封面图 |《鱿鱼游戏 3》剧照

2021 年，以色列与哈马斯在加沙地带发生了为期 11 天的武装冲突，在经过火箭弹袭击和空袭后，以色列国防军将这场冲突定义为「首次 AI 战争」。

2019 年，以色列成立了目标管理局，该部门的核心资源就是 AI 机器学习工具，它利用现有的数据和 AI 技术来加速识别和确定潜在攻击目标。

以色列国防军前参谋长阿维夫・科查维（Aviv Kochavi）说：「之前，在加沙地带，我们每年能确定 50 个打击目标。现在，我们一天就能确定 100 个目标，并会对其中的 50% 发起攻击。」

长久以来，人们都在宣传技术能让战争变得更为人道。

20 世纪 80 年代，以色列国防军入侵并占领黎巴嫩南部时，就用「外科手术般精准」来形容其空军的攻击。第一次海湾战争期间，美国也使用了类似说法，称精确制导军火为「智能炸弹」。表面上，这是宣传这种炸弹可以减少平民伤亡，实际上隐藏一种公关策略，即试图将战争描绘成一种不同于大规模屠杀的、更为「精确」和「人道」的行动， 以便更容易向公众推销战争。

以色列国防军的智能目标定位系统表面上看起来是在精准控制打击范围，从而最大程度地减少武力的无差别使用，但事实恰恰相反。

2023 年 11 月，以色列《+972》杂志和 Local Call 网站披露了秘密计划「福音」（Hasbora）。该计划利用先进的 AI 技术来锁定目标，打击范围不仅涵盖军事设施，还包括私人住宅、公共设施及高层住宅楼。这些地点被标记为重要目标，摧毁这些设施会给巴勒斯坦社会造成巨大冲击，从而让民众给哈马斯施加更大压力。

「有一种观点认为，当高层建筑被摧毁时，哈马斯才会真正受到打击，因为这样的行动会引发公众反响，导致居民恐慌。」一位调查人员表示：「有时他们摧毁的是居民楼，有时则是邮局和政府大楼，目的就是让加沙居民觉得哈马斯已无法控制局势。」

2023 年 10 月 7 日，哈马斯对以色列发动袭击后，以色列国防军放宽了对平民伤亡的限制，并使用 AI 系统辅助轰炸。《+972》和 Local Call 的调查显示，以色列国防军有精确的数据记录，能够显示在针对特定目标的袭击中可能会有多少平民丧生，并且根据这些数据来做决策，判断行动是否在可接受范围内。

以色列国防军发言人表示， 他们的目标是彻底消灭哈马斯，他们「在精准攻击和破坏范围之间寻找平衡点，但目前的主要关注点是造成最大的破坏」。之前，以色列没有将哈马斯初级成员的住宅设为攻击目标，但现在 AI 系统扩大了攻击范围。

一位以色列官员告诉调查人员：「哈马斯的初级成员居住在加沙各地，以色列国防军标记了这些房屋，然后进行轰炸。没有人能活着出来。」

2023 年 10 月 11 日，以色列国防军发表声明指出，在被轰炸的 2687 个目标中，有 1329 个重要目标，其中包括市中心的高层建筑，以及住宅、大学、银行和政府办公楼等公共建筑。

《+972》进一步调查显示，在以色列这场种族灭绝式袭击的初期，以色列国防军还使用「薰衣草」（Lavender）AI 目标系统生成了杀戮名单，在几乎没有核实的情况下，以色列国防军根据这份名单攻击了 37000 个目标。该系统利用大规模监控数据和机器学习技术，对加沙地带任何个人参与哈马斯等军事组织活动的可能性进行评估，按照 1~100 分评分。

此外，他们还使用了「爸爸在哪儿？」（「Where’s Daddy ？」）系统在实施攻击前确认攻击目标在家，然后选择在夜间投掷非制导导弹轰炸。这些非制导导弹造成了巨大的附带损害。根据以色列军方内部的消息，这个 AI 系统的决策导致数千名巴勒斯坦妇女和儿童丧生。

在这些案例中，AI 极大地扩大了国家的军事攻击能力，为了所谓的军事目的，导致了大量平民伤亡。AI 非但没有拯救生命，反而加剧了流血冲突。

AI 在以色列国防军中的使用十分广泛，除了上面提到的目标锁定系统，还有名为「火力工厂」的系统，用于战时的后勤组织工作。记者兼作家安东尼・卢温斯坦（Antony Loewenstein）表示，一旦这些系统经受住了与巴勒斯坦的战斗的「检验」，以色列国防军的这些军事技术就会由以色列安保公司出口到世界各地的战乱地区。

AI 在军事上的应用依靠的是全球生产网络，这个网络的背后是遍布世界各地的隐形劳动力大军。这些庞大的网络在决策权的分配上不均衡，通常是由大型公司根据自身利益进行操控的。实际上，大多数劳动者根本不了解网络中其他地方的情况，除了少数大公司，整个系统对其他人都是不透明的。

AI 常被视为人类智能的一面镜子，它试图通过复制发生在人脑内部的过程来发现智慧的本质。然而从我们的视角来看，AI 更像是一台剥削机器。

当我们作为消费者与 AI 进行互动时，只能看到 AI 的一个侧面，只是单纯关注它产出的结果。事实上，在其光鲜的外表背后，隐匿着复杂的组件网络以及为其提供支撑的人力关系。

这台剥削机器吸收了资本、电力、自然资源、人力、数据以及集体智能等关键投入，然后将它们转化为统计预测，随后再由 AI 公司进一步加工，最终转化为利润。

将 AI 诠释为机器，就扔掉了其所谓客观与中立的幌子。所有机器都有自己的发展历史，人类基于自身在特定时间段的特定需求创造了这些机器。AI 受到现行政治和经济体系的制约，给出的分类、判别和预测结果都是为其创建者服务的。它帮助那些有权有势的人持续巩固自身地位，同时也在数据层面进一步加深当前社会偏见。

企业只是一味地宣扬 AI 是多么的智能和便捷，而对于其背后大量的基础投入以及人工劳动只字不提。一提到 AI，人们脑海中便浮现出发光的大脑、神经网络和失重的云朵等意象，仿佛 AI 本身就能飘浮在以太中。

我们往往不会去想象这样的真实图景：在高耗能的数据中心里，装在重型机架上嗡嗡作响的服务器，不断释放热量，制造白噪声，以及触须般交错纵横的海底电缆将 AI 训练数据传输到全球各地。AI 是有实体的，它存在于由芯片、服务器、电缆以及各种配件构成的机体中。

如同人类身体一样，AI 的材料结构也需要源源不断的「营养供给」，它需要电力来维持运转，需要水为服务器降温。无论何时何地，当我们向 AI 发问或使用网络进行搜索时，AI 便在它的电子躯壳中呼吸着，运行着。

另一个常常被忽略的事实是，AI 看似自动运行，实际上背后隐藏着人力劳动，以弥补技术的局限性。从标注数据、检查输出到调整参数，AI 的运行需要大量人工劳动来维持。一旦它不能正常运行， 就需要人工介入，调整算法完成工作。

18 世纪末，由沃尔夫冈・冯・肯佩伦（Wolfgang von Kempelen）发明的「机械土耳其人」（Mechanical Turk，亚马逊众包平台以此为名）曾在欧洲巡演。据说它是一个可以自动下棋的真人大小的木雕人偶。实际上这就是一个骗局，因为在人偶的内部藏着一位真人国际象棋大师，他借助机械杠杆和镜子在暗中操作。

如今，所谓 AI 自主运行，也是类似的把戏。事实上，复杂的系统需要依靠大量的人工劳动来维持运转，这种工作耗时长、薪酬低廉、单调乏味，工人们被迫像机器人一样工作，只为使机器更接近人类状态。

AI 的运行不但需要物质资源和人工劳动，还需要依靠其训练数据集中所包含的人类智能。AI 在抓取到人类知识后，会借助机器学习模型将其编码为自动化程序。AI 其实是这些数据的衍生品，通过训练数据，它学会了进行各种各样的活动：驾驶汽车、识别物体、生成自然语言。追根究底，它依靠数据集运行，它学会的每项技能都建立在数十亿数据点构成的人类知识库之上。

背靠如此庞大的数据集， AI 的表现超过了人类。它所收集的大部分数据具有公开版权，但也有未取得版权方授权的数据。AI 企业常常通过限制访问数据库将集体智能变为私有财产，或者使用某些专利软件将有争议的版权数据洗成新数据。AI 对智力资源的渴求，丝毫不亚于对物质资源的需求。

我们把 AI 称为剥削机器，并不仅仅因为它的诞生源自对资源的掠夺、人力的剥削以及对集体智能的榨取，还因为当 AI 系统被应用于实际工作环境时，会催生更深层的剥削。最核心的就是对劳动者精力的榨取。

AI 系统集中了劳动过程的知识，并通过程序化和简单化操作来降低完成任务所需的技能水平，导致工作强度更大，节奏更快。这样一来，雇主就可以从劳动者身上榨取更多的价值。这将是 AI 给普通人带来的最大伤害。

我们即将迈入一个技术发展的新纪元，对 AI 所处的社会大环境的研究日益重要。

在 21 世纪第 2 个 10 年，少数「数字守门人」崛起并迅速发展，在各自的平台上积攒了数十亿用户，成为市值万亿美元的巨头，并利用自身地位施展前所未有的政治和经济影响力。AI 的发展也导致科技行业内部发生巨变，对全球经济产生了深远影响。 

2005 年前后到 2022 年是平台时代，而现在我们已经踏入了 AI 时代。随着 ChatGPT 的推出以及大型科技公司与 AI 公司之间新合作关系的建立，投资策略和商业模式正受到一股围绕 AI 的新合力的驱动。

AI 时代的到来催生了一个新的主要参与者格局，这一格局与平台时代有所重叠，但又有所不同。

21 世纪第 2 个 10 年占据主导地位的大型科技公司逐渐被一群新兴的「大 AI」公司所取代，成为新时代的核心力量。这些公司包括亚马逊、谷歌母公司Alphabet、微软和Meta等传统科技巨头，以及OpenAI、Anthropic、Cohere和英伟达等 AI 初创企业和芯片制造商。如果将目光转向中国，AI 时代举足轻重的第二梯队科技巨头有阿里巴巴、华为、腾讯和百度。

