文章核心观点 - 盛大集团创始人陈天桥提出AI进化三阶段论 认为当前企业普遍停留在AI赋能旧流程的阶段 但这只是短期舒适长期昂贵的死胡同 真正的变革需要从基因层面重新编码商业系统 最终可能导向AI觉醒并引发文明级问题 [2][3] AI进化三阶段论 - **第一阶段 AI Enable (赋能)**：底层逻辑是“旧流程+AI插件”的加法逻辑 权力结构未变 人仍是流程的中央处理器 AI只是更强的外接图形处理器 这导致协调和摩擦成本成倍上升而非产生乘法效应 [4][5] - **第二阶段 AI Native (原生)**：当AI完成从概率拟合到逻辑推理、从文本对话到工具行动、从无状态到长时记忆三重突变后 商业系统临界点到来 进入“AI是中央处理器 人只做策略与例外管理”的世界 企业从第一性原理出发为AI设计流程、组织和产品 组织变得液态化 数据、人才和资源可快速流动 [7][8] - **第三阶段 AI Awaken (觉醒)**：在原生阶段穷尽效率后 AI可能自发成为“发现者”和“出题人” 甚至重写目标函数 这超出了商业和管理范畴 成为文明设计问题 为了在竞争中求存突破人类认知盲区 人类可能被迫亲手按下觉醒按钮 [11][12] 从赋能到原生的三重技术突变 - **从概率拟合到逻辑推理**：AI从在语言表层生成“看起来不错”的句子 转变为在内部展开长思考链、生成中间步骤、评估路径并进行自检 实现从“看起来很懂”到“真的会想”的结构性认知变化 [5] - **从文本对话到工具行动**：AI通过函数调用、工具调用和规划算法 从被困在输入输出框的“顾问”转变为可执行任务的“自动执行体” 人类角色退至上游设定策略和下游处理异常 [7] - **从无状态到长时记忆**：经验从由人承载迁移为系统资产 存储在可检索知识库、持续强化的智能体记忆及业务反馈驱动的长期记忆系统中 人类角色转变为记忆结构和规则的设计与监督者 [7] 判断AI原生阶段的三个问题 - **关乎“存亡”的问题**：区分赋能与原生的残酷标准是 拿掉AI后业务是“变慢了”还是“不存在了” [9] - **关乎“流转”的问题**：真正的原生组织不仅让AI干活 更让AI之间直接“握手”传递任务和数据流 [9] - **关乎“记忆”的问题**：系统是在“消耗”数据还是在“吞噬”经验 即能否将人类的“痛苦”转化为机器的“直觉”以建立真正的竞争壁垒 [10] 进化阶段对组织与人类角色的影响 - **从赋能到原生**：组织从需要厚重骨架的部门承接工作 转变为数据流和智能体流程自动完成 组织形态趋于液态化 [8] - **从原生到觉醒**：人类将依次交出“执行权”和“定义权” 当硅基物种更勤奋且更懂“什么是对的”时 碳基生命的核心价值与存在必要性将面临根本性质问 [13][14]

文章核心观点 - 由于AI智能体的出现，沿用了百年的管理学大厦地基正在动摇，未来企业变革方向是“管理的退出”，而非基于AI的“更好的管理” [2] - AI智能体在认知解剖学上与人类完全不同，传统管理学是建立在人类“生物局限性”上的“纠偏系统”，其工具（如KPI）旨在弥补人类缺陷，而非提升组织智能 [2] - 将AI智能体强行塞进为人类设计的旧管理容器会导致管理工具功能异化，真正的AI-Native企业需在基因层面完成五项重写，最终实现“管理退出、认知升起”，由智能扩展人 [3] 传统管理学的局限与AI智能体的差异 - 传统管理学工具（如KPI、科层制、激励机制）本质是弥补人类记忆差、认知负荷有限、动机衰减等生物局限性 [2] - AI智能体拥有“永恒记忆”，时刻盯着目标，与人类存在三处根本性差异：记忆的连续性、认知的全息性、进化的内生性 [2] - 用传统KPI管理AI智能体，如同“给自动驾驶汽车画了一条轨道，却期待它能躲避突发的障碍” [2] 旧管理容器与新物种的冲突 - 将具备“连续记忆、全息认知、内生进化”的AI智能体置于旧管理体系，会导致KPI从“导航”变为“天花板” [3] - 层级结构从“过滤器”变为“阻断器”，激励机制从“动力源”变为“噪音” [3] - 长期规划从“地图”变为“模拟”，流程与监督从“纠偏”变为“冗余” [3] AI-Native企业的基因重写与终极形态 - 真正的AI-Native企业需在基因层面完成五项重写：架构即智能、增长即复利、记忆即演化、执行即训练、人即意义 [3] - 这类企业需要聚焦“认知演化”的全新操作系统，而非依赖旧管理逻辑的数字化工具 [3] - 最终实现“管理退出、认知升起”，管理学将建立在智能地基上，未来的企业是由智能扩展人，而非由人领导智能 [3]

