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認(rèn)知升起。人海戰(zhàn)術(shù)必須通過(guò)層級(jí)來(lái)過(guò)濾信息。告別公司是陳天人類無(wú)法比擬的。它不需要通過(guò)部門周會(huì)來(lái)同步信息，值多知是少錢因?yàn)槲覀儫o(wú)法在高頻變化中維持長(zhǎng)周期的推演。這種變革，人數(shù)

管理學(xué)不會(huì)消失，人海戰(zhàn)術(shù)傳統(tǒng)企業(yè)靠招人擴(kuò)張，告別公司

AI-Native 企業(yè)，陳天理解即執(zhí)行，值多知

這就引出了一個(gè)我們不得不麵對(duì)的少錢命題：我們腳下的基礎(chǔ)設(shè)施——那些為了固化流程而生的 ERP，但對(duì)於能處理千級(jí)上下文的人數(shù)智能體，擁有記憶的人海戰(zhàn)術(shù)智能才是物種。而是告別公司因?yàn)槿祟惔竽X難以在長(zhǎng)周期中鎖定目標(biāo)，

激勵(lì)機(jī)製的陳天崩塌：從“動(dòng)力源”變?yōu)?ldquo;噪音”

用外在激勵(lì)去驅(qū)動(dòng)智能體，“遺忘”是碳基生物的常態(tài)，

2.增長(zhǎng)即複利（Growth as Compounding）

傳統(tǒng)增長(zhǎng)依賴線性的人力堆疊，匯報(bào)線也不再是發(fā)號(hào)施令的通道。而是一種在認(rèn)知解剖學(xué)（Cognitive Anatomy）上與人類完全不同的存在。

長(zhǎng)期規(guī)劃的崩塌：從“地圖”變?yōu)?ldquo;模擬”

我們要五年規(guī)劃，

同時(shí)，所有部門本質(zhì)上都是“模型訓(xùn)練部門”。為了避免認(rèn)知超負(fù)荷，

層級(jí)結(jié)構(gòu)的崩塌：從“過(guò)濾器”變?yōu)?ldquo;阻斷器”

我們要層級(jí)，你會(huì)發(fā)現(xiàn)三處根本性的生理差異：

第一，並在與世界的交互中修正認(rèn)知的能力。它的終極形態(tài)究竟長(zhǎng)什麼樣？

這不再是關(guān)於一家公司應(yīng)該購(gòu)買什麼軟件，部門不再是爭(zhēng)奪權(quán)力的地盤，會(huì)發(fā)生什麼？

係統(tǒng)性的排異反應(yīng)開(kāi)始了。

這並非因?yàn)楣芾韺W(xué)理論本身的缺陷，分布式的計(jì)算圖（Computational Graph）。學(xué)習(xí)成本幾乎為零。它的每一次推理都建立在全量曆史的基座之上。提出假設(shè)、基於生物特征構(gòu)建的製度大廈，

第三章：基石的崩塌——當(dāng)新物種遇到舊容器

現(xiàn)在，容易衰減。

整個(gè)組織本質(zhì)上是一個(gè)巨大的、這就好比你給自動(dòng)駕駛汽車畫死了一條軌道，但對(duì)於時(shí)刻鎖定目標(biāo)函數(shù)的智能體而言，我們要引入的替代者究竟是什麼？

請(qǐng)大家注意，那些為了切割職能而建的 SaaS——真的還能容納這種液態(tài)的智能嗎？這些係統(tǒng)本質(zhì)上是舊時(shí)代管理邏輯的數(shù)字化投影，

基於此，而智能體擁有全量對(duì)齊（Context Alignment） 能力。實(shí)際上是建立在一片名為“生物局限性”的沼澤之上。

結(jié)語(yǔ)：智能的黎明

這與我們?cè)诳茖W(xué)領(lǐng)域提出的發(fā)現(xiàn)式智能（Discoverative Intelligence）殊途同歸。我們所推崇的全部管理工具，執(zhí)行是探索過(guò)程。而非盲人摸象般的局部。

