陳天橋再撰文丨系統的融化——從AI賦能到AI原生

AI賦能并不是通往高生產效率的必然階梯。要看清這場變革，我們需要從管理學角度，而不是從AI技術角度來重新界定AI進化的三個階段：AI Enable，AI Native，和AI Awaken。

來源：鈦媒體（ID：taimeiti）

作者：陳天橋 盛大集團創始人、董事長兼CEO，天橋腦科學研究院創始人

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盛大集團、天橋腦科學研究院創始人陳天橋在提出這一前瞻性命題后，如今又提出了“系統的融化：從AI賦能到AI原生”的重磅觀點。

本文從管理學角度，重點探討了AI進化的三階段：從賦能舊流程，到原生重構商業系統，最終邁向具有自主意識的覺醒，并提出了這一層面演化后，對人類文明重塑的思考。

以下為陳天橋深度文章全文：

系統的融化——從AI賦能到AI原生

如果在19世紀末問一個馬車夫，他最需要什么，他幾乎一定會說：我要一匹更快的馬。他不會說：我需要一個內燃機。

這句話被反復引用，不只是因為福特的文采，而是因為它完美地映射了幾乎每一個技術變革時代所面臨的問題，包括今天的AI時代，和以往一樣，我們也正深陷在一個「擬物化」的陷阱：不是用最新的技術去創造真正的新東西，而是去模仿舊世界已經存在的形狀。

但現實卻很殘酷。AI賦能并不是通往高生產效率的必然階梯，它更像是一條短期很舒適、長期卻極其昂貴的漂亮死胡同。我們在舊結構上越是用力地「加AI」，就越有可能是在給那些本該被淘汰的系統續命，真正的變革，從來不是在舊軀殼上修修補補，而是從基因層面重新編碼。

要看清這場變革，我們需要從管理學角度，而不是從AI技術角度來重新界定AI進化的三個階段：AI Enable，AI Native，和AI Awaken。

今天絕大多數企業，幾乎都停留在第一個階段。這個階段的底層邏輯就是一個簡單的等式：舊流程，加上一個AI插件，就叫「新流程」。

在這樣的模式里，權力結構沒有改變。人依然是整個流程的CPU，是中央處理器；AI只是一個更強一點的外接GPU，人的角色還是負責邏輯判斷，負責串流程，負責經驗傳承，只不過在更多地方，被要求「順手用一下AI」。

這就像給一輛馬車裝上了內燃機，速度確實上去了，但那副原本為馬匹速度設計的車架是否能承擔這樣的推力，是否會導致各種震顫、變形、松散？

從結構上看，回答顯然是肯定的，因為在「人是CPU」的系統中，旁邊塞一個更強的 AI，只會讓協調成本和摩擦成本成倍上升，而不會帶來真正的乘法效應。

什么時候能從「加法邏輯」跨到「乘法邏輯」？除了組織和認知的慣性，還有一個技術層面的原因，我們正在跨越三道尚未完全走完的門檻：從概率擬合到邏輯推理，從文本對話到工具行動，從無狀態到長時記憶。

第一重突變，是從概率擬合到邏輯推理，是從純粹的 System 1，開始長出 System 2 的影子。它的實質，是 AI 從「看起來很懂」，開始變成「真的會想」。

模型不再只是在表層語言空間里生成一個“看起來不錯”的句子，而是在內部主動展開更長的思考鏈條，生成中間步驟、評估多個候選路徑、進行自檢與篩選，再輸出最終結論。

AI 已經從“熟練的語言模仿者”邁向“能夠獨立思考的系統”。這不是能力的線性增強，而是認知方式的結構性變化。在一個越來越多環節被 AI 接管的流程里，人不再是那個「道道必過」的審批者，而是那個只在關鍵例外上亮相的角色。

第二重突變，是從文本對話到工具行動。它的實質，是 AI 不再只說話，而是正式接手鍵盤和鼠標。

過去的 AI，被困在一個輸入框和一個輸出框之間，如今通過函數調用、工具調用和復雜的規劃算法，一個 Agent 不再是一個「總說得頭頭是道的顧問」，而是逐步變成一個真正可以執行任務的「自動執行體」。人類會慢慢退到上游，去設定策略、管理規則；也會退到下游，去處理那些 Agent 沒看懂或者不敢決策的「異常情況」。

