內(nèi)容來源：2026年5月16日，筆記俠PPE（政經(jīng)哲）書院于杭州良渚舉辦的PPE26級(jí)課程第一模塊《AI社會(huì)學(xué)》精華筆記。

分享嘉賓：張笑宇，筆記俠PPE（政經(jīng)哲）書院26級(jí)課程AI社會(huì)學(xué)模塊導(dǎo)師、新銳科技史學(xué)者。

責(zé)編| 賈寧排版| 拾零

第 9634篇深度好文：9112字 | 22 分鐘閱讀

商業(yè)趨勢(shì)

筆記君說：

當(dāng)AI能做到絕大數(shù)工作，問題就不再是“它會(huì)不會(huì)取代你”，而是你的組織和管理方式，能不能跟上這場(chǎng)變革。

筆記俠PPE（政經(jīng)哲）書院26級(jí)課程AI社會(huì)學(xué)模塊導(dǎo)師、新銳科技史學(xué)者張笑宇提出了理解AI應(yīng)用的四個(gè)法則：人類當(dāng)量、CTK（默會(huì)知識(shí)）投影、交互即界面、AI Native（AI原生）的自由聯(lián)合體。

今天這篇文章會(huì)告訴你：怎樣在這場(chǎng)人與AI的賽跑中，找到行動(dòng)起點(diǎn)。

一、AI應(yīng)用的四個(gè)法則之一：

人類當(dāng)量，一個(gè)已經(jīng)成立的數(shù)學(xué)關(guān)系

在所有因果鏈條中，最直接的就是數(shù)學(xué)關(guān)系。人類文明和社會(huì)變遷中，有些東西是數(shù)學(xué)上定下來的，這是穿越周期做預(yù)判最扎實(shí)的基礎(chǔ)。

做歷史研究的都知道，跨越三四十年預(yù)言未來幾乎不可能。1910年的人無法預(yù)見1949年中華人民共和國(guó)的成立。但站在1910年，有兩點(diǎn)是可以確定的：地理和人口。

地理幾千年不變，人口的增長(zhǎng)可以用數(shù)學(xué)算出來。那個(gè)年代最厲害的歷史預(yù)言家，都是人口學(xué)家。凱恩斯就是從“東歐人口漲三倍”這一條，判斷二十年后必然打世界大戰(zhàn)。

20年前，喬布斯舉起第一代智能手機(jī)的那一刻，一個(gè)數(shù)學(xué)關(guān)系就已經(jīng)成立了：你獲得了一個(gè)終端，接入互聯(lián)網(wǎng)的成本是電腦的幾分之一，陪你的時(shí)間卻比電腦長(zhǎng)得多，可以隨身攜帶。

基于這個(gè)關(guān)系，你可以推演出后續(xù)會(huì)有一系列商業(yè)形態(tài)和社會(huì)形態(tài)產(chǎn)生。你只需要等待一代人的時(shí)間。因?yàn)樯弦淮藷o法用原生思維理解新事物，而下一代人從出生起，屏幕就是天然可交互的。

對(duì)于AI時(shí)代，同樣的數(shù)學(xué)關(guān)系已經(jīng)成立。未來20年，你只需要看這個(gè)數(shù)學(xué)關(guān)系在社會(huì)工程學(xué)的各個(gè)層面如何展開。

這個(gè)數(shù)學(xué)關(guān)系，我稱之為“人類當(dāng)量”。我們都知道TNT當(dāng)量是指一顆原子彈的爆炸威力相當(dāng)于多少噸TNT炸藥。人類當(dāng)量就是算一個(gè)AI大模型的生產(chǎn)效率相當(dāng)于多少人。精確計(jì)算很難，但估算數(shù)量級(jí)非常確定。

同學(xué)們?cè)诰劬珪?huì)神地上課

人類每天輸出Token的上限撐死20萬。AI生產(chǎn)100萬Token的成本在今天的美國(guó)大約一美元。我一天工資100塊還要擔(dān)心會(huì)不會(huì)餓死，而AI干我五天的工作量只要一美元。只要各位還在算ROI，還在考慮成本收益，這個(gè)賬不需要多解釋。

質(zhì)量上呢？從情商來看，AI已經(jīng)通過圖靈測(cè)試；從智商來看，2024年已達(dá)到博士水準(zhǔn)。全世界受過教育的人中，擁有博士學(xué)位的大約只占1%。AI已經(jīng)勝過了99%的人，成本還如此便宜。

