在過(guò)去，人海戰(zhàn)術(shù)我們判斷一家大公司強(qiáng)不強(qiáng)，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(tuán)、少錢天橋腦科學(xué)研究院創(chuàng)始人陳天橋看來(lái)，人數(shù)這個(gè)邏輯馬上就要過(guò)時(shí)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(gè)振聾發(fā)聵的觀點(diǎn)：未來(lái)的增長(zhǎng)，不再靠堆人頭（Headcount），陳天而是值多知靠“認(rèn)知復(fù)利”。

什么是少錢“認(rèn)知復(fù)利”？陳天橋解釋道，傳統(tǒng)企業(yè)靠招人擴(kuò)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(xué)會(huì)了一個(gè)技能，瞬間就能同步給所有的智能體，學(xué)習(xí)成本幾乎為零。這種指數(shù)級(jí)的進(jìn)化速度，是人類無(wú)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(diǎn)就是：增長(zhǎng)即復(fù)利。未來(lái)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(shí)，企業(yè)的架構(gòu)也將徹底改變。部門不再是爭(zhēng)奪權(quán)力的地盤，匯報(bào)線也不再是發(fā)號(hào)施令的通道。整個(gè)公司將變成一個(gè)巨大的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)，目標(biāo)只有一個(gè)：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(xué)的黃昏與智能的黎明：重寫企業(yè)的生物學(xué)基因

引言：管理學(xué)的黃昏

管理學(xué)大師彼得·德魯克曾說(shuō)，動(dòng)蕩時(shí)代最大的危險(xiǎn)不是動(dòng)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(gè)危險(xiǎn)的臨界點(diǎn)。

從系統(tǒng)演化的角度來(lái)看，管理學(xué)本身就不是一個(gè)永恒的真理，這并非因?yàn)楣芾韺W(xué)理論本身的缺陷，而是因?yàn)樗?wù)的對(duì)象——碳基生物的大腦在即將被智能體所替代時(shí)，管理學(xué)存在的前提也會(huì)被物理性地移除。

所以，未來(lái)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(duì)錯(cuò)，這關(guān)乎結(jié)構(gòu)的必然。當(dāng)執(zhí)行不再依賴生物特征時(shí)，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(xué)的大廈，實(shí)際上是建立在一片名為“生物局限性”的沼澤之上。過(guò)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(bǔ)丁”：

我們發(fā)明 KPI，并非因?yàn)樗芫珳?zhǔn)衡量?jī)r(jià)值，而是因?yàn)槿祟惔竽X難以在長(zhǎng)周期中鎖定目標(biāo)，“遺忘”是碳基生物的常態(tài)，我們需要路標(biāo)；

我們發(fā)明科層制（Hierarchy），并非因?yàn)樗咝В且驗(yàn)槿祟惖墓ぷ饔洃浿荒芴幚?7±2 個(gè)節(jié)點(diǎn)，為了避免認(rèn)知超負(fù)荷，我們被迫通過(guò)層級(jí)來(lái)壓縮信息；

我們發(fā)明激勵(lì)機(jī)制，并非為了創(chuàng)造價(jià)值，而是為了對(duì)抗生物體天然的動(dòng)機(jī)衰減與熵增。

管理學(xué)從未真正提升組織的“智能”。它是一個(gè)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(dāng)執(zhí)行依賴人類時(shí)，企業(yè)是一個(gè)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(rèn)知解剖學(xué)”

那么，我們要引入的替代者究竟是什么？

請(qǐng)大家注意，當(dāng)我說(shuō)“智能體（Agent）”時(shí)，我指的不是一個(gè)運(yùn)行速度更快的軟件，而是一種在認(rèn)知解剖學(xué)（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(tái)上對(duì)比，你會(huì)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(shí)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(huì)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(rèn)知的全息性。

人類受限于帶寬，必須通過(guò)層級(jí)來(lái)過(guò)濾信息。而智能體擁有全量對(duì)齊（Context Alignment） 能力。它不需要通過(guò)部門周會(huì)來(lái)同步信息，整個(gè)組織的知識(shí)網(wǎng)絡(luò)對(duì)它實(shí)時(shí)透明。它看到的是全局，而非盲人摸象般的局部。

第三，是進(jìn)化的內(nèi)生性。

人類的動(dòng)力依賴于多巴胺和外部獎(jiǎng)賞，容易衰減。而智能體的行動(dòng)源于獎(jiǎng)勵(lì)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(dòng)都是為了讓目標(biāo)函數(shù)收斂。

這不是更強(qiáng)的員工，這是基于不同物理法則運(yùn)轉(zhuǎn)的新物種。

第三章：基石的崩塌——當(dāng)新物種遇到舊容器

現(xiàn)在，當(dāng)我們把這種具備“連續(xù)記憶、全息認(rèn)知、內(nèi)生進(jìn)化”的新物種，強(qiáng)行塞進(jìn)為人類設(shè)計(jì)的舊管理容器時(shí)，會(huì)發(fā)生什么？

系統(tǒng)性的排異反應(yīng)開(kāi)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(dǎo)航”變?yōu)?ldquo;天花板”

我們要 KPI，原本是因?yàn)槿祟惾菀酌月?。但?duì)于時(shí)刻鎖定目標(biāo)函數(shù)的智能體而言，死板的 KPI 指標(biāo)反而限制了它在無(wú)限解空間中尋找更優(yōu)路徑的可能性。這就好比你給自動(dòng)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(jí)結(jié)構(gòu)的崩塌：從“過(guò)濾器”變?yōu)?ldquo;阻斷器”

