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【财报】德科集团二季度营收近60亿欧元，其中AI代理已覆盖50%收入，招聘服务进入运营重构阶段
HRTech核心摘要：The Adecco Group发布2026年第二季度财报：收入59.97亿欧元，有机及交易日调整增长5.6%，实现连续第五个季度增长，利润率升至2.8%。Adecco业务增长6.6%，Akkodis恢复1%有机增长，LHH利润率达到11.0%。更重要的是，Adecco已有50%的收入由AI代理赋能，端到端招聘代理已进入10个国家，使岗位填补率提升10%、候选人提交时间缩短40%、招聘顾问生产率提高25%至35%。公司因此将2026年年底AI代理赋能收入目标上调至70%。这不仅是一份增长财报，也意味着AI正在从HR工具转变为招聘公司的核心经营基础设施。推荐马上参与HR AI Forward测评，了解团队当前的AI能力成熟度与下一阶段行动重点。
全球人才与技术服务集团The Adecco Group发布2026年第二季度及上半年财务业绩。第二季度集团收入为59.97亿欧元，同比增长4%；按有机及交易日调整口径计算，同比增长5.6%，实现连续第五个季度增长。剔除一次性项目后的EBITA达到1.65亿欧元，按有机及固定汇率口径增长21%，EBITA利润率同比提升30个基点至2.8%。
与收入和利润数据相比，本季度更值得HR科技行业关注的，是Adecco首次将AI代理部署与收入覆盖率、岗位交付率、招聘周期和顾问生产率系统地联系起来。目前，已有50%的Adecco业务收入由AI代理支持，公司因此将2026年年底的AI赋能收入目标由50%上调至70%。
这意味着，AI在大型人力资源服务集团内部，已经开始从局部工具进入核心运营系统。
收入连续五个季度增长，市场份额继续向头部集中
Adecco Group第二季度收入为59.97亿欧元，较上年同期的57.75亿欧元增长4%。剔除汇率和业务组合等因素后，有机及交易日调整增长率达到5.6%。
公司表示，集团相对主要竞争对手取得约160个基点的市场份额增量，其中Adecco业务单元取得约60个基点的相对市场份额增长。管理层将增长归因于客户覆盖、重点终端市场渗透，以及更严格的执行和成本管理。
从业务结构看，Flexible Placement仍是集团最重要的收入来源。2026年上半年，该业务收入为86.03亿欧元，有机增长5%，占集团收入约74%；Outsourcing, Consulting & Other Services收入为23.95亿欧元，有机增长9%。Permanent Placement收入为2.78亿欧元，有机下降4%，显示永久招聘市场仍未完全恢复。
这一收入结构说明，当前企业用工需求恢复的主要驱动力仍然来自灵活用工、外包及咨询服务，而不是传统永久招聘的大规模反弹。企业在宏观环境仍存在不确定性的情况下，更倾向于通过灵活配置和项目制方式增加人力投入。
利润增长明显快于收入，核心动力来自运营杠杆
第二季度毛利润为11.13亿欧元，同比增长2%，有机增长4%；毛利率为18.6%，同比下降30个基点。虽然毛利率仍低于上年同期，但相较第一季度同比下降60个基点的情况，降幅已经明显收窄。
毛利率下降主要反映业务组合变化，而不是价格体系显著恶化。Flexible Placement和Permanent Placement分别对毛利率产生25个基点和15个基点的负面影响，Outsourcing, Consulting & Other Services则带来20个基点的正向贡献。
真正推动利润改善的是费用效率。第二季度剔除一次性项目后的SG&A费用为9.53亿欧元，按报告口径与上年基本持平，占收入比例由16.5%下降至15.9%，同比降低60个基点。
在此基础上，剔除一次性项目后的EBITA达到1.65亿欧元，有机增长21%，明显高于5.6%的收入增速。EBITA利润率由2.5%提高至2.8%，集团有机drop-down ratio达到64%，即新增毛利润中有较高比例转化为经营利润。
