第一批AI原生應用企業，交卷

與愛為舞：從AI原生組織到產品規模化落地。

當大多數企業還在摸索如何“用AI”，這個時代最激進的一批探路者，已經在回答一個終極問題：

當一家公司“生而AI”，底層架構和運行邏輯完全建立在AI之上，會發生什么？

創辦于2021年的大模型公司Anthropic，僅用不到五年時間走完OpenAI十年的路，最新估值超過3000億美金，在全球未上市創業公司中僅次于OpenAI、字節跳動和SpaceX。

2022年成立的法律AI獨角獸Harvey，火速拿下全美1.5萬家律所客戶，ARR（年度經常性收入）超過1億美元，估值達到80億美元。

在硅谷，類似的案例還分布在其它AI應用賽道。例如2023年成立的AI客服公司Sierra，僅用18個月便躋身百億美金獨角獸俱樂部，ARR逼近1億美元。

而在中國，最典型的案例當屬2023年成立的DeepSeek。其以139名研發人員和不到600萬美元的訓練成本，創造出媲美ChatGPT的大語言模型，一上線便橫掃全球，開啟了魔幻般的“DeepSeek時刻”，幾乎令硅谷夜不能眠。

同樣誕生于2023年的中國公司與愛為舞，于2025年2月上線了真人級AI一對一導師（AI Tutor）“愛學”，覆蓋語數外等多學科，迄今用戶規模已突破百萬。相比于2016年創辦、2023年才接入ChatGPT的英語口語學習應用公司Speak，與愛為舞用明顯更短的時間達到與之相當的估值，更是讓“AI Tutor”進化到真人級、多學科的更高級形態。

觀察上述企業，并不難看出一個明顯的共同點：它們不是用AI“賦能”業務，而是AI能力就等于業務本身，其產品與商業模式由AI深度驅動，在市場上具備了非凡的競爭力。

而在水面之下，在對外交付的卓越產品背后，這些企業還在組織形態層面存在共性。它們并非在舊有的組織架構、業務流程中添加AI，而是直接將AI作為底座重構了組織，實現了從“使用AI”到“由AI構建”的范式躍遷。

這類企業所代表的，正是當下最先進的組織范式：“AI-Native”（AI原生）。

互聯網、移動互聯網、人工智能……每一次數字基礎設施的升級換代，都會催生一批從新技術、新思維土壤中生長出的“原生”企業。如同二十年前人們討論谷歌、亞馬遜、BAT等“互聯網原生”企業，當下的AI時代，“AI原生”企業被視為新浪潮中最先進的組織形態。

相比于大部分企業通過引入AI帶來局部點狀提效，AI原生企業的先進之處在于：從成立之初就以人工智能作為核心驅動力，深度嵌入企業產品設計、業務流程與組織框架。在這套原則之下，企業構建起人機協同的共生型組織，以AI為產品服務創新引擎，以數據飛輪驅動系統持續進化，實現敏捷開發迭代。AI原生，成為它們撬動競爭優勢的最大杠桿，帶來的是系統整體效能和競爭力的升級，甚至是競爭維度的躍遷。

在中國市場，能夠驗證這種杠桿效應的樣本并不多。作為一家從成立之初就以AI為底層運行邏輯來設計組織、產品與服務的科技公司，與愛為舞是極少數拿到了規模化驗證結果的案例。

從AI的新土壤中“長”出來

2023年春節，ChatGPT以石破天驚之勢，刷新了全世界對AI的想象。

無數人心潮澎湃，曾任百度鳳巢系統核心負責人、高途聯合創始人的張懷亭是其中之一。春節剛過，他便給前同事、原高途課堂總經理劉威打電話，聊了兩個問題：

這次的AI浪潮和上一次有什么不同，它是否真能帶來生產力和商業模式的變革？

教育還值不值得用AI重做一遍，我們是不是最適合做這件事的人？

十分鐘的電話，決定了一家公司的誕生。其基因和軌道，早早被寫在了公司名稱里——“與愛為舞”，是愛，也是AI。

在張懷亭和劉威的構想中，與愛為舞要研發國內首個“真人級AI一對一導師”，并實現大規模落地，用AI改變教育的范式。不僅企業核心業務和產品根植于人工智能技術，組織本身也要以AI為底層邏輯重新設計。這將是一個徹底跳出舊框架，從AI時代的新土壤中“長”出來的新物種，而他們是國內第一批走上新路的創業者。

