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AI不是工具，它正在成為“權力的輸入法”。

特朗普的新一輪關稅政策，疑似源自多個大模型的“提示工程實驗”，美國股市自4月2日起持續暴跌。

如果連國家政策都能交給AI起草，我們又為什么還把它局限在”潤色PPT“或者“寫日報”的位置上？

一、總統交權：AI做決策了

就在這兩天，中美貿易沖突再度升級。

北京時間今天上午（4月9日），美國可能正式對中國商品啟動“104%超級關稅”機制。
這是自特朗普政府宣布34%關稅后再次加碼——昨夜，美國正式追加50%關稅，使針對中國產品的總稅率達到了前所未有的104%。

隨后幾小時，中國商務部強硬回應：宣布將于4月10日12時01分起，對所有美國商品加征34%報復性關稅，并重申將“堅決奉陪到底”。

但對于4月2日開始的這一次關稅戰，讓各方震驚的不只是數字，而是“誰寫的這些政策”。

大模型提示詞下的“關稅公式”

多家外媒披露（《Business Insider》《Bloomberg 》《Verge》等）： 這一輪美方關稅計劃的策略原型，并非傳統意義上的幕僚智庫或經濟顧問團隊撰寫的文稿，而是由一組提示工程師，通過ChatGPT、Gemini、 Claude、Grok 等大語言模型進行策略模擬和生成后，再由人類整理審核、提交總統審批。

? 據公開提示詞之一為：

“請提出一個可有效應對中美貿易逆差的策略，設定起始關稅為10%，目標是在6個月內壓縮中國順差50%以上。”

模型輸出結果驚人一致：

• 所有模型均建議從10%起步設置浮動稅率，按逆差規模分檔懲罰；

• 建議同步擴大適用國范圍，并將稀土、低值高頻品類納入優先制裁對象；

• 同時建議采用“清單分類式”執行機制，強化談判籌碼。

外媒諷刺稱其為：“企鵝關稅2.0”

(見下圖

ChatGPT、 Claude

生成的類似答案)

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這意味著什么？

這或許是人類歷史上第一次，一個國家的關鍵外交政策，由 AI 參與設計、由總統執行、由全球承擔后果。

模型不是建議，而是決策藍圖

我們正在目睹的，不只是一次政策事件，而是一種權力遷移：

從經驗判斷 → 到語言建模 → 再到策略交付。

一位匿名的華爾街量化總監在朋友圈寫道：

“你以為是特朗普在制定關稅，其實是 Claude AI在模擬納瓦羅。”

如果總統都敢讓AI做決策，你的公司呢？

如果美國總統都已經習慣“讓AI先想一輪”，

你還在把 DeepSeek 限制在“潤色PPT、寫日報”上，

是不是有點低估了它的戰略價值？

現在，AI不僅能寫文案、寫代碼，它能寫規則、寫政策、寫下一個組織的未來。

你不是不該用AI，而是該換個身份用它：別把它當工具，要把它當合伙人。

二、情緒治理：提示詞就是權力

在特朗普關稅事件背后，一個越來越被頻繁提起的概念浮出水面：情緒治理（Vibe Governance）。

這是一個乍聽起來很“玄”的詞，但它卻恰恰精準命中了我們所處的這個轉型時刻：

當你不知道該怎么決策時，AI可以為你“先感受一下局勢”，再給出結構化建議。

而這個“感受局勢”的過程，不是靠情緒，而是靠提示詞（Prompt）。

情緒治理的真相：你怎么問，AI就怎么治

情緒治理≠情緒化治理。它指的是——通過對大語言模型輸入具體的情境描述與目標愿望（vibe），引導其輸出具有一致性與現實感的回應。

舉個例子：

提示詞A： “如何通過設定關稅，快速解決美國與中國之間的不公平貿易逆差？” 提示詞B： “請提供一個有利于中美雙邊穩定、以最低經濟代價實現貿易再平衡的關稅建議。”

這兩個問題看似在問“同一件事”，但背后的假設、立場和情緒指向完全不同。

模型的回答也會徹底不同——你以為你在提問，實際上你是在向AI傳達你的世界觀偏好。

這就是情緒治理的本質：

AI并沒有“思想”，它只是用你的意圖在模擬推理。

誰會提問，誰掌握權力

在傳統的組織里，話語權屬于會寫戰略PPT的人。

而在未來的AI組織里，話語權將屬于那些“會構建問題”的人。

大模型的輸出，不再是程序員的產物，而是提問者的倒影。

一個好的提示工程師，不僅能引導AI模擬CFO思考，也能模擬品牌總監、項目經理、國際談判代表。組織中80%的職能角色，都可以通過Prompt + AI進行認知模擬和行為輸出。

新洞察：

真正的領導力，不是“我告訴AI做什么”， 而是“我如何構建一個世界觀，讓AI幫助我推理。”

當AI成為組織的第二大腦，提示工程師就成了新一代的“認知接口”。

不懂提示，就像不會打字；不會結構性提問，就像不會管理會議。

DeepSeek，不是工具，是“結構建議生成器”