這個(gè)數(shù)學(xué)關(guān)系從去年到前年就已經(jīng)成立。我們只是在等它慢慢在應(yīng)用形態(tài)上展開。

一個(gè)粗略的估算是：能用顯性知識(shí)討論的一切，都可以用AI把成本降到原先的千分之一。如果把培養(yǎng)一個(gè)人到博士的成本和時(shí)間也算進(jìn)去，這個(gè)比例遠(yuǎn)超千分之一。

只是因?yàn)槲覀円呀?jīng)生活在一個(gè)極其復(fù)雜的社會(huì)控制體系中，人要適應(yīng)AI，AI要適應(yīng)人的消費(fèi)體系，這個(gè)過程需要時(shí)間。這其中面臨的挑戰(zhàn)和困難，就是大家今天講的“具體落地”。

從去年底到今年，vibe coding（氛圍編程）的能力已經(jīng)非常強(qiáng)大。編程不僅僅是一個(gè)工具，它是你跟數(shù)字世界交流的語言。AI在編程這件事上已經(jīng)沒有問題了。

AI原生公司的判斷標(biāo)準(zhǔn)就是：它的程序員已經(jīng)完全不再手寫代碼，全部由AI生成代碼。

AI已經(jīng)掌握了駕馭數(shù)字世界的一切工具。它接下來要做的，就是不斷提煉人類的顯性知識(shí)，或者默會(huì)知識(shí)（那些你知道但你說不出來的感覺、直覺、品味與判斷等等）的文本投影，然后逐步去精準(zhǔn)使用這些工具，完成越來越復(fù)雜的任務(wù)。這就是Agent（智能體，下同）的主要形態(tài)。

我自己與AI的協(xié)作方式，已經(jīng)變成以AI Desktop（AI桌面工具）為操作系統(tǒng)，所有工作都在與它的對(duì)話中完成。

二、從“AIgora”到個(gè)人知識(shí)庫(kù)，

生產(chǎn)力大爆發(fā)

我做過一個(gè)系統(tǒng)，整理了人類歷史上100多位重要思想家的目錄、主要著作和核心觀點(diǎn)。當(dāng)我需要討論一個(gè)問題時(shí)，直接讓AI開一場(chǎng)“討論會(huì)”。

我設(shè)計(jì)的會(huì)議有六類常駐角色：發(fā)散思維者、文獻(xiàn)綜述專家、邏輯學(xué)家、質(zhì)疑者、綜合者等。還有波蘭尼、奧克斯霍特、詹姆斯·斯科特、海伊爾克、維特根斯坦、安迪·克拉克、卡尼曼等這些各行業(yè)的頂級(jí)專家。

比如輸入“默會(huì)知識(shí)對(duì)教育的意義”，發(fā)散思維者會(huì)先提出五個(gè)層次的問題——認(rèn)識(shí)論層面、教學(xué)實(shí)踐層面、學(xué)徒制復(fù)歸、批判維度、文明傳承層面。

文獻(xiàn)綜述專家接著從這些層面介紹歷史上重要的著作和理論。還會(huì)有模仿具體思想家的Agent參與討論。

張笑宇老師為同學(xué)們?cè)谛聲虾灻?/p>

我把這個(gè)系統(tǒng)叫AIgora，就是AI自由討論的地方。

有做游戲的公司產(chǎn)品經(jīng)理試用后說，用它討論產(chǎn)品思路比他們自己開會(huì)的效率高，之前好幾個(gè)討論不清的問題，用這個(gè)系統(tǒng)一跑就清楚了。

這套系統(tǒng)我已經(jīng)做成了GitHub平臺(tái)上的開源腳本，直接下載就能用。一些朋友用它之后，公司頭腦風(fēng)暴會(huì)的時(shí)間大幅縮短，每個(gè)人先用AIgora自己跑一遍，會(huì)上只需就未對(duì)齊的部分進(jìn)行對(duì)齊。

今年，我對(duì)這個(gè)系統(tǒng)做了更大的升級(jí)：建立個(gè)人知識(shí)庫(kù)，提煉自己的默會(huì)知識(shí)。

我的知識(shí)庫(kù)做了兩件事。

第一，我每年大約讀300到500本書和論文，全部電子化后放入知識(shí)庫(kù)；我自己的寫作、演講稿、訪談也全部放入。

第二，我設(shè)置了四個(gè)Agent，分別負(fù)責(zé)AI研究、歷史研究、哲學(xué)研究和地緣政治研究。每天，它們各給我推送三項(xiàng)內(nèi)容，前兩項(xiàng)與我的研究主題相關(guān)，第三項(xiàng)是我目前不了解但大概率會(huì)感興趣的領(lǐng)域。