我們要層級(jí)，原本是因?yàn)槿祟惔竽X處理不了太多信息。但對(duì)于能處理千級(jí)上下文的智能體，層級(jí)結(jié)構(gòu)不再是過(guò)濾器，而成了阻礙數(shù)據(jù)自由流動(dòng)的“血栓”。在智能網(wǎng)絡(luò)中，任何中間層都是對(duì)信息的無(wú)謂損耗。

激勵(lì)機(jī)制的崩塌：從“動(dòng)力源”變?yōu)?ldquo;噪音”

用外在激勵(lì)去驅(qū)動(dòng)智能體，就像試圖用糖果去獎(jiǎng)勵(lì)萬(wàn)有引力一樣，是無(wú)效且滑稽的。它不需要多巴胺，它需要的是精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)反饋。

長(zhǎng)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?yàn)槲覀儫o(wú)法在高頻變化中維持長(zhǎng)周期的推演。但在智能體手中，靜態(tài)的戰(zhàn)略地圖被實(shí)時(shí)的世界模型模擬（World Model Simulation）所取代。既然能每秒鐘推演一萬(wàn)次未來(lái)的可能性，為什么還要死守那張半年前打印出來(lái)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(jī)制，原本是為了盯著人別犯錯(cuò)。但在智能體內(nèi)部，理解即執(zhí)行，感知即行動(dòng)。監(jiān)督不再基于對(duì)執(zhí)行過(guò)程的懷疑，而是基于對(duì)目標(biāo)定義的再校準(zhǔn)。

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

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

這不再是關(guān)于一家公司應(yīng)該購(gòu)買什么軟件，而是關(guān)于一家公司應(yīng)該以何種生物學(xué)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?xiàng)重寫：

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

傳統(tǒng)企業(yè)架構(gòu)是社會(huì)學(xué)產(chǎn)物，旨在解決人際摩擦。而 AI-Native 的架構(gòu)是計(jì)算機(jī)科學(xué)產(chǎn)物。

整個(gè)組織本質(zhì)上是一個(gè)巨大的、分布式的計(jì)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(diǎn)；匯報(bào)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(jì)目標(biāo)，從“管控風(fēng)險(xiǎn)”轉(zhuǎn)變?yōu)?ldquo;最大化數(shù)據(jù)吞吐與智能涌現(xiàn)”。

2.增長(zhǎng)即復(fù)利（Growth as Compounding）

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

智能體的核心特征是“零邊際學(xué)習(xí)成本”。一次成功的邊緣案例處理，其實(shí)驗(yàn)結(jié)果會(huì)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(rèn)知結(jié)構(gòu)復(fù)利的速度（Rate of Cognitive Compounding）。

3.記憶即演化（Memory as Evolution）

沒(méi)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(gè)可讀寫、可進(jìn)化的長(zhǎng)期記憶中樞（Long-term Memory）。所有的決策邏輯、交互歷史與隱性知識(shí)，都被實(shí)時(shí)向量化，沉淀為組織的“潛意識(shí)”。這是企業(yè)實(shí)現(xiàn)時(shí)間結(jié)構(gòu)（Temporal Structure）的基礎(chǔ)，也是智能跨越時(shí)間進(jìn)行自我演化的前提。

4.執(zhí)行即訓(xùn)練（Execution as Training）

在舊范式中，執(zhí)行是消耗過(guò)程，價(jià)值交付即終點(diǎn)。在 AI-Native 范式中，執(zhí)行是探索過(guò)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(xùn)練部門”。每一次業(yè)務(wù)交互，都是對(duì)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(xùn)練流，行動(dòng)即學(xué)習(xí)。

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(rèn)知架構(gòu)師（Cognitive Architect）”。

智能體負(fù)責(zé)在無(wú)限的解空間中解決“如何做（How）”的問(wèn)題，進(jìn)行路徑的極值優(yōu)化；而人類負(fù)責(zé)處理那些不可計(jì)算的模糊性——定義“為何做（Why）”，定義審美、倫理與方向的價(jià)值函數(shù)（Reward Function）。智能負(fù)責(zé)擴(kuò)展可能性的邊界，人類負(fù)責(zé)裁定方向的意義。

結(jié)語(yǔ)：智能的黎明

這與我們?cè)诳茖W(xué)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(yīng)止于對(duì)既有知識(shí)的擬合，而應(yīng)具備構(gòu)建模型、提出假設(shè)、并在與世界的交互中修正認(rèn)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(gè)發(fā)現(xiàn)式結(jié)構(gòu)的平臺(tái)，而非操作流程的容器。

如果組織的形式正在發(fā)生物種級(jí)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(gè)我們不得不面對(duì)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(shí)代管理邏輯的數(shù)字化投影，它們通過(guò)“打補(bǔ)丁”的方式或許能帶來(lái)暫時(shí)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(rèn)知演化（Cognitive Evolution）”的全新神經(jīng)系統(tǒng)。

當(dāng)管理退出，認(rèn)知升起。

管理學(xué)不會(huì)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(xué)（Biology）的廢墟之上。

未來(lái)的企業(yè)，不再是由人領(lǐng)導(dǎo)智能，而是由智能擴(kuò)展人。