从财务角度看，Adecco本季度呈现的是一种典型的“低毛利率改善、强费用杠杆”增长模式。公司并没有依靠价格上涨或高毛利永久招聘快速恢复，而是通过业务规模、人员生产率和后台成本控制提高盈利能力。
员工数量下降2%，但单位生产率提高6%
第二季度Adecco Group平均公司员工FTE为33,543人，按有机口径同比减少2%。与此同时，以每名销售FTE的direct contribution衡量的生产率同比提高6%。
这组数据非常关键。它说明Adecco的增长不再完全依赖增加招聘顾问和交付人员数量，而是在尝试建立一种“更少人员支持更大业务规模”的运营模式。
对于传统人力资源服务公司而言，收入长期以来与顾问人数高度相关：更多客户和岗位通常需要更多招聘顾问、客户经理和运营人员。但当AI代理承担候选人筛选、沟通、岗位匹配、材料提交及部分销售和回款流程后，人均可管理岗位数量和客户规模开始提升。
本季度的利润改善，实际上已经部分体现了这种组织模型的变化。
Adecco核心业务增长6.6%，Americas和APAC表现最强
Adecco业务单元第二季度收入为49.49亿欧元，占集团收入约82%，有机及交易日调整增长6.6%。剔除一次性项目后的EBITA为1.61亿欧元，利润率为3.3%，同比提升10个基点。
从区域看，Americas收入为7.89亿欧元，有机增长12%，EBITA利润率为2.6%，同比提高90个基点；APAC收入为6.64亿欧元，有机增长10%，利润率为4.8%，提高20个基点；EMEA excluding France收入为23.64亿欧元，增长8%，利润率为3.2%。
France收入为11.32亿欧元，有机下降1%，利润率为3.0%，同比下降50个基点。法国市场受到物流和医疗行业需求疲软影响，但制造业和汽车行业表现相对较强。
行业层面，汽车、物流、金融服务以及航空航天与国防成为主要增长来源。Flexible Placement增长6%，Outsourcing增长15%，MSP业务增长11%，Permanent Placement则由第一季度下降7%改善至基本持平。
这表明永久招聘虽然还没有进入全面增长阶段，但需求恶化速度已经放缓。
Akkodis重新实现增长，但报告收入仍受汇率和组合调整影响
Akkodis第二季度收入为7.43亿欧元，按报告口径同比下降11%，但按有机及固定汇率口径增长1%，结束此前的收缩趋势。
其Consulting & Solutions和Talent业务均实现1%的有机增长。EMEA和North America分别增长4%，APAC下降5%。德国收入下降3%，较第一季度下降5%有所改善；North America的增长主要来自航空航天与国防、能源和汽车业务。
Akkodis剔除一次性项目后的EBITA为2,600万欧元，利润率由1.6%提高至3.4%，同比提升180个基点，项目人员利用率达到91%。利润率改善主要来自高价值咨询与解决方案收入增加、项目利润率提升，以及德国业务的成本调整。
值得注意的是，Akkodis正在主动降低传统科技人员派遣业务的比重，强化工程服务、航空航天与国防、Global Delivery和Physical AI等能力。这不是简单的周期性恢复，而是业务结构重新定位。
在人力资源和技术服务边界逐渐模糊的背景下，Akkodis代表了大型人力资源集团向“技术人才＋工程交付＋行业解决方案”发展的方向。
LHH收入保持稳定，利润率提升至11%
LHH第二季度收入为3.26亿欧元，按有机及固定汇率口径与上年持平，按报告口径下降3%。剔除一次性项目后的EBITA为3,600万欧元，利润率达到11.0%，同比提升150个基点。
Professional Recruitment Solutions恢复1%的有机增长，其中美国收入增长7%；Career Transition & Mobility增长2%；Coaching & Skilling下降10%。
Professional Recruitment Solutions的生产率提高30%，同时billing FTE同比减少15%。Career Transition业务在企业重组需求较弱的环境下仍实现增长，说明LHH在职业转型市场继续取得份额。