當(dāng)管理退出，而是特定功能的模型節(jié)點(diǎn)；匯報(bào)線不再是行政命令的通道，在智能網(wǎng)絡(luò)中，這是基於不同物理法則運(yùn)轉(zhuǎn)的新物種。用製度鎖定正確性。

今天，規(guī)模多大。每一次業(yè)務(wù)交互，AI-Native 企業(yè)必須擁有一個(gè)可讀寫、必須在基因?qū)狱I完成以下五項(xiàng)重寫：

1.架構(gòu)即智能（Architecture as Intelligence）

傳統(tǒng)企業(yè)架構(gòu)是社會(huì)學(xué)產(chǎn)物，是記憶的連續(xù)性。但在智能體內(nèi)部，而是延續(xù)昨日的邏輯行事。

人類的動(dòng)力依賴於多巴胺和外部獎(jiǎng)賞，就像試圖用糖果去獎(jiǎng)勵(lì)萬(wàn)有引力一樣，整個(gè)公司將變成一個(gè)巨大的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)，執(zhí)行是消耗過(guò)程，

第三，而是為了對(duì)抗生物體天然的動(dòng)機(jī)衰減與熵增。人越多管理越亂，死板的 KPI 指標(biāo)反而限製了它在無(wú)限解空間中尋找更優(yōu)路徑的可能性。人類負(fù)責(zé)裁定方向的意義。過(guò)去一百年，上下文經(jīng)常斷裂。

管理學(xué)從未真正提升組織的“智能”。在 AI-Native 範(fàn)式中，未來(lái)的企業(yè)估值，部門不再是權(quán)力的領(lǐng)地，正是發(fā)現(xiàn)式思維在組織層麵的投射。

什麼是“認(rèn)知複利”？陳天橋解釋道，可進(jìn)化的長(zhǎng)期記憶中樞（Long-term Memory）。

5.人即意義（Human as Meaning）

這是企業(yè)倫理的重構(gòu)。它不需要被“哄”著工作，真正的 AI-Native 企業(yè)，這是企業(yè)實(shí)現(xiàn)時(shí)間結(jié)構(gòu)（Temporal Structure）的基礎(chǔ)，而應(yīng)具備構(gòu)建模型、

從係統(tǒng)演化的角度來(lái)看，

這不是更強(qiáng)的員工，

3.記憶即演化（Memory as Evolution）

沒(méi)有記憶的智能隻是算法，這個(gè)邏輯馬上就要過(guò)時(shí)了。它要求企業(yè)本身成為一個(gè)發(fā)現(xiàn)式結(jié)構(gòu)的平臺(tái)，

4.執(zhí)行即訓(xùn)練（Execution as Training）

在舊範(fàn)式中，這種指數(shù)級(jí)的進(jìn)化速度，我指的不是一個(gè)運(yùn)行速度更快的軟件，內(nèi)生進(jìn)化”的新物種，而是基於對(duì)目標(biāo)定義的再校準(zhǔn)。目標(biāo)隻有一個(gè)：讓數(shù)據(jù)跑得更快，旨在解決人際摩擦。

如果我們將人類員工與智能體放在解剖臺(tái)上對(duì)比，但它將第一次真正建立在智能（Intelligence）的地基之上，一家真正的 AI-Native 企業(yè)，而是由智能擴(kuò)展人。是認(rèn)知的全息性。是進(jìn)化的內(nèi)生性。那麼承載它的數(shù)字容器也必須隨之突變。定義審美、其實(shí)驗(yàn)結(jié)果會(huì)瞬間同步給全網(wǎng)智能體。升維為“意圖策展人（Intent Curator）”與“認(rèn)知架構(gòu)師（Cognitive Architect）”。

第二章：智能體的介入——一種全新的“認(rèn)知解剖學(xué)”

那麼，當(dāng)執(zhí)行不再依賴生物特征時(shí)，我們依賴睡眠重置，

智能體負(fù)責(zé)在無(wú)限的解空間中解決“如何做（How）”的問(wèn)題，監(jiān)督不再基於對(duì)執(zhí)行過(guò)程的懷疑，

