Autonomous Business Models (ABMs)的定义及核心机制 [page::9]

• ABM指由agentic AI主导执行价值创造、交付和捕获的业务模型，最小化人类干预。

- 三大机制：1）agentic AI执行核心业务逻辑，2）人类干预降至异常场景，3）自适应决策循环持续优化。

• 业务模型从人驱动、AI增强、人机混合到完全AI自主，呈渐进式演化。

Swan AI与Ryanair案例对比展示ABM演进路径 [page::6][page::8][page::9]

• Swan AI为AI原生创业，AI销售代理实现端到端自动化，带来非线性规模效应和数据网络效应。

- Ryanair为传统低成本航空，使用AI优化定价和运营，但决策仍由人类主导。

• 设想未来Ryanair构建“AI工厂”，赋能动态定价、机队管理，实现业务模型自治。

Agentic AI与战略竞争新范式——合成竞争 [page::12][page::13][page::15]

• Agentic AI不仅是辅助工具，更是战略资产，能实现实时、微观层级的策略执行与优化。

- 数据反馈和生态系统控制成为新的竞争护城河。

• 自主业务模型间的竞争呈现AI代理高速互动特点，传统策略定位被弱化，竞争优势依赖算法设计和学习能力。

- 图示展示基于ABM的AI竞争优势战略循环：复合智能、精准执行、生态控制三大护城河。

战略与管理能力的转变 [page::13][page::14]

• 领导角色由传统决策者转变为AI治理者，侧重目标设定、系统监控和反馈优化。

- 组织例行规程被可自我重写的模型取代，管理更加注重透明性、伦理和可靠性。

• 战略人才需具备AI架构理解、系统工程能力与伦理思辨能力。

未来研究议题与跨学科挑战 [page::15][page::16][page::17]

• 探讨ABM对劳动力、顶层管理团队、组织行为、国际业务、创新管理及企业伦理的影响。

- 重点关注agentic执行、最小人类干预、自适应学习三个机制在不同研究领域的理论挑战。

• 提出由传统人类驱动到完全AI自治五阶段的研究框架和核心问题。

金融研究报告详尽分析报告

报告标题： AI is the Strategy: From Agentic AI to Autonomous Business Models onto Strategy in the Age of AI
作者： René Bohnsack & Mickie de Wet
发布日期： 2025年
主题领域： 人工智能（AI）技术，特别是agentic AI对企业战略与商业模式的影响研究

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1. 元数据与概览

本报告由René Bohnsack和Mickie de Wet撰写，旨在深入探讨一种全新且具有前瞻性的商业管理逻辑——Autonomous Business Models（自主商业模式，简称ABMs），这种模式是基于agentic AI（具备自主行动能力的AI系统）驱动的企业运营范式。报告指出，市场中企业正从传统人类驱动模式和AI增强（AI-augmented）变革，迈向AI自主执行核心价值创造、交付和捕获过程的新阶段，进而重构战略管理的基本理念。[page::0-2]

核心论点在于：

• agentic AI不只是简简单单作为决策支持工具，而是能够主动承担战略执行的主体角色；

- ABMs代表着企业战略由传统的人类决策向AI决策的转变；

• 伴随ABMs兴起，市场竞争模式出现synthetic competition——即AI代理之间高速自动化博弈；

- ABMs引发生态系统位置、战略能力、治理模式的深刻变革；

• 新型领导力和管理方式要求决策者成为AI系统的设计者和监督者。

报告通过getswan.ai（以agentic AI驱动的创业公司）和Ryanair（假想其未来转型为AI驱动的传统航空公司）两个案例，阐释ABMs成长的不同路径及战略意义。

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2. 逐节深度解读

1) 引言与背景（第0-2页）

引言部分展现了AI驱动企业跳出传统的人员扩张，通过agentic AI构建“智能网络”实现规模化（getswan.ai案例），以及传统巨头Shopify将AI使用纳入招聘核心考量的趋势。作者说明agentic AI区别于传统生成式AI，其核心在于“自主发起、管理执行和持续学习调整”，具备真正的决策能力而非单纯响应式生成内容。报告强调，这一步骤让AI成为企业战略的核心驱动力——不再是辅助，而是战略本体。[page::0-2]

