AI 时代最有权力的7个人

本文来自微信公众号： 纪中展讲决策 ，作者：纪中展

很多老板谈AI，谈的都是工具：谁家模型更强，哪个Agent更好用，哪套软件能替掉几个人。

这些都重要，但只盯着工具，就像十几年前只盯着自己的淘宝店铺、公众号、抖音账号，却没看见背后真正说了算的东西：平台规则、流量分配、支付和算法。

决定一家公司命运的，往往不是它今天用了哪个工具，而是工具背后那层权力：谁握着入口，谁握着算力，谁能明天改价格，谁能一夜改规则，谁能让你的产品一下子不再稀缺。

所以在AI时代，创始人不能只做“用户”，得学会看权力。这里说的不是政治意义上的权力，而是商业里最硬的那一种：别人离不开你，你能改规则，你能定价，你一动、别人就得跟着动。

用这把尺子去看，今天真正值得创始人记住的，不是模型榜单的第一名，也不是融资新闻里最热闹的公司，而是下面这7个人：他们每个人都卡住了AI产业链上一个你绕不过去的位置。

认识他们不是为了追星，而是为了搞清楚三件事：未来几年你这家公司在向谁交租，你最关键的能力会不会被人顺手覆盖，以及你还能靠什么让别人离不开你。

黄仁勋：握着所有人的地基

AI这座大楼，上面跑的是模型、应用、Agent、机器人，但再往下挖，最底层是一件很朴素的事“算力”。

再聪明的模型，没有算力也跑不起来；没有足够便宜、稳定的算力，AI商业化就是个昂贵的幻觉。而这一层，今天攥在黄仁勋和英伟达手里。

他不是简单的「卖芯片的人」。

在AI时代，英伟达越来越像基础设施本身：你用的模型、你调的API、你买的软件、员工每天打开的工具，成本最底层都绕不开算力，而算力又绕不开英伟达。所以他的权力跟皮衣和发布会无关，只跟一句话有关，几乎所有人都想跑得更快，而高速公路在他手里。

这对创始人的含义很直接。很多人算AI的账算得太表层：一个工具每月多少钱，能不能替掉一个岗位，能不能降人力成本。真正的变量不是订阅费，是算力的供需。

只要底层算力还稀缺，今天的低价就可能只是补贴和抢入口，明天价格一变，你的成本结构立刻变形。所以凡是把商业模式压在「算力会一直便宜下去」这个假设上的，先打个问号，这件事暂时不由你、也不完全由市场决定，很大程度上由黄仁勋的产能、节奏和定价决定。

山姆·奥特曼：占住了默认入口

如果说黄仁勋握住了地下管道，奥特曼握住的，是大多数普通人进入AI的第一扇门“ChatGPT”。今天一个人想到AI，第一反应往往不是某个参数、某篇论文、某个开源社区，而是「打开ChatGPT问一句」。这就是入口的力量。

入口的权力，不靠技术永远第一。模型能力是会轮换的，这个月你领先、下个月就被追上。但默认入口一旦形成，就变成了心智里的基础设施：搜索时代很多人默认Google，短视频时代默认抖音，AI时代默认ChatGPT。它真正可怕的地方在于，用户不是每次重新选择，而是习惯性打开。

这对创业公司很要命，因为入口的主人随时可以往下游走一步。你做AI写作、AI助理、会议纪要、客服机器人，对它来说可能只是「更新一下」。很多公司以为自己在做产品，其实只是站在巨头还没覆盖的缝隙里，而缝隙不是壁垒，缝隙只是巨头还没低头看见你。

所以真正该问的不是「我能不能基于ChatGPT做个应用」，而是「我做的这件事，是OpenAI一次产品更新就能覆盖掉的，还是它很难覆盖的」。它覆盖不了你的行业经验、客户关系、线下交付、数据闭环、对复杂场景的理解，以及多年攒下的信任。这些东西不性感，但巨头越强、它们越值钱，因为入口越强，薄薄包一层的应用就越危险。

