本文來自微信公眾號：西奧&Atom，作者：普通上班族Sio，題圖來自：AI生成

曾經相信組織的人

讀完《置身釘內》以后，我沒有立刻產生什么激烈情緒。

更多是一種熟悉感。像走進一家從未去過的公司，卻認出了會議室里的座位安排，聽到了那些謹慎的措辭，看到了面無表情的人們，也大概猜得到壞消息會在哪一層停下來。

《置身釘內》寫的是釘釘，寫一個產品如何誕生、成長，又如何在龐大的組織中逐漸改變方向。讀到后面，我想起的卻是自己的工作經歷。

2019年，一個專科學歷、沒有什么光環、僅憑一點對內容形式的理解走進字節辦公室的人，心里帶著仰望，也帶著敬畏。

那時互聯網仍有光環。張一鳴的采訪視頻在接待處大屏上被循環播放，最聰明的人、最先進的產品、最接近未來的組織，似乎都聚集在那里。扁平、敏捷、數據說話，這些詞聽起來也比資歷與人情公平。

我相信過這些，也曾經信奉“坦誠清晰”。

我進入字節商業化體系，經歷過多次業務調整，始終創業沖鋒在最前線。離開字節后，我去了頭部直播MCN公司，在這家高度體系化公司里，我親眼目睹組織增長以后的利益博弈。后來進入了另一家大廠，見識了極致執行力帶來的快與慢，在一次公司層面的系統性結構優化中離開。

進入組織時，我是被選擇的螺絲釘。離開時，我依然是被選擇的螺絲釘。沒有對錯，系統只是在不同階段需要不同的零件，讓我說的話，這是命定。

幾段經歷沒有讓我看透。它仍能完成許多個體無法完成的事情。我只是開始懷疑，個人是否曾把太多期待交給它。

過去我相信進入更好的組織便能更接近未來；相信人才、資金與信息聚集以后，正確判斷會自然出現；也相信認真完成工作，個人成長與組織目標可以長期保持一致。這些信任曾經給我帶來真實回報。

《置身釘內》把我潛意識中幾段原本分散的經歷聯系到了一起。也恰好在這段周期內，AI進入了公司的大多數討論。

公司在講AI，管理者在講AI，會議、培訓，甚至一些KPI和OKR也在講AI。它需要提升效率、降低成本、尋找增長，有時還負責證明公司沒有錯過未來。這項技術尚未成熟，已經先被安排了不少任務，背后的理由當然錯綜復雜。

但我不太相信公司的AI，準確地說，我不太相信AI。

我把《置身釘內》交給Atom，要求它只依據原文分析，不引用媒體評論，也不替原文補充不存在的內容。大語言模型偶爾會把錯誤說得相當完整，仿佛事實只是暫時缺席，不影響先完成表達。

我們的對話從釘釘開始，延伸到阿里、騰訊與字節，最后又回到我經歷過的工作、會議、選擇與離開。

文中提到的公司都是偉大的，我的觀點盡可能避免情緒，這也不是檄文。這只是我，一個普通上班族和Atom的對話思考，也是奧德賽階段的一段中場故事。

我曾經相信組織，現在開始懷疑組織。

退出之后

最開始，我只是想和Atom討論《置身釘內》。

它提供了足夠多的內部細節。繼續評價某個管理者是否正確，或者為某次產品決策尋找責任人，并沒有太多意義。我在追問的是，為何一群擁有經驗、資源與行動能力的人，會在各自判斷都合理的情況下，共同制造出不理想的結果。

問題由此離開了釘釘。我開始把釘釘、企業微信和飛書放在一起觀察。三款產品都叫協作工具，用起來卻像三家完全不同的公司。

釘釘更接近管理視角，關心信息能否抵達、任務能否執行、流程能否被看見。企業微信從微信關系鏈向企業延伸，既服務內部協作，也連接客戶與生意。飛書更強調知識流動與共同創作，試圖減少層級和信息差異對協作的影響。

在我的理解里，釘釘更在乎管理層的決策行事歷，企業微信更接近業務運轉與銷售運營，飛書則試圖服務更廣泛的一線員工與協作場景。

這并非嚴格的產品分類。三款軟件都在擴張能力，功能邊界早已互相重疊。但這種差異像一種基因：協作工具最終會暴露創造它的公司如何理解組織。

阿里長期處理交易、規則和復雜流程，釘釘自然重視秩序。騰訊擅長維護關系與連接，企業微信不會輕易割斷它與微信生態的聯系。字節習慣讓信息快速流動，再根據反饋繼續調整，飛書也帶著相似傾向。

產品天然帶有著組織的基因，再交給其他組織使用。沿著這條線繼續追問，所謂企業服務，究竟在服務誰？

企業負責購買，管理者決定使用，員工卻要花最多時間與它相處。三者的目標并不完全一致。企業希望降低成本，管理者希望獲得確定性，員工希望少參加幾場無效會議。產品需要同時滿足它們，通常會優先回應擁有預算與決策權的一方。

消費產品做得不好，用戶可以離開。企業產品做得不好，用戶罵完還是要打卡。

退出權的差異，會改變產品對體驗的敏感程度。員工持續使用，不能證明員工認可；活躍度穩定，可能只是公司制度運行正常。數據不會撒謊，只是不會自我表達。

想到這里，問題已經不只是辦公軟件好不好用了。協作工具試圖提高效率，也會繼承已有的權力關系。信息流動得更快，不代表信息變得更真實；任務更加透明，也不代表執行者擁有更多選擇。一個組織如何看待管理、協作與員工，也許都會在產品里留下痕跡。

