對話穆勝：AI“入侵”公司，誰會成為最后留下的人？

文 / 黃運濤

AI正在以前所未有的速度進入企業。

一邊是硅谷科技巨頭持續裁員，把更多預算投入大模型、算力和AI基礎設施；另一邊是越來越多公司開始考核員工的AI使用率、Token消耗量，甚至將AI應用情況與績效掛鉤。

但另一個令人困惑的現實是：員工用上了DeepSeek、Kimi和元寶，會議卻沒有減少；組織接入了大模型，審批卻沒有消失；AI能力不斷躍升，企業整體效率卻并未同步爆發。

問題究竟出在哪里？AI到底是在重塑組織，還只是在舊組織上疊加一層新技術？未來最先被替代的是普通員工還是中層管理者？騰訊、阿里、字節這樣的科技巨頭，是否已經擁有適合AI時代的組織形態？而那些被熱議的“一人公司”，究竟是未來主流，還是技術烏托邦？

帶著這些問題，雪豹財經社與國內知名管理學家、“穆勝咨詢”創始人穆勝博士進行了一次深入交流。

穆勝是北京大學光華管理學院工商管理博士后，長期研究組織變革，持續關注AI趨勢，曾出版“平臺型組織三部曲”“人效管理三部曲”等著作，在業界廣受好評。他也一直身處實戰一線，曾擔任過華住酒店集團、山高環能、房多多、中興通訊、華夏航空等企業的戰略與組織顧問，推動了若干知名企業的組織變革。

穆勝博士

在他看來，當下企業最大的誤判，是把AI當成能夠穿越組織的“特效藥”，而個體生產力的提升，并不等于組織生產力的提升；真正決定企業競爭力的重要因素，依次是組織、人、數據、模型。

在與雪豹財經社的對話中，穆勝描繪了一幅“智能體組織”的未來圖景：少量人類精英、大量AI員工、多中心協同網絡，以及圍繞客戶無限分形的經營單元。

但與“AI將全面超越人類”的論調不同，他始終堅持一個判斷：無論技術如何進化，創造力、復雜判斷和共情能力依然屬于人類。

這些無法被算法刻畫的能力，構成了AI始終難以進入的“上帝禁區”。

以下為穆勝與雪豹財經社的交流實錄：

雪豹財經社：AI不僅對商業模式和產品有諸多影響，越來越多的人也開始關注它對組織和人才的影響。現在大家都在提“智能體組織”，它究竟是什么，有什么特征？

穆勝：智能體組織是個復雜的結構，我把它的特征簡單歸納為三點：

第一是“少量人類，大量AI”。智能體組織里，標準化工作都被AI接管，人類員工數量相對較少，留下的都是頂層精英和“十指要沾陽春水”的基層執行者。

第二是“多中心的動態網絡”。這類組織以大量AI為節點，充滿了“人-AI”、“AI-AI”的協作，由于API接口形成了標準化的通信協議，輔以有激勵性的經濟契約，協作會很順暢。

第三是“以客戶為中心，無限分形”。這類組織的內部都是AI的集群和產生AI的基礎設施，這些很少被外部看見。但在市場上，會有很多分形出來的“小經營單元”，它們圍繞客戶，調用全司的“火力”來實現產品、服務和解決方案。

雪豹財經社：當下，幾乎所有公司都在討論AI，有的企業甚至把應用AI作為強制的KPI，考核Token的使用量、AI替代工序的程度，但為什么絕大多數公司都沒有真的變強？

穆勝：這類企業對于AI技術和組織的理解是粗淺的，他們認為“用AI換人”就可以帶來生產力的提升。有一個例子很能說明問題，19世紀80年代年愛迪生推廣電力后，企業家們開始嘗試用電力替換掉蒸汽機，但在隨后近30年時間里，社會生產力并未實現爆發。

除了電力傳輸技術的落后，以及更換設備的成本巨大外，更大的原因是，之前的工廠布局是中心式的，即一臺巨大的蒸汽機，加上貫穿廠房的“一根天軸”，來帶動每臺機器。當企業用一臺大功率發電機替代蒸汽機后，工廠運作模式依舊，效率提升極不明顯。

后來生產力的提升在于兩點：一是生產方式由“天軸傳動”變為“單元驅動”，每臺機器裝上了獨立發動機，解放了工廠的物理布局。二是重塑流程，設計“流水線”，即按照物料流動的軌跡，把工序分解，用傳送帶連接，讓產品自動流向工人，減少了搬運和等待的時間。