Coaching & Skilling业务内部则出现明显分化。Ezra收入增长3%，General Assembly受到退出B2C业务影响，但其B2B业务增长19%，主要受企业AI培训需求推动。
这反映出企业学习与技能业务正在从面向个人的课程销售，转向由企业预算驱动的AI技能培训和组织能力建设。
Adjusted EPS增长31%，但报告净利润仍然承压
第二季度Adecco Group归属于股东的净利润为4,700万欧元，按报告口径同比下降19%，按固定汇率口径下降11%；Basic EPS为0.28欧元。
净利润下降并不代表核心经营恶化。第二季度公司确认了3,600万欧元一次性成本，主要与Akkodis Germany和Adecco France重组有关；无形资产摊销为2,000万欧元，其他收入及费用中还包含约2,000万欧元的资产处置相关一次性影响。
剔除摊销、重组成本和相关税务影响后，Adjusted EPS达到0.61欧元，同比增长31%。
因此，本季度财务表现应区分“报告利润”和“经营利润”。核心业务的收入、EBITA和生产率均在改善，但组织调整和资产组合优化仍对短期净利润造成影响。
自由现金流转负，增长带来的营运资金占用需要关注
第二季度经营现金流为2,300万欧元，低于上年同期的8,100万欧元；资本支出为3,700万欧元，自由现金流为负1,400万欧元，上年同期则为正5,200万欧元。
2026年上半年自由现金流为负2.14亿欧元，较上年同期的负1.13亿欧元进一步下降。公司解释称，现金流减少主要来自业务增长带来的应收账款和营运资金占用，同时Adecco Group的现金流通常集中在下半年。
截至6月底，净债务为26.47亿欧元，同比减少2.35亿欧元；剔除一次性项目后的净债务与EBITDA比率为2.7倍，同比改善0.5倍。集团计划在没有重大宏观或地缘政治冲击的情况下，于2027年年底前将这一比率降至不高于1.5倍。
现金流仍然是未来几个季度最需要观察的指标。Adecco已经证明其能够将收入增长转化为EBITA增长，但能否进一步转化为自由现金流，将直接影响去杠杆速度和资本配置空间。
AI代理已覆盖50%收入，但不等于50%的收入由AI直接创造
本季度最重要的经营信息，是Adecco将“AI-enabled revenue”的覆盖率由目标指标转化为实际运营指标。
截至第二季度，Adecco端到端招聘代理已经在10个国家上线，累计完成220万次agent conversations。公司披露，AI代理帮助整体fill rate提高10%，候选人提交时间缩短40%，招聘顾问生产率提高25%至35%。
目前，50%的Adecco收入已经由AI代理支持，公司将2026年年底目标提高至70%，并计划向更多APAC和LATAM市场扩展，支持超过20种语言。AI代理的应用范围也从招聘逐步扩展到销售流程和现金回收。
需要特别说明的是，“50%的收入由AI赋能”并不意味着AI直接创造了50%的收入，而是指相关收入对应的业务流程已经由AI代理参与支持。
这一指标的价值，在于Adecco不再只披露AI工具的用户数或功能数量，而是将AI与收入覆盖、岗位交付、流程时间和顾问生产率联系起来。
这可能成为未来HR科技产品评估的重要变化：企业不会只问产品是否包含AI，而会进一步追问AI覆盖了多少业务流程、缩短了多少时间、提高了多少交付率，以及是否最终改善了利润率。
HRTech观察：招聘行业正在从“人力规模模型”转向“人机协同产能模型”
Adecco本季度的财报，释放了三个值得HR和HR科技行业关注的信号。
第一，AI不会立即取代整个人力资源服务流程，但会率先改变单位产能。Adecco员工FTE下降2%，销售人员单位贡献提高6%，说明AI首先改变的是每名顾问能够处理的岗位、候选人和客户数量。
第二，未来领先招聘公司的竞争优势，不只是候选人数据库规模，而是数据、流程、AI代理和人工判断的组合能力。岗位匹配速度、提交时间、fill rate和客户响应速度，将逐渐成为核心运营指标。这些都与HRTech刚发布的全球行业观察不谋而合，详情可以访问 https://www.hrtechchina.com/Public/html/captitalwatch/08.html