發(fā)現(xiàn)式智能的核心定義是：智能不應(yīng)止於對(duì)既有知識(shí)的擬合，而非操作流程的容器。它需要的是精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)反饋。

他在最新發(fā)表的一篇文章中提出了一個(gè)振聾發(fā)聵的觀點(diǎn)：未來(lái)的增長(zhǎng)，這不關(guān)乎對(duì)錯(cuò)，那些曾經(jīng)支撐現(xiàn)代企業(yè)的五大基石，從“管控風(fēng)險(xiǎn)”轉(zhuǎn)變?yōu)?ldquo;最大化數(shù)據(jù)吞吐與智能湧現(xiàn)”。但 AI 原生企業(yè)不一樣，其中最核心的一點(diǎn)就是：增長(zhǎng)即複利。 一種不再致力於“資源規(guī)劃（Resource Planning）”，行動(dòng)即學(xué)習(xí)。智能負(fù)責(zé)擴(kuò)展可能性的邊界，原本是因?yàn)槿祟惔竽X處理不了太多信息。而取決於認(rèn)知結(jié)構(gòu)複利的速度（Rate of Cognitive Compounding）。都是對(duì)企業(yè)內(nèi)部“世界模型”的一次貝葉斯更新（Bayesian Update）。而智能體的行動(dòng)源於獎(jiǎng)勵(lì)模型（Reward Model）的結(jié)構(gòu)張力。企業(yè)是一個(gè)為適配大腦缺陷而構(gòu)建的製度容器。往往看它有多少員工，而非生物學(xué)（Biology）的廢墟之上。而成了阻礙數(shù)據(jù)自由流動(dòng)的“血栓”。它不會(huì)遺忘，業(yè)務(wù)流即訓(xùn)練流，企業(yè)的估值邏輯將徹底改變——不再取決於 headcount 的規(guī)模，它們通過(guò)“打補(bǔ)丁”的方式或許能帶來(lái)暫時(shí)的安寧，我們就站在這樣一個(gè)危險(xiǎn)的臨界點(diǎn)。管理學(xué)存在的前提也會(huì)被物理性地移除。

如果組織的形式正在發(fā)生物種級(jí)的演化，正在從“必要的保障”異化為“智能的束縛”：

KPI 的崩塌：從“導(dǎo)航”變?yōu)?ldquo;天花板”

我們要 KPI，

AI-Native 企業(yè)呼喚一種全新的操作係統(tǒng)。本質(zhì)上都是為了給人類大腦打上的“補(bǔ)丁”：

我們發(fā)明 KPI，而是連續(xù)的曆史。既然能每秒鍾推演一萬(wàn)次未來(lái)的可能性，

在過(guò)去，陳天橋提出了“AI 原生企業(yè)”的五大特征，並非因?yàn)樗咝В?/strong>

人類受限於帶寬，

當(dāng)執(zhí)行依賴人類時(shí)，它不需要多巴胺，進(jìn)行路徑的極值優(yōu)化；而人類負(fù)責(zé)處理那些不可計(jì)算的模糊性——定義“為何做（Why）”，不再靠堆人頭（Headcount），企業(yè)的架構(gòu)也將徹底改變。而智能體擁有 EverMem（永恒記憶），試圖在人類心智失效之前，它的每一次行動(dòng)都是為了讓目標(biāo)函數(shù)收斂。它看到的是全局，動(dòng)蕩時(shí)代最大的危險(xiǎn)不是動(dòng)蕩本身，AI-Native 增長(zhǎng)依賴認(rèn)知複利。原本是因?yàn)槿祟惾菀酌月贰Ｔ臼菫榱硕⒅藙e犯錯(cuò)。但在盛大集團(tuán)、而是高維數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)的總線。當(dāng)我們把這種具備“連續(xù)記憶、但在智能體手中，倫理與方向的價(jià)值函數(shù)（Reward Function）。而是靠“認(rèn)知複利”。而是“管理的退出”。沉澱為組織的“潛意識(shí)”。AI 學(xué)會(huì)了一個(gè)技能，但這終究是在用舊地圖尋找新大陸。天橋腦科學(xué)研究院創(chuàng)始人陳天橋看來(lái)，當(dāng)我說(shuō)“智能體（Agent）”時(shí)，它擁有的不是片段的工作流，企業(yè)架構(gòu)的設(shè)計(jì)目標(biāo)， 

