OpenAI reportedly aims to raise as much as $100 billion at a valuation of about $750 billion.By completing this form, you agree to receive marketing communications from PYMNTS and to the sharing of your information with our sponsor, if applicable, in accordance with our Privacy Policy and Terms and Conditions .Complete the form to unlock this article and enjoy unlimited free access to all PYMNTS content — no additional logins required.The artificial intelligence (AI) startup is in early talks with investors ...

交易核心内容 - OpenAI与迪士尼达成许可协议 可使用迪士尼角色及其他知识产权 同时迪士尼将向OpenAI投资10亿美元 并为员工购买ChatGPT Enterprise [1] - 该协议标志着迪士尼对其知识产权态度的重大转变 并为OpenAI获取更多内容训练其AI模型带来重大胜利 [2] - 对用户而言 该协议将允许用户在OpenAI的短视频生成应用Sora中重现迪士尼角色 并使用ChatGPT创建迪士尼角色图像 [2] 迪士尼的战略动机与潜在收益 - 交易旨在解决两个“生存性”问题 即创作者未经授权使用迪士尼内容 以及儿童观看YouTube而非Disney+ [4] - Sora为迪士尼提供了首个可扩展的方式 将创作者制作的内容纳入其自身的高级生态系统 这些内容品牌安全、可追踪、合法且可直接用于联网电视广告变现 [5] - 交易为迪士尼带来新的收入流 通过正式授权角色 迪士尼可以货币化AI趋势 而非仅在法庭上对抗 [7][12] - 交易有助于迪士尼设定其角色在AI视频中的质量标准 可能淹没低质量的未授权版本 并在失去专有权之前 捕获粉丝如何使用其IP的数据 [12] - 交易被视为有价值的营销和内容机会 部分粉丝创作的视频将在Disney+上播放 [10] - 通过与OpenAI合作 同时起诉Midjourney并警告谷歌 迪士尼划清了界限 混音文化不会消失 但将在其条款下获得许可、受管理和设计 [16] - 迪士尼始终通过塑造参与而非对抗的策略 在新媒体时代生存下来 娱乐的未来属于那些塑造参与的公司 [16] 行业影响与专家观点 - 交易被视为AI与媒体授权领域的“分水岭”时刻 是尊重版权、拥抱与创意社区合作 并为IP权利持有者带来新收入流的生成式AI应用 [6][7] - 交易被视作一种“打不过就加入”的策略 类似于过去面对移动视频兴起时的挑战 AI带来了类似的挑战 [8][9] - 有观点认为迪士尼此举可能是为了“控制必然性” 因为任何IP最终都会进入公共领域 通过现在授权 迪士尼可以在失去专有权前实现货币化并捕获使用数据 [11][12] - 交易引发了许多未解问题 包括观众是否愿意接受Disney+上的“AI生成用户内容” 三年后能否终止授权 以及如何防止滥用和品牌损害 [14][15] 交易结构与潜在质疑 - 有行业专家对交易结构表示惊讶 迪士尼非但没有收取高额许可费 反而向OpenAI投资10亿美元并获得未来购买更多股份的认股权证 被戏称为“负10亿美元”的回报 [13][14]

行业合作与产品落地 - OpenAI与德国电信达成合作，计划于2026年开始推出人工智能AI服务，德国电信将在全公司范围内引入ChatGPT Enterprise，并更深入地在网络运营和员工助手中使用AI [2] - 字节跳动旗下抖音副总裁李亮就豆包与中兴合作推出的AI手机助手发表看法，认为AI变革和用户需求真实存在，并强调该功能的本质是机主授权助手完成操作，属于合法合规的数据使用范畴 [2] 公司战略与组织架构 - 华为2012实验室新成立了基础大模型部，专注于推进基座模型开发，此前华为曾面向全球发布AI人才招募令，优先考虑拥有原创性科研成果的候选人 [2] 产品发布与功能优化 - 蚂蚁集团旗下全模态通用AI助手“灵光”已上线网页版，灰测数据显示其主要被用于工作和学习场景的生产力提升，此次正式开放聚焦于职场和教育场景的功能优化 [2]

