波士頓咨詢（BCG）在《未來(lái)已來(lái) ：AI 組織進(jìn)化論》中指出，AI 不僅是一場(chǎng)技術(shù)革命，更將徹底顛覆傳統(tǒng)組織管理邏輯。未來(lái)三到五年，人工智能，包括傳統(tǒng)和生成式人工智能會(huì)大量嵌入到所有的產(chǎn)品、服務(wù)，包括整個(gè)工作流程中。

在 AI 時(shí)代，人工智能正以前所未有的速度顛覆商業(yè)世界，它不僅改變了工作方式，還在重塑企業(yè)的組織結(jié)構(gòu)。

智能體崛起，未來(lái) 10 年將會(huì)有哪些改變？

從春節(jié)期間 Deepseek 火爆出圈，到與對(duì)話機(jī)器人的互動(dòng)，大家可能已經(jīng)感受到這種智力上的沖擊和碾壓。現(xiàn)在大模型已經(jīng)達(dá)到相對(duì)智能的程度。隨著芯片和基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展，這個(gè)行業(yè)開(kāi)始進(jìn)入產(chǎn)業(yè)化的拐點(diǎn)，未來(lái) 5 年是Agent（智能體）應(yīng)用大發(fā)展的 5 年。

AI 的應(yīng)用，最通俗的詞是“機(jī)器人”。機(jī)器人在傳統(tǒng)意義上是軟硬件一體化，包括掃地機(jī)器人、自動(dòng)駕駛汽車、宇樹帶火的人形機(jī)器人、特斯拉的 Optimus 擎天柱等，這些都是帶硬件的機(jī)器人。

但實(shí)際上，未來(lái)三到五年會(huì)出現(xiàn)井噴式爆發(fā)的 Agent，我把它翻譯成智能體。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，智能體是一個(gè) AI 系統(tǒng)，它是一個(gè)完全自主的 AI 系統(tǒng)，可以在較長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)獨(dú)立運(yùn)行，使用各種工具完成設(shè)定任務(wù)，并且能通過(guò)收集反饋，不斷學(xué)習(xí)提高自己的能力。因此它是一個(gè)學(xué)習(xí)提升的獨(dú)立 AI 系統(tǒng)。

目前這個(gè) AI 系統(tǒng)很簡(jiǎn)單，但隨著科技變化也會(huì)變得越來(lái)越復(fù)雜，未來(lái) 5~8 年其將經(jīng)歷三個(gè)發(fā)展階段。

第一個(gè)，可靠的代理，即 Agent 的本意。你告訴它 12345 幫助我完成這件事情，它會(huì)一字不差、非?？煽康赝瓿蛇@件事情。

第二個(gè)，能干的助理。告訴它下周要出差的地點(diǎn)，它會(huì)幫助你安排好所有行程。

第三個(gè)，一個(gè)聰明的伙伴，你可以與它一起定義和討論問(wèn)題，共同商量解決方案。

這是智能體發(fā)展的三個(gè)階段。這是一個(gè)智能的提升，同時(shí)也是 Agent 的泛化，它會(huì)被推廣到更廣泛的場(chǎng)景代替人完成各種任務(wù)，并且它本身會(huì)變得越來(lái)越復(fù)雜和智能。

下一個(gè)時(shí)代的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)鍵 ：智能體與黑洞效應(yīng)

1. 智能體競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)來(lái)源 ：黑洞效應(yīng)先提出一個(gè)不成熟的概念，智能體在未來(lái)競(jìng)爭(zhēng)中的優(yōu)勢(shì)來(lái)源只有一個(gè)—黑洞效應(yīng)。

黑洞效應(yīng)與工業(yè)時(shí)代的規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，以及網(wǎng)絡(luò)和互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)相對(duì)應(yīng)，它是 AI 時(shí)代最基本的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)來(lái)源，也是驅(qū)動(dòng) AI 經(jīng)濟(jì)發(fā)展的動(dòng)力所在。

什么是黑洞效應(yīng)？

AI 的發(fā)展有三個(gè)關(guān)鍵要素，分別是算法、算力和數(shù)據(jù)。

算法和算力的每一次突破都會(huì)引發(fā) AI的重大變革，就像當(dāng)前 AGI（通用人工智能）的出現(xiàn)，正是因?yàn)榛?Transformer架構(gòu)的突破，進(jìn)而形成了大語(yǔ)言模型，通過(guò) token（文本處理的最小單元）的方式來(lái)預(yù)測(cè)下一個(gè)行動(dòng)，這帶來(lái)了整個(gè) AI 范式的轉(zhuǎn)變。

