諾基亞魔咒失效？谷歌用"奇正戰略"營收暴增14%

（來源：中歐商業評論）

撰 文 | 孫黎 羅威爾麻省大學副教授

郭峰 天津大學副教授

陳謙磊 羅威爾麻省大學博士生

　　隨着AI搜索工具Perplexity的橫空出世，一度被認為AI將顛覆搜索，谷歌等公司將成為新時代的諾基亞。然而不久前谷歌母公司Alphabet公佈了第二季度財報，公司各項業務營收再創新高。其中，公司總營收達到964.3億美元，同比增長14%。谷歌雲業務營收大幅增長，達到136億美元，同比增長32%。而公司被認為挑戰最大的傳統業務——搜索業務營收為542億美元，同比增長12%；廣告營收713億美元，同比增長10.4%。

　　與谷歌的高速增長相反，許多企業的AI轉型陷入了「成效陷阱」，有大量概念驗證和孤立用例，卻只帶來局部效率提升，無法在全公司範圍規模化應用，其中不乏行業巨頭。如曾被譽為未來醫療方向的IBM Watson Health投入150億以上的研發，銷售卻未能兑現AI醫療革命的承諾，2022年不得不將Watson Health相關業務拆分，以10億美元低價出售給私募資本。芯片巨頭英特爾也在AI時代深陷轉型困局。由於錯失移動互聯網和AI芯片浪潮，英特爾在生成式AI時代面臨創立以來最嚴峻的戰略困境，在AI算力競賽中節節敗退，被迫啟動大規模重組裁員以斷臂求生。蘋果儘管在設備端擁有領先優勢，但在生成式AI浪潮中，它的整體AI戰略一度迟緩、保守、碎片化，Siri錯過語音AI第一波。這些案例都表明，即使像IBM、英特爾、蘋果這樣的巨頭，若沒有清晰有效的戰略指引和轉型方法，在淘金AI上，也可能鎩羽而歸。

奇正相生

與戰略涌現之道

　　面對高度不確定性和快速演進的AI技術環境，傳統計劃式的戰略制定往往難以奏效。管理大師明茨伯格提出的「戰略涌現」理論強調：許多成功戰略並非完全預先規劃，而是在實踐中逐步學習和調整中涌現出來。

　　深思熟慮的計劃戰略注重控制，以確保管理意圖得到貫徹；而涌現戰略強調學習——通過不斷試錯行動，逐漸認識和澄清真正適宜的戰略意圖。明茨伯格的理論提醒我們，在AI這樣充滿未知與變數的領域，企業高管應允許前線自由探索和自下而上的反饋，讓戰略在實踐中靈活演化，而非僵化地按初始計劃行事。

　　與此同時，中國古典兵法的「奇正相生」思想為戰略轉型提供了另一維度的洞見。《孫子兵法》雲：「凡戰者，以正合，以奇勝。」其中「正」指正兵、常規之師，強調正面穩健的常規戰法；「奇」指奇兵、出其不意之招，代表非常規、創新突破的戰術。奇正相生之道強調常規與非常規的辯證統一：在總體戰略目標明確的前提下，靈活變通運用正、奇手段以因應環境變化，既要有正面的堅守，不輕易偏離AI主航道；又要奇招迭出，抓住AI場景戰機，出奇制勝，從而實現正兵與奇兵的相互配合、循環轉化，實現生生不息，適應不斷變化的競爭態勢。

　　這一思想用於企業管理意味着：企業應一手穩住主營業務基本盤（「正」）作為戰略支點，同時另一手大膽探索新的AI應用範式（「奇」）尋找突破，兩者相輔相成。在動態競爭中，「正」是基礎，「奇」是引擎——沒有正則奇無依託，僅出奇易成無源之水；沒有奇則正乏生機，錯失變革良機。概言之，戰略涌現理論提供了方法論指導，鼓勵企業在AI轉型中擁抱不確定性，通過實踐學習形成適合自身的策略；中國古典「奇正相生」哲學則提供了戰略思維框架，提醒企業平衡穩定經營與創新變革。二者互補：前者強調自下而上演化，后者強調攻守之道。將兩者結合，可構建一個解釋AI時代戰略轉型路徑的有力框架：企業高層制定方向（正），但預留靈活度讓新生戰略芽孢自下而上涌現（奇）；在保持主營穩健運行的同時，小步快跑嘗試AI新業務並及時調整。下面，我們將以谷歌與Informatica為例，來看他們是如何實現AI奇正轉型的。