尽管这个群体的具体成员可能会发生变化，但这些公司的共同特点是将 AI 视为可以为公司赢利的商品，其相关技术需被严格保密。它们试图封闭有关训练 AI 的知识，这样它们就能保持先发优势继续开发 AI 产品。

在平台时代，社交媒体和广告平台占据主导地位，它们有极大的网络效应，即平台用户越多，服务效率越高、价值越大，所获利润也就越高。大量的用户数据既让平台更加深入了解数字世界，又让平台通过收费和打广告等形式具备了更高的变现能力。在 AI 时代，软件所有权仍然重要，但底层硬件的重要性也日益突显。

平台时代公司的一大特点就是轻资产。它们卖的是服务，依靠用户网络来运营和赢利。

而大 AI 得益于我们所说的「基础设施力量」，即拥有用于训练大型基础模型所需的计算能力和存储资源。这主要通过控制大型数据中心、海底光缆以及用于训练模型的 AI 芯片来实现。

全球大型数据中心有一半以上属于三家大公司，只有少数几家公司能够提供训练尖端 AI 模型所需的硬件。这种基础设施力量吸引各路 AI 人才，行业中的拔尖人才都想加入顶尖企业，从事最前沿的 AI 开发。

AI 非但没有为社会提供更多创新机会和多元化可能，随着新入局的人大多选择加入行业内的成熟公司，财富和权力进一步集中在一小部分人手中。

这就导致企业融资模式和初创公司的股权结构发生变化。

AI 公司起步就要几百万美元，后期还需要上亿美元的资金来维持云平台运行以训练基础模型。因此，许多初创公司选择与现有的云服务提供商建立战略合作关系，这些提供商通常会购买初创公司的少数股权。大型科技公司拥有大量现金储备，能够为初创公司提供数十亿资金支持。

在平台时代，第一代平台获得了风投的资金支持，但创始人会对平台业务决策拥有控制权。这样一来，许多平台变成了由一位身家上亿的创始人统治的庞大帝国。但在 AI 时代，这种事不太可能发生，因为任何新「帝国」都必须与现有的大型公司合作或合并。AI产品的商品化导致 AI 行业形成了多足鼎立之势，老牌科技公司会与有能力的初创公司结成新联盟，以击败竞争对手。

或许最有趣的转变要算领先的 AI 公司的商业模式的改变。

AI 这一新兴营利产业的根本基础是人类劳动和智慧，它们体现在数据集中。AI 公司经常谈论自己开发这项技术是为了更好地服务人类，但其实它们的主要动机是赢利，是靠产品变现。

大语言模型是基于人类几个世纪积累的知识宝库建成的，汇集了各种书籍、文章、杂志、维基百科网页、线上社区和网络论坛的信息数据。就像第一代社交媒体平台利用技术靠线上社交活动获利一样，如今的 AI 公司正将自由共享的知识私有化，再包装成产品卖给公众。

像 Meta 和谷歌这样的数字平台通过创造网络环境，观察用户在平台上的活动，然后再利用算法推销广告获利。大语言模型通过海量数据习得人类智能模式，推动集体智慧私有化，延续了科技公司长期以来将人类经验商品化的趋势。

AI 时代的背景较为复杂，气候危机、能源危机和中美两国间的紧张局势等极端问题和地缘政治因素都会深刻影响 AI 的发展。数字平台始终与安全、监控和边缘技术问题紧密相关。

AI 与第一代社交媒体 App（应用程序）和电商之间的区别在于，政府普遍认为 AI 具有巨大潜力，可以直接用于提升国家的军事和经济实力。中美关系愈发紧张，技术在文明发展、军事力量和经济竞争方面，都扮演至关重要的角色。

地缘政治竞争还需要关注环境的可持续发展问题。所有大型科技公司至少表面上都提到了要认真考虑环境问题。

在平台时代，没有太多关于数字基础建设需要消耗环境成本的报道，但如今情况大不一样了。可持续发展诉求会影响不同国家获取先进 AI 芯片所需的关键矿产的途径，并重塑特定地理区域在矿产开采和加工链条中的战略地位。在一个日益动荡的世界中，这些因素都将直接影响 AI 的发展方向和格局。

AI 时代的技术是基于过去数十年的技术进步发展起来的，两者之间有深刻的连续性。非要说有什么不同的话，那就是 AI 时代的科技公司更有野心，它们想主导世界，想渗透社会生活的方方面面，想拥有政治话语权。AI 将会助它们一臂之力，让权力更加集中于权贵之手，让美国科技巨鳄变得更加富有。

技术发展时常给人一种宿命感。我们常常被告知，要顺应新技术给世界带来的变革，而不是试图影响它的发展路径。

现实情况是，科技领域是一个政治色彩浓厚且争议不断的战场，我们完全有能力塑造 AI 的未来。

那些持有科技股的企业家所预言的未来，更多是基于资产增值的愿望，而非基于理性和冷静的思考。况且，这些亿万富翁资助的项目未必会成功。尽管科技公司试图让我们相信未来已成定局，但实际上，未来依然充满变数，等待我们去塑造和争取。

如果用一句话来概括我们的核心观点，那就是：人类是推动 AI 发展的隐藏力量。这种推动不仅体现在人类的体力劳动上，更体现在 AI 通过吸收和整合人类的集体智慧来不断提升自身能力上。我们就是藏在「机械土耳其人」木箱中的人类棋手，是我们的操控让这个机械棋手能够「自动」走出精妙的棋步。

没有人类，AI 就无法运作。无论是标注数据集、编写软件、修复服务器，还是创作新的艺术和文学作品以及维持供应链的运转，人类只有不停地工作才能维持 AI 的存在。

AI 这台剥削机器把人类当作原料，借助人类处理日益庞大的数据集和海量知识，给它的算法提供动力。这台机器会根据劳动者在全球资本主义体系中的不同地位，以不同的方式来剥削他们。

然而不管在什么岗位，劳动者都受制于同一条剥削逻辑：这台剥削机器的目的就是让科技公司的股东越来越富有，让权力集中在少数精英手中。

在AI时代，除了投资者外的所有角色都有一个共同点，那就是他们的劳动在某种程度上都只是这台剥削机器的原料。

有人说，数据标注工作将劳动者视作机器，给他们分配重复性的任务，并严密监控他们的一举一动和工作表现。但实际上，标注员连机器都算不上，他们只不过是维持机器运转的燃料。他们共同的命运就是被这台剥削机器所利用，机器不断自我构建和扩张，追求指数级的增长，而劳动者则逐渐被消耗殆尽。

劳动者能否团结起来反抗这台剥削机器，反抗维持这种不平等现状的全球体制，取决于我们现在的行动。在某种程度上，我们所有被投入这台剥削机器中的人，都面临相同的命运。

不仅因为我们都有人类的基本经历和情感，更重要的是，我们都处于相似的社会阶层。从概率上说，我们每一个人都有可能是从业者、消费者和公民，都有可能成为机器剥削的对象。这台庞大的机器渴望各种资源，包括人类世界的劳动力、创意、艺术、水、能量、数据，以及国家的关键矿产。这些资源都被剥削机器利用，最终转化为权力和利润。

一起聊聊：

1932年，美国大萧条时期，一位摄影师拍下著名的《钢铁巨梁午餐》：纽约市RCA大楼243米高的空中，一群坐钢梁上休息的建筑工人。这张照片被视作经典，因其呈现了劳动者的坚韧、勇气与集体劳动精神，让人们思考城市化的艰辛与社会发展的代价。

前几天，《时代》杂志重新演绎了这张照片，将上面的劳动者换成当下8位AI领域的大企业家。

你从中看到了什么？

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2021 年，以色列与哈马斯在加沙地带发生了为期 11 天的武装冲突，在经过火箭弹袭击和空袭后，以色列国防军将这场冲突定义为「首次 AI 战争」。

2019 年，以色列成立了目标管理局，该部门的核心资源就是 AI 机器学习工具，它利用现有的数据和 AI 技术来加速识别和确定潜在攻击目标。

以色列国防军前参谋长阿维夫・科查维（Aviv Kochavi）说：「之前，在加沙地带，我们每年能确定 50 个打击目标。现在，我们一天就能确定 100 个目标，并会对其中的 50% 发起攻击。」

长久以来，人们都在宣传技术能让战争变得更为人道。

20 世纪 80 年代，以色列国防军入侵并占领黎巴嫩南部时，就用「外科手术般精准」来形容其空军的攻击。第一次海湾战争期间，美国也使用了类似说法，称精确制导军火为「智能炸弹」。表面上，这是宣传这种炸弹可以减少平民伤亡，实际上隐藏一种公关策略，即试图将战争描绘成一种不同于大规模屠杀的、更为「精确」和「人道」的行动， 以便更容易向公众推销战争。

以色列国防军的智能目标定位系统表面上看起来是在精准控制打击范围，从而最大程度地减少武力的无差别使用，但事实恰恰相反。

2023 年 11 月，以色列《+972》杂志和 Local Call 网站披露了秘密计划「福音」（Hasbora）。该计划利用先进的 AI 技术来锁定目标，打击范围不仅涵盖军事设施，还包括私人住宅、公共设施及高层住宅楼。这些地点被标记为重要目标，摧毁这些设施会给巴勒斯坦社会造成巨大冲击，从而让民众给哈马斯施加更大压力。

「有一种观点认为，当高层建筑被摧毁时，哈马斯才会真正受到打击，因为这样的行动会引发公众反响，导致居民恐慌。」一位调查人员表示：「有时他们摧毁的是居民楼，有时则是邮局和政府大楼，目的就是让加沙居民觉得哈马斯已无法控制局势。」

