曾鸣：未来公司需要的不是管理，而是激励对齐
智能体时代改变了竞争的本质
首先想跟大家讲一下现在的AI公司都在干什么，因为他们在干什么，代表了未来十年我们会受到什么样的技术冲击。
年初DeepSeek的火爆出圈，让大家对于大模型能做什么已经非常清楚了，AI变得越来越聪明。
大家通过跟对话机器人的这些互动，可能已经感受到了这种智力上的冲击和碾压。任何时候问任何问题，它都给你一个让你惊喜的回答。
非常有意思的是，大模型本身已经达到了一个相对比较智能的程度。由于芯片的发展，基础设施的发展，这个行业开始进入了产业化的拐点，商业化成为未来几年的主题。
未来三到五年会出现井喷式爆发的Agent，我把它翻译成智能体。
简单来说，智能体是一个AI系统，它是一个完全自主的系统，可以在较长时间内独立运行，使用各种工具完成设定任务，并且能够通过收集反馈不断学习提高自己的能力。因此它是一个能自主学习提升的独立的AI系统。
我个人认为，未来5-8年，智能体大概会经历三个发展阶段：
- 可靠的代理，这也是Agent的本意。你告诉它12345，帮助我完成这件事情，它会一字不差、可靠地完成。
- 能干的助理，你告诉它下周要出差的地点，它会帮助你安排好所有行程。
- 聪明的伙伴，你可以与它一起定义和讨论问题，共同商量解决方案。
未来10年，智能体大概能从简单的任务执行者进化为聪明的伙伴。
智能体的泛化能力使其能够被部署到更广泛的场景，替代人类完成复杂任务，而且它本身会变得越来越复杂，越来越智能。
那么智能体之间会如何竞争？谁会赢得未来？
我认为可能智能体在未来持续竞争中的优势来源只有一个，叫做黑洞效应。
黑洞效应对应的是工业时代的规模经济效应以及互联网时代的网络效应，我个人认为它是AI时代最基本的竞争优势来源，也是驱动AI经济发展的动力所在。
那么，什么是黑洞效应？
AI的发展有三个关键要素，分别是算法、算力和数据。算法和算力的每一次突破都会带来AI大的变革。
随着AI技术的进步，尤其是基于transformer（一种神经网络架构，最早由谷歌研究团队提出，GPT是基于transformer架构开发的）的架构突破，变成了大语言模型。
我们现在正好进入一个算法和算力相对发展瓶颈的阶段，这个阶段核心的差异化会在于数据，由于数据本身也有规模经济，更多、更准、更细数据呈现出正反馈闭环，即更智能的AI能获取更多数据，从而在智能上进化得更快，也有更多的能力和动力去获取更多的数据。我把这种现象称为“知识的黑洞效应”。
我们会发现，智能的飞轮要转起来，核心其实是有一个知识的黑洞，而且更聪明的智能体会吸引更多用户，更多用户又会带来更多私有的数据和知识。
大家想想看，虽然现在所有的大语言模型使用的都是互联网上公开的、沉淀了几十年上百年的公共数据知识。但你今天与豆包、通义或者Deepseek的对话，完全是别人看不到的，这就如同一个巨大的黑洞吞噬了我们所有与它的对话。而我们与它的每一次对话，都展现了人类思考的过程。
我们以前疑惑AI为何难以学习人类思考，因为没有人在纸上记录下我们的思考过程。然而，你与AI的互动过程，就是你当下的思考过程。你会告诉AI：“你想得不对，我是这么想的，你应该换个角度思考。”
所以实际上，每一个AI模型都在吞噬海量的知识，而且是个性化的知识，是之前在互联网上不存在的、关于你思考的知识。
私有知识和个性化知识的价值在未来将越来越大，使得AI智能体进入类似于宇宙大爆炸的加速发展期。
接下来该怎么参与竞争？
你的核心在于优先考虑如何快速启动机器学习的飞轮，让机器学得更快更好，就变成了你唯一重要的战略优先级。
现在大家都把AI当做工具，这个工具是为人服务的。它效率提高的上限，就是这个人能提高多少效率上限。但当AI独立上岗以后，它是24小时乘以7乘以365天持续不断在学习和进化的，它的上限是我们看不见的。
所以，第一时间完成智能体的独立上岗，让AI自己完成实时的数据闭环，能够自己去学习提高，这是让黑洞效应跑起来的关键。
智能体的认知能力决定竞争力，高维智能体将对低维智能体形成碾压；智能体的泛化能力使其能够快速适应新场景，形成跨领域竞争优势。今天大家觉得安全的垂直行业，所有的定义都是基于过去知识和经验的壁垒，将来所谓的行业壁垒会被重新定义，它可能是以AI的认知模式的差异和效率的差别来定义的，不是人类的认知模式和经验差别。
