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      流量祛魅,詞元為王,未來只有兩種公司|觀察家

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      大模型正在完成從“玩具”到“工具”、從“奇觀”到“基座”的關(guān)鍵轉(zhuǎn)變。

      文|何伊凡

      編輯|鐘云華

      圖片來源|視覺中國

      自2026年春節(jié)之后,中國科技圈就上演了最魔幻的一幕。

      北京西二旗、深圳南山、杭州未來科技城,數(shù)家大廠總部門前,年輕人排起數(shù)百米長隊(duì)。不是為了搶限量版球鞋,不是為了見偶像,而是為了請(qǐng)工程師幫忙“裝蝦”。

      那場面,堪比社區(qū)免費(fèi)發(fā)雞蛋時(shí)大爺大媽的壯觀。只不過這次,排隊(duì)的是穿著潮牌的95后、00后。

      這只“蝦”有多瘋狂?

      OpenClaw,這個(gè)讓AI“長出雙手”的開源神器,僅用百天便登頂GitHub基礎(chǔ)軟件星標(biāo)歷史第一。它賦予大模型本地系統(tǒng)操作權(quán)限,讓AI從“會(huì)說話”進(jìn)化到“會(huì)做事”——自主操作電腦、調(diào)用軟件、完成復(fù)雜任務(wù)的閉環(huán)執(zhí)行。

      這意味著:大模型正在完成從“玩具”到“工具”、從“奇觀”到“基座”的關(guān)鍵轉(zhuǎn)變。

      是否向智能化轉(zhuǎn)型已不再是需要討論的話題。實(shí)際上,“轉(zhuǎn)型”這個(gè)詞也不夠用了。未來只有兩種公司:AI原生型公司和AI邊緣型公司。

      “邊緣型”不是倒閉,而意味著在AI時(shí)代存在感持續(xù)稀釋:失去行業(yè)話語權(quán),從價(jià)值創(chuàng)造的主動(dòng)方變成被動(dòng)響應(yīng)者。

      過去三年,AI完成了三次關(guān)鍵躍遷:

      2023年初,ChatGPT點(diǎn)燃了“大腦軍備競賽”。各大廠瘋狂堆參數(shù)、拼算力,模型一個(gè)比一個(gè)大,參數(shù)一個(gè)比一個(gè)多,開啟了大力出奇跡的百模大戰(zhàn)。

      2025年初,DeepSeek打響了“推理成本革命”。頂尖模型調(diào)用成本斷崖式下跌,AI從“卷模型”變成了“卷應(yīng)用”。

      2026年初,OpenClaw讓AI具備了物理世界的操作能力。從“能思考”到“能執(zhí)行”,AI完成了從認(rèn)知到行動(dòng)的閉環(huán)。

      三次躍遷揭示了一個(gè)殘酷真相:

      前兩次躍遷,企業(yè)還有“觀望期”和“轉(zhuǎn)型期”。但第三次躍遷,直接將未來推送到當(dāng)下。

      01

      我們?cè)岢鲞^“AI原住民”的概念,今天談“AI原生型公司”。何為“AI原生”?可理解為不是“使用AI的公司”,而是“因AI而重構(gòu)的公司”。此概念,借用自58集團(tuán)創(chuàng)始人姚勁波。每年年初我都會(huì)與他交流一次,今年他談起AI的狀態(tài)大不一樣。

      之前雖然和多數(shù)企業(yè)家一樣,也言必稱AI,但這次卻感覺他不再說“正確的廢話”,而是內(nèi)心有了徹底擁抱的火焰,也有交了學(xué)費(fèi)才能買到的體悟。

      結(jié)合我們的交流,以及對(duì)多位企業(yè)家的深度觀察,AI原生型公司有三大核心特征:

      特征一:AI原生型公司與成立的時(shí)間長短無關(guān),只與能否構(gòu)建“以人來協(xié)助AI”的組織架構(gòu)有關(guān)。

      1911年,弗雷德里克·泰勒出版《科學(xué)管理原理》,奠定了現(xiàn)代組織的底層邏輯:人在工具協(xié)助下完成工作。

      之后發(fā)展出的ERP系統(tǒng)、OA流程、CRM管理……工具越來越進(jìn)步,但本質(zhì)從未改變:

      ?工具是被動(dòng)的,需要等待人的指令。

      ?人通過理解工具的邏輯來放大自己的能力。如你想用好ERP,先學(xué)會(huì)填表單、走流程、等審批。

      這是“人→工具”的單向邏輯。

      但在AI原生型公司,邏輯徹底反轉(zhuǎn):人要去服務(wù)AI。

      聽起來有些令人不適,但OpenClaw已展現(xiàn)了這一雛形:它賦予大模型本地系統(tǒng)操作權(quán)限,讓它能夠完成復(fù)雜任務(wù)的閉環(huán)。人在設(shè)定目標(biāo)后,站在流程之外,觀察AI的操作,在關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)進(jìn)行決策或糾偏。



      從技術(shù)架構(gòu)上,新版OpenClaw打破了傳統(tǒng)單一交互模式,允許用戶在與主代理對(duì)話時(shí)動(dòng)態(tài)創(chuàng)建專屬子代理。

      從系統(tǒng)論視角,子代理功能使OpenClaw具備了組織模擬能力:

      主代理相當(dāng)于“項(xiàng)目經(jīng)理”,子代理相當(dāng)于“專業(yè)團(tuán)隊(duì)成員”,用戶則升格為“部門總監(jiān)”或“CEO”。

      這種人機(jī)協(xié)作的組織隱喻,預(yù)示了未來工作方式的深刻變革——人類將從執(zhí)行層解放出來,專注于戰(zhàn)略決策與創(chuàng)意發(fā)散,而將戰(zhàn)術(shù)執(zhí)行委托給可規(guī)模化的數(shù)字勞動(dòng)力。

      無論你的公司成立了40年還是40天,都必須對(duì)權(quán)力結(jié)構(gòu)、人才定義、協(xié)作范式進(jìn)行深度重構(gòu)。

      架構(gòu)要極度扁平化,因?yàn)锳gent可以瞬間完成跨部門的信息檢索與任務(wù)執(zhí)行;

      績效體系要重新定義,要擁抱“涌現(xiàn)性”和“不可預(yù)測(cè)性”帶來的失控,允許AI的“創(chuàng)造性失敗”;

      每個(gè)業(yè)務(wù)模塊都要像“樂高積木”,暴露出能被AI理解和調(diào)用的接口;

      組織文化要重新設(shè)計(jì),要保障人與AI協(xié)作的心理安全感和價(jià)值感。

      這不是升級(jí),是革命。AI原生型公司最需要的不是操作特定軟件的能力,而是管理數(shù)字勞動(dòng)力的能力。

      02

      特征二:AI原生型公司不再以流量為中心,而是要將詞元(Token)視為重要資產(chǎn)進(jìn)行管理。

      移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,流量是生命線。企業(yè)除了看現(xiàn)金流量表,還要看“流量表”,關(guān)注如日活(DAU)、月活(MAU)、瀏覽量(PV)、轉(zhuǎn)化率(CVR)等指標(biāo)。

      流量=用戶=收入,這個(gè)公式統(tǒng)治了過去十年的商業(yè)邏輯。

      但在AI時(shí)代,這些指標(biāo)正在失效。新的核心資產(chǎn),是Token。這個(gè)原本用于衡量語言模型輸入輸出長度的計(jì)量單位,正在演變?yōu)槠髽I(yè)維持運(yùn)轉(zhuǎn)的血液。

      理解Token,需要穿透三個(gè)層面:

      技術(shù)層,它是計(jì)量單位——是大模型處理信息的最小信息單元,類似“AI的單詞”。AI生成每一段回答,都會(huì)產(chǎn)生Token消耗。中文1個(gè)字約等于0.5~1個(gè)Token。