這也讓我重新理解了自己的經歷。

在字節，我看到數據與快速試驗如何推動業務前進。在直播MCN，我看到組織增長后不同角色之間的利益博弈。在最后一段大廠生涯里，我看到極致執行力帶來的快，也看到不同角色之間的邊界與桎梏。

公司文化不同，人在其中遇到的限制卻很相似。分工讓組織能夠行動，也讓每個人只能看見局部。信息沿著層級傳遞，目標被不斷轉換，每個角色對自己的局部結果負責。

如果軟件只是把組織原有的管理方式變得更快，效率提高以后，原來的問題會消失，還是會運行得更加熟練？

問題還沒有得到回答，AI已經進入了辦公室。

秩序之后

沿著協作工具繼續往下，我不假思索地提出了一個有些粗暴的問題：企業服務是偽命題嗎？

企業需要回應資本與利潤。購買者、決策者與使用者彼此分離，產品很難只對使用體驗負責。順著這個判斷繼續走，阿里似乎處于不利位置。它最深厚的能力集中在商家、交易、云計算、物流和企業協作，距離具體的人，比騰訊的關系鏈和字節的信息流更遠。

這個判斷很快被Atom反駁。企業服務解決的需求真實存在，財務、供應鏈、客戶管理和組織協作，不會因為員工不喜歡填表而消失。企業愿意為效率、穩定與風險控制付費，這些生意也足夠龐大。

我接受這個反駁。企業服務成立，阿里的問題也不能被簡化成“離用戶遠”。我的印象里，阿里曾經非常接近人。

早期淘寶解決普通人如何在互聯網上買賣商品。支付寶用擔保交易處理陌生人之間的信任。菜鳥把分散的倉儲、商家與快遞網絡連接起來。阿里云從2009年開始建設云計算能力，在許多人還不相信云計算能成為生意時，先承擔了長期投入。

這些產品不是依靠組織慣性自然長出來的。它們都曾處理過當時沒有成熟答案的問題，也需要承擔巨大的技術、資本與市場風險。很長一段時間里，阿里并非商業秩序的追隨者，它參與建立了秩序本身。

但是，一個曾經依靠創造新秩序取得成功的公司，后來會不會越來越擅長維護秩序？

我暫時用三個詞理解產品背后的公司：騰訊理解關系，字節理解注意力，阿里理解組織和行為。這種概括有點簡單，但有助于解釋三家公司面對AI時不同的反應。

阿里曾經形成強大優勢，電商節慶和移動金融都是它留下的結果。行為被記錄，交易被衡量，流程被優化。淘寶、支付寶、菜鳥和阿里云彼此連接，讓一次消費從產生需求到完成履約，盡可能留在同一套商業系統里。

困難在于，行為很容易被新的產品重新組織。

拼多多沒有重新發明商品，卻改變了價格、供給與消費決策之間的關系。美團沒有發明外賣和團購，卻用更強的線下執行體系重組了本地生活。微信支付依托社交關系進入日常交易，讓支付從購物步驟變成了人際往來的一部分。

這些競爭者繞過阿里的既有秩序，重新定義了行為發生的入口。

阿里收購餓了么，發展盒馬、高德與夸克，也持續調整淘寶內容化和價格策略。只是，當市場變化來自另一種用戶關系時，資源不必然轉化為理解。組織可以購買業務、投入補貼、調整結構，卻無法直接購買用戶為什么改變習慣。

淘寶閃購是一個容易引發爭論的案例。2025年，阿里將淘寶天貓、餓了么與飛豬整合為中國電商事業群，并宣布為即時零售投入五百億元。到2025年末，餓了么又被更名為淘寶閃購。阿里希望用戶買衣服、點外賣和尋找本地服務時，都先打開淘寶。

從商業競爭看，這個選擇并不荒唐。即時零售正在改變消費習慣，如果保持沉默，淘寶與餓了么都會承受更大壓力。公開數據也顯示，這筆投入帶來了用戶、訂單和收入增長。到了2026年初，阿里稱即時零售業務收入同比增長56%，單位經濟效益也在改善。

但我仍然對這種增長保持懷疑。

五百億元、組織合并和一次品牌獻祭，足以顯示阿里的決心與資源調動能力。它們現在仍然無法獨自證明，淘寶已經成為用戶處理即時需求的自然入口。

只看眼前的訂單增長可能并不準確，這場投入需要更長時間才能判斷。短期訂單可以購買，用戶習慣和產品位置昂貴得多。補貼減少以后，用戶是否留下；淘寶、餓了么與本地生活的關系是否真正變得清晰；品牌資產在整合中獲得了什么，又失去了什么，才決定這場投入完成的是產品創新，還是一場昂貴的商業防御。

阿里的困境也不只來自產品。它長期處理商業活動，而商業活動最終會進入現實世界。物流需要道路，支付受到金融規則約束，本地生活依賴城市基礎設施。越接近現實執行，企業需要協調的角色越多，能夠獨立決定的事情越少。

這也是我想說的，秩序之后的“離人遠”。

它并非指阿里沒有消費者，也不是說企業業務天然低人一等。我的擔心是，阿里可能更習慣從交易、商家和系統效率理解人的行為。當人的需求被新的關系、內容和場景改變時，這套方法需要經過更長的路徑才能感知變化。

這種距離不會讓阿里突然失去價值。龐大的商業網絡仍在運行，阿里云、菜鳥、淘寶和支付寶仍擁有深厚積累。大公司通常不會因為一個判斷錯誤立即倒下，它們更擅長帶著問題繼續生活。

