撰 文|伍暉 《中歐商業(yè)評論》特約作者、創(chuàng)新與人才獨立研究者
在AI浪潮的沖擊下，傳統(tǒng)科技互聯(lián)網(wǎng)巨頭和新興的AI原生組織（AI Native）正展開一場前所未有的競速。
DeepSeek現(xiàn)象正引發(fā)傳統(tǒng)科技互聯(lián)網(wǎng)巨頭的集體焦慮，這場由AI Native組織發(fā)起的降維打擊，暴露出大廠在決策機(jī)制、資源調(diào)配與注意力管理上的深層困境。與2023年OpenAI帶來的沖擊不同，此次挑戰(zhàn)更具本土化特征——即便坐擁百倍于DeepSeek的研發(fā)資源，大廠仍難復(fù)現(xiàn)其"用算法榨干最后一滴算力"的技術(shù)銳度。
由此可見，這場競速不僅是技術(shù)與應(yīng)用的較量，更是組織形態(tài)、文化基因與人才戰(zhàn)略的全面對決。擺在傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)科技巨頭面前的核心問題是：在AI原生浪潮中，組織應(yīng)當(dāng)如何進(jìn)化才能在較量中保持競爭力？
AI原生組織：
技術(shù)與組織的雙重革命
AI原生組織（AI Native）的崛起，標(biāo)志著技術(shù)與組織形態(tài)的深度融合。這些組織并非簡單地將AI作為功能附加，而是將其內(nèi)化為產(chǎn)品、服務(wù)和業(yè)務(wù)流程的核心驅(qū)動力。以下是其核心特征：
1. 技術(shù)原生性
AI原生組織的核心技術(shù)均為自研模型（如OpenAI的GPT、DeepSeek的MoE架構(gòu)），技術(shù)迭代速度遠(yuǎn)超傳統(tǒng)企業(yè)。例如，OpenAI從GPT-3到GPT-4僅用兩年，研發(fā)投入占比高達(dá)90%以上。
2. 產(chǎn)品AI基因化
產(chǎn)品設(shè)計天然依賴AI能力，無法脫離AI獨立存在。Midjourney的生成式圖像、Character.AI的角色人格化交互，均以AI特性為核心構(gòu)建用戶體驗。
3. 從“數(shù)據(jù)與算力”到“算法與社區(qū)”
數(shù)據(jù)與算力集群構(gòu)成AI創(chuàng)新的底層基座，但在技術(shù)擴(kuò)散曲線的萌芽期（Innovators階段），算法突破與場景創(chuàng)新才是打開市場認(rèn)知的關(guān)鍵鑰匙。OpenAI使用數(shù)萬塊GPU訓(xùn)練GPT-4，單次訓(xùn)練成本超1億美元。DeepSeek MoE通過架構(gòu)層面的三重革新，將每個參數(shù)的價值挖掘效率提升300%，正在改寫大模型的效率法則。這種"基礎(chǔ)資源靜默支撐，智能能力顯性突圍"的演進(jìn)路徑，正是AI原生組織跨越技術(shù)采納鴻溝的核心密碼。
與此同時，Midjourney憑借數(shù)百萬量級的日生成能力，在數(shù)字藝術(shù)領(lǐng)域構(gòu)建起"提示詞即生產(chǎn)力"的新范式?！耙豁椉夹g(shù)最大的限制不是規(guī)模、成本或運行速度，而是我們?nèi)绾闻c它互動。”Midjourney創(chuàng)始人大衛(wèi)·霍爾茨（David Holz）在接受采訪時，多次提到在社區(qū)產(chǎn)品中構(gòu)建Midjourney是其成功的關(guān)鍵之一。
4. 組織液態(tài)化
扁平化、自組織的團(tuán)隊結(jié)構(gòu)，決策鏈條短，資源響應(yīng)迅速。DeepSeek科研背景員工占比超80%，通過"影子組織"打破部門墻，實現(xiàn)創(chuàng)業(yè)公司的敏捷性。
5. 極客文化與創(chuàng)始人凝聚力
OpenAI的Altman與DeepSeek的梁文鋒均以技術(shù)遠(yuǎn)見凝聚頂尖人才，組織文化強(qiáng)調(diào)技術(shù)理想主義與長期價值。
