来源:《超级组织:AI如何重构企业未来》,中信出版社投稿
作者:李志飞[谷歌(Google)前总部科学家、港股AIGC第一股“出门问问”创始人兼CEO],高佳(出门问问首席战略官)
当OpenClaw 悄然接管电脑,独立跨越不同软件自主完成一套完整的工作流时,所有知识型工作者都必须直面一个现实: 那些长期依赖人类执行力的核心岗位,以及与之共生的管理体系,正在被智能体彻底动摇。
1913年,亨利·福特站在他刚刚发明的汽车流水线旁,如同站在一个新时代的入口。他看到的是一种前所未有的、近乎神圣的力量:规模。
从那一刻起,福特的方法开启了一个时代,也奠定了工业革命以来两百多年商业发展的基本法则:组织的产出与人力规模成正比。
从通用汽车的斯隆到IBM(国际商业机器公司)的沃森,所有商业帝国的缔造者本质上都是福特思想的信徒。他们毕生所做的,就是构建更庞大的科层制、设计更精密的流程,试图打造一台更完美的组织机器。互联网时代,阿里的中供铁军靠千人地推,字节的崛起则依赖万人算法与审核团队。在过去,“人海战术”几乎是通往成功的唯一路径。
这个法则,如同物理定律般深刻地塑造了我们对组织的认知,催生了我们无比熟悉的、层级臃肿的、沟通成本高昂的 “金字塔”结构。这种结构本质上是一种为了控制复杂性而不得不接受的“次优组织设计结构”。
我们必须承认,这座金字塔在过去一个多世纪里曾是效率的灯塔。
管理学之父马克斯·韦伯(Max Weber)将其理论化为 “官僚组织”——一个由清晰的层级、严密的规则和专业的分工构成的理性机器。在信息稀缺和以人力执行为主的时代,这套体系是人类应对大规模协作复杂性的最优解,它构成现代商业文明的钢筋骨架。然而,韦伯的理论也埋下了一个致命的假设火药桶:组织是一个可预测的、封闭的系统。
正如企业家乔纳森·斯旺森(Jonathan Swanson)指出的那样,传统组织扩张面临着不可避免的“管理幅宽”问题:一个人只能有效管理5~8 名直接下属。这意味着当公司扩大到57 名员工时,就需要3 层管理;400 名员工则需要4 层。每一层级的增加都带来信息衰减和决策延迟。
当“执行力过剩”的新法则降临时,旧世界那座建立在“人力稀缺”这一基石上的组织金字塔,便开始从内部产生裂痕。
它像一场精准的爆破,从金字塔结构最脆弱的承重层开始,紧接着引发了不可逆转的连续坍塌。
首先是中层消失。信息高速公路的建成,让作为“中继站” 的中层失去了存在的根本价值。其次是角色融合。当中层这道 防火墙被拆除,任务和信息开始无损地在组织内流动时,专业分工的部门墙也随之倒塌。最后是个体“合伙人化”。当组织的基本单元从庞大的部门坍缩为精悍的作战小队时,对其中每一 个“原子”的要求,也必然发生了根本性的改变。
01
迈向AI原生组织
在旧世界坍塌的废墟之上,一种全新的组织形态正在崛起。 面对这场不可逆转的变革,组织需要主动进化,迈向 AI 原生组织。
OpenAI 在 GPT-5.2 发布的当天,也悄然发出了一封十周年全员信。信中没有谈算法性能,而是强调信念、使命与组织结构:真正的 AI 原生组织的基因不在代码里,而在信念里,在整个组织如何让AI成为核心执行力的实践中。正如OpenAI CEO 萨姆·奥尔特曼所言:
未来的组织,将不仅仅依靠人类做出决策,而是人类与 AI 形成共生的智能系统。
随着越来越多科技巨头开始重构组织,行业领袖也在公开强调这一趋势的重要性。特斯拉 CEO 埃隆·马斯克也曾公开指出:
真正的竞争优势,不是模型多大,也不是算力多强,而是 团队能否围绕智能体快速重组、迭代出全新的商业逻辑。
同样,微软执行副总裁贾里德·斯帕塔罗(Jared Spataro)表示:
企业若不让AI成为日常运作的核心,而只是附属工具,那么将永远落后于那些从组织结构到战略决策都以 AI 为中心的公司。
那么,究竟什么是 AI 原生组织?