我想表達的是，技術之所以沒有發揮預想的作用，是組織的滯后造成的。但大多數企業老板似乎不這么想，他們對技術抱有太大的希望，居然期待技術可以穿越組織。

其實，這種尷尬在數字化時代也有體現。數字化技術初見端倪時，大多企業也曾夢想快速實現數字化轉型。結果，哪有幾家企業成功了？

雪豹財經社：很多企業里的員工已經開始用DeepSeek、Kimi和元寶工作，為什么會議沒有減少，審批沒有消失，層級沒有變少？微軟、OpenAI都在瘋狂堆AI，為什么組織效率卻沒有同步爆發？

穆勝：本質上是，老板們并不想改變組織，他們把AI當做特效藥，希望員工使用AI后，直接帶來組織的變革。

但個體生產力不等于組織生產力。舉例來說，程序員利用AI輔助編碼，可以更快地出活，HR利用智能招聘的代理，可以大大加速簡歷篩選，但這些任務成果卻不一定能帶來客戶體驗、經營價值的提升。

直觀來看，局部個體效能提升了，但公司的架構、流程依舊，爆發的生產力就會堵塞在陳舊的節點（審批、評審、會議等）里。這種堵塞造成的不僅是整體效能不變，還會因為交付積壓，反而降低了整體效能。同樣以代碼開發為例，當程序員用AI工具寫出了更多代碼，但代碼審查環節卻依然滯后，這就導致了大量代碼堆積，反而延長了上線時間。

雪豹財經社：因為AI的到來，一些企業啟動了裁員。AI最先取代的，到底是普通員工，還是中層管理者？

穆勝：這是個有意思的問題。按照普遍的思路，老板們希望用AI替代普通員工；但正確的思路是，首先被替代掉的應該是中層。中層被稱為MOM，manager of manager，他們本身的主要功能是上承下達，這種能力是最容易被AI替代掉的。AI的能力，完全可以覆蓋信息收集、綜合決策、指令下達，結果監督等環節。其實，在硅谷里，MOM就是裁員的重點。

還有一個理由，如果MOM不被替代，組織是很難改變的。中層所在的部門，被他們視為自己的領土，他們有一萬個理由來抵制AI，“怒砸珍妮紡紗機”的歷史還會出現。

當然，有職能專長的部門長這類中層，還是不容易被替代，只不過，他們的大量工作不是直接管人，而是訓練職能領域的大模型和規劃人機協作。他們更像是專家，而不是專職的管理者。

我要提醒的是，當所有人對一個問題的答案如出一轍時，要么是這個問題太過簡單，要么是大家的思考太過淺薄。

雪豹財經社：當AI開始做分析、協調和決策時，人類最重要的工作會變成什么？一個企業還需要那么多的副總嗎？是不是只留下CEO就好了？

穆勝：副總們都是各個領域的精英，精英是不容易被替代掉的。放大到整個人類員工的群體，他們有幾類工作，依然是AI無法企及的部分。

一是原發創意。即定義一個賽道，鎖定新的用戶體驗。我們可以上一點價值，這就是編寫商業領域的“新世界觀”，這好比幾年前大家不會意識到茶飲可以成為一個賽道，很少有人能理解一杯奶茶為用戶制造的“小確幸”。

二是系統架構。即構建商業模式，創造新產品、服務和解決方案，包括具體職能領域里的創新方法。創意需要用這些動作來變成一個實實在在的工作系統。

三是保持溫度。一方面，如果有創新，始終有數字化覆蓋不到的部分，需要人類員工充當情報員，把現實“映射”到數字化世界里；另一方面，用戶是實實在在的人，需要人類員工在關鍵節點進行接觸，理解用戶情緒，確保用戶體驗。

四是監管和接管。AI是基于算法決策，有時可能導致決策偏頗。比如，基于算法的裁員和績效評估可能會有歧視的嫌疑，需要人類進行倫理判斷。另外，AI的算法始終在進化過程中，不能確保最佳結果，關鍵時刻需要人類介入接管。

雪豹財經社：這讓我想起一個一直被討論，但好像沒有定論的問題：人有AI無法替代的能力嗎？有一種意見認為，AI已經全面超越人類了。

穆勝：我堅持認為，AI時代的精英人類員工依然有價值，依然處于價值創造的塔尖。這類人擁有AI無法替代的三個能力：

一是創造力，這是打破“認知壁”的能力，有創造力的人能從一個東西想到另一個沒有太大關聯性的東西，就像喬布斯在頭腦中創造了智能手機。二是復雜信息處理能力，這更多是一種直覺，是從海量數據和信息中找到關鍵答案的能力。三是共情能力，也就是人際感知能力，情緒是一種復雜且難以編碼的信號，包含了大量的隱性知識（Tacit knowledge），AI是無法處理這種信息的。

