1991年，上海证券交易所成立。
两年后，一个23岁的年轻人从上海外国语大学毕业，加入了当时国内最大的证券公司万国证券。他迅速在中国证券市场上崭露头角，成为了“证券教父”管金生的左膀右臂，短短三年内晋升为副总经理。
32岁时，他执掌百安居中国区帅印，成为了世界500强最年轻的中国总裁。他提前预见了城镇化带来的消费觉醒，开始加速在中国各主要城市开设百安居连锁店，五年内将中国区业绩推上全球体系榜首。
2006年，他接受了马云的邀请，出任阿里巴巴总裁，他亲手将B2B业务送上港交所敲钟台，在电商浪潮中刻下自己的名字。
他是卫哲，中国商界罕见的“黄金猎手”，每一次转身都精准踏中时代鼓点。
卫哲
2011年，当所有人以为这位“马云接班人”将深耕互联网时，他毅然转身创立嘉御资本。
从泡泡玛特的潮玩王国到安克创新的出海传奇，从沪上阿姨的万店版图到锅圈食汇的社区革命，十余年间，在新消费、硬科技、跨境电商等领域，他投出了30余家上市公司。
从一个懵懂的大学毕业生到世界500强企业CEO，卫哲的职业生涯30年，是一段成长蜕变的个人传奇，也是管理和投资众多企业，见证时代变迁的商业传奇。而他的脚步，还不止于此。
卫哲
2025年开年，在阿里校友云谷创业峰会上，卫哲做了一场关于AI基础设施的演讲，对AI提出了许多新的洞见。“AI是趋势，不是风口。趋势代表不可逆。”对于AI时代的敏锐洞察，表明卫哲仍在步履不停地探索新的趋势，掌握新的机遇。
今天，阿信就要为大家推荐卫哲的这本新书《效率为王》。不论是个人成长，还是商业心得，抑或是趋势洞察，这本书都能为你提供来自这位商业大咖的独特视角。
《效率为王》卫哲 《效率为王》卫哲
下面，是卫哲的讲述，关于给年轻人初入职场的建议，关于给企业管理者提升效率的8个方法，以及他关于AI时代的3个预测、4个建议。（以下摘自《效率为王》序言，有删节）01
给年轻人的建议：趁年轻，去打造一只属于自己的“股票”
十多年前，我告别了阿里巴巴。那时我正值不惑之年，开始思考人生下半场的方向。我说过一句话：“换行不换岗，换岗不换行。”若既换行又换岗，此前的积累便可能付诸东流；但若两者皆不换，生活又容易陷入无意义的重复。于是，我决定基于这一思路探索新的道路。
投资恰恰是“换岗不换行”，当我踏入投资领域时，一个关键问题迅速浮现，这也是我在担任CEO时经常思考的问题，更是一个战略层面的问题：我与同行的差异何在？
在这里，我把我对于个人职场成长的经验分享给年轻人。
选择比努力更重要
虽然每个人的具体情况千差万别，我的成长经历也不是通用模板，但在职业生涯的选择中，人们总会遇到类似的问题：大学毕业后第一份工作如何选择？是否应该跳槽？哪个行业最具潜力？要创业的话，该如何选择行业和赛道？几乎每个人都会面临这些职业困惑。
我经常看到很多年轻人和创业者，每天把自己的时间排得满满的，非常辛苦，连睡觉的时间都快没有了，不断地学习各种新技能，不断地延长自己的工作时间，努力地去提高个人效率，殊不知在错误的道路上跑得越快，距离成功的目标就会越远。所以，我的观点一直都是：选择比努力更重要。
年轻人的就业途径比较多，他们可以直接选择一个自己喜欢的职业，也可以选择创业。不同的选择，也要有不同的思考。
对刚刚踏入职场的年轻人来说，我一直强调他们选择职业时要选“五新”：新行业、新公司、新部门、新岗位、新任务。新行业无疑是最有潜力的机会所在，但并非所有新行业都是机会，前提是要有自己的判断。
如果你找不到一个新行业，也可以选择进入一家新公司。当年，我在投行这个老行业中轮转，五六年后又回到东方证券。虽然这个行业已有一定的历史，我却选择了东方证券这样一家刚刚成立的新公司，成为公司创建后的第一批员工。这使我能够担任投行业务负责人，我也获得了极大的成长机会。当时我才28岁，如果没有选择这家新公司，我可能不会得到担任这个重要职务的机会。所以，如果能够进入一个新行业，当然是最理想的，但进入传统行业中的新公司，同样充满机遇。
职场30年：管理好人生的财务报表