瑞典初创公司 Lovable 给 出了答案。这家仅有15人的公司,在短短7个月内实现了8000 万美元的年度经常性收入。这不仅仅是增长奇迹,更是组织形态的颠覆。在这里,“AI 原生”不只是指他们的产品,更是指他们默认的工作方式。无论开发内部工具、营销页面还是生产代码,员工的第一反应不是申请编制,而是直接借助 AI 完成。 他们甚至没有产品经理岗位,也没有交接流程。正如其员工所言:
AI 原生员工并不是使用 AI 工具的人,而是将 AI 作为第一本能、默认使用 AI 的人。
这正是 AI 原生组织的核心理念:AI 是组织中默认的、最主要的执行主体,而不再只是辅助工具。这一定义的转变,如同物理学中从“地心说”转向“日心说”,将从各个方面重构 组织。所有我们熟知的组织特征——层级、岗位、流程、职责——都将围绕“AI 作为执行主体”重新定位。
基于这一视角,我们可以提炼出 AI 原生组织的三大核心特征:它们互相联结,构建出组织独特的生命力,也为我们后续 实践中的“三大引擎”设计提供了理论支撑。
一、执行核心:智能体主导工作
智能体深度嵌入组织的核心业务流程,能够承担大量的执行性工作,甚至是辅助人类员工进行决策。它们不再是边缘化的工具,而是与人类员工并肩作战的“智能伙伴”和高效的“数字员工”。组织会围绕智能体的能力和特性,主动重塑工作 流和岗位职责。
在一个高效的人机合作的组织中,由智能体自主完成的任务比例超过 90%。人类员工的核心工作,从“直接执行”转变为“与智能体协作”或“管理智能体”。在 Lovable,智能体主导了核心价值的创造过程,可以自主完成从理解用户需求、规划应用架构到生成代码。智能体承担了过去需要庞大工程师团队才能完成的工作。人类员工所扮演的角色,更像是智能体的 指挥官和教练员。
与此同时,在亚马逊的仓库里,成千上万台机器人像一支训练有素的军队,自主搬运货物,然后将其精准地送到人类的面前。而人类员工则从繁重的体力劳动中解放出来,变成这支军队的指挥官,负责维护和优化整个系统。在创意设计行业,智能体也深度进入组织。在跨国电脑软件公司 Adobe,过去设计师需要在多个软件之间来回切换,从而完成一个复杂的创意项目。现在设计师只需要告诉数字伙伴一个创意目标,它就能自动完成从修图到排版的全过程。人类不再是操作员,而是真正的创意总监。
二、组织架构:扁平与聚合的坍缩
组织超扁平化,信息高速、透明流动,决策链路极短,组织能够像初创公司一样快速响应市场变化。传统的、固化的部门壁垒被打破后,组织更像一个由自主的、AI 赋能的、可灵活组合的“模块化单元”或“敏捷作战小队”构成的网络。内部管理层级不超过 3 层。一个全新的跨职能任务团队,可以在 24 小时内完成组建并投入工作。
比如,Spotify 由一个个小分队组成,而每个小分队都是一个跨职能、自治的团队,拥有前端、后端、测试、产品经理等, 像一个迷你创业公司,长期负责一个特定的功能领域,如播放列表小分队、付费流程小分队,这大大减少了因层级壁垒带来的慢响应。再比如,Lovable 的 15 人创始团队,正是典型的“系统设计师”集群。他们不直接编写大量应用代码,而是设计那个能让用户与AI 高效协同、共同创造应用的系统。这种人机协同使得组织结构可以做到极致的扁平化和敏捷,管理层级几乎不存在。
曾鸣教授曾预言,未来的组织将呈现出一种极致简约的 “两层架构”。顶层是极少数的“创智人才”,他们由顶尖专家、跨界创新者和领导者组成。他们的核心工作不再是“管理”,而是定义问题、设定方向、进行创造性的“第一性思考”。底层是规模庞大的“硅基员工”,无数智能体承担了过去 99% 的常规执行工作,成为创智人才最忠实、最高效的合作伙伴。在这个“1%的人类大脑+ 99%的AI肌肉”的共生体中,组织的竞争力将由“群体认知的高度和提升速度”决定,而非传统的运营效率。
三、增长机制:爆发式扩张路径
组织文化深度拥抱变革,鼓励试验、包容失败,快速迭代、 持续学习。AI 系统和人机协同流程具备一定的自学习、自优化能力,能够从实践中不断进化。组织本身就像一个充满活力的生命体,能够智能地适应外部环境的变化,并自下而上地“涌现”出新的解决方案和创新模式。
