阿里前总参谋长曾鸣最新演讲：下一个10年，生意的底层逻辑变了！

一、智能体崛起

未来10年将会有哪些改变？

我想跟大家讲下现在的AI公司都在干什么？因为这代表了未来10年我们会受到怎样的技术冲击。

过去Deepseek在春节期间火爆出圈，大家对大模型是做什么已经非常清楚。

现在AI变得越来越聪明，通过与对话机器人的互动，大家可能已经感受到这种智力上的冲击和碾压。

问任何问题，它都能给你一个让你惊喜的回答。

现在大模型已经达到相对智能的程度。随着芯片和基础设施的发展，这个行业开始进入产业化的拐点，商业化将成为未来几年的主题。

Agent（智能体）的爆发

未来5年是Agent（智能体）应用大发展的5年。AI的应用，最通俗的词是机器人。

机器人在传统意义上是软硬件一体化，包括扫地机器人、自动驾驶汽车、宇树带火的人形机器人、特斯拉的Optimus擎天柱等，这些都是带硬件的机器人。

但实际上，我今天想重点讲的是未来三到五年会出现井喷式爆发的Agent，我把它翻译成智能体。

简单来说，智能体是一个AI系统，它是一个完全自主的AI系统，可以在较长时间内独立运行，使用各种工具完成设定任务，并且能够通过收集反馈不断学习提高自己的能力。因此它是一个学习提升独立的AI系统。

当然这个 AI 系统可以很简单，但是必然会变得越来越复杂，所以我认为未来5-8年智能体将经历三个发展阶段。

1. 可靠的代理：即Agent的本意。你告诉他12345帮助我完成这件事情，他会一字不差、非常可靠地完成这件事情。
2. 能干的助理：告诉他下周要出差的地点，他会帮助你安排好所有行程。
3. 聪明的伙伴：你可以与他一起定义和讨论问题，共同商量解决方案。

这是一个智能的提升，同时也是Agent的泛化，它会被push到更广泛的场景代替人完成各种任务，并且它本身会变得越来越复杂和智能。

二、下一个时代的竞争关键

智能体与黑洞效应

1. 智能体竞争优势来源：黑洞效应

今天先提出一个不成熟的概念，我认为智能体在未来持续竞争中的优势来源只有一个，那就是黑洞效应。

黑洞效应与工业时代的规模经济效应以及网络和互联网时代的网络效应相对应，而我个人则认为，它是AI时代最基本的竞争优势来源，也是驱动AI经济发展的动力所在。

那么，究竟什么是黑洞效应呢？

我们来看一下。AI的发展有三个关键要素，分别是算法、算力和数据。

算法和算力的每一次突破都会引发AI的重大变革，就像当前AGI（通用人工智能）的出现，正是因为基于Transformer架构的突破，进而形成了大语言模型，通过token（文本处理的最小单元）的方式来预测下一个行动，这带来了整个AI范式的转变。

当然，这其中也有英伟达芯片不断升级的助力。不过，我们现在正处于算法和算力发展的瓶颈阶段，在这个阶段，核心的差异其实体现在数据上。

数据有一个非常有趣的现象，因为数据本身也存在规模经济效应。更准确、更多、颗粒度更精细、更丰富且维度更多的多维数据，会让AI在智能上的进化速度更快、能力更强，从而拥有更多获取数据的能力和动力，这是一个典型的自循环正反馈闭环。

所以，要让智能的飞轮转动起来，其核心在于知识的黑洞。

这一轮的AGI之所以强大，是因为它能够处理海量知识，它不像互联网只是处理信息，而是真正能够处理知识，并在处理知识的基础上产生智能。

而且智能体的飞轮也很有意思，更聪明的智能体会吸引更多用户，更多用户又会带来更多私有的数据和知识。

大家想一想，虽然现在所有的大语言模型使用的都是互联网上公开的、沉淀了几十年甚至上百年的公共数据知识，但你今天与豆包、通义或者Deepseek的对话，完全是别人看不到的，这就如同一个巨大的黑洞吞噬了我们所有与它的对话。而我们与它的每一次对话，都展现了人类思考的过程。

以前人们一直疑惑AI为何难以学习人类思考，因为没有人在纸上记录下我们的思考过程。然而，你与AI的互动过程，其实就是你当下的思考过程。你会告诉AI：“你想得不对，我是这么想的，你应该换个角度思考。”

实际上，每一个AI模型都在吞噬海量的知识，而且是个性化的知识，是之前在互联网上不存在的、关于你思考的知识。

所以，未来尤其是走出预训练之后，当预训练和推理一体化的闭环运转起来，私有知识的价值将会越来越大。

那个时候 AI 就变成了一个巨大的知识黑洞，吸纳的知识愈多，其力量便愈发强大，随后就会产生大爆炸。宛如一场宇宙大爆炸，谁膨胀得最快，谁就是太阳，谁膨胀得慢一点就变成了月亮，再小一点可能就变成了陨石。

