稀缺的不是Token而是人才，AI产业重构需1000个‘亨利·福特’

在人工智能（AI）技术快速发展的今天，Token调用量和基础设施建设成为资本追逐的焦点。然而，长江商学院教授孙天澍提醒业界：稀缺的不是Token，而是能够推动产业重构的复合型人才。

孙天澍教授长期研究AI如何重构千行百业，他曾是南加州大学终身教授，并在Meta、阿里巴巴等公司任职，拥有深厚的产学背景。在今年5月和7月的两次对话中，他观察到资本市场对AI的关注点发生了微妙变化：从早期的Token规模叙事，转向对产业价值实现的追问。

"Token只是一个供给端的计量单位，"孙天澍解释道，"它更像是一种新的燃料，连接着能源、芯片、算力等基础设施，以及最终的产品和应用场景。但关键在于，这些技术能力能否转化为实际的产业价值。"

根据孙教授的观点，AI在To B领域的应用潜力远大于消费互联网。他提出，每个垂直产业都可以构建自己的"产业大脑"，形成智能体系统。这种转型需要一批既懂产业运作，又具备AI原生思维的"亨利·福特"式人才，他们能够重新设计生产方式、商业模式和产业秩序，而非简单地给旧流程增加AI功能。

为阐释这一观点，孙天澍提出了"AI价值倒三角"模型（如图2]所示）。该模型将AI的价值创造过程分为三个层次：最底层是能源、基础设施和算力调度；中间层是模型和技术能力；最顶层则是产品、场景和产业价值。

"目前的情况是，下半部分的技术进步非常迅速，"孙天澍指出，"但上半部分的应用和商业化进展相对缓慢。Token-per-Watt持续提升，但Value-per-Token还在探索阶段。"

他进一步强调，Token消耗并不能直接等同于价值创造。"同样数量的Token，用在低价值内容生成和高价值产业场景（如新药研发、智能制造）上，产生的价值完全不同。真正衡量AI价值的，应该是完成的任务和改变的结果。"

孙天澍认为，AI产业的健康发展需要一个自我实现的正循环：底层技术持续投入放大，最终转化为上层千行百业的实际价值。而实现这一目标的关键，在于培养能够跨越技术和产业鸿沟的专业人才。

"中国这一轮AI更大的机会，不在复制新的消费互联网，而是在AI To B领域，"孙天澍总结道，"我们需要的是理解产业隐性知识、业务架构和组织变革的复合型人才，他们就像100年前的亨利·福特那样，重新设计生产方式，开创产业新时代。"

这张黑白照片展示了亨利·福特在底特律高地公园工厂的场景。左侧是排列整齐的汽车生产线，右侧是亨利·福特本人的肖像。这幅图像生动地诠释了孙天澍所提到的"第一性原理重新设计"理念，即通过根本性的创新来重构整个生产体系。

该图表清晰地展示了AI价值创造的三个层次：最底层是算力和基础设施，中间层是Token和前沿模型，最顶层则是产业价值。AI架构师和智能体系统位于中间层，连接着技术能力和商业价值，体现了孙天澍关于AI价值转化的核心观点。