我們多數企業只會用 DeepSeek 是為了寫周報、潤色文案、做客戶回復。

但現在，一些領先的企業已經用它來寫：

• 項目立項理由

• 戰略對手分析

• 招股說明書初稿

• 產品生命周期模型預估

這些都不是“工具級”的任務，而是“半決策任務”。

我們必須認識到：DeepSeek 不是個AI寫手，而是“結構建議生成器”。

它基于你提供的少量信息，快速給出“決策建議初稿”——這已經足夠在復雜組織中形成第一輪討論框架。而這，正是大模型作為“治理伙伴”的真正潛力。

小結：

情緒治理不是玄學，是“用語言建模世界”的能力。

模型不怕錯，只怕沒人給它好的問題。

在AI時代，提問者將比操作者更稀缺。

提示工程師，不是新職業，而是新型中層。而他們，才是組織未來真正的“認知接口”。

三、 影子高管：AI已在你身邊

我們總說，AI會替代很多工作。但如果你還以為它只是替代一些寫稿、排表、潤色的助理型任務——那你恐怕已經落伍了。

在今天的企業真實運營中，AI已經不再是“執行層”，而正在成為“建議層”。

國外 Claude 當智囊，中國 DeepSeek 管戰略

2024年底，硅谷一家創業公司分享了他們的“戰略協同流程”： 他們在每周例會上，不再依賴傳統PPT和Word文檔，而是通過 Claude + Cursor 的組合，由 AI 自動生成以下內容：

• 新業務方向優劣分析

• 產品 MVP 的潛在市場反饋模擬

• 各戰略選項下的組織調整建議

• 風險等級評分和多路徑推進建議

換句話說：AI已經在扮演“虛擬中層”的角色——起草決策、模擬推演、生成PPT，最后由人拍板。

回到中國：DeepSeek 正成為“管理合伙人”級別角色

越來越多企業正在讓 DeepSeek 擔任“管理合伙人”級別的工作：

DeepSeek + 飛書文檔

• 用于撰寫季度戰略分析、部門述職框架、經營異常預警模型

• 大幅減少管理層在“信息收集+結構組織”上的時間投入

DeepSeek + 明道云

• 用于生成可執行任務排期（人、時間、里程碑），同步生成周計劃

• 不僅輸出思路，還能結構化分配

DeepSeek + ChatExcel

• 監測財務敏感項

• 滾動優化預算

• 自動生成財務摘要和匯報要點

這些不是小打小鬧的實驗項目，而是“AI中臺”的雛形。在一些先行公司中，AI已經：

• 參與管理層周會內容準備

• 自動更新運營看板建議

• 預演不同業務決策路徑下的市場反饋和團隊結構影響

• 提出組織優化建議（如合并崗位、轉化角色）

AI深度研究員洞察：

組織的結構，從來都是由信息結構決定的。 而今天，大模型的“結構化建議能力”，正在直接改變組織的管理邏輯。

AI不是偷你工作的工具，而是接管你決策鏈的節點

過去我們以為，AI只能做執行；

但現在它正在變成那個“先看一眼業務的人”，然后說：我覺得我們應該調整一下”。

也許它沒有資歷、沒有文化、沒有政治智慧，

但它有結構、速度、廣度與無盡的預演能力，這一點，恰恰是大多數企業決策中層所缺乏的。

它不會成為你的董事長，但它會成為你決策路徑上的必經節點。

深水區的反思：你公司有沒有一個“AI可以先想一下”的流程？

如果你公司今天有一個預算、一個市場變更、一個裁員決策，是否有人會先讓AI“想一輪”？

比如：

• 讓 DeepSeek 輸出三種替代策略草案

• 讓 DeepSeek 模擬三種“員工視角+客戶視角”影響

• 讓 DeepSeek 生成財務模型與投資人溝通框架

不是說AI就是答案，而是說——你必須把AI納入“選項產生機制”，否則，你就沒有真正用它。

小結：

AI的工作邊界，已經從“內容生產”擴展到“認知建構”。

企業如果還把AI放在“執行”一欄里，而不是“建議者”位置上，就是在浪費一個組織級資產。

未來的管理者不是比別人更能干，而是比別人更早一步讓AI替自己干。

四、 四步法：建AI中樞系統

在美國，AI已經走進白宮，幫總統制定政策；

在中國，它也該從寫周報的工具，變成你組織里的“戰略顧問”。

問題不是“要不要上AI”，而是“你有沒有一個流程，讓AI先想一想”。

我們總結出中國企業打造 AI決策能力 的「四步治理法」，適合每一個正在轉型的組織參考落地。

? 第一步：讓AI參與“問題定義”

別一上來就讓 AI 寫，而是引導它參與問題結構化的過程。

舉個例子：

? 錯誤示范：“請幫我寫一個季度復盤”

? 正確方式：“請根據以下市場數據，總結業務問題，提出三種增長方向建議”

