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「编者按」

作为企业家、投资人，创业导师，檀林拥有20多年的国际化公司高级管理经验，历任赛贝斯、甲骨文、苹果、微软高级管理者，也经历了多次从0到1的成功创业。2018年至今，檀林专注创新孵化服务领域，担任多家大企业及创新服务平台的外部合伙人、首席生态官。他也是学贯中西的文史哲深度爱好者、诗人。

2018年以来，檀林利用生态资源在相邻领域探索新的价值创造，帮助海尔、金茂、蒙牛等大企业实践第二曲线创新。

对于正处于变革前夜的当下，檀林认为，唯一可持续的增长源自知识的溢出、创新，知识增长来自于学习。以ChatGPT为代表的大语言模型是新技术革命的开始，每个人未来和AI打交道，都需要有充分理解数字技术的能力。

“读诗对于做AI、人工智能建模非常有价值。因为诗是靠模型去表达的。所有诗歌里的意象，都是一种认知模型。诗歌会给你一种超越文字的体验。是一种更高维度的表达。”

（企业家、投资人、诗人，溪山天使汇首席生态官   檀林 ）

以下为精彩分享：

创新创业趋势

——回归技术创新本质，提升未来生产力和效率

问：您历任国际化公司高级管理者和科技创新领域生态官，您的个人经历？

檀林：我1988年去海外读书，1994年回国后一直在外企工作，包括美国赛贝斯、苹果、甲骨文、CA以及微软公司等。中间也参与了两次创业，B轮前后被收购，经历过从0到1的过程。

随着年龄的增长，我希望将以前的经验提炼总结出来，帮助更多创业者。所以2018年加入微软加速器之后，一直专注做早期创新孵化服务工作。2020年，我担任海尔海创会首席生态官，同时也为溪山天使汇、36kr加速营等创新服务平台提供课程和项目孵化辅导。

问：您如何看待当前中国社会经济、创新创业大环境的变化趋势？新的增长如何实现？

檀林：这几年市场相对更成熟了，方向发生了一些变化，也不像2015年大众创新万众创业时那么热，那时是移动互联网的风口期。现在更多强调政府引导，硬科技方向的创业更受重视。

从整体趋势上看，可以利用疫情之后经济转型期间，国家重点发展的是提升未来生产力和效率的技术应用领域的创业机会，这对国家甚至时代发展非常重要。

回归到技术创新的本质，所有经济增长最终是靠技术创新拉动，而不是靠人口红利和“三驾马车”拉动。投资、消费、出口拉动的经济增长，都是不可持续的。唯一可持续的增长是靠知识的溢出——能生产新的知识，或者能快速传播知识、应用新知识，让创新发挥价值。

创业投资模式

——让创新机会自发涌现，探索第二曲线

问：当前阶段科技创新对项目稀缺性、技术壁垒要求高，如何看待创新机会？

檀林：科技创新需要依托产业生态去做，是“命题孵化”。对于一家企业，特别是行业龙头企业，在一个行业扎根了十几二十几年，甚至更长时间，它对整个产业的趋势判断有非常深刻的洞见。但可能因为成功者诅咒以及既定的组织结构、流程机制没那么灵活，完全靠企业自身做突破性创新，或将一些技术快速应用到商业模式和创新领域中，会有一定局限性，需要借助外部初创企业探索。

所以我帮助海尔海创会做海尔生态、内部企业的重新孵化，也将这个能力输送到金茂、蒙牛、中金等龙头企业，帮它们数字化转型的同时，利用创客资源在相邻领域探索新的价值创造，用创新方式开启第二曲线。

对于溪山天使汇，因为不错的理念，聚合了很多连续创业者，包括企业高管、投资人以及特定领域的专家，平台能收获多样性红利。

在这种氛围和持续活动过程中，很多创新机会可以自发涌现。我非常认同《伟大为什么不能被计划》书中的一些观点，真正能改变世界的创新，绝对不是被计划的，都是在过程中不断探索，自发涌现出来的。