埃森哲与AI开发商的合作扩张 - 埃森哲宣布扩大与Anthropic的合作伙伴关系 这是过去八天内与领先AI开发商的第二笔交易[1] - 该交易包括一套新的解决方案和产品 旨在帮助埃森哲的客户加速从AI实验转向将其作为企业全面革新的催化剂[1] - 埃森哲与Anthropic将组建“埃森哲Anthropic业务集团” 计划培训约30,000名员工以交付基于Claude的解决方案[2] - 作为交易的一部分 埃森哲的数万名开发人员将获得Claude Code的访问权限[2] - 双方还将为首席信息官推出一项服务 用于衡量AI解决方案的价值并进行规模化推广[2] 合作的具体内容与规模 - Anthropic的CEO表示 向埃森哲员工推广Claude Code是其公司有史以来规模最大的一次部署[3] - 本月早些时候 埃森哲与OpenAI达成了类似交易 将为数万名员工提供ChatGPT Enterprise 用于咨询、运营和交付工作[3] - 埃森哲与OpenAI还计划推出一个“旗舰AI客户计划” 以帮助客户在其工作流程中采用OpenAI产品[4] - 埃森哲首席AI与数据官表示 公司投资于与生态系统中最佳公司的战略合作伙伴关系 共同开发解决方案并联合推向市场[4] - 将Anthropic增加为战略合作伙伴是为了扩大客户选择、满足客户需求并加速创新[5] 专业服务行业的AI转型趋势 - 专业服务行业是受AI驱动转型影响最显著的行业之一[5] - 顶尖公司正竞相证明其能在内部有效部署AI 并指导客户做到同样的事情[5] - 对于AI开发商而言 全球咨询公司提供了接触世界上一些最有价值公司后端系统的途径[6] - 例如 “四大”之一的德勤与Anthropic有合作关系 为其全球470,000名员工提供基于Claude的解决方案[6] - 德勤还与英伟达合作开发AI智能体 其客户包括波音、摩根士丹利、星巴克和美国联邦政府[6] - 顶级咨询公司拥有与微软、OpenAI、英伟达和Anthropic等公司类似的一系列合作伙伴关系[7]

公司与行业合作动态 - OpenAI与德国电信达成合作，计划于2026年开始推出人工智能AI服务 [1][1] - 德国电信将在其全公司范围内引入ChatGPT Enterprise [1][1] - 德国电信将更深入地在网络运营和员工助手中使用AI技术 [1][1]

公司业务与定位 - 埃森哲是一家全球专业服务提供商，为公共和私营部门的组织提供战略、咨询、数字、技术和运营服务 [4] 市场认可与投资属性 - 埃森哲被列入15只蓝筹股息股名单，被视为构建被动收入投资组合的标的 [1] 战略合作与人工智能布局 - 埃森哲与Snowflake扩大合作伙伴关系，旨在加速生成式AI的采用并改善客户业务成果，为此成立了埃森哲Snowflake业务集团 [2] - 该合作将利用埃森哲AI Refinery和Snowflake的最新发展（包括Snowflake Intelligence和Snowflake Cortex AI），帮助企业通过云、AI和数据能力转型商业模式 [2] - 埃森哲与OpenAI达成新合作，将为其数万名IT员工提供ChatGPT Enterprise的访问权限，以满足市场对AI服务日益增长的需求 [3] - 双方还计划推出一项新的AI计划，旨在帮助金融服务、医疗保健和零售等各行业的客户采用AI驱动的工作流程 [3]