衡量员工价值的核心指标,从“个人产出”转变为“个体所能撬动的人机协同网络的产出”。1 个人类加上 10 个智能体的组合,创造的价值远超 11 个人的总和。新产品或新功能的迭代周期以“天”为单位。组织内超过 50% 的重大创新,源于自下而上的试验和涌现,而非顶层的战略规划。
Lovable 的案例,为我们揭示了 AI 原生组织的内在运行逻辑。而当把视线投向更广阔的商业世界时,我们会发现这种模式正在创造出惊人的杠杆效应。AI 绘画巨头 Midjourney,在巅峰时期以不足 50 人的团队创造了数亿美元的年收入,服务全球数千万用户;而答案引擎 Perplexity AI 则以不足百人的团队,正 面挑战搜索巨人谷歌。
智能体主导的执行、坍缩的结构、爆炸式的增长这三种基因相互交织,共同塑造了 AI 原生组织这个充满活力的生命体。 它拥有强壮的“肌肉”、敏捷的“神经”和高速的“新陈代谢”。 在过去几年,我们看到了越来越多的 AI 原生企业快速崛起,这 宣告了一个全新时代的到来:组织的竞争力将不再取决于其员工数量的规模,而取决于人驾驭智能体的智慧密度。表 2-3 总结了 AI 原生组织与传统组织在关键维度上的颠覆性差异:
02
组织的终局
AI 时代的超级组织,将像“水”一样。它没有固定的边界,没有永久的部门墙。它根据任务的需求实时流动、渗透、聚合,然后又在任务完成后迅速消散、重组。
一、液态组织:弹性是基础,但不是全部
当协作的效率趋于极致,组织本身将如何进化?我们还需要传统意义上的公司吗?答案并非组织的消亡,而是一场更深刻的形态革命。组织将从固态的堡垒融解为“液态”的生命体,其核心特征是极致的弹性。传统组织是“固态”的。它们的边界、层级和规模相对固定,就像一座精心建造的金字塔,坚固但笨重。面对市场的瞬息万变,它们调整缓慢,其扩张或收缩都伴随着巨大的成本和摩擦力。
未来的组织,首先将呈现出“液态”的特征。它没有固定的形态,能根据任务的需求,像水一样渗透、变形,扩大或缩小其能力边界。今天它可能是一个解决特定科学难题的百人“研究所”,明天它就能重组成一个负责全球营销战役的万人“军团”。
1、组织解剖:“同心圆”的核心结构
要想理解这种形态,最好的现实雏形是美团和滴滴,它们可以被定义为“液态组织1.0”。这两家公司代表了一种极其特殊的商业形态:它们的内核极小,但外延极大。内部的核心团队负责定义规则、开发算法;外部则通过一套强大的系统指挥着数以百万计的、关系松散的、按需响应的骑手和司机。这种模式的核心,是极致的弹性。
从美团和滴滴的雏形中,我们可以提炼出一种“液态超级组织”的核心结构模型。它不再是自上而下的“金字塔”,而是一个由强大的协作操作系统所连接的“同心圆”结构,如图8-1 所示。
圆心:组织的智慧核心。这是组织的“大脑”,它是一个极其精干的,由少数顶尖的战略家、系统设计师和价值定义者组成的“小核心”。这些人员的职责不再是管理员工或执行任务,而是定义整个系统的“北极星指标”、制定游戏规则、处理关键异常,并为系统注入价值观。他们是设定航向的船长,而不是奋力划桨的水手。
外环:组织的资源网络。这是组织的“身体”和“手脚”,它是一个由海量的、异构的、可按需调用的生产力单元组成的庞大网络。在美团和滴滴的模式中,这个网络主要由人类劳动力构成。而在未来的超级组织中,它将进化为一个包含虚拟智能体、物理机器人和人类专家的混合云。
连接层:协作操作系统。这是连接“圆心”与“外环”的唯一杠杆和中枢神经,它负责将“定义者”的战略意图,转化为对“资源网络”中无数个节点的精准调度、任务匹配、过程监控和价值分配,确保这个庞大的液态组织能高效地、有序地运转。
美团和滴滴的革命性在于,它们证明了一个极小的“定义者”核心可以通过一个强大的操作系统去撬动一个比自身大数万倍的社会化网络,创造出千亿美元级别的价值。很多人将其简单归结为“外包模式”,这其实是一种深刻的误解。
