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科学家会成为下一阶段企业家的主体吗？
发布时间：2026-07-20 07:00 文章来源：管理智慧 作者:刘国华 点击：次
作者 | 刘国华 管理学博士，华夏基石管理咨询集团高级合伙人，品牌与传播事业部负责人，专注品牌建设与企业文化、企业史与企业家思想，常年为多家企业提供咨询服务。
回看现代商业史，每批大企业的集中诞生，背后往往都不是单纯的管理创新，而是一轮新的技术基础设施被打开。
20世纪初，电力、内燃机、航空、无线电、电话网络把世界重新组织了一遍。一批后来改变产业结构的大公司，也是在那个时代成形的。通用电气可以追溯到1892年，福特汽车创立于1903年，波音的历史起点在1916年。它们不是在旧市场里比别人更勤奋一点，而是站在了新技术改造生产、交通和通信方式的关键节点上。
互联网时代延续了这个逻辑，只是技术的表现形态，从改造物理世界转向了连接人和信息。搜索引擎、社交网络、电商平台、移动支付，真正创造价值的地方，都是把技术转化为大规模连接能力。谁能用更低成本连接更多用户，谁就能形成更强的数据积累、网络效应和商业闭环。互联网时代的企业领袖，往往既懂技术，又懂用户增长。他们未必是传统意义上的科学家，但一定深刻理解技术如何变成组织能力和市场权力。
下一阶段，技术正在重新回到更深的科学层面。过去互联网企业主要解决的是信息流通、交易效率和用户连接问题。未来很多大企业要解决的，可能是生命科学、能源效率、材料突破、智能制造、空间计算、药物研发和复杂系统优化等问题。这些领域不再只是把产品做出来再卖出去，而是首先要回答能不能发现新机制，能不能建立新模型，能不能用人工智能把实验、仿真和验证周期大幅压缩。当商业竞争进入这个层次，企业领袖就不能只会融资、营销和组织动员，还必须理解科学本身的方向感。
DeepMind就是一个很有代表性的案例。它最初并不是一家典型的消费互联网公司，而是以人工智能研究为核心能力的组织。AlphaFold后来对蛋白质结构预测产生重大影响，诺贝尔奖官网在2024年化学奖新闻稿中明确提到，Demis Hassabis和John Jumper开发的AI模型，解决了预测蛋白质复杂结构这一长期难题。AlphaFold数据库也已经开放了超过2亿个蛋白质结构预测结果。这里值得注意的，不只是AI取得了科学突破，而是科学突破开始具备平台化、产业化和商业化的可能。
这也解释了为什么科学家会在下一阶段获得商业地位。过去很多企业依赖的是市场洞察、渠道能力和资本运作，科学家常常只是后台的研发角色。但在大数据和人工智能的加持下，科学家的工作方式正在发生变化。AI可以帮助他们处理海量数据，模拟复杂变量，缩短试错周期，把原本需要多年积累的实验路径压缩到更短时间内。科学家的价值，也不再只是懂一个专业，而是能够定义问题、建立模型、判断哪些技术路线值得投入。
但请特别注意，科学家天然与企业家是矛盾的。科学训练强调谨慎、证据、可重复、可验证；商业竞争却经常要求速度、取舍、承担不确定性，以及在信息不充分时做决定。一个优秀科学家习惯说还需要进一步验证，一个优秀企业家很多时候必须说现在就开干。
这是两套行动逻辑分歧。科学家追求真，企业家追求成。科学家希望把误差降到最低，企业家要在误差尚未消失时完成资源配置。
所以，许多科学家创办企业时，会显得拖沓、犹豫，甚至不被投资人看好。他们不是没有能力，而是退路太多。可以回高校，可以进研究院，可以继续发论文，可以等待更成熟的数据，也可以把失败解释为研究尚未完成。
企业家就不一样了，真正的企业家常常没有那么多退路，现金流、团队、客户、竞争对手都在逼着他做选择。商业世界不奖励理论上正确，它奖励现实中成立。科学家的理性如果不能转化为决断，就会停留在实验室。
因此，下一阶段真正有力量的企业领袖，未必是单一意义上的科学家，而是科学家型企业家。他们既能理解科学问题的深度，又能接受商业世界的不完整；既尊重长期研究，又能在关键窗口期果断押注；既知道一条技术路线需要耐心，也明白市场不会无限等待。
Moderna的发展就体现了这种结合。它建立在mRNA技术路线之上，董事会和创始团队中有深厚科学背景的成员，但企业化过程又需要融资、临床、供应链、监管和规模化制造共同推进。科学提供可能性，商业把可能性变成可交付的现实。
未来企业的核心竞争，不只是抢用户、抢流量、抢渠道，而是抢科学认知。谁能把科学家放到战略中心，谁能让科学语言和商业语言互相翻译，谁能在组织中同时容纳严谨与冒险、长期主义与阶段成果，谁就更可能在下一轮技术浪潮中建立新优势。
小注
此篇所录，出自所著《新商业思维》（第四辑）。并于原稿之上，多有略微删润，以增益其义。套书共六辑，洋洋洒洒百万余言，以“短阅读，长思考”为成文原则，广涉商界诸般思维，常有洞见。然书成之后，阅者寥寥。虽或有读者妄语曰：“读此六卷，世间再无新思维；纵有新意，亦不过换汤而已。”此言或讥或赞，不可尽信。然有友人劝曰：“观点思维若不传，终将珠玉蒙尘，实为可叹。”余闻此，颇感其言有理。且其已久无再版，市井难寻，欲购亦不可得。故此立志，将以数载光阴，择时细述，陆续刊布。惟愿诸君偶有所得，一言半句，能启思路，便不负笔墨一场。