溪山模式的*好处是没有特定目标，以“知不知、求不同”的理念打造学习型组织，可以让很多想法充分流动，大家可以做各个维度上的Alignment，拉齐认知的同时发现新机会。而且组织生态内部也不是孤立的，涌现出创新的同时，自身会带着匹配的资源。所以溪山内部涌现出来的项目成功率，比外面孤立找项目更高。

AI的机会

——生成式AI带来的变化更深入持久

问：人工智能技术引领下的创新趋势和未来生活图景？

檀林：凯文·凯利说，X+AI等于未来1万种创业企业的商业模式。所以生成式AI是一个Paradigm shift，是范式转移。原来那套AI 应用的场景，包括商汤、旷世等以视觉人脸识别的AI模式，其实是比较窄的应用范围领域。

以ChatGPT为代表的大语言模型，带给我们的想象空间是每个人可以参与其中，人的工作、生活、学习方式可能会永久的被AI所改变，因为每一个场景都可能有一个智能助理。不管你做什么事情，都可以让AI跟你一起来做。只不过现在AI没有自我意识，所以它还是你的一个副手，一个工具，你需要领导它，给它下达指令，去教它怎么做，让它替你完成很多事情。这就是人跟AI的组合，可以极大提升学习、工作和生产效率，甚至生活品质。

未来跟AI打交道，就需要能充分了解数字技术的能力，将其变成基本素养。不仅是创业者，任何人都需要学习、掌握这种新技能。

所以机会很多，相当于2007年乔布斯发布苹果智能手机之后，移动互联网带来的翻天覆地的改变。但生成式AI带来的变化会更深入，更持久。

创新技术挑战传统

——从更高维的模式思考社会经济的平衡

问：关于创新技术对传统商业模式的挑战，以及对社会生态带来的的机会，您的实践和看法？

檀林：我在北大智慧城市中心任客座研究员的时候，研究过一种城市创新的模式，就是和都市农业结合的生态田园综合体，当时与斯坦福大学一起合作的项目，叫Regen Village，是基于再生经济的生态循环村落，用数字技术加合成生物学技术去做，不仅是碳中和，还可以循环其它农业生产要素，如水、磷和氮。

这种再生经济模式，需要把所有生产要素全部循环起来，在整个过程中，不仅浪费非常小，对环境危害非常小，甚至还能改善环境。同时，整个循环经济模型可以让更多人参与进来，是共同富裕公平分享的理念。

2016年到2018年期间，理念很好但落地技术不成熟，并且当时大环境下传统方式的商业化更容易，很多人认为环境保护、社会公平、和谐发展会增加企业负担。其实这个理念未被真正理解，对企业不是负担，是可以真正抵抗经济波动的支撑，让企业更有韧性，品牌更有吸引力，是一种新的高维商业模式。

以前大家沿着一个维度考虑问题，如何将投资*化，而投资仅限于产生的经济价值，没有从其它角度去思考。

2018年，我一直在关注企业用创新技术挑战传统商业模式的项目。疫情之后，这个理念被逐步认可。“数字游民”概念也是我在北大时引进的，疫情之前数字游民很难被认同或接受。现在，2022年被称为“中国数字游民元年”，大家自发形成数字游民聚落，大理变成“大理佛尼亚”，国内的数字游民据称，有超50%都在大理，未来这个模式随着乡村振兴的进一步深入，会覆盖全国。

对创业者的建议

——要把AI跟个人变成混合混编舰队

问：在新的技术变革前夜，企业和个人应该如何面对不确定性？

檀林：未来企业应该开放边界，企业跟合作伙伴，甚至用户，是靠价值观或理念结成合作关系，在理念共识基础上，产生更多无论经济还是社会活动层面、信息传播层面的互动。

现在面临很多不确定性，因为未来的经济肯定会向信息经济、知识经济方向发展。之前社会的“寻租”心理比较严重，未来需要抛弃这种思维方式，不要过多比拼资源，而是要比拼对世界的认知，学习能力和知识积累。