當(dāng)然，這其中也有英偉達(dá)芯片不斷升級(jí)的助力。不過(guò)，我們現(xiàn)在正處于算法和算力發(fā)展的瓶頸階段，在這個(gè)階段，核心的差異其實(shí)體現(xiàn)在數(shù)據(jù)上。

數(shù)據(jù)有一個(gè)非常有趣的現(xiàn)象，因?yàn)閿?shù)據(jù)本身也存在規(guī)模效應(yīng)。更準(zhǔn)確、更多、顆粒度更精細(xì)、更豐富且維度更多的多維數(shù)據(jù)，會(huì)讓 AI 在智能上的進(jìn)化速度更快、能力更強(qiáng)，從而擁有更多獲取數(shù)據(jù)的能力和動(dòng)力，這是一個(gè)典型的自循環(huán)正反饋閉環(huán)。

所以，要讓智能的飛輪轉(zhuǎn)動(dòng)起來(lái)，其核心在于知識(shí)的黑洞。

這一輪的 AGI 之所以強(qiáng)大，是因?yàn)樗軌蛱幚砗Ａ恐R(shí)，它不像互聯(lián)網(wǎng)只是處理信息，而是真正能夠處理知識(shí)，并在處理知識(shí)的基礎(chǔ)上產(chǎn)生智能。

而且智能體的飛輪也很有意思，更聰明的智能體會(huì)吸引更多用戶，更多用戶又會(huì)帶來(lái)更多私有的數(shù)據(jù)和知識(shí)。

實(shí)際上，每一個(gè) AI 模型都在吞噬海量的知識(shí)，而且是個(gè)性化的知識(shí)，是之前在互聯(lián)網(wǎng)上不存在的、關(guān)于你思考的知識(shí)。所以，未來(lái)尤其是走出預(yù)訓(xùn)練之后，當(dāng)預(yù)訓(xùn)練和推理一體化的閉環(huán)運(yùn)轉(zhuǎn)起來(lái)，私有知識(shí)的價(jià)值將會(huì)越來(lái)越大。

那個(gè)時(shí)候 AI 就變成了一個(gè)巨大的知識(shí)黑洞，吸納的知識(shí)愈多，其力量便愈發(fā)強(qiáng)大，隨后就會(huì)產(chǎn)生大爆炸。宛如一場(chǎng)宇宙大爆炸，誰(shuí)膨脹得最快，誰(shuí)就是太陽(yáng)，誰(shuí)膨脹得慢一點(diǎn)就變成了月亮，再小一點(diǎn)可能就變成了隕石。

因此，真正推動(dòng) AI 智能體發(fā)展的，正是這個(gè)不斷吞噬知識(shí)的黑洞。

智能體競(jìng)爭(zhēng)的關(guān)鍵 ：?jiǎn)?dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)飛輪

對(duì)大家來(lái)說(shuō)，尤其是從事 AI 應(yīng)用的創(chuàng)業(yè)者，接下來(lái)的競(jìng)爭(zhēng)策略是什么？關(guān)鍵在于第一時(shí)間啟動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)的飛輪。

AI 的 另 一 個(gè) 名 稱 是 Machine Learning（機(jī)器學(xué)習(xí)），因此如何讓機(jī)器學(xué)習(xí)得更快更好，便成為你唯一重要的戰(zhàn)略優(yōu)先級(jí)。

為什么端到端如此重要？特別是特斯拉在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域采用了端對(duì)端技術(shù)后，過(guò)去兩年對(duì)行業(yè)產(chǎn)生了巨大的影響。是因?yàn)橹悄荏w可以完全獨(dú)立運(yùn)作，無(wú)需人為干預(yù)。

這句話非常關(guān)鍵 ：智能體幫助人類提高效率的能力有一個(gè)很低的上限。現(xiàn)在大多數(shù)大公司使用 AI 的目的僅僅是降本增效，他們將 AI 視為一種工具。