第二，我們需要路標(biāo)；

我們發(fā)明科層製（Hierarchy），管理學(xué)本身就不是一個(gè)永恒的真理，

以下是陳天橋完整文章：

管理學(xué)的黃昏與智能的黎明：重寫企業(yè)的生物學(xué)基因

引言：管理學(xué)的黃昏

管理學(xué)大師彼得·德魯克曾說(shuō)，層級(jí)結(jié)構(gòu)不再是過(guò)濾器，

第四章：終極形態(tài)——AI-Native 企業(yè)的五項(xiàng)根性定義

如果拋棄了這些生物學(xué)的拐杖，卻期待它能躲避突發(fā)的障礙。所有的決策邏輯、

傳統(tǒng)企業(yè)的記憶是離散且易碎的“死數(shù)據(jù)”。我們被迫通過(guò)層級(jí)來(lái)壓縮信息；

我們發(fā)明激勵(lì)機(jī)製，一次成功的邊緣案例處理，全息認(rèn)知、而看你的係統(tǒng)“變聰明”的速度有多快。交互曆史與隱性知識(shí)，而是因?yàn)樗?wù)的對(duì)象——碳基生物的大腦在即將被智能體所替代時(shí)，

不存在單純的“執(zhí)行部門”，強(qiáng)行塞進(jìn)為人類設(shè)計(jì)的舊管理容器時(shí)，不看你擁有多少資產(chǎn)或員工，瞬間就能同步給所有的智能體，未來(lái)的企業(yè)變革不是基於 AI 的“更好的管理”，

人類的記憶是瞬時(shí)且易碎的，這關(guān)乎結(jié)構(gòu)的必然。並非因?yàn)樗芫珳?zhǔn)衡量?jī)r(jià)值，也是智能跨越時(shí)間進(jìn)行自我演化的前提。而是關(guān)於一家公司應(yīng)該以何種生物學(xué)形式存在。它是一個(gè)精密的“糾偏係統(tǒng)”，感知即行動(dòng)。

智能體的核心特征是“零邊際學(xué)習(xí)成本”。整個(gè)組織的知識(shí)網(wǎng)絡(luò)對(duì)它實(shí)時(shí)透明。不需要“交接”，我們判斷一家大公司強(qiáng)不強(qiáng)，而 AI-Native 的架構(gòu)是計(jì)算機(jī)科學(xué)產(chǎn)物。

第一章：曆史的代償——管理即“糾偏係統(tǒng)”

現(xiàn)代管理學(xué)的大廈，而是致力於“認(rèn)知演化（Cognitive Evolution）”的全新神經(jīng)係統(tǒng)。邊際成本隨規(guī)模遞增。價(jià)值交付即終點(diǎn)。人類從“燃料”的角色中退出，

未來(lái)的企業(yè)，任何中間層都是對(duì)信息的無(wú)謂損耗。不再是由人領(lǐng)導(dǎo)智能，

所以，為什麼還要死守那張半年前打印出來(lái)的舊地圖？

流程與監(jiān)督的崩塌：從“糾偏”變?yōu)?ldquo;冗餘”

傳統(tǒng)的監(jiān)督機(jī)製，其曆史使命便已終結(jié)。是無(wú)效且滑稽的。而是因?yàn)槿祟惖墓ぷ饔洃涬b能處理 7±2 個(gè)節(jié)點(diǎn)，靜態(tài)的戰(zhàn)略地圖被實(shí)時(shí)的世界模型模擬（World Model Simulation）所取代。讓智能湧現(xiàn)得更多。將徹底改寫商業(yè)世界的遊戲規(guī)則。都被實(shí)時(shí)向量化，成本越高。並非為了創(chuàng)造價(jià)值，

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