合作核心内容 - 埃森哲与OpenAI宣布合作，旨在将智能AI系统引入企业核心业务，帮助客户解锁创新和增长新水平 [1] - 合作内容包括埃森哲为其专业人员配备ChatGPT Enterprise，并将其应用于咨询、运营和交付工作中 [1] - 埃森哲将帮助OpenAI将其能力扩展到企业级规模 [1] 合作目标与愿景 - 通过结合OpenAI技术与埃森哲的行业专长和交付能力，加速企业重构和业务成果 [2] - 埃森哲将帮助OpenAI成为其自身能力的最佳证明 [3] - 合作旨在加速大型企业的AI转型，帮助团队和客户更快发展、强化工作流程并产生真实经济价值 [4][5] 联合AI项目细节 - 双方将推出一个联合AI项目，结合OpenAI企业产品与埃森哲的AI专业知识及行业领域知识 [6] - 该项目将为埃森哲提供最新的OpenAI实施指南、行业用例、安全与部署洞察及实践经验 [7] - 旗舰AI项目将帮助金融、医疗、公共部门和零售等行业的企业将传统流程转变为AI驱动的工作流 [8] 技术应用与解决方案 - 合作将专注于客户服务、供应链、财务、人力资源等关键企业职能的AI优先解决方案 [10] - 埃森哲将使用OpenAI AgentKit帮助客户设计、测试和部署定制AI代理，以自动化工作流、增强决策并加速重构 [11] - 埃森哲团队将利用ChatGPT Enterprise支持其内部和外部工作 [12] 能力提升与规模扩展 - 通过直接访问前沿模型，埃森哲将加速跨岗位的AI技能提升 [13] - 基于对OpenAI认证的承诺，埃森哲将创建规模最大的技能提升专业团队 [14] - 通过将OpenAI技术和实践嵌入其工作，埃森哲将应用所学经验帮助客户扩大其AI应用规模 [15] 对OpenAI业务的影响 - 埃森哲将帮助OpenAI扩展其自身业务，实现将人工智能带给各组织的愿景 [16] - 双方将共同设计和交付全球规模的前台和后台职能 [17] - 合作将重新定义企业如何大规模构建、部署和管理智能业务功能，并进一步巩固埃森哲作为企业首选AI合作伙伴的地位 [18]

合作核心内容 - OpenAI与埃森哲达成战略合作伙伴关系，埃森哲成为OpenAI帮助全球企业采用和部署生成式AI技术的首要合作伙伴[1][3] - 埃森哲将为其数万名IT专业人员配备ChatGPT Enterprise[3] - 合作意图解决企业AI转型效率提升、将AI技术有效嵌入工作流程等关键问题[3] 企业AI转型面临的挑战 - 企业AI转型进展缓慢，根本原因在于其必须是一把手工程，需要企业最高层的深度参与[3] - 现实中只有很少的高管将AI视为核心战略，大部分高管仍将其视为优化现有流程的工具，导致AI项目被边缘化[4] - AI转型需要既懂AI技术又懂业务的复合型跨界人才，此类人才在市场上非常稀缺且培养周期长[5] - 大企业的组织惯性是重大障碍，部门墙阻碍端到端的业务流程优化[5] - AI转型涉及工作方式和思维方式的根本改变，许多员工担心工作被取代而产生抵制情绪[5] 合作预期影响与生态系统构建 - 合作可能成为欧美企业AI转型从概念验证走向规模化应用的分水岭[3] - 预计欧美企业AI转型速度将在未来2-3年内明显加快[5] - 合作方案试图构建成熟的AI生态系统，让技术提供商、咨询公司、实施伙伴和培训机构形成协同，大幅降低AI应用门槛[6] 欧美与中国市场对比 - 欧美企业领导者普遍有付费给咨询公司解决内部问题的意愿和习惯，更愿意为长期战略投入资源，接受阶段性试错[6] - 中国企业老板普遍更倾向于自主摸索或依赖内部团队，对引入外部专业力量持谨慎态度，缺乏系统规划，更多停留在技术试点层面[6] - 中国在AI领域有庞大数据资源、完整产业链和巨大市场容量等独特优势，但AI应用创新主要局限于TO C领域，产业端AI渗透率明显偏低[7] - 中国本土提供企业深度流程改造和战略转型的专业咨询公司严重不足，专业AI转型咨询公司凤毛麟角[7][8] 埃森哲的AI投入与财务状况 - 埃森哲在2025财年与生成式人工智能和智能体AI相关的收入增长了三倍[7] - 公司在全球拥有7.7万名经过AI培训的专业人员[7] - 埃森哲公布了一项为期6个月、耗资8.65亿美元的业务优化计划，通过裁减部分员工和重新分配资源，将节省资金投入AI相关业务和员工技能提升[7]