      資產(chǎn)層,它是生產(chǎn)資料——就像工廠的用電量、鋼鐵廠的礦石量,Token是企業(yè)智能化生產(chǎn)的“原材料投入”。每天消耗多少Token,意味著AI“產(chǎn)能”有多大。

      戰(zhàn)略層,它是新型貨幣——當(dāng)算力成為基礎(chǔ)設(shè)施,Token將成為可儲(chǔ)備、可交易、可優(yōu)化的戰(zhàn)略資源。

      姚勁波告訴我一個(gè)數(shù)字:58同城每天消耗接近2000億Token,估計(jì)很快破3000億。2025年的Token消耗量相比2024年翻了數(shù)倍,預(yù)計(jì)2026年還會(huì)大幅增長。

      另一家科技公司創(chuàng)始人則決定從2026年2月起,全員增加“Token補(bǔ)貼”——高管每月1000元,員工每月500元,鼓勵(lì)大家先用起來。

      英偉達(dá)創(chuàng)始人兼CEO黃仁勛則直接說,如果年薪50萬美元的工程師,消耗的Token價(jià)值還不到25萬美元,他會(huì)非常擔(dān)心。

      互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)關(guān)注“流量轉(zhuǎn)化率”,AI原生企業(yè)則要審視“每Token產(chǎn)出”——每一單位智能投入所帶來的業(yè)務(wù)價(jià)值。

      舉個(gè)例子:一個(gè)客服場景需要多次調(diào)用模型——

      ?意圖識(shí)別(少量Token)→判斷用戶問題類型

      ?專業(yè)知識(shí)庫(大量Token)→生成答案

      ?情感分析(中量Token)→優(yōu)化回復(fù)語氣

      不同任務(wù)對(duì)Token的消耗差異巨大。如何設(shè)計(jì)最優(yōu)的模型組合、緩存策略、調(diào)用層級(jí),將成為成本控制與體驗(yàn)優(yōu)化的核心課題。

      你的資產(chǎn)負(fù)債表上或許不會(huì)出現(xiàn)“Token儲(chǔ)備”這一項(xiàng),但你的競爭力將越來越取決于駕馭Token的能力。

      就在3月16日,阿里巴巴有一次組織架構(gòu)調(diào)整,成立了Alibaba Token Hub(ATH)事業(yè)群,宣布建立以“創(chuàng)造Token、輸送Token、應(yīng)用Token”為核心目標(biāo)的新組織,由CEO吳泳銘直接負(fù)責(zé)。

      這一動(dòng)作釋放的信號(hào)很清晰:阿里已經(jīng)不再只是把AI當(dāng)作單一產(chǎn)品線推進(jìn),而是要圍繞“Token”這一最底層的算力與模型消耗單位,重新組織研發(fā)、平臺(tái)、應(yīng)用與商業(yè)化。

      幾乎同期,英偉達(dá)召開GTC大會(huì),黃仁勛強(qiáng)調(diào)了“AI工廠”概念。他指出未來的數(shù)據(jù)中心,將變成日夜不停運(yùn)轉(zhuǎn)的轟鳴工廠,生產(chǎn)的不再是傳統(tǒng)產(chǎn)品,而是未來數(shù)字世界最核心、最值錢的大宗商品,也就是Token。

      頭部公司不僅在預(yù)判未來,也在創(chuàng)造未來。當(dāng)流量紅利見頂,Token的藍(lán)海才剛剛開啟。

      03

      特征三:AI原生型公司的領(lǐng)導(dǎo)者,不再是最懂業(yè)務(wù)的人,也不再是最會(huì)發(fā)號(hào)施令的人。

      而是最擅長“在高度不確定性中設(shè)定目標(biāo),在機(jī)器邏輯中注入人性意義”的人。

      因?yàn)槿粘_\(yùn)營決策權(quán)正在大規(guī)模讓渡給AI Agent。

      管理者的權(quán)威感,曾經(jīng)基于“知道得更多”“經(jīng)驗(yàn)更豐富”。但在AI原生型公司,權(quán)威感正在迅速瓦解。未來的員工(以及AI),不再需要一個(gè)“比我懂行”的上司,而是需要一個(gè)“比我更懂什么是對(duì)、什么是好”的上司。

