AI正在以前所未有的速度进入企业。
一边是硅谷科技巨头持续裁员，把更多预算投入大模型、算力和AI基础设施；另一边是越来越多公司开始考核员工的AI使用率、Token消耗量，甚至将AI应用情况与绩效挂钩。
但另一个令人困惑的现实是：员工用上了DeepSeek、Kimi和元宝，会议却没有减少；组织接入了大模型，审批却没有消失；AI能力不断跃升，企业整体效率却并未同步爆发。
问题究竟出在哪里？AI到底是在重塑组织，还只是在旧组织上叠加一层新技术？未来最先被替代的是普通员工还是中层管理者？腾讯、阿里、字节这样的科技巨头，是否已经拥有适合AI时代的组织形态？而那些被热议的“一人公司”，究竟是未来主流，还是技术乌托邦？
带着这些问题，雪豹财经社与国内知名管理学家、“穆胜咨询”创始人穆胜博士进行了一次深入交流。
在他看来，当下企业最大的误判，是把AI当成能够穿越组织的“特效药”，而个体生产力的提升，并不等于组织生产力的提升；真正决定企业竞争力的重要因素，依次是组织、人、数据、模型。
在与雪豹财经社的对话中，穆胜描绘了一幅“智能体组织”的未来图景：少量人类精英、大量AI员工、多中心协同网络，以及围绕客户无限分形的经营单元。
但与“AI将全面超越人类”的论调不同，他始终坚持一个判断：无论技术如何进化，创造力、复杂判断和共情能力依然属于人类。
这些无法被算法刻画的能力，构成了AI始终难以进入的“上帝禁区”。
以下为穆胜与雪豹财经社的交流实录：
雪豹财经社：AI不仅对商业模式和产品有诸多影响，越来越多的人也开始关注它对组织和人才的影响。现在大家都在提“智能体组织”，它究竟是什么，有什么特征？
穆胜：智能体组织是个复杂的结构，我把它的特征简单归纳为三点：
第一是“少量人类，大量AI”。智能体组织里，标准化工作都被AI接管，人类员工数量相对较少，留下的都是顶层精英和“十指要沾阳春水”的基层执行者。
第二是“多中心的动态网络”。这类组织以大量AI为节点，充满了“人-AI”、“AI-AI”的协作，由于API接口形成了标准化的通信协议，辅以有激励性的经济契约，协作会很顺畅。
第三是“以客户为中心，无限分形”。这类组织的内部都是AI的集群和产生AI的基础设施，这些很少被外部看见。但在市场上，会有很多分形出来的“小经营单元”，它们围绕客户，调用全司的“火力”来实现产品、服务和解决方案。
雪豹财经社：当下，几乎所有公司都在讨论AI，有的企业甚至把应用AI作为强制的KPI，考核Token的使用量、AI替代工序的程度，但为什么绝大多数公司都没有真的变强？
穆胜：这类企业对于AI技术和组织的理解是粗浅的，他们认为“用AI换人”就可以带来生产力的提升。有一个例子很能说明问题，19世纪80年代年爱迪生推广电力后，企业家们开始尝试用电力替换掉蒸汽机，但在随后近30年时间里，社会生产力并未实现爆发。
除了电力传输技术的落后，以及更换设备的成本巨大外，更大的原因是，之前的工厂布局是中心式的，即一台巨大的蒸汽机，加上贯穿厂房的“一根天轴”，来带动每台机器。当企业用一台大功率发电机替代蒸汽机后，工厂运作模式依旧，效率提升极不明显。
后来生产力的提升在于两点：一是生产方式由“天轴传动”变为“单元驱动”，每台机器装上了独立发动机，解放了工厂的物理布局。二是重塑流程，设计“流水线”，即按照物料流动的轨迹，把工序分解，用传送带连接，让产品自动流向工人，减少了搬运和等待的时间。
我想表达的是，技术之所以没有发挥预想的作用，是组织的滞后造成的。但大多数企业老板似乎不这么想，他们对技术抱有太大的希望，居然期待技术可以穿越组织。
其实，这种尴尬在数字化时代也有体现。数字化技术初见端倪时，大多企业也曾梦想快速实现数字化转型。结果，哪有几家企业成功了？
雪豹财经社：很多企业里的员工已经开始用DeepSeek、Kimi和元宝工作，为什么会议没有减少，审批没有消失，层级没有变少？微软、OpenAI都在疯狂堆AI，为什么组织效率却没有同步爆发？