德米斯·哈萨比斯：唯一的全栈玩家

DeepMind的哈萨比斯，是这7个人里结构最完整的一个。他的权力不只来自一个模型或一家公司，而来自一种完整性：研究上有AlphaFold这样的长期积累，模型上有Gemini，算力上谷歌有自己的TPU，分发上有搜索、安卓、YouTube、云和全球用户。

别人通常只占一两层，有模型的要向英伟达交租，有渠道的没有顶级研究，有产品的没有自己的芯片，有资本的缺持续出货的组织能力。谷歌最难对付的地方不是某一项最强，而是结构最完整，关键环节能在内部闭环、自己消化成本。一旦竞争进入价格战，能撑到最后的往往不是声音最大、融资最多的，而是成本结构最稳的。

这对创始人的启发不止「谷歌很强」。很多公司表面强大，实际上每一层都在向别人交租：渠道要买，流量要买，技术外采，供应链外包，连客户关系都不在自己手里，这样的强是脆的。你不必像谷歌那样全栈，但至少得想清楚：你这家公司的哪一层，是绝不能完全外包的。关键环节一旦全在别人手里，你看着是在经营公司，其实是在租一家公司。

达里奥·阿莫迪：拿下企业和代码的信任

消费端的AI容易快速爆火，用户爱尝鲜、爱酷、爱快，今天用这个明天换那个，迁移成本不高。但企业把核心流程、代码、客户数据、内部知识库交出去，是另一种决策，关心的不是好不好玩，而是可不可靠、可不可控、出事谁负责、五年后还换不换得动。

Anthropic的阿莫迪押的正是这件事。Claude不只是个聊天工具，而是在往企业流程、代码生产和复杂任务里走。这背后真正的权力是信任：消费级产品靠吸引力，企业级产品靠嵌入性。一个AI系统一旦嵌进研发、客服、销售、知识管理流程，再想换掉就不只是「换个工具」，而要牵动组织习惯、数据结构、权限体系和员工行为。这很像当年的SAP，很多企业未必觉得它好用，但它一旦进去就很难换，因为它已经成了企业运转的一部分。

所以选AI供应商，不能只问哪个便宜、哪个最火、哪个界面好看，而要问：如果把核心流程交给它，五年后我还换得动吗？便宜是采购思维，换得动是战略思维。AI时代，别把基础设施当小工具来买。

埃隆·马斯克：资源堆到极致的样本

很抱歉，我只能把马斯克排在第五，但他也是名单里最复杂的一个。资本、算力、分发、注意力、工程组织、硬件场景、社交网络、汽车入口、航天基础设施，xAI、Grok、X、特斯拉、SpaceX放到同一张牌桌上，确实是别人很难凑齐的一副牌。

但他也顺带证明了另一件事：资源不是能力。钱能堆出速度，未必堆得出秩序；声量能带来流量，未必带来信任。AI竞争到今天，已经过了「谁喊得响」的阶段，进入了持续出货、持续迭代、持续留住人才的比拼，而恰恰在这一层，资源最多的人未必领先。

这对创始人是面镜子。很多老板在公司长大后，会本能地以为自己缺的是资源，缺钱、缺人、缺渠道、缺更强的高管。资源当然重要，但很多公司真正的问题不是资源不够，而是组织承接不住资源：钱来了决策反而变慢，人多了责任反而变虚，项目多了主线反而变散，资源越堆越多，老板越来越累。你能融到的钱和你能不能把钱变成产品，是两件事；你能招到的人和你能不能让人持续打胜仗，是两件事。资源会放大优势，也会放大混乱，所以真正卡住你的约束，往往不在账上，而在组织里。

梁文锋：唯一一个让你「离得开」别人的人

前面几个人的权力，本质上是同一句话：你离不开他，离不开英伟达的算力、OpenAI的入口、谷歌的全栈、Anthropic的企业信任。梁文锋和DeepSeek的意义正相反，他给你的，是离得开别人的可能。

DeepSeek用低成本训练加开源路线，把「顶尖模型」从少数巨头手里的奢侈品，往更便宜、更可替代的方向推了一步。这对中国创始人尤其重要。过去很多企业用AI，潜意识里把命脉押在几家美国公司身上，这有效，也方便，但方便的另一面是脆弱：对方涨价怎么办，改规则怎么办，限制服务怎么办，一夜之间覆盖掉你的功能怎么办。以前问了也没用，因为没有真正可行的替代；现在开源模型成熟，「备份方案」第一次变得现实。

