陳天橋最新觀點：下一個10年，管理退出

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責編| 賈寧排版| 拾零

第 9349篇深度好文：3970字 | 10 分鐘閱讀

組織管理

筆記君說：

你是否曾為KPI、冗長的匯報鏈條和繁瑣的流程感到疲憊？

你是否覺得，許多管理動作更像是在“補救”人的健忘、分心和局限，而非真正創造價值？

盛大集團、天橋腦科學研究院創始人陳天橋，最近寫了一篇文章。

他認為，我們正站在一個巨大的歷史拐點上。傳統管理的整套邏輯，從KPI到科層制，本質上都是為“人腦”這臺生物計算機設計的“補丁程序”。然而，當擁有永恒記憶、全息認知和內生進化能力的AI智能體，開始成為組織的主要執行者時，一切都在發生物理性的改變。

他看到一個根本性的顛覆：未來的企業變革，不再是基于AI做“更好的管理”，而是“管理”本身的逐步退出。

今天這篇文章，我們將一起看到管理學大廈的基石是如何崩塌的，并探索一個全新的AI-Native（AI原生）組織，究竟會長成什么樣。

希望今天的內容，對你有所啟發。

一、歷史的代償：

管理即“糾偏系統”

管理學大師彼得·德魯克曾說：動蕩時代最大的危險不是動蕩本身，而是延續昨日的邏輯行事。

今天，我們就站在這樣一個危險的臨界點。

從系統演化的角度來看，管理學本身就不是一個永恒的真理，這并非因為管理學理論本身的缺陷，而是因為它所服務的對象——碳基生物的大腦在即將被智能體所替代時，管理學存在的前提也會被物理性地移除。

所以，未來的企業變革不是基于AI的“更好的管理”，而是“管理的退出”。

這不關乎對錯，這關乎結構的必然。當執行不再依賴生物特征時，基于生物特征構建的制度大廈，其歷史使命便已終結。

現代管理學的大廈，實際上是建立在一片名為“生物局限性”的沼澤之上。過去一百年，我們所推崇的全部管理工具，本質上都是為了給人類大腦打上的“補丁”：

我們發明KPI，并非因為它能精準衡量價值，而是因為人類大腦難以在長周期中鎖定目標，“遺忘”是碳基生物的常態，我們需要路標；

我們發明科層制，并非因為它高效，而是因為人類的工作記憶只能處理7±2個節點，為了避免認知超負荷，我們被迫通過層級來壓縮信息；

我們發明激勵機制，并非為了創造價值，而是為了對抗生物體天然的動機衰減與熵增。

管理學從未真正提升組織的“智能”。它是一個精密的“糾偏系統”，試圖在人類心智失效之前，用制度鎖定正確性。

當執行依賴人類時，企業是一個為適配大腦缺陷而構建的制度容器。

二、智能體的介入：

一種全新的“認知解剖學”

那么，我們要引入的替代者究竟是什么？

請大家注意，當我說“智能體（Agent）”時，我指的不是一個運行速度更快的軟件，而是一種在認知解剖學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上對比，你會發現三處根本性的生理差異：

第一，是記憶的連續性。

人類的記憶是瞬時且易碎的，我們依賴睡眠重置，上下文經常斷裂。

而智能體擁有永恒記憶，它擁有的不是片段的工作流，而是連續的歷史。它不會遺忘，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，是認知的全息性。

人類受限于帶寬，必須通過層級來過濾信息。而智能體擁有全量對齊（筆記俠注：指團隊成員或不同部門對項目目標、任務范圍、工作標準、時間節點等關鍵信息達成全面共識，避免因信息不對稱導致的工作偏差或沖突）能力。

它不需要通過部門周會來同步信息，整個組織的知識網絡對它實時透明。它看到的是全局，而非盲人摸象般的局部。

第三，是進化的內生性。

人類的動力依賴于多巴胺和外部獎賞，容易衰減。而智能體的行動源于獎勵模型（用于評估智能體生成的回答質量，引導模型生成更準確、有用、符合倫理和價值觀的內容）的結構張力。它不需要被“哄”著工作，它的每一次行動都是為了讓目標函數收斂。