每个人的职场生涯都如同一场长跑，从20多岁开始工作到五六十岁退休，30多年。而这30多年，恰好可以分为三个10年，三个10年就像人生的三张财务报表。
在我的职业生涯中，有一段时间是做财务工作的，这使我常常把人生和财务报表做比较。我们常说的财务报表有三种：损益表（statement of profit and loss）、资产负债表（balance sheet）和现金流量表（cash flow statement）。
事实上，职业生涯的不同阶段，我们最需要关注的财务报表也有所不同。
大多数年轻人在做职业选择时，往往过于关注损益表，也就是看哪家公司给的工资更高。因此在跳槽时，工资的高低常常成为决定因素。
但我想提醒年轻的朋友们，职场上的第一个10年，最重要的并不是“损益表”,而是如何提升自己人生的“资产负债表”。如果你考虑跳槽，建议先将对高工资的执念暂时放一边，把目光放得更长远些。
在职业生涯的第二个10年，重点从积累转向变现。在第一个10年里，你已经通过提升个人的“资产负债表”积累了足够的知识、技能和人脉，那么接下来的问题就是如何将这些“资产”变现，或用专业术语来说，就是如何“monetize”这些资产(将非货币资产转换为货币资产)。这是人生第二个10年需要重点考虑的问题。
进入职业生涯的第三个 10 年，重点要转移到你的“现金流量表”上，甚至要为未来退休后的生活做好规划。对很多年轻人来说，退休似乎还遥不可及，但实际上，这个阶段的准备工作越早开始越好。你需要通过良好的规划，确保未来的现金流稳定。即便时代变了，这个框架也是职业生涯规划的坚实基础。
02
给企业管理者的建议：
低增长的存量时代，提高效率，穿越周期
在投资与赋能这些企业的过程中，我越来越深刻地感受到：嘉御资本经历的这14年，中国经济的发展可以分为上半场和下半场。
上半场是一个追求速度、追求规模的增量经济周期。早在六七年前，我就预感到，中国增量经济时代即将结束，很快会进入一个低增长的存量经济时代——下半场。存量市场体现在市场已经饱和，部分行业甚至处于萎缩状态，陷入“僧多粥少”的“内卷”局面。
很多人问我，下半场这个周期会有多长？历史上但凡称为“周期”的，肯定不止三五年，至少10年都将处于这个周期当中。
那么，这个新开启的存量周期都体现在哪些方面呢？我认为主要体现在三个方面。
第一，进入存量经济时代。
世界经济需要一个火车头来带领。与所有担任过经济火车头的国家一样，中国经济也将不可避免地进入存量时代。
如今，无论是消费、外贸、基建还是GDP(国内生产总值)，我们都很难再见到过去那种两位数的高速增长了。此前高速增长的行业、市场增长的红利，以及互联网的红利，也都随着经济存量增长逐渐回落。
第二，流量红利触达天花板，进入流量存量时代。
新经济在很大程度上依靠的是互联网，互联网增长主要靠流量，而现在的互联网流量，或者说ToC（面向消费者）流量，也已经不再增长。
流量是如何构成的呢？
简而言之，流量等于用户数乘用户时长。但从2017年起，中国互联网用户数就基本不再上涨；2018年短视频出现后，用户时长又出现增长。统计数据显示，中国互联网平均每日使用时长已达312分钟，即5个多小时，但用户数并未增长，时长也很难增加，总流量自然也不会涨。互联网流量的红利时代已经过去。
此外，中国互联网四大巨头——百度、字节跳动、阿里巴巴、腾讯，又控制着中国互联网流量70%~80%的市场份额，只有不到30%的流量留给剩下的互联网企业。
第三，资本逐渐迈向再循环体系，进入资本存量时代。
2018年之前，中国VC(风险投资)/PE(私募股权投资)每年新募集的资金达1万亿元人民币，但作为VC/PE行业的主要募资来源，不论是保险、高净值个人还是家族LP(有限合伙人)，每年获得的回报都只有两三千亿元。这种情况很难长期持续，因为“地主家”不可能永远都有“余粮”，资本也由此进入存量时代。