传统外包是企业间的、长周期的合作,是将内部的一个“固态部门”替换为外部的另一个“固态部门”。而美团、滴滴的模式的本质是一种被智能系统极致放大的“劳动力众包”。它们成功的秘密在于,创造了一个强大的“协作操作系统”。这个系统,能将一个宏大的任务(如满足全城的出行需求)实时地、原子化地拆解成数百万个微型任务(一次出行),并将其精准地、动态地匹配给网络中最合适的独立执行单元(一位司机)。
这是一种全新的组织范式,组织不再需要“拥有”劳动力, 而是可以按需、弹性地“调用”一个被智能系统高效编排的社会化劳动力。这正是“液态超级组织”得以实现的核心基础。
2、场景验证:从虚拟世界到物理世界
这种“液态”的调度能力,不仅仅出现在虚拟世界,更深刻地重塑着物理世界。
在虚拟世界,GitHub Copilot(AI编程助手)本质上就是一个“编程能力的滴滴”。当开发者输入一段注释时,其背后的系统便在由人类历史上几乎所有公开代码构成的庞大“运力网络” 中进行检索、匹配和重组,然后“派单”生成最可能满足需求的解决方案。
而在物理世界,这种变革更为震撼。让我们做一个思想实验:构想一个名为 Chrono 的未来智能手表品牌。
在传统模式下,这是一个需要自建庞大工厂和物流体系的重资产帝国。但在液态组织范式下,Chrono 的核心团队可能仅有 10 人。他们是这个庞大物理帝国的“隐形大脑”。
当一位东京用户点击“定制下单”时,一场实体经济的 “滴滴派单”便开始了。订单指令不经过层层审批,直接进入Chrono 的协作操作系统。该系统立即在全球“制造能力网络” 中进行匹配:位于越南的“共享工厂 A”有空闲产线,但无法 加工罕见材质;位于德国的“精密工坊 B”成本稍高,但其机 器人刚刚升级了相关技能。该系统瞬间做出最优决策,将生产 任务“派单”给了德国工坊 B。
随后,工坊内的智能体驱动机械臂完成生产,无人机接力完成配送。Chrono 团队自始至终没有拥有任何一间厂房,却通过调度全球闲置产能完成一次精密的物理交付。
这就是从“拥有生产力”到“调度生产力”的范式重构。 无论是代码还是原子,在液态组织的眼中,本质上都是可被按需调用的“资源流”。
3、运行法则:驱动液态网络的三大定律
如果美团、滴滴撬动的是效率、体力和工作时长都有限的人类劳动力,那么当我们可以通过操作系统去调度的资源,变成效率更高、成本更低、7×24 小时工作、数量近乎无限的虚拟智能体和物理机器人时,这个模型的能量将被指数级放大。
一个由十位顶尖战略家和系统设计师组成的“圆心”,通过驾驭一个先进的协作操作系统,调度着全球数百万台机器人 和数千万个智能体去完成从新药研发到太空探索的任何宏大任务——这样一个“十人团队,创造万亿美元价值”的“超级组 织”图景,不再是科幻畅想,而是技术演进的必然结果。这背后,遵循着三条不可逆转的核心定律。
第一定律,是规模弹性。组织的规模不再由“人力”定义, 而由其能调度的“算力”定义,增长的天花板被彻底打开。
第二定律,是架构液态。固定的“部门墙”被溶解,组织化身为一个围绕“任务池”动态聚合与解散的协作网络。
第三定律,是边界消融。企业的“围墙”最终蒸发,组织演变为一个通过协议连接内外部资源的、无远弗届的“生态网络”。
然而,我们必须清醒地认识到:液态组织仅仅解决了“弹性”的问题,它依然是一个由中央大脑强控制的系统。骑手是被动执行指令的“手脚”,并没有产生新的智慧。这只是“体力的极致外包”,而非“智力的自发涌现”。未来的组织,显然不能止步于此,而是需要从“液态”继续进化,迈向一个更高级的形态——涌现型组织。
二、涌现型组织:群体智慧的诞生
如果说“液态组织”是组织进化的中继站,解决了“资源弹性”的问题,那么“涌现型组织”则是进化的终局,它将解 决更本质的“智力爆发”问题。
在滴滴模式中,中央大脑虽然强大,但依然是一种“强控制”的逻辑。骑手是被动接收指令的末梢,他们无法自行决定路线,更无法通过彼此协作创造出新的商业模式。这依然是工业时代“命令与控制”思维在数字世界的延续。
但在 AI 原生时代,我们需要的不是更快的滴滴,而是能让成千上万个智能体和人类专家像神经元一样通过自由碰撞产生新思想的“大脑”。对于这种形态,我们称之为“涌现型组织”。
1、核心定义:什么是涌现?