確定了將基于大模型的真人級AI導師作為公司核心產品之后，如何用AI來重構組織，成為擺在眼前的最大挑戰。放眼四周找不到參照物，具體要怎么干？

問題的答案，其實存在于問題本身。

傳統的組織之所以無法將AI的價值最大化，是因為整套架構都是為“人”的協作而設計的，其核心是定義崗位、劃分權責、通過流程串聯，本就“沒有AI什么事”。

在這套涇渭分明的職能架構當中，不同部門之間的壁壘以及依賴人力驅動的線性工作流，決定了AI無法真正被納入協作系統當中，只能在既有分工下的單個環節充當局部效率工具——工程師用它寫代碼，運營用它生成內容，客服用它回復問題……看似處處有AI，但AI只是外置工具，組織本身并未發生質變，核心工作流也未改變，人仍然承擔著幾乎全部的執行、判斷與協調成本。

在這種模式下進行所謂的“人機協同”，AI發揮的價值只能局限在單點智能，雖然短期內提高了局部效率，卻無法積累系統能力，更無法從根本上提升組織創新能力。

“AI原生的分水嶺，在于是否圍繞AI重寫了組織的運行邏輯，讓AI與組織、與個體、與業務深度共生。”帶著這樣的判斷，與愛為舞所做的最重要的一件事，就是以人機協同為核心，重構工作流、協作模式和價值創造方式，打造一個人與AI共生的組織。

人與AI共生的組織

在與愛為舞，產品、研發、運營、設計、銷售，這五個最核心崗位都被AI重構。

其核心邏輯是共生式的人機協同：人與AI不再是簡單的使用者與工具關系，而是構成一個有機整體中兩種不同但互補的智能形態。在這個整體中，雙方基于各自的核心優勢進行深度協作，共同完成價值創造，實現“1+1>2”的系統性能力躍升。

以產品為例。

傳統互聯網公司采用瀑布式的產品工作流，基本按照“需求調研-需求定義-設計開發-產品上線-分析迭代”的線性順序執行。流程漫長且反饋滯后，必須要等到產品開發完成上線之后才能看到實際效果，一旦修改需求又需要重新走完整個流程，試錯成本極高。

其中，產品經理的核心職責是信息傳遞與流程管控，常常被淹沒在繁冗的調研材料、需求文檔與跨部門會議溝通中，工作低效且依賴主觀判斷，難以發揮創造力。

而在與愛為舞，產品工作流與人的價值完全被AI重構。

首先在需求調研這一步，AI成了調研的執行者。通過AI Agent進行全方位調研，DeepSearch深度分析大幅提效，信息源交叉驗證，原本需要耗時至少數天的調研周期被壓縮到分鐘級，產品經理能夠拿出更多的時間和心力，洞察真正的用戶需求。

如果只是停留在這一步，那么與愛為舞與其它運用AI工具提效的企業，或許并沒有本質的不同。更為關鍵的在于隨后的一系列工作流，對舊有模式進行了徹底的打破重塑。

當產品經理腦中有了產品創意，下一步不是忙著寫PRD（產品需求文檔），而是使用AI，用自然語言直接生成可交互的MVP（產品原型），這一過程僅需1-2小時。

驗證迭代因此被前置。利用AI生成的產品原型，產品經理通過自身試玩、非技術人員測試、目標用戶體驗等方式，快速驗證假設、發現問題并即時生成新的產品原型，實現極低成本的快速迭代。如此一來，在正式進行產品開發前，就能消滅大部分邏輯漏洞和體驗問題。

由此，產品經理的工作核心，就從撰寫文檔和傳遞信息，轉變為發揮創造力，直接構建和驗證產品邏輯。

到了正式開發階段，產品經理交給研發團隊的不再是模糊的文檔，而是邏輯跑通且經過驗證的GitHub代碼庫。UI設計師只需微調設計細節，前端研發則專注于性能優化和接口接入，相當于研發從“從零搭建”變成在已有框架上的“精裝修”，1-2周內即可完成交付、上線產品。之后再對產品進行迭代時，產品經理又可借助AI快速編寫SQL，搭建數據看板，無需再被漫長的數據分析周期拖住手腳。

如此一來，整個產品研發周期縮短了1/3。更重要的是，產品得以在“探索-驗證-迭代”的高頻閉環中快速進化，而人的價值也得到升華——產品經理從產品管理者的角色中解放出來，成為真正的產品構建者。