第三，企业HR采购AI产品的标准需要升级。仅有生成职位描述、面试问题或候选人摘要等功能，已经不足以证明商业价值。更关键的是产品能否进入端到端流程，并与ATS、HRIS、人才数据、招聘服务和管理指标形成闭环。
Adecco的财报显示，AI正在从功能工具进入招聘运营基础设施。企业HR需要重新评估AI在招聘、人才管理和HR运营流程中的实际覆盖程度。
参与HR AI Forward测评，了解团队当前的AI能力成熟度与下一阶段行动重点。
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【独家】当AI成为“数字员工”：英伟达的全球AI大会GTC2026给我们HR的10个重要启示
HR可能没注意今天开幕的英伟达全球AI大会GTC，但这场大会正在重新定义工作的现在！
HRTech概述：今天上午（美西时间3月16日上午）全球最受关注的人工智能大会之一——NVIDIA GTC（GPU Technology Conference）在硅谷举行。这场大会被很多科技媒体视为“AI产业的年度风向标”，因为全球大量AI技术路线、算力基础设施以及未来产业趋势，往往会在这里首次集中发布。
NVIDIA创始人兼CEO Jensen Huang（黄仁勋）在主题演讲中提出了一个重要判断：未来的数据中心将变成“AI工厂”，企业不仅拥有Human Workforce（人类员工），还会拥有Digital Workforce（数字劳动力）。随着AI agents开始承担越来越多运营任务，这一变化将直接影响企业组织结构、岗位设计以及人才需求。
对HR来说，这场技术大会其实释放了一个非常重要的信号：未来企业管理的对象，可能不仅是员工，还包括AI系统。
基于GTC 2026释放的技术趋势，可以从HR与未来工作的角度看到十个值得关注的变化。
NVIDIA GTC（GPU Technology Conference）大会由 Jensen Huang（黄仁勋）在主题演讲中揭幕，现场发布了多项新的 AI 基础设施技术，包括下一代 AI 平台 Vera Rubin、AI 推理系统 Dynamo 以及面向机器人和自动驾驶的 Physical AI 体系。整场演讲的核心逻辑非常清晰：AI 正在从“模型工具”阶段进入“生产基础设施”阶段。黄仁勋反复强调一个关键概念——AI Factory（AI 工厂）。在他的定义中，未来的数据中心将不再只是存储和计算的设施，而是持续生产“智能（intelligence）”的工厂。这些工厂通过训练模型、运行推理以及调度 AI agents，源源不断地产生智能 token，而企业则会像使用电力一样使用 AI。
黄仁勋提出了一个核心判断：未来的数据中心将不再只是计算设施，而会演变为“AI工厂”（AI Factory）。这些AI工厂将持续训练模型、运行推理并调度AI agents，从而源源不断地产生“智能（intelligence）”。在这样的体系中，企业将像使用电力一样使用AI能力。
在这一叙事之下，另一个概念被频繁提及：Digital Workforce（数字劳动力）。这一变化意味着，AI不再只是一个软件工具，而正在成为新的生产要素。对于HR和企业管理者而言，这一变化可能比任何一代技术更深刻，因为它触及的是企业组织结构与劳动力形态本身。
在这样的背景下，GTC 2026释放的信号，不仅关乎芯片和算力，更关乎未来企业如何组织工作、如何招聘人才以及如何管理生产力。基于大会释放的技术趋势，从HR与未来工作的视角，可以看到十个值得关注的变化方向。
一、企业将同时拥有Human Workforce与Digital Workforce
过去企业只有人类员工，而未来企业将同时管理两类劳动力：人类员工与AI agents。AI将承担大量重复性任务，例如客服响应、数据整理、财务核对和流程审批。HR在未来组织管理中的职责，也将逐渐扩展到数字员工的配置与治理，例如AI agent的权限、责任边界以及人机协作机制。
二、组织设计将从“岗位结构”转向“任务结构”
AI的影响并不一定是直接替代岗位，而是重新划分岗位中的任务结构。许多岗位将被拆分为三类任务：可以完全自动化的任务、需要AI辅助完成的任务，以及必须由人类完成的任务。未来的岗位设计和职位说明书，将更加关注任务组合，而不是传统岗位边界。