這樣做的好處是什么？AI可以追蹤我思想變化的軌跡。它每天記錄我的思考軌跡變化后，逐漸就能知道我的知識(shí)盲點(diǎn)在哪里。更關(guān)鍵的是，它知道在盲點(diǎn)之外，有些東西雖然我不了解，但跟我已有的理論框架是一致的。

比如我研究政治學(xué)，但生物學(xué)里有一個(gè)理論框架與我的一致，它就會(huì)推薦這篇生物學(xué)論文。

現(xiàn)在我的AI跟我協(xié)作的方式，特別像我在指導(dǎo)一個(gè)清華北大的博士生。它甚至?xí)谀程熘鲃?dòng)提醒我：“我今天讀到一篇文獻(xiàn)，跟你的研究非常匹配。你之前思考的一些問題，這里有一個(gè)新的定量研究方法可以做更精確的研究?！?/p>

1.三個(gè)小時(shí)的論文：AI如何主動(dòng)創(chuàng)新

舉個(gè)例子。我的第二本書《商貿(mào)與文明》討論過一個(gè)觀點(diǎn)：現(xiàn)代政治結(jié)構(gòu)的前提是商人能在政體內(nèi)組成橫向聯(lián)盟，形成不同意見的平衡，對(duì)權(quán)力形成制約。但中國(guó)歷史上，“橫向政治聯(lián)盟”在中國(guó)天然就“不對(duì)”。我在書中只有很小一段討論這個(gè)問題。

有一天，AI突然告訴我：它讀到一篇論文，有人用定量分析做過類似研究，能驗(yàn)證我的觀點(diǎn)?！澳阋灰胰プ鲞@個(gè)研究？”

我大概看了一下摘要，覺得方向?qū)?，于是告訴它：“那你做吧?！比齻€(gè)小時(shí)后，它產(chǎn)出了這篇論文。

張笑宇老師在授課中

它是怎么做的？第一，直接把2500年的古典中文語料庫(kù)從網(wǎng)上拉下來。我一開始以為它忽悠我，打開文件夾一看，數(shù)據(jù)真在。第二，它把語義用embedding（嵌入）向量化，在空間里做對(duì)應(yīng)。有些詞與積極正向的價(jià)值連在一起，有些與負(fù)向連在一起。

然后它進(jìn)一步分析：在中國(guó)古代，表示橫向政治聯(lián)盟的詞有哪些？會(huì)盟、社黨。在向量空間里，這些詞跟“正向詞”距離近，還是跟“負(fù)向詞”距離近？

它把所有朝代全做了分析，三個(gè)小時(shí)。這個(gè)研究，傳統(tǒng)歷史學(xué)家是寫不出來的，因?yàn)樗麄儾欢@項(xiàng)技術(shù)。而我甚至沒有主動(dòng)要求它做，這就是生產(chǎn)力質(zhì)的提升。

再比如另一個(gè)項(xiàng)目，有一派地理決定論的研究試圖用定量方式分析人類社會(huì)制度在多大程度上被地理決定。

有一篇經(jīng)典論文把全球劃分成七萬多個(gè)六邊形格子，給每個(gè)格子賦值氣候數(shù)據(jù)、地理數(shù)據(jù)、植被數(shù)據(jù)，算出每個(gè)格子能種多少糧食。糧食和人口之間有一個(gè)馬爾薩斯曲線的關(guān)系。

人口增加了，會(huì)對(duì)別的格子形成壓力，簡(jiǎn)單說就是這地方人多了、養(yǎng)不活了，就要把外面搶過來。你讓這些格子互相征服合并，就模擬出了政體的興衰。

我復(fù)現(xiàn)了這篇論文的邏輯。在我的模擬中，跑了十遍，每一次中國(guó)那個(gè)地方都有一個(gè)巨大的統(tǒng)一政體，而歐洲的意大利、法國(guó)和西班牙始終分成三個(gè)。

中國(guó)古代的大一統(tǒng)和歐洲的分裂，很大程度上是地理決定的。地理決定論這事爭(zhēng)論了五百年，從孟德斯鳩爭(zhēng)到現(xiàn)在。今天我可以用量化方式很方便地去研究它。

