第七屆商業模式圓桌會議在清華舉行：中外學者共議AI時代商業模式創新

2026年6月20日至21日，第七屆商業模式圓桌會議在清華大學舉行。本屆會議由清華經管商業模式創新研究中心承辦，以“AI時代的商業模式創新”為主題，匯聚了清華大學、北京大學、美國沃頓商學院、美國猶他大學、新加坡國立大學等國內外高校學者，以及來自投資機構、AI企業和產業一線的實踐者，共同探討人工智能的商業模式、組織形態和企業競爭優勢帶來的深層影響。

兩天會議期間，四場主旨演講、七場專題分享和兩場圓桌對話密集展開。與會嘉賓圍繞AI如何改變企業價值創造、交易結構、資源配置與組織協同展開深入討論。一個重要共識逐漸清晰：AI帶來的變化已經超越單純的工具提效，正在推動商業模式創新進入系統性重構階段。

清華、北大學者共論AI時代商業模式競爭優勢

在主旨演講環節，清華大學經濟管理學院教授、“魏朱商業模式”理論創始人之一朱武祥，北京大學匯豐商學院教授、“魏朱商業模式”理論創始人之一魏煒，分別從商業模式設計與交易結構角度，對AI時代企業如何構建競爭優勢進行了系統闡釋。

清華大學朱武祥教授從“活動與交易”的商業模式原點出發指出，商業模式最終落在企業如何組織活動、如何設計交易、如何創造客戶價值上。AI會成為強者的加速器，使競爭分化進一步加快。對于企業而言，單純依靠AI降本增效，很容易被競爭者模仿，難以形成長期優勢。真正有價值的AI應用，應當建立在企業自身稟賦、客戶價值和差異化設計之上。

北京大學魏煒教授則進一步回應了“AI時代可持續優勢從何而來”這一核心問題。他認為，AI本身并不會天然形成壁壘。當企業商業模式相同時，AI更多只是效率放大器；只有當企業在交易結構、價值分配和組織協同上形成差異化設計時，AI才可能轉化為結構性優勢。

兩位來自清華和北大的商業模式研究代表學者，在本屆會議上形成了高度一致的判斷：AI不會自動帶來競爭優勢，真正決定企業長期競爭力的，仍然是商業模式本身的設計能力。

國際學者提供全球理論視角

沃頓商學院Marie and Joseph Melone講席教授Raffi Amit，以及資源基礎理論代表學者、美國猶他大學David Eccles商學院教授Jay Barney，從國際商業研究視角回應了AI時代的商業模式創新命題。

Raffi Amit教授從活動系統角度指出，AI正在推動商業模式從線性走向遞歸，從確定性走向概率化。企業的商業模式越動態、越具自我學習能力，就越難被競爭對手簡單復制。

Jay Barney教授則從資源基礎觀出發提出，AI本身通常難以構成持續競爭優勢，因為它容易被復制和商品化。企業真正持久的優勢，仍然來自那些難以被AI替代和復制的部分，包括獨特商業模式、領導力、組織文化以及人與人之間的信任。

從清華、北大到沃頓、猶他大學，本屆會議在理論層面形成了一個共同判斷：AI本身并不是護城河，AI與差異化商業模式、獨特組織能力和不可復制資源的結合，才可能成為企業長期競爭優勢的來源。

AI正在進入分工、交易與組織行動

在專題分享環節，西安交通大學副研究員、清華經管商業模式創新研究中心研究主管王子陽提出，AI正在成為人與工具之外的“第三種參與者”。

過去，商業模式主要圍繞人與工具展開，人負責判斷、組織與執行，工具負責輔助提升效率。而今天，AI已經開始自主參與分工、參與交易、參與組織行動，企業需要重新理解AI在商業系統中的位置。

這一觀點與本屆會議關于商業模式重構的討論形成了呼應。AI不再只是被動工具，而是正在進入企業的活動系統、交易結構和組織協同過程。企業面對AI，不能只思考如何把現有流程做得更快，還要進一步思考哪些業務關系、協作方式和價值鏈條可以被重新設計。