2023 年 10 月 7 日，哈马斯对以色列发动袭击后，以色列国防军放宽了对平民伤亡的限制，并使用 AI 系统辅助轰炸。《+972》和 Local Call 的调查显示，以色列国防军有精确的数据记录，能够显示在针对特定目标的袭击中可能会有多少平民丧生，并且根据这些数据来做决策，判断行动是否在可接受范围内。

以色列国防军发言人表示， 他们的目标是彻底消灭哈马斯，他们「在精准攻击和破坏范围之间寻找平衡点，但目前的主要关注点是造成最大的破坏」。之前，以色列没有将哈马斯初级成员的住宅设为攻击目标，但现在 AI 系统扩大了攻击范围。

一位以色列官员告诉调查人员：「哈马斯的初级成员居住在加沙各地，以色列国防军标记了这些房屋，然后进行轰炸。没有人能活着出来。」

2023 年 10 月 11 日，以色列国防军发表声明指出，在被轰炸的 2687 个目标中，有 1329 个重要目标，其中包括市中心的高层建筑，以及住宅、大学、银行和政府办公楼等公共建筑。

《+972》进一步调查显示，在以色列这场种族灭绝式袭击的初期，以色列国防军还使用「薰衣草」（Lavender）AI 目标系统生成了杀戮名单，在几乎没有核实的情况下，以色列国防军根据这份名单攻击了 37000 个目标。该系统利用大规模监控数据和机器学习技术，对加沙地带任何个人参与哈马斯等军事组织活动的可能性进行评估，按照 1~100 分评分。

此外，他们还使用了「爸爸在哪儿？」（「Where’s Daddy ？」）系统在实施攻击前确认攻击目标在家，然后选择在夜间投掷非制导导弹轰炸。这些非制导导弹造成了巨大的附带损害。根据以色列军方内部的消息，这个 AI 系统的决策导致数千名巴勒斯坦妇女和儿童丧生。

在这些案例中，AI 极大地扩大了国家的军事攻击能力，为了所谓的军事目的，导致了大量平民伤亡。AI 非但没有拯救生命，反而加剧了流血冲突。

AI 在以色列国防军中的使用十分广泛，除了上面提到的目标锁定系统，还有名为「火力工厂」的系统，用于战时的后勤组织工作。记者兼作家安东尼・卢温斯坦（Antony Loewenstein）表示，一旦这些系统经受住了与巴勒斯坦的战斗的「检验」，以色列国防军的这些军事技术就会由以色列安保公司出口到世界各地的战乱地区。

AI 在军事上的应用依靠的是全球生产网络，这个网络的背后是遍布世界各地的隐形劳动力大军。这些庞大的网络在决策权的分配上不均衡，通常是由大型公司根据自身利益进行操控的。实际上，大多数劳动者根本不了解网络中其他地方的情况，除了少数大公司，整个系统对其他人都是不透明的。

AI 常被视为人类智能的一面镜子，它试图通过复制发生在人脑内部的过程来发现智慧的本质。然而从我们的视角来看，AI 更像是一台剥削机器。

当我们作为消费者与 AI 进行互动时，只能看到 AI 的一个侧面，只是单纯关注它产出的结果。事实上，在其光鲜的外表背后，隐匿着复杂的组件网络以及为其提供支撑的人力关系。

这台剥削机器吸收了资本、电力、自然资源、人力、数据以及集体智能等关键投入，然后将它们转化为统计预测，随后再由 AI 公司进一步加工，最终转化为利润。

将 AI 诠释为机器，就扔掉了其所谓客观与中立的幌子。所有机器都有自己的发展历史，人类基于自身在特定时间段的特定需求创造了这些机器。AI 受到现行政治和经济体系的制约，给出的分类、判别和预测结果都是为其创建者服务的。它帮助那些有权有势的人持续巩固自身地位，同时也在数据层面进一步加深当前社会偏见。

企业只是一味地宣扬 AI 是多么的智能和便捷，而对于其背后大量的基础投入以及人工劳动只字不提。一提到 AI，人们脑海中便浮现出发光的大脑、神经网络和失重的云朵等意象，仿佛 AI 本身就能飘浮在以太中。

我们往往不会去想象这样的真实图景：在高耗能的数据中心里，装在重型机架上嗡嗡作响的服务器，不断释放热量，制造白噪声，以及触须般交错纵横的海底电缆将 AI 训练数据传输到全球各地。AI 是有实体的，它存在于由芯片、服务器、电缆以及各种配件构成的机体中。

如同人类身体一样，AI 的材料结构也需要源源不断的「营养供给」，它需要电力来维持运转，需要水为服务器降温。无论何时何地，当我们向 AI 发问或使用网络进行搜索时，AI 便在它的电子躯壳中呼吸着，运行着。

另一个常常被忽略的事实是，AI 看似自动运行，实际上背后隐藏着人力劳动，以弥补技术的局限性。从标注数据、检查输出到调整参数，AI 的运行需要大量人工劳动来维持。一旦它不能正常运行， 就需要人工介入，调整算法完成工作。

18 世纪末，由沃尔夫冈・冯・肯佩伦（Wolfgang von Kempelen）发明的「机械土耳其人」（Mechanical Turk，亚马逊众包平台以此为名）曾在欧洲巡演。据说它是一个可以自动下棋的真人大小的木雕人偶。实际上这就是一个骗局，因为在人偶的内部藏着一位真人国际象棋大师，他借助机械杠杆和镜子在暗中操作。

如今，所谓 AI 自主运行，也是类似的把戏。事实上，复杂的系统需要依靠大量的人工劳动来维持运转，这种工作耗时长、薪酬低廉、单调乏味，工人们被迫像机器人一样工作，只为使机器更接近人类状态。

AI 的运行不但需要物质资源和人工劳动，还需要依靠其训练数据集中所包含的人类智能。AI 在抓取到人类知识后，会借助机器学习模型将其编码为自动化程序。AI 其实是这些数据的衍生品，通过训练数据，它学会了进行各种各样的活动：驾驶汽车、识别物体、生成自然语言。追根究底，它依靠数据集运行，它学会的每项技能都建立在数十亿数据点构成的人类知识库之上。

背靠如此庞大的数据集， AI 的表现超过了人类。它所收集的大部分数据具有公开版权，但也有未取得版权方授权的数据。AI 企业常常通过限制访问数据库将集体智能变为私有财产，或者使用某些专利软件将有争议的版权数据洗成新数据。AI 对智力资源的渴求，丝毫不亚于对物质资源的需求。

我们把 AI 称为剥削机器，并不仅仅因为它的诞生源自对资源的掠夺、人力的剥削以及对集体智能的榨取，还因为当 AI 系统被应用于实际工作环境时，会催生更深层的剥削。最核心的就是对劳动者精力的榨取。

AI 系统集中了劳动过程的知识，并通过程序化和简单化操作来降低完成任务所需的技能水平，导致工作强度更大，节奏更快。这样一来，雇主就可以从劳动者身上榨取更多的价值。这将是 AI 给普通人带来的最大伤害。

我们即将迈入一个技术发展的新纪元，对 AI 所处的社会大环境的研究日益重要。

在 21 世纪第 2 个 10 年，少数「数字守门人」崛起并迅速发展，在各自的平台上积攒了数十亿用户，成为市值万亿美元的巨头，并利用自身地位施展前所未有的政治和经济影响力。AI 的发展也导致科技行业内部发生巨变，对全球经济产生了深远影响。 

2005 年前后到 2022 年是平台时代，而现在我们已经踏入了 AI 时代。随着 ChatGPT 的推出以及大型科技公司与 AI 公司之间新合作关系的建立，投资策略和商业模式正受到一股围绕 AI 的新合力的驱动。

AI 时代的到来催生了一个新的主要参与者格局，这一格局与平台时代有所重叠，但又有所不同。

21 世纪第 2 个 10 年占据主导地位的大型科技公司逐渐被一群新兴的「大 AI」公司所取代，成为新时代的核心力量。这些公司包括亚马逊、谷歌母公司Alphabet、微软和Meta等传统科技巨头，以及OpenAI、Anthropic、Cohere和英伟达等 AI 初创企业和芯片制造商。如果将目光转向中国，AI 时代举足轻重的第二梯队科技巨头有阿里巴巴、华为、腾讯和百度。

尽管这个群体的具体成员可能会发生变化，但这些公司的共同特点是将 AI 视为可以为公司赢利的商品，其相关技术需被严格保密。它们试图封闭有关训练 AI 的知识，这样它们就能保持先发优势继续开发 AI 产品。

在平台时代，社交媒体和广告平台占据主导地位，它们有极大的网络效应，即平台用户越多，服务效率越高、价值越大，所获利润也就越高。大量的用户数据既让平台更加深入了解数字世界，又让平台通过收费和打广告等形式具备了更高的变现能力。在 AI 时代，软件所有权仍然重要，但底层硬件的重要性也日益突显。

平台时代公司的一大特点就是轻资产。它们卖的是服务，依靠用户网络来运营和赢利。

而大 AI 得益于我们所说的「基础设施力量」，即拥有用于训练大型基础模型所需的计算能力和存储资源。这主要通过控制大型数据中心、海底光缆以及用于训练模型的 AI 芯片来实现。

全球大型数据中心有一半以上属于三家大公司，只有少数几家公司能够提供训练尖端 AI 模型所需的硬件。这种基础设施力量吸引各路 AI 人才，行业中的拔尖人才都想加入顶尖企业，从事最前沿的 AI 开发。

AI 非但没有为社会提供更多创新机会和多元化可能，随着新入局的人大多选择加入行业内的成熟公司，财富和权力进一步集中在一小部分人手中。

这就导致企业融资模式和初创公司的股权结构发生变化。

AI 公司起步就要几百万美元，后期还需要上亿美元的资金来维持云平台运行以训练基础模型。因此，许多初创公司选择与现有的云服务提供商建立战略合作关系，这些提供商通常会购买初创公司的少数股权。大型科技公司拥有大量现金储备，能够为初创公司提供数十亿资金支持。