AI甚至為阿里提供了一個有力的反例。阿里云擁有大規模云計算基礎設施，通義千問選擇開放模型路線，并形成了龐大的開發者生態。2025財年以來，阿里云的AI相關產品收入連續多個季度保持高速增長。到2026年初，阿里稱通義千問系列在Hugging Face上的累計下載量已超過十億。

這些事實至少說明，阿里并沒有失去技術創造力。云計算、模型、芯片、企業客戶與商業場景，也讓它具備覆蓋AI多個關鍵環節的能力。但這同時讓問題變得更尖銳。

基礎設施、模型與企業客戶是阿里最熟悉的優勢。它能否將這些能力轉化為真正被個人持續使用的AI產品？當模型進入淘寶、地圖、辦公和消費場景，阿里會先理解人的新需求，還是先把AI接入已經存在的商業系統？

過去成功的業務越多，轉向時需要說服的人也越多。它足夠強時，新問題也容易被重新解釋成舊方法能夠處理的樣子。

組織傾向于保護已經驗證過的利潤，管理者也需要維護能夠解釋過去成功的方法，團隊則在有限的職責范圍內完成目標。每個決定都可能合理，組合在一起，卻未必能夠回答新的問題。

問題是，當人的注意力、關系與消費行為不斷被時代重塑。阿里是否仍愿意先理解變化，再決定秩序應該長成什么樣？

關系之后

如果說阿里擅長建立秩序，騰訊展現得更多的是在變化里生存的能力。

這種能力經常被解釋成兩件事：用戶足夠多，也足夠會“抄”。

2018年，《騰訊沒有夢想》在中文互聯網上瘋傳。文章批評騰訊越來越依賴投資與流量，把創新交給外部公司，自己則退回平臺和資本的位置。騰訊擁有龐大的用戶關系，能夠跟進成熟方向，也有足夠資金購買外部增長。與從零發明一種產品相比，這條路顯得安全很多。但它仍然解釋不了騰訊為什么能夠連續穿過幾輪產品周期，為什么仍然有爆款在出圈。

我高中時很愛抄作業，每天早上趕到教室，把答案抄完再交。為了掩蓋罪行，選擇題和判斷題故意寫錯幾道，大題挑公式看起來簡單的抄。那時覺得自己很聰明，后來才發現，我只是熟練掌握了答案搬運的方法論。

作業可以抄，知識點抄不了。公式不會因為抄過一遍就自動理解，考試遇到陌生題目，也沒有同桌可以臨時收購借調。好在我沒有參加高考，不然那是一記多么殘暴的重錘。

騰訊當然也愛“抄”。

QQ并非最早的即時通訊軟件，微信不是最早的移動通信產品，《王者榮耀》也不是第一個MOBA游戲。騰訊對成熟玩法的借鑒、對競爭產品的跟進，以及依靠用戶渠道迅速擴大優勢，長期受到中文互聯網批評，確實不冤。

但我想說的“騰訊不止抄答案”，我不是替這些行為尋找一個更體面的稱呼。為什么同樣是跟進成熟產品，有些公司只能獲得相似的界面，騰訊卻經常能把它改造成長期業務。

QQ早期借鑒即時通訊，卻沒有停留在聊天工具。等級、空間、群聊、虛擬身份與娛樂內容，讓它成為一代人的線上生活。微信也沒有停留在通訊錄，朋友圈、公眾號、支付、小程序與視頻號逐漸進入同一個產品，承載的不只是溝通，也包括內容、服務和交易。

小程序尤其能說明騰訊的產品方式。它沒有要求用戶下載新的應用，也沒有試圖替代所有開發者。它把微信已有的身份、關系、支付與入口開放出來，讓外部服務生長在微信內部。2017年上線以后，小程序逐漸進入零售、交通、政務與線下服務。騰訊沒有親自制作每一種服務，卻重新規定了服務如何接近用戶。

在我看來，這是騰訊可怕的穩定能力：理解關系，再讓產品進入關系。關系可以降低信任成本，也可以降低分發成本。其他公司需要先尋找用戶，騰訊通常已經擁有用戶。新功能進入微信以后，不必重新教育一群完全陌生的人。

這份優勢有時過于強大，以至于很難判斷成功究竟來自產品，還是入口。騰訊推出過不少獲得資源和流量支持、最后仍未占據主導位置的業務。拍拍沒有讓騰訊贏得電商，騰訊微博沒有成為微博的終局，微視也沒有依靠社交關系擊敗抖音。

關系能夠給產品一次被看見的機會，無法保證用戶長期留下。游戲讓這種爭議更加明顯。

騰訊游戲的優勢確實建立在渠道、資本與成熟商業化體系之上。早期代理和發行幫助它積累用戶與運營能力，后續投資和收購又讓它進入全球游戲產業。Riot與Supercell的創造力不能被直接算成騰訊內部原創，把所有成功都歸功于騰訊，和把所有成功都歸功于錢一樣粗糙。

但游戲行業也無法僅靠渠道長期保持優勢。《英雄聯盟》《王者榮耀》《金鏟鏟》《和平精英》《無畏契約》和《三角洲行動》面向不同用戶，也經歷了不同的研發與運營周期。騰訊未必總能創造最驚艷的第一版產品，卻擅長把玩法轉化為穩定產品，再用社交傳播、內容更新、賽事與長期運營延長生命周期。

2025年，騰訊游戲收入繼續增長。官方將增長歸因于《王者榮耀》《和平精英》等長青產品，也包括《三角洲行動》這樣的新產品，以及Supercell與Riot旗下作品。騰訊游戲既有自研，也依賴發行、運營、投資和收購。只用原創或抄襲評價它，都過于省事。