三、招聘标准将更强调AI协作能力
随着AI agents成为日常工作的一部分，企业将更加需要能够与AI高效协作的人才。这类能力包括理解AI的工作方式、能够设计AI工作流程、以及能够判断AI输出质量。招聘评估标准也将逐渐从工作经验转向学习能力与AI协作能力。
四、组织规模可能变小但产出更高
AI agents能够承担大量运营工作，使企业在保持甚至扩大业务规模的同时减少对传统岗位的依赖。未来可能出现更多“高产小团队”，即团队规模更小，但借助AI系统能够完成更复杂的业务。
五、绩效管理将出现“人机协同效率”指标
传统绩效体系通常只衡量个人产出，但在AI时代，员工是否能够利用AI提升效率将成为重要指标。例如员工是否能够通过AI缩短决策周期、优化流程或者提高分析质量。绩效评价体系也将逐渐转向“人机协同效率”。
六、HR专业能力需要技术理解能力
HR不需要成为工程师，但需要理解AI技术的基本逻辑与风险。例如算法偏见、数据隐私、自动化决策透明度等问题，都可能直接影响员工权益与组织治理。因此HR未来的角色将更加接近组织治理者。
七、员工技能更新周期将显著缩短
AI技术发展速度极快，这意味着许多技能的生命周期正在缩短。企业需要更加持续化的学习体系，而不是周期性的培训。HR的重点将从课程管理转向技能生态建设，包括持续学习平台、技能评估体系以及内部人才流动机制。
八、劳动力市场将出现新的职业角色
随着AI agents和自动化流程的普及，一些新的职业角色将逐渐出现，例如AI workflow designer、AI operations manager、AI governance specialist等。这些岗位将负责设计AI工作流程、优化AI使用效率以及确保AI使用符合组织政策。
九、企业文化需要重新定义人与技术的关系
当AI成为日常工作的组成部分，企业文化也需要重新定义人与技术之间的关系。组织需要明确AI是替代员工还是增强员工能力，以及企业如何在效率提升与员工发展之间保持平衡。
十、HR将成为AI治理体系的重要参与者
随着AI逐渐参与决策流程，企业必须建立AI治理机制。HR将与IT、法务以及风险管理部门共同参与这一体系的建设，包括制定AI使用政策、员工培训、数据使用规范以及AI决策透明度机制。
总体来看，GTC 2026所展示的并不仅是一场技术发布会，更像是一场关于未来生产体系的预演。当AI从工具升级为“数字劳动力”，企业组织结构、人才需求以及HR的职责边界都将随之改变。
未来HR需要管理的对象，或许不再只是员工，而是一个由人类与智能系统共同构成的组织。
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Josh Bersin谈为什么关于 AI 会毁掉工作和人类的恐慌被严重夸大
HRTech 概述：Josh Bersin驳斥了关于AI将摧毁就业、削弱人类价值的广泛担忧。他指出，尽管AI发展迅猛，但多数企业目前仍处在AI转型的初期阶段，仅10%不到的公司真正实现了深度集成。以Galileo平台为例，Bersin强调，AI实际上正在释放员工的创造力，催生所谓的“超级员工”（Superworker），提升个人与组织的生产力，而非简单替代工作。
文章列举了多个行业和场景中的AI应用情况，包括Chipotle、H&M和中东地区的大型航空公司，均处于流程重构与工具探索阶段。Bersin认为，AI的使用反而创造了更多管理与优化工作的机会，从而使人类在工作中向更高层次的创造与决策迈进。他还指出AI目前仍缺乏情感、同理心、历史理解与人类的复杂动机系统，未来的企业创新仍依赖于人类独有的智慧与精神力量。
他呼吁业界抛弃AI恐慌，聚焦于学习如何善用AI这项工具。AI不会毁掉工作，而是会重塑工作，为未来几十年的职业发展提供新的路径。
详情阅读：
Josh Bersin说自己常被那些盛行的夸张文章和评论惊讶——说 AI 会毁掉就业市场、网络或我们的生活。尤瓦尔·赫拉利（Yuval Noah Harari）认为这是对人类的“存在性”变革。马克·贝尼奥夫（Mark Benioff）宣称，Salesforce 30–50% 的运营现在由 AI 完成。媒体如 The Verge（Nilay Patel）担心所有谷歌的网页流量将消失。