這種"液態(tài)硅基生命體"式的組織形態(tài)，以算法為血、數(shù)據(jù)為食，形態(tài)無定而內(nèi)核恒常，展現(xiàn)出顛覆傳統(tǒng)組織效率的潛力。
互聯(lián)網(wǎng)大廠
為何被AI原生新貴反超？
AI的三要素——算法、算力與數(shù)據(jù)，構(gòu)成了當(dāng)前AI原生業(yè)務(wù)的核心競爭力。算力已成國際難題，本文暫不探討；算法即模型，數(shù)據(jù)則來自平臺服務(wù)的場景與生態(tài)，而應(yīng)用（如智能體Agent）則是當(dāng)前的焦點。這三者需要形成良性循環(huán)，才能構(gòu)建AI原生的核心競爭力。
模型大戰(zhàn)：被搶了風(fēng)頭
在大模型開發(fā)上，科技互聯(lián)網(wǎng)大廠這一程輸給了DeepSeek這樣的AI原生組織。今年年初，無論自家的模型開發(fā)進(jìn)展如何，大廠紛紛“滿血接入”DeepSeek。大廠的資源、人力和財力的優(yōu)勢并未轉(zhuǎn)化為技術(shù)勝勢，問題的核心在于領(lǐng)軍人和理念的缺失——大廠沒有DeepSeek的梁文峰，也沒有“用算法榨干最后一滴算力”的極致追求。
盡管大廠選擇“滿血接入”，但自研模型仍是不可或缺的戰(zhàn)略選擇，關(guān)鍵在于引入頂尖領(lǐng)軍人才，并建立靈活的資源調(diào)配機(jī)制。大廠在組織形態(tài)和資源調(diào)配上的弊端顯而易見，但并非不可克服。例如，設(shè)立特區(qū)機(jī)制，為AI原生團(tuán)隊提供獨立的資源與決策權(quán)，也是大廠們都在嘗試的。
此外，人才密度的提升也至關(guān)重要。大廠復(fù)盤過去2-3年的人才招聘時發(fā)現(xiàn)，即便DeepSeek團(tuán)隊成員當(dāng)時加入，其個人能力也未必顯得格外突出。但若這些人加入大廠，可能早已陷入傳統(tǒng)的職業(yè)晉升路徑，而無法專注于技術(shù)創(chuàng)新。這說明，環(huán)境比個體更重要，如何讓頂尖人才聚焦關(guān)鍵且有意義的事情，才是大廠需要解決的核心問題。
用戶時間爭奪戰(zhàn)：AI原生應(yīng)用的沖擊
大模型的現(xiàn)實意義在于“模型即產(chǎn)品”的趨勢正在加速。尤其是在消費互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，用戶增長的瓶頸讓大廠倍感壓力。DeepSeek僅用7天用戶破億，OpenAI當(dāng)年用了2個月。根據(jù)QuestMobile的報告，截至2024年12月，AI原生APP的月活躍用戶（MAU）已突破1.2億，月人均使用時長達(dá)133分鐘，用戶粘性持續(xù)提升。2025年1月，AIGC領(lǐng)域的MAU同比增長244.7%，凈增超9200萬，排名第二與第三的只有16.7%-20.8%增速。
雖然當(dāng)前的C端AI應(yīng)用仍以聊天、問答和情感陪伴為主，但用戶的時間是有限的。當(dāng)用戶被AI原生應(yīng)用吸引，傳統(tǒng)應(yīng)用的使用時長必然被擠壓。時間爭奪戰(zhàn)已經(jīng)打響，大廠若不及時應(yīng)對，將面臨用戶流失的危機(jī)。
那么是否可以等待時機(jī)再出擊？例如，騰訊借助DeepSeek這股東風(fēng)，從一個“默默無聞”的參與者，一躍成為中國區(qū)蘋果免費App下載排行榜的冠軍，其AI應(yīng)用“元寶”也成為2025年一季度的傳奇。這種機(jī)會并不常見，即便未來出現(xiàn)下一個“DeepSeek”，其技術(shù)也可能不再開源。更重要的是，大廠集體嘗試將DeepSeek的模型能力接入自身核心業(yè)務(wù)，是因為看到了更好的模型能力與自身產(chǎn)品結(jié)合后，能夠帶來的規(guī)?；瘧?yīng)用潛力。
