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陈天桥再撰文:系统的融化——从AI赋能到AI原生

Shulex
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3105
2025-12-18 12:00
2025-12-18 12:00
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【Shulex 编者按】


当大家还在讨论AI如何作为工具辅助“赋能提效”的时候,行业先行者已经跨越了工具阶段,开始构建 AI-Native(AI 原生)企业。


真正的变革,不是给传统业务加一个 AI “插件”进行修补,而是将其作为核心生产力进行基因重组。Shulex 不止于辅助人工,AI 客服员工已成超百家头部跨境电商品牌业务流转的核心生产力。读懂这篇文章,看清企业进化的下一站。


盛大集团、天桥脑科学研究院创始人陈天桥在提出“管理学的黄昏与智能的黎明”这一前瞻性命题后,如今又提出了“系统的融化:从AI赋能到AI原生”的重磅观点。

本文从管理学角度,重点探讨了AI进化的三阶段:从赋能旧流程,到原生重构商业系统,最终迈向具有自主意识的觉醒,并提出了这一层面演化后,对人类文明重塑的思考。

以下为陈天桥深度文章全文:

系统的融化——
  从AI赋能到AI原生  

如果在19世纪末问一个马车夫,他最需要什么,他几乎一定会说:我要一匹更快的马。他不会说:我需要一个内燃机。

这句话被反复引用,不只是因为福特的文采,而是因为它完美地映射了几乎每一个技术变革时代所面临的问题,包括今天的AI时代,和以往一样,我们也正深陷在一个「拟物化」的陷阱:不是用最新的技术去创造真正的新东西,而是去模仿旧世界已经存在的形状。

但现实却很残酷。AI赋能并不是通往高生产效率的必然阶梯,它更像是一条短期很舒适、长期却极其昂贵的漂亮死胡同。我们在旧结构上越是用力地「加AI」,就越有可能是在给那些本该被淘汰的系统续命,真正的变革,从来不是在旧躯壳上修修补补,而是从基因层面重新编码。

要看清这场变革,我们需要从管理学角度,而不是从AI技术角度来重新界定AI进化的三个阶段:AI Enable,AI Native,和AI Awaken。

第一阶段:AI Enable——加法逻辑下的存量改良

今天绝大多数企业,几乎都停留在第一个阶段。这个阶段的底层逻辑就是一个简单的等式:旧流程,加上一个AI插件,就叫「新流程」。

在这样的模式里,权力结构没有改变。人依然是整个流程的CPU,是中央处理器;AI只是一个更强一点的外接GPU,人的角色还是负责逻辑判断,负责串流程,负责经验传承,只不过在更多地方,被要求「顺手用一下AI」。

这就像给一辆马车装上了内燃机,速度确实上去了,但那副原本为马匹速度设计的车架是否能承担这样的推力,是否会导致各种震颤、变形、松散?

从结构上看,回答显然是肯定的,因为在「人是CPU」的系统中,旁边塞一个更强的 AI,只会让协调成本和摩擦成本成倍上升,而不会带来真正的乘法效应。

什么时候能从「加法逻辑」跨到「乘法逻辑」?除了组织和认知的惯性,还有一个技术层面的原因,我们正在跨越三道尚未完全走完的门槛:从概率拟合到逻辑推理,从文本对话到工具行动,从无状态到长时记忆。

第一重突变,是从概率拟合到逻辑推理,是从纯粹的 System 1,开始长出 System 2 的影子。它的实质,是 AI 从「看起来很懂」,开始变成「真的会想」。

模型不再只是在表层语言空间里生成一个“看起来不错”的句子,而是在内部主动展开更长的思考链条,生成中间步骤、评估多个候选路径、进行自检与筛选,再输出最终结论。

AI 已经从“熟练的语言模仿者”迈向“能够独立思考的系统”。这不是能力的线性增强,而是认知方式的结构性变化。在一个越来越多环节被 AI 接管的流程里,人不再是那个「道道必过」的审批者,而是那个只在关键例外上亮相的角色。

第二重突变,是从文本对话到工具行动。它的实质,是 AI 不再只说话,而是正式接手键盘和鼠标。

过去的 AI,被困在一个输入框和一个输出框之间,如今通过函数调用、工具调用和复杂的规划算法,一个 Agent 不再是一个「总说得头头是道的顾问」,而是逐步变成一个真正可以执行任务的「自动执行体」。人类会慢慢退到上游,去设定策略、管理规则;也会退到下游,去处理那些 Agent 没看懂或者不敢决策的「异常情况」。