进入存量经济时代后，企业想要生存、增长，就要更加激烈地争夺现有的客户和存量市场，甚至要到竞争对手那里抢生意，企业之间的竞争会更加激烈。在这种市场环境下，企业就不能再沿用以前那种规模为王、速度为王的打法，而是要正视自己的“内功”，提升效率，这样企业在市场上才会更有竞争力。
如何提高效率？
在《效率为王》中，我把提高效率的方法拆解成9个维度。除了个人成长效率，对企业来说，做好这8个点极为重要。
1.领导效率。
高效领导是科学，更是艺术。激发员工的个人效率是企业最重要的事情，创始人要了解员工的喜好、擅长的事情，让公司成为对员工职业生涯发展特别有用的地方。以前企业团队的管理主要考虑员工加薪、晋职、培训等方面，现在企业更需要管理好员工的职业生涯发展。
我认为，自我驱动是个人效率最好的来源。成长是每个人自己的事，你不想成长，谁能逼你？所以我们要问自己的企业，有没有做成一个自我驱动的公司。
2.组织效率。
打造组织就像盖房子一样，核心是把根基打好。一个高效组织的根基应该包括三个核心要素，即招聘、培训和考核。我在多年管理企业的实践中，对这三个要素投入的时间和精力要远超常规预期，它们几乎占据了我每年三分之一的工作时间。招聘是高效组织的源头，考核是提升组织效率的关键。
3.运营效率。
建立高效组织后就可以一劳永逸了吗？当然不是。很多企业一开始也搭建起了高效组织，但后来发现，高效组织逐渐变得不再高效了，甚至逐渐走向了管理的“大公司病”。我的建议是，没到大公司，别先得“大公司病”。一家公司合理的“官兵比例”是1:7到1:9，要避免管理层级过多，优化运营流程，避免官僚主义。
4.资产效率。
先做减法，后做加法。要提升资产效率，一是你要想办法防止产生新的闲置资源，二是你要有能力释放闲置资源，三是如果你真要投入资源（资产）的话，一定要把使用率作为关键指标，一定要把回收率提升起来。
5.战略效率。
我想让大家记住“三级规模效益理论”。 第一级：三平方公里规模效益。 第二级：同城规模效应。第三级：全国、全球规模效应。只有为数不多的行业和企业是能够享受全国、全球规模效应，绝大部分公司是同城规模效应，甚至是三平方公里规模效应。三平方公里规模效应、同城规模效应也不可怕，你就把每一个三平方公里做好，把每一个城市做好。
6.技术效率。
每个人口袋里都有一部手机，你把智能手机的作用发挥到极致就是技术驱动。今天是人机合一时代，所有的组织都应该把一个成熟得不能再成熟的智能手机、移动互联网技术用好。怎么用好？从传统企业向技术驱动迈出的第一步，就是我一直说的4个在线：员工在线、产品在线、客户在线、管理在线。这四个“在线”顺序还不能出错。
7.创新效率。
最好的创新效率是什么？就是还原创业的环境，用风险创投的方法来实现创新，把创新做到极致。
8.出海效率。
国内越红海，国外越蓝海。国内市场竞争激烈，企业应将供应链优势转化为全球竞争力。跨境电商一定要坚持以终为始，建立业务模型和财务模型，并且要严守业务和财务模型的纪律，这两点非常重要。
03关于AI时代的3个预测、4个建议
作为投资者，我们通常不喜欢做预测，因为预测往往难以兑现。但如今，我还是要大胆做出三个预测：
第一：大约三年后，我们手机中的APP将不再需要一个个地点开来获取数据，而是由AI助手直接为我们提供所需信息。
第二：十年内，人类的每周工作时长将减少到4天以内。这是因为许多原本由人类完成的工作将被AI和机器人所替代。
第三条更好的消息是，几乎我们在座的每个人都有机会见证，在未来20年内，人类的平均寿命将突破100岁。
在我过去的互联网工作经历中，我见证了互联网如何深刻改变了众多行业，但其中改变最小的莫过于医疗行业。尽管互联网在一定程度上改善了医疗资源的分配问题，如通过远程医疗等方式，但核心的医疗资源——名医和药物，并未发生本质变化。美团等平台虽然能送药到家，但这仅仅是改变了医疗服务的交付方式，并未触及医疗生产力的核心。
那么，为何我坚信在未来20年左右，人类的寿命会有巨大的突破呢？