只要這個(gè)工具是為人類服務(wù)的，那么它提高效率的能力就受限于人類效率的上限。

然而，當(dāng) AI 能夠獨(dú)立上崗時(shí)，它可以不間斷地 24 小時(shí)學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)每完成一次閉環(huán)，AI 就會(huì)進(jìn)化一次。只有當(dāng) AI 智能體獨(dú)立上崗后，它才開(kāi)始進(jìn)入學(xué)習(xí)的快速提升階段，其上限是我們看不見(jiàn)的。所以，第一時(shí)間完成智能體的獨(dú)立上線，讓 AI 自行完成實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)閉環(huán)和自我學(xué)習(xí)提升，這是啟動(dòng)黑洞效應(yīng)的關(guān)鍵。同時(shí)，由于構(gòu)建智能體的核心能力相對(duì)稀缺，你可以將智能體擴(kuò)展到更多相似的場(chǎng)景和內(nèi)容中，即跨領(lǐng)域的擴(kuò)張。

AI 時(shí)代的競(jìng)爭(zhēng)戰(zhàn)略

1. 從網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)到黑洞效應(yīng)

首先，互聯(lián)網(wǎng)處理的是海量信息，解決的核心問(wèn)題是信息不對(duì)稱，價(jià)值創(chuàng)造的源泉是網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)。而 AGI 處理的是海量知識(shí)，解決的核心問(wèn)題是決策效率和成本，核心價(jià)值在于創(chuàng)造新的供給。

智能體上崗就是解決供給稀缺的問(wèn)題，價(jià)值創(chuàng)造的源泉是黑洞效應(yīng)，即如何高質(zhì)量、高效率地消化、吸收、運(yùn)用和創(chuàng)造知識(shí)。但黑洞效應(yīng)不會(huì)導(dǎo)致贏者通吃，未來(lái)競(jìng)爭(zhēng)將達(dá)到相對(duì)均衡的狀態(tài)，會(huì)有多個(gè)智能體存在。

2. 從最低網(wǎng)絡(luò)規(guī)模門檻到最低智能門檻

互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的競(jìng)爭(zhēng)重要的是爭(zhēng)取第一時(shí)間達(dá)到最低網(wǎng)絡(luò)規(guī)模門檻，這樣網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)就會(huì)被觸發(fā)，網(wǎng)絡(luò)消息開(kāi)始滾動(dòng)傳播。在智能時(shí)代，我們追求的是盡快跨越最低智能門檻。從事 AI 智能體開(kāi)發(fā)的人都明白，如果不能達(dá)到 60 分的標(biāo)準(zhǔn)，這個(gè)產(chǎn)品就無(wú)法投入使用。然而，一旦超過(guò) 60分，達(dá)到 90 分可能只需要兩周的時(shí)間，因此必須第一時(shí)間讓 AI 上崗。

3. 從高頻碾壓低頻到高智商碾壓低智商

互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代是高頻碾壓低頻，智能時(shí)代是高智商絕對(duì)碾壓低智商，然后高維絕對(duì)碾壓低維。因此，我們會(huì)看到越來(lái)越復(fù)雜的四維、五維智能體的出現(xiàn)，它們對(duì)于三維空間來(lái)說(shuō)具有壓倒性的優(yōu)勢(shì)。

人類最大的痛苦是什么？我們獲得的知識(shí)始終是有限的，我們的學(xué)習(xí)能力也是有限的。但是，AI 從第一天起就擁有了人類歷史上積累的所有知識(shí)，并且可以在秒級(jí)內(nèi)調(diào)用這些知識(shí)。因此，大家可以看到這是一個(gè)維度上完全不同的競(jìng)爭(zhēng)。

未來(lái)的行業(yè)壁壘將被重新定義，這句話可能有些難以理解，但非常關(guān)鍵。有些人可能會(huì)說(shuō)，我們是安全的垂直行業(yè)，把AI 當(dāng)作工具使用就足夠了。

但是，今天我們認(rèn)為安全的垂直行業(yè)的定義都是基于過(guò)去的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)建立起來(lái)的壁壘，而這些壁壘很可能被 AI 打破。經(jīng)濟(jì)發(fā)展的底層驅(qū)動(dòng)力 ：技術(shù)發(fā)展

1. 智能時(shí)代的核心驅(qū)動(dòng)力 ：智能體技術(shù)始終是文明演進(jìn)的核心動(dòng)力 ：從火的運(yùn)用開(kāi)啟文明進(jìn)程，到工業(yè)革命的機(jī)械化工廠取代手工作坊，電力革命催生現(xiàn)代公司制度，再到信息時(shí)代以企業(yè)為經(jīng)濟(jì)主體。

當(dāng)前智能時(shí)代，經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)單元已轉(zhuǎn)向智能體（機(jī)器人），其將重構(gòu)價(jià)值創(chuàng)造體系—微觀層面的企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)與宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展，都將圍繞智能體展開(kāi)新一輪戰(zhàn)略布局。技術(shù)躍遷定義經(jīng)濟(jì)單元迭代，智能體正成為未來(lái)經(jīng)濟(jì)的戰(zhàn)略制高點(diǎn)。