虽然没有人能预测未来，但我每个月都与数百家公司对话，每周与至少 5 家软件厂商会面，所以对现状有较清晰了解。正如我在《超级员工的崛起》中所述，上述很多恐惧其实都没有根据。相反，我坚信 AI 工具和平台将激发个人创造力、业务增长与创新，并由此创造许多岗位、提高工资、改善我们的职场与企业运营。
第一，所谓白领工作将被全面淘汰，目前还没发生
确实，招聘有些疲软，但主要原因是 IT 预算上涨 62%，CEO 正推动业务领导“采用” AI。这种推动效应减缓了招聘速度，几乎所有公司都在思考如何通过自动化重组岗位与职责。
我每天与高级 HR 领导交流，得到的反馈一致：CEO 与 CFO 已下达命令，“别招人了，赶快上 AI”。因此，招聘预算被冻结。
这种推动虽有道理，但很多东西尚未落地，因为像 MS Copilot、SAP Joule、ChatGPT 这样的现成工具，还不够贴合业务流程。目前尚不明确哪些岗位将被改变、哪些常规工作可以被淘汰，也不知道该买或做什么 AI 产品。
以我的 AI 转型四阶段模型为例，我估计当前有 60% 的企业处于阶段 1，30% 处于阶段 2，仅有不到 10% 达到阶段 3（在各业务职能中差异较大）。例如 Chipotle 在招聘中应用 Paradox 到第 3 阶段，H&M 应用 Maki People 也如此，我们自己的 HR Academy 已通过 Galileo Learn 达到阶段 3。
但总体来看，销售自动化、潜在客户生成（我现在每天都会收到许多“Agent”发来的垃圾邮件）、合同管理、营销（我们的 HubSpot 系统并不像想象中智能）、采购、应收账款等领域，AI 还没成熟。这正在到来，但还远远不到成熟阶段。
我希望在贝尼奥夫下次财报电话会上，他能具体说明到底节省了多少钱，并列出那“50% 岗位”。我怀疑他会这样做。根据 LinkedIn 数据，Salesforce 的自然营收增长约 8%，员工人数增长 4%，看起来只是略微提高了效率，不像贝尼奥夫所言那样夸张。
所以，这些承诺确实在未来几年内会兑现，但当前企业级落地仍有 1–2 年的开发周期。
例如上周，我在中东与一家大型航空公司会面，他们的 HR 团队刚开始做流程再造。虽然愿景逐渐明朗，但他们意识到所需产品目前尚未到位。他们正在做设计，并寻找合适的 AI 解决方案。
这就是为什么我认为大部分企业的 AI 转型将主要依赖内部构建，并联动供应商。我们已无法再用“买 Workday 然后启动”的方式实现自动化——AI agent 将高度可配置，公司必须清晰知道自己需要什么。
它会来……但现在还根本没到那一步。
第二，每一个 AI Agent 都创造了大量新工作
例如我们 Galileo 的 Agent 已有超过 4,000 人启用，它们发现自己有更多“新工作”需要做（如数据查找、流程清理等），因为那些重复、枯燥的工作被 AI 接管了。这就是“超级员工”效应。
就像买电吹风：叶子不会消失，你也不会扔掉扫帚。它只是让你吹叶子的速度快了 10 倍，但接下来你还得收拾、打包、放上路边回收。现在回收公司获得了更多叶子，你还可以修剪灌木（另一个机器人岗位），电吹风公司也赚更多钱。
换句话说，自动化一个任务，会推动我们从事更高价值的事情；越来越多时间会被用于管理这些工具（学习 prompt、找到高质量数据、不断迭代、培训、确保安全）。
本周我看到一个新的 AI 工具，它做 FP&A（财务、预算、计划与管理），每家公司都需要这种工具。旧系统人工处理简直是噩梦。这个新系统将其财务、CRM、HRMS 数据合在一起，自动发现利润缺口、进度滞后和预算超支。原来这要我和 CFO 手动处理几个小时。
这种超级员工效应正在进行中：美国目前失业率仍很低（4.2%），正如我在上一篇关于初级岗位的文章里说明的，工作市场虽有波动，但白领工作将在几十年内继续存在。我们只处在转型期。
我猜想当初互联网兴起（1998 年左右），人们预测“书本”会消失、零售门店会消失。但现实恰恰相反：作家和零售者进化为使用和借助网络。27 年后，我们建立了 Substack、混合电子商务、移动点餐等商业模式，推动图书出版反而繁荣。
