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（高盛 CEO David Solomon 訪談精彩片段）

AI 到底會不會取代人？ 這個問題，已經(jīng)不重要了。

因為在高盛，AI 已經(jīng)不是紙上談兵。過去需要 6 人團隊工作 2 周的 IPO 招股書， 現(xiàn)在 AI 幾分鐘內(nèi)就能完成 95 %。

這樣的改變，正在越來越多的場景發(fā)生。

真正刺痛 CEO 的，不再是 AI 會不會來，而是“我該怎么應(yīng)對”。

這些決定必須現(xiàn)在就做。

因為當(dāng)重復(fù)性的工作都能被 AI 完成，真正決定價值的，是最后那 5%。

近期，高盛 CEO David Solomon 在一次深度訪談中，談到了他在 AI 時代做過的幾個關(guān)鍵決定。

他的思考框架，值得參考。

第一節(jié)｜押注 AI，還是等等看？

在很多企業(yè)的年終會議上，AI 這三個字一定會被反復(fù)提起。

• 技術(shù)部門談模型，

• 市場部門說提效，

• 管理層也心知肚明：這是個不得不關(guān)注的領(lǐng)域。

但 David Solomon 看得更清楚， AI 不只是工具選擇，更是一次徹底的生產(chǎn)方式更新。

高盛已經(jīng)拿出了實際動作， 讓 AI 真正進入日常流程，而不是寫在 PPT 里。

具體而言，他們啟動了 OneGS 3.0 計劃， 背后的原則很簡單： 不是為了精簡團隊，而是重構(gòu)工作方式本身。 比如，用 AI 自動起草 IPO 文件，用 AI 提升工程師的交付速度與質(zhì)量。

據(jù)他介紹，這種介入讓一線團隊的效率提高了 20% 到 30%， 但并沒有出現(xiàn)想象中的人員縮減， 因為 AI 帶來的不是空轉(zhuǎn)，而是負載能力的提升。

Solomon 指出， 很多企業(yè)不敢讓 AI 進入核心業(yè)務(wù)，是因為這不只是部署工具那么簡單， 需要從組織習(xí)慣、流程設(shè)計到人才培訓(xùn)，全面重新調(diào)整。

這件事，工程師主導(dǎo)不了，只能由 CEO 來決定。

你要不要打破原來的方式？ 你敢不敢讓 AI 真正進入高價值場景？ 這不是愿景問題，是選擇問題。

在訪談中，他說：

“我們把這些工具交給員工，他們的生產(chǎn)力提升了?！?/p>

這句話背后，其實是一種態(tài)度： AI 不是擺設(shè)，而是要真刀真槍干活的。但用得動，前提是你肯讓它從角落走到核心， 從實驗室走進流程表。

所以，當(dāng)很多企業(yè)還在問 AI 要不要做，Solomon 已經(jīng)在問另一個問題：你敢不敢讓 AI 改變你每天的工作方式？

第二節(jié)｜繼續(xù)投入，還是及時止損？

很多人以為，AI 時代的關(guān)鍵在于多做一點。

但 David Solomon 在訪談里，講的是另一種更少被提及的能力： 什么時候該停。

高盛與蘋果的消費者金融合作，就是一個鮮明的例子。

這個項目最終被叫停了，不是因為做得不好。在產(chǎn)品體驗和技術(shù)實現(xiàn)上，它做得很好。Solomon 明確表示：這是一個很好的產(chǎn)品，也是一項高質(zhì)量的服務(wù)。

真正讓他下定決心退出的，并不是技術(shù)本身，而是環(huán)境變了。

監(jiān)管規(guī)則變得更復(fù)雜，資本約束更緊，組織的注意力被不斷分散。高盛當(dāng)時正在回歸核心業(yè)務(wù)， 這個項目的投入產(chǎn)出比開始失衡。 不是看不到未來，而是代價越來越高，回報卻不再匹配。

真正讓決策變難的是：項目本身還有人看好。

在內(nèi)部討論中，有人認為只要繼續(xù)投入、換一批人、再給一點時間， 仍然有可能走出來。這正是 CEO 最常遇到的兩難：再堅持一下，或現(xiàn)在止損。

Solomon 選擇了止損。

他談到這個決定時很平靜： 這是一個非常艱難的決定。

董事會一開始的反應(yīng)是：不，不，不； 組織內(nèi)部也有壓力， 因為這意味著承認前期投入已經(jīng)收不回來了。但他的理由只有一個：這個項目在消耗精力，沒在創(chuàng)造價值。

AI 的到來，讓這種取舍變得更緊迫。

因為 AI 不是可以隨便試試的工具， 它要求組織集中精力，把資源用在最能放大效率的地方。如果一個項目吃不到這波紅利， 繼續(xù)投入就不再是長期主義，只是拖累。