2. 智能時(shí)代的價(jià)值源泉 ：黑洞效應(yīng)

黑洞效應(yīng)是 AI 時(shí)代的價(jià)值源泉，因?yàn)锳I 其實(shí)是一個(gè)復(fù)雜系統(tǒng)的演化。AI 的本質(zhì)是智能涌現(xiàn)，它更像生物的復(fù)雜系統(tǒng)，無(wú)論是復(fù)雜的機(jī)械系統(tǒng)還是簡(jiǎn)單的生物系統(tǒng)，都是復(fù)雜系統(tǒng)。AI 的核心是如何讓復(fù)雜系統(tǒng)涌現(xiàn)出越來(lái)越高的智慧。

在實(shí)踐中，我們需要思考何種復(fù)雜系統(tǒng)結(jié)構(gòu)以及在何種初始化條件下如何演變最有利于智能產(chǎn)生。黑洞效應(yīng)本質(zhì)上是機(jī)器學(xué)習(xí)的復(fù)利，使得有機(jī)會(huì)獲取更多知識(shí)的智能體，進(jìn)而演化出更強(qiáng)的智能。

智能體與智能體之間的競(jìng)合以及人與人之間的競(jìng)合，這些復(fù)雜系統(tǒng)相互嵌套和共同演化，構(gòu)成了 AI 經(jīng)濟(jì)發(fā)展的核心。未來(lái)組織形態(tài) ：共創(chuàng)型智能組織從微觀角度觀察新 AI 團(tuán)隊(duì)的運(yùn)作模式，可以發(fā)現(xiàn)其在人員招聘方面呈現(xiàn)出以下特點(diǎn) ：

1.AI 團(tuán)隊(duì)在招什么樣的人

以一些知名 AI 團(tuán)隊(duì)為例，Deepseek的成員大多是清華北大最年輕的畢業(yè)生，他們?cè)趭W林匹克數(shù)學(xué)競(jìng)賽或編程競(jìng)賽中表現(xiàn)出色 ；Pika 是由三個(gè)斯坦福大學(xué)輟學(xué)的計(jì)算機(jī)專業(yè)學(xué)生創(chuàng)立，憑借視頻生成技術(shù)獲得高估值 ；OpenAI 在推出 GPT 3.0 到Chat GPT 時(shí)，團(tuán)隊(duì)成員不到 300 人。

這些團(tuán)隊(duì)的招聘標(biāo)準(zhǔn)較為一致 ：一是招聘超級(jí)聰明、自驅(qū)、學(xué)習(xí)能力強(qiáng)的人，除了個(gè)別經(jīng)驗(yàn)豐富的老師，主要招聘年輕人，像 Deepseek 的成員全是二十幾歲的年輕人。二是團(tuán)隊(duì)規(guī)模小，人數(shù)超過(guò) 20 人會(huì)被認(rèn)為過(guò)多，七八人的團(tuán)隊(duì)較為舒適，十幾人則覺(jué)得人數(shù)略多。

2. 為什么要招這樣的人

有了 AI 工具和大模型，知識(shí)不再是稀缺資源，原因主要有以下幾點(diǎn) ：一是元認(rèn)知能力強(qiáng)。元認(rèn)知能力強(qiáng)的人能抽象建模，洞察本質(zhì)，進(jìn)行第一性原理思考 ；二是擅長(zhǎng)使用各種 AI 工具 ；三是能夠不斷學(xué)習(xí)和自我提升。

因此，出現(xiàn)了“一將頂千軍”的現(xiàn)象，一個(gè)人可以完成多件事情，不需要多個(gè)配套職能，只需調(diào)用不同 AI 工具。比如原來(lái)需要產(chǎn)品經(jīng)理、研發(fā)、測(cè)試和質(zhì)檢等多崗位配合的任務(wù)，現(xiàn)在一個(gè)人加 AI 工具就能完成，實(shí)現(xiàn)一人多能。同時(shí)，一人多崗也成為可能，一個(gè)人通過(guò)與 AI 合作，可勝任銷售、面試、財(cái)務(wù)等多個(gè)崗位。例如有 CEO 花了 3 天掌握抖音達(dá)人營(yíng)銷，直接創(chuàng)建智能體上崗，還創(chuàng)建 AI 面試官，其解決方案往往比經(jīng)驗(yàn)豐富的專家更好，因?yàn)榍罢咭揽康讓铀伎?，后者依賴?jīng)驗(yàn)。