穆胜：本质上是，老板们并不想改变组织，他们把AI当做特效药，希望员工使用AI后，直接带来组织的变革。
但个体生产力不等于组织生产力。举例来说，程序员利用AI辅助编码，可以更快地出活，HR利用智能招聘的代理，可以大大加速简历筛选，但这些任务成果却不一定能带来客户体验、经营价值的提升。
直观来看，局部个体效能提升了，但公司的架构、流程依旧，爆发的生产力就会堵塞在陈旧的节点（审批、评审、会议等）里。这种堵塞造成的不仅是整体效能不变，还会因为交付积压，反而降低了整体效能。同样以代码开发为例，当程序员用AI工具写出了更多代码，但代码审查环节却依然滞后，这就导致了大量代码堆积，反而延长了上线时间。
雪豹财经社：因为AI的到来，一些企业启动了裁员。AI最先取代的，到底是普通员工，还是中层管理者？
穆胜：这是个有意思的问题。按照普遍的思路，老板们希望用AI替代普通员工；但正确的思路是，首先被替代掉的应该是中层。中层被称为MOM，manager of manager，他们本身的主要功能是上承下达，这种能力是最容易被AI替代掉的。AI的能力，完全可以覆盖信息收集、综合决策、指令下达，结果监督等环节。其实，在硅谷里，MOM就是裁员的重点。
还有一个理由，如果MOM不被替代，组织是很难改变的。中层所在的部门，被他们视为自己的领土，他们有一万个理由来抵制AI，“怒砸珍妮纺纱机”的历史还会出现。
当然，有职能专长的部门长这类中层，还是不容易被替代，只不过，他们的大量工作不是直接管人，而是训练职能领域的大模型和规划人机协作。他们更像是专家，而不是专职的管理者。
我要提醒的是，当所有人对一个问题的答案如出一辙时，要么是这个问题太过简单，要么是大家的思考太过浅薄。
雪豹财经社：当AI开始做分析、协调和决策时，人类最重要的工作会变成什么？一个企业还需要那么多的副总吗？是不是只留下CEO就好了？
穆胜：副总们都是各个领域的精英，精英是不容易被替代掉的。放大到整个人类员工的群体，他们有几类工作，依然是AI无法企及的部分。
一是原发创意。即定义一个赛道，锁定新的用户体验。我们可以上一点价值，这就是编写商业领域的“新世界观”，这好比几年前大家不会意识到茶饮可以成为一个赛道，很少有人能理解一杯奶茶为用户制造的“小确幸”。
二是系统架构。即构建商业模式，创造新产品、服务和解决方案，包括具体职能领域里的创新方法。创意需要用这些动作来变成一个实实在在的工作系统。
三是保持温度。一方面，如果有创新，始终有数字化覆盖不到的部分，需要人类员工充当情报员，把现实“映射”到数字化世界里；另一方面，用户是实实在在的人，需要人类员工在关键节点进行接触，理解用户情绪，确保用户体验。
四是监管和接管。AI是基于算法决策，有时可能导致决策偏颇。比如，基于算法的裁员和绩效评估可能会有歧视的嫌疑，需要人类进行伦理判断。另外，AI的算法始终在进化过程中，不能确保最佳结果，关键时刻需要人类介入接管。
雪豹财经社：这让我想起一个一直被讨论，但好像没有定论的问题：人有AI无法替代的能力吗？有一种意见认为，AI已经全面超越人类了。
穆胜：我坚持认为，AI时代的精英人类员工依然有价值，依然处于价值创造的塔尖。这类人拥有AI无法替代的三个能力：
一是创造力，这是打破“认知壁”的能力，有创造力的人能从一个东西想到另一个没有太大关联性的东西，就像乔布斯在头脑中创造了智能手机。二是复杂信息处理能力，这更多是一种直觉，是从海量数据和信息中找到关键答案的能力。三是共情能力，也就是人际感知能力，情绪是一种复杂且难以编码的信号，包含了大量的隐性知识（Tacit knowledge），AI是无法处理这种信息的。
本质上，这三个能力都是不能被算法刻画的。这些部分，也被我称为是AI无法进入的“上帝禁区”。