谷歌：

以正護城，以奇開局

　　作為全球科技巨頭，谷歌在AI時代的戰略演化充分體現了「奇正兼備」的智慧。當OpenAI的ChatGPT橫空出世、一度被輿論視為對搜索引擎的顛覆者時，谷歌面領着一個巨大的戰略悖論：搜索業務貢獻的營收佔母公司Alphabet總營收的57%，需捍衞搜索廣告的現金流；而另一方面，必須用生成式AI重構搜索體驗，這也可能瓦解傳統關鍵詞廣告模式，破壞與內容提供商的合作關係。

　　谷歌選擇了以「正」固守核心業務、以「奇」推動範式轉變的策略：一方面謹慎維護其搜索廣告主營收入不受衝擊，另一方面迅速推出生成式AI功能作為奇招融入現有產品。具體而言，谷歌並未貿然用ChatGPT類似的聊天機器人完全替代傳統搜索，那樣可能自毀廣告收入，而是針對場景中的客户痛點：信息太多，搜索結果雜亂，需要人工歸納；想問問題但不清楚關鍵詞如何構造；想要綜合判斷（例如「哪種信用卡適合我？」），傳統搜索只能逐頁對比。谷歌的「奇兵」策略，是在搜索結果頂部引入由Gemini模型生成的摘要回答（AI Overview）。這些摘要結構清晰、語義自然、引用來源，減輕用户搜索成本；用户仍可向下滑動查看傳統鏈接，不會完全顛覆原有行為。這一設計巧妙之處在於：AI答案作為奇兵搶佔了用户注意力，但下方的「正兵」搜索結果鏈接仍提供價值，避免了用户完全集中於聊天答案而忽略廣告鏈接。

　　事實證明此舉獲得了階段性成功——自從引入AI答案概覽后，谷歌搜索結果頁展示的鏈接數大幅增長了49%，用户獲取信息更豐富，搜索廣告業務也隨之水漲船高。最近的2025年第2季度，谷歌搜索廣告收入同比增長12%達到542億美元，超過市場預期，創下新高。CEO皮查伊在與分析師的電話會議上表示：「我們看到AI正在推動人們搜索和獲取信息方式的擴展。AI功能促使用户進行更多搜索，因為他們瞭解到搜索可以滿足他們的更多需求。」

　　這表明，通過「AI+搜索」的奇正融合，谷歌不僅抵禦了用户流失，反而提升了核心業務的活力和變現能力。當然，「奇招」帶來新機遇的同時也伴隨新挑戰。谷歌管理層意識到，如果AI直接回答了用户問題，用户點擊廣告鏈接的動機可能降低，這對長期營收模式是個隱憂。為此，谷歌一方面繼續打磨AI生成答案的質量與可信度，設法向廣告主證明這些AI答案同樣能帶來轉化價值，從而探索全新的廣告呈現形式。另一方面，谷歌高層保持戰略定力，沒有因一時壓力而放棄對核心業務的投入：2023年以來大幅增加資本支出，用於AI模型訓練和基礎設施擴容，2025年資本開支計劃從750億美元提高到850億美元。這體現出谷歌以「正」穩住陣腳——持續鞏固搜索+廣告這一根基，同時以「奇」不斷創新——開發諸如純AI對話模式的搜索、手機端「圈選搜」（Circle to Search）等新功能來創造差異化用户體驗，直面初創公司Perplexity和OpenAI推出的全新AI瀏覽器的挑戰。

　　回顧歷史，谷歌早有「正+奇」組合的戰略基因：移動互聯網興起時用Android守住移動端搜索入口；AI浪潮來襲時內部加速研發並整合DeepMind等資源。可以説，谷歌在AI時代的戰略演進是一場「守正出奇」的防禦與進攻兼備的戰役：以守護核心優勢為前提，通過漸進式融入AI技術，實現主營業務的自我革新，而非顛覆式自我革命。這一策略幫助谷歌截至目前依然穩固地站在搜索和廣告領域的王座上。

Informatica：

循序漸進的

業務重塑之路

　　中型企業Informatica的轉型歷程則提供了另一種規模層次下「奇正戰略」的範例。Informatica是成立於1993年的老牌企業軟件公司，傳統上以提供數據集成、ETL工具見長。進入雲和AI時代后，這家公司面臨如何由傳統本地部署的軟件供應商轉型為雲端數據管理和AI賦能平臺的挑戰。不同於谷歌可以內部孵化AI，Informatica的轉型更像是一場「漸進式重塑」：既要避免因為突然轉型而失去原有客户基礎，防止「業務互殺」，又要抓住AI帶來的新機遇實現業務模式升級。其戰略打法體現出「正」「奇」並進、穩中求變的特點。

