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告別“人海戰(zhàn)術(shù)”！陳天橋：未來公司值多少錢 不看人數(shù)看“認知”

發(fā)布時間：2025-12-06 00:09:01 來源：企業(yè)錄(www.falconvsmonkey.com)-公司信息發(fā)布,網(wǎng)上買賣交易門戶 作者：時尚

在過去，人海戰(zhàn)術(shù)我們判斷一家大公司強不強，告別公司往往看它有多少員工，陳天規(guī)模多大。值多知但在盛大集團、少錢天橋腦科學研究院創(chuàng)始人陳天橋看來，人數(shù)這個邏輯馬上就要過時了。人海戰(zhàn)術(shù)

他在最新發(fā)表的告別公司一篇文章中提出了一個振聾發(fā)聵的觀點：未來的增長，不再靠堆人頭（Headcount），陳天而是值多知靠“認知復利”。

什么是少錢“認知復利”？陳天橋解釋道，傳統(tǒng)企業(yè)靠招人擴張，人數(shù)人越多管理越亂，人海戰(zhàn)術(shù)成本越高。告別公司但 AI 原生企業(yè)不一樣，陳天AI 學會了一個技能，瞬間就能同步給所有的智能體，學習成本幾乎為零。這種指數(shù)級的進化速度，是人類無法比擬的。

基于此，陳天橋提出了“AI 原生企業(yè)”的五大特征，其中最核心的一點就是：增長即復利。未來的企業(yè)估值，不看你擁有多少資產(chǎn)或員工，而看你的系統(tǒng)“變聰明”的速度有多快。

同時，企業(yè)的架構(gòu)也將徹底改變。部門不再是爭奪權(quán)力的地盤，匯報線也不再是發(fā)號施令的通道。整個公司將變成一個巨大的計算機網(wǎng)絡(luò)，目標只有一個：讓數(shù)據(jù)跑得更快，讓智能涌現(xiàn)得更多。這種變革，將徹底改寫商業(yè)世界的游戲規(guī)則。

以下是陳天橋完整文章：

管理學的黃昏與智能的黎明：重寫企業(yè)的生物學基因

引言：管理學的黃昏

管理學大師彼得·德魯克曾說，動蕩時代最大的危險不是動蕩本身，而是延續(xù)昨日的邏輯行事。

今天，我們就站在這樣一個危險的臨界點。

從系統(tǒng)演化的角度來看，管理學本身就不是一個永恒的真理，這并非因為管理學理論本身的缺陷，而是因為它所服務(wù)的對象——碳基生物的大腦在即將被智能體所替代時，管理學存在的前提也會被物理性地移除。

所以，未來的企業(yè)變革不是基于 AI 的“更好的管理”，而是“管理的退出”。這不關(guān)乎對錯，這關(guān)乎結(jié)構(gòu)的必然。當執(zhí)行不再依賴生物特征時，基于生物特征構(gòu)建的制度大廈，其歷史使命便已終結(jié)。

第一章：歷史的代償——管理即“糾偏系統(tǒng)”

現(xiàn)代管理學的大廈，實際上是建立在一片名為“生物局限性”的沼澤之上。過去一百年，我們所推崇的全部管理工具，本質(zhì)上都是為了給人類大腦打上的“補丁”：

我們發(fā)明 KPI，并非因為它能精準衡量價值，而是因為人類大腦難以在長周期中鎖定目標，“遺忘”是碳基生物的常態(tài)，我們需要路標；

我們發(fā)明科層制（Hierarchy），并非因為它高效，而是因為人類的工作記憶只能處理 7±2 個節(jié)點，為了避免認知超負荷，我們被迫通過層級來壓縮信息；

我們發(fā)明激勵機制，并非為了創(chuàng)造價值，而是為了對抗生物體天然的動機衰減與熵增。

管理學從未真正提升組織的“智能”。它是一個精密的“糾偏系統(tǒng)”，試圖在人類心智失效之前，用制度鎖定正確性。

當執(zhí)行依賴人類時，企業(yè)是一個為適配大腦缺陷而構(gòu)建的制度容器。

第二章：智能體的介入——一種全新的“認知解剖學”

那么，我們要引入的替代者究竟是什么？

請大家注意，當我說“智能體（Agent）”時，我指的不是一個運行速度更快的軟件，而是一種在認知解剖學（Cognitive Anatomy）上與人類完全不同的存在。