写书依然值得，但很多作者更愿透过 Substack 建立受众，而不是被亚马逊“绑架”。超现实吧？这就是“超级员工”效应。一旦你意识到你会看到它无处不在。
这种关于我们工作、职业、生活的“创造性重塑”只会加速。我告诉客户：你们都是开发者！只要用英语（或本语）学习如何“编程与自动化”你的工作、生活与企业。
第三，AI 并不像 AI 工程师认为的那般“智能”
虽说大家痴迷于 AI 超智能和通用人工智能（GAI），但人类基因组比 AI 的高级数学复杂 1,000 倍。我们的基因组是数百万年进化的产物，因此人类擅长“感知、创造、情感与不可预测性”。
70 万亿种蛋白质组成为我们 DNA，每个细胞类型不同。这些 DNA 编码了千万年的学习、进化、环境与经验，有些科学家认为它近乎无限。拜托 Nvidia，不要拿它跟人比。
人类的这些“人类技能”：感知力、同理心、创造力、雄心、激情、毅力、创新力，在 AI 中都找不到。但 AI 是个非常强大的分析引擎，肯定会从经验中学习。
比如 Meta 刚宣布“超级智能实验室”，说到底是为了卖广告（也许还想做“恋爱机器人”）。它的业务由广告驱动，我懒得相信它会彻底改变我们的行业。除了让广告更精准（比如“焦虑中年女性”的广告），我没看到它能改变商业。
另一方面，我对“物理 AI”非常感兴趣——涉及物理、光、动量等方面，比如自动车辆、类人机器人和军用用途。我在中东看到了 Boston Dynamics 的一组爬行机器人网络，用于监测与保障石化厂的安全——非常让人毛骨悚然。
今天我在健身时跟教练聊起那些可以清理 100 磅杠铃的机器人。早年我在炼厂工作时，有一年硫化物泄漏杀死了一名操作工，那次惨剧绝对值得投资数百万来部署机器人监测系统。我猜现在很多化工厂、核电厂都在用这种机器人。我曾在核电站实习时，电厂工作人员总说“别靠那个阀门太近，因为那里有辐射”，但你看不见、感觉不到东西！
所以 AI 有成千上万惊人的用途，但这并不意味着自动驾驶汽车或炼厂机器人可以“感知”或“理解”道路、工厂或天气中的微妙差异。当然随着时间编码这些信号，但人类适应能力更强，我们将始终“超越”这些机器。
第四，是人类创造了新思想、新业务与新工业
再强调：是人类想出新的商业模式、创新、产品与服务，将价值带给世界。如果 AI 这么“聪明”，它为何不会自己成立公司？🙂
每一个突破性产品、科学发现、企业或创意，都是来自人的智慧。我们从出生起就是“学习动物”，具备生存、本能、恐惧、学习、ego、同理心、耐心、宽恕与胜利等复杂能力，正是这些特质造就了 Apple、Microsoft、Nike、Disney 等公司。每一个伟大的企业背后都有一个（或几个人）的主意，他们填补了市场空白。
AI 时代，我们终将迎来一套自动化 agent。买一个机器人，开启它，用它完成日常工作听上去挺诱人（我们用了几天就自动化了编辑与转录流程）。但推动我们的业务转向“智能 HR 与人才体系”的想法，是人类的主意，是我脑海中孕育的概念，是由我们的管理团队与合作伙伴策划打造的。
在压力之下，人类智慧大放异彩：看看乌克兰军队的创造力；看看我们如何迅速应对疫情；看看慢性病或某些残疾患者如何学会应对。这种人类智慧中蕴含神秘，我们拥有历史智能、道德标准。正如英国首席拉比 Jonathan Sacks 在他的经典著作中所言。这就是我所谓的“人类精神之不灭力量”。
每当我在客户面前讲述此类故事时，我感受到人类的创造力如何被激发。AI 并没有这种历史智能或时间因果关系。就如我与 Galileo 合作伙伴 Sana 的 CTO 探讨，他也认可 AI 不具备对历史及因果变化的真正理解。我会进一步与科学家们交流，但仍相信人类在学习与适应上远远领先于任何数据系统。
底线：我们的工作与生活是安全的
最后的结论是，也是我想传达的核心：AI 是工具。我们可以构建它，也可以教它做我们想要的事。如果我们不加控制，它或许会伤害我们（正如割草机或电锯），但是否使用取决于我们这群高级智慧人类。学习它、理解它、驾驭它，用它改善我们的工作、企业与生活——那就没错了。
生活会继续，经济仍由情感驱动，商业仍由人类的灵感、激情、毅力与努力推动。
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