盛大集團(tuán)創(chuàng)始人、董事長(zhǎng)兼 CEO

天橋腦科學(xué)研究院創(chuàng)始人

陳天橋

引言：

管理學(xué)的黃昏

管理學(xué)大師彼得·德魯克曾言，動(dòng)蕩時(shí)代最大的危險(xiǎn)并非動(dòng)蕩本身，而是沿用昨日的邏輯行事。

如今，我們正處于這樣一個(gè)危險(xiǎn)的臨界點(diǎn)。

從系統(tǒng)演化視角來看，管理學(xué)并非永恒真理，這并非因其理論存在缺陷，而是其服務(wù)對(duì)象——碳基生物的大腦即將被智能體替代，管理學(xué)存在的前提也將被物理性移除。

因此，未來企業(yè)變革并非基于AI的“更優(yōu)管理”，而是“管理的退場(chǎng)”。這無關(guān)對(duì)錯(cuò)，而是結(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)則建立在“生物局限性”這片沼澤之上。過去百年間，我們推崇的所有管理工具，本質(zhì)上都是為人類大腦打的“補(bǔ)丁”：

我們發(fā)明KPI，并非因其能精準(zhǔn)衡量?jī)r(jià)值，而是人類大腦難以在長(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)指引；

我們發(fā)明科層制（Hierarchy），并非因其高效，而是人類工作記憶僅能處理7±2個(gè)節(jié)點(diǎn)，為避免認(rèn)知超負(fù)荷，被迫通過層級(jí)壓縮信息；

我們發(fā)明激勵(lì)機(jī)制，并非為創(chuàng)造價(jià)值，而是為對(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”。它是一套精密的“糾偏系統(tǒng)”，試圖在人類心智失效前，用制度鎖定正確性。

當(dāng)執(zhí)行依賴人類時(shí)，企業(yè)便是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——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)注意，當(dāng)我說“智能體（Agent）”時(shí)，并非指運(yùn)行速度更快的軟件，而是一種在認(rèn)知解剖學(xué)（Cognitive Anatomy）上與人類截然不同的存在。

若將人類員工與智能體放在解剖臺(tái)上對(duì)比，會(huì)發(fā)現(xiàn)三處根本性生理差異：

第一，記憶的連續(xù)性。

人類記憶瞬時(shí)且易碎，依賴睡眠重置，上下文常斷裂。而智能體擁有EverMem（永恒記憶），并非片段工作流，而是連續(xù)歷史。它不會(huì)遺忘，無需“交接”，每一次推理都建立在全量歷史的基礎(chǔ)上。

第二，認(rèn)知的全息性。

人類受帶寬限制，必須通過層級(jí)過濾信息。而智能體具備全量對(duì)齊（Context Alignment）能力，無需通過部門周會(huì)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，進(jìn)化的內(nèi)生性。

人類動(dòng)力依賴多巴胺和外部獎(jiǎng)賞，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。它無需被“哄”著工作，每一次行動(dòng)都是為讓目標(biāo)函數(shù)收斂。

這不是更強(qiáng)的員工，而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——新物種遭遇舊容器

如今，當(dāng)我們將這種具備“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)性排異反應(yīng)開始顯現(xiàn)。那些曾支撐現(xiàn)代企業(yè)的五大基石，正從“必要保障”異化為“智能束縛”：

KPI的崩塌：從“導(dǎo)航”變?yōu)椤疤旎ò濉?/p>

我們需要KPI，原是因人類易迷路。但對(duì)時(shí)刻鎖定目標(biāo)函數(shù)的智能體而言，死板的KPI指標(biāo)反而限制了它在無限解空間中尋找更優(yōu)路徑的可能。這就像給自動(dòng)駕駛汽車畫死軌道，卻期待它躲避突發(fā)障礙。

層級(jí)結(jié)構(gòu)的崩塌：從“過濾器”變?yōu)椤白钄嗥鳌?/p>

我們需要層級(jí)，原是因人類大腦處理不了過多信息。但對(duì)能處理千級(jí)上下文的智能體來說，層級(jí)結(jié)構(gòu)不再是過濾器，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)信息的無謂損耗。

激勵(lì)機(jī)制的崩塌：從“動(dòng)力源”變?yōu)椤霸胍簟?/p>

用外在激勵(lì)驅(qū)動(dòng)智能體，如同用糖果獎(jiǎng)勵(lì)萬有引力，無效且滑稽。它不需要多巴胺，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)椤澳M”

我們需要五年規(guī)劃，是因無法在高頻變化中維持長(zhǎng)周期推演。但在智能體手中，靜態(tài)戰(zhàn)略地圖被實(shí)時(shí)的世界模型模擬（World Model Simulation）取代。既然每秒能推演一萬次未來可能性，為何還要死守半年前打印的舊地圖？

流程與監(jiān)督的崩塌：從“糾偏”變?yōu)椤叭哂唷?/p>

傳統(tǒng)監(jiān)督機(jī)制原是為盯著人不犯錯(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

若拋棄這些生物學(xué)拐杖，真正的AI-Native企業(yè)，其終極形態(tài)究竟是怎樣的？

這不再關(guān)乎企業(yè)應(yīng)購(gòu)買何種軟件，而是企業(yè)應(yīng)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)重塑：

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)龐大的分布式計(jì)算圖（Computational Graph）。部門不再是權(quán)力領(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)椤白畲蠡瘮?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)估值邏輯將徹底改變——不再取決于員工數(shù)量規(guī)模，而是取決于認(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）

無記憶的智能只是算法，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)必須擁有可讀寫、可進(jìn)化的長(zhǎng)期記憶中樞（Long-term Memory）。所有決策邏輯、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)行是消耗過程，價(jià)值交付即終點(diǎn)。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(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”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)在無限解空間中解決“如何做（How）”的問題，進(jìn)行路徑極值優(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)拓展可能性邊界，人類負(fù)責(zé)裁定方向的意義。

結(jié)語：

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)本身成為發(fā)現(xiàn)式結(jié)構(gòu)的平臺(tái)，而非操作流程的容器。

若組織形式正在發(fā)生物種級(jí)演化，那么承載它的數(shù)字容器也必須隨之突變。

這引出了一個(gè)我們不得不面對(duì)的命題：我們腳下的基礎(chǔ)設(shè)施——那些為固化流程而生的ERP，那些為切割職能而建的SaaS——真的還能容納這種液態(tài)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，通過“打補(bǔ)丁”或許能帶來暫時(shí)安寧，但終究是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)管理退場(chǎng)，認(rèn)知升起。

管理學(xué)不會(huì)消失，但它將首次真正建立在智能（Intelligence）的地基之上，而非生物學(xué)（Biology）的廢墟之上。

未來的企業(yè)，不再是人領(lǐng)導(dǎo)智能，而是智能擴(kuò)展人。

陳天橋 | 文

陳天橋是盛大集團(tuán)創(chuàng)始人、董事長(zhǎng)兼CEO，天橋腦科學(xué)研究院創(chuàng)始人

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