陈天桥最新观点：下一个10年，管理退出

内容来源：本文转载自微信公众号钛媒体(taimeiti)，笔记侠经授权转载。转载请联系原公众号授权。

责编| 贾宁排版| 拾零第 9349 篇深度好文：3970 字 | 10 分钟阅读

组织管理

笔记君说：

你是否曾为KPI、冗长的汇报链条和繁琐的流程感到疲惫？

你是否觉得，许多管理动作更像是在“补救”人的健忘、分心和局限，而非真正创造价值？

盛大集团、天桥脑科学研究院创始人陈天桥，最近写了一篇文章。

他认为，我们正站在一个巨大的历史拐点上。传统管理的整套逻辑，从KPI到科层制，本质上都是为“人脑”这台生物计算机设计的“补丁程序”。然而，当拥有永恒记忆、全息认知和内生进化能力的AI智能体，开始成为组织的主要执行者时，一切都在发生物理性的改变。

他看到一个根本性的颠覆：未来的企业变革，不再是基于AI做“更好的管理”，而是“管理”本身的逐步退出。

今天这篇文章，我们将一起看到管理学大厦的基石是如何崩塌的，并探索一个全新的AI-Native（AI原生）组织，究竟会长成什么样。

希望今天的内容，对你有所启发。

一、历史的代偿：管理即“纠偏系统”

管理学大师彼得·德鲁克曾说：动荡时代最大的危险不是动荡本身，而是延续昨日的逻辑行事。

今天，我们就站在这样一个危险的临界点。

从系统演化的角度来看，管理学本身就不是一个永恒的真理，这并非因为管理学理论本身的缺陷，而是因为它所服务的对象——碳基生物的大脑在即将被智能体所替代时，管理学存在的前提也会被物理性地移除。

所以，未来的企业变革不是基于AI的“更好的管理”，而是“管理的退出”。

这不关乎对错，这关乎结构的必然。当执行不再依赖生物特征时，基于生物特征构建的制度大厦，其历史使命便已终结。

现代管理学的大厦，实际上是建立在一片名为“生物局限性”的沼泽之上。过去一百年，我们所推崇的全部管理工具，本质上都是为了给人类大脑打上的“补丁”：

我们发明KPI，并非因为它能精准衡量价值，而是因为人类大脑难以在长周期中锁定目标，“遗忘”是碳基生物的常态，我们需要路标；

我们发明科层制，并非因为它高效，而是因为人类的工作记忆只能处理7±2个节点，为了避免认知超负荷，我们被迫通过层级来压缩信息；

我们发明激励机制，并非为了创造价值，而是为了对抗生物体天然的动机衰减与熵增。

管理学从未真正提升组织的“智能”。它是一个精密的“纠偏系统”，试图在人类心智失效之前，用制度锁定正确性。

当执行依赖人类时，企业是一个为适配大脑缺陷而构建的制度容器。

二、智能体的介入：一种全新的“认知解剖学”

那么，我们要引入的替代者究竟是什么？

请大家注意，当我说“智能体（Agent）”时，我指的不是一个运行速度更快的软件，而是一种在认知解剖学上与人类完全不同的存在。

如果我们将人类员工与智能体放在解剖台上对比，你会发现三处根本性的生理差异：

第一，是记忆的连续性。

人类的记忆是瞬时且易碎的，我们依赖睡眠重置，上下文经常断裂。

而智能体拥有永恒记忆，它拥有的不是片段的工作流，而是连续的历史。它不会遗忘，不需要“交接”，它的每一次推理都建立在全量历史的基座之上。

第二，是认知的全息性。

人类受限于带宽，必须通过层级来过滤信息。而智能体拥有全量对齐（笔记侠注：指团队成员或不同部门对项目目标、任务范围、工作标准、时间节点等关键信息达成全面共识，避免因信息不对称导致的工作偏差或冲突）能力。

它不需要通过部门周会来同步信息，整个组织的知识网络对它实时透明。它看到的是全局，而非盲人摸象般的局部。

第三，是进化的内生性。

人类的动力依赖于多巴胺和外部奖赏，容易衰减。而智能体的行动源于奖励模型（用于评估智能体生成的回答质量，引导模型生成更准确、有用、符合伦理和价值观的内容）的结构张力。它不需要被“哄”着工作，它的每一次行动都是为了让目标函数收敛。

