來源：《超級組織：AI如何重構企業未來》，中信出版社投稿

作者：李志飛[谷歌（Google）前總部科學家、港股AIGC第一股“出門問問”創始人兼CEO]，高佳（出門問問首席戰略官）

當OpenClaw 悄然接管電腦，獨立跨越不同軟件自主完成一套完整的工作流時，所有知識型工作者都必須直面一個現實: 那些長期依賴人類執行力的核心崗位，以及與之共生的管理體系，正在被智能體徹底動搖。

1913年，亨利·福特站在他剛剛發明的汽車流水線旁，如同站在一個新時代的入口。他看到的是一種前所未有的、近乎神圣的力量:規模。

從那一刻起，福特的方法開啟了一個時代，也奠定了工業革命以來兩百多年商業發展的基本法則:組織的產出與人力規模成正比。

從通用汽車的斯隆到IBM(國際商業機器公司)的沃森，所有商業帝國的締造者本質上都是福特思想的信徒。他們畢生所做的，就是構建更龐大的科層制、設計更精密的流程，試圖打造一臺更完美的組織機器。互聯網時代，阿里的中供鐵軍靠千人地推，字節的崛起則依賴萬人算法與審核團隊。在過去，“人海戰術”幾乎是通往成功的唯一路徑。

這個法則，如同物理定律般深刻地塑造了我們對組織的認知，催生了我們無比熟悉的、層級臃腫的、溝通成本高昂的 “金字塔”結構。這種結構本質上是一種為了控制復雜性而不得不接受的“次優組織設計結構”。

我們必須承認，這座金字塔在過去一個多世紀里曾是效率的燈塔。

管理學之父馬克斯·韋伯(Max Weber)將其理論化為 “官僚組織”——一個由清晰的層級、嚴密的規則和專業的分工構成的理性機器。在信息稀缺和以人力執行為主的時代，這套體系是人類應對大規模協作復雜性的最優解，它構成現代商業文明的鋼筋骨架。然而，韋伯的理論也埋下了一個致命的假設火藥桶:組織是一個可預測的、封閉的系統。

正如企業家喬納森·斯旺森(Jonathan Swanson)指出的那樣，傳統組織擴張面臨著不可避免的“管理幅寬”問題:一個人只能有效管理5~8 名直接下屬。這意味著當公司擴大到57 名員工時，就需要3 層管理;400 名員工則需要4 層。每一層級的增加都帶來信息衰減和決策延遲。

當“執行力過剩”的新法則降臨時，舊世界那座建立在“人力稀缺”這一基石上的組織金字塔，便開始從內部產生裂痕。

它像一場精準的爆破，從金字塔結構最脆弱的承重層開始，緊接著引發了不可逆轉的連續坍塌。

首先是中層消失。信息高速公路的建成，讓作為“中繼站” 的中層失去了存在的根本價值。其次是角色融合。當中層這道 防火墻被拆除，任務和信息開始無損地在組織內流動時，專業分工的部門墻也隨之倒塌。最后是個體“合伙人化”。當組織的基本單元從龐大的部門坍縮為精悍的作戰小隊時，對其中每一 個“原子”的要求，也必然發生了根本性的改變。

01

邁向AI原生組織

在舊世界坍塌的廢墟之上，一種全新的組織形態正在崛起。 面對這場不可逆轉的變革，組織需要主動進化，邁向 AI 原生組織。

OpenAI 在 GPT-5.2 發布的當天，也悄然發出了一封十周年全員信。信中沒有談算法性能，而是強調信念、使命與組織結構:真正的 AI 原生組織的基因不在代碼里，而在信念里，在整個組織如何讓AI成為核心執行力的實踐中。正如OpenAI CEO 薩姆·奧爾特曼所言:

未來的組織，將不僅僅依靠人類做出決策，而是人類與 AI 形成共生的智能系統。

隨著越來越多科技巨頭開始重構組織，行業領袖也在公開強調這一趨勢的重要性。特斯拉 CEO 埃隆·馬斯克也曾公開指出:

真正的競爭優勢，不是模型多大，也不是算力多強，而是 團隊能否圍繞智能體快速重組、迭代出全新的商業邏輯。

同樣，微軟執行副總裁賈里德·斯帕塔羅(Jared Spataro)表示:

企業若不讓AI成為日常運作的核心，而只是附屬工具，那么將永遠落后于那些從組織結構到戰略決策都以 AI 為中心的公司。

那么，究竟什么是 AI 原生組織?