新加坡國立大學商學院兼職教授周宏騏從企業經營結構角度指出，引入AI之后，企業的業務定位可能沒有改變，但業務結構和交易結構已經發生變化。過去企業給真人發薪，如今開始為token付費。所謂“AI做決策”，實質上是企業的制度、流程和判斷邏輯被部分交付給AI執行，但最終責任仍然需要由人承擔。

從全球AI浪潮到中國企業實踐

除理論討論外，本屆會議還呈現了大量來自產業和投資一線的觀察。

清科集團管理合伙人、母基金管理合伙人符星華分享了中國AI產業投資數據。她指出，過去十年中國泛AI投資總量接近1.5萬億元，核心企業數量不足6000家。與美國相比，中國AI投資仍有較大發展空間。今年一季度AI融資同比增長明顯，也說明中國AI產業仍處在起步和加速階段。

這一組數據也顯示，中國AI產業正在全球AI競爭格局中進入新的發展階段。隨著大模型、Agent、企業智能體和AI原生組織加速演進，中國企業面對的已經不只是技術應用問題，更是如何在全球商業模式創新浪潮中找到自身定位的問題。

天鵝到家創始人陳小華提出，AI已經進入Agent時代。大模型更像發動機，Agent才是整車。未來復雜的撮合交易、跨平臺協作和跨部門協同，將越來越多由Agent完成。企業真正要理解的不是模型本身，而是如何把模型能力封裝進業務流程和組織系統之中。

在圍繞“AI產業落地的難點和機會”的圓桌討論中，多位企業實踐者認為，模型能力已經足夠強大，真正制約AI落地的往往是組織認知、責任邊界、受益機制、數據標準和業務場景。企業如果只是把AI作為工具補丁，得到的多是線性增長；如果圍繞AI重構業務和組織，才可能打開更大的增長空間。

品牌競爭進入AI入口時代

AI對商業模式的影響，也正在延伸到品牌增長和用戶決策環節。作為《GEO實戰》作者，龐文英在會上從AI搜索入口遷移的角度指出，AI已經成為新的信息入口和決策入口，用戶不再只通過傳統搜索引擎尋找信息，而是越來越多通過大模型、AI搜索、智能問答和Agent系統獲得答案。

她認為，品牌過去長期圍繞SEO展開的工作，正在向GEO轉移。企業不僅要關注自己能否被搜索到，更要關注AI是否能夠準確理解品牌、是否愿意在關鍵問題中推薦品牌、是否能夠把品牌優勢解釋清楚，并進一步推動轉化。

這一觀點與本屆會議關于AI重構商業模式的主題形成了呼應。AI正在改變企業內部效率，也在改變企業與用戶之間的連接方式。對于品牌而言，未來競爭將從進入用戶心智，進一步延伸到進入AI的認知系統和調用鏈路。

AI時代的商業模式創新成為全球共同議題

綜合兩天會議討論可以看到，AI時代的商業模式創新已經成為全球商業研究和企業實踐共同面對的新命題。

首先，AI改變的是企業組織活動、設計交易和創造價值的方式。它正在從工具層進入業務層、組織層和商業模式層，推動企業重新思考自身的價值創造邏輯。

其次，AI本身難以構成長期護城河。無論是清華、北大學者的商業模式視角，還是沃頓、猶他大學等國際學者的理論回應，都指向同一個結論：真正持久的優勢來自差異化商業模式、獨特數據資產、組織能力和信任關系。

第三，企業之間的差距可能被進一步拉大。同樣一套AI工具，有的企業用于局部提效，有的企業用來重構業務模式、組織關系和價值鏈條。前者獲得短期效率，后者更有可能形成長期優勢。

第七屆商業模式圓桌會議的召開，為AI時代企業如何理解商業模式創新、如何構建長期競爭優勢提供了重要的理論參照與實踐啟發。從清華、北大到沃頓、猶他大學，從中國企業實踐到全球商業模式理論，本屆會議也表明：AI時代的商業模式創新，正在成為連接國際學術研究與產業實踐的重要議題。

隨著AI從技術應用走向商業系統重構，未來企業競爭的關鍵，將不再只是“是否使用AI”，而是“如何用AI重新設計商業模式”。