主题。

但如果把它们放在同一张经济结构图中观察，就会发现一条值得企业家注意的线索：中国下一阶段的增长，不只是寻找几个能够替代房地产或互联网的新行业，而是试图通过技术、产业基础设施、市场需求和经营主体之间的重新组合，形成新的增长动力。

其中，北斗、生物制造和智能经济，代表了一批技术密集型产业正在形成新的市场空间。

北斗的意义早已不限于卫星导航，而在于定位、通信、时空信息等能力能够进入交通、农业、能源、物流和城市管理等领域。

生物制造则可能通过新的生产工艺改变材料、化工、医药和食品等行业的部分生产方式。

智能经济的影响更加广泛。AI并不是一个与传统产业相互隔离的行业，它既可以形成模型、算力和软件等独立市场，又可以进入工业制造和各类服务业，改变原有经济活动的效率和价值分配。

对于企业家来说，这些产业机会的共同特点是，它们不能简单依靠过去的市场扩张方式获得成功，而需要长期研发、产业协同、工程能力和应用场景共同发挥作用。

十篇文章中关于现代交通运输、物流效率和高水平安全的内容，则提示我们另一个容易忽略的问题：新产业的发展不能脱离经济体系的基础能力。

中国拥有庞大的制造业体系和较完整的产业链，但社会物流成本、跨区域资源配置、技术转化效率和供应链韧性，仍然是决定企业竞争力的重要因素。降低这些成本，不只是提高几家物流企业的利润，而可能改善许多行业的经营条件。

更加值得注意的，是新场景、服务业、民营经济和国内市场这几个主题。

技术发明本身并不必然形成产业，产品生产出来也不意味着有人购买。一项新技术能不能进入真实的商业场景，能不能形成客户愿意付费的服务，能不能在足够大的市场中获得规模化应用，才决定它最终能够创造多少经济价值。

这也是为什么我认为，“金轩”十篇文章对于企业家最重要的启发，并不是告诉大家接下来应该投资什么行业，而是提示中国经济下一轮价值创造，可能更加依赖技术突破与真实市场之间的连接能力。

为什么要重新学习赚钱

回到文章最初的问题，为什么说中国老板要重新学习赚钱这件事？因为过去几十年，中国企业家所熟悉的许多商业机会，建立在中国工业化、城市化和市场快速扩张的基础上。

企业家通过识别需求、组织资源、扩大生产和提高效率，分享了经济增长所创造的巨大财富。现在中国经济正在进入一个需要更多依靠技术进步、生产率提高和创新创造价值的阶段，而且这一变化恰好与AI革命重叠。

如果一个老板依然只习惯用过去的行业规模、销售增长和投资回收周期来衡量所有新机会，可能会错过某些正在形成的重要变化；但如果他完全放弃经营常识，认为只要与AI相关就值得投资，同样可能在技术狂热中付出昂贵代价。

因此重新学习赚钱，最根本的并不是学习某种流行技术，而是重新理解生产力、客户价值与资本回报之间的关系。

企业家必须能够判断，在未来的产业体系中，哪些价值正在消失，哪些价值正在形成，哪些价值虽然依然存在，却会以完全不同的方式分配。

中国经济未来的发展，需要依靠一代又一代企业家在技术、产品、组织和商业模式上的持续创新，形成新的财富创造机制。

我所说的“破”，归根到底不是对过去的否定，而是对未来的承担。当生产力的基础条件发生变化，企业家不能只是过去商业世界的守护者，还必须参与新商业世界的建设。

伟大当然需要时间来证明，但时间本身创造不了伟大。真正决定一家企业能否穿越时代的，是它能否在过去的成功尚未消失时，就有勇气和能力打破自己的边界。这也许就是今天中国老板最需要重新学习的赚钱能力。

周期可以等待，时代却只能迎接。

当越来越多中国企业走到全球产业前沿，当新的技术革命正在重新定义生产和商业，中国企业家需要完成的，已经不只是从困难中活下来，而是从已有的成功中走出来。

过去我们习惯于相信伟大是熬出来的；面向下一个时代，我更愿意相信伟大是破出来的。