瑞典初創公司 Lovable 給 出了答案。這家僅有15人的公司，在短短7個月內實現了8000 萬美元的年度經常性收入。這不僅僅是增長奇跡，更是組織形態的顛覆。在這里，“AI 原生”不只是指他們的產品，更是指他們默認的工作方式。無論開發內部工具、營銷頁面還是生產代碼，員工的第一反應不是申請編制，而是直接借助 AI 完成。 他們甚至沒有產品經理崗位，也沒有交接流程。正如其員工所言:

AI 原生員工并不是使用 AI 工具的人，而是將 AI 作為第一本能、默認使用 AI 的人。

這正是 AI 原生組織的核心理念:AI 是組織中默認的、最主要的執行主體，而不再只是輔助工具。這一定義的轉變，如同物理學中從“地心說”轉向“日心說”，將從各個方面重構 組織。所有我們熟知的組織特征——層級、崗位、流程、職責——都將圍繞“AI 作為執行主體”重新定位。

基于這一視角，我們可以提煉出 AI 原生組織的三大核心特征:它們互相聯結，構建出組織獨特的生命力，也為我們后續 實踐中的“三大引擎”設計提供了理論支撐。

一、執行核心：智能體主導工作

智能體深度嵌入組織的核心業務流程，能夠承擔大量的執行性工作，甚至是輔助人類員工進行決策。它們不再是邊緣化的工具，而是與人類員工并肩作戰的“智能伙伴”和高效的“數字員工”。組織會圍繞智能體的能力和特性，主動重塑工作 流和崗位職責。

在一個高效的人機合作的組織中，由智能體自主完成的任務比例超過 90%。人類員工的核心工作，從“直接執行”轉變為“與智能體協作”或“管理智能體”。在 Lovable，智能體主導了核心價值的創造過程，可以自主完成從理解用戶需求、規劃應用架構到生成代碼。智能體承擔了過去需要龐大工程師團隊才能完成的工作。人類員工所扮演的角色，更像是智能體的 指揮官和教練員。

與此同時，在亞馬遜的倉庫里，成千上萬臺機器人像一支訓練有素的軍隊，自主搬運貨物，然后將其精準地送到人類的面前。而人類員工則從繁重的體力勞動中解放出來，變成這支軍隊的指揮官，負責維護和優化整個系統。在創意設計行業，智能體也深度進入組織。在跨國電腦軟件公司 Adobe，過去設計師需要在多個軟件之間來回切換，從而完成一個復雜的創意項目。現在設計師只需要告訴數字伙伴一個創意目標，它就能自動完成從修圖到排版的全過程。人類不再是操作員，而是真正的創意總監。

二、組織架構：扁平與聚合的坍縮

組織超扁平化，信息高速、透明流動，決策鏈路極短，組織能夠像初創公司一樣快速響應市場變化。傳統的、固化的部門壁壘被打破后，組織更像一個由自主的、AI 賦能的、可靈活組合的“模塊化單元”或“敏捷作戰小隊”構成的網絡。內部管理層級不超過 3 層。一個全新的跨職能任務團隊，可以在 24 小時內完成組建并投入工作。

比如，Spotify 由一個個小分隊組成，而每個小分隊都是一個跨職能、自治的團隊，擁有前端、后端、測試、產品經理等， 像一個迷你創業公司，長期負責一個特定的功能領域，如播放列表小分隊、付費流程小分隊，這大大減少了因層級壁壘帶來的慢響應。再比如，Lovable 的 15 人創始團隊，正是典型的“系統設計師”集群。他們不直接編寫大量應用代碼，而是設計那個能讓用戶與AI 高效協同、共同創造應用的系統。這種人機協同使得組織結構可以做到極致的扁平化和敏捷，管理層級幾乎不存在。

曾鳴教授曾預言，未來的組織將呈現出一種極致簡約的 “兩層架構”。頂層是極少數的“創智人才”，他們由頂尖專家、跨界創新者和領導者組成。他們的核心工作不再是“管理”，而是定義問題、設定方向、進行創造性的“第一性思考”。底層是規模龐大的“硅基員工”，無數智能體承擔了過去 99% 的常規執行工作，成為創智人才最忠實、最高效的合作伙伴。在這個“1%的人類大腦+ 99%的AI肌肉”的共生體中，組織的競爭力將由“群體認知的高度和提升速度”決定，而非傳統的運營效率。

三、增長機制：爆發式擴張路徑

組織文化深度擁抱變革，鼓勵試驗、包容失敗，快速迭代、 持續學習。AI 系統和人機協同流程具備一定的自學習、自優化能力，能夠從實踐中不斷進化。組織本身就像一個充滿活力的生命體，能夠智能地適應外部環境的變化，并自下而上地“涌現”出新的解決方案和創新模式。