　　首先，在戰略節奏上，Informatica選擇從資本市場私有化退市來為轉型爭取時間和空間：2015年至2021年，公司退出私募股權控制，遠離了季度財報壓力，從而在幕后完成了產品向雲訂閲模式和AI驅動的重大轉型。私有化期間，Informatica重構了核心產品架構，推出統一的智能數據管理雲（IDMC）平臺，並將旗下AI引擎CLAIRE融入各產品線，使之成為自動化數據管理的「大腦」。這一階段可謂Informatica的「蓄力守正」：在不公開張揚的情況下鞏固和提升自身在數據管理領域的基本功，包括數據集成、質量、治理等「正功夫」。隨后，公司於2021年重新上市，開始以「奇」兵姿態發力雲和AI市場。

　　Informatica 的「奇」兵精準抓住了企業客户在AI轉型中面臨的數據管理核心痛點，並圍繞「數據可用性」與「AI可信性」兩個場景切入，提供了極具吸引力的解決方案。以下是其成功出擊的關鍵場景：大多數企業嘗試部署生成式AI或AI Agent時，遇到的最大障礙並不是模型能力，而是企業內部數據分佈分散、格式不統一、數據質量低，更缺乏清晰的治理與權限機制。這導致AI系統很難找到合適數據；數據存在隱私、安全、合規等風險；AI輸出存在「幻覺」或錯誤答案，無法用於關鍵業務場景（如藥物研發、客户服務、風險評估等）；數據團隊與業務團隊之間斷裂，AI項目變成試驗品而非生產工具。

　　第二大場景中的客户核心痛點是AI應用無法安全地嵌入關鍵業務流程，例如在製藥企業中，生成式AI被用於輔助藥物靶點分析，但如果數據存在錯誤或歸屬不明，可能導致新葯失敗。在金融企業中，AI agent用於客户問答、合規審查，但若讀取未經授權的數據可能觸犯監管；在跨國企業中，不同國家的數據法規差異使得AI需要「分區理解」數據。

　　Informatica 的應對策略是推出 Claire GPT（企業數據GPT）、智能數據管理雲（IDMC），定位為企業級AI數據中臺，包括，發佈CLAIRE GPT自然語言數據助手，引入生成式AI技術提升用户使用體驗；又如發佈面向主流雲平臺（AWS、Azure、谷歌 Cloud等）的GenAI參考架構藍圖，幫助客户在Informatica平臺上快速構建GenAI應用。這些新產品和功能是Informatica的奇招，旨在讓傳統客户也能方便地利用AI處理數據、賦能業務，從而為他們逐步遷移到雲平臺提供強大動力。

　　值得注意的是，Informatica在推「奇」的過程中，並未拋棄「正」的陣地：公司繼續支持本地部署老客户的維護需求，甚至由於部分客户短期內仍青睞於本地系統，Informatica一度出現雲業務增長低於預期、而本地維護收入高企的情況。但管理層並未視此為包袱，而是採取雙線作戰策略——一方面服務好傳統客户，維繫現金流和信任度，另一方面加大投入雲端新品開發，以更完善的AI功能逐步吸引客户雲端化。這種平衡避免了大刀闊斧強制客户轉型引發的反彈，確保了營收的平穩過渡。這種水到渠成式的轉型戰略成效正在顯現：Informatica的訂閲和雲收入佔比逐年提高，產品在數據管理各細分市場的評價持續領先。

　　Informatica的價值在AI時代被行業巨頭所認可。2025年5月，CRM軟件領導廠商Salesforce計劃以約80億美元收購Informatica，意圖藉助后者在數據整合與治理方面的能力來強化自身的AI戰略。Informatica轉型的啟示在於：中型企業完全可以通過循序漸進的奇正策略，在不自我革命式地顛覆主營業務的前提下，實現業務模式的迭代升級，並最終在新範式中佔據一席之地。

　　我們用表1比較這兩家公司的奇正轉型。

表1谷歌與Informatica的轉型對比

構建AI戰略導向的

五大支柱

　　谷歌和Informatica的實踐凸顯了在AI時代實施「奇正戰略」的關鍵：既要有頂層戰略定力，又要鼓勵靈活試錯；既要守護核心業務基本盤，又要探索新業務模式。而做到這一點，企業需要在內部培養出AI導向（AI Orientation）的組織能力。所謂AI導向，即企業在戰略和技術上對AI融入業務的堅定承諾和持續投入。