在平台时代，第一代平台获得了风投的资金支持，但创始人会对平台业务决策拥有控制权。这样一来，许多平台变成了由一位身家上亿的创始人统治的庞大帝国。但在 AI 时代，这种事不太可能发生，因为任何新「帝国」都必须与现有的大型公司合作或合并。AI产品的商品化导致 AI 行业形成了多足鼎立之势，老牌科技公司会与有能力的初创公司结成新联盟，以击败竞争对手。

或许最有趣的转变要算领先的 AI 公司的商业模式的改变。

AI 这一新兴营利产业的根本基础是人类劳动和智慧，它们体现在数据集中。AI 公司经常谈论自己开发这项技术是为了更好地服务人类，但其实它们的主要动机是赢利，是靠产品变现。

大语言模型是基于人类几个世纪积累的知识宝库建成的，汇集了各种书籍、文章、杂志、维基百科网页、线上社区和网络论坛的信息数据。就像第一代社交媒体平台利用技术靠线上社交活动获利一样，如今的 AI 公司正将自由共享的知识私有化，再包装成产品卖给公众。

像 Meta 和谷歌这样的数字平台通过创造网络环境，观察用户在平台上的活动，然后再利用算法推销广告获利。大语言模型通过海量数据习得人类智能模式，推动集体智慧私有化，延续了科技公司长期以来将人类经验商品化的趋势。

AI 时代的背景较为复杂，气候危机、能源危机和中美两国间的紧张局势等极端问题和地缘政治因素都会深刻影响 AI 的发展。数字平台始终与安全、监控和边缘技术问题紧密相关。

AI 与第一代社交媒体 App（应用程序）和电商之间的区别在于，政府普遍认为 AI 具有巨大潜力，可以直接用于提升国家的军事和经济实力。中美关系愈发紧张，技术在文明发展、军事力量和经济竞争方面，都扮演至关重要的角色。

地缘政治竞争还需要关注环境的可持续发展问题。所有大型科技公司至少表面上都提到了要认真考虑环境问题。

在平台时代，没有太多关于数字基础建设需要消耗环境成本的报道，但如今情况大不一样了。可持续发展诉求会影响不同国家获取先进 AI 芯片所需的关键矿产的途径，并重塑特定地理区域在矿产开采和加工链条中的战略地位。在一个日益动荡的世界中，这些因素都将直接影响 AI 的发展方向和格局。

AI 时代的技术是基于过去数十年的技术进步发展起来的，两者之间有深刻的连续性。非要说有什么不同的话，那就是 AI 时代的科技公司更有野心，它们想主导世界，想渗透社会生活的方方面面，想拥有政治话语权。AI 将会助它们一臂之力，让权力更加集中于权贵之手，让美国科技巨鳄变得更加富有。

技术发展时常给人一种宿命感。我们常常被告知，要顺应新技术给世界带来的变革，而不是试图影响它的发展路径。

现实情况是，科技领域是一个政治色彩浓厚且争议不断的战场，我们完全有能力塑造 AI 的未来。

那些持有科技股的企业家所预言的未来，更多是基于资产增值的愿望，而非基于理性和冷静的思考。况且，这些亿万富翁资助的项目未必会成功。尽管科技公司试图让我们相信未来已成定局，但实际上，未来依然充满变数，等待我们去塑造和争取。

如果用一句话来概括我们的核心观点，那就是：人类是推动 AI 发展的隐藏力量。这种推动不仅体现在人类的体力劳动上，更体现在 AI 通过吸收和整合人类的集体智慧来不断提升自身能力上。我们就是藏在「机械土耳其人」木箱中的人类棋手，是我们的操控让这个机械棋手能够「自动」走出精妙的棋步。

没有人类，AI 就无法运作。无论是标注数据集、编写软件、修复服务器，还是创作新的艺术和文学作品以及维持供应链的运转，人类只有不停地工作才能维持 AI 的存在。

AI 这台剥削机器把人类当作原料，借助人类处理日益庞大的数据集和海量知识，给它的算法提供动力。这台机器会根据劳动者在全球资本主义体系中的不同地位，以不同的方式来剥削他们。

然而不管在什么岗位，劳动者都受制于同一条剥削逻辑：这台剥削机器的目的就是让科技公司的股东越来越富有，让权力集中在少数精英手中。

在AI时代，除了投资者外的所有角色都有一个共同点，那就是他们的劳动在某种程度上都只是这台剥削机器的原料。

有人说，数据标注工作将劳动者视作机器，给他们分配重复性的任务，并严密监控他们的一举一动和工作表现。但实际上，标注员连机器都算不上，他们只不过是维持机器运转的燃料。他们共同的命运就是被这台剥削机器所利用，机器不断自我构建和扩张，追求指数级的增长，而劳动者则逐渐被消耗殆尽。

劳动者能否团结起来反抗这台剥削机器，反抗维持这种不平等现状的全球体制，取决于我们现在的行动。在某种程度上，我们所有被投入这台剥削机器中的人，都面临相同的命运。

不仅因为我们都有人类的基本经历和情感，更重要的是，我们都处于相似的社会阶层。从概率上说，我们每一个人都有可能是从业者、消费者和公民，都有可能成为机器剥削的对象。这台庞大的机器渴望各种资源，包括人类世界的劳动力、创意、艺术、水、能量、数据，以及国家的关键矿产。这些资源都被剥削机器利用，最终转化为权力和利润。

一起聊聊：

1932年，美国大萧条时期，一位摄影师拍下著名的《钢铁巨梁午餐》：纽约市RCA大楼243米高的空中，一群坐钢梁上休息的建筑工人。这张照片被视作经典，因其呈现了劳动者的坚韧、勇气与集体劳动精神，让人们思考城市化的艰辛与社会发展的代价。

前几天，《时代》杂志重新演绎了这张照片，将上面的劳动者换成当下8位AI领域的大企业家。

你从中看到了什么？

11月26日至28日，运河圆桌派二期班开学典礼在北京举行。课程期间，冯叔以《新生第一讲：从野蛮生长到穿越周期》为题，围绕企业成长过程中必须面对的五个周期，进行了系统而深入的分享。

为保障现场同学的学习权益，本文仅对演讲部分内容进行整理，所呈现内容约为本次演讲的十分之一，旨在与更多读者分享其中的思考与启发。

各位同学大家好，今天主要和大家一起聊聊，企业如何穿越周期。

我们经常讲「穿越周期」，但很多时候说得过于笼统。在我看来，一家企业，至少要面对五个不同层面的周期：社会制度周期、宏观经济周期、行业周期、企业生命周期，以及企业家个人周期。很多时候，我们分不清自己正处在哪一个周期，就习惯性地用「穿越周期」来概括一切。

于是我们看到一种常见现象，商学院请了一堆经济学家来讲宏观经济周期，讲了一大堆数据、曲线和模型，听起来很有道理，但回到企业，问题依然没有解决。这有点像看病：中医一把脉，说你「上火」；西医一检查，说你「有炎症」。听起来都没错，但如果只停留在诊断层面，企业还是不知道下一步该怎么做。

所以今天上午，我想围绕这五种周期，和大家做一次完整的分享。

01

关于「穿越周期」的本质

在分享之前，我想先给大家看一张照片。这张照片，拍摄于 20 年前，是《野蛮生长》这本书出版后的一次新书发布现场，记录了当时大家关于民营企业发展的一次讨论。

你会发现，站在一起讨论这件事的并不是某一类人，而是几种不同视角的叠加：有企业家，有经济学家，也有文化学者。王小丫是主持人，马云是企业家，余秋雨从文化与历史的角度出发，周其仁老师则代表经济学视角。只有把不同视角叠加起来看，才能真正看清一家企业当下所处的位置，以及它为什么会走到今天。

所以我们先来看第一个社会制度周期。大家会发现，中国近两百年来的企业发展史，与制度变迁始终高度相关。很多企业的命运，并不是经营能力决定的，而是被制度环境深刻塑造的。

一个很多人不知道的历史：中国第一部公司法并非诞生于新中国。而是 1904 年，清廷在慈禧太后推动的「清末新政」改革背景下颁布的《钦定大清商律》，其中包括《公司律》131 条；此后，民国时期又对公司法进行了修订。比如，1914 年，北洋政府在《大清商律》基础上颁布《公司条例》；1929 年，南京国民政府又制定新的《公司法》。此后 1946 年再次修订，逐步形成近代公司制度基本框架。

02

关于「宏观经济」的误区

接下来，我们来看第二个周期，通常被大家称为「宏观经济周期」。宏观经济周期，经济学家研究得非常多。经济学本质上研究什么？研究经济增长。放眼全球，很多获得诺贝尔经济学奖的理论，几乎都围绕一个问题展开：经济为什么会增长？只要你能对经济增长提出一个新的、不同于以往的解释，就有可能得奖。

比如，有的理论强调「包容性制度与掠夺性制度」，认为制度决定增长；有的强调「创造性破坏」，认为创新在破坏旧结构中推动增长；也有经济学家专门研究经济周期，认为经济正是在周期性波动中实现长期增长。

过去，由于数据有限，经济周期本身就很难被精准刻画，于是各种模型、曲线、判断，多少带点「算命」的意味。现在有了大数据和人工智能，经济学家可以画出更多图表、参数、指数，每天分析外汇、股价、贸易数据，但说实话，真正能「说准」的，依然很少。

这不是因为经济周期不存在。经济周期是存在的，但它更准确的名字，应该叫「商业周期」，而不是「宏观经济周期」。所谓商业周期，是纯商业活动下形成的周期，一般分为四个阶段：繁荣、衰退、萧条和复苏。它产生的基础，是效率提升带来的产能过剩，是供需失衡，是市场竞争的自然结果。这是西方经济学讨论的经典商业周期。

但问题是：中国是一个纯商业社会吗？显然不是。在中国，除了商业周期，还有政策周期的变化。比如说，我们看到很多重大行业发生的变化是无法用商业周期来解释的。所以你让宏观经济学家来解释这些问题，是解释不通的。他们也无法预测：房地产什么时候触底？平台经济政策什么时候松、什么时候紧？考公热会持续几年？这些都不是商业周期能回答的问题。