衡量員工價值的核心指標，從“個人產出”轉變為“個體所能撬動的人機協同網絡的產出”。1 個人類加上 10 個智能體的組合，創造的價值遠超 11 個人的總和。新產品或新功能的迭代周期以“天”為單位。組織內超過 50% 的重大創新，源于自下而上的試驗和涌現，而非頂層的戰略規劃。

Lovable 的案例，為我們揭示了 AI 原生組織的內在運行邏輯。而當把視線投向更廣闊的商業世界時，我們會發現這種模式正在創造出驚人的杠桿效應。AI 繪畫巨頭 Midjourney，在巔峰時期以不足 50 人的團隊創造了數億美元的年收入，服務全球數千萬用戶;而答案引擎 Perplexity AI 則以不足百人的團隊，正 面挑戰搜索巨人谷歌。

智能體主導的執行、坍縮的結構、爆炸式的增長這三種基因相互交織，共同塑造了 AI 原生組織這個充滿活力的生命體。 它擁有強壯的“肌肉”、敏捷的“神經”和高速的“新陳代謝”。 在過去幾年，我們看到了越來越多的 AI 原生企業快速崛起，這 宣告了一個全新時代的到來:組織的競爭力將不再取決于其員工數量的規模，而取決于人駕馭智能體的智慧密度。表 2-3 總結了 AI 原生組織與傳統組織在關鍵維度上的顛覆性差異:

02

組織的終局

AI 時代的超級組織，將像“水”一樣。它沒有固定的邊界，沒有永久的部門墻。它根據任務的需求實時流動、滲透、聚合，然后又在任務完成后迅速消散、重組。

一、液態組織：彈性是基礎，但不是全部

當協作的效率趨于極致，組織本身將如何進化?我們還需要傳統意義上的公司嗎?答案并非組織的消亡，而是一場更深刻的形態革命。組織將從固態的堡壘融解為“液態”的生命體，其核心特征是極致的彈性。傳統組織是“固態”的。它們的邊界、層級和規模相對固定，就像一座精心建造的金字塔，堅固但笨重。面對市場的瞬息萬變，它們調整緩慢，其擴張或收縮都伴隨著巨大的成本和摩擦力。

未來的組織，首先將呈現出“液態”的特征。它沒有固定的形態，能根據任務的需求，像水一樣滲透、變形，擴大或縮小其能力邊界。今天它可能是一個解決特定科學難題的百人“研究所”，明天它就能重組成一個負責全球營銷戰役的萬人“軍團”。

1、組織解剖：“同心圓”的核心結構

要想理解這種形態，最好的現實雛形是美團和滴滴，它們可以被定義為“液態組織1.0”。這兩家公司代表了一種極其特殊的商業形態:它們的內核極小，但外延極大。內部的核心團隊負責定義規則、開發算法;外部則通過一套強大的系統指揮著數以百萬計的、關系松散的、按需響應的騎手和司機。這種模式的核心，是極致的彈性。

從美團和滴滴的雛形中，我們可以提煉出一種“液態超級組織”的核心結構模型。它不再是自上而下的“金字塔”，而是一個由強大的協作操作系統所連接的“同心圓”結構，如圖8-1 所示。

• 圓心：組織的智慧核心。這是組織的“大腦”，它是一個極其精干的，由少數頂尖的戰略家、系統設計師和價值定義者組成的“小核心”。這些人員的職責不再是管理員工或執行任務，而是定義整個系統的“北極星指標”、制定游戲規則、處理關鍵異常，并為系統注入價值觀。他們是設定航向的船長，而不是奮力劃槳的水手。

• 外環：組織的資源網絡。這是組織的“身體”和“手腳”，它是一個由海量的、異構的、可按需調用的生產力單元組成的龐大網絡。在美團和滴滴的模式中，這個網絡主要由人類勞動力構成。而在未來的超級組織中，它將進化為一個包含虛擬智能體、物理機器人和人類專家的混合云。

• 連接層：協作操作系統。這是連接“圓心”與“外環”的唯一杠桿和中樞神經，它負責將“定義者”的戰略意圖，轉化為對“資源網絡”中無數個節點的精準調度、任務匹配、過程監控和價值分配，確保這個龐大的液態組織能高效地、有序地運轉。