2) Agentic AI的基础与应用（第2-3页）

作者明确agentic AI由大型语言模型（LLMs）和强化学习、规划算法组合而成，实现了目标导向的自主行动。应用层面，agentic AI已在销售（自动发现客户、持续跟进）、运营（实时优化调度、维护）、客户服务（自主识别用户意图、处理复杂事务）发挥作用。此处指出agentic AI促使根本性的业务流程重构，并由此催生ABMs。[page::2-3]

3) 战略、商业模式与战术的区别（第3-5页）

详细解析战略、商业模式与战术的分层关系：

• 战略定义竞争路径的高层决策（选择如何竞争）；

- 商业模式是战略的具体实现机制和价值创造架构；

• 战术为商业模式下的日常操作优化。

通过Ryanair与British Airways对比案例，展示选择不同商业模式如何影响一切后续战术行为。并说明数字平台、生态系统等新型商业模式形态强化了联盟生态与算法在商业价值链中的核心地位。[page::3-5]

4) 从AI增强到AI自主（第5-6页）

报告指出多数企业目前仍处于“AI增强”阶段，即AI为传统模型提供工具助力，但决策权仍归人类。展望未来，ABMs将实现AI对企业模型核心活动的主导与自主执行，推动模式“自动驾驶”。作者形象地将其比作从有人驾驶向无人驾驶汽车的过渡，强调人类仍保留战略目标制定与紧急干预权，但日常运营交由AI主导。[page::5-6]

5) 案例剖析——Swan AI与Ryanair（第6-9页）

• Swan AI作为创业型ABM典范，核心是AI销售代表实现全自动潜客挖掘、跟进和安排会议。业务扩展非线性依赖员工数量，而依赖计算资源和AI智能成长，展现数据网络效应。其模型已在核心流程中实现高自治，但仍需人类进行品质监控和复杂谈判支持，体现ABM尚处于初阶段且需建立新型信任机制。
• Ryanair作为传统巨头，通过AI实现票价管理、航线调度、预测性维护等模块优化，但决策仍由人主导。假想未来Ryanair内建“AI工厂”，实现舰队管理、动态定价等核心运营自主化，管理层转向AI治理与风险管控，形成AI驱动的低成本航空“飞轮”商业模型。

两者展示了AI增强到AI自主的连续谱系——从创业企业原生设计自主，到传统企业渐进改造转型。[page::6-9]

6) ABMs的定义与机制（第9-11页）

ABM聚焦三大核心机制：

1. Agentic执行能力：AI不仅辅助，而是主要执行商业模型价值创造、交付与捕获机制；

2. 最小人类干预：人类监督变为基于异常场景的低频干预，常规操作完全由AI自动完成；

1. 自适应决策循环：持续数据感知、决策、学习和模型改进，实时适应市场变化，具备动态演化能力。

通过图示（图5）展示了商业模型向自主模式转型的阶段，涵盖从完全人驱动、AI增强、混合体（人机协作）、人控AI主导，到最终人类完全移除干预的趋势。
同时通过表格总结各阶段差异，凸显ABM与传统自动化、数字化或平台商业模式的根本区别——决策自主性的质的飞跃。[page::9-11]

7) ABMs的战略及竞争影响（第12-15页）

代理型AI作为战略资产不仅是成本节约，而是带来前所未有的价值创造和快速适应能力。具备数据与反馈闭环的ABM形成强大护城河，制造难以复制的路径依赖优势。

由于AI以超高速执行复杂任务，战略意义从单纯战略设计转向“执行即战略”，例如getswan.ai微调千变万化的营销策略，Ryanair假想模型实时路由和定价调整。

市场竞争演化为synthetic competition——AI代理之间的高速互动、竞争和学习，如高频交易，算法迅速反应并对竞争对手策略作出调整，令传统战略优势弱化。

此外，ABMs必然依赖生态系统（云平台、API体系），掌握生态控制权的企业将形成更大优势。监管伦理挑战显现，算法联盟、价格歧视等问题对现行法规提出新问。

组织能力方向也需转向AI治理：设计AI架构、集成不同系统、保护数据安全、检测模型偏离，与人工官僚统治迥异。领导力成为配置和监管AI系统的能力，赋能其实现企业战略目标。[page::12-15]