所以梁文锋的意义不只是「又出了一家厉害的中国AI公司」，而是他逼你想清楚一件事：别把整个公司的脖子，只交到一家供应商手里。你至少要有一套预案，主力供应商明天涨价三倍、API被限制、数据不能出境时，我能不能用开源模型撑住最低限度的运转。开源不是万能药，它是安全带：平时看着没用，出事时才知道它是不是救命的东西。

李飞飞：押的是下一个战场

前面六个人，争的大多还是「屏幕里的智能」，文字、代码、图片、对话、办公、搜索。这些已经足够改变很多白领的工作。李飞飞押的是另一件更大的事：空间智能，让AI不只看懂文字和图像，而是看懂三维世界、看懂物体之间的关系、看懂真实空间里的行动。

这一步一旦走通，AI影响的就不再只是办公室，而是工厂、仓库、门店、物流、制造、自动驾驶、机器人，所有发生在物理世界里的生意。今天很多创始人对AI的理解还停在「帮我写文案、做客服、生成PPT、替掉几个办公室岗位」，这些都重要，但还不是终局。真正深的变化，是AI开始看懂物理世界：机器不只会说话，而是会看；不只会回答，而是会动手。

如果你的生意主要发生在物理世界：工厂、门店、仓库、供应链、线下服务，真正会改变你的，可能不是今天的ChatGPT，而是三五年后能看懂现场、理解动作、甚至直接执行任务的机器。这件事现在看着还远，但重大变化大多是这么来的：起初像条新闻，然后像个趋势，接着变成你的成本结构，最后变成生死线。现在就该开始想那一天。

认识他们，是为了看清权力往哪里流

先说句诚实话。如果严格按「权力」排，这份名单其实不该只有站在技术前沿的人。还有一些人并不亲手训练模型，却握着资本、云、分发和企业客户，微软、谷歌、亚马逊这些平台公司的掌舵者，权力同样巨大。这篇之所以选了这7个前沿的人，不是因为他们权力最大，而是因为顺着他们，你能最清楚地看见AI时代的权力流向。

而方向越来越明确：权力在向头部集中。千亿、万亿美金级的公司会比过去更快长出来，但十亿到百亿规模的公司反而更难，因为中间那层靠信息差、靠堆人、靠流程套利和低水平重复支撑起来的生意，正在被AI一点点抹平。

过去大公司有大公司的病：管理半径有限，层级复杂，反应变慢，内部熵增。所以小公司还能靠灵活、速度和信息差，在大公司看不见的地方生长。但AI正在改写这一点，它扩大大公司的管理半径，提高它的决策效率，把它在数据、人才、资本和渠道上的优势进一步放大。一句话：大象开始能跳舞了。

这对创业公司不是好消息，但也不是让你认命，而是提醒你别在巨头的正面战场上硬拼，通用模型、底层算力、默认入口，这些是上面7个人的游戏，你拼不过，也别把自己做成别人产品路线图上的一个小版本。你要去占他们覆盖不到、或不愿重度进入的地方：行业know-how、客户信任、线下交付、复杂场景、本地关系、牌照与合规、供应链深度、创始人判断。AI越强，这些「非算力资产」越值钱。因为「会用AI」很快会变成基本能力，真正稀缺的是另一种东西——你知道在一个具体行业里什么问题值得解，知道客户为什么不买，知道一个方案从PPT到落地会死在哪几步，知道什么能交给机器、什么必须靠人去建立信任。

同时AI也带来一件好事：超级小团队的时代正在到来，三五个人借助头部模型和开源能力，能做出过去三五百人才做得出的事。所以未来会同时长出两种公司，一种是巨头更巨，一种是小团队更锋利，最难受的是夹在中间那层虚胖的公司。

认识这7个人，真正的用处不是记住名字，而是逼自己回答一个问题：在他们划定的版图里，我这家公司，究竟靠什么让别人离不开我？这个问题答不出来，规模再大也可能只是在替别人打工；答得出来，小，也能活得很好。