雪豹财经社：让我们回到对于组织的讨论。工业时代最重要的组织发明是部门制，AI时代会不会终结部门制？今天公司里的市场部、财务部、人力部、品牌部，会不会像曾经的打字员和电报员一样消失？
穆胜：这就涉及到对智能体组织的描述了。
这种组织模式从形式上看是“大平台+小经营单元”，小经营单元映射全司的火力，相当于特战队，而大平台依然包括采购、生产、市场、财务、人力、法务等职能。只要做公司，这些职能都会客观存在。就像新能源汽车，虽然没了发动机，但它至少还有核心动力单元。
但这些职能会不会以部门的形式存在？我认为还是会，因为他们的工作相当复杂，还是需要协同才能输出。这些部门的产品是一个个大模型，但大模型不是无中生有的，部门需要进行Lesson & Learn的大量工作，才能抽象出大模型，而即使存在大模型，被前台部门通过API接口进行调用，依然需要人类介入进行监管和接管，确保应用效果。
我看到的趋势是，这些职能一方面输出大模型，并持续调优，另一方面，通过向前台经营单元派出BP（Business Partner，业务伙伴），来实现赋能。并且，base在部门里的人和派出的BP是可以换位的。
当然，这些部门不需要像原来那样臃肿，几个专家类的精英已经可以满足需求。
雪豹财经社：这样的智能体组织究竟是大还是小？工业时代让公司越来越大，AI时代会不会让公司重新变小，大批公司重新回到“小作坊”状态？
穆胜：我认为是既大又小，小的是人类员工的规模，大的是企业的运作能力。
这和小作坊不是一回事，小作坊通常是前店后厂，是资金实力不足，造成的产能有限、职能缺失、运作简单。这类小作坊无法实现复杂、大型的交付，盈利能力自然也有限。但走向智能体组织的企业，依赖少量的人类员工和AI集群来支撑，他们资金雄厚、产能巨大、职能完备、运作复杂，完全有能力进行高溢价的市场交付。
这类企业是资本的宠儿，其实，这两年硅谷科技巨头的裁员，就是与这种估值或市值逻辑有关。国外的资本市场认为，如果一个企业依然囤积大量员工，他们就是远离AI的，自然也不会被看好。所以硅谷巨头们都愿意把人换成大模型和GPU。有没有转型智能体组织，这个后面再说，反正“先形似、再神似”嘛。
雪豹财经社：过去，增长意味着招人。未来，增长是否意味着增加智能体？企业需要什么样的人才队伍？他们在组织和人才上的关注点，应该是什么？
穆胜：当然，以前一个企业宣称自己有实力，都说自己的公司有多少人，你看霸总短剧里不都这样说吗？但现在，如果一个企业再说自己有多少人，其实感觉就有点“老登”了。
企业真正的关注点，一是应该放到架构智能体组织上，二是应该放到增加智能体上，也就是增加AI员工上。一旦企业打造出智能体组织，并持续增加AI员工，就能让AI接管标准化工作，提升这些工作本身的效率，同时基于AI的标准化输出，组织内的协作也会更加丝滑。如此一来，没有被AI替代的精英人才就能聚焦于前面那些独特价值的发挥，产生人才的“复利效应”。
现在的商业竞争，其实就是在赛跑，一个产业里，哪家企业能先打造出智能体组织，他们就会拥有代际领先的竞争优势，就能赢者通吃，成为寡头，俘获产业的绝大部分红利。
雪豹财经社：未来会出现只有10个人、却价值1000亿美元的公司吗？如果会，它最可能先出现在哪个行业？
穆胜：近几年的可能性不大。现在太多人对OPC都有不切实际的期待，网络上一大群人教别人做OPC，但自己对于OPC的盈利逻辑一窍不通，赚的是培训的钱。
OPC之所以成立，是因为很多强大的AI智能体替代了员工的功能，所以可以只留下一个企业家。但谁来提供智能体呢？且能保证这些智能体能完美匹配这位企业家的需求呢？必然是“平台”。
在一个智能体组织里，前台看到的是小团队，甚至OPC；但中后台，也就是俗称的“平台”却有精密的构成，包括知识中台、流程中台、智能体基座等部件。它犹如一个智能体工厂，不断动态产出符合前台需求的AI员工，这才造就了前台的OPC。