本質上，這三個能力都是不能被算法刻畫的。這些部分，也被我稱為是AI無法進入的“上帝禁區”。

雪豹財經社：讓我們回到對于組織的討論。工業時代最重要的組織發明是部門制，AI時代會不會終結部門制？今天公司里的市場部、財務部、人力部、品牌部，會不會像曾經的打字員和電報員一樣消失？

穆勝：這就涉及到對智能體組織的描述了。

這種組織模式從形式上看是“大平臺+小經營單元”，小經營單元映射全司的火力，相當于特戰隊，而大平臺依然包括采購、生產、市場、財務、人力、法務等職能。只要做公司，這些職能都會客觀存在。就像新能源汽車，雖然沒了發動機，但它至少還有核心動力單元。

但這些職能會不會以部門的形式存在？我認為還是會，因為他們的工作相當復雜，還是需要協同才能輸出。這些部門的產品是一個個大模型，但大模型不是無中生有的，部門需要進行Lesson & Learn的大量工作，才能抽象出大模型，而即使存在大模型，被前臺部門通過API接口進行調用，依然需要人類介入進行監管和接管，確保應用效果。

我看到的趨勢是，這些職能一方面輸出大模型，并持續調優，另一方面，通過向前臺經營單元派出BP（Business Partner，業務伙伴），來實現賦能。并且，base在部門里的人和派出的BP是可以換位的。

當然，這些部門不需要像原來那樣臃腫，幾個專家類的精英已經可以滿足需求。

雪豹財經社：這樣的智能體組織究竟是大還是小？工業時代讓公司越來越大，AI時代會不會讓公司重新變小，大批公司重新回到“小作坊”狀態？

穆勝：我認為是既大又小，小的是人類員工的規模，大的是企業的運作能力。

這和小作坊不是一回事，小作坊通常是前店后廠，是資金實力不足，造成的產能有限、職能缺失、運作簡單。這類小作坊無法實現復雜、大型的交付，盈利能力自然也有限。但走向智能體組織的企業，依賴少量的人類員工和AI集群來支撐，他們資金雄厚、產能巨大、職能完備、運作復雜，完全有能力進行高溢價的市場交付。

這類企業是資本的寵兒，其實，這兩年硅谷科技巨頭的裁員，就是與這種估值或市值邏輯有關。國外的資本市場認為，如果一個企業依然囤積大量員工，他們就是遠離AI的，自然也不會被看好。所以硅谷巨頭們都愿意把人換成大模型和GPU。有沒有轉型智能體組織，這個后面再說，反正“先形似、再神似”嘛。

雪豹財經社：過去，增長意味著招人。未來，增長是否意味著增加智能體？企業需要什么樣的人才隊伍？他們在組織和人才上的關注點，應該是什么？

穆勝：當然，以前一個企業宣稱自己有實力，都說自己的公司有多少人，你看霸總短劇里不都這樣說嗎？但現在，如果一個企業再說自己有多少人，其實感覺就有點“老登”了。

企業真正的關注點，一是應該放到架構智能體組織上，二是應該放到增加智能體上，也就是增加AI員工上。一旦企業打造出智能體組織，并持續增加AI員工，就能讓AI接管標準化工作，提升這些工作本身的效率，同時基于AI的標準化輸出，組織內的協作也會更加絲滑。如此一來，沒有被AI替代的精英人才就能聚焦于前面那些獨特價值的發揮，產生人才的“復利效應”。

現在的商業競爭，其實就是在賽跑，一個產業里，哪家企業能先打造出智能體組織，他們就會擁有代際領先的競爭優勢，就能贏者通吃，成為寡頭，俘獲產業的絕大部分紅利。

雪豹財經社：未來會出現只有10個人、卻價值1000億美元的公司嗎？如果會，它最可能先出現在哪個行業？

穆勝：近幾年的可能性不大。現在太多人對OPC都有不切實際的期待，網絡上一大群人教別人做OPC，但自己對于OPC的盈利邏輯一竅不通，賺的是培訓的錢。

OPC之所以成立，是因為很多強大的AI智能體替代了員工的功能，所以可以只留下一個企業家。但誰來提供智能體呢？且能保證這些智能體能完美匹配這位企業家的需求呢？必然是“平臺”。