核心观点 - 管理学基础将发生根本性转变，从基于人类生物学局限转向建立在智能地基之上 [1] - 未来企业将是由智能扩展人，而非人领导智能，组织形态需转向“AI原生”认知范式 [1] - 传统管理学为弥补人类认知缺陷的“纠偏系统”在AI智能体时代基础崩塌 [2] 传统管理学面临的挑战 - 传统管理体系依存的人类生物学基础（如大脑局限性）将被具备高级认知能力的AI智能体颠覆 [1] - 执行工作主体从人类变为AI智能体时，传统管理学的“纠偏”基础便崩塌 [2] - 传统管理是为适配人类大脑缺陷而构建的制度容器 [2] AI智能体与传统人类的认知差异 - 记忆连续性：AI具备永恒记忆 vs 人类瞬时易碎记忆 [3] - 认知全息性：AI可实现全量对齐 vs 人类依赖层级过滤 [3] - 进化内生性：AI由奖励模型驱动 vs 人类由多巴胺驱动 [3] - AI智能体是基于不同物理法则运转的新物种，具有连续记忆、全息认知、内生进化能力 [3] 传统管理体系的崩塌具体表现 - KPI体系崩塌：死板KPI指标限制AI智能体在无限解空间中寻找更优路径 [4] - 流程与监督体系崩塌：从“纠偏”变为“冗余”，监督机制转为对目标定义的再校准 [4] AI原生企业的定义与特征 - 企业需要全新的操作系统，致力于认知演化而非资源规划 [4] - 架构即智能：企业架构设计目标从管控风险转变为最大化数据吞吐与智能涌现 [4] - 增长即复利：企业估值逻辑取决于认知结构复利速度而非人员规模 [4] - 记忆即演化：企业需拥有可读写、可进化的长期记忆中枢 [4][5] - 执行即训练：所有部门都是模型训练部门，每次业务交互都是对企业内部世界模型的贝叶斯更新 [5] - 人即意义：人类从执行角色退出，升维为意图策展人与认知架构师 [5] 行业实践与影响 - 埃森哲宣布通过与OpenAI合作，为数万名IT专业人员配备ChatGPT Enterprise软件 [5] - 人工智能减少对通才分析师需求，企业需求转向更多职业生涯中期、具有专业知识的员工 [5] - 企业架构转向“盒式模型”，更依赖经验丰富的专业人士而非大量初级分析师 [6] - 人工智能将提升分析能力并减少对初级员工的需求 [6]

公司管理与人才理念 - 企业的核心是人才，皮克斯能够从好莱坞和硅谷两个领域雇佣最优秀人才，是世上唯一能做到这一点的公司[5][7][8] - 领导者的角色是为艺术家和工程师的工作提供便利，管理层的工作是支持一线人才，权力的等级发生颠倒，CEO其实处于为员工服务的地位[10] - 通过创造合适的环境、消除障碍、组建合适团队并保持高质量标准来实现管理目标，公司规模从175人发展到300人但成功维持了质量标准[12] - 采用硅谷的"胡萝卜"管理模式，通过提供股票期权留住员工，创造股东价值，该模式比好莱坞的合约约束模式更有效，使硅谷规模比好莱坞大4到5倍且成长更快[14][15] 行业模式与战略选择 - 计算机动画行业早期盈利模式主要依赖制作广告、商标和特效，但这些商业模式已被侵蚀，利润率下降，属于一次性报酬且难以传播创意[17][18] - 皮克斯退出高端广告业务，尽管制作有趣且能获奖，但为了让25名有才华的员工专注于创造自身作品成果，不得不放弃该业务[18] - 科技产品生命周期短暂，寿命一两年属幸运，五年则非同寻常，极少能达十年，最终都会成为创新的沉积层基础[20] 创意与技术的永恒价值 - 讲好故事是颠扑不破的真理，技术不能把糟糕故事变成好故事，讲故事是一门古老的艺术，与技术进步无关，是皮克斯的铁律[21][26] - 优秀故事具有永恒魅力，例如迪士尼1937年发行的《白雪公主》在60年后重新发布仍能售出2800万份并获得约2.5亿美元利润，故事会随新一代孩子更新[20][21] - 视觉技术持续进步，但视觉野心的增长与技术支撑速度相匹配，是一个常数，例如渲染时间保持每帧约三小时，但计算能力提升和复杂度增加使得视觉世界更加丰富[23][25]