高盛CEO大卫·所罗门：AI浪潮下的决策哲学与领导力重塑

高盛首席执行官大卫·所罗门从管理视角出发，深入剖析了人工智能如何深刻改变现代企业的决策模式。他指出，AI的核心价值已超越基础效率提升，而是推动领导者重新思考生产方式变革、资源投入的止损机制以及人才选拔的经验维度。他强调，当技术接管大量重复性劳动后，人类在复杂博弈中的判断力与定力将成为决胜关键。此次访谈不仅揭示了金融巨头将AI融入核心业务的实践，更凸显了管理者在技术浪潮中不可替代的决策价值。

AI是否会取代人类？这个问题如今已失去意义。

在高盛，AI已从概念走向实战。以往需要6人团队耗费2周完成的IPO招股书，如今AI仅需几分钟即可完成95%的工作量。

这种变革正在各行各业加速上演。

真正让CEO们夜不能寐的，不再是AI是否降临，而是“我该如何应对”。

决策必须立即做出。

当重复性工作被AI取代后，价值的核心在于那剩下的5%。

近期，高盛CEO David Solomon在一次深度对话中，分享了他应对AI时代所做的几项关键决策。

他的思考框架极具借鉴意义。

第一节｜押注AI，还是等等看？

在许多企业的年终总结会上，AI始终是绕不开的热词。

技术部门大谈模型迭代，

市场部门强调效率提升，

管理层也清楚，这是一个必须重视的领域。

但David Solomon看得更透彻：AI不仅是工具选项，更是一场生产方式的重塑。

高盛已付诸实际行动，让AI真正融入日常运营，而非停留在PPT中。

具体而言，他们启动了OneGS 3.0计划，核心理念是重构工作流程而非简单裁员。例如，利用AI自动生成IPO文件，提升工程师的交付效率与质量。

据他透露，这一举措使一线团队效率提升20%至30%，但并未导致人员缩减，因为AI带来的是负载能力的增强，而非空转。

Solomon观察到，许多企业对AI望而却步，并非因为技术部署的难度，而是因为这涉及组织习惯、流程设计及人才培训的全方位调整。

这一变革无法由技术团队独立完成，必须由CEO亲自推动。

你是否愿意打破传统模式？你敢不敢让AI涉足高价值场景？这无关愿景，而是选择。

在访谈中，他说：

“我们把这些工具交给员工，他们的生产力提升了。”

这句话折射出一种态度：AI不是摆设，而是实战工具。但要用好它，前提是让它从边缘走向核心，从实验室进入流程表。

所以，当许多企业还在纠结AI要不要做时，Solomon已在追问另一个问题：你敢不敢让AI改变你每天的工作方式？

第二节｜继续投入，还是及时止损？

很多人以为，AI时代的关键在于多做一点。

但David Solomon在访谈里，讲的是另一种更少被提及的能力：什么时候该停。

高盛与苹果的消费者金融合作，就是一个鲜明的例子。

这个项目最终被叫停了，不是因为做得不好。在产品体验和技术实现上，它做得很好。Solomon明确表示：这是一个很好的产品，也是一项高质量的服务。

真正让他下定决心退出的，并不是技术本身，而是环境变了。

监管规则变得更复杂，资本约束更紧，组织的注意力被不断分散。高盛当时正在回归核心业务，这个项目的投入产出比开始失衡。不是看不到未来，而是代价越来越高，回报却不再匹配。

真正让决策变难的是：项目本身还有人看好。

在内部讨论中，有人认为只要继续投入、换一批人、再给一点时间，仍然有可能走出来。这正是CEO最常遇到的两难：再坚持一下，或现在止损。

Solomon选择了止损。

他谈到这个决定时很平静：这是一个非常艰难的决定。

董事会一开始的反应是：不，不，不；组织内部也有压力，因为这意味着承认前期投入已经收不回来了。但他的理由只有一个：这个项目在消耗精力，没在创造价值。

AI的到来，让这种取舍变得更紧迫。

因为AI不是可以随便试试的工具，它要求组织集中精力，把资源用在最能放大效率的地方。如果一个项目吃不到这波红利，继续投入就不再是长期主义，只是拖累。

回顾这个决定，Solomon说：这是当时对公司最合适的选择。

这正是AI时代一个容易被忽视的能力：不是永远向前，而是知道什么时候该止步。

当技术浪潮加速，错误的坚持，成本会被放大得更快。

敢于退出，本身就是一种对未来的负责。

第三节｜招人看天赋，还是看经验？

无论是押注AI，还是及时止损，这些决定最终都要落在具体的人身上。

那么，什么样的人能做好这些判断？

David Solomon的标准是：

在高盛，聪明是前提，但光聪明不够。

他说：你必须足够聪明，但世界上最聪明的人如果没有一整套其他东西，不会在高盛走得好。

那其他东西是什么？在Solomon眼里，就是稳定、成熟的决策，以及和团队建立信任的能力。如果缺了这些，再聪明也难以在关键岗位稳住局面。

什么样的决策算“稳定、成熟”？

Solomon的理解是：真正考验人的，不是黑白分明的选择，是那种两边都有道理、怎么选都不完美的时刻。

这种艰难的决策，在AI时代会变得更常见。模型给出建议，数据告诉你趋势，但最终该不该拍板，怎么取舍，还是落在人的身上。

这时候，经验就变得关键。

不是资历，是真正打过硬仗的人：对局势的敏感度，对风险的预判能力，对取舍的果断。

为此，高盛内部坚持轮岗机制，让管理层从多个角度看业务、处理冲突、学习做艰难决定的过程。他认为，这些训练，AI不能教，工具也带不来，只能靠真实经历沉淀出来。

初创公司往往更看重斜率：招天赋极高、学习速度快的人，用速度换突破。在0到1的阶段，这很有效。

但即使是OpenAI这样的AI公司，到了规模化阶段，也在大量招聘有经验的高管。

2024年以来，他们陆续任命了：曾任Nextdoor CEO的Sarah Friar担任CFO，曾在Instagram、Twitter做过产品高管的Kevin Weil担任CPO，以及曾任Instacart CEO的Fidji Simo担任应用业务CEO。

Sam Altman给出的理由和Solomon高度一致：

“他们带来的经验深度，能让我们扩展运营、制定下一阶段的战略。”

这印证了Solomon的判断：速度能帮你冲一阵子，但要稳住一个成熟组织、走得更远，靠的是长期积累下来的判断力与定力。

AI时代的悖论恰恰在此：技术越强大，人的判断越关键。

因为模型可以给建议，但拍板的，只能是人。

Solomon的标准是：不一定要最聪明，但一定要敢决定、能担责。

结语｜没有标准答案

David Solomon在这次访谈中没有谈模型技术，也没有预测行业未来。

他讲的是三个实际问题：

AI要不要真正用起来？

一个项目什么时候该停？

什么样的人能做好这些判断？

这些问题，没有标准答案。AI也给不了答案。

但这些决定，CEO必须做。

原文链接：

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

来源：官方媒体/网络新闻