关键在于医疗领域即将迎来的巨大进步，尤其是AI在医疗健康领域的应用。AI加速发展的趋势，正如一个不可逆转的风口。我们如何判断一个技术是否具有革命性？一个重要的标准是看它能否深刻且广泛地改变多个行业。在移动互联网到来之前，即便是PC互联网，其改变的行业也相对有限。而移动互联网则彻底改变了我们的生活，如今，没有手机，我们几乎寸步难行，无论是打车还是点餐，都离不开它。
AI正展现出同样的变革力量，它改变的行业之多，已经让我们开始讨论哪些行业不会被改变，哪些岗位在AI的冲击下仍能保住。事实上，现在的问题已经不再是AI能改变什么，而是还有什么不能被AI改变。AI不仅改变的行业多、改变的行业深，而且这次改变的速度之快，也是前所未有的。
因此，我们有理由相信，在AI的推动下，医疗领域将迎来前所未有的变革，从而推动人类寿命的显著提升。
关于AI，我认为有四大领域值得关注：
第一，基础建设。
首先，我们描绘了一个宏大的蓝图，即AI时代的基础设施建设。与以往为互联网打造的基础设施不同，AI时代的基础设施建设将迎来一次质的飞跃。如今，当我们向智能助手提出一个问题，或是在社交圈内寻求信息时，其背后的数据处理量相当于过去万次搜索的规模。这意味着，移动互联网的数据流量基础，从原先的双车道，跃升至数百甚至数千车道，实现了前所未有的扩容。
在这一背景下，英伟达作为当前基础设施建设的领军者，其市值已突破3万多亿美金，成为了这一变革的最大受益者之一。
我曾亲历过移动互联网与互联网的泡沫时期。然而，在那段时期，专注于基础设施建设的公司，如Oracle等，却从未真正陷入泡沫。基于此，我们可以预见，尽管目前尚不清楚哪个AI应用或哪个大模型将脱颖而出，但基础设施的建设无疑是一个稳赚不赔的领域。修路，即构建AI时代的基础设施，是至关重要的。这不仅是中国需要做的，也是美国等全球各国共同面临的课题。
第二，大模型。
即使你刚刚开始创业，只要方向是AI基础建设相关的硬件类投资和创业，仍然有很大的机会取得成功。因为大模型的发展需要强大的硬件支持，而这也是当前的一个热点领域。
第三和第四，“行业+AI”与“AI+行业”。
接下来，我们深入探讨的是“行业+AI”与“AI+行业”这两种模式的差异。很多人可能会觉得这两种说法只是顺序上的颠倒，但实际上，它们代表着截然不同的策略和路径。“行业+AI”模式，意味着你已经在某个特定行业中深耕细作，无论是材料、医疗、企业服务还是消费等领域，你都在思考如何将这些行业与AI技术相结合，以提升效率、优化流程或创造新的价值。这种模式下的挑战在于，你需要理解并适应AI技术的特性，将其无缝融入到你所熟悉的行业中。
而“AI+行业”模式，则是由原生的AI公司主导，它们带着先进的技术和解决方案，试图进入并改变传统行业。这种模式下，AI公司就像是一把锤子，而传统行业中的问题就像是钉子。AI公司的目标就是找到那些最需要被“敲打”的问题，并用AI技术提供有效的解决方案。然而，这种模式下的挑战在于，你需要深入了解目标行业的特性和需求，以确保你的解决方案能够真正解决问题，而不是仅仅停留在理论层面。
在探讨这两种模式时，我们还需要关注一个关键问题：训练参数的数据来源。大部分的训练参数存在于公域，即那些公开可用的大数据。这些数据对于大模型的发展至关重要，因为它们提供了丰富的信息和特征，有助于提升模型的准确性和泛化能力。然而，在某些特定领域，如医疗、医药和金融等，由于数据的敏感性和隐私性，公域数据并不充足。因此，在这些领域中，“AI+行业”模式可能更有优势，因为它可以更加灵活地利用私域数据来训练和优化模型。
这两种模式各有优劣，适用于不同的场景和需求。在选择适合自己的模式时，需要充分考虑自身的资源、能力和目标行业的特性。同时，无论选择哪种模式，都需要注重数据的获取和处理，以确保AI技术的有效应用。
存量经济时代，商业的本质不仅仅是增长、扩大规模，更好有效率。在存量经济时代，高效率的企业照样可以脱颖而出。先提效率，再上速度，之后上规模。反之，企业如果没有效率的增长，那么不是在慢性自杀，而是在加速自杀。企业要摆脱唯速度论和唯规模论，最理想的状态应该是，企业既有增长又有规模，效率也有提高。
