在過去，我們判斷一家大公司強不強，往往看它有多少員工，規模多大。但在盛大集團、天橋腦科學研究院創始人陳天橋看來，這個邏輯馬上就要過時了。
他在最新發表的一篇文章中提出了一個振聾發聵的觀點：未來的增長，不再靠堆人頭（Headcount），而是靠“認知復利”。
什么是“認知復利”?陳天橋解釋道，傳統企業靠招人擴張，人越多管理越亂，成本越高。但 AI 原生企業不一樣，AI 學會了一個技能，瞬間就能同步給所有的智能體，學習成本幾乎為零。這種指數級的進化速度，是人類無法比擬的。
基于此，陳天橋提出了“AI 原生企業”的五大特征，其中最核心的一點就是：增長即復利。未來的企業估值，不看你擁有多少資產或員工，而看你的系統“變聰明”的速度有多快。
同時，企業的架構也將徹底改變。部門不再是爭奪權力的地盤，匯報線也不再是發號施令的通道。整個公司將變成一個巨大的計算機網絡，目標只有一個：讓數據跑得更快，讓智能涌現得更多。這種變革，將徹底改寫商業世界的游戲規則。
以下是陳天橋完整文章：
管理學的黃昏與智能的黎明：重寫企業的生物學基因
引言：管理學的黃昏
管理學大師彼得·德魯克曾說，動蕩時代最大的危險不是動蕩本身，而是延續昨日的邏輯行事。
今天，我們就站在這樣一個危險的臨界點。
從系統演化的角度來看，管理學本身就不是一個永恒的真理，這并非因為管理學理論本身的缺陷，而是因為它所服務的對象——碳基生物的大腦在即將被智能體所替代時，管理學存在的前提也會被物理性地移除。
所以，未來的企業變革不是基于 AI 的“更好的管理”，而是“管理的退出”。這不關乎對錯，這關乎結構的必然。當執行不再依賴生物特征時，基于生物特征構建的制度大廈，其歷史使命便已終結。
第一章：歷史的代償——管理即“糾偏系統”
現代管理學的大廈，實際上是建立在一片名為“生物局限性”的沼澤之上。過去一百年，我們所推崇的全部管理工具，本質上都是為了給人類大腦打上的“補丁”：
我們發明 KPI，并非因為它能精準衡量價值，而是因為人類大腦難以在長周期中鎖定目標，“遺忘”是碳基生物的常態，我們需要路標;
我們發明科層制(Hierarchy)，并非因為它高效，而是因為人類的工作記憶只能處理 7±2 個節點，為了避免認知超負荷，我們被迫通過層級來壓縮信息;
我們發明激勵機制，并非為了創造價值，而是為了對抗生物體天然的動機衰減與熵增。
管理學從未真正提升組織的“智能”。它是一個精密的“糾偏系統”，試圖在人類心智失效之前，用制度鎖定正確性。
當執行依賴人類時，企業是一個為適配大腦缺陷而構建的制度容器。
第二章：智能體的介入——一種全新的“認知解剖學”
那么，我們要引入的替代者究竟是什么?
請大家注意，當我說“智能體(Agent)”時，我指的不是一個運行速度更快的軟件，而是一種在認知解剖學(Cognitive Anatomy)上與人類完全不同的存在。
如果我們將人類員工與智能體放在解剖臺上對比，你會發現三處根本性的生理差異：
第一，是記憶的連續性。
人類的記憶是瞬時且易碎的，我們依賴睡眠重置，上下文經常斷裂。而智能體擁有 EverMem(永恒記憶)，它擁有的不是片段的工作流，而是連續的歷史。它不會遺忘，不需要“交接”，它的每一次推理都建立在全量歷史的基座之上。
第二，是認知的全息性。
人類受限于帶寬，必須通過層級來過濾信息。而智能體擁有全量對齊(Context Alignment) 能力。它不需要通過部門周會來同步信息，整個組織的知識網絡對它實時透明。它看到的是全局，而非盲人摸象般的局部。
第三，是進化的內生性。
人類的動力依賴于多巴胺和外部獎賞，容易衰減。而智能體的行動源于獎勵模型(Reward Model)的結構張力。它不需要被“哄”著工作，它的每一次行動都是為了讓目標函數收斂。
這不是更強的員工，這是基于不同物理法則運轉的新物種。
第三章：基石的崩塌——當新物種遇到舊容器
現在，當我們把這種具備“連續記憶、全息認知、內生進化”的新物種，強行塞進為人類設計的舊管理容器時，會發生什么?