所以，在中国，真正需要重点理解的，不是商业周期，而是政策周期。

03

关于「行业周期」与「能力迁移」

第三个要讲的是行业周期。每一个行业都有其自身的发展周期和发展节奏。但需要注意的是：行业周期不是孤立存在的，它往往叠加在前两个周期之上，所以很多时候我们很难判断，问题到底出在行业本身，还是出在更大的环境变化上。

以房地产行业为例，房地产也有自己的行业周期。从更长周期来看，房地产的变化，本质上是产品形态与功能结构的演进，而不是简单的「好不好做」。

在经济发展的不同阶段，房地产承担的角色完全不同：在早期阶段，房地产更接近建筑业，核心是开发住宅，竞争的是成本、规模和速度；当人均 GDP 达到约 1 万美金后，房地产开始从单一住宅，逐步扩展到多元业态，进入服务业阶段，包括办公、商业、酒店、医疗健康、物流仓储、教育研发、公共物业等「七大类」非住宅产品；当人均 GDP 进一步提升至 3 万美金左右，房地产又会向投资与金融属性转变，更强调资产管理、金融工具与资本运作。

美国房地产市场就是一个典型例子。美国市值最高、影响力最大的「地产公司」，往往不是传统开发商，而是以金融和资产管理见长的机构，比如黑石集团，它们的房地产开发比例其实很小，核心能力在于资本运作、资产管理和长期收益设计。这背后反映的，是房地产行业周期的根本变化：从「开发住宅」转向「运营资产」，从拼速度、拼规模，转向拼运营能力和资产管理能力。

什么叫运营能力？举一个直观的例子：前两天，我去看了一个非常难运营的社区商业项目。位置在社区内部，高低起伏、人流并不集中，按传统逻辑几乎很难做起来。结果对方用了一个非常有意思的办法：不收固定租金，只做流水扣点。他们引入的是「主理人快闪店」模式，全球各地一些小众、潮流、极有个性的品牌，以 3 到 5 个月为周期轮换进驻，只按营业流水分成。

结果是，每一家店都极具个性，主理人亲自经营，反而形成了目的地效应，甚至吸引成都城里的年轻人专程开车前来。

更重要的是：通过流水扣点形成的实际收益，反而高于成都市中心的传统租金水平。这就不是开发能力，而是运营能力。而且这种能力，比开发难得多。因为你必须让每一平方米产生更高的价值。

所以，当房地产行业周期进入「住宅以外」的阶段时，所有的判断和决策，都必须从「开发思维」转向「运营思维」。核心问题不再是建什么、建多快，而是将已有物业的租金如何真正做起来。这也说明，从更长周期来看，房地产行业能力在持续迁移。

04

关于「企业生命周期」

第四个周期，我们称之为企业的生命周期。企业的生命周期由什么决定？核心不在于老板多努力，而是产品、市场以及消费者的变化。

很多企业的兴衰，都可以用这一套逻辑解释。比如饮料行业，北冰洋曾经是行业龙头，但改革开放之后，可口可乐、百事可乐进入中国后，消费者偏好迅速变化，老汽水卖不动了，企业随之衰落，再叠加改革，一批老汽水饮料企业就此消失。

但今天你发现，这些品牌又「复活」了。民营资本重新收购老品牌，把它们改造成潮流饮品、国潮符号。无论是北京的「北冰洋」，还是内蒙古的「大窑」，以及西安的「冰峰」，都在新的消费人群和审美变化下，完成了一次产品重生。

这也是企业生命周期的典型表现：随着时代变化，产品供需关系发生改变，企业就会经历兴衰起伏。如果不能持续创新，那么企业生命周期就会自然走向终点。

马斯克曾提出一个极端判断：未来手机可能都会消失。人工智能和脑机接口成熟之后，人类获取服务的方式将发生根本变化，不再需要「点开手机」，而是「产生需求」，系统就会自动响应。不管这个判断最终是否完全实现，但它至少说明一件事：产品形态的变化速度，正在远远超过企业自身的反应速度。

所以，企业的生命周期是由产品是否持续解决市场真实需求、是否跟得上消费者变化所决定的。你如果停止创新，哪怕经营再稳健，企业也会在某一个节点自然「死亡」。这就是企业生命周期的残酷逻辑。

最后一个是企业家的个人生命周期。这一周期，往往直接决定企业能否真正穿越周期。一般来说，企业家在创业初期的 10 到 15 年，往往处在认知、判断力和行动力的高峰期。这个阶段的创业者，敢做别人不敢做的事，也能看到别人看不到的未来。但当企业家进入 40 到 45 岁之后，成功变成路径依赖，过去的经验就可能变成负担。

与此同时，自然生命周期也在发生变化：家庭稳定了，财富积累了，身体素质和精力却在下降，人也更容易选择「放松」和「享受」。但真正危险的，并不是年龄，而是认知的停滞。一个非常重要的信号：当你的词汇系统开始跟不上时代时，你的判断力就已经在下降。语言系统是认知的基础。如果一个企业家的语言系统，仍停留在十年前，而世界已经更换了两代词汇，那么他眼中的世界，已经不再是真实的世界。

所以，我们今天看到的很多企业一代和二代冲突，本质上不是对错之争，而是词汇体系已经错位。当你无法理解新一代人的表达方式、价值判断和情绪结构时，你给出的决策，必然失真。企业亦是如此。很多今天「卖不动」的豪宅产品，并不是不够贵、不够大，而是已经无法匹配当下人群的生活方式、审美体系和精神状态。

结语

我们常说「穿越周期」，听起来好像只是一个周期的问题，但实际上，它背后是五个周期叠加在一起。这五个周期，哪怕有一个没对齐，企业都很难真正穿越。总之，前四个周期，更多是观察外部世界；最后一个周期，是反观自己。只有对内外的认知同时清醒，企业才有可能真正穿越我们所说的「周期」。

在全球竞争格局加速变化之际，新西兰凭借稳定的制度环境、领先的生命科学与农业科技、卓越的创新与营商体系，正成为中国企业全球化的重要训练场。

本次新西兰特训营由冯仑老师全程带队，携手企业家同学们深度走进新西兰标杆产业，对话新西兰贸易与投资机构，围绕科技创新，制度规则，产业落地，国际拓展四条主线开展沉浸式学习与商业访学，助力企业家构建全球视野与国际化能力。

新西兰特训营·首期班

火热招募中

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各位同学大家好，今天主要和大家一起聊聊，企业如何穿越周期。

我们经常讲「穿越周期」，但很多时候说得过于笼统。在我看来，一家企业，至少要面对五个不同层面的周期：社会制度周期、宏观经济周期、行业周期、企业生命周期，以及企业家个人周期。很多时候，我们分不清自己正处在哪一个周期，就习惯性地用「穿越周期」来概括一切。

于是我们看到一种常见现象，商学院请了一堆经济学家来讲宏观经济周期，讲了一大堆数据、曲线和模型，听起来很有道理，但回到企业，问题依然没有解决。这有点像看病：中医一把脉，说你「上火」；西医一检查，说你「有炎症」。听起来都没错，但如果只停留在诊断层面，企业还是不知道下一步该怎么做。

所以今天上午，我想围绕这五种周期，和大家做一次完整的分享。

01

关于「穿越周期」的本质

在分享之前，我想先给大家看一张照片。这张照片，拍摄于 20 年前，是《野蛮生长》这本书出版后的一次新书发布现场，记录了当时大家关于民营企业发展的一次讨论。

你会发现，站在一起讨论这件事的并不是某一类人，而是几种不同视角的叠加：有企业家，有经济学家，也有文化学者。王小丫是主持人，马云是企业家，余秋雨从文化与历史的角度出发，周其仁老师则代表经济学视角。只有把不同视角叠加起来看，才能真正看清一家企业当下所处的位置，以及它为什么会走到今天。

所以我们先来看第一个社会制度周期。大家会发现，中国近两百年来的企业发展史，与制度变迁始终高度相关。很多企业的命运，并不是经营能力决定的，而是被制度环境深刻塑造的。

一个很多人不知道的历史：中国第一部公司法并非诞生于新中国。而是 1904 年，清廷在慈禧太后推动的「清末新政」改革背景下颁布的《钦定大清商律》，其中包括《公司律》131 条；此后，民国时期又对公司法进行了修订。比如，1914 年，北洋政府在《大清商律》基础上颁布《公司条例》；1929 年，南京国民政府又制定新的《公司法》。此后 1946 年再次修订，逐步形成近代公司制度基本框架。

02

关于「宏观经济」的误区

接下来，我们来看第二个周期，通常被大家称为「宏观经济周期」。宏观经济周期，经济学家研究得非常多。经济学本质上研究什么？研究经济增长。放眼全球，很多获得诺贝尔经济学奖的理论，几乎都围绕一个问题展开：经济为什么会增长？只要你能对经济增长提出一个新的、不同于以往的解释，就有可能得奖。

比如，有的理论强调「包容性制度与掠夺性制度」，认为制度决定增长；有的强调「创造性破坏」，认为创新在破坏旧结构中推动增长；也有经济学家专门研究经济周期，认为经济正是在周期性波动中实现长期增长。

过去，由于数据有限，经济周期本身就很难被精准刻画，于是各种模型、曲线、判断，多少带点「算命」的意味。现在有了大数据和人工智能，经济学家可以画出更多图表、参数、指数，每天分析外汇、股价、贸易数据，但说实话，真正能「说准」的，依然很少。

这不是因为经济周期不存在。经济周期是存在的，但它更准确的名字，应该叫「商业周期」，而不是「宏观经济周期」。所谓商业周期，是纯商业活动下形成的周期，一般分为四个阶段：繁荣、衰退、萧条和复苏。它产生的基础，是效率提升带来的产能过剩，是供需失衡，是市场竞争的自然结果。这是西方经济学讨论的经典商业周期。

但问题是：中国是一个纯商业社会吗？显然不是。在中国，除了商业周期，还有政策周期的变化。比如说，我们看到很多重大行业发生的变化是无法用商业周期来解释的。所以你让宏观经济学家来解释这些问题，是解释不通的。他们也无法预测：房地产什么时候触底？平台经济政策什么时候松、什么时候紧？考公热会持续几年？这些都不是商业周期能回答的问题。