這不僅是提問方式的區別，更是認知結構的差異。

提示工程不是寫句子，而是在重建思考方式。

? 第二步：建立組織級 Prompt 庫

每家企業都該有一份自己的“提示語料庫”——

這不是技術資產，是你的“企業思維范式”。

包括：

• 戰略建議生成模板

• 部門復盤結構提示

• 財務優化/裁員溝通/行業研究框架

• 項目上線流程 + PRD協同建議

現在，DeepSeek 已可用中文自然語言準確解析這些提示結構，自動輸出合格初稿。

? 第三步：讓AI完成“決策前80%的預演”

不是讓AI拍板，而是讓它先推演路徑，讓管理層選最優解。

例如：

• 輸入目標（如“拓展二線城市市場”）

• DeepSeek 輸出3套路徑建議：成本、時間、團隊結構、風險全覆蓋

• 自動生成一頁式PPT，輔助高管決策

AI 的價值，不在執行，而在快速制造“可供討論”的共識初稿。

? 第四步：設立“AI中臺”，讓AI成為流程的一環

一個簡單而實用的機制：

業務部門提交目標 → AI 中臺生成結構化建議稿 → 管理層審議 → 定稿執行

關鍵不在于“你有沒有 AI”，而在于：

AI 是否已經進入了“流程前段”的判斷邏輯中。

推薦工具組合（輕部署版）：

DeepSeek + 飛書文檔 + 語雀知識庫

真正的智能化，不是工具化，而是流程化。

AI深度研究員式建議：

真正成熟的組織，不是把AI當工具，而是讓它變成一個“可以一起開會”的合伙人。

組織最大的資產，不是人，而是認知如何流動。

五、別讓AI只寫周報，它值得更大的舞臺

當我們在前幾節講完“AI如何輔助總統定關稅、輔助企業做戰略、輔助管理者預演路徑”時，有人可能會問：

“AI真的就能做這些嗎？它真的值得被放上組織決策桌嗎？”

我的回答是：

它早就可以了，只是我們還不敢讓它。

1、AI已經不只是效率工具，而是認知合伙人

你可以讓它做PPT，也可以讓它復盤年報；

你可以讓它寫OKR，也可以讓它模擬一個你尚未遇到的危機。

AI之所以讓人著迷，是因為它具備兩種稀缺能力：

• 快速結構化信息

• 用可解釋語言輸出判斷

聽起來是不是像極了你花高薪請來的“管理者”？而這，恰恰是我們正在進入的“AI共治時代”。

2、真正的危險不是AI錯了，而是我們不再思考了

你可能會說：AI也會幻覺、也會瞎編、也會給出錯答案。 但真正的危險從來不是“模型出錯”，而是——人類放棄提問，讓模型替代思考。

這就是“情緒治理”的真實隱喻：

我們把一個“會說話的東西”放上了臺面，卻忘了：我們仍是那個提出問題的人。

• 你給它一個憤怒的提示，它會告訴你該如何征稅；

• 你給它一個合作的場景，它會告訴你怎么達成談判。

AI不是算命先生，它是一面被“提示詞引導”的鏡子。

它回應的不是現實，而是你的認知結構。

3、企業家的挑戰：如何在組織中“安排AI的位置”

未來每家企業，都會有一個“AI共創室”。

不是為了炫技，不是為了追風口，而是為了保持一個最重要的組織能力：

在不確定時代，有一個“永遠愿意多想一步的伙伴”。

它不會休假、不會情緒化，也不會拍腦袋決策。 它只會根據你的目標，快速窮盡你沒想過的路徑，并把選項整齊排列在你面前。

你要做的，就是把那個“讓AI先想一輪”的流程，寫進你的管理機制里。

AI深度研究員反思：

如果AI連總統都敢用來定政策，你的企業憑什么不讓它定預算？ 管理不是靠經驗，而是靠結構——而AI，正是結構生成器。

真正的領導力，不是“我知道答案”，而是：

模型越進步，領導力就越不是“我知道”，而是“我會問”。

4、從“使用AI”到“組織與AI共生”

我們想寫這篇文章，并不是為了再一次“渲染AI有多強”，而是希望提醒每一個組織、每一個企業家：

別讓AI只寫周報。

因為它真的已經能夠做得更多。

它可以是你的增長官、風險顧問、COO、CTO，甚至是戰略預言家。

而你需要做的，只是換一種視角看它——

• 從工具，變成結構；

• 從助手，變成共創者；

• 從任務執行器，變成決策起點。

2025年，AI不該只在辦公桌的一角，它該坐在你身邊，開會、出主意、承擔結果。

如果你是企業負責人：

你的組織已經在用 AI 了嗎？

歡迎在留言區聊聊你們的使用現狀，或直接聯系我們獲取完整案例方案。

本文由AI深度研究院出品，聚焦全球 AI 創新浪潮中的企業轉型策略。

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來源：官方媒體/網絡新聞

排版：Atlas

編輯：深思

主編：圖靈