系統性的排異反應開始了。那些曾經支撐現代企業的五大基石，正在從“必要的保障”異化為“智能的束縛”：
KPI 的崩塌：從“導航”變為“天花板”
我們要 KPI，原本是因為人類容易迷路。但對于時刻鎖定目標函數的智能體而言，死板的 KPI 指標反而限制了它在無限解空間中尋找更優路徑的可能性。這就好比你給自動駕駛汽車畫死了一條軌道，卻期待它能躲避突發的障礙。
層級結構的崩塌：從“過濾器”變為“阻斷器”
我們要層級，原本是因為人類大腦處理不了太多信息。但對于能處理千級上下文的智能體，層級結構不再是過濾器，而成了阻礙數據自由流動的“血栓”。在智能網絡中，任何中間層都是對信息的無謂損耗。
激勵機制的崩塌：從“動力源”變為“噪音”
用外在激勵去驅動智能體，就像試圖用糖果去獎勵萬有引力一樣，是無效且滑稽的。它不需要多巴胺，它需要的是精準的數據反饋。
長期規劃的崩塌：從“地圖”變為“模擬”
我們要五年規劃，是因為我們無法在高頻變化中維持長周期的推演。但在智能體手中，靜態的戰略地圖被實時的世界模型模擬(World Model Simulation)所取代。既然能每秒鐘推演一萬次未來的可能性，為什么還要死守那張半年前打印出來的舊地圖?
流程與監督的崩塌：從“糾偏”變為“冗余”
傳統的監督機制，原本是為了盯著人別犯錯。但在智能體內部，理解即執行，感知即行動。監督不再基于對執行過程的懷疑，而是基于對目標定義的再校準。
第四章：終極形態——AI-Native 企業的五項根性定義
如果拋棄了這些生物學的拐杖，一家真正的 AI-Native 企業，它的終極形態究竟長什么樣?
這不再是關于一家公司應該購買什么軟件，而是關于一家公司應該以何種生物學形式存在。真正的 AI-Native 企業，必須在基因層面完成以下五項重寫：
1.架構即智能（Architecture as Intelligence）
傳統企業架構是社會學產物，旨在解決人際摩擦。而 AI-Native 的架構是計算機科學產物。
整個組織本質上是一個巨大的、分布式的計算圖(Computational Graph)。部門不再是權力的領地，而是特定功能的模型節點;匯報線不再是行政命令的通道，而是高維數據流轉的總線。企業架構的設計目標，從“管控風險”轉變為“最大化數據吞吐與智能涌現”。
2.增長即復利（Growth as Compounding）
傳統增長依賴線性的人力堆疊，邊際成本隨規模遞增。AI-Native 增長依賴認知復利。
智能體的核心特征是“零邊際學習成本”。一次成功的邊緣案例處理，其實驗結果會瞬間同步給全網智能體。企業的估值邏輯將徹底改變——不再取決于 headcount 的規模，而取決于認知結構復利的速度(Rate of Cognitive Compounding)。
3.記憶即演化（Memory as Evolution）
沒有記憶的智能只是算法，擁有記憶的智能才是物種。
傳統企業的記憶是離散且易碎的“死數據”。AI-Native 企業必須擁有一個可讀寫、可進化的長期記憶中樞(Long-term Memory)。所有的決策邏輯、交互歷史與隱性知識，都被實時向量化，沉淀為組織的“潛意識”。這是企業實現時間結構(Temporal Structure)的基礎，也是智能跨越時間進行自我演化的前提。
4.執行即訓練（Execution as Training）
在舊范式中，執行是消耗過程，價值交付即終點。在 AI-Native 范式中，執行是探索過程。
不存在單純的“執行部門”，所有部門本質上都是“模型訓練部門”。每一次業務交互，都是對企業內部“世界模型”的一次貝葉斯更新(Bayesian Update)。業務流即訓練流，行動即學習。
5.人即意義（Human as Meaning）
這是企業倫理的重構。人類從“燃料”的角色中退出，升維為“意圖策展人(Intent Curator)”與“認知架構師(Cognitive Architect)”。
智能體負責在無限的解空間中解決“如何做(How)”的問題，進行路徑的極值優化;而人類負責處理那些不可計算的模糊性——定義“為何做(Why)”，定義審美、倫理與方向的價值函數(Reward Function)。智能負責擴展可能性的邊界，人類負責裁定方向的意義。
結語：智能的黎明
這與我們在科學領域提出的發現式智能(Discoverative Intelligence)殊途同歸。
發現式智能的核心定義是：智能不應止于對既有知識的擬合，而應具備構建模型、提出假設、并在與世界的交互中修正認知的能力。
AI-Native 企業，正是發現式思維在組織層面的投射。它要求企業本身成為一個發現式結構的平臺，而非操作流程的容器。
如果組織的形式正在發生物種級的演化，那么承載它的數字容器也必須隨之突變。
這就引出了一個我們不得不面對的命題：我們腳下的基礎設施——那些為了固化流程而生的 ERP，那些為了切割職能而建的 SaaS——真的還能容納這種液態的智能嗎?這些系統本質上是舊時代管理邏輯的數字化投影，它們通過“打補丁”的方式或許能帶來暫時的安寧，但這終究是在用舊地圖尋找新大陸。
AI-Native 企業呼喚一種全新的操作系統。 一種不再致力于“資源規劃(Resource Planning)”，而是致力于“認知演化(Cognitive Evolution)”的全新神經系統。
當管理退出，認知升起。
管理學不會消失，但它將第一次真正建立在智能(Intelligence)的地基之上，而非生物學(Biology)的廢墟之上。
未來的企業，不再是由人領導智能，而是由智能擴展人。