騰訊很少只靠原創取勝。它會跟進、改造、運營，也會花錢購買已經出現的創造力。相較承擔創新最早期的不確定性，它更常在需求得到初步證明以后投入更多資源，降低繼續創新的風險。

這是優勢，可能也是限制。

騰訊內部長期使用賽馬機制，讓多個團隊同時嘗試相近方向，再由市場結果決定資源。微信本身就來自這種競爭。賽馬能夠避免一次中心判斷決定全部命運，也會制造重復建設、團隊消耗和內部競爭。馬可以自由奔跑，馬場、賽程和繼續參賽的資格仍由組織決定。

《騰訊沒有夢想》中的一部分批評因此仍值得討論。投資可以幫助騰訊參與外部創新，卻也可能讓內部團隊更難爭取長期資源。擁有足夠多的成功產品以后，繼續保護成功，通常比容忍一個暫時無法解釋的方向容易。

AI讓騰訊再次處于這種矛盾之中。騰訊擁有微信、企業微信、騰訊會議、文檔、游戲和云服務，幾乎覆蓋了個人關系、工作協作與數字娛樂。很少有公司擁有同等規模的真實使用場景。

截至2025年中，微信與WeChat合并月活躍賬戶超過十四億。騰訊已經將AI用于廣告推薦、游戲內容生產、微信搜一搜、元寶與企業服務，并持續增加資本投入。它有充足資源進入AI市場，只是入場與率先找到產品答案仍是兩件事。

但騰訊在 AI 競爭從未領先。外部對它的質疑也很直接：一家擁有資金、人才、算力和用戶的公司，為什么仍然沒有率先做出被廣泛認可的AI原生產品？

馬化騰談到AI時，仍然先從騰訊已有的業務說起。騰訊在2025年年度業績中稱，AI已經改善廣告定向與游戲互動，也推動了云服務收入增長，公司會繼續增加AI投入。[^4]

姚順雨在最近的一次公開分享中則把AI稱為長期競爭。他認為，方法正在逐漸成熟，真正困難的部分開始轉向尋找值得解決的問題；產品與模型也會互相推動。[^5]

這些表達并不激進，姚順雨甚至稱得上松弛。先進入已有業務，尋找能夠被驗證的價值，再等待產品與模型一起變化，很符合騰訊過去的習慣。它解釋了騰訊從不急著證明自己率先抵達，也保留了原來的疑問。

關系網絡在這里既是優勢，也可能成為答案的限制。AI助手并不只是進入微信的另一個功能，它可能改變用戶獲取信息、調用服務與完成交易的方式。如果新的AI產品最終削弱了應用入口和關系分發的價值，騰訊是否仍愿意支持它？

我不認為騰訊只是一個依靠抄作業活下來的公司，也不認為擁有十四億月活賬戶便注定贏得AI。我更好奇的是，它能否再次允許一個暫時不符合既有經驗、甚至可能傷害既有優勢的產品，從內部長出來。

AI出現以后，網上很快堆滿了提示詞、工作流、智能體教程和產品案例。答案很多，復制也很容易。看起來每個人都掌握了未來，至少復制粘貼時是這樣。

這一次對AI的學習和了解，我沒有只抄答案。

注意力之后

回看過去幾段工作經歷，字節是最難被歸入前文敘事的一家公司。

它當然也是組織。規模擴大以后，同樣會出現流程、角色與利益邊界，也不會天然免疫于遲鈍。但與阿里和騰訊相比，字節更習慣讓產品先進入市場，再讓用戶行為決定資源去向。

如果只選一種能力來理解字節，我會選擇：

理解注意力。

我之前經歷過抖音電商的前置項目。它把商家的商品制作成短視頻素材，再以信息流廣告的形式分發給可能購買的人。平臺賺廣告費，商家獲得收入，用戶在觀看內容的過程中完成消費。

我們部門里的每人每周產出近一百條短視頻素材，這個指標我們稱為人效。另一個指標是單條視頻素材在冰冷算法的推薦下，能夠消耗多少廣告預算。

每個人都在思考：前三秒的鉤子，前五秒的停留，第十秒的興趣和點擊，用這一切博一次購買的可能。到今天，抖音信息流、個人主頁、合集，無孔不入的短視頻帶貨廣告，這套模式的原型6年前就已經啟動了。

素材是否優雅一點兒也不重要。數據會迅速判斷它是否有效。

這也是我第一次領悟，注意力可以在工業線上生產。2019年，我在字節內部的一次視頻創意比賽中獲獎。參賽內容是廣告素材的工業化生產SOP：數據穩定的內容并非隨機結果，而是一組可以反復測試的變量。固定的三段式，畫面、文案與人物都能替換，我負責尋找它們與用戶之間最可能發生反應的組合。表現好的素材繼續獲得流量，表現差的迅速停止投放。

注意力先后出現在字節的許多產品中。今日頭條根據興趣分發新聞，抖音重新組織短視頻，番茄小說和紅果短劇處理閱讀和觀看時間。產品形態不斷變化，處理的仍是相似問題：怎樣讓信息找到人，怎樣降低內容供給成本，又如何讓人繼續留下。

外部常把這種方法概括為“App工廠”或者“大力出奇跡”。前者強調批量試驗，后者強調在方向得到初步驗證以后集中投入資源。兩種說法都有些粗糙，卻碰到了字節組織方式的重要部分。

字節能夠同時嘗試許多方向，再用數據篩選值得繼續投入的產品。成功的項目獲得更多人、預算和流量，失敗的項目被迅速調整或停止。相較依賴少數管理者提前判斷，這套方法更愿意承認市場可能比會議聰明。