正如凯文·凯利在《失控》中所描述的那样,无数只简单的蜜蜂,在没有中央指挥的情况下,通过简单的局部互动,却能建造出结构精密的蜂巢,并展现出寻找花蜜、抵御外敌的集体智慧。这就是“涌现”:简单的个体通过简单的规则,自发产生复杂的、高级的智能行为。在涌现型组织中,不再有一个全知全能的 CEO 通过系统下发每一道指令。相反,组织只设定一个“北极星目标”(如最大化用户价值)和一套“基础协作协议”(宪法)。成千上万个智能体和人类专家,基于这套协议自主组队、自主研发、自主营销。
2、组织架构:创智人才 + 硅基员工
这种组织的内部结构是什么样的?曾鸣教授给出了一个极其精准的画像,未来的组织将呈现清晰的两层架构:1% 的创智人才 + 99% 的硅基员工。
创智人才是组织的“碳基大脑”。他们不再负责具体的执行,甚至不再负责具体的管理。他们的核心职责是“元认知”——定义问题的本质、设计系统的规则,以及在关键时刻进行伦理和价值的裁决。硅基员工是组织的“硅基军团”。它 们不仅仅是辅助工具,更是能够独立上岗、对结果负责的智能体。它们 7×24 小时不间断地运行,承载了组织绝大部分的认知负荷。
正如曾鸣教授所言:
我们正在见证一种全新的职场物种大爆发。未来的超级组织,将不再是几万名人类员工的堆叠,而是一个极简的‘碳基大脑’指挥着庞大的‘硅基军团’。
3、竞争壁垒:黑洞效应
当一个组织进化为“涌现型组织”后,它的竞争优势将不再源于“经验的积累”或“规模的红利”,而是源于一种可怕的物理现象——“黑洞效应”。
在旧世界,企业的护城河是靠时间堆出来的经验壁垒。但在 AI 原生时代,护城河变成“知识的吞噬能力”。
当涌现型组织中的每一位硅基员工都在独立上岗,并在业务闭环中实时汲取数据、优化算法时,它实际上是在制造一个 “认知黑洞”。它吸收的私有知识越多,它的引力就越大,进而吸入更多的数据和场景,形成一个自我强化的超级循环。
这种进化速度是指数级的。一旦越过临界点,它将把所有仍停留在“线性增长”阶段的竞争对手远远甩在视界之外,形成降维打击的优势。
4、终局推演:无人公司的诞生
让我们推演一下这种进化的极致形态:“无人公司”。
这并非意味着完全没有人,而是指“无人管理”。在一个高度成熟的涌现型组织中,战略不再是自上而下的规划,而是从无数个智能体的试错中自下而上“长”出来的;产品不再是产 品经理的灵光一闪,而是由 AI 根据实时数据自动生成的;甚至 连招聘(调用算力)、财务(分配资源)、法务(合规审核)都 由智能合约自动完成。
人类作为这个系统的“造物主”,只需要坐在控制台前,注视着这个由代码和数据构成的生命体在商业的丛林中自我繁衍、 自我进化。这才是组织进化的终极奥义。
作者简介:
李志飞
出门问问创始人、CEO
谷歌前总部科学家
美国约翰斯·霍普金斯大学计算机博士
作为横跨移动互联网、AloT与AIGC等多个技术周期的先行者,他主导推出了TicWatch、魔音工坊、TicNote、CodeBanana等一系列定义行业的AI产品。2024年,出门问问在港交所上市,成为“AIGC第一股”。
高佳
出门问问首席战略官
“AI原生组织操作系统”理论范式提出者
作为AI组织进化的研究型实践者,她将前沿洞察与一线实践有机融合,构建出“AI原生组织操作系统”的完整方法论。她深度操盘了从智能硬件、AIGC到Agentic AI等领域的多款核心产品的战略叙事与商业化落地,并推动出门问问完成从技术探索、产品突破到成功上市的跨周期进化。
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