我還在原始模型上加了兩個(gè)變量。第一，把線性的人口增長(zhǎng)函數(shù)改成馬爾薩斯的指數(shù)關(guān)系。第二，加入鄧巴數(shù)，指人一生能建立穩(wěn)定親密關(guān)系的人數(shù)上限約150人，管理學(xué)中一個(gè)人能直接管理的人數(shù)大約10到15人。

多增加一個(gè)管理層級(jí)，從控制論角度看，噪聲就會(huì)增加，重要信息會(huì)丟失，中間層會(huì)產(chǎn)生特定的代理人利益，也就是貪污腐敗，層數(shù)越多，耗損越大。

加入這兩個(gè)變量后，第二版模型出現(xiàn)了朝代的興盛和更迭。你會(huì)發(fā)現(xiàn)中國(guó)的統(tǒng)一和歐洲的分裂不再那么絕對(duì)，中國(guó)有時(shí)候更分裂，歐洲有時(shí)候也可能更統(tǒng)一。這又把你從純地理決定論帶回來，讓你更深刻地理解地理、文化、制度和傳統(tǒng)之間到底是什么關(guān)系。

這個(gè)研究花了我一個(gè)多月。過去我完全沒能力做，因?yàn)椴粫?huì)寫代碼?，F(xiàn)在AI可以寫，你只需要有思路。如果發(fā)論文，隨時(shí)可以發(fā)。

2.把全球情報(bào)連起來，發(fā)現(xiàn)沒人看到過的聯(lián)系

再舉一個(gè)例子：我把全球沖突的開源實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，比如伊朗某個(gè)地方幾點(diǎn)幾分有導(dǎo)彈爆炸，有人拍到上傳到社交媒體，經(jīng)過驗(yàn)證后和全球關(guān)鍵航道的實(shí)時(shí)航運(yùn)數(shù)據(jù)結(jié)合在了一起。

這個(gè)結(jié)合是我的AI提醒我的，我自己沒想過。結(jié)合之后創(chuàng)造了一個(gè)概念：供應(yīng)鏈相互確保摧毀。美國(guó)對(duì)關(guān)鍵航道的控制是確定性的，中國(guó)沒有能力挑戰(zhàn)。但中國(guó)對(duì)全球加工精煉產(chǎn)業(yè)鏈的掌控也是壟斷性的。一旦摧毀航道，反過來就會(huì)破壞全球產(chǎn)業(yè)鏈。

這就是為什么中美絕不會(huì)互信，但也不可能突然掀桌，因?yàn)閮蛇叾家惺苋蚬?yīng)鏈的極大不確定性。用這個(gè)框架，你可以馬上理解未來10到20年中美地緣政治沖突的基本結(jié)構(gòu)。

這個(gè)研究過程中，AI還告訴我一些我以前完全沒有意識(shí)到的事。比如今年初卡塔爾的煉化廠被伊朗導(dǎo)彈襲擊，導(dǎo)致全球氦氣供應(yīng)一下子縮減了50%。

氦是石油煉化的副產(chǎn)品，又是半導(dǎo)體上游某些關(guān)鍵零部件的必需材料?？ㄋ栒谂π迯?fù)產(chǎn)能，但修復(fù)煉化廠需要燃?xì)鉁u輪機(jī)，而燃?xì)鉁u輪機(jī)現(xiàn)在全球緊缺，因?yàn)锳I公司們正在大規(guī)模擴(kuò)建數(shù)據(jù)中心。

同學(xué)們?cè)诰劬珪?huì)神地聽課

這件事非常諷刺：AI公司努力擴(kuò)建數(shù)據(jù)中心的行為，正在阻礙AI公司自己獲得半導(dǎo)體上游原料。

這些信息散布在很多資料里面，從來沒有人把它們總結(jié)起來、連貫起來分析。但AI可以把以前沒人聯(lián)系在一起的東西連起來，這就是創(chuàng)新。

三、AI應(yīng)用的四個(gè)法則之二：

一個(gè)行業(yè)里，默會(huì)知識(shí)的投影越密集，

它就越容易被AI掌握

雖然AI在很大程度上不能掌握默會(huì)知識(shí)，但它可以掌握默會(huì)知識(shí)的投影。由此可以得出一個(gè)判斷：什么樣的領(lǐng)域默會(huì)知識(shí)投影越容易獲得，或者這個(gè)領(lǐng)域本身默會(huì)知識(shí)占比越低，它就越容易被AI覆蓋。