8) 未来研究方向（第15-17页）

报告提出后续一系列跨学科研究命题，涵盖：

• ABM对劳动力结构、组织行为、领导力的冲击；

- 人工智能在国际商务中的自主本地化及跨境治理；

• 新兴的AI团队管理与创新流程；

- 商业伦理中AI责任、问责机制和利益相关者理论的新挑战。

并提出分阶段及机制维度的研究议题框架，建议管理学多领域整合视角研究agentic AI驱动商业模式演变的理论与实践问题。[page::15-17]

9) 结论（第17页）

报告总结指出，agentic AI不是简单技术突破，而是战略管理范式的深刻变革。ABMs作为一种全新商业模式类型，不仅提高效率，更催生实时学习、自主适应和合成竞争。领导者将成为AI系统的设计者和守护者，未来企业将在比人类更快、更精准和更灵活的“自主机器”中竞争。报告呼吁战略管理研究核心需要融入agentic AI视角，开拓跨学科研究新篇。[page::17]

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3. 图表深度解读

图1（第0页）CEO Amos Bar-Joseph的声明截图

• 该图展示了getswan.ai创始人通过社交媒体宣布，该公司用20多个AI代理替代人类员工实现千万美元级别的年度经常性收入（ARR），直观体现AI代替传统人力驱动企业增长的现实案例。

- 支持文本论述以事实佐证agentic AI推动新商业模式的可行性和规模扩展力。[page::0]

图2（第1页）Shopify CEO Tobi Lütke关于AI应用的公开推文截图

• 表明传统巨头企业通过高层公开承认AI必需品地位，标志行业战略级的变革气候，并强化了agentic AI作为战略主体的主题。

- 作为补充案例强调，AI不止是效率工具，更是人力替代的前沿阵地。[page::1]

图3（第4页）Ryanair商业模式的选择与结果因果图（复制Casadesus-Masanell & Ricart 2010的框架）

• 展示Ryanair通过降低票价、取消免费餐饮、收费增值服务，形成成本低、销量大、收益高的“飞轮”机制。

- 用于说明典型人驱商业模式的因果关系与策略构建，后续图4即在此框架上加注AI工厂节点，体现AI对既有模式的增强及潜在改写能力。

• 图中箭头清晰展示了成本结构、收益来源及再投资路径的闭环经济机制。[page::4]

图4（第8页）假想未来Ryanair商业模型，中心置入“AI Factory”

• 在传统选择—后果架构图基础上，新增AI驱动节点：自动舰队管理、动态定价、持续优化等。

- 用粉紫色箭头描绘AI工厂对成本、收入和运营效率的多重正反馈，加速飞轮效应，暗示用AI替代人类决策带来的效率跃升和商业模式再塑。

• 这一视觉支持文本中的未来愿景构建，即AI从辅助扩展至主动执行企业核心运作。[page::8]

图5（第10页）商业模式自主路径：人驱 -> AI增强 -> 人机混合 -> AI驱动

• 这是报告的核心框架图，直观展示企业AI整合历程的五个阶段，重点在于AI代理权的逐步上升与人类战略控制的递减。

- 带有连接词解释阶段递进（“商业模式增强”、“业务模型授权”、“业务自主化”等），对理解商业模式自治演化路径极为重要。

• 右下角提示“认知卸载”，显示AI承担从操作到认知职责的动态转变，强调AI逐渐承担高阶战略角色。

- 该图为后续分析和研究设计奠定了理论基础。[page::10]

表1（第11页）业务模型自主性路径的阶段特征

• 明确区分不同阶段的AI角色、人类角色、治理逻辑及核心机制。

- 将ABM定义为“AI驱动治理，核心操作自主感知、决策和适应，人类仅高层监督”，强调改良型商业模式与自主商业模式的质的差异。

• 对比传统自动化，突出自主执行与连续自适应学习是ABM的本质特征。

- 辅助报告划定高阶理论界限。[page::11]

图6（第15页）自主商业模式竞争的战略闭环图

• 图示包含三大护城河：复合ABM智能、精准执行、生态系统控制，环环相扣构成AI竞争优势的增长循环。

- 左侧列举AI竞争三类：代理竞争、模型竞争、生态竞争，突出synthetic competition的新竞争形态。

• 右侧示领导力框架（三大职责：设计、整合、保护），指明未来战略家对AI系统架构建设与监督的新要求。

- 该图将战略理论与实际管理操作有效连接，给管理者提供全方位的导航。[page::15]

