看陈天桥的AI科普视频，很有感触，记录一下。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，而是因为它完美的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的加 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。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。因为在人事 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1重突变是从概率拟合到逻辑推理是从纯粹的 system 一开始长出 system2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 不再是一个总说的头头是道的顾问。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。也会推到下游去处理那些 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 ever mind 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。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。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，而是开始自发的闯入无人区去发现人类从未见过的科学规律与艺术形式。他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。他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 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 alpha go 当年下出的那首人类看不懂的棋。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。在这支视频里，我不急着给出答案。我只想先把这个边界清晰的画出来。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。当我们从 enable 走向 native，最终触碰 awaken 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，甚至开始比我更懂什么是对的时。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，是必须有我一个会犯错，会衰老，会痛苦的叹息生命亲自来完成的。欢迎我们一起继续探讨！