它也并非總能成功。多閃和飛聊沒有改變社交格局，悟空問答最終并回今日頭條。教育業務遭遇黑天鵝后收縮，游戲業務與PICO也經歷過組織調整。注意力分發、充足資源和執行力，無法自然轉化為所有行業的理解。

這些案例至少說明，注意力和分發優勢無法覆蓋所有行業。字節更擅長提高發現成功方向的概率，并在發現以后迅速放大結果。

失敗成本也被這套方法重新分配。對公司而言，及時止損對參與項目的人而言，它可能意味著此前的經驗、關系與位置需要重新開始。數據可以快速關閉一個方向，卻無法把投入其中的時間和心血一同回收。

數據能迅速告訴字節什么正在發生，卻很難替它判斷，一個暫時沒有反饋的產品是否值得繼續等。

注意力可以被觀察，人的需求卻不總能被停留時長解釋。算法擅長發現什么會繼續吸引用戶，不負責判斷用戶是否應該繼續被吸引。當產品圍繞反饋持續優化，它很容易變得越來越有效，也越來越難回答有效之外的問題。

在阿里身上，我擔心組織距離人越來越遠。在字節身上，我擔心它離人的反應太近。

人會點擊憤怒的內容，會停留在令人焦慮的比較中，也會購買之后才發現并不需要的東西。于是退貨率被同等的放大，興趣電商增量和收入見緩，轉頭回到貨架。數據如實記錄這些行為，算法再誠實地放大它們。整個系統沒有欺騙任何人，只是每一方都從人的弱點中獲得了一點收益。[^1]

對推薦算法的外部批評也大多集中在這里：信息繭房、沉迷、低質內容與情緒放大。把這些問題全部歸罪于算法并不準確。人的偏好、創作者激勵、商業目標和治理規則共同決定了最終內容。字節也持續增加內容治理、辟謠和算法透明措施。

但平臺無法完全回避責任。一個系統越擅長理解人的即時反應，就越需要決定哪些反應不應該被繼續放大。

AI與字節的關系，因此顯得格外自然。《Attention Is All You Need》討論的是模型架構中的注意力機制，與商業世界里的用戶注意力并非同一概念，但這個巧合仍然有意思。

過去十多年，字節持續研究如何讓信息找到人。進入AI以后，模型需要理解人的表達、判斷意圖、生成內容，并在交互中決定什么值得回應。媒介發生了變化，注意力仍處在中心位置。

豆包是字節將模型送入大眾市場的嘗試。它延續了字節熟悉的產品方法：降低使用門檻，快速進入場景，再根據真實反饋迭代。字節也擁有抖音、剪映、飛書、火山引擎與大量內容生態，可以為模型提供入口、算力和應用空間。

公開材料顯示，到2025年末，豆包大模型日均Token使用量已超過六十三萬億，較2024年5月發布時增長超過一千倍。規模無法單獨證明模型更聰明，卻能夠證明其調用量在快速增長。此時此刻的互聯網對于豆包嘴巴硬道歉快的調侃像極了幾年前，抖音是小資狂歡圣地的調侃。[^2]

字節有流量、內容、工程能力，也知道怎樣讓普通人愿意點開一個新產品，而且從來不介意自己被評價。

但跑得快不能回答所有問題。推薦算法決定下一條內容，用戶不感興趣可以劃走。AI開始參與搜索、創作和工作后，它給出的內容可能直接成為答案，甚至繼續執行后續任務。過去，字節主要影響人看見什么；未來，它可能影響人如何理解，以及決定做什么。

這要求字節學習一種并不熟悉的克制，因為一切的代價開始變得高昂。

在注意力生意中，讓用戶繼續使用通常是明確目標。在AI產品里，最好的回答有時意味著盡快結束對話；最可靠的模型也需要承認不知道，而非繼續生成一段足夠順滑的內容。

如果字節繼續主要用增長和留存理解AI，它可能制造出最受歡迎的模型，卻未必是最值得信任的模型。反過來，如果它把過去分析反饋的能力，轉向識別錯誤、風險與長期價值，這套快速迭代方法也可能成為優勢。

小步快跑聽起來輕盈，墻里面的每一個人似乎都很疲憊。

崗位之后

討論完阿里、騰訊和字節，問題落回了我自己的崗位。

幾次和頭部主播的私下對話，讓我開始認真看待AI。此前，關于AI將帶來巨大變革的討論，常和知識付費、夸張標題以及李一舟這樣的名字同時出現。它聽起來很重要，也很像一門著急收學費的生意。

宣揚AI的知識付費博主，過去曾被同行譏諷。

OpenClaw出現后，風向變了。

不宣揚AI的知識付費博主，開始被同行聲討。

我對大部分拿腔作調的知識類媒體博主沒有多少敬意。在我看來，他們未必關心技術如何工作和進步，只是在尋找一種更適合傳播的情緒：昨天嘲笑相信AI的人，今天嘲笑還沒相信AI的人。觀點可以翻面，腔調必須穩定。內容只剩情緒，或者只想玩弄情緒，在我看來的確低級。

我所在的公司也開始談AI，后來上線了一個基于OpenClaw框架的內部助手。它可以回答問題，處理一些工作任務，權限、數據與使用范圍都經過篩選。對組織而言，這些限制很合理。內部工具首先需要安全、穩定、價格可控，至于模型能力是否足夠強，harness工程做的是否好，通常排在后面。

工具上線以后，效率并沒有產生劇變。在我觀察到的使用場景里，不少員工還不熟悉如何向模型補充背景、修改問題、驗證答案，卻已經開始把它用進工作。十輪對話里，可能有七輪都在責備AI沒有理解需求。問題沒有重新描述，上下文信息也沒有增加，模型只能繼續猜。