10个人的千亿市值公司有没有可能出现？也可以说有，但它可能要基于10万亿级别的平台。哪个产业先有企业成为这种平台，10人千亿的公司就会出现，但它只是生态里的一个角色，离开生态没有估值意义。好比你把C罗卖到NBA去，没有价值。
雪豹财经社：AI时代，企业真正的护城河到底是人、模型、数据，还是组织形态？
穆胜：依次是组织、人、数据、模型。公用的大模型现在已经唾手可得，只要烧token就行。企业要自己开发大模型，技术上也是可行的，而且一旦构建成功，它就会自动成长，快慢无非取决于企业的训练效率。
数据有一定的护城河价值，企业大模型的表现依赖于自己的“数据花园”。以前的数据沉淀在数据仓里，要求是源头统一、结构标准的数据，所以不少做SaaS或PaaS的企业，首先要帮助企业做业务标准化，这个难度就太大了，所以你会看到有很多失败的“著名中台项目”。现在的数据湖，容纳的是异源异构数据，可以说，对于数据沉淀的要求某种程度上被降低了。
人和组织应该放到一起去谈。人有AI无法替代的能力，价值很大。问题是，太多有才华的人在金字塔组织（Hierarchy）里无法发挥了，而好的组织模式能让人发挥能力，并获得成长。从这个意义上说，组织比人更重要。
我赞同硅谷风险投资机构Foundation Capital的合伙人Jaya Gupta的一个观点，他认为，伟大的公司本质上是一种“组织发明”，它围绕新的工作方式，为特定人才提供能实现“理想自我”的环境。
雪豹财经社：腾讯、阿里、字节，谁家的组织哲学，更适合AI时代？
穆胜：这要看你怎么定义宣扬的组织哲学和实际的组织模式了。
从组织哲学上看，几家企业的创始人和高管都宣扬平台化、去中心化、客户中心、动态网络、精英自治等理念。这些组织哲学都是高度匹配AI时代的。但从实际的组织模式上看，他们的组织哲学似乎并未落地，他们依然是非常明显的金字塔组织。
穆胜咨询的合伙人娄珺女士曾经出版过一本书，叫《大厂人才：互联网巨头企业人才管理像素级还原》，深刻剖析了互联网大厂的价值观考核、OKR、去KPI化、取花名、弹性工作等管理神器。但她的结论是，这些管理神器实际上效果有限，且并没有让大厂跳出金字塔组织的桎梏。我赞成这个结论。
其实，最适合AI时代的组织，应该是智能体组织，而要转型智能体组织，首先应该打造平台型组织（Platform-based Organization）。在业绩狂奔的过程中，他们也尝试过进行一些组织创新，但这些动作还远远没有达到组织变革的程度。一句话，改组织，太难了，尤其对于那些已经取得业绩的企业。
雪豹财经社：最后一个问题，企业为什么会存在？它会被AI重新定义吗？换句话说：AI会不会重新“发明公司”？
穆胜：企业是最有效率的经济组织，它界定了责任、协作、分享等充满活力的规则要素，是人类商业创造力最好的载体，它不会消失。但支撑企业的组织模式不同，金字塔组织、平台型组织都是具体形式，不同的形式有不同的效率。
严格意义上说，在数字化时代，平台型组织已经被提出并被少数先锋企业实践过，它的特点就是平台化、去中心化、客户中心、动态网络、精英自治等，自然效率非凡。但由于组织变革的难度，这种组织模式尚未成为主流。在国内相当一部分大厂，基本都听过我的课，看过我的书，但能落地的只是凤毛麟角。
在AI时代，AI技术的强大为企业的组织变革带来了重量级筹码，让企业有可能转型平台型组织，并走向智能体组织。以组织模式中最重要的激励机制为例，token作为激励筹码可以实现毫秒级结算、单笔交易超低成本、智能化合同编辑、结算后自动注入AI员工等效果。这让我们过去展望的内部市场激励变得更加简单易行。企业完全可以借助AI，冲破组织变革的重重关隘。
所以，我更倾向于认为AI会“破局组织变革”，而不是“重新发明公司”。
本文来自微信公众号 “雪豹财经社”（ID：xuebaocaijingshe），作者：雪豹财经社，36氪经授权发布。
发布时间：2026-06-04 18:19
立即订购
在线咨询
返回顶部