這個(gè)領(lǐng)域今天已經(jīng)非常明確了，就是編程。由此可以得出一系列行業(yè)判斷。比如，所有智力服務(wù)行業(yè)，只要是可以被編程、被計(jì)算機(jī)語言數(shù)字化處理的業(yè)務(wù)，都可以被AI取代。

AI本質(zhì)上是一場(chǎng)智力供給側(cè)的改革，一下子把智力供給，尤其是編程這種結(jié)構(gòu)化知識(shí)的智力供給成本，下降了上千倍。

但AI沒有流量紅利，沒有渠道側(cè)的紅利。今天很多創(chuàng)業(yè)者做了一個(gè)產(chǎn)品，背后賦予了AI能力

獲客依然是一個(gè)巨大的難題。你可以把獲客渠道也外包給AI，但前提是你的團(tuán)隊(duì)里本身有具備這種能力的人，可以跟AI更好地互動(dòng)。如果沒有，我只能祝你好運(yùn)。

再說AI泡沫問題。我的觀點(diǎn)一直很明確：AI有泡沫不可怕，沒有泡沫才可怕。因?yàn)槿绻信菽?，說明它是一場(chǎng)虛火；如果它不是泡沫，說明這一切是真實(shí)的、不可逆的結(jié)構(gòu)性變革。

不少公司老板的態(tài)度是：只要AI能接手，哪怕眼下成本是1：1，我也要用AI去替。因?yàn)樗€大模型能力6個(gè)月之后比現(xiàn)在更強(qiáng)。所以他可以接受當(dāng)下1:1的替換率。

由此也能理解為什么AI競(jìng)賽本質(zhì)是智力水平競(jìng)賽。我一定優(yōu)先部署最聰明的模型。我不會(huì)忍受把一個(gè)任務(wù)交給稍微笨一點(diǎn)的模型，然后它給我整出bug來再去花精力修。

AI模型首先是智力水平的競(jìng)爭(zhēng)，剩下的都是細(xì)枝末節(jié)。

在今天，Token的成本根本不是AI原生公司老板在考慮的問題，如果你考慮這個(gè)問題，就已經(jīng)跟AI原生公司沒有關(guān)系了。

四、AI應(yīng)用的四個(gè)法則之三：

交互即界面

什么叫“交互即界面”？未來的APP會(huì)分成三類。

第一類是信息類、工具類和服務(wù)類的APP，流量入口的價(jià)值會(huì)迅速失守。

我現(xiàn)在去旅行已經(jīng)不看小紅書去找旅行攻略了。我直接問我的AI，我的時(shí)間安排是怎樣的？我的需求是怎樣？我想看什么樣的風(fēng)格，你給我出一個(gè)去日本幾天的行程。

然后AI直接去日本的網(wǎng)站上拉他們的日文資料和評(píng)價(jià)社區(qū)里邊的這個(gè)信息。傳統(tǒng)的服務(wù)類、信息類、工具類的APP，用戶已經(jīng)不需要了。

第二類，沉浸式體驗(yàn)類游戲，這個(gè)不會(huì)死。

因?yàn)槿绻倚枰脑?，我還是要打游戲，我喜歡打《黑神話：悟空》，我就是要進(jìn)入到那個(gè)大屏幕里去沉浸的玩，而且以后如果更多人無所事事了，玩的時(shí)間會(huì)更多。

第三類就是社交類的APP。

比如小紅書、微信、知乎等等，它有社交功能，提供人和人之間的鏈接。這個(gè)價(jià)值在AI時(shí)代會(huì)有點(diǎn)壓縮，AI在提供情感陪伴的時(shí)候，經(jīng)常會(huì)比人要好。

有一個(gè)朋友，是MIT（麻省理工學(xué)院）最年輕的教授，他說過一句話：make sense， open relationship with open AI（跟AI保持“開放式關(guān)系”）。

所以未來社交類的APP會(huì)依然存在，但是使用時(shí)長(zhǎng)上一定會(huì)比現(xiàn)在少。

未來接入數(shù)字世界的入口就是與AI的聊天界面。

五、AI應(yīng)用的四個(gè)法則之四：

未來，屬于AI Native的自由聯(lián)合體

1.AI原生組織的三個(gè)底線標(biāo)準(zhǔn)