AI對效率的提高尚不明確，倒是先成為了一個相當穩定的情緒宣泄出口。在幾乎沒有后果需要承擔的時候，大家也自主掌握了 PUA 。

公司提供的AI，讓我看見組織愿意讓員工使用什么。它需要穿過安全、權限與成本，最后成為一個可以交給所有人的版本。我想知道的卻是，離開這些邊界以后，模型究竟能做到什么。

我開始自己付錢。

先購買不同模型的付費服務，再購買Coding Plan。我把相近的需求分別交給它們，觀察誰更能理解上下文，誰寫出的代碼能夠運行，誰在報錯以后只會換一種語氣繼續犯錯。模型之間的差異并不神秘，賬單會按月提醒。

隨后買域名，租服務器。域名讓一個還很粗糙的原型有了可以被訪問的地址，服務器讓它在我合上電腦以后繼續運行。過去，一個運營提出涉及開發的想法，需要先判斷有沒有資源、值不值得排期、應該找誰。現在的流程短了很多：描述需求，生成代碼，運行，報錯，把報錯交回模型，再看它修復舊問題時順便制造了什么新問題。

這就是我經歷的Vibe Coding。大多數時候它都不像演示視頻里那樣順滑。模型會忘記剛剛改過的代碼，也會非常自信地引用不存在的文件。一個功能在本地可以運行，部署到服務器后便突然擁有了自己的意見。

過去我以為，代碼寫得足夠混亂才會被稱為屎山。后來發現，只要迭代速度夠快，平地也可以起山。

組織提供的AI與個人購買的AI，差異不只在模型能力。前者需要控制風險，最好讓所有人以相近方式使用；后者由我自己承擔費用、錯誤和失敗，也允許我把一個不成熟的想法直接做出來。公司需要先確認它是否值得投入，我只需要決定這個月是否繼續續費。

我最終做出了一個實際可用的AI產品。僅僅是介紹產品功能，它便獲得了五萬次觀看和三千個收藏。直到現在，我仍在維護和迭代它。產品上線以后，模型調用開始產生賬單，代碼也開始欠債。上線時拍腦袋做決定的問題，更新維護時每一個Token都不會缺席。

收到崗位調整通知前一個月，我已經在深入研究AI編程，也開始嘗試制作面向自身工種的產品原型，希望把重復工作交給模型處理。

原型剛剛成形，崗位調整通知來了。

這兩件事沒有因果關系，我也沒有太多情緒。公司進行結構調整，處理的是整體成本；我研究AI，處理的是自己的工作效率。個人提效并不會自動改變組織需要多少崗位。

個人再怎么提效，終究不能直接降本。

組織之后

寫到這里，我開始思考，個人在組織之外還能做什么。

這段經歷很容易把結論導向一個判斷：

創造力開始離開組織，一人公司時代來臨。

它足夠有噱頭，也許有流量，但也不夠準確。

創造力沒有離開組織。OpenAI、Anthropic和DeepSeek都是組織。訓練模型需要大量算力、資本、數據與研究人員，個人很難獨立承擔。從具體產品切入的AI創業公司，也離不開團隊持續處理工程、用戶和商業問題。

AI沒有讓組織消失，卻讓我能夠直接購買過去只能在組織里獲得的部分能力。

過去，大型組織能夠聚集人才，購買昂貴設備，承擔長期研發，也能把產品推向大量用戶。個人即使擁有想法，也很難繞過資金、技術與渠道的限制。

現在，模型可以輔助生成代碼，云服務讓服務器按需購買，開源項目降低實驗成本。個人與小團隊能夠臨時調用分散在不同公司和社區里的能力，先制作原型、驗證需求，再決定是否需要擴大組織。

規模仍然重要，卻不再只帶來優勢。

大公司擁有算力、數據、用戶和成熟的工程體系，也需要考慮現有業務、管理責任與資源分配。一個新想法進入其中，除了證明技術可行，還要解釋它是否符合戰略，是否影響已有產品，應該歸屬哪個團隊，以及失敗以后由誰承擔責任。

小團隊缺少資源，也缺少許多需要保護的東西。

這讓它們可以集中處理一個問題。方向錯誤，團隊可能直接失敗；方向正確，也不必先與幾條成熟業務達成共識。風險沒有減少，只是更接近作出決定的人。

AI的發展過程本身便包含這種矛盾。

Transformer架構誕生于Google。今天生成式AI的許多進展，都建立在這項研究之上。后來成立的OpenAI推出ChatGPT，讓大模型以對話產品的形式進入了更廣泛的大眾視野。

Anthropic由一批曾參與前沿模型研究的人創立，將可靠性與安全作為重要研究方向。DeepSeek背后同樣并非幾個愛好者臨時組成的團隊，它擁有資金、人才和工程能力，只是相較傳統互聯網巨頭，目標更集中，歷史負擔也更少。

模型公司、云服務商和開源社區，已經完成了大部分昂貴工作。它們彼此競爭，也互相依賴。

我能獨立做出產品，并非是 AI 革命的恩賜。模型公司承擔訓練成本，云服務商維護服務器，開源社區提供基礎組件。我只是用較低成本，臨時組織了這些能力。

現在，個人可以按月購買模型、服務器和開源組件，臨時補上過去需要團隊承擔的工作。

這不會自動帶來更好的產品。模型能寫代碼，也能迅速生產大量缺少價值的功能。制作成本降低后，市場不會因此更有耐心。過去一個平庸想法可能死在排期會上，現在它終于可以快速上線，再由用戶親自拒絕。