回看现代商业史，每批大企业的集中诞生，背后往往都不是单纯的管理创新，而是一轮新的技术基础设施被打开。
20世纪初，电力、内燃机、航空、无线电、电话网络把世界重新组织了一遍。一批后来改变产业结构的大公司，也是在那个时代成形的。通用电气可以追溯到1892年，福特汽车创立于1903年，波音的历史起点在1916年。它们不是在旧市场里比别人更勤奋一点，而是站在了新技术改造生产、交通和通信方式的关键节点上。
互联网时代延续了这个逻辑，只是技术的表现形态，从改造物理世界转向了连接人和信息。搜索引擎、社交网络、电商平台、移动支付，真正创造价值的地方，都是把技术转化为大规模连接能力。谁能用更低成本连接更多用户，谁就能形成更强的数据积累、网络效应和商业闭环。互联网时代的企业领袖，往往既懂技术，又懂用户增长。他们未必是传统意义上的科学家，但一定深刻理解技术如何变成组织能力和市场权力。
下一阶段，技术正在重新回到更深的科学层面。过去互联网企业主要解决的是信息流通、交易效率和用户连接问题。未来很多大企业要解决的，可能是生命科学、能源效率、材料突破、智能制造、空间计算、药物研发和复杂系统优化等问题。这些领域不再只是把产品做出来再卖出去，而是首先要回答能不能发现新机制，能不能建立新模型，能不能用人工智能把实验、仿真和验证周期大幅压缩。当商业竞争进入这个层次，企业领袖就不能只会融资、营销和组织动员，还必须理解科学本身的方向感。
DeepMind就是一个很有代表性的案例。它最初并不是一家典型的消费互联网公司，而是以人工智能研究为核心能力的组织。AlphaFold后来对蛋白质结构预测产生重大影响，诺贝尔奖官网在2024年化学奖新闻稿中明确提到，Demis Hassabis和John Jumper开发的AI模型，解决了预测蛋白质复杂结构这一长期难题。AlphaFold数据库也已经开放了超过2亿个蛋白质结构预测结果。这里值得注意的，不只是AI取得了科学突破，而是科学突破开始具备平台化、产业化和商业化的可能。
这也解释了为什么科学家会在下一阶段获得商业地位。过去很多企业依赖的是市场洞察、渠道能力和资本运作，科学家常常只是后台的研发角色。但在大数据和人工智能的加持下，科学家的工作方式正在发生变化。AI可以帮助他们处理海量数据，模拟复杂变量，缩短试错周期，把原本需要多年积累的实验路径压缩到更短时间内。科学家的价值，也不再只是懂一个专业，而是能够定义问题、建立模型、判断哪些技术路线值得投入。
但请特别注意，科学家天然与企业家是矛盾的。科学训练强调谨慎、证据、可重复、可验证；商业竞争却经常要求速度、取舍、承担不确定性，以及在信息不充分时做决定。一个优秀科学家习惯说还需要进一步验证，一个优秀企业家很多时候必须说现在就开干。
这是两套行动逻辑分歧。科学家追求真，企业家追求成。科学家希望把误差降到最低，企业家要在误差尚未消失时完成资源配置。
所以，许多科学家创办企业时，会显得拖沓、犹豫，甚至不被投资人看好。他们不是没有能力，而是退路太多。可以回高校，可以进研究院，可以继续发论文，可以等待更成熟的数据，也可以把失败解释为研究尚未完成。
企业家就不一样了，真正的企业家常常没有那么多退路，现金流、团队、客户、竞争对手都在逼着他做选择。商业世界不奖励理论上正确，它奖励现实中成立。科学家的理性如果不能转化为决断，就会停留在实验室。
因此，下一阶段真正有力量的企业领袖，未必是单一意义上的科学家，而是科学家型企业家。他们既能理解科学问题的深度，又能接受商业世界的不完整；既尊重长期研究，又能在关键窗口期果断押注；既知道一条技术路线需要耐心，也明白市场不会无限等待。
Moderna的发展就体现了这种结合。它建立在mRNA技术路线之上，董事会和创始团队中有深厚科学背景的成员，但企业化过程又需要融资、临床、供应链、监管和规模化制造共同推进。科学提供可能性，商业把可能性变成可交付的现实。
未来企业的核心竞争，不只是抢用户、抢流量、抢渠道，而是抢科学认知。谁能把科学家放到战略中心，谁能让科学语言和商业语言互相翻译，谁能在组织中同时容纳严谨与冒险、长期主义与阶段成果，谁就更可能在下一轮技术浪潮中建立新优势。
小注
此篇所录，出自所著《新商业思维》（第四辑）。并于原稿之上，多有略微删润，以增益其义。套书共六辑，洋洋洒洒百万余言，以“短阅读，长思考”为成文原则，广涉商界诸般思维，常有洞见。然书成之后，阅者寥寥。虽或有读者妄语曰：“读此六卷，世间再无新思维；纵有新意，亦不过换汤而已。”此言或讥或赞，不可尽信。然有友人劝曰：“观点思维若不传，终将珠玉蒙尘，实为可叹。”余闻此，颇感其言有理。且其已久无再版，市井难寻，欲购亦不可得。故此立志，将以数载光阴，择时细述，陆续刊布。惟愿诸君偶有所得，一言半句，能启思路，便不负笔墨一场。