      AI生成10套營銷方案,領(lǐng)導(dǎo)者要靠對(duì)人性的深刻洞察,選出那個(gè)“有靈魂”的;

      AI規(guī)劃3條技術(shù)路徑,領(lǐng)導(dǎo)者要靠對(duì)長期價(jià)值的判斷,選擇那條“難而正確”的。

      這種“非計(jì)算性”的判斷力——無法被AI量化的價(jià)值取舍——將成為領(lǐng)導(dǎo)力的最后堡壘。

      但由此會(huì)產(chǎn)生更大的挑戰(zhàn):

      如何讓人類員工不因AI的“碾壓”而喪失價(jià)值感?每個(gè)領(lǐng)導(dǎo)者都是弗蘭肯斯坦,需要面對(duì)自己創(chuàng)造出來的科學(xué)怪人。

      當(dāng)AI能完成所有“事”時(shí),領(lǐng)導(dǎo)者的核心職責(zé)是讓團(tuán)隊(duì)關(guān)注“情”——同理心、創(chuàng)造力、使命感。

      近期,與中國燃?xì)饧瘓F(tuán)創(chuàng)始人劉明輝有一個(gè)交流。在很多人印象中,天然氣業(yè)務(wù)門檻很高,有特許經(jīng)營權(quán)和管網(wǎng)鋪設(shè)作為壁壘,因此距離AI很遠(yuǎn),但劉明輝卻覺得這些護(hù)城河在AI浪潮前都不堪一擊。

      他連發(fā)內(nèi)部信,提出要“背水一戰(zhàn)、將2026視為生死之戰(zhàn)”,全面提高AI化水平。未來三年,爭取核心業(yè)務(wù)AI滲透率超過90%,帶動(dòng)運(yùn)營成本再降20%。

      他有個(gè)深刻感受,中燃之前有卓越的團(tuán)隊(duì)執(zhí)行力,號(hào)稱鐵軍,可鐵軍文化也可能成為AI轉(zhuǎn)型的障礙。高執(zhí)行力團(tuán)隊(duì),習(xí)慣接受自下而上的指令,隨著AI在組織中的滲透率越來越高,領(lǐng)導(dǎo)者需要讓渡出越來越多的權(quán)力,團(tuán)隊(duì)與領(lǐng)導(dǎo)者都要做出調(diào)適。

      AI原生型公司的CEO必須接受:AI比自己更快、更準(zhǔn)、更全。

      但他要做的,是讓AI的“快”與人類的“對(duì)”融為一體。

      由此我想到了剛剛宣布退休的于東來。

      他或許不懂AI,但具備AI原生型公司領(lǐng)導(dǎo)者最寶貴的素質(zhì):懂人性,且守住了“意義感”。

      這正是AI時(shí)代最稀缺的領(lǐng)導(dǎo)力。

      04

      最后提出三個(gè)馬上行動(dòng)的建議:

      1.重構(gòu)組織架構(gòu)

      識(shí)別可以被AI替代的中層管理崗位。設(shè)計(jì)人機(jī)協(xié)作的新工作流程。建立AI Agent的管理機(jī)制。

      2.啟動(dòng)Token審計(jì)

      統(tǒng)計(jì)公司當(dāng)前的Token消耗情況。評(píng)估每Token的業(yè)務(wù)產(chǎn)出效率。制定Token優(yōu)化策略。

      3.重新定義領(lǐng)導(dǎo)力

      從“業(yè)務(wù)專家”轉(zhuǎn)向“意義守護(hù)者”,培養(yǎng)“非計(jì)算性判斷力”。建立人機(jī)共生的組織文化。

      2026,你的公司和未來之間,已經(jīng)沒有緩沖地帶。

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