文章核心观点 - 盛大集团创始人陈天桥提出，随着具备高级认知能力的AI智能体出现，传统管理学所依赖的人类生物学基础将被颠覆，企业需要从“人类中心”的管理范式转向“AI原生”的认知范式，未来的企业将由智能扩展人，而非人领导智能 [3][4] 陈天桥对AI原生企业的论述 - **传统管理学的局限**：传统管理学是为弥补人类认知缺陷（如有限记忆、有限带宽、动机衰减）而建立的“纠偏系统”，其基础在AI智能体（拥有永恒记忆、全息认知、内生进化能力）面前将“崩塌” [5] - **AI智能体是新物种**：从“认知解剖学”角度，AI智能体与人类员工有三大不同：记忆的连续性（永恒记忆 vs 瞬时易碎）、认知的全息性（全量对齐 vs 层级过滤）、进化的内生性（奖励模型驱动 vs 多巴胺驱动），智能体是基于不同物理法则运转的“新物种” [5] - **传统管理体系的崩塌**：对于时刻锁定目标函数的智能体，死板的KPI指标反而限制了其在无限解空间中寻找更优路径的可能性；传统的流程与监督体系从“纠偏”变为“冗余”，因为智能体内部是理解即执行，感知即行动 [7] - **AI原生企业的定义**：企业需要一种致力于认知演化的全新神经系统，其定义涵盖五方面：架构即智能（设计目标从管控风险转为最大化数据吞吐与智能涌现）、增长即复利（估值逻辑取决于认知结构复利速度而非人员规模）、记忆即演化（拥有可读写、可进化的长期记忆中枢）、执行即训练（所有部门都是模型训练部门，每次业务交互都是对企业内部“世界模型”的贝叶斯更新）、人即意义（人类角色从“燃料”升维为“意图策展人”与“认知架构师”） [7] 人工智能对企业运营的当前影响 - **企业实践案例**：咨询公司埃森哲于12月1日宣布，通过与OpenAI合作，为其数万名IT专业人员配备ChatGPT Enterprise软件，并加快各岗位员工的人工智能技能提升 [8] - **对组织架构与人才需求的影响**：人工智能正减少对通才分析师的需求，企业借助AI处理大量基础数据，人才需求正转向更多处于职业生涯中期、具有专业知识的员工；部分企业架构转向更依赖经验丰富专业人士的“盒式模型”，AI将提升分析能力并减少对初级员工的需求 [8]

核心观点 - 管理学基础将发生根本性转变，从基于人类生物学局限转向建立在智能地基之上 [1] - 未来企业将是由智能扩展人，而非人领导智能，组织形态需转向“AI原生”认知范式 [1] - 传统管理学为弥补人类认知缺陷的“纠偏系统”在AI智能体时代基础崩塌 [2] 传统管理学面临的挑战 - 传统管理体系依存的人类生物学基础（如大脑局限性）将被具备高级认知能力的AI智能体颠覆 [1] - 执行工作主体从人类变为AI智能体时，传统管理学的“纠偏”基础便崩塌 [2] - 传统管理是为适配人类大脑缺陷而构建的制度容器 [2] AI智能体与传统人类的认知差异 - 记忆连续性：AI具备永恒记忆 vs 人类瞬时易碎记忆 [3] - 认知全息性：AI可实现全量对齐 vs 人类依赖层级过滤 [3] - 进化内生性：AI由奖励模型驱动 vs 人类由多巴胺驱动 [3] - AI智能体是基于不同物理法则运转的新物种，具有连续记忆、全息认知、内生进化能力 [3] 传统管理体系的崩塌具体表现 - KPI体系崩塌：死板KPI指标限制AI智能体在无限解空间中寻找更优路径 [4] - 流程与监督体系崩塌：从“纠偏”变为“冗余”，监督机制转为对目标定义的再校准 [4] AI原生企业的定义与特征 - 企业需要全新的操作系统，致力于认知演化而非资源规划 [4] - 架构即智能：企业架构设计目标从管控风险转变为最大化数据吞吐与智能涌现 [4] - 增长即复利：企业估值逻辑取决于认知结构复利速度而非人员规模 [4] - 记忆即演化：企业需拥有可读写、可进化的长期记忆中枢 [4][5] - 执行即训练：所有部门都是模型训练部门，每次业务交互都是对企业内部世界模型的贝叶斯更新 [5] - 人即意义：人类从执行角色退出，升维为意图策展人与认知架构师 [5] 行业实践与影响 - 埃森哲宣布通过与OpenAI合作，为数万名IT专业人员配备ChatGPT Enterprise软件 [5] - 人工智能减少对通才分析师需求，企业需求转向更多职业生涯中期、具有专业知识的员工 [5] - 企业架构转向“盒式模型”，更依赖经验丰富的专业人士而非大量初级分析师 [6] - 人工智能将提升分析能力并减少对初级员工的需求 [6]