　　根據我們對中國上市公司的大數據研究表明，強AI導向的企業能夠更好地調配資源，加速創新速度並提升創新質量。但這種正向作用會受到技術風險和市場不確定性的調節：技術風險高時，AI導向對創新質量的促進作用減弱；市場環境波動大時，AI導向對創新速度的優勢會被削弱。因此，企業在推進AI戰略轉型時，需要審時度勢，全方位佈局，在以下五個維度夯實「AI戰略導向」的基礎（圖1）。

　　第一，戰略維度——高層賦能與方向引領。AI轉型必須上升到公司戰略層面，由最高領導層親自掛帥推動。管理者應將AI視為重塑業務模式的核心引擎，明確宣示AI時代公司的願景與定位，並將這一戰略導向傳遞至全員。在實踐中，CEO和董事會需要設定大膽但務實的AI目標，將AI納入公司戰略規劃和關鍵業績指標（OKR）中去。例如Shopify的CEO在2025年要求全員將AI融入日常工作，把使用AI作為基本職責，並將AI應用成效與團隊資源申請掛鉤，以此營造自上而下的AI文化。高層還應搭建AI治理架構，例如成立AI轉型辦公室或由CTO/CDO牽頭的跨部門AI委員會，以確保戰略落地過程中各部門協同一致。在戰略維度上，領導者需要既當「守正」的穩定器，又當「出奇」的催化劑：一手穩住組織戰略方向不跑偏，另一手大膽決策投入AI新賽道。

　　第二，資源維度——資源編排與投入傾斜。AI戰略導向的實現，有賴於企業對數據、人才、資金等關鍵資源的有效配置與動態調配。管理層應根據AI項目的輕重緩急和價值前景，戰略性地分配資源，避免平均用力或本末倒置。我們的研究表明，具有強AI導向的企業往往能更好地獲取和利用知識資源，提升決策效率，從而增強創新速度。因此企業需要在資源投入上向AI領域傾斜，包括：加大AI研發預算，引進具備AI技能的人才隊伍，升級IT基礎設施以支持算力和數據存儲，以及建立高質量的數據資產庫等。還要警惕「技術潮流陷阱」——避免盲目追逐不切實際的熱門技術導致資源浪費。為此，企業應建立資源投入產出反饋機制，定期評估每項AI投入的業務價值，實現資源配置的滾動優化。

　　第三，組織維度——組織變革與能力塑造。AI導向不僅是技術問題，更是組織變革問題。企業需要重塑組織結構和流程以適應AI驅動的運營模式。例如可以考慮設立首席AI官（CAIO）或數據科學部門，推動各業務單元與技術團隊的協作，組建跨職能的AI項目團隊，實現業務專家與算法工程師的緊密合作。讓AI能力在全組織廣泛滲透，需要培養全員的數據與AI素養。許多領先企業已開始將AI應用能力納入員工績效考覈和晉升標準，以激勵員工主動學習AI技能。此外，組織需要營造一種鼓勵試錯、敏捷迭代的文化，讓員工在可控範圍內大膽嘗試AI新點子。正如戰略涌現理論所強調的，基層員工的行動和反饋常常孕育着戰略的新方向。因此管理者應授權一線團隊試驗AI方案，並將有前景的「草根創新」納入公司戰略版圖。在組織維度上，關鍵在於塑造一個敏捷、高度學習力的組織：層級間信息暢通，創新想法能夠涌現、生長並落地，全員上下同欲推進AI戰略。

　　第四，技術維度——技術佈局與風險治理。AI戰略的成功實施離不開合適的技術路徑選擇和風險管控。首先企業應制定明確的AI技術路線圖，判斷哪些AI能力需要自主研發，哪些可以通過合作或採購獲得。在AI大模型浪潮中，大企業如谷歌，可以自研模型，中型企業則更多通過開放API或開源方案來賦能自身產品，這是基於各自資源稟賦做出的技術策略選擇。其次，要高度重視數據基礎設施和治理能力建設，因為AI的效果依賴於數據質量和安全合規。企業需投入建設企業數據庫、主數據管理、數據治理機制等，使數據資產真正發揮出訓練AI和改進業務的價值。另外，在技術維度必須考慮風險管理，包括技術更新迭代過快導致的風險。技術風險高時，AI導向的積極作用可能受到削弱。企業應制定預案，防止關鍵AI技術突然過時或發生安全漏洞。在技術維度上要實現「雙管齊下」：一手夯實數據與平臺等基礎能力，另一手嚴格管控AI應用帶來的新風險，確保技術為業務賦能而非添亂。