最近看了一本书《后资本主义时代的生活：财富的意义、经济的未来和时间货币理论》，作者是数字时代思想家乔治·吉尔德 （George Gilder），他是克林顿时代的美国数字经济白宫顾问，一位非常有前瞻性的经济学家。他提到，所有未来的财富创造，都是基于知识。其实，2018年诺贝尔经济学奖获得者保罗·罗默（Paul M. Romer）将模型提炼出来了，因为唯一可持续的增长都来自于知识的溢出、创新。

中国发展科技没问题，靠人口红利、超额储蓄、过度压榨环境，靠房地产、土地财政都无法支持经济长期可持续发展。唯一能持续的方式就是新知识的生产和应用，就是知识的溢出。所有财富都来自于知识。同时，知识增长来自于学习。所有价值信息本质上都是意外，并不可预测。

唯一稀缺的是时间，我们要把时间用在能长期创造价值，或者能为自己沉淀能力的过程中。

对于创业，生成式AI的发展前景我持谨慎乐观态度。

原谷歌首席未来学家雷·库兹韦尔(Ray Kurzweil)，提到可能在2029年前后就是AGI产生，现在ChatGPT已经是AGI的0.1版本。可能2029年,十年之内,我们有机会看到真正的AI 。所以，这十年对于创业者，更需要关注未来如何跟一个人工智能无处不在的社会环境共存，甚至领导AI完成工作。

所以，未来创业不仅要考虑如何把人组织起来，还需把AI跟个人变成一个混合舰队，一个交响乐团，这种混合领导力对创业者的要求会更高。

诗歌的价值

——诗靠思维模型表达，有更高维的视角

问：您作为学贯中西的文史哲深度爱好者、诗人，诗歌对于人类思想和进步的价值？

檀林：我年龄越大越愿意去阅读哲学相关的书籍。年轻时看这些东西不明所以，是因为人生阅历不够。

哈佛大学教授阿瑟·布鲁克斯（Arthur C. Brooks），原美国企业研究所主席、社会科学家，他的书《重启人生》（台湾版翻译），讲述的是年轻人的智力主要形式为流体智力（Fluid Intelligence），思维比较敏捷，长于抽象思考和推理，在一些特定领域可以非常专注，流体智力往往会带来一些突破性的发现。但是年轻人的“智”，总的来说不能替代人的阅历和见识、这是随年龄和阅历增加而积累的，年龄大的人分析和综合能力比较强，综合能力这种智力形态叫晶体智力（Crystal Intelligence），就是曾国藩说的“识”。

智是思维敏捷，识是真正的智慧，经历人生历练之后的智慧。善用这种智慧，也能在未来创造更多价值。

现在有了AI，除非你在特定领域极度聪明，能做从0到1的突破性发现，否则从记忆、理解、和机遇规则的应用层面人都拼不过AI。但人类在综合分析、评价甚至创造力方面，相对于AI还是更有优势，这就是更偏人性的方面。这种高人性智力目前AI还达不到。

所以人文哲学、美学著作，包括诗歌都是AI目前还达不到的能力。我在微软加速器时，就给技术背景的创始人推荐读诗，让他们进行诗歌分享。他们问为什么要让创业者读诗？当然你可以读小说，小说可以锻炼共情能力，但在时间宝贵情的情况下，又能让同理心被激发出来，能更好感知他人的方式就是读诗。

而且读诗对于做AI、人工智能建模也非常有价值。

因为诗是靠模型去表达的。所有诗歌里的意象，其实都是一种认知模型，诗歌会给你一种超越文字的体验。诗歌是文字的特殊表达形式，它的维度非常高，是站在文字更高端的边界上。因为用陈词滥调就没有诗味，所以一定是非常边缘化的文字才是有诗性的。语言的边界是诗歌开拓的，沿着诗的指引，你可以探索语言的边界，拥有更高维的视角。

所以，想做好任何文章，应该学诗歌，诗歌学的好，散文自然也写得好。诺贝尔文学奖获得者约瑟夫·布罗茨基（Joseph Brodsky）

讲过，诗是训导者，诗歌是更高维的语言表达形式。