AI时代需要的人才
那么，未来的组织会是怎样的？
AI 团队在招什么样的人？
大家过去听说过Open AI、Pika、DeepSeek这些明星团队。
DeepSeek成员皆是清华北大最年轻的毕业生，不是在奥林匹克数学竞赛中崭露头角，就是在奥林匹克编程竞赛中拔得头筹。
Pika是2023年最火的公司之一，三个斯坦福大学辍学的计算机专业学生凭借视频生成技术获得了数亿美元的估值。
而OpenAI在真正推出GPT 3.0到Chat GPT时，团队成员还不到三百人。
这些都是我们耳熟能详的大公司。而在这两年里，我观察AI团队招聘时，发现标准非常一致：
- 超级聪明、自驱、学习能力强，除了招聘极少数大牛之外，其他都是招聘年轻人。Deepseek是最典型的例子，全部是二十几岁的年轻人。
- 团队规模非常小。只要团队人数超过20人就会被嘲笑。有七八个人的团队感到非常舒服，而十几个人就感觉偏多了。
为什么选这样的人？
有了AI工具，有了大模型，知识再也不是稀缺资源。
首先，这些人元认知能力强。即能抽象建模，洞察本质，进行第一性原理思考。
AGI （通用人工智能）这一轮本质上是概率论的体现，依赖大数据统计来寻找规律和识别模式。
而此时人类的独特价值在于能够从少量数据中抽象出模型。因此，应用数学系的学生在就业市场上可能仅次于计算机系，因为他们最核心的能力就是建模能力，核心优势在于其抽象建模的元认知能力。
同时，他们擅长使用各种AI工具。所以他们能够不断学习，不断自我提升。
所以，我们看到的直接结果是一将顶千军。恨不得一个人能把所有的事情都干了。
AI时代，一个人能做多少事？
一人多能：如上述所说，现在一个人可以完成多件事情，比如产品经理、研发、测试和质检的多项职责，现在可能只需要一个人加AI工具就可以完成。
一人多岗：一个人通过与 AI 合作，使用相同的能力可以胜任销售、面试、财务等多个岗位。
比如说我最近碰到个CEO，他花了 3 天的时间就掌握了如何在抖音上进行达人营销，然后直接捏了一个智能体，无需招聘人员，这个智能体就直接上岗了。他还捏了一个AI面试官。这样的人能够胜任许多看似不相关的岗位，而且他们提出的解决方案通常比经验丰富的专家更好，因为后者依赖经验，而前者依靠底层思考。
一人公司：过去两年，我们看到了许多一个人的公司。Manus（通用型AI智能体）的CEO 在采访中提到：过去两年是独立开发者的狂欢。
大约在 2000 年互联网起步时，独立开发者就能够做很多事情。淘宝刚兴起时，一个卖家借助淘宝提供的工具就能卖出数百万甚至上千万元。B站的博主也是如此。
新技术的开始首先是独立开发者的狂欢，然后是拥有独特客户认知的个体，他们整合各种AI工具。
因此，一人公司会越来越多。
未来组织的特点
在这个基础上，我们看到的是怎样的未来组织？
个人能力优势被极大放大
我说得绝对一点，未来的组织，个人能力的优势会被极大放大。
由于AGI（通用人工智能）消化了人类所有的已知知识，顶尖人才的学习成本大幅降低。原本可能需要一生才能成为某个领域的专家，现在可能只需要一周甚至几天就能掌握另一个领域的专业知识。
因为他们可以利用强大的元认知能力和AI工具，以及AI已经具备的知识。通过与AI专家互动，他们就能快速形成自己的认知，迅速学习各个领域的知识，并提出原创的解决方案。
历史上，丰富的经验曾是职场和公司的壁垒。但现在，由于快速学习能力，高认知可以迅速超越高经验，顶尖人才的时间稀缺性部分被打破。
我们所有人的唯一限制最终就是时间。但是有了AI的配合，学习所需的时间成本大大降低，因此这些个体的能力得到了极大的放大。看起来是一点点元认知的差别，就能带来最后能力上的巨大的落差。
知识工作者被创智人才取代
而且，学习AI工具本身也具有复利效应。因此，从这个角度看，知识工作者正在被创智人才所取代。
什么是创智人才？
本质上，创造力是原创性地解决复杂问题的能力，我暂且将拥有这种能力的人称为创智人才。目前，我们看到这类人才大致分为三类：
顶尖专家能够在特定领域持续创造新知识，为AI提供新的支持，走在AI的前面。