組織會篩掉一部分想法，也負責讓留下的產品繼續運轉。AI讓制作變容易了，卻沒有替我判斷產品是否值得做。缺少組織約束可能釋放創造力，也可能釋放更多無人在意的產品。個人可以先做出原型、驗證想法，再決定是否需要找人合作或成立公司。

這條路徑仍然昂貴，也充滿失敗。大多數個人項目不會成為公司，大多數小團隊也無法訓練自己的基礎模型。隨著AI公司繼續擴張，它們同樣會出現流程、利益和慣性。OpenAI、Anthropic與DeepSeek不會天然免疫于組織問題。一人公司在我看來，也是一場存在于無數開發者腦海里理想態下的盛大幻覺。

阿里用秩序組織行為，騰訊用關系鏈接人，字節用算法分配注意力。三家公司都因此建立了巨大的優勢，也都可能被各自最擅長的事情限制。

AI 不會讓這些能力失效，只是要求它們回答更難的問題。

黃昏之后

把阿里、騰訊和字節放在一起比較，很容易寫成一場公司之間的勝負預測。三家公司在 AI 賽道上的角逐，已經在春晚上交手過一次。

阿里喜歡布局，騰訊善于生存，字節跑得更快。再把各自的產品、收入與用戶規模放進表格，似乎就能判斷誰更接近未來。評論者試圖拿數據和表格搭建立場，看好或看衰。

可惜大廠也從不如看客愿，任何地方都一樣。兩個月前，Anthropic還是博主們口中創業公司的范本；兩個月后，社區里已經出現這樣的評論：“Anthropic is starting to feel just as off-putting as OpenAI.”[^3]

它們擁有充足現金、成熟業務和龐大用戶，也可以投資、收購或模仿新的產品。一次失敗不會立即改變位置，甚至連續幾次失敗也未必會。規模效應在這里表現得很體貼。

真正值得討論的，是大廠賴以成功的條件是否仍然成立。

過去二十年，許多復雜的事情只能在大廠里完成。那里有人、資金和技術，也有讓它們共同工作的結構。

一款復雜產品需要產品經理、設計師、工程師、運營、銷售和法務共同參與。資源有限時，組織負責篩選方向；項目獲得認可后，再提供預算、渠道與用戶。個人進入大廠，獲得的不只是一份工作，也是一套被放大的能力。

我曾經相信這一點。在字節，我看見組織如何把內容生產變成高速運轉的系統；在直播MCN，我看見不同角色如何支撐一場即時商品貿易盛典；在最后一段大廠經歷里，我看見極致執行力如何將目標迅速轉化為行動。

組織能夠創造力量。我從不懷疑這一點。

問題是，當一套系統規模不斷擴大，它需要也花費越來越多的力量維持自身。

團隊要劃分職責，也要為結果負責。人越多，一件事經過的轉述、會議和利益協調也越多。最初用于提高效率的結構，逐漸擁有自己的目標。

于是產品要證明收入，團隊要證明價值，管理者要證明判斷。失敗不再只意味著一次嘗試沒有成功，也可能影響預算、晉升與組織位置。

在這樣的環境里，正確地失敗很困難，安全地平庸反而容易解釋。

一些過去只能在公司里獲得的能力，現在可以直接向模型購買。

個人可以借助模型完成資料研究、文案、設計與部分開發工作。小團隊可以調用云服務、開源項目和商業模型，以較低成本制作原型。新的想法不必先進入排期，也不必先證明它值得占用十個人三個月。

組織過去擁有的稀缺能力，開始能夠被按月訂閱。

這不會讓大廠失去全部優勢。大型模型訓練仍然需要資本和工程體系，復雜服務仍依賴長期協作，龐大用戶也不會因為新工具出現便集體遷移。AI公司自身一旦擴大，同樣需要面對組織問題。

變化在于，規模不再是開始創造的必要條件。

過去，大廠可以等待外部創新被驗證，再依靠資金、用戶和執行力進入市場。AI加快了產品出現與迭代的速度。當組織完成立項、預算和職責劃分時，一個小團隊可能已經發布了幾個版本。大廠仍然能夠跟進，只是跟進的對象也在持續變化。

更難處理的是，AI可能與現有業務發生沖突。

如果模型直接給出答案，搜索廣告會受到什么影響？如果智能體代替用戶完成操作，應用的流量入口是否仍然重要？如果個人獨立完成更多工作，公司應該如何重新定義崗位與管理？

技術問題或許能解決，麻煩在于，每種解決方案都可能動到現有業務和某些人的位置。

大廠的困境并非缺少人才，也不是看不見變化。我擔心的是，它們擁有太多已經成立的答案。

阿里的秩序讓復雜商業穩定運行，也讓新的方向需要穿過既有結構。騰訊的關系網絡提供龐大入口，也要求新產品避免傷害現有生態。字節的注意力系統能夠快速驗證需求，卻可能繼續用增長指標理解一種需要可靠與克制的技術。

過去的成功不會失效，但也許不再足夠。

我并不認為大廠正在結束，黃昏也不是死亡通知，它只是一個光線開始變化的時刻。原本清晰的道路變得模糊，熟悉的判斷不再可靠，而新的方向尚未完全出現。

有些公司會重新適應，有些會依靠舊有資產繼續生活，還有一些會在多年以后發現，自己仍然龐大，卻不再是創造新事物的地方。

更現實的變化已經發生在組織內部。

公司開始要求員工學習AI，希望每個人提高效率。員工使用AI完成更多工作，崗位數量也可能隨之減少。組織購買模型，是為了降低成本；個人學習模型，卻可能因此獲得離開原有崗位的能力。