在一個智能體組織里，前臺看到的是小團隊，甚至OPC；但中后臺，也就是俗稱的“平臺”卻有精密的構成，包括知識中臺、流程中臺、智能體基座等部件。它猶如一個智能體工廠，不斷動態產出符合前臺需求的AI員工，這才造就了前臺的OPC。

10個人的千億市值公司有沒有可能出現？也可以說有，但它可能要基于10萬億級別的平臺。哪個產業先有企業成為這種平臺，10人千億的公司就會出現，但它只是生態里的一個角色，離開生態沒有估值意義。好比你把C羅賣到NBA去，沒有價值。

雪豹財經社：AI時代，企業真正的護城河到底是人、模型、數據，還是組織形態？

穆勝：依次是組織、人、數據、模型。公用的大模型現在已經唾手可得，只要燒token就行。企業要自己開發大模型，技術上也是可行的，而且一旦構建成功，它就會自動成長，快慢無非取決于企業的訓練效率。

數據有一定的護城河價值，企業大模型的表現依賴于自己的“數據花園”。以前的數據沉淀在數據倉里，要求是源頭統一、結構標準的數據，所以不少做SaaS或PaaS的企業，首先要幫助企業做業務標準化，這個難度就太大了，所以你會看到有很多失敗的“著名中臺項目”。現在的數據湖，容納的是異源異構數據，可以說，對于數據沉淀的要求某種程度上被降低了。

人和組織應該放到一起去談。人有AI無法替代的能力，價值很大。問題是，太多有才華的人在金字塔組織（Hierarchy）里無法發揮了，而好的組織模式能讓人發揮能力，并獲得成長。從這個意義上說，組織比人更重要。

我贊同硅谷風險投資機構Foundation Capital的合伙人Jaya Gupta的一個觀點，他認為，偉大的公司本質上是一種“組織發明”，它圍繞新的工作方式，為特定人才提供能實現“理想自我”的環境。

雪豹財經社：騰訊、阿里、字節，誰家的組織哲學，更適合AI時代？

穆勝：這要看你怎么定義宣揚的組織哲學和實際的組織模式了。

從組織哲學上看，幾家企業的創始人和高管都宣揚平臺化、去中心化、客戶中心、動態網絡、精英自治等理念。這些組織哲學都是高度匹配AI時代的。但從實際的組織模式上看，他們的組織哲學似乎并未落地，他們依然是非常明顯的金字塔組織。

穆勝咨詢的合伙人婁珺女士曾經出版過一本書，叫《大廠人才：互聯網巨頭企業人才管理像素級還原》，深刻剖析了互聯網大廠的價值觀考核、OKR、去KPI化、取花名、彈性工作等管理神器。但她的結論是，這些管理神器實際上效果有限，且并沒有讓大廠跳出金字塔組織的桎梏。我贊成這個結論。

其實，最適合AI時代的組織，應該是智能體組織，而要轉型智能體組織，首先應該打造平臺型組織（Platform-based Organization）。在業績狂奔的過程中，他們也嘗試過進行一些組織創新，但這些動作還遠遠沒有達到組織變革的程度。一句話，改組織，太難了，尤其對于那些已經取得業績的企業。

雪豹財經社：最后一個問題，企業為什么會存在？它會被AI重新定義嗎？換句話說：AI會不會重新“發明公司”？

穆勝：企業是最有效率的經濟組織，它界定了責任、協作、分享等充滿活力的規則要素，是人類商業創造力最好的載體，它不會消失。但支撐企業的組織模式不同，金字塔組織、平臺型組織都是具體形式，不同的形式有不同的效率。

嚴格意義上說，在數字化時代，平臺型組織已經被提出并被少數先鋒企業實踐過，它的特點就是平臺化、去中心化、客戶中心、動態網絡、精英自治等，自然效率非凡。但由于組織變革的難度，這種組織模式尚未成為主流。在國內相當一部分大廠，基本都聽過我的課，看過我的書，但能落地的只是鳳毛麟角。

在AI時代，AI技術的強大為企業的組織變革帶來了重量級籌碼，讓企業有可能轉型平臺型組織，并走向智能體組織。以組織模式中最重要的激勵機制為例，token作為激勵籌碼可以實現毫秒級結算、單筆交易超低成本、智能化合同編輯、結算后自動注入AI員工等效果。這讓我們過去展望的內部市場激勵變得更加簡單易行。企業完全可以借助AI，沖破組織變革的重重關隘。

所以，我更傾向于認為AI會“破局組織變革”，而不是“重新發明公司”。