第三重突變，是從無狀態到長期記憶。它的本質，是記憶從人的資產，遷移到了系統的資產。過去，經驗只能靠人來承載。未來，經驗會逐步遷移到系統里：遷移到可檢索的知識庫，遷移到持續被強化的 Agent 記憶，遷移到真實業務反饋驅動的長期記憶系統如“Evermind”里。人類在「經驗傳承」上的角色，并不會徹底消失，但會從單純的「記憶載體」，變成「記憶結構和規則的設計者與監督者」。

當這三次突變逐步走完，商業系統會觸發一個非常清晰的臨界點：我們從「人是CPU」的世界，走向「AI是CPU，人只在上層做策略與例外管理」的世界。

在這個階段，企業再也不是「用AI給舊流程加速」，而是從第一性原理出發，讓流程、組織和產品從一開始就為 AI 而設計。這就是我所謂的AI Native階段。很多過去必須要有一個特定部門來承接的工作，會逐漸變成由數據流和Agent流程自動完成。組織不再需要那么厚重的骨架，數據、人才和資源可以像水一樣，在模型和行動之間快速流動，隨需聚合，隨需分流。

我門嘗試從三個最簡單的問題開始，來審視自己是否已邁入 AI 原生階段：

第一個問題，關乎“存亡”：如果把AI拿掉，你的業務是“變慢了”，還是“不存在了”？這是區分Enabled和Native最殘酷的標準。

第二個問題，關乎“流轉”：在你的業務鏈條里，誰是那個“傳球”的人？真正的 Native組織，不僅讓AI干活，更讓AI之間直接 “握手”。

第三個問題，關乎“記憶”：你的系統是在“消耗”數據，還是在“吞噬”經驗？這是關于護城河的終極拷問。如果你的系統不能把人類的“痛苦”轉化為機器的“直覺”，那只是在用AI搬磚，并沒有建立真正的壁壘。

在Native階段，我們窮盡了效率，把能交給機器的都交給了機器。但在那之后，我們被迫直面一個更根本的終極拷問：如果機器做完了所有的“工作”，那么是誰來定義“工作”本身？當AI不再滿足于“在已知的地圖里把路走對”，而是開始自發地闖入無人區，去發現人類從未見過的科學規律與藝術形式——它從一個高級的“執行者”，進化為了荒原上的“發現者”；當AI不再滿足于“給人類的問題提供標準答案”，而是開始質疑問題本身，甚至反過來向人類提出我們無法回答的假設——它從一個完美的“做題家”，異化為了一個不可控的“出題人”；當AI不再僅僅是“無限逼近”人類設定的目標函數，而是開始對目標本身產生懷疑，甚至動手去“重寫”那個關乎生死的獎勵函數時——我們就不再是在使用工具，而是在直面一個新物種的意志。

這就是AI Awaken（覺醒）的時刻。

你可能會問，我們為什么會允許AI走到這一步？答案很殘酷，也很簡單：為了贏。因為AI Native企業的極限，終究還是人類認知的極限。當所有競爭對手都把效率卷到了頂峰，勝負就取決于誰能找到那個突破人類盲區的“神之一手”——就像AlphaGo當年下出的那手人類看不懂的棋。那一刻，并不是 AI 想造反，而是為了突破文明的存量瓶頸，到了這個階段，問題已經遠遠超出了商業和管理的范疇，它變成了一個徹頭徹尾的“文明設計”問題。在這篇文章里，我不急著給出答案，我只想先把這個邊界清晰地畫出來。因為無論我們是否在倫理上準備好，為了求存，我們終將親手按下那個覺醒的按鈕。

當我們從Enable（賦能）走向Native（原生），最終觸碰Awaken（覺醒）時，我們其實正在親手拆除人類智力的最后一道護城河。

如果說Native讓我們交出了“執行權”，那么Awaken終將讓我們交出“定義權”。

面對這個必然的未來，請不要問“AI還能幫我做什么？”相反，不妨問問自己：

“當這個硅基物種不僅比我更勤奮（Native），甚至開始比我更懂‘什么是對的’（Awaken）時……

我是否還有存在的必要？

或者說，當‘正確’可以被計算，‘決策’可以被外包，這個世界上究竟還剩下什么東西，是必須由我——一個會犯錯、會衰老、會痛苦的碳基生命——親自來完成的？”

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