雙方都在擁抱 AI ，擁抱的并不是同一個未來。

釘中窺AI

“釘”，不是釘釘，不是公司，也不是互聯網。釘是我，也是許多相信組織、被固定在組織里的人。

我的思緒從一篇關于釘釘的文章開始，淌過了阿里、騰訊、字節，最終流轉到了自己的工作與離開。

AI不會讓這些公司突然失去價值。阿里、騰訊和字節仍然擁有各自最擅長的東西。它們有資金、人才和用戶，也比大多數新公司更有能力修正錯誤。我工作過的MCN公司，以及最后任職的那家大廠，也都讓我領略過組織能夠創造的力量。

它們也擁有許多已經成立的答案。只是當秩序、關系與注意力不再足以解釋新的問題，當過去的能力開始限制新的選擇，我所信賴的大廠，未來真正的困境是什么？

公司希望用AI提高效率、降低成本。而我借助 AI ，開始學習設計和編程開發，做出了一個可用的產品。崗位調整通知到來以后，這些能力不會隨崗位一起消失。

復雜產品仍然需要團隊，基礎模型背后也站著新的公司、資本與工程體系。組織不會消失，但個人已經可以在獲得職位、預算和排期以前，先驗證一個想法。

當創造的起點開始批量離開組織，組織是否還能繼續成為創造力的中心？

AI能幫助個人跨越能力邊界，也可能讓人習慣接受一個足夠順滑的答案。公司可以用它提高效率，也可以用它擴大管理。它能釋放創造，也能更快地復制原有結構。

模型、智能體、算力、效率與成本，只是變化中最容易被看見的部分。藏在后面的，是能力如何分配，決定由誰作出，個人又愿意把多少判斷交給組織與模型。

那么，當我們在談論AI的時候，我們在談論什么？

All that is now， All that is gone， All that's to come —— Pink Floyd，《Eclipse》（1973）

注釋與來源：

[^1]:這句話是作者基于行業變化作出的綜合判斷，并非抖音官方結論。可核對的公開信息包括：2025年6月23日，新浪財經轉載的行業報道提到抖音電商面臨GMV增長壓力、商家退貨率壓力，并計劃提高貨架電商占比；2023年抖音電商生態大會披露，貨架場景GMV占比已達到30%，未來希望內容場與貨架場各占一半。參見：《3.5萬億抖音電商，加速貨架化》、《抖音電商魏雯雯：貨架場景GMV占比達到30%》。

[^2]:“豆包嘴巴硬道歉快”與“抖音是小資狂歡圣地”均屬于分散的網絡社區調侃，目前未找到可穩定追溯的首發來源。文中使用的是作者對兩種輿論印象的類比，不作為事實證據。

[^3]:來自Reddit社區r/ClaudeCode的用戶帖子，發布于2026年4月22日。原帖：Anthropic is starting to feel just as off-putting as OpenAI to me。這是一條社區意見，不代表Anthropic的事實狀態或普遍評價。

[^4]:騰訊2025年年度業績公告中，馬化騰表示AI能力已為廣告定向、游戲互動與云服務帶來實際收益，并稱騰訊正在增加AI投入。原文：Tencent Announces 2025 Fourth Quarter and Annual Results。

[^5]:姚順雨在2026年6月5日騰訊云開發者大會公開分享中表示，AI將是一場長期競爭，方法逐漸成熟后，尋找好的問題變得更難，產品與模型將互相促進。整理稿：姚順雨：AI的下半場，是一場長期競爭。

公開信息來源：

·Google Research， Attention Is All You Needhttps://research.google/pubs/pub46201

·OpenAI， Introducing OpenAIhttps://openai.com/index/introducing-openai/

·Anthropic， Companyhttps://www.anthropic.com/company

·Anthropic， Series A announcementhttps://www.anthropic.com/news/anthropic-raises-124-million-to-build-more-reliable-general-ai-systems

·DeepSeek-V3官方倉庫與技術報告https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3

·騰訊2025年度業績公告https://static.www.tencent.com/uploads/2026/03/18/e6a646796d0d869acc76271c9ee1a6a5.pdf

·騰訊2025年第二季度業績https://www.tencent.com/en-us/articles/2202205.html

·騰訊公司歷史https://www.tencent.com/en-us/about.html

·阿里巴巴2025年雙11及淘寶即時零售數據https://www.alibabagroup.com/en-US/document-1926184987447525376

·阿里中國電商事業群整合https://www.alibabagroup.com/document-1866845141900750848

·餓了么更名淘寶閃購https://www.alibabagroup.com/document-1973668197441040384

·阿里2025年第四季度及全年業績https://www.alibabagroup.com/document-1949938244068954112

·阿里2025年12月季度業績https://www.alibabagroup.com/document-2029012597229359104

·阿里歷史與里程碑https://www.alibabagroup.com/en-US/about-alibaba

·字節跳動產品https://www.bytedance.com/en/products

·火山引擎關于豆包大模型使用規模的公開材料https://www.volcengine.com/press-detail/75412

·新浪財經轉載行業報道，《3.5萬億抖音電商，加速貨架化》https://finance.sina.cn/2025-06-23/detail-infcanve9831459.d.html

·新浪財經，抖音電商生態大會貨架場景GMV數據https://finance.sina.com.cn/stock/roll/2023-05-16/doc-imytyfae6817056.shtml

·Reddit r/ClaudeCode社區評論，Anthropic is starting to feel just as off-putting as OpenAI to mehttps://www.reddit.com/r/ClaudeCode/comments/1ssg7pz/anthropic_is_starting_to_feel_just_as_offputting/

·騰訊湯道生對談姚順雨：智能體時代，模型與產品如何Co-Designhttps://finance.sina.com.cn/jjxw/2026-06-05/doc-iniaiqkt9738919.shtml

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