談到應(yīng)用和智能體，不得不提最近測試版就爆火的Manus。這款號稱全球首款通用智能體的產(chǎn)品，通過技術(shù)上的執(zhí)行閉環(huán)實現(xiàn)突破，并通過用戶參與感的設(shè)計增強(qiáng)了傳播效果。配合社交媒體KOL投放以及“國家科技實力”的敘事包裝，Manus形成了病毒式傳播。相比之下，大廠開發(fā)的智能體多局限于垂類場景（如阿里釘釘?shù)腁I工單系統(tǒng)），在消費端（C端）的突破力明顯不足。在這一領(lǐng)域，大廠尚未占據(jù)上風(fēng)。
按理說，大廠擁有豐富的應(yīng)用生態(tài)和話語權(quán)，理應(yīng)在通用智能體領(lǐng)域更具優(yōu)勢，但事實并非如此。在覺察流的《模型吞噬代碼，Agent重構(gòu)世界：當(dāng)AI Agent與模型協(xié)同進(jìn)化》一文中提到，工具類應(yīng)用（如地圖、辦公）更容易跟進(jìn)Agent戰(zhàn)略，但平臺類應(yīng)用卻顯得遲疑，因為這涉及整個產(chǎn)業(yè)生態(tài)的重構(gòu)。多數(shù)2C類平臺不愿將自身工具化，因為這會徹底改變業(yè)務(wù)模式、用戶體驗以及流量走向。
Agent代理平臺實時感知用戶需求并提供精準(zhǔn)服務(wù)，這確實是大廠正在做的事情。但當(dāng)Agent代理個人時，游戲規(guī)則就會被徹底改變。這里的核心問題在于愿景：Agent重構(gòu)的世界究竟是什么？是平臺主導(dǎo)的世界，還是用戶主導(dǎo)的世界？
微軟CEO薩提亞·納德拉近期提到，Agent將顛覆SaaS行業(yè)。對于辦公工具企業(yè)而言，擁抱這一趨勢是順理成章的，但對于其他平臺類企業(yè)來說，這種轉(zhuǎn)型可能會帶來深刻的糾結(jié)。
場景數(shù)據(jù)：需要轉(zhuǎn)化的優(yōu)勢
模型與智能體之外，數(shù)據(jù)和商業(yè)生態(tài)是大廠的傳統(tǒng)優(yōu)勢領(lǐng)域。歷史經(jīng)驗表明，這種優(yōu)勢并非不可撼動。在互聯(lián)網(wǎng)初期，傳統(tǒng)行業(yè)（如生活服務(wù)、娛樂社交、商業(yè)和媒體信息領(lǐng)域）也曾憑借多年深耕積累行業(yè)Know-how而認(rèn)為互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用不能Mission Critical，但最終被互聯(lián)網(wǎng)化。
如今，平臺企業(yè)的不同之處在于行業(yè)集中度更高，掌握了場景入口、用戶信息、供給側(cè)準(zhǔn)入門檻和流量分配權(quán)。部分領(lǐng)域（如信息搜索和辦公工具）已受到AI的沖擊，而娛樂、游戲、社交、電商和生活服務(wù)等領(lǐng)域目前似乎仍有較大的緩沖空間，可以通過“+AI”提效保持競爭力。然而，如果用戶的場景入口被原生智能化吸引，廠家、商家和創(chuàng)作者的需求被Agent代理滿足，行業(yè)格局可能徹底重塑。對于C端業(yè)務(wù)而言，抓住用戶是核心，其他環(huán)節(jié)都應(yīng)圍繞這一目標(biāo)展開。
從以上分析可以看出，無論是出于防御還是進(jìn)攻的需要，互聯(lián)網(wǎng)大廠的業(yè)務(wù)都必須實現(xiàn)AI原生化，才能有效應(yīng)對新一輪競爭。這需要構(gòu)建“模型-數(shù)據(jù)-應(yīng)用/智能體”的良性循環(huán)系統(tǒng)，打造AI原生的核心競爭力。