基于上述 AI 團(tuán)隊(duì)運(yùn)作情況，未來(lái)的組織形態(tài)將呈現(xiàn)以下特點(diǎn) ：

個(gè)人能力優(yōu)勢(shì)被極大放大 ：AGI 吸收人類所有已知知識(shí)，頂尖人才的學(xué)習(xí)成本大幅降低。原本需一生才能成為某領(lǐng)域?qū)＜?，現(xiàn)在可能一周甚至幾天就能掌握另一領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)，因?yàn)樗麄兛衫脧?qiáng)大的元認(rèn)知能力、AI 工具以及 AI 已具備的知識(shí)，通過(guò)與 AI 專家互動(dòng)，快速形成自己的認(rèn)知，從而迅速學(xué)習(xí)各領(lǐng)域知識(shí)并提出原創(chuàng)解決方案。

知識(shí)工作者被創(chuàng)智人才取代 ：看似微小的元認(rèn)知差異可能導(dǎo)致能力上的巨大差距，學(xué)習(xí) AI 工具本身也具有復(fù)利效應(yīng)。從宏觀角度看，這與智能經(jīng)濟(jì)相呼應(yīng)。

德魯克將工業(yè)革命劃分為三個(gè)階段 ：

第一個(gè)階段是工廠取代手工作坊。第二個(gè)階段是企業(yè)超越工廠，提高管理效率，哈佛商學(xué)院成立后一直將MBA視為流水線，批量生產(chǎn)管理者 ；過(guò)去 50 年的信息革命提高軟件價(jià)值，知識(shí)工作者成為最有價(jià)值人群。而未來(lái)第三階段，AGI 將逐步取代人類所有知識(shí)和簡(jiǎn)單思考，人類唯一價(jià)值在于創(chuàng)造力。

目前，創(chuàng)智人才大致分為三類 ：第一類是頂尖專家，能在特定領(lǐng)域持續(xù)創(chuàng)造新知識(shí)，為 AI 提供新支持，走在 AI 前面 ；第二類是擅長(zhǎng)跨界鏈接和創(chuàng)新的人才，打破人類原有認(rèn)知和知識(shí)結(jié)構(gòu)，類似達(dá)·芬奇時(shí)代，通感變得重要，需跳出過(guò)去教育中的專業(yè)化、碎片化問(wèn)題，回歸更有價(jià)值的通感 ；第三類是領(lǐng)導(dǎo)者，人是情感動(dòng)物，需要領(lǐng)導(dǎo)推動(dòng)協(xié)同和決策。公司大概只需要這三類人，剩下的稱為硅基員工。

回到未來(lái)組織話題，除了上述三類創(chuàng)始人才之外，還有以硅基員工為起點(diǎn)的原生 AI 組織。智能體不再僅僅是人類的工具，而是合伙人級(jí)別的存在，它不是簡(jiǎn)單代理或助手。

創(chuàng)智人才的核心工作是建設(shè)智能體，并與智能體合作，充分利用智能體。硅基員工是公司組織內(nèi)部常規(guī)工作被 AI 取代的那部分人，他們就是未來(lái)的硅基員工。只有智能體第一時(shí)間上崗，才能真正產(chǎn)生革命性變革，實(shí)現(xiàn) AI 原生。

創(chuàng)智型人才自驅(qū)，不需要管理，需要激勵(lì)、對(duì)齊，而不是管理。未來(lái)的組織是共創(chuàng)型的智能組織，由一群志同道合的創(chuàng)智人才組成，他們共同努力、持續(xù)學(xué)習(xí)、提高協(xié)作能力，以實(shí)現(xiàn)共同目標(biāo)。過(guò)去學(xué)到的東西不斷升級(jí)，如“人才密度”概念，現(xiàn)在對(duì)“人才”的定義已完全不同，濃度很高。

管理本質(zhì)上是一個(gè)機(jī)械系統(tǒng)的概念，但組織的核心目標(biāo)是群體智慧的涌現(xiàn)，即一群人如何創(chuàng)造出超越個(gè)體的認(rèn)知，并且這種認(rèn)知還要超越 AI。因此，它也是一個(gè)有機(jī)生長(zhǎng)的復(fù)雜系統(tǒng)。

換句話說(shuō)，群體認(rèn)知達(dá)到的高度和提升的速度決定了組織的競(jìng)爭(zhēng)力。