如果我們將人類員工與智能體放在解剖臺上對比，你會發(fā)現(xiàn)三處根本性的生理差異：

第一，是記憶的連續(xù)性。

人類的記憶是瞬時且易碎的，我們依賴睡眠重置，上下文經(jīng)常斷裂。而智能體擁有 EverMem（永恒記憶），它擁有的不是片段的工作流，而是連續(xù)的歷史。它不會遺忘，不需要“交接”，它的每一次推理都建立在全量歷史的基座之上。 

第二，是認知的全息性。

人類受限于帶寬，必須通過層級來過濾信息。而智能體擁有全量對齊（Context Alignment） 能力。它不需要通過部門周會來同步信息，整個組織的知識網(wǎng)絡(luò)對它實時透明。它看到的是全局，而非盲人摸象般的局部。

第三，是進化的內(nèi)生性。

人類的動力依賴于多巴胺和外部獎賞，容易衰減。而智能體的行動源于獎勵模型（Reward Model）的結(jié)構(gòu)張力。它不需要被“哄”著工作，它的每一次行動都是為了讓目標函數(shù)收斂。

這不是更強的員工，這是基于不同物理法則運轉(zhuǎn)的新物種。

第三章：基石的崩塌——當新物種遇到舊容器

現(xiàn)在，當我們把這種具備“連續(xù)記憶、全息認知、內(nèi)生進化”的新物種，強行塞進為人類設(shè)計的舊管理容器時，會發(fā)生什么？

系統(tǒng)性的排異反應開始了。那些曾經(jīng)支撐現(xiàn)代企業(yè)的五大基石，正在從“必要的保障”異化為“智能的束縛”：

KPI 的崩塌：從“導航”變?yōu)?ldquo;天花板”

我們要 KPI，原本是因為人類容易迷路。但對于時刻鎖定目標函數(shù)的智能體而言，死板的 KPI 指標反而限制了它在無限解空間中尋找更優(yōu)路徑的可能性。這就好比你給自動駕駛汽車畫死了一條軌道，卻期待它能躲避突發(fā)的障礙。

層級結(jié)構(gòu)的崩塌：從“過濾器”變?yōu)?ldquo;阻斷器”

我們要層級，原本是因為人類大腦處理不了太多信息。但對于能處理千級上下文的智能體，層級結(jié)構(gòu)不再是過濾器，而成了阻礙數(shù)據(jù)自由流動的“血栓”。在智能網(wǎng)絡(luò)中，任何中間層都是對信息的無謂損耗。

激勵機制的崩塌：從“動力源”變?yōu)?ldquo;噪音”

用外在激勵去驅(qū)動智能體，就像試圖用糖果去獎勵萬有引力一樣，是無效且滑稽的。它不需要多巴胺，它需要的是精準的數(shù)據(jù)反饋。

長期規(guī)劃的崩塌：從“地圖”變?yōu)?ldquo;模擬”

我們要五年規(guī)劃，是因為我們無法在高頻變化中維持長周期的推演。但在智能體手中，靜態(tài)的戰(zhàn)略地圖被實時的世界模型模擬（World Model Simulation）所取代。既然能每秒鐘推演一萬次未來的可能性，為什么還要死守那張半年前打印出來的舊地圖？

流程與監(jiān)督的崩塌：從“糾偏”變?yōu)?ldquo;冗余”

傳統(tǒng)的監(jiān)督機制，原本是為了盯著人別犯錯。但在智能體內(nèi)部，理解即執(zhí)行，感知即行動。監(jiān)督不再基于對執(zhí)行過程的懷疑，而是基于對目標定義的再校準。

第四章：終極形態(tài)——AI-Native 企業(yè)的五項根性定義

如果拋棄了這些生物學的拐杖，一家真正的 AI-Native 企業(yè)，它的終極形態(tài)究竟長什么樣？

這不再是關(guān)于一家公司應該購買什么軟件，而是關(guān)于一家公司應該以何種生物學形式存在。真正的 AI-Native 企業(yè)，必須在基因?qū)用嫱瓿梢韵挛屙椫貙懀?/p>