所以，在中国，真正需要重点理解的，不是商业周期，而是政策周期。

03

关于「行业周期」与「能力迁移」

第三个要讲的是行业周期。每一个行业都有其自身的发展周期和发展节奏。但需要注意的是：行业周期不是孤立存在的，它往往叠加在前两个周期之上，所以很多时候我们很难判断，问题到底出在行业本身，还是出在更大的环境变化上。

以房地产行业为例，房地产也有自己的行业周期。从更长周期来看，房地产的变化，本质上是产品形态与功能结构的演进，而不是简单的「好不好做」。

在经济发展的不同阶段，房地产承担的角色完全不同：在早期阶段，房地产更接近建筑业，核心是开发住宅，竞争的是成本、规模和速度；当人均 GDP 达到约 1 万美金后，房地产开始从单一住宅，逐步扩展到多元业态，进入服务业阶段，包括办公、商业、酒店、医疗健康、物流仓储、教育研发、公共物业等「七大类」非住宅产品；当人均 GDP 进一步提升至 3 万美金左右，房地产又会向投资与金融属性转变，更强调资产管理、金融工具与资本运作。

美国房地产市场就是一个典型例子。美国市值最高、影响力最大的「地产公司」，往往不是传统开发商，而是以金融和资产管理见长的机构，比如黑石集团，它们的房地产开发比例其实很小，核心能力在于资本运作、资产管理和长期收益设计。这背后反映的，是房地产行业周期的根本变化：从「开发住宅」转向「运营资产」，从拼速度、拼规模，转向拼运营能力和资产管理能力。

什么叫运营能力？举一个直观的例子：前两天，我去看了一个非常难运营的社区商业项目。位置在社区内部，高低起伏、人流并不集中，按传统逻辑几乎很难做起来。结果对方用了一个非常有意思的办法：不收固定租金，只做流水扣点。他们引入的是「主理人快闪店」模式，全球各地一些小众、潮流、极有个性的品牌，以 3 到 5 个月为周期轮换进驻，只按营业流水分成。

结果是，每一家店都极具个性，主理人亲自经营，反而形成了目的地效应，甚至吸引成都城里的年轻人专程开车前来。

更重要的是：通过流水扣点形成的实际收益，反而高于成都市中心的传统租金水平。这就不是开发能力，而是运营能力。而且这种能力，比开发难得多。因为你必须让每一平方米产生更高的价值。

所以，当房地产行业周期进入「住宅以外」的阶段时，所有的判断和决策，都必须从「开发思维」转向「运营思维」。核心问题不再是建什么、建多快，而是将已有物业的租金如何真正做起来。这也说明，从更长周期来看，房地产行业能力在持续迁移。

04

关于「企业生命周期」

第四个周期，我们称之为企业的生命周期。企业的生命周期由什么决定？核心不在于老板多努力，而是产品、市场以及消费者的变化。

很多企业的兴衰，都可以用这一套逻辑解释。比如饮料行业，北冰洋曾经是行业龙头，但改革开放之后，可口可乐、百事可乐进入中国后，消费者偏好迅速变化，老汽水卖不动了，企业随之衰落，再叠加改革，一批老汽水饮料企业就此消失。

但今天你发现，这些品牌又「复活」了。民营资本重新收购老品牌，把它们改造成潮流饮品、国潮符号。无论是北京的「北冰洋」，还是内蒙古的「大窑」，以及西安的「冰峰」，都在新的消费人群和审美变化下，完成了一次产品重生。

这也是企业生命周期的典型表现：随着时代变化，产品供需关系发生改变，企业就会经历兴衰起伏。如果不能持续创新，那么企业生命周期就会自然走向终点。

马斯克曾提出一个极端判断：未来手机可能都会消失。人工智能和脑机接口成熟之后，人类获取服务的方式将发生根本变化，不再需要「点开手机」，而是「产生需求」，系统就会自动响应。不管这个判断最终是否完全实现，但它至少说明一件事：产品形态的变化速度，正在远远超过企业自身的反应速度。

所以，企业的生命周期是由产品是否持续解决市场真实需求、是否跟得上消费者变化所决定的。你如果停止创新，哪怕经营再稳健，企业也会在某一个节点自然「死亡」。这就是企业生命周期的残酷逻辑。

最后一个是企业家的个人生命周期。这一周期，往往直接决定企业能否真正穿越周期。一般来说，企业家在创业初期的 10 到 15 年，往往处在认知、判断力和行动力的高峰期。这个阶段的创业者，敢做别人不敢做的事，也能看到别人看不到的未来。但当企业家进入 40 到 45 岁之后，成功变成路径依赖，过去的经验就可能变成负担。

与此同时，自然生命周期也在发生变化：家庭稳定了，财富积累了，身体素质和精力却在下降，人也更容易选择「放松」和「享受」。但真正危险的，并不是年龄，而是认知的停滞。一个非常重要的信号：当你的词汇系统开始跟不上时代时，你的判断力就已经在下降。语言系统是认知的基础。如果一个企业家的语言系统，仍停留在十年前，而世界已经更换了两代词汇，那么他眼中的世界，已经不再是真实的世界。

所以，我们今天看到的很多企业一代和二代冲突，本质上不是对错之争，而是词汇体系已经错位。当你无法理解新一代人的表达方式、价值判断和情绪结构时，你给出的决策，必然失真。企业亦是如此。很多今天「卖不动」的豪宅产品，并不是不够贵、不够大，而是已经无法匹配当下人群的生活方式、审美体系和精神状态。

结语

我们常说「穿越周期」，听起来好像只是一个周期的问题，但实际上，它背后是五个周期叠加在一起。这五个周期，哪怕有一个没对齐，企业都很难真正穿越。总之，前四个周期，更多是观察外部世界；最后一个周期，是反观自己。只有对内外的认知同时清醒，企业才有可能真正穿越我们所说的「周期」。

在全球竞争格局加速变化之际，新西兰凭借稳定的制度环境、领先的生命科学与农业科技、卓越的创新与营商体系，正成为中国企业全球化的重要训练场。

本次新西兰特训营由冯仑老师全程带队，携手企业家同学们深度走进新西兰标杆产业，对话新西兰贸易与投资机构，围绕科技创新，制度规则，产业落地，国际拓展四条主线开展沉浸式学习与商业访学，助力企业家构建全球视野与国际化能力。

新西兰特训营·首期班

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封面图 | 《前途无量》剧照

01

问：

冯叔，我是一名90后创业者，团队里也以90后居多。我看到一个说法，「现在很多年轻人，加薪，可以，升职做管理，不要。」就我的观察，一些年轻人会觉得，「我自己就很难管了，如果再去当管理者，得改变自己，得迎合下属，还可能被下属diss，何必呢？」而且，管理他们确实挺费劲。想请教冯叔，我该怎么管他们？您能不能给我一点建议。

冯仑：

如果你觉得员工难管，很可能是你管理的思路和方法太老旧了。

管有两种，一种是管制，一种叫做领导。

监狱是管制的极端。

我刚开始做生意时，通过朋友认识了一位曾经做过很多年生意的前辈。当时他是在北京很出名的个体户。

我向他请教怎么做生意。他一进屋子就东张西望，当时我那间屋子就12平米，他拿个小板凳坐在门口，离门最近的地方，把门留了半尺宽的一个缝，一边和我说话，一边不时地向门外瞄一下。

我很疑惑，就说，「没事，外边没人。」

他说，「习惯了。」

在改革开放初期，他曾经有过一个特别的经历——蹲过监狱。坐牢坐久了，就习惯性地张望，看管教是不是过来了。

坐牢居然能够让人形成如此持久的习惯，以至于出狱之后多年，也不曾改变。这件事给我留下了深刻的印象。

宗教用精神感召，是领导的极端。

我们谁也没见过真的神，但信徒们都听神的话，按照神的旨意办事。

最好的领导就是这样，用精神、价值观的感召力协调人做事。

现在的年轻人，当然有很多人很有个性。如果你想对他们进行管制，的确比较难。但是，一个好的领导者，为什么要管制他们呢？

我一直讲，领导其实是管理自己，而不是埋怨别人。在一个组织里，领导者是发牌的，是裁判。当一个领导者开始埋怨别人，抱怨这没弄好那没做对，赖别人时，他的领导就已经失败了。就像孩子没有弄好，家长老怪孩子，那他就一定是失败的家长。

在商业机构里，效率是第一位的，和谐不是第一位的。效率以目标为导向，以结果为导向。大家是在共同的价值观、愿景和目标下，合力把事做成，而不是搭伙过日子。

现在各种软件、工具那么多，团队协作的过程也可以全程留痕，可追溯。作为企业的管理者，你只要把你的价值观、团队要做的事情、每个人的任务都讲得很清晰，考核也做到正确、准确，那么，团队是很容易管理好的。

02

问：

创业之前，我以为当老板很轻松，管人嘛，动动嘴皮子就行了。等真的创业了，才知道，原来当老板这么多事情。怎么才能让自己做得游刃有余一些呢？

冯仑：

我以前经常说，「作为董事长，我的工作就六个字：想得美、说得好。」

董事长要制定战略、愿景，可不就是要想得美。如何让公司的大多数人都接受这个战略、愿景？那就要说得好。

对于公司的其他人而言，要做的，也是六个字：干得欢、挣得多。

怎么能干得欢、挣得多呢？

第一，能力和事情要匹配；第二，收益和付出要匹配。

如果员工做的事跟能力不匹配，他不可能干得欢；如果他的付出和收益不匹配，也不可能干得欢。

所以要想办法让员工干得欢，然后保证他挣得多，这样的话，组织才有效率。

组织的成功就在于每一个具体执行的团队都干得欢、挣得多，有效率。如果员工，包括经理人，都懒得干，不愿意干活，然后又挣得少，那组织就失败了。

我们现在就在朝这个方向努力，我负责想得美、说得好，CEO和其他同事负责干得欢、挣得多。

03

问：

可是挣钱太难了。谁都想挣得多，问题就是挣得不多，怎么办呢？

冯仑：

在我创业的过程中，还有一个关键词：死扛。

创业过程其实和人生经历一样，每天面对的都是未知的障碍，要用一种死扛的心情来面对。这两个字说起来容易，做起来非常困难，因为每一天、每一件事情都要坚持下去，要有「猝然临之而不惊，无故加之而不怒」的功夫。