如果你想把公司改造成AI原生公司，首先你自己必須是AI Native（AI原生，下同）。否則這個(gè)事很難搞。

AI Native有三個(gè)底線標(biāo)準(zhǔn)：

第一，不寫代碼。這個(gè)事對(duì)程序員來說其實(shí)蠻難的。新加坡一些公司開始搞AI化改造之后，老板的要求非常明確：上傳代碼時(shí)實(shí)時(shí)監(jiān)控，如果代碼里有手工提交的，會(huì)扣OKR。

很多程序員思維特別難轉(zhuǎn)換，覺得“這玩意我自己手寫不行嗎？我非得告訴AI一二三四五，還得適應(yīng)它的工作流？”

第二，你會(huì)因?yàn)門oken用太快而苦惱。我沒有那么多代碼工作，整體還是做研究，但經(jīng)常不是為了給大家講課的話，一周的Token消耗就已經(jīng)到上限了。如果寫代碼的話，消耗量可能會(huì)是我的10倍還多。

第三，你用AI會(huì)進(jìn)入“心流”狀態(tài)。我一直有句話：人在AI面前要老實(shí)。老實(shí)承認(rèn)“這玩意我不會(huì)”“這個(gè)我就不行”。你用正確的問題問它，它就會(huì)帶著你走。

這就是我們常講的“心流”。心流在過去是很難達(dá)成的，你需要全神貫注投入三個(gè)小時(shí)，進(jìn)入極其順暢的創(chuàng)作狀態(tài)，點(diǎn)燃想象力，把所有知識(shí)儲(chǔ)備都投入進(jìn)去。但今天如果你用對(duì)了AI，你就會(huì)經(jīng)常進(jìn)入這種狀態(tài)。它給你帶來的正反饋，我覺得比打游戲還爽。

所以你要做AI化改革，老板自己首先必須是AI Native。這三條是AI Native的底線標(biāo)準(zhǔn)，是比較能夠驗(yàn)證的、你自己可以感知的標(biāo)準(zhǔn)。如果沒有達(dá)到，也別焦慮。焦慮才是學(xué)習(xí)的最大障礙。

2.AI組織化改革：搞動(dòng)機(jī)管理，不要搞成本管理

老板不一定是AI Native，但你有AI焦慮了，開始搞AI組織化改革。我們觀察到的最常見的一個(gè)坑是：員工開始AI表演。

今年初很多案例都是這樣，DeepSeek火了，你一下子覺得不學(xué)就落伍了，開始焦慮，混各種群，天天看轉(zhuǎn)發(fā)的公眾號(hào)和短視頻。接著把公司幾個(gè)小年輕、CTO全聚起來：“我們要推AI，要把AI用起來。”稍微大一點(diǎn)的公司，甚至直接把AI績(jī)效寫進(jìn)OKR考核。

但這里有一個(gè)問題：你不是AI Native，或者就算你是，你在管理制度上一定要找一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)去衡量員工有沒有在擁抱AI。只要你制造了標(biāo)準(zhǔn)，你的員工肯定開始焦慮了。員工一開始焦慮，就開始刷指標(biāo)，開始跟你博弈。

如果這個(gè)部門的Leader（領(lǐng)導(dǎo)者，下同）自己是AI Native，那當(dāng)然好，AI Native之間就是互相吸引，大家覺得有好奇心、有求知欲、有熱情，聊在一起會(huì)很興奮。

但如果他不是，完蛋了。他會(huì)人為制造各種指標(biāo)來強(qiáng)迫下面的員工，用這種方式來證明“我們都在非常努力，我們的態(tài)度是正確的”。然后就完蛋了。

如果你自己不是AI Native，你感受不到的話，你會(huì)覺得“這個(gè)人表現(xiàn)非常好，他在帶著他的團(tuán)隊(duì)高度擁抱AI”。所以你會(huì)遇到一個(gè)問題：你的AI效率開始倒逼你的員工進(jìn)行AI表演。

怎么辦？接下來你會(huì)找到一個(gè)真正有效的辦法，這個(gè)辦法叫Underfunding（資金不足，下同）。

Underfunding就是你必須要求：本來這個(gè)活五個(gè)人干剛剛好，現(xiàn)在必須壓縮到兩個(gè)人。然后你進(jìn)行第二輪裁員，通過這種方式把AI表演者淘汰出去。

Anthropic公司有人說：衡量AI團(tuán)隊(duì)的一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)就是Underfunding。