這不是更強的員工，這是基于不同物理法則運轉的新物種。

三、基石的崩塌：

當新物種遇到舊容器

現在，當我們把這種具備“連續記憶、全息認知、內生進化”的新物種，強行塞進為人類設計的舊管理容器時，會發生什么？

系統性的排異反應開始了。那些曾經支撐現代企業的五大基石，正在從“必要的保障”異化為“智能的束縛”：

KPI的崩塌：從“導航”變為“天花板”。

我們要KPI，原本是因為人類容易迷路。但對于時刻鎖定目標函數的智能體而言，死板的KPI指標反而限制了它在無限解空間中尋找更優路徑的可能性。

這就好比你給自動駕駛汽車畫死了一條軌道，卻期待它能躲避突發的障礙。

層級結構的崩塌：從“過濾器”變為“阻斷器”。

我們要層級，原本是因為人類大腦處理不了太多信息。

但對于能處理千級上下文的智能體，層級結構不再是過濾器，而成了阻礙數據自由流動的“血栓”。在智能網絡中，任何中間層都是對信息的無謂損耗。

激勵機制的崩塌：從“動力源”變為“噪音”。

用外在激勵去驅動智能體，就像試圖用糖果去獎勵萬有引力一樣，是無效且滑稽的。它不需要多巴胺，它需要的是精準的數據反饋。

長期規劃的崩塌：從“地圖”變為“模擬”。

我們要五年規劃，是因為我們無法在高頻變化中維持長周期的推演。但在智能體手中，靜態的戰略地圖被實時的世界模型模擬所取代。

既然能每秒鐘推演一萬次未來的可能性，為什么還要死守那張半年前打印出來的舊地圖？

流程與監督的崩塌：從“糾偏”變為“冗余”。

傳統的監督機制，原本是為了盯著人別犯錯。但在智能體內部，理解即執行，感知即行動。監督不再基于對執行過程的懷疑，而是基于對目標定義的再校準。

四、終極形態：

AI-Native（AI原生）企業的五項根性定義

如果拋棄了這些生物學的拐杖，一家真正的AI原生企業，它的終極形態究竟長什么樣？

這不再是關于一家公司應該購買什么軟件，而是關于一家公司應該以何種生物學形式存在。真正的AI原生企業，必須在基因層面完成以下五項重寫：

1.架構即智能（Architecture as Intelligence）

傳統企業架構是社會學產物，旨在解決人際摩擦。而AI原生的架構是計算機科學產物。

整個組織本質上是一個巨大的、分布式的計算圖。

部門不再是權力的領地，而是特定功能的模型節點；匯報線不再是行政命令的通道，而是高維數據流轉的總線。企業架構的設計目標，從“管控風險”轉變為“最大化數據吞吐與智能涌現”。

2.增長即復利（Growth as Compounding）

傳統增長依賴線性的人力堆疊，邊際成本隨規模遞增。AI原生增長依賴認知復利。

智能體的核心特征是“零邊際學習成本”。一次成功的邊緣案例處理，其實驗結果會瞬間同步給全網智能體。

企業的估值邏輯將徹底改變——不再取決于公司人數的規模，而取決于認知結構復利的速度。

3.記憶即演化（Memory as Evolution）

沒有記憶的智能只是算法，擁有記憶的智能才是物種。

傳統企業的記憶是離散且易碎的“死數據”。AI原生企業必須擁有一個可讀寫、可進化的長期記憶中樞。

所有的決策邏輯、交互歷史與隱性知識，都被實時向量化，沉淀為組織的“潛意識”。這是企業實現時間結構（筆記俠注：在管理學中，“時間結構”通常指的是一段時間內工作任務、活動或資源分配的組織方式，它反映了時間在不同任務、目標或階段上的分布和安排）的基礎，也是智能跨越時間進行自我演化的前提。

4.執行即訓練（Execution asTraining）

在舊范式中，執行是消耗過程，價值交付即終點。在AI原生范式中，執行是探索過程。

不存在單純的“執行部門”，所有部門本質上都是“模型訓練部門”。每一次業務交互，都是對企業內部“世界模型”的一次貝葉斯更新（筆記俠注：一種基于貝葉斯定理的統計方法和思維模式，用于在已有知識或信念的基礎上，根據新出現的證據或數據逐步調整和優化對事件概率或假設的估計）。業務流即訓練流，行動即學習。

5.人即意義（Human as Meaning）

這是企業倫理的重構。人類從“燃料”的角色中退出，升維為“意圖策展人”與“認知架構師”。

智能體負責在無限的解空間中解決“如何做”的問題，進行路徑的極值優化；而人類負責處理那些不可計算的模糊性——定義“為何做”，定義審美、倫理與方向的價值函數。

智能負責擴展可能性的邊界，人類負責裁定方向的意義。

結語：智能的黎明

站在新時代前沿，陳天橋說：當管理退出，認知升起。

管理學不會消失，但它將第一次真正建立在智能的地基之上，而非生物學的廢墟之上。

AI文明，正在浮現。

未來決定現在，未來將發生什么，決定現在要做什么。未來包括了：AI文明、AI科學、哲學、政治、經濟。

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*文章為作者獨立觀點，不代表筆記俠立場。

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