这不是更强的员工，这是基于不同物理法则运转的新物种。

三、基石的崩塌：当新物种遇到旧容器

现在，当我们把这种具备“连续记忆、全息认知、内生进化”的新物种，强行塞进为人类设计的旧管理容器时，会发生什么？

系统性的排异反应开始了。那些曾经支撑现代企业的五大基石，正在从“必要的保障”异化为“智能的束缚”：

KPI的崩塌：从“导航”变为“天花板”。

我们要KPI，原本是因为人类容易迷路。但对于时刻锁定目标函数的智能体而言，死板的KPI指标反而限制了它在无限解空间中寻找更优路径的可能性。

这就好比你给自动驾驶汽车画死了一条轨道，却期待它能躲避突发的障碍。

层级结构的崩塌：从“过滤器”变为“阻断器”。

我们要层级，原本是因为人类大脑处理不了太多信息。

但对于能处理千级上下文的智能体，层级结构不再是过滤器，而成了阻碍数据自由流动的“血栓”。在智能网络中，任何中间层都是对信息的无谓损耗。

激励机制的崩塌：从“动力源”变为“噪音”。

用外在激励去驱动智能体，就像试图用糖果去奖励万有引力一样，是无效且滑稽的。它不需要多巴胺，它需要的是精准的数据反馈。

长期规划的崩塌：从“地图”变为“模拟”。

我们要五年规划，是因为我们无法在高频变化中维持长周期的推演。但在智能体手中，静态的战略地图被实时的世界模型模拟所取代。

既然能每秒钟推演一万次未来的可能性，为什么还要死守那张半年前打印出来的旧地图？

流程与监督的崩塌：从“纠偏”变为“冗余”。

传统的监督机制，原本是为了盯着人别犯错。但在智能体内部，理解即执行，感知即行动。监督不再基于对执行过程的怀疑，而是基于对目标定义的再校准。

四、终极形态：AI-Native（AI原生）企业的五项根性定义

如果抛弃了这些生物学的拐杖，一家真正的AI原生企业，它的终极形态究竟长什么样？

这不再是关于一家公司应该购买什么软件，而是关于一家公司应该以何种生物学形式存在。真正的AI原生企业，必须在基因层面完成以下五项重写：

1.架构即智能（Architecture as Intelligence）

传统企业架构是社会学产物，旨在解决人际摩擦。而AI原生的架构是计算机科学产物。

整个组织本质上是一个巨大的、分布式的计算图。

部门不再是权力的领地，而是特定功能的模型节点；汇报线不再是行政命令的通道，而是高维数据流转的总线。企业架构的设计目标，从“管控风险”转变为“最大化数据吞吐与智能涌现”。

2.增长即复利（Growth as Compounding）

传统增长依赖线性的人力堆叠，边际成本随规模递增。AI原生增长依赖认知复利。

智能体的核心特征是“零边际学习成本”。一次成功的边缘案例处理，其实验结果会瞬间同步给全网智能体。

企业的估值逻辑将彻底改变——不再取决于公司人数的规模，而取决于认知结构复利的速度。

3.记忆即演化（Memory as Evolution）

没有记忆的智能只是算法，拥有记忆的智能才是物种。

传统企业的记忆是离散且易碎的“死数据”。AI原生企业必须拥有一个可读写、可进化的长期记忆中枢。

所有的决策逻辑、交互历史与隐性知识，都被实时向量化，沉淀为组织的“潜意识”。这是企业实现时间结构（笔记侠注：在管理学中，“时间结构”通常指的是一段时间内工作任务、活动或资源分配的组织方式，它反映了时间在不同任务、目标或阶段上的分布和安排）的基础，也是智能跨越时间进行自我演化的前提。

4.执行即训练（Execution as Training）

在旧范式中，执行是消耗过程，价值交付即终点。在AI原生范式中，执行是探索过程。

不存在单纯的“执行部门”，所有部门本质上都是“模型训练部门”。每一次业务交互，都是对企业内部“世界模型”的一次贝叶斯更新（笔记侠注：一种基于贝叶斯定理的统计方法和思维模式，用于在已有知识或信念的基础上，根据新出现的证据或数据逐步调整和优化对事件概率或假设的估计）。业务流即训练流，行动即学习。

5.人即意义（Human as Meaning）

这是企业伦理的重构。人类从“燃料”的角色中退出，升维为“意图策展人”与“认知架构师”。

智能体负责在无限的解空间中解决“如何做”的问题，进行路径的极值优化；而人类负责处理那些不可计算的模糊性——定义“为何做”，定义审美、伦理与方向的价值函数。

智能负责扩展可能性的边界，人类负责裁定方向的意义。

结语：智能的黎明

站在新时代前沿，陈天桥说：当管理退出，认知升起。

管理学不会消失，但它将第一次真正建立在智能的地基之上，而非生物学的废墟之上。

AI文明，正在浮现。

未来决定现在，未来将发生什么，决定现在要做什么。未来包括了：AI文明、AI科学、哲学、政治、经济。

正是在这个时代背景下，笔记侠推出了中国首个面向企业家的PPE（政治、经济、哲学）课程。宗旨是让大家回到决策的源头，重构我们的底层认知逻辑，拥有未来5年的决策底牌。

未来，让我们一起做保持清醒和笃定的决策者。

希望你是带领企业走在行业前沿的创始人、CEO，或是核心决策者；

希望你的公司已是细分领域的标杆，或你正带领团队在大型企业里担当要职；

希望你渴望在AI浪潮中牢牢把握方向，做出更聪明、更高效的战略选择；

希望你对商业充满好奇，喜欢深度思考，相信理性决策的力量；

希望你也愿意在交流中碰撞想法，探索未来——

*文章为作者独立观点，不代表笔记侠立场。

PS：各位笔记侠的朋友，跟大家同步一个消息——第五代企业家互生大会暨笔记侠创始人柯洲和他的创业者朋友年度演讲，已经进入最后冲刺阶段，距离正式登场只剩5天了！

他会把这一年观察的20个全球化、数智化、新兴产业化代表性案例，全部浓缩进4小时的演讲里，一起寻找“看不见的新大陆”！

现在开放40个现场名额，与上百位第五代企业家共学。本次报名采取审核制。

好文阅读推荐：