與AI原生組織相比，大廠在模型和應(yīng)用領(lǐng)域尚未占據(jù)優(yōu)勢。模型開發(fā)需要頂尖的領(lǐng)軍人才，應(yīng)用和智能體則需要清晰的愿景和新型協(xié)作關(guān)系。數(shù)據(jù)雖然是大廠的暫時優(yōu)勢，但必須被高效利用才能轉(zhuǎn)化為真正的競爭力。面對新興AI原生組織的挑戰(zhàn)，大廠需要重新審視自身的應(yīng)對策略。
大廠組織進(jìn)化：
數(shù)據(jù)盤活、模型競合與Agent驅(qū)動的組織變革
數(shù)據(jù)是這些平臺企業(yè)的強(qiáng)項，但需要盤活，從規(guī)模優(yōu)勢進(jìn)化為智能優(yōu)勢。模型是AI能力，需要與DeepSeek這種AI新興公司競爭與合作。Agent蘊(yùn)含的商業(yè)邏輯與產(chǎn)業(yè)生態(tài)有關(guān)，在組織內(nèi)部與組織結(jié)構(gòu)相關(guān)，需要重新審視。
數(shù)據(jù)深化：從規(guī)模優(yōu)勢到智能優(yōu)勢
數(shù)據(jù)是平臺企業(yè)的核心資產(chǎn)，但當(dāng)前的優(yōu)勢仍停留在規(guī)模層面，亟需轉(zhuǎn)化為智能優(yōu)勢。大廠雖然在幫助傳統(tǒng)企業(yè)部署專有知識庫和訓(xùn)練專屬模型方面積累了經(jīng)驗，但自身業(yè)務(wù)平臺的數(shù)據(jù)管理卻存在明顯短板。以下問題值得深思：
數(shù)據(jù)是否經(jīng)過高質(zhì)量清理和標(biāo)注？
是否沉淀為結(jié)構(gòu)化的行業(yè)知識圖譜？
跨業(yè)務(wù)共享時是否實現(xiàn)了合法范圍內(nèi)的無縫銜接？
數(shù)據(jù)資產(chǎn)的盤活是模型-數(shù)據(jù)-應(yīng)用/智能體三大要素中唯一完全可控的環(huán)節(jié)。
DeepSeek對數(shù)據(jù)標(biāo)注的重視表明，高質(zhì)量數(shù)據(jù)是提升模型效率的關(guān)鍵。Grok3的成功也得益于SpaceX知識庫的深度貢獻(xiàn)。大廠需要通過以下方式釋放數(shù)據(jù)潛力，才能轉(zhuǎn)化為模型效率和智能體精準(zhǔn)調(diào)用的競爭優(yōu)勢：
動態(tài)數(shù)據(jù)閉環(huán)：確保數(shù)據(jù)的實時更新與反饋。
行業(yè)知識圖譜：將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可復(fù)用的智能資產(chǎn)。
跨業(yè)務(wù)協(xié)同：在合法合規(guī)的前提下實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享。
模型競合：合作與自研的雙軌策略
模型能力是AI競爭的核心，大廠需要在合作與自研之間找到平衡：
合作層面：微軟與OpenAI的合作是典型案例。微軟通過130億美元投資，不僅獲得了OpenAI技術(shù)的核心使用權(quán)，還成為其獨家云服務(wù)提供商。這種模式顯著提升了微軟在AI領(lǐng)域的競爭力。國內(nèi)大廠也需探索與DeepSeek等新興公司的合作機(jī)會，實現(xiàn)技術(shù)共享與生態(tài)共贏。
自研層面：通用模型需解決跨場景問題，垂類小模型則需適配具體業(yè)務(wù)需求。開源策略可以吸引開發(fā)者共建生態(tài)，而模型輕量化與邊緣部署（如蒸餾、剪枝技術(shù)）則能有效降低計算成本。
智能體驅(qū)動：組織變革與效率提升