因此，真正推动 AI 智能体发展的，正是这个不断吞噬知识的黑洞。

2. 智能体竞争的关键：启动机器学习飞轮

对大家来说，尤其是从事AI应用的创业者，接下来的竞争策略是什么？关键在于第一时间启动机器学习的飞轮。

AI的另一个名称是machine learning（机器学习），因此如何让机器学习得更快更好，便成为你唯一重要的战略优先级。

为什么端到端如此重要？特别是特斯拉在自动驾驶领域采用了端对端技术后，过去两年对行业产生了巨大的影响。端对端之所以重要，是因为智能体可以完全独立运作，无需人为干预。

这句话非常关键：智能体帮助人类提高效率的能力有一个很低的上限。现在大多数大公司使用AI的目的仅仅是降本增效，他们将AI视为一种工具。

只要这个工具是为人类服务的，那么它提高效率的能力就受限于人类效率的上限。

然而，当AI能够独立上岗时，它可以不间断地24小时学习，数据每完成一次闭环，AI就会进化一次。只有当AI智能体独立上岗后，它才开始进入学习的快速提升阶段，其上限是我们看不见的。

所以，第一时间完成智能体的独立上线，让AI自行完成实时的数据闭环和自我学习提升，这是启动黑洞效应的关键。

同时，由于构建智能体的核心能力相对稀缺，你可以将智能体扩展到更多相似的场景和内容中，即跨领域的扩张。

3. AI时代的竞争战略

三、经济发展的底层驱动力

技术发展

1. 智能时代的核心驱动力：智能体

我们从竞争战略角度跳出，来看宏观的人类文明演进历史。技术进步一直是经济发展和文明演进的最底层驱动力。

人类文明的历史从火的应用开始，经济真正开始增长是在第一次工业革命之后，那时有了工具和机械化的工具。接着是第二次工业革命，电力的出现，再到信息时代的两次革命。

因此，你可以看到技术是经济发展的最底层驱动力。

那智能时代经济的驱动力是什么？

• 工业时代: 基本经济单元是工厂 (取代手工作坊)。
• 管理信息时代: 基本经济单元是公司。
• 智能时代: 基本经济单元是智能体 (机器人)。

机器人是未来创造经济价值的基础。我们所有关于未来智能时代或者人工智能时代的经济思考，核心点就是刚才提到的智能体。

企业微观竞争是这样，宏观经济的思考也是这样。

2. 智能时代的价值源泉：黑洞效应

我们现在再来看黑洞效应，可能会有不同的感受，即黑洞效应是 AI 时代的价值源泉。

AI 其实是一个复杂系统的演化。

AI的本质是智能涌现，它更像生物的复杂系统，无论是复杂的机械系统还是简单的生物系统，都是复杂系统。AI的核心是如何让复杂系统涌现出越来越高的智慧。

在实践中，我们需要思考何种复杂系统结构以及在何种初始化条件下如何演变最有利于智能产生。

黑洞效应本质上是机器学习的复利，使得有机会获取更多知识的智能体，进而演化出更强的智能。

智能体与智能体之间的竞合以及人与人之间的竞合，这些复杂系统相互套嵌和共同演化，构成了AI经济发展的核心。

我们已进入类似生物系统大爆炸阶段，核心在于认知和智慧的涌现。黑洞效应是影响复杂系统结构和演化的重要因素。

四、未来组织形态

共创型智能组织

1. 新的AI团队如何运作？

我们回到微观角度，看下新AI团队如何运作？我们可以落到更实在的角度，大家现在在招聘什么样的人？

① AI团队在招什么样的人？

大家过去听说过Open AI、Pika、Deepseek这些声名远扬的团队。

Deepseek众人皆知，其成员皆是清华北大最年轻的毕业生，不是在奥林匹克数学竞赛中崭露头角，就是在奥林匹克编程竞赛中拔得头筹。

Pika是2023年最为火爆的公司之一，三个斯坦福大学辍学的计算机专业学生凭借视频生成技术获得了数亿美元的估值。

而OpenAI在真正推出GPT 3.0到Chat GPT时，团队成员还不到三百人。

这些都是我们耳熟能详的大公司。在这两年里，我观察AI团队招聘时，发现标准非常一致：

• 第一，超级聪明、自驱、学习能力强，除了招聘个别老法师之外，其他只招聘年轻人。Deepseek是最典型的例子，全部是二十几岁的年轻人。
• 第二，团队规模非常小。只要团队人数超过20人就会被嘲笑。有七八个人的团队感到非常舒服，而十几个人的团队则感觉人数增多。

② 为什么要招这样的人？

有了 AI 工具，有了大模型，知识再也不是稀缺资源。

1. 元认知能力强： 何为元认知能力强？即能抽象建模，洞察本质，进行第一性原理思考。AGI依赖大数据统计，而此时人类的独特价值在于反向操作，即能够从少量数据中抽象出模型。因此，具备抽象建模能力的人变得极为重要。(应用数学系学生受欢迎的原因)
2. 擅长使用各种AI工具。
3. 能够不断学习和自我提升。

