AMD公司CEO苏姿丰在2026麻省理工学院毕业典礼演讲中提到一个非常重要的通用能力“engineer's instinct”（工程师的本能）。本文尝试提炼并解读，希望对您有所帮助。
01.
“工程师本能”到底是什么？
苏姿丰将MIT教给她的所有技能浓缩成一个概念，工程师的本能：面对一个看似无法解决的问题，将其拆解成更小的部分，然后有条不紊地一步步去攻克。
这个定义里有几个关键词要拆开看。
第一，“看似无法解决”。真实世界的难题，一开始往往看起来无解。它跟课本上被设计好的练习题完全不同，练习题条件给定、答案存在、评价标准明确。真实问题可能信息不完整，变量很多，进展很慢，结果不稳定。
第二，“拆解”。面对大问题，不问“会不会”，而问：它可以分成几步？第一步是什么？哪里最容易出错？需要哪些资源？这种思维不是天生的，是训练出来的。
第三，“有条不紊”。在焦虑和不确定中保持冷静，按逻辑推进，别被情绪裹挟。
第四，“一步步攻克”。意味着接受反复试错的过程。苏姿丰在无尘室里做过大量失败的实验，在AMD也下过长期赌注才看到回报。
这套能力并不只属于工程师或技术团队。一个市场的负责人，面对一个复杂的用户增长难题，需要判断方向、收集信息、拆解任务、试错调整，这同样是工程师本能。
一个创业者面对市场不确定性，需要组织资源、承受失败、反复验证，这也是。
它其实更像一种通用的成长能力：遇到难题不逃走，遇到未知不慌乱，遇到失败能复盘，遇到复杂问题能拆解。
苏姿丰在演讲中花了大量篇幅谈论AI，她将AI与过去几十年的重大技术转变并列：互联网改变了沟通方式，移动计算改变了生活方式，云计算改变了工作方式。
她强调说：AI不仅仅是一个能帮我们做得更快的工具，它比那更深刻。它有潜力加速每个领域的发现，帮助我们解决以前从未能解决的问题。
她最兴奋的领域是医学和医疗保健，AI可以帮助医生和研究人员，把世界上最好的专业知识带给每位患者。
苏姿丰说：“在未来的10年里，我们的发现可能会比过去30年还要多。”但紧接着，她抛出了一个提醒：“技术本身并不能决定未来的样子；最优秀的人才可以。”
她接着说：“世界不仅需要知道如何使用强大工具的人，它更需要知道用这些工具做什么的人：那些有使命感、有判断力、有勇气的人，那些看着一个难题说‘我知道这非常重要，我们一定能想出办法’的人。”
在企业里，存在不少定义清晰、判断标准、操作步骤流程化、稳定可复制的运作。问题是被设计好的，条件是给定的，答案是存在的，评价标准也是明确的。这套系统高效地运转日常业务，但它有一个副作用：让组织习惯了“一定有标准答案”的世界。
在今天这个充满不确定性的世界里，不是这样的，它经常没有标准答案，甚至一开始连问题本身都不清楚。它要求一个人先判断方向，再收集信息，再拆解任务、再试错、再调整，最后在不确定中往前走。
工程师本能的价值就在这里：不是马上知道答案，而是在不知道答案时，仍然相信自己可以把问题拆开、推进、解决。
苏姿丰接手AMD时做的第一件事不是下达指令，而是弄清楚公司未来想成为什么。她不如何提升营收，而问“高性能计算是否是未来最重要的技术”。
就这样，她下了一个长期赌注，给了团队敢于大胆思考的空间。
指令式管理问的是“做到了没有”，工程师式管理问的是“这个问题可以分成几步？第一步是什么？哪里最容易出错？需要哪些资源？”
前者驱动执行，后者驱动思考。AI时代，管理者的核心价值要从驱动执行，转向驱动思考。
苏姿丰强调，当工程师的直觉被团队共享时，它会变得更加强大。
拆解问题的能力不能只留在CEO一个人手里，每个团队负责人、每个项目经理、甚至每个一线员工都应该具备面对未知问题时拆解、推进、解决的能力。
这要求组织、招聘和培养更多“面对不确定问题时能想办法”的人。
在AI时代，一个组织的竞争力不取决于它拥有多少AI工具，而取决于它有多少这样的人。
议题：
1. 安踏全球化战略的底层逻辑、布局路径与品牌运营
2. 多品牌矩阵构建与国际化市场拓展实战经验
3. 全链路数字化转型与企业 AI 场景落地实战案例
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