美團和滴滴的革命性在于，它們證明了一個極小的“定義者”核心可以通過一個強大的操作系統去撬動一個比自身大數萬倍的社會化網絡，創造出千億美元級別的價值。很多人將其簡單歸結為“外包模式”，這其實是一種深刻的誤解。

傳統外包是企業間的、長周期的合作，是將內部的一個“固態部門”替換為外部的另一個“固態部門”。而美團、滴滴的模式的本質是一種被智能系統極致放大的“勞動力眾包”。它們成功的秘密在于，創造了一個強大的“協作操作系統”。這個系統，能將一個宏大的任務(如滿足全城的出行需求)實時地、原子化地拆解成數百萬個微型任務(一次出行)，并將其精準地、動態地匹配給網絡中最合適的獨立執行單元(一位司機)。

這是一種全新的組織范式，組織不再需要“擁有”勞動力， 而是可以按需、彈性地“調用”一個被智能系統高效編排的社會化勞動力。這正是“液態超級組織”得以實現的核心基礎。

2、場景驗證:從虛擬世界到物理世界

這種“液態”的調度能力，不僅僅出現在虛擬世界，更深刻地重塑著物理世界。

在虛擬世界，GitHub Copilot(AI編程助手)本質上就是一個“編程能力的滴滴”。當開發者輸入一段注釋時，其背后的系統便在由人類歷史上幾乎所有公開代碼構成的龐大“運力網絡” 中進行檢索、匹配和重組，然后“派單”生成最可能滿足需求的解決方案。

而在物理世界，這種變革更為震撼。讓我們做一個思想實驗：構想一個名為 Chrono 的未來智能手表品牌。

在傳統模式下，這是一個需要自建龐大工廠和物流體系的重資產帝國。但在液態組織范式下，Chrono 的核心團隊可能僅有 10 人。他們是這個龐大物理帝國的“隱形大腦”。

當一位東京用戶點擊“定制下單”時，一場實體經濟的 “滴滴派單”便開始了。訂單指令不經過層層審批，直接進入Chrono 的協作操作系統。該系統立即在全球“制造能力網絡” 中進行匹配:位于越南的“共享工廠 A”有空閑產線，但無法 加工罕見材質;位于德國的“精密工坊 B”成本稍高，但其機 器人剛剛升級了相關技能。該系統瞬間做出最優決策，將生產 任務“派單”給了德國工坊 B。

隨后，工坊內的智能體驅動機械臂完成生產，無人機接力完成配送。Chrono 團隊自始至終沒有擁有任何一間廠房，卻通過調度全球閑置產能完成一次精密的物理交付。

這就是從“擁有生產力”到“調度生產力”的范式重構。 無論是代碼還是原子，在液態組織的眼中，本質上都是可被按需調用的“資源流”。

3、運行法則:驅動液態網絡的三大定律

如果美團、滴滴撬動的是效率、體力和工作時長都有限的人類勞動力，那么當我們可以通過操作系統去調度的資源，變成效率更高、成本更低、7×24 小時工作、數量近乎無限的虛擬智能體和物理機器人時，這個模型的能量將被指數級放大。

一個由十位頂尖戰略家和系統設計師組成的“圓心”，通過駕馭一個先進的協作操作系統，調度著全球數百萬臺機器人 和數千萬個智能體去完成從新藥研發到太空探索的任何宏大任務——這樣一個“十人團隊，創造萬億美元價值”的“超級組 織”圖景，不再是科幻暢想，而是技術演進的必然結果。這背后，遵循著三條不可逆轉的核心定律。

第一定律，是規模彈性。組織的規模不再由“人力”定義， 而由其能調度的“算力”定義，增長的天花板被徹底打開。

第二定律，是架構液態。固定的“部門墻”被溶解，組織化身為一個圍繞“任務池”動態聚合與解散的協作網絡。

第三定律，是邊界消融。企業的“圍墻”最終蒸發，組織演變為一個通過協議連接內外部資源的、無遠弗屆的“生態網絡”。

然而，我們必須清醒地認識到:液態組織僅僅解決了“彈性”的問題，它依然是一個由中央大腦強控制的系統。騎手是被動執行指令的“手腳”，并沒有產生新的智慧。這只是“體力的極致外包”，而非“智力的自發涌現”。未來的組織，顯然不能止步于此，而是需要從“液態”繼續進化，邁向一個更高級的形態——涌現型組織。

二、涌現型組織：群體智慧的誕生

如果說“液態組織”是組織進化的中繼站，解決了“資源彈性”的問題，那么“涌現型組織”則是進化的終局，它將解 決更本質的“智力爆發”問題。

在滴滴模式中，中央大腦雖然強大，但依然是一種“強控制”的邏輯。騎手是被動接收指令的末梢，他們無法自行決定路線，更無法通過彼此協作創造出新的商業模式。這依然是工業時代“命令與控制”思維在數字世界的延續。

但在 AI 原生時代，我們需要的不是更快的滴滴，而是能讓成千上萬個智能體和人類專家像神經元一樣通過自由碰撞產生新思想的“大腦”。對于這種形態，我們稱之為“涌現型組織”。

1、核心定義：什么是涌現?