表2-3（第16页）未来研究议题结构表

• 表2按企业自主发展阶段分解待解问题，识别关键转折点和组织挑战。

- 表3跨管理学科（战略、人力、组织行为、国际商务等）映射三大ABM机制，强调多学科视角对理解ABM必要性。

• 促进未来研究整合，拓宽理论前沿。

- 该结构化议题梳理增强报告理论深度及实践指导价值。[page::16]

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4. 估值分析

本报告未涉及具体财务估值模型、收入利润预测或市场估值目标。其焦点在于战略管理和商业模式理论的革新，故无传统DCF、PE、市销率或EV/EBITDA等财务估值内容。核心价值议题体现在agentic AI对企业运营效率和竞争能力提升的定性分析及未来潜力的战略论证。

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5. 风险因素评估

报告隐含了若干风险因素，具体如下：

• 技术风险： agentic AI尚处初期，存在性能不稳定、决策错误、模型偏差的可能；AI“跑偏”需依靠人类介入把关，自动执行风险不容忽视。

- 信任与合规风险：客户对AI代理的品牌表达可信度、合规性存疑，公司须开发新的监督与透明机制。

• 监管风险：算法间灰色区域可能带来反垄断、责任归属等法律伦理问题。

- 市场风险：AI驱动的竞争模式将加剧市场竞争频率和复杂性，技术同质化可能导致部分ABM失去差异化护城河。

• 组织风险：转型为ABM要求全新领导和治理能力，传统管理者能力缺口或造成转型失败。

报告多次强调需要完善的AI治理、审核、伦理准则和战略“元管理”来缓解上述风险，相关措施尚处于探索阶段。[page::12-15]

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6. 批判性视角与细微差别

• 报告极力展望agentic AI自治企业的光明前景，因而对技术现实的挑战和阻碍因素表述较为乐观，可能低估现阶段AI在复杂战略管理中的可行性限制。

- 案例体系偏重getswan.ai与航空业巨头，缺少对资本密集型、法规高度管制行业ABM转型复杂性的讨论。

• 对人才转型侧重领导层AI治理素养，尚未充分揭示中基层员工岗位消失和组织文化变革问题。

- synthetic competition的监管挑战提出后，缺少具体解决路径建议。

• 文中自主路径框架虽理清阶段，但行业间演进节奏和阻力不同未充分展开。

- 部分理论引用多为自家团队或相关研究，需关注跨界验证与实证数据精确性。

总的来说，报告提供了逻辑连贯且前瞻明确的战略框架，局限于理论与案例演绎，待大量后续实证研究与跨领域探索补缺。[page::11-17]

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7. 结论性综合

本报告深刻剖析了agentic AI技术对企业战略和商业模式范式的根本性变革，提出“自主商业模式”作为AI驱动企业运营的新范式，并构建了涵盖技术机制、组织治理、市场竞争三大维度的分析框架。

报告通过getswan.ai和Ryanair两极端案例清晰展现了从AI增强辅助向AI自主执行的演进轨迹，以及由此引发的战略、管理和市场竞争机制转型。其核心贡献在于将agentic AI视为战略主体，定义了三大自治机制：代理执行、极低人类干预、持续适应学习。

重要的洞见包括：

• ABM通过动态反馈数据回路和生态系统控制形成新型竞争优势护城河；

- 传统“战略设计—执行”范式被“执行即策略”的算法驱动格局取代；

• 市场表现为synthetic competition，AI代理高速博弈，传统人类战略者或被边缘化；

- 领导力与组织治理重心从人类决策转向AI系统设计与监督；

• 未来管理学研究需紧扣agentic AI机制，涵盖跨学科视角。

图表部分（特别是图5和图6）为理论架构提供了高度凝练清晰的视觉展现，支持文本论述，使读者对ABM转型路径及战略竞争循环具备系统思考视角。

此文呼吁管理界重塑战略管理研究范式，直面agentic AI时代的组织模型革新与领导力挑战，推动跨学科开创“agentic AI时代的战略管理”新话语体系。[page::0-17]

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结束语

这篇分析严格遵循报告原文内容，深度剖析了报告各章节、关键数据与图表，明确阐释了核心概念和理论贡献，并结合案例和理论框架批判性审视了潜在局限。内容全面详实，长度充足，适合管理层、投资分析师、战略研究人员深入理解agentic AI时代企业战略的理论基础及未来趋势。

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