Underfunding里面還有一個(gè)具體操作：人不要給夠，但是Token要給夠。

AI原生公司應(yīng)該做的一件事是：Token不限購(gòu)。當(dāng)然不是真的無限，但是確保你怎么花都不可能把這個(gè)月的Token用完。你用完了我給你加，就定給你企業(yè)賬戶，一個(gè)不夠兩個(gè)，兩個(gè)不夠三個(gè)。Token給你無限，但人給你減到極致。

這個(gè)時(shí)候，會(huì)把那些真正能夠用AI提升生產(chǎn)力的人給逼出來。

當(dāng)然這里涉及到架構(gòu)調(diào)整。你很可能面臨的問題是：高管、中層干部、甚至小組長(zhǎng)都不是AI Native。

要在這個(gè)方面做改進(jìn)，只有一個(gè)辦法：你自己先成為AI Native，找到你信任的、原本就是AI Native的人，成立特別任務(wù)小組。這個(gè)小組是任務(wù)導(dǎo)向的，你開始可能先想一些任務(wù)，但一定要不斷提新任務(wù)，保證他們一直有事干。

在這個(gè)過程中實(shí)行Owner（所有者，下同）制，不是Leader制。項(xiàng)目的Owner是誰，他來主推這個(gè)項(xiàng)目的時(shí)候，需要跟誰協(xié)作、跟誰對(duì)齊，他自己定。

所有的OKR是你自己來搞，是高管自己來搞。雖然暫時(shí)這批人在組織架構(gòu)上還是在原來的團(tuán)隊(duì)管線下面，但你的OKR實(shí)際上不是由原來的團(tuán)隊(duì)領(lǐng)導(dǎo)者來定，要讓高管自己來管這些人。

你等他自然涌現(xiàn)，干上三到六個(gè)月，有些任務(wù)會(huì)證明是長(zhǎng)期任務(wù)，它的Owner關(guān)系會(huì)自然出來。有些人有領(lǐng)導(dǎo)才能，他的領(lǐng)導(dǎo)才能會(huì)自然出來。有些人沒有領(lǐng)導(dǎo)才能，但是單干非常強(qiáng)，也沒關(guān)系，因?yàn)樗袔资畟€(gè)AI Agent給他干活。

記住一點(diǎn)：永遠(yuǎn)搞動(dòng)機(jī)管理，不要搞成本管理。因?yàn)锳I Native人才現(xiàn)在的生產(chǎn)力、創(chuàng)作的價(jià)值是非AI Native的好幾倍。

我有一個(gè)朋友是做影視的。行業(yè)第一的公司500多人，他是行業(yè)第二，只有30多人。他簽有能力用AI來拍劇的導(dǎo)演。正常影視公司怎么干？簽導(dǎo)演加幾個(gè)演員，是為了省成本。

他是反過來的：你跟我簽了之后，我把你分成的部分提好，我公司分的少。我要的就是你幫我把這項(xiàng)目做好。

這就是動(dòng)機(jī)管理：這個(gè)人自己有一個(gè)動(dòng)機(jī)，他就是要做好東西。你把Token給他給足，把他的回報(bào)給他做到你能接受的最大。你綁定他做的每一個(gè)項(xiàng)目，都是可以成功的AI項(xiàng)目。

所以他用三四十人的人效做到行業(yè)第二的位置。而且AI用得好的導(dǎo)演，過去可能兩三年做一個(gè)項(xiàng)目，現(xiàn)在一個(gè)月可以做一部，生產(chǎn)力的提升非常明顯。

AI Native的管理，是圍繞AI Native人才的需求來管理。他們?nèi)绻~完成OKR，你就給他超額回報(bào)。你本來給他定的是2億，他干到了50億，傳統(tǒng)OKR體系里一定有一個(gè)“超過百分之多少就拿多少分”的規(guī)則，你就讓他掙到錢，這是最直接的。

同學(xué)們?cè)诰劬珪?huì)神地聽課

我看到的管理，其實(shí)萬變不離其宗：這個(gè)人的動(dòng)機(jī)是怎樣？這個(gè)人對(duì)利益的看法是怎樣？他真正看重的是什么？你把這些東西做好，他自然而然會(huì)投入巨大的熱情來回報(bào)你。

3.自由人的聯(lián)合體：AI原生組織的底層哲學(xué)