为了朝着自己预定的方向去走，你要去驾驭变量，使它们变成推动力，而不是阻碍力，所以我总是用一句玩笑话来形容创业：「把丧事当喜事办，把喜事当日子过。」

作为公司的老板，领导者，要能经受委屈，因为领导者就是一个「垃圾桶」，所有的失败、困难、不顺利，都在你这里。同时，你又是个「发动机」，要兜底，就是负责任，还要有解决问题的方法和承担责任的勇气，要激励大家，让他们看到希望。

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因为户外登山服界的“扛把子”来了！——

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每年冬天，总会有好几拨冷空气，这件冲锋夹克就好比是你的“移动暖气房”！

内胆藏着曾获得诺贝尔奖的黑科技——石墨烯！

石墨烯是碳的同素异形体，2004年时英国物理学家成功从石墨中分离出石墨烯，2009年在石墨烯体系中发现了常温下的量子霍尔效应，而获得2010年度的诺贝尔物理学奖。

现在，石墨烯可堪称为保暖服界的“bi杀技”。

石墨烯有多“牛”？

穿着它就像寒风夜里裹着电热毯一样温暖！

因为石墨烯内胆能捕捉人体散发的热量，把热量转化成热能，保暖效率远高于普通的棉服。

特定实验室环境下的测试更让人震撼：把特制的灯泡放在石墨烯上，不用插电，竟自动亮了！

这款石墨烯夹克可以说是：锁温+蓄热+抑J, “buff叠满”。

哪怕寒冷的清晨送娃上学，或者寒冬腊月爬山赏雪，外套选这一件就足够！

同事亲测：“到西北旅游晚上冷，外面一件夹克，里面一件毛衣，全身都暖烘烘的！比羽绒服划算多了！”

 特惠价：149元 

雨水突袭？咖啡奶茶泼溅？户外爬山沾到泥点？

穿上这件外套，这些都不再是问题！

外层采用高级的聚酯纤维+类似荷叶拒水的科技。

防水测试：

水滴打上去像踩了滑板一样，唰地溜走，不留痕！

防风测试：

吹风机猛吹纸巾乱飞。

冲锋夹克一挡——纸巾纹丝不动！

冷风？寒风？休想钻进来！

除了防水、防风之外，还防污：

不小心番茄酱蹭一身？

用纸巾轻轻一抹，污渍就消失了！

而且，还是耐磨抗撕裂面料：

螺丝刀/剪刀，狠刮都没事

穿三年依旧挺括如新，真的省钱又省心。

同事反馈：“有一天下班时遇到大雨，路人都淋成“落汤鸡”，我到家甩一甩夹克，水珠就全滚了！内里还是干的，厉害！”

 特惠价：149元 

有人说：冲锋夹克显臃肿。

？不！那是你没遇到对的款（版型）！

这款是U.S.P A品牌方自己设计的3D立体剪裁版型。

我愿称之为：微胖界的“PS（修图软件）”！

肩线立裁，提升气质。

腰身微收，视觉上藏起赘肉，也可以说视觉上瘦了一圈。

宽松版型却不垮塌，利落，视觉上减龄，显年轻。

象牙白，温柔提亮

橄榄绿，沉稳大气

樱花粉，很嫩，似回到少女时代！

还有6种颜色，任你选。

而且，还是男女同款！

和对象穿，当情侣装，甜蜜又登对。

给爸妈穿，让ta们秒变“潮叔潮姨”。

尺码更是人性化，90斤到220斤都能穿，几乎覆盖全部体重。

买对尺码，这个版型一点都不臃肿，活动自如，南北方都能稳稳拿捏。

一家人都能穿出名牌范儿！

我的同事就是微胖的身形，她反馈说：“160斤，穿2XL码，琥珀棕色，朋友看了问我最近是不是瘦了？其实并没有，只是衣服的效果啦。”

 特惠价：149元 

有人怀疑：百元价位能买正品名牌货？

如果是在这篇文章里下单，我可以保证：能买到！

U.S.POLO是美国马球协会的嫡系品牌，有130年历史！

在世界范围内已有几千家专柜，根正苗红，带防伪码，非贴牌假货！

看看细节图，你就知道什么叫做“奢华到指尖”：

所有缝线都有压胶密封，风雨几乎无缝可钻！

连帽的帽子可拆卸设计，非常灵活。

立领挡风护脖颈。

拉链顺滑，比德FU巧克力还要丝滑。

袖口魔术贴，可防止风倒灌。

还有2个巨能装的口袋，手机、钥匙、纸巾全放得下！

上海港汇、巴黎春天等专柜的同款，实体专柜同款的高品质，只需百元的价位。

现在买一件就相当于帮自己省下不只几百块了。

错过这波优惠，估计要拍大腿！

专柜正品+“诺贝尔级的”保暖+三防软铠甲，视觉显瘦，只需149元！

约3杯星巴巴咖啡的钱就能买一件能穿五年的名牌POLO夹克外套！

冬天到，先下单为强，在寒潮来临之前把温暖锁住吧！

温馨提示：

樱花粉色适合女士，只有5个尺码可选（S~2XL），

男士推荐选购：皇家蓝/黑色/琥珀棕。

 特惠价：149元 

贾国龙，图源：西贝官网

58岁的贾国龙，应该已经发自内心地意识到：自己不再天然站在「正确」的一边。

这个行业、这代消费者、这套商业规则，乃至正确与错误的底层逻辑，都已经：悄然换挡！

贾国龙用了100天沉默，不是思考如何反驳，而是在时代的耳光下被迫复盘。

冬至那天，他终于卸下所有企业家的包袱，在接受《南方周末》的专访时，开诚布公地道歉：「我认错，我向顾客认错，向员工认错，也向我自己认错。」

在一个习惯用胜负、成败、对错来定义企业家的环境里，这句话并不讨巧。

但恰恰是这句看似「示弱」的话，让一场发酵数月的舆情危机，从单纯的品牌公关事故，转向了一次值得被认真讨论的商业样本。

如果只看履历，贾国龙几乎是中国餐饮创业的标准成功模板。

1988年，他从大学退学，揣着5500元，在内蒙古临河的街头，开出第一家小饭馆。

此后，他勇闯北京，在竞争惨烈的京城餐饮市场上，打磨菜品、跑通了单店模式。

再用近三十年时间，将一家地方小馆子，做成在全国拥有360多家门店、年营收62亿元的中式餐饮头部品牌。

这不是运气使然，这是那一代创业者最熟悉的路径：靠勤奋、精准判断与验证有效的方法论夯实地盘，一步一步走出来。

西贝的成功，建立在三件事之上：

对原料和工艺的极度重视、对标准化与中央厨房的长期投入，以及对可复制连锁模式的执拗追求。

在很长一段时间内，这套方法论帮西贝穿越非典、扛过房租暴涨、躲过同质化围剿，几乎没输过。

也正因为如此，贾国龙身上，天然带着一种「我知道什么是对的」的底气。

然而，2025年9月10日，罗永浩的一条微博，将西贝推上风口浪尖。

如果从结果倒推，这是一场典型的舆情失控。但回到当时的判断节点，你会发现，贾国龙的反应几乎是老一代企业家的本能反应。

他做了三件事：

第一，举起预制菜行业标准做背书，明确表态西贝没有一道预制菜。第二，开放厨房，用透明证明清白。第三，直面硬刚质疑者，把舆论焦点强行拉回是非判断上。

这三步，在过去的商业语境里，堪称一次教科书级别的危机公关——用权威标准对标定调，用实际行动佐证，用强硬姿态止损。

但问题在于，现实已经不按这套逻辑运转。

这一次，贾国龙遭遇了一种他不熟悉的力量——新生代的消费者（网民），相比行业标准，更在乎自己的标准，相比讨论标准，更在乎自己是否得到尊重。

这种改变，让西贝的标准解法彻底沦为无效操作。

接受《南方周末》采访时，贾国龙表示，所有问题都可以归结到两个字——骄傲。他说，自己最大的错误，不是中央厨房，也不是西兰花，而是：

「长期忽视了顾客的声音。」

这是一次深刻的认知矫正。它是对自我内在的检讨和推倒，也更是对外部环境的重新理解与认知。

对于习惯了永远正确的人来说，认错是可贵的，但更可贵的是改错：真正在一些事情上彻底放弃自己。

据《南方周报》报道，58岁的贾国龙，站在舆论的风口浪尖上，承受了前所未有的心理压力。他坦言，自己连续40天靠吃安眠药入睡，每天有处理不完的事，憋了一肚子的心里话。