1.架構(gòu)即智能（Architecture as Intelligence）

傳統(tǒng)企業(yè)架構(gòu)是社會學產(chǎn)物，旨在解決人際摩擦。而 AI-Native 的架構(gòu)是計算機科學產(chǎn)物。

整個組織本質(zhì)上是一個巨大的、分布式的計算圖（Computational Graph）。部門不再是權(quán)力的領(lǐng)地，而是特定功能的模型節(jié)點；匯報線不再是行政命令的通道，而是高維數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)的總線。企業(yè)架構(gòu)的設(shè)計目標，從“管控風險”轉(zhuǎn)變?yōu)?ldquo;最大化數(shù)據(jù)吞吐與智能涌現(xiàn)”。

2.增長即復利（Growth as Compounding）

傳統(tǒng)增長依賴線性的人力堆疊，邊際成本隨規(guī)模遞增。AI-Native 增長依賴認知復利。

智能體的核心特征是“零邊際學習成本”。一次成功的邊緣案例處理，其實驗結(jié)果會瞬間同步給全網(wǎng)智能體。企業(yè)的估值邏輯將徹底改變——不再取決于 headcount 的規(guī)模，而取決于認知結(jié)構(gòu)復利的速度（Rate of Cognitive Compounding）。

3.記憶即演化（Memory as Evolution）

沒有記憶的智能只是算法，擁有記憶的智能才是物種。

傳統(tǒng)企業(yè)的記憶是離散且易碎的“死數(shù)據(jù)”。AI-Native 企業(yè)必須擁有一個可讀寫、可進化的長期記憶中樞（Long-term Memory）。所有的決策邏輯、交互歷史與隱性知識，都被實時向量化，沉淀為組織的“潛意識”。這是企業(yè)實現(xiàn)時間結(jié)構(gòu)（Temporal Structure）的基礎(chǔ)，也是智能跨越時間進行自我演化的前提。

4.執(zhí)行即訓練（Execution as Training）

在舊范式中，執(zhí)行是消耗過程，價值交付即終點。在 AI-Native 范式中，執(zhí)行是探索過程。

不存在單純的“執(zhí)行部門”，所有部門本質(zhì)上都是“模型訓練部門”。每一次業(yè)務(wù)交互，都是對企業(yè)內(nèi)部“世界模型”的一次貝葉斯更新（Bayesian Update）。業(yè)務(wù)流即訓練流，行動即學習。

5.人即意義（Human as Meaning）

這是企業(yè)倫理的重構(gòu)。人類從“燃料”的角色中退出，升維為“意圖策展人（Intent Curator）”與“認知架構(gòu)師（Cognitive Architect）”。

智能體負責在無限的解空間中解決“如何做（How）”的問題，進行路徑的極值優(yōu)化；而人類負責處理那些不可計算的模糊性——定義“為何做（Why）”，定義審美、倫理與方向的價值函數(shù)（Reward Function）。智能負責擴展可能性的邊界，人類負責裁定方向的意義。

結(jié)語：智能的黎明

這與我們在科學領(lǐng)域提出的發(fā)現(xiàn)式智能（Discoverative Intelligence）殊途同歸。

發(fā)現(xiàn)式智能的核心定義是：智能不應止于對既有知識的擬合，而應具備構(gòu)建模型、提出假設(shè)、并在與世界的交互中修正認知的能力。

AI-Native 企業(yè)，正是發(fā)現(xiàn)式思維在組織層面的投射。它要求企業(yè)本身成為一個發(fā)現(xiàn)式結(jié)構(gòu)的平臺，而非操作流程的容器。

如果組織的形式正在發(fā)生物種級的演化，那么承載它的數(shù)字容器也必須隨之突變。

這就引出了一個我們不得不面對的命題：我們腳下的基礎(chǔ)設(shè)施——那些為了固化流程而生的 ERP，那些為了切割職能而建的 SaaS——真的還能容納這種液態(tài)的智能嗎？這些系統(tǒng)本質(zhì)上是舊時代管理邏輯的數(shù)字化投影，它們通過“打補丁”的方式或許能帶來暫時的安寧，但這終究是在用舊地圖尋找新大陸。

AI-Native 企業(yè)呼喚一種全新的操作系統(tǒng)。 一種不再致力于“資源規(guī)劃（Resource Planning）”，而是致力于“認知演化（Cognitive Evolution）”的全新神經(jīng)系統(tǒng)。

當管理退出，認知升起。

管理學不會消失，但它將第一次真正建立在智能（Intelligence）的地基之上，而非生物學（Biology）的廢墟之上。

未來的企業(yè)，不再是由人領(lǐng)導智能，而是由智能擴展人。

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