最后如果要總結(jié)一個(gè)原則，我認(rèn)為是：自由人的聯(lián)合體。

這是政治哲學(xué)里的概念，馬克思講的。但其實(shí)它背后有一個(gè)非常深的政治哲學(xué)淵源。我們先講公司，Corporation（公司）這個(gè)詞源來自拉丁文Corpus，意思是“實(shí)體團(tuán)體”。

同學(xué)們向張笑宇老師提問

在歐洲中世紀(jì)的概念里，Corpus是一群人因?yàn)楣餐淖谥己湍康?，簽訂契約湊在一起成立的。這個(gè)契約是根據(jù)你的自由意志簽訂的，你來到這個(gè)地方不是因?yàn)槲覐?qiáng)迫你，是你自己選的。

在中世紀(jì)背景下，你在農(nóng)莊里可能是一個(gè)有土地約束的農(nóng)民，要給你的封建領(lǐng)主承擔(dān)義務(wù)、交錢。但你到了城市，加入了一個(gè)理發(fā)師協(xié)會(huì)或者皮鞋協(xié)會(huì)，你以前的封建領(lǐng)主就沒有了，沒有人強(qiáng)迫你做什么。

你進(jìn)來就是你簽了契約，你在這個(gè)地方是自由市民，作為自由市民把你該做的那份工作做好。這就是“自由市民的聯(lián)合體”，公司這個(gè)詞的來源。

今天很多國(guó)家也有這種社會(huì)契約傳統(tǒng)，甚至在法律規(guī)則里，比如德國(guó)有法團(tuán)主義，它的基本法里寫的教會(huì)、國(guó)家，都是靠契約來聯(lián)結(jié)的自由人的聯(lián)合體。

在今天，如果你要思考AI原生組織，如果非要用一個(gè)原則來出發(fā)，我認(rèn)為就是自由人的聯(lián)合體。

AI如果你用得好，可以極大地釋放你的自由天性，讓你自由地去探索原先因?yàn)槟芰吔绮荒苋ヌ剿鞯念I(lǐng)域。

然后你要想的是：怎樣把這批人聚在一起，我們這些人是因?yàn)槭裁炊揭黄鸬?？我們之間的組織會(huì)是一個(gè)什么樣的形式？我們之間的管理關(guān)系是什么樣的？我們之間的合作方式是什么樣的？

如果你思考了這些問題，想明白了，后面的事情相對(duì)來說能夠迎刃而解。

張笑宇老師與同學(xué)們合影

結(jié)語

AI生產(chǎn)智能的成本，已經(jīng)降到了人類的千分之一，這是個(gè)躲不開的時(shí)代趨勢(shì)。

今天我們深嵌于一個(gè)新的時(shí)代，科技、經(jīng)濟(jì)、哲學(xué)、政治都在經(jīng)歷持續(xù)變革和深刻重塑的復(fù)雜社會(huì)與商業(yè)環(huán)境之中。而真正困住絕大多數(shù)人的核心挑戰(zhàn)，恰恰是：我們的認(rèn)知框架、組織形態(tài)和行動(dòng)邏輯，還停留在“前全球化時(shí)代”“前AI時(shí)代”。

面向新全球化時(shí)代、AI新時(shí)代，筆記俠PPE（Philosophy哲學(xué)、Politics政治學(xué)、Economic經(jīng)濟(jì)學(xué)，三學(xué)科交叉培養(yǎng)體系）課程，正是為理解這樣的復(fù)雜系統(tǒng)而生。

在這里，你能理解以AI為核心的科技經(jīng)濟(jì)和智能商業(yè)，更能理解AI作為一種文明力量的哲學(xué)本質(zhì)；你能看懂新格局下的國(guó)際貿(mào)易與經(jīng)濟(jì)政策，更能看懂其背后國(guó)際政治與全球治理模式的深層博弈；你能洞察商業(yè)的規(guī)律，更能洞察文明進(jìn)程與人性的永恒法則。

這，正是第五代企業(yè)家應(yīng)有的一套完整的“認(rèn)知操作系統(tǒng)”。駕馭技術(shù)、洞察世界、扎根中國(guó)、修煉心力，在應(yīng)對(duì)時(shí)代重重挑戰(zhàn)中尋找屬于你的決策底牌。

穿越變革的舊世界，找到時(shí)代的新大陸，從【PPE：未來3年和AI時(shí)代的決策底牌】開始。

*文章為作者獨(dú)立觀點(diǎn)，不代表筆記俠立場(chǎng)。

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