2025，應(yīng)用的規(guī)?；涞?，特別是智能體（Agent），將會是大廠們的主要發(fā)力方向。根據(jù)Gartner最新預(yù)測，AI智能體領(lǐng)域預(yù)計將在2024-2030年間迎來顯著增長，市場規(guī)模將從51億美元攀升至471億美元。自去年起，以內(nèi)部賽馬或外部投資的方式，大廠一直在尋找AI時代的「超級應(yīng)用」，這之中已經(jīng)有些浮出水面的AI產(chǎn)品，但DeepSeek在C端的增速還是超出了人們的預(yù)期，而且讓大廠集體反思過去「大力出奇跡」堆疊資源的模式在當(dāng)下的效用。這也意味著，到了比拼創(chuàng)新效率的時刻，效率和結(jié)果是關(guān)鍵。大廠需要向AI原生組織看齊，在組織形態(tài)、人才結(jié)構(gòu)、工作模式上進(jìn)行重構(gòu)。
互聯(lián)網(wǎng)大廠與AI原生組織對比的組織效率、增長驅(qū)動關(guān)注點與人才結(jié)構(gòu)：
大廠需要重新審視組織形態(tài)與協(xié)作模式：
創(chuàng)新效率：關(guān)注效率與結(jié)果，決策權(quán)下放，賦予一線員工調(diào)用Agent的權(quán)限。
組織重構(gòu)：以Agent為核心組建敏捷團(tuán)隊，推動“人類決策-Agent執(zhí)行”的新型協(xié)作模式。例如，通過“模型工程師+業(yè)務(wù)專家+用戶體驗設(shè)計師”的跨職能小組實現(xiàn)快速落地。
人才結(jié)構(gòu)：提升科學(xué)家與技術(shù)人員密度，同時引入商務(wù)拓展人才，構(gòu)建支持Agent生態(tài)的復(fù)合型團(tuán)隊。
平臺企業(yè)的應(yīng)對策略，總結(jié)三點：
數(shù)據(jù)深化：從“數(shù)據(jù)量大”轉(zhuǎn)向“數(shù)據(jù)智能”，通過閉環(huán)與知識轉(zhuǎn)化構(gòu)建壁壘。
模型競合：與AI公司既競爭又合作，以生態(tài)整合彌補(bǔ)技術(shù)短板。
Agent適配：組織結(jié)構(gòu)適配Agent落地，團(tuán)隊敏捷授權(quán)，人才結(jié)構(gòu)匹配；內(nèi)部嘗試Agent為中心重組流程，推動“人類決策-Agent執(zhí)行”新型協(xié)作。
大廠在組織層面
需要哪些關(guān)鍵變革？
以上三點（數(shù)據(jù)深化、模型競合、智能體驅(qū)動）已觸及組織變革的深水區(qū)，因為它們需要深入到組織的肌理中，改變現(xiàn)有循環(huán)方式才能實現(xiàn)。而大廠的變革往往受到路徑依賴的制約。以下是一些大廠今年以來的具體行動：
字節(jié)跳動：虛擬組織與AI-native人才的深度布局
在2月的全員會上，字節(jié)跳動CEO梁汝波坦言，在AI取得進(jìn)展后，團(tuán)隊內(nèi)部曾“稍微有些放松”，并未將復(fù)現(xiàn)OpenAI的推理模型o1視為緊迫任務(wù)。然而，2025年字節(jié)明確了三大AI目標(biāo)：探索智能上限、創(chuàng)新UI交互形式、加強(qiáng)規(guī)模效應(yīng)。其AI組織架構(gòu)由Flow、Seed和Stone三大板塊組成，總規(guī)模接近2500人：
Seed：負(fù)責(zé)模型研發(fā)，由朱文佳和吳永輝共同領(lǐng)導(dǎo)。吳永輝是Google前Fellow，專注于AI研發(fā)。
Flow：負(fù)責(zé)AI產(chǎn)品，由Musical.ly創(chuàng)始人之一朱駿負(fù)責(zé)。
Stone：負(fù)責(zé)產(chǎn)品后端研發(fā)支持。
據(jù)稱吳永輝近期調(diào)整了Seed的架構(gòu)，設(shè)立若干不在正式組織結(jié)構(gòu)中的虛擬小組，形成更扁平的匯報體系。這種“影子組織”試圖打破部門墻，注入創(chuàng)業(yè)公司的敏捷性。同時，字節(jié)在核心研發(fā)環(huán)節(jié)逐步用AI-native技術(shù)人才替換傳統(tǒng)搜推廣背景的人員。