回顧這個決定，Solomon 說：這是當(dāng)時對公司最合適的選擇。

這正是 AI 時代一個容易被忽視的能力：不是永遠向前，而是知道什么時候該止步。

當(dāng)技術(shù)浪潮加速，錯誤的堅持，成本會被放大得更快。

敢于退出，本身就是一種對未來的負責(zé)。

第三節(jié)｜招人看天賦，還是看經(jīng)驗？

無論是押注 AI，還是及時止損，這些決定最終都要落在具體的人身上。

那么，什么樣的人能做好這些判斷？

David Solomon 的標(biāo)準(zhǔn)是：

在高盛，聰明是前提，但光聰明不夠。

他說：你必須足夠聰明，但世界上最聰明的人如果沒有一整套其他東西， 不會在高盛走得好。

那其他東西是什么？在 Solomon 眼里，就是穩(wěn)定、成熟的決策，以及和團隊建立信任的能力。如果缺了這些，再聰明也難以在關(guān)鍵崗位穩(wěn)住局面。

什么樣的決策算“穩(wěn)定、成熟”？

Solomon 的理解是：真正考驗人的，不是黑白分明的選擇，是那種兩邊都有道理、怎么選都不完美的時刻。

這種艱難的決策，在 AI 時代會變得更常見。模型給出建議，數(shù)據(jù)告訴你趨勢，但最終該不該拍板，怎么取舍，還是落在人的身上。

這時候，經(jīng)驗就變得關(guān)鍵。

不是資歷，是真正打過硬仗的人：對局勢的敏感度，對風(fēng)險的預(yù)判能力，對取舍的果斷。

為此，高盛內(nèi)部堅持輪崗機制，讓管理層從多個角度看業(yè)務(wù)、處理沖突、學(xué)習(xí)做艱難決定的過程。他認為，這些訓(xùn)練，AI 不能教，工具也帶不來，只能靠真實經(jīng)歷沉淀出來。

初創(chuàng)公司往往更看重斜率：招天賦極高、學(xué)習(xí)速度快的人，用速度換突破。在0到1的階段，這很有效。

但即使是 OpenAI 這樣的 AI 公司，到了規(guī)模化階段，也在大量招聘有經(jīng)驗的高管。

2024年以來，他們陸續(xù)任命了： 曾任 Nextdoor CEO 的 Sarah Friar 擔(dān)任 CFO， 曾在 Instagram、Twitter 做過產(chǎn)品高管的 Kevin Weil 擔(dān)任 CPO，以及曾任 Instacart CEO 的 Fidji Simo 擔(dān)任應(yīng)用業(yè)務(wù)CEO。

Sam Altman 給出的理由和 Solomon 高度一致：

“他們帶來的經(jīng)驗深度，能讓我們擴展運營、制定下一階段的戰(zhàn)略?！?/p>

這印證了 Solomon 的判斷：速度能幫你沖一陣子，但要穩(wěn)住一個成熟組織、走得更遠，靠的是長期積累下來的判斷力與定力。

AI 時代的悖論恰恰在此：技術(shù)越強大，人的判斷越關(guān)鍵。

因為模型可以給建議，但拍板的，只能是人。

Solomon 的標(biāo)準(zhǔn)是：不一定要最聰明，但一定要敢決定、能擔(dān)責(zé)。

結(jié)語｜沒有標(biāo)準(zhǔn)答案

David Solomon 在這次訪談中沒有談模型技術(shù)，也沒有預(yù)測行業(yè)未來。

他講的是三個實際問題：

• AI 要不要真正用起來？

• 一個項目什么時候該停？

• 什么樣的人能做好這些判斷？

這些問題，沒有標(biāo)準(zhǔn)答案。AI 也給不了答案。

但這些決定，CEO 必須做。

識自AI

本文由 AI深度研究員 出品，內(nèi)容整理自 David Solomon 2025年12月訪談及其他公開素材，屬評論分析性質(zhì)。內(nèi)容為觀點提煉與合理引述，未逐字復(fù)制原訪談材料。未經(jīng)授權(quán)，不得轉(zhuǎn)載。

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https://www.youtube.com/watch?v=kcEQlp_QGJo&t=13s

https://www.goldmansachs.com/insights/goldman-sachs-exchanges/david-solomon-on-global-business-environment-ai-and-rise-of-private-credit

https://www.cnbc.com/2025/10/03/goldman-sachs-ceo-david-solomon-warns-stock-market-drawdown-is-coming.html

https://timesofindia.indiatimes.com/technology/tech-news/goldman-sachs-ceo-david-solomon-predicts-business-mix-of-engineers-and-ai-will-/articleshow/124787687.cms

來源：官方媒體/網(wǎng)絡(luò)新聞，

排版：Atlas

編輯：深思

主編：圖靈