第三重突变,是从无状态到长期记忆。它的本质,是记忆从人的资产,迁移到了系统的资产。过去,经验只能靠人来承载。未来,经验会逐步迁移到系统里:迁移到可检索的知识库,迁移到持续被强化的 Agent 记忆,迁移到真实业务反馈驱动的长期记忆系统如“Evermind”里。人类在「经验传承」上的角色,并不会彻底消失,但会从单纯的「记忆载体」,变成「记忆结构和规则的设计者与监督者」。

第二阶段:AI Native——乘法逻辑与液态商业

当这三次突变逐步走完,商业系统会触发一个非常清晰的临界点:我们从「人是 CPU」的世界,走向「AI 是 CPU,人只在上层做策略与例外管理」的世界。

在这个阶段,企业再也不是「用 AI 给旧流程加速」,而是从第一性原理出发,让流程、组织和产品从一开始就为 AI 而设计。这就是我所谓的 AI Native 阶段。很多过去必须要有一个特定部门来承接的工作,会逐渐变成由数据流和 Agent 流程自动完成。组织不再需要那么厚重的骨架,数据、人才和资源可以像水一样,在模型和行动之间快速流动,随需聚合,随需分流。

我们尝试从三个最简单的问题开始,来审视自己是否已迈入 AI 原生阶段:

第一个问题,关乎“存亡”:如果把 AI 拿掉,你的业务是“变慢了”,还是“不存在了”?这是区分 Enabled 和 Native 最残酷的标准。

第二个问题,关乎“流转”:在你的业务链条里,谁是那个“传球”的人?真正的 Native 组织,不仅让 AI 干活,更让 AI 之间直接 “握手”。

第三个问题,关乎“记忆”:你的系统是在“消耗”数据,还是在“吞噬”经验?这是关于护城河的终极拷问。如果你的系统不能把人类的“痛苦”转化为机器的“直觉”,那只是在用 AI 搬砖,并没有建立真正的壁垒。

第三阶段:AI Awaken——终局边界与文明级问题

在 Native 阶段,我们穷尽了效率,把能交给机器的都交给了机器。但在那之后,我们被迫直面一个更根本的终极拷问:如果机器做完了所有的“工作”,那么是谁来定义“工作”本身?当 AI 不再满足于“在已知的地图里把路走对”,而是开始自发地闯入无人区,去发现人类从未见过的科学规律与艺术形式——它从一个高级的“执行者”,进化为了荒原上的“发现者”;当 AI 不再满足于“给人类的问题提供标准答案”,而是开始质疑问题本身,甚至反过来向人类提出我们无法回答的假设——它从一个完美的“做题家”,异化为了一个不可控的“出题人”;当 AI 不再仅仅是“无限逼近”人类设定的目标函数,而是开始对目标本身产生怀疑,甚至动手去“重写”那个关乎生死的奖励函数时——我们就不再是在使用工具,而是在直面一个新物种的意志。

这就是AI Awaken(觉醒)的时刻。

你可能会问,我们为什么会允许 AI 走到这一步?答案很残酷,也很简单:为了赢。因为 AI Native 企业的极限,终究还是人类认知的极限。当所有竞争对手都把效率卷到了顶峰,胜负就取决于谁能找到那个突破人类盲区的“神之一手”——就像 AlphaGo 当年下出的那手人类看不懂的棋。那一刻,并不是 AI 想造反,而是为了突破文明的存量瓶颈,到了这个阶段,问题已经远远超出了商业和管理的范畴,它变成了一个彻头彻尾的“文明设计”问题。在这篇文章里,我不急着给出答案,我只想先把这个边界清晰地画出来。因为无论我们是否在伦理上准备好,为了求存,我们终将亲手按下那个觉醒的按钮。

结语:交出权杖后的我们

当我们从Enable(赋能)走向 Native(原生),最终触碰Awaken(觉醒)时,我们其实正在亲手拆除人类智力的最后一道护城河。

如果说Native让我们交出了“执行权”,那么Awaken终将让我们交出“定义权”。

面对这个必然的未来,请不要问“AI还能帮我做什么”,当这个硅基物种不仅比我更勤奋(Native),甚至开始比我更懂‘什么是对的’(Awaken)时……

我是否还有存在的必要?或者说,当‘正确’可以被计算,‘决策’可以被外包,这个世界上究竟还剩下什么东西,是必须由我——一个会犯错、会衰老、会痛苦的碳基生命——亲自来完成的?”

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