在AI產(chǎn)品布局上，主力產(chǎn)品豆包已從聊天機(jī)器人發(fā)展為綜合應(yīng)用（涵蓋聊天、搜索、圖片生成和AI瀏覽器），并接入DeepSeek等外部模型以提升用戶體驗。此外，字節(jié)還在探索智能角色互動（貓箱）、圖片生成（星繪）、AI教育（Gauthmath）等多個方向。
騰訊：AI產(chǎn)品線遷移與生態(tài)開放
2025年2月19日，騰訊宣布將QQ瀏覽器、搜狗輸入法、AI原生應(yīng)用ima等產(chǎn)品線團(tuán)隊從PCG（平臺與內(nèi)容事業(yè)群）調(diào)整至CSIG（云與智慧產(chǎn)業(yè)事業(yè)群），并推動全線產(chǎn)品接入混元大模型及DeepSeek-R1模型。同時，騰訊開放公有云API接口，吸引開發(fā)者和行業(yè)客戶構(gòu)建應(yīng)用生態(tài)，覆蓋從算力調(diào)度到知識引擎的全鏈路需求。
3月19日，騰訊董事會主席兼CEO馬化騰在2024年業(yè)績會上表示，AI的快速發(fā)展（尤其是DeepSeek的出現(xiàn)）讓騰訊看到應(yīng)用大發(fā)展的機(jī)會。騰訊在云業(yè)務(wù)和AI應(yīng)用“元寶”上積極擁抱DeepSeek，并強(qiáng)調(diào)AI仍處于早期階段，各行各業(yè)都將受益于其普及。
阿里巴巴：大規(guī)?；A(chǔ)設(shè)施投入與全員轉(zhuǎn)型
2025年2月24日，阿里巴巴CEO吳泳銘宣布未來三年將投入超過3800億元建設(shè)云和AI硬件基礎(chǔ)設(shè)施，重點投資三大方向：
算力基建：投入3800億元構(gòu)建“數(shù)字電網(wǎng)”，目標(biāo)成為全球重要的AI基礎(chǔ)設(shè)施和云計算網(wǎng)絡(luò)之一。
模型平臺與原生應(yīng)用：追求AGI（通用人工智能），持續(xù)迭代通義千問大模型，并堅持開源策略。
AI驅(qū)動的業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型：推動互聯(lián)網(wǎng)平臺業(yè)務(wù)全員轉(zhuǎn)型，將AI應(yīng)用于電商、物流、支付等核心業(yè)務(wù)。
同時，阿里重啟招聘計劃，開放超過3000個崗位，其中AI相關(guān)崗位占五成。前釘釘創(chuàng)始人陳航（無招）回歸阿里，重新執(zhí)掌釘釘。
大廠組織變革的
深層邏輯：突破組織慣性
在大廠變革的深層邏輯中，組織架構(gòu)調(diào)整僅是表層動作，真正挑戰(zhàn)在于突破固有行為模式。字節(jié)將虛擬小組置于正式架構(gòu)之外，希望以"影子組織"打破部門墻，這種非正式架構(gòu)與正式架構(gòu)的嵌套，既保留規(guī)?；鲬?zhàn)能力，又植入創(chuàng)業(yè)公司級敏捷性。但類似架構(gòu)如何常態(tài)化是個難題，大多數(shù)情況下企業(yè)會在18個月內(nèi)回歸原有工作模式，因中層管理者難以適應(yīng)雙重指揮體系。騰訊將AI產(chǎn)品線遷移至CSIG，一方面AI發(fā)展加速，“讓做模型的更專注于模型研發(fā)，讓做產(chǎn)品內(nèi)測的能加速產(chǎn)品迭代”（劉熾平，2024年財報媒體溝通會），更重要的是QQ、瀏覽器等作為消費端應(yīng)用可以聯(lián)動，從而為AI產(chǎn)品提供入口。
大廠普遍面臨"創(chuàng)新實驗室困境"，獨立團(tuán)隊易脫離業(yè)務(wù)場景，業(yè)務(wù)部門又難逃KPI束縛。字節(jié)Seed部門設(shè)立雙負(fù)責(zé)人機(jī)制，也許是“務(wù)實浪漫”的一種體現(xiàn)。虛擬小組，本質(zhì)是構(gòu)建"可逆決策機(jī)制"，通過臨時性組織單元降低試錯成本。騰訊同時接入自研混元與第三方DeepSeek模型，暗合"雙軌制創(chuàng)新"理論——在保證現(xiàn)有業(yè)務(wù)穩(wěn)定性的同時，允許局部突破。但這種策略可能導(dǎo)致資源分散，需要有確定性的場景反哺技術(shù)投入，形成獨特閉環(huán)。