除了產品以外，研發、運營、設計、銷售這些崗位，同樣在新的人機協同系統中被重塑：

研發工程師擺脫了堆砌代碼的執行工作，專注進行系統架構設計和核心技術決策；

設計師不再把時間花在執行制作，而是定義風格與標準，把控AI生成的創意與質量；

運營人員使用AI工具完成一條龍工作，成為一個高效、可規模化內容生產系統的管理者，3人小團隊就能完成過去20人團隊的工作量；

銷售的職能從流程化的服務，變為優化銷售策略，進行深度的客戶關系管理。銷售部門從成本中心，轉變為持續產生數據智能與客戶洞察的價值中心……

在張懷亭看來，這正是人機共生式協同的最終目標——它不是要取代人，而是將人從繁瑣的執行中解放出來，回歸到創造與思考的本質，去從事更具創造性和戰略性的工作，從而放大人的價值。與此同時，組織的能力也從堆砌人力，升級為構建和運營一個能夠持續自我優化的智能系統。

在這個過程中，人機協同工作流不是“人做完甩給AI”或“AI做完甩給人”，而是緊密交織的閉環。部門墻也因此被打通，數據和智能在組織內部自由流動。

在與愛為舞，所有部門都在一個共享的“數據池”中工作。銷售AI與家長的溝通記錄（如“孩子對幾何不敏感”），會實時沉淀到用戶畫像中；產品經理的AI工具會分析這些數據，快速迭代產品功能；設計師的AI則會依據學生的認知偏好數據，調整課件視覺風格……基于跨崗位、跨流程的數據互通，組織的所有單元無縫銜接，成為一個高效協同、決策科學的智能有機體。

至此，AI才真正從零散使用的點狀智能，升級為支撐組織運轉的系統智能；組織也由此從一臺依賴人力驅動的執行機器，轉變為一個能夠持續學習、持續交付的先進系統；與愛為舞也借此真正推開了那扇名為“AI原生”的大門。

然而，理論上的自洽與內部流程的重塑，并不足以證明一種新組織范式的先進性。AI原生的真正價值，必須在真實、復雜且規模化的業務場景中接受終極檢驗。

在真實教育場景中大規模驗證

喬布斯曾多次表達過一個不樂觀卻極具洞察力的判斷：技術本身無法改變教育。教育真正困難的部分，在于理解學生處在什么階段、需要怎樣的引導與反饋。如果教學結構和組織方式不發生變化，技術只會被消耗在舊體系中，充其量只是更高效地完成原有流程。

與愛為舞選擇的應用場景，正是這樣一個高難度的“試煉場”。其全力押注的“AI導師一對一”業務，更是直指教育場景中最難抵達的山巔——完全適應個體學習情況、能夠“因材施教”的個性化教育。

孔子在兩千多年前就開始實踐“因材施教”的理念，但時至今日依然難以大范圍落地，其核心瓶頸在于幾組矛盾的共存：極致的個性化需求與龐大的用戶規模；非標準化的服務過程與對效果穩定性的高要求；持續互動、長期陪伴與可控的運營成本。這導致大規模、高質量和低成本三者無法兼顧，傳統的解決方案不得不在此間進行取舍，這便是教育領域的“不可能三角”。

與愛為舞所做的，恰恰是在這個“不可能三角”中尋求突破。其核心產品：真人級AI一對一導師，錨定的目標正是讓每一個個體，都享受“一對一”的優質教育服務。

圍繞這一目標，與愛為舞打通了“大模型+數字人+語音+工程”全棧技術，形成一個深度耦合的系統。其中，大模型負責“怎么教”，語音負責“聽得懂、說得自然”，數字人負責“在場感”，工程負責“跑得穩、扛得住”。

而支撐這套系統運轉起來的，正是AI原生組織所具備的數據互通屬性，與持續學習、自我進化能力。

基于跨崗位、跨流程的數據貫通，系統能夠對用戶形成持續而深入的認知，這提供了實現個性化教學的基礎。

具體而言，一個學生在前期咨詢階段表現出的興趣點，與AI導師互動中的答題表現、互動節奏與反饋偏好，在課后練習中體現出的思維模式等，都會被實時捕捉、分析并沉淀到其個人畫像中。