所以，我们看到的直接结果是一将顶千军。恨不得一个人能把所有的事情都干了，而且也真能干到。

所以我们今天看到：

• 一人多能：一个人+AI工具完成原来需多人协作的任务 (无需产品经理、研发、测试、质检)。
• 一人多岗：一个人+AI合作胜任多个看似不相关岗位 (销售、面试、财务等)，解决方案常优于经验专家。例：CEO 3天掌握抖音营销并创建智能体、创建AI面试官。
• 一人公司：独立开发者/个体借助AI工具的狂欢 (类似PC互联网初期、淘宝初期)。越来越多。

2. 未来的组织形态

① 个人能力优势被极大放大

由于AGI吸收了人类所有的已知知识，顶尖人才的学习成本大幅降低。

原本可能需要一生才能成为某个领域的专家，现在可能只需要一周甚至几天就能掌握另一个领域的专业知识。

这是因为他们可以利用强大的元认知能力和AI工具，以及AI已经具备的知识。通过与AI专家互动，他们能够快速形成自己的认知，从而迅速学习各个领域的知识，并提出原创的解决方案。

历史上，丰富的经验曾是职场和公司的壁垒。但现在，由于高认知能力可以迅速超越经验，顶尖人才的时间稀缺性部分被打破。

我们所有人的唯一限制最终就是时间。但是有了AI的辅助，学习所需的时间成本大大降低，因此这些个体的能力得到了极大的提升。

② 知识工作者被创智人才取代

在这个意义上，看似微小的元认知差异最终可能导致能力上的巨大差距。而且，学习AI工具本身也具有复利效应。因此，从这个角度看，知识工作者正逐渐被创智人才所取代。

首先，什么是创造力？

本质上，它是原创性地解决复杂问题的能力。我暂且将其称为创智人才。

目前，我们可以看到这类人才大致分为三类：

• 顶尖专家：在特定领域持续创造新知识，为AI提供新支持，走在AI前面。
• 跨界链接和创新人才：打破原有认知和知识结构，通感变得重要 (回归非碎片化知识)。
• 领导者：推动协同和决策 (因人是情感动物)。

公司大概只需要这三类人，剩下的我们都称之为硅基员工。

其次，创造力革命。

我再拔高一下视角，从宏观角度来看，这与我之前提到的智能经济相呼应。为什么说宏观与微观是相连的呢？

德鲁克是上个世纪最伟大的管理学家，他将工业革命划分为三个阶段：

1. 工厂取代手工作坊；
2. 企业超越工厂，提高管理效率 (MBA流水线)；
3. 过去50年的信息革命：提高软件价值 ("knowledge worker")。

第三阶段是AGI将逐步取代人类所有的知识和简单的思考，人类唯一的价值就在于创造力。

正面来看，这也是一个幸福的时代，就像过去的动力取代了人的肌肉一样，我们可以成为脑力工作者，甚至可能成为自由思考者、特别有创造力的人。

在AI时代，个体要发展的方向就是朝着创造力的方向前进。

3. 以硅基员工为起点的未来组织

回到未来组织这个话题，除了我之前提到的那三类创始人才之外，剩下的就是以硅基员工为起点的原生AI组织。

• 智能体不再仅仅是人类的工具，它们将成为人类的合作伙伴 (合伙人级别)。
• 创智人才的核心工作是建设智能体，并与智能体合作，充分利用智能体。
• 硅基员工： 公司组织内部常规工作都将被AI取代的那部分人。
• 重要性： 只有当智能体第一时间上岗，才能真正产生革命性的变革，实现AI原生。
• 管理方式： 创智型人才自驱，不需要管理，需要激励、对齐（alignment）。
• 组织架构： 两层人员 (AI架构师、配合团队) 加上可以无限扩张的硅基员工团队。

所以，科层制管理的公司制度正在逐渐消亡。我讲的不是科幻场景，再次提醒大家，这是我目前观察到的AI创业公司的实际运作方式。

4. 共创型的智能组织

未来的组织我把它叫做共创型的智能组织。它由一群志同道合的创智人才组成，他们共同努力、持续学习、提高协作能力，以实现共同的目标。

我们过去所学到的东西都在不断升级。例如，人才密度这一概念在过去几年非常热门，但现在对于人才的定义已经完全不同了，其浓度高得有点吓人。

此外，提到的“context not control”也进一步升级为自动化的场景管理。

因此，在这个意义上，使命文化变得更加重要。因为只有志同道合的人才会选择走到一起，仅仅依靠金钱是无法吸引他们的，因为他们无论在哪里都能赚到钱，甚至赚大钱。

另外一点也非常重要：管理本质上是一个机械系统的概念，但组织的核心目标是群体智慧的涌现，即一群人如何创造出超越个体的认知，并且这种认知还要超越AI。

因此，它也是一个有机生长的复杂系统。

群体智慧的涌现才是组织最核心的目标，这样才能持续创新。现在的竞争不再是运营效率的竞争。

组织的主导原则是共创需要建立相应的文化制度和工具。

我希望大家都记住这句话：群体认知达到的高度和提升的速度决定了组织的竞争力。