正如凱文·凱利在《失控》中所描述的那樣，無數只簡單的蜜蜂，在沒有中央指揮的情況下，通過簡單的局部互動，卻能建造出結構精密的蜂巢，并展現出尋找花蜜、抵御外敵的集體智慧。這就是“涌現”:簡單的個體通過簡單的規則，自發產生復雜的、高級的智能行為。在涌現型組織中，不再有一個全知全能的 CEO 通過系統下發每一道指令。相反，組織只設定一個“北極星目標”(如最大化用戶價值)和一套“基礎協作協議”(憲法)。成千上萬個智能體和人類專家，基于這套協議自主組隊、自主研發、自主營銷。

2、組織架構：創智人才 + 硅基員工

這種組織的內部結構是什么樣的?曾鳴教授給出了一個極其精準的畫像，未來的組織將呈現清晰的兩層架構:1% 的創智人才 + 99% 的硅基員工。

創智人才是組織的“碳基大腦”。他們不再負責具體的執行，甚至不再負責具體的管理。他們的核心職責是“元認知”——定義問題的本質、設計系統的規則，以及在關鍵時刻進行倫理和價值的裁決。硅基員工是組織的“硅基軍團”。它 們不僅僅是輔助工具，更是能夠獨立上崗、對結果負責的智能體。它們 7×24 小時不間斷地運行，承載了組織絕大部分的認知負荷。

正如曾鳴教授所言:

我們正在見證一種全新的職場物種大爆發。未來的超級組織，將不再是幾萬名人類員工的堆疊，而是一個極簡的‘碳基大腦’指揮著龐大的‘硅基軍團’。

3、競爭壁壘:黑洞效應

當一個組織進化為“涌現型組織”后，它的競爭優勢將不再源于“經驗的積累”或“規模的紅利”，而是源于一種可怕的物理現象——“黑洞效應”。

在舊世界，企業的護城河是靠時間堆出來的經驗壁壘。但在 AI 原生時代，護城河變成“知識的吞噬能力”。

當涌現型組織中的每一位硅基員工都在獨立上崗，并在業務閉環中實時汲取數據、優化算法時，它實際上是在制造一個 “認知黑洞”。它吸收的私有知識越多，它的引力就越大，進而吸入更多的數據和場景，形成一個自我強化的超級循環。

這種進化速度是指數級的。一旦越過臨界點，它將把所有仍停留在“線性增長”階段的競爭對手遠遠甩在視界之外，形成降維打擊的優勢。

4、終局推演:無人公司的誕生

讓我們推演一下這種進化的極致形態:“無人公司”。

這并非意味著完全沒有人，而是指“無人管理”。在一個高度成熟的涌現型組織中，戰略不再是自上而下的規劃，而是從無數個智能體的試錯中自下而上“長”出來的;產品不再是產 品經理的靈光一閃，而是由 AI 根據實時數據自動生成的;甚至 連招聘(調用算力)、財務(分配資源)、法務(合規審核)都 由智能合約自動完成。

人類作為這個系統的“造物主”，只需要坐在控制臺前，注視著這個由代碼和數據構成的生命體在商業的叢林中自我繁衍、 自我進化。這才是組織進化的終極奧義。

作者簡介：

李志飛

出門問問創始人、CEO

谷歌前總部科學家

美國約翰斯·霍普金斯大學計算機博士

作為橫跨移動互聯網、AloT與AIGC等多個技術周期的先行者，他主導推出了TicWatch、魔音工坊、TicNote、CodeBanana等一系列定義行業的AI產品。2024年，出門問問在港交所上市，成為“AIGC第一股”。

高佳

出門問問首席戰略官

“AI原生組織操作系統”理論范式提出者

作為AI組織進化的研究型實踐者，她將前沿洞察與一線實踐有機融合，構建出“AI原生組織操作系統”的完整方法論。她深度操盤了從智能硬件、AIGC到Agentic AI等領域的多款核心產品的戰略敘事與商業化落地，并推動出門問問完成從技術探索、產品突破到成功上市的跨周期進化。