大廠人才戰(zhàn)略已進(jìn)入"能力簇重構(gòu)"階段。字節(jié)用AI-native人才替代搜推廣背景人員，反映根本性能力遷移：從特征工程轉(zhuǎn)向提示詞工程，從CTR預(yù)估轉(zhuǎn)向思維鏈建模。騰訊CSIG組織整合，實則需要兼具B端服務(wù)思維和C端產(chǎn)品思維的"T型人才"。阿里重啟招聘時重點補(bǔ)充AI新興崗位，這些職位尚無成熟培養(yǎng)體系，倒逼企業(yè)自建人才飛輪。
未來三年：組織形態(tài)的持續(xù)演化
“模型-數(shù)據(jù)-智能體”本質(zhì)上在解構(gòu)傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)公司的"數(shù)據(jù)-算法-流量"鐵三角。當(dāng)數(shù)據(jù)從生產(chǎn)資料升維為智能資產(chǎn)，模型從技術(shù)工具蛻變?yōu)樯鷳B(tài)杠桿，Agent從執(zhí)行單元進(jìn)化成組織原型，平臺企業(yè)將面臨基因突變的挑戰(zhàn)。當(dāng)模型能力趨同時，組織學(xué)習(xí)速度將成為決勝要素——誰能更快模型迭代，把技術(shù)突破轉(zhuǎn)化為商業(yè)閉環(huán)，誰就能在智能革命中掌握主動權(quán)。但歷史經(jīng)驗表明，所有技術(shù)革命最終考驗的是組織轉(zhuǎn)型升級能力：柯達(dá)并非不懂?dāng)?shù)碼技術(shù)，諾基亞也早預(yù)見智能機(jī)趨勢，真正阻礙轉(zhuǎn)型的，永遠(yuǎn)是組織基因的進(jìn)化滯后。
20年前，這些互聯(lián)網(wǎng)大廠成功挑戰(zhàn)了傳統(tǒng)行業(yè)，坐上了平臺寶座。這一次，他們受到了AI原生組織的挑戰(zhàn)，序幕剛剛拉開，可以拭目以待。
參考內(nèi)容：
《AI時代的核心能力：智能飛輪與智驅(qū)進(jìn)化力》侯宏 侯宏文存
《模型吞噬代碼，Agent重構(gòu)世界：當(dāng)AI Agent與模型協(xié)同進(jìn)化》肆零柒 覺察流
《萬字長文，聊聊下一代AI Agent的新范式》原創(chuàng) 騰訊研究院 騰訊研究院
《字節(jié) AI 再創(chuàng)業(yè)：獨立組織、全鏈條的飽和出擊》原創(chuàng) 晚點團(tuán)隊 晚點LatePost
《騰訊的AI新主張：擁抱開源、增加資本支出，擴(kuò)大業(yè)務(wù)應(yīng)用朋友圈》新京報貝殼財經(jīng)記者 韋英姿
《阿里，“A計劃”》 上海證券報 作者：郭成林 溫婷
《 a16z：全球AI產(chǎn)品Top100》（第4版，2025年3月）
《QuestMobile2025 APP流量競爭新觀察：存量市場深度博弈下，跨周期精析流量路徑，全鏈路優(yōu)化留存成為解題思路》
《QuestMobile2024年AIGC應(yīng)用發(fā)展年度報告：AI原生APP三強(qiáng)爭霸，AI應(yīng)用“四大模式”形成，智能體數(shù)量超過小程序》
《中歐商業(yè)評論》與中歐商業(yè)在線攜手開啟“2025 AI 轉(zhuǎn)型啟示錄”系列調(diào)研，針對AI原生組織及其進(jìn)化路徑、當(dāng)下企業(yè)在 AI 應(yīng)用領(lǐng)域的實際狀況、組織變革的前沿實踐，以及 AI 時代人才培養(yǎng)的關(guān)鍵策略與路徑展開深入探討，敬請持續(xù)關(guān)注本刊公眾號，精彩內(nèi)容將陸續(xù)呈現(xiàn)。
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