第二类是擅长跨界链接和创造的人才，他们打破了人类原有的认知和知识结构，类似于达·芬奇时代，通感变得非常重要。
我们需要跳出过去几十年教育中过于专业化、碎片化的问题，因为这种碎片化的知识掌握无法超过AI。
第三类是领导者，人是有情绪的动物，需要领导来推动协同和决策。
公司大概只需要这三类人，剩下的我们都称为“硅基员工”。
创造力革命
我再拔高一下视角，从宏观角度来看，这与我之前提到的智能经济相呼应。为什么说宏观与微观是相连的呢？
德鲁克是上个世纪最伟大的管理学家，他将工业革命划分为三阶段：
第一个阶段是工厂取代手工作坊；
第二个阶段是企业超越工厂，提高管理效率。
哈佛商学院成立于1900年代初，一百多年来一直将MBA视为一个流水线，批量生产具有共同语言的管理者，以提高管理效率。
而过去50年的信息革命则是提高软件的价值，他用“knowledge worker”（知识工作者）这个词来描述那个时代最有价值的人群。
而现在的阶段，AGI将逐步取代人类所有的知识和简单的思考，人类唯一的价值就在于创造力。
正面来看，这也是一个幸福的时代，就像过去的动力取代了人的肌肉一样，我们可以成为脑力工作者，也许我们可以很幸福地成为自由思考者，成为特别有创造力的人。
在AI时代，个体要发展，就是朝着创造力的方向前进。
以硅基员工为起点的组织
回到未来组织这个话题，除了我刚才提到的那三类创智人才之外，剩下的就是以硅基员工为起点的原生AI组织。
智能体不再仅仅是人类的工具，它们将成为人类的合作伙伴。它不是一个简单的代理，也不是一个助手，而是合伙人级别的存在。
第二，创智人才的核心工作是建设智能体，并与智能体合作，充分利用智能体。
那么，实际上组织内部那些常规工作将被AI取代的人，他们就是未来的硅基员工。他们的边际成本趋向于零，不需要激励和管理。只有当智能体第一时间上岗，才能真正产生革命性的变革，实现AI原生。
而且，创智型人才本身就是自驱的，所以他们需要的是激励、对齐（alignment），而不是管理。
未来的组织将分为三层：
● AI架构师
● 将AI模块化后分解的各个配合团队：策略的设计和执行
● 日常工作：硅基员工自动完成
其实未来就是两层人加上无限可扩张的硅基员工的团队，因此，科层制管理的公司制度正在消亡。
共创型的智能组织
未来的组织，我把它叫做“共创型的智能组织”。一群志同道合的创智人才，一起努力、持续学习、提高协作能力，以实现共同的目标。
我们过去所学到的东西都在不断升级。例如，人才密度的概念在过去几年非常热门，但现在对于人才的定义已经完全不同了。
在这个意义上，使命和文化变得更加重要。因为只有志同道合的人才会选择走到一起，仅仅依靠钱是无法吸引他们的，因为他们无论在哪里都能赚到钱。
另外一点也非常重要，管理本质上是一个机械系统的概念，但组织的核心目标是群体智慧的涌现，是一群人如何创造出超越个体的认知，并且这种认知还要超越AI。
它是有机生长的复杂系统，群体智慧的涌现才是组织最核心的目标，这样才能持续创新。大家拼的也不再是运营效率。组织的主导原则是共创，需要建立相应的文化制度和工具。
最后，我希望大家都记住这句话：群体认知达到的高度和提升的速度决定组织的竞争力。
落到现实，只给大家两个建议，接下来肯定大家会听到越来越多的AI化和智能化。
大家只要记住两个指标：
● 第一，公司的业务有多大比例是越来越AI自主经营的？
● 第二，公司内多大比例越来越是硅基员工？
这两个是刚性指标，就是你多大程度上开始真正AI化。每个行业、每个个体的速度不一样，但是方向是确定的，而且这也是最容易入手的地方。
作者：曾鸣 教授，阿里巴巴集团前总参谋长
来源：2025年3月27日，曾鸣书院举办的“智能经济和组织”公开课
相关链接
2026中国知识库知识管理如何做
2026中国企业知识管理知识库5个核心工作
2026中国呼叫中心AI知识库的5个关键工作
经典培训课程
企业AI知识库搭建与运营培训课程
呼叫中心AI知识库培训课程
个人知识体系构建能力课程
书籍和资料
《卓越密码如何成为专家》
《你的知识需要管理》
免费电子书《企业知识管理实施的正确姿势》
免费电子书《这样理解知识管理》