　　第五，節奏維度——轉型節奏與演進路徑。掌控AI戰略轉型的推進節奏，是奇正戰略成敗的關鍵之一。過於激進，一步跨躍到AI新業務可能引發原有業務陣痛和內耗；過於保守，又可能錯失AI良機。最佳實踐是在節奏上張弛有度，通過「小步快跑、持續迭代」來平衡正與奇的關係。戰略涌現觀告訴我們，策略的方向可以通過不斷行動來校準。因此企業不妨將大戰略拆解為一系列短周期的戰術試驗，每完成一次迭代就評估成果並調整下一步計劃。這類似於軟件開發中的敏捷方法，將風險分散在多個短周期內逐步化解。此外，要避免「一盤散沙」式地同時啟動太多AI項目。正如貝恩的研究所指出，領先者會聚焦4~5個高影響力領域進行深耕，而非貪多求全地撒網。集中兵力在少數幾個與戰略緊密相關的AI用例上取得突破，然后再向其他領域擴展，可以形成良性滾動。最后還應當設定階段性里程碑，在重要轉折點審視轉型節奏是否需要加快或減緩。例如，當外部市場快速接受某AI產品時，可以果斷加速（奇招迅猛出擊）；反之若內部組織消化不良，則需要放緩腳步鞏固基礎。總之，節奏維度強調「度」的拿捏：既不冒進激進，貿然放棄主營押注AI導致顛覆式失敗；也不因循守舊，錯失窗口期被后來者居上。以循序漸進但堅定不移的步伐，走好AI戰略轉型的每一步。

　　通過以上五個維度的協同發力，企業可以塑造出一種強大的AI戰略導向。我們將其定義為一種面向未來的姿態，能夠主動將AI融入資源配置和業務流程中去，從而在不確定環境下保持創新競爭力。我們的實證研究發現，具備AI導向的企業新產品上市速度更快、創新質量更高，因而在市場競爭中更具適應性。這充分印證了「奇正相生」的價值：戰略上的正固提供穩定方向，奇招探索帶來增量成長，兩者融合產生的動態能力，正是引領企業渡過AI轉型複雜航程的中流砥柱。

奇正相生，戰略涌現

　　在本文中，我們以明茨伯格的戰略涌現理論和中國古典奇正相生戰略思想為支撐，通過谷歌和Informatica兩個不同規模企業的案例，剖析了AI時代成功轉型的關鍵要素。對中大型中國企業而言，我們的「奇正相生+戰略涌現」框架具有普適性的啟示意義：它強調在不確定環境下堅定戰略定力與靈活應變並重，鼓勵企業在守住主營基本盤，同時又以小規模快速試錯的方式探索AI新業務，從而避免了盲目冒進或裹足不前兩種誤區。實踐證明，將AI融入企業戰略不是一朝一夕的豪賭，而是一項需要系統規劃和持續演進的工程。谷歌和Informatica的故事分別展現了巨頭和中堅如何在這場變革中各自找到適合的節奏與打法。

　　面向未來，隨着通用人工智能等新技術的出現，企業的戰略環境將更加瞬息萬變，競爭格局也將被不斷改寫。這印證了「奇正戰略」的必要性——只有動態平衡地運用常規與非常規手段，企業才能在下一個技術浪潮中立於不敗之地。正如《孫子兵法·勢篇》所言："凡戰者，以正合，以奇勝。故善出奇者，無窮如天地，不竭如江河。"

附表：

AI戰略導向

五大維度企業自評表

　　本企業自評工具基於「AI戰略導向」的五大維度設計，每個維度包含4–5個測量項，採用5分Likert量表（1 = 完全不同意，5 = 完全同意）。不同規模企業的管理者或管理顧問公司可以對各項進行評分，以量化評估貴企業的AI導向成熟度。

　　如果貴企業的總分高於80分，恭喜你，貴企業已經全面實現AI轉型。

　　如果貴企業的總分低於40分，請警惕，貴企業已經落后於競爭對手，請公司高管立刻學習AI轉型相關知識，之后召開AI願景討論會，制定並落實AI轉型戰略。

　　如果貴企業的總分介於40分與80分中間，請研究各個維度是否相互配合，並密切關注競爭對手動向，隨時調整AI轉型戰略。