对一位长期靠经验和直觉判断的企业家来说，认错本身就是痛苦的心理解构：过去支撑成功的核心能力，如今竟成为新时代前进的拖累。

「我认错，我向顾客认错，向员工认错，也向我自己认错。」

这句话的背后，是一位企业家的自我认知震荡，是一场彻底的刀刃向内的自我革命。具体来讲，可拆解为三个层面的反思：

其一，骄傲的反噬。

长期的成功，让贾国龙陷入「我知道什么是对的」的认知盲区。这种骄傲，让他在舆情初期选择硬刚而非倾听，忽视了情绪化舆论场中「道理不敌情绪」的真相。

其二，冲动的代价。

正面硬刚、开放厨房、微信群过激言辞，冲动不仅耗费资源，更透支了品牌好感度，暴露很多传统企业家对社交媒体舆情的理解不足。

用线下对抗思维应对线上情绪逻辑，只会加剧被动。

其三，自我质疑与重建。

危机迫使贾国龙第一次意识到：企业家判断力并非万能，时代在换挡，必须重新评估自己的位置。

贾国龙做出的关键决定，是主动撤回个人表达权：「以后我也不再做个人IP，退回来认真干活……好好把菜做好、服务好顾客，这才是我擅长的。」

这句话背后，是对企业家角色的深刻反思。

过去，企业家个人IP往往被视为企业核心竞争力。但在情绪化的舆论环境里，企业家本人的表达，很容易被过度放大，甚至成为风险源头。

贾国龙意识到：企业家表达≠企业竞争力、个人判断≠群体共识、舆论声量≠消费者信任。

认错，不只是表态，更是组织理性重新接管企业表达权的过程：企业家退居幕后，从「证明自己对」转向优化组织和产品，建立不依赖个人的决策体系。

在对消费者声音的再理解中，贾国龙做出了一系列思路升级：

其一，放弃用专业定义对抗公众。

他不再用行业标准来对抗消费者认知，而是顺应公众理解，重新优化中央厨房流程。这不是向非理性妥协，而是对消费者价值的尊重。

其二，从忽视声音到主动倾听。

西贝的成功，让它陷入路径依赖，专注复制成功却忽视需求变化。危机让贾国龙明白：消费者吐槽是优化方向，情绪是品牌试金石，倾听是企业长期发展的根基。

其三，从单点修补到系统升级。

多数企业危机中「头疼医头」，而贾国龙选择重构管理、决策、沟通体系，确保全环节捕捉消费者需求。这种系统性调整，才是企业穿越周期的核心能力。

贾国龙的低头，也为行业提供了重要参考：认错不是弱点，而是企业在复杂环境中快速校正策略的能力体现。

他总结道：「我长期忽视了顾客的声音……人都是吃一堑长一智，未来不能再独断专行。」

这不仅是个人反思，也是一个企业家在新时代背景下的战略重构声明——从个人权威到组织理性。

认错之后，行动才是关键。

过去几个月，西贝在贾国龙的带领下，做出具体调整，也折射了行业趋势。具体包括但不仅限于：

●主动降价20%，但不走低价路线。

●增加人力成本，提升门店的服务密度。

●将更多加工环节前置到门店，还原中餐的烟火气。

这本质上，是贾国龙推动西贝完成了一场深刻的商业模型再平衡：从效率优先到体验优先。

在中式正餐领域，这是一个重要信号。

过去20年，行业的核心命题是：如何像快餐一样高效？而现在，命题正在变成：如何在规模化的前提下，保住不可替代的体验？

值得注意的是，贾国龙并没有否定中央厨房，也没有向公众完全妥协。他在权衡风险和体验之间，做出了现实的折中：

食品安全和稳定性由中央厨房保障，烟火气和情绪价值回到门店。

在存量竞争和中餐连锁发展的背景下，这是可复制、可管理的升级方案。他同时强调：「西贝不会变成一个低价品牌，也不会是中国版麦当劳。」

蜜雪冰城已在全球开出五万多家门店，连锁中餐的天花板仍未摸到，但路径必须调整。降价不是让利于效率，而是投资于消费者情绪价值和复购循环。

正如贾国龙总结的：「老板少挣点，员工多挣点，顾客满意常来，商业模式就能跑通。」

这次风波中，西贝全国门店接受各级监管部门80多次检查，没有一起违法违规处罚。

贾国龙不是输给了预制菜，也不是输给了舆论，而是比很多人更早地面对一个现实：时代已经换挡。

而他低头之后的调整，也是中国连锁餐饮业正在探索的路径：从效率最大化到体验密度最大化，从完全标准化到适度前置加工、保留烟火气，从个人IP到组织理性驱动。

贾国龙在《南方周末》专访时说，如果西贝挺不过这次危机，他就和夫人回草原养羊。这不是悲情表态，而是一种结果接受能力。

但更重要的是，他同时说：

「如果挺过这场危机，我还会继续给门店增加人力投入。西贝是有远大理想的企业，我们要加快出海，努力成为有国际影响力的中餐品牌。」

在高度不确定的时代，企业家最稀缺的能力，不仅仅是判断力，也更包括面对现实之后的修正力。很多时候，危机都是带着礼物来的，但只有具备这种修正力，才能将礼物收下。

参考资料：

[1]《沉默100天后，贾国龙首次回应西贝预制菜风波》南方周末

有人说，中国一半的美，都在新疆！！

除了新疆独一份的美景，你可能不知道新疆还是丝绸之路上的美酒天堂！

这次喝到的来自天山脚下的王炸新疆半甜红！背书、产区、酒庄、奖项、口感、实力，都值得推荐！关键价格真的很香！

它就是屡次断货、口碑爆棚，并且拥有吉尼斯世界纪录与国际金奖双重加冕的明星单品：

——【大美新疆·S半甜红葡萄酒】口感柔顺更好喝！新年必入单品！

👍喝过的都直呼：太好喝了！

-点击下图即可跳转查看-

👍看过他硬核的背书，才知道什么是真正的“世界级美酒”！

✅单品打破【世界吉尼斯销量纪录】

✅荣获2025·IGC国际葡萄酒大奖赛·金奖

✅荣获2025·法国国际葡萄酒大奖赛·银奖

✅品牌拥有28项发明专利，荣获约100项权威奖项

✅酒庄占地约30.6万平方千米，葡萄园约7万亩

✅采用7层砾质土壤，利于积累更多糖分和风味物质

✅源自4000米天山雪融水灌溉，天然纯净无污染

✅精选“葡萄品种之冠”赤霞珠+梅鹿辄+小波尔多混酿

✅全年约2800小时日照，北纬44度黄金纬线，被称为世界3大葡萄酒产区

小编自己一直很喜欢喝这款美酒，大美新疆·S半甜红，精准捕捉了新年欢聚的精髓——愉悦感！

它的“好喝”，是贯穿始终、层次丰富的味觉享受~

开瓶倒入杯中，明亮诱人的红宝石酒液，便已赏心悦目，还非常好喝！

轻嗅一下，仿佛捧起一串黑加仑，夹杂着熟透的黑樱桃、多汁的黑加仑的芬芳扑鼻而来，节日的气氛，瞬间被这馥郁的果香点燃！

✔️入口，更直接的感受，便是那恰到好处的3-4分甜！

这甜，非糖水般的单调甜腻，而是成熟浆果自然浓缩的甘美，清新活泼，瞬间打开味蕾～

让不常饮酒的人也能立刻欣然接受，直呼：“真好喝！”

随着酒液在口中停留，其精髓才真正展现！

得益于天山北麓黄金产区2800小时日照带来的成熟度，赤霞珠葡萄强劲的单宁被磨砺得异常细腻柔顺～

口感犹如优质的丝绒滑过舌尖，像是咬破一颗饱满的樱桃，“爆汁”感十足！

2️⃣世界级品质，国际认可！打破【世界吉尼斯销量】纪录！2次荣获国际大奖！

这款S半甜红所以能集众多优点于一身，更在于品牌实力够硬核：

新疆沙地酒庄，坐落于“北纬44°”黄金葡萄纬线-新疆天山北麓葡萄酒优质产区，这里是公认的酿酒葡萄黄金生长带！

与法国波尔多、美国加州并称为“世界三大天堂级葡萄产区”。7层砾质土壤排水性非常好，昼夜平均温差达20°C以上。

种植团队坚持：

✅颗颗手工采摘✅亩产严格控制✅全程天然栽培

全年日照超2800个小时，比法国波尔多还长！造就了葡萄酒更浓郁醇厚的香气！

沙地酒庄总投资5.5亿元，占地30.6万平方米，坐拥7万亩葡萄园，年产能达5万吨！

酒庄引源自海拔4000米的天山雪融水灌溉孕育葡萄。

✔️打破吉尼斯世界销量纪录，销量证明实力！

对于大美新疆·S半甜红，你可以拥有百分百的笃定，因为它用举世瞩目的成绩回答了所有问题！

2023年，大美新疆·S半甜红缔造了一个“世界销售神话”！

一场史无前例的挑战悄然开始：冲击“单场葡萄酒销售瓶数”吉尼斯世界纪录！

结果令人瞠目结舌：仅用2小时，狂销12万瓶！可想而知有多火爆！！

这项纪录的诞生，并非仅仅源于营销的魅力，其根本是产品“太好喝了”所积累的磅礴口碑与市场渴望！

消费者用真金白银的疯狂抢购，投票选出了他们心中当之无愧的“人气之冠”！

如果吉尼斯纪录代表了无与伦比的市场号召力，那么接连荣获的两项国际权威大奖，则为其卓越品质盖上了荣耀的玺印~

在世界级的葡萄酒评比中，大美新疆·S半甜红凭借其丝滑平衡的口感、馥郁纯净的果香以及新疆天山北麓产区的风土表达！

从众多国际品牌中脱颖而出，一举摘金！

这标志着，它的品质、获得了专业评审们的一致赞誉~

“好喝”——从此有了世界级·的证书！

正值年终盛典，好酒也要有好价！不仅有“世界纪录”，有“国际大奖”！还有一个你无法拒绝的优点，就是它的价格：

在官旗，这款S半甜红6瓶都要589元，平均每瓶价值小百元！价值不言而喻！

但今天，由于我们和品牌方是老朋友了，为了让大家品尝到新疆葡萄酒的卓越品质，直接拿到了福利优惠：

 仅需：99元即可带走2瓶*750ml半甜红！还送新年手提礼袋+海马刀！

单瓶不到50元！赠礼自饮都体面！

单瓶低至46.5元！聚会宴请！超划算！

因为价格难得，库存也十分有限，前段双十二2000组库存不到3小时售罄，秒杀随时可能结束～

一生总要尝一次新疆美酒，千万不能错过啊！

送礼更无需多言，这样一瓶拥有“世界纪录”和“国际大奖”背书的佳酿，其份量与诚意，已然彰显无遗～

加上它勃艮第重型瓶身沉稳大气，双重烫金酒标尽显低奢高雅，当它被作为礼物送出时，更体现了你一份独到的眼光、一份尊荣的分享！

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  世界三大黄金产区  

天山北麓的奢*侈风土