這些數據會直接驅動后續的交互，使得教學過程圍繞學生個體進行動態的調整。例如在學習內容層面，AI會自動生成適合該學生當前認知水平和興趣偏好的練習題與講解方式；學習節奏上，AI能動態調整教學節奏，在適當時機進行鼓勵或切換主題。

在數據飛輪效應的驅動下，這套系統成了“活”的系統。每一次與用戶的互動，既是服務，也是一次學習和優化的機會。海量的用戶行為數據持續反哺著背后的教學模型，使其對教育規律、用戶需求的理解不斷深化，從而讓整個系統的教學策略、內容生成和交互體驗得以持續迭代和升級。服務質量不再隨著規模擴大而稀釋，反而因為數據積累而變得更加優質和精準。

如此一來，教育就不再是統一流程的“千人一面”，而是“千人千面”甚至“一人千面”。用戶進入一個能夠持續理解、持續響應他們并提供極致個性化服務的系統，成為了“AI學習原住民”。

近一年來，與愛為舞的這套AI原生系統，在真實業務中跑出了規模化的結果：百萬級的“AI學習原住民”規模，穩定且持續的使用時長，以及顯著改善的學習效果指標。

這一結果所蘊含的意義，其實并不止于教育行業，而是預示著一個更宏大的未來。

正如張懷亭所洞察的：利用生成式AI技術，有機會“將服務業做成制造業”。長久以來，服務業普遍受困于大規模、高質量和低成本無法兼顧的瓶頸，而借助生成式AI，傳統上依賴人類專家經驗和時間、難以規模化的高端服務業，將具備像現代制造業一樣，實現標準化、自動化、高質量且低成本交付的潛力。這將為服務產業帶來范式重構級別的改變，甚至引發社會運行邏輯的一次升級。與愛為舞的實踐，恰好落在這一轉折點上，提供了一個可觀察、可借鑒的樣本。

用新范式創造新未來

與愛為舞的實踐，為AI時代的企業標記了一條清晰的進化路徑。

隨著大模型等底層技術日益普及和標準化，企業的競爭壁壘，正從“技術擁有”轉向“系統能力”。單純“擁有”更先進的AI技術，所能建立的競爭優勢窗口期越來越短，未來的分水嶺，將在于企業能否基于AI打造出持續進化的系統能力。

這種系統能力至少包含三個層次——

數據飛輪與閉環進化能力：構建起用戶數據在業務全鏈路中自然流動、并反哺產品與服務的正向循環，使系統越用越聰明。

人機協同的組織基因：將人機共生的模式內化為組織基因，形成一套能夠高效運轉、不斷優化的人機協作流程與文化。

對復雜場景的深度理解與定義能力：AI的價值最終要落在解決實際問題上。能否精準定義行業核心痛點，并利用AI原生范式提出顛覆性解決方案，這依賴于對產業的深刻洞察，其本身構成了極高的壁壘。

而這一切的前提是，企業要跳出舊框架，以AI重寫組織的運行系統，在戰略、組織、文化上完成一場徹底的蛻變。

當企業競爭的核心從“技術應用”升維為“系統能力”的構建，這對于處于后發劣勢的中國科技產業意味著什么？

答案或許是一次史詩級的破局機遇。

在傳統的發展范式下，中國科技企業受困于后發劣勢，面臨難以逾越的壁壘。行業領先者在技術、生態、標準等各方面積累了深厚的護城河，而后來者天然在資源的堆砌和時間的投入上處于劣勢，若跟隨先發者的既定路線前進，往往會陷入“追趕-落后-再追趕”的循環，很難在相同的賽道和規則下實現超越。

然而，AI原生范式從根本上改變了競爭的邏輯。由AI驅動的系統級能力躍遷，讓后發企業能夠以有限的資源和時間投入，撬動指數級的能力躍遷，從而快速追平與先發者的能力鴻溝，或者以開創性的產品服務模式開辟新的賽道——這不是一場在舊地圖上苦苦追趕的艱難跋涉，而是一次新范式下的“換道超車”。

與愛為舞的成功實踐，正是這一趨勢的縮影。這家成立僅兩年的公司，利用AI原生范式構建的系統級能力，而非局部的技術追趕，在全球最前沿的AI應用賽道上，成為與頂尖玩家同臺競技的重要力量。這不僅是一家企業的成功路徑，更意味著AI原生所帶來的最大杠桿效應，為中國科技企業的全球化崛起打開了一條新的通道。

第一批AI原生企業的答卷已然交出，而AI原生帶來的深刻變革，才剛剛開始。