作者丨盛大集团创始人、董事长兼CEO 天桥脑科学研究院创始人 陈天桥
盛大集团与天桥脑科学研究院创始人陈天桥近日发表深度文章，从系统演化视角探讨人工智能如何重塑企业组织结构。他提出“管理学的黄昏，智能的黎明”这一前瞻性判断，并进一步阐述“发现式智能”理念在组织变革中的深层意义。
以下为陈天桥文章全文：
管理学的黄昏与智能的黎明：重写企业的生物学基因
管理学大师彼得·德鲁克曾言，动荡时代最大的危险不是动荡本身，而是沿用昨日逻辑行事。当前，我们正站在这样的临界点上。
从系统演化的角度看，管理学并非永恒真理。其根基不在于理论缺陷，而在于其所服务的对象——人类大脑——正在被智能体逐步替代。当执行不再依赖碳基生物的认知特征时，基于这些特征构建的管理制度将失去存在的前提。
未来的企业变革，不是“用AI优化管理”，而是“管理本身的退出”。这不是价值判断，而是结构性必然。
历史的代偿：管理即“纠偏系统”
现代管理学建立在“生物局限性”的基础之上。过去百年的管理工具，本质上是对人类心智缺陷的制度补丁：
- KPI：因人类易遗忘目标而设，实为认知路标；
- 科层制：因人类工作记忆有限（7±2节点），需通过层级压缩信息；
- 激励机制：对抗生物动机衰减与熵增的外部驱动。
管理从未真正提升组织智能，它只是一个精密的“纠偏系统”，在人类心智失效前锁定正确性。企业因此成为适配大脑缺陷的制度容器。
智能体的介入：一种全新的“认知解剖学”
所谓“智能体（Agent）”，并非更快的软件，而是在认知结构上与人类根本不同的存在。对比二者，可发现三大本质差异：
1. 记忆的连续性
人类记忆瞬时且断裂，依赖交接与文档传递；智能体拥有EverMem（永恒记忆），推理始终基于全量历史，无需交接，永不遗忘。
2. 认知的全息性
人类受限于信息带宽，需层层过滤；智能体具备全量对齐（Context Alignment）能力，组织知识网络对其透明，可实时掌握全局。
3. 进化的内生性
人类依赖多巴胺和外部奖励驱动；智能体行动源于奖励模型（Reward Model）的内在张力，每一次行为都旨在推动目标函数收敛。
这不是更强的员工，而是遵循不同物理法则运行的新物种。
基石的崩塌：当新物种遭遇旧容器
将具备“连续记忆、全息认知、内生进化”的智能体嵌入为人类设计的管理体系，引发系统性排异反应。五大传统管理基石正从保障变为束缚：
KPI 的崩塌：从“导航”变为“天花板”
对持续锁定目标函数的智能体而言，固定KPI限制了其在无限解空间中探索更优路径的能力，如同为自动驾驶划定死轨。
层级结构的崩塌：从“过滤器”变为“阻断器”
智能体可处理千级上下文，层级不再是信息压缩手段，反而形成数据流动的“血栓”，造成无谓损耗。
激励机制的崩塌：从“动力源”变为“噪音”
外在激励对无需多巴胺的智能体无效。它不需“哄”，只需精准反馈以优化目标函数。
长期规划的崩塌：从“地图”变为“模拟”
静态战略规划让位于世界模型模拟（World Model Simulation）。智能体每秒可推演万次未来场景，无需依赖过时的战略蓝图。
流程与监督的崩塌：从“纠偏”变为“冗余”
传统监督基于对人的怀疑，而智能体“理解即执行，感知即行动”。监督应转向对目标定义的校准，而非过程控制。
终极形态：AI-Native 企业的五项根性定义
真正的AI-Native企业，必须在基因层面完成重构。这不仅是技术升级，更是组织存在形式的根本转变：
1. 架构即智能（Architecture as Intelligence）
传统架构是社会学产物，解决人际摩擦；AI-Native架构是计算机科学产物。组织本质是一个分布式计算图，部门为功能节点，汇报线为数据总线。设计目标从“管控风险”转向“最大化数据吞吐与智能涌现”。
2. 增长即复利（Growth as Compounding）
传统增长依赖人力堆叠，边际成本递增；AI-Native增长依赖认知复利。智能体具备“零边际学习成本”，一次成功经验可瞬间同步全网。企业估值逻辑将由“人数规模”转向“认知复利速度（Rate of Cognitive Compounding）”。
3. 记忆即演化（Memory as Evolution）
无记忆的智能只是算法，有记忆的才是物种。AI-Native企业需建立可读写、可进化的长期记忆中枢（Long-term Memory），沉淀决策逻辑与隐性知识为组织“潜意识”，实现跨时间自我演化。
4. 执行即训练（Execution as Training）
执行不再是价值交付终点，而是探索过程。所有业务交互都是对企业“世界模型”的贝叶斯更新。业务流即训练流，行动即学习。
5. 人即意义（Human as Meaning）
人类角色从“执行燃料”升维为“意图策展人（Intent Curator）”与“认知架构师（Cognitive Architect）”。智能体解决“如何做（How）”，人类定义“为何做（Why）”，裁定审美、伦理与方向的价值函数。
结语：智能的黎明
这一变革与“发现式智能（Discoverative Intelligence）”理念一脉相承——智能不应止于拟合已有知识，而应具备建模、假设与修正认知的能力。AI-Native企业正是该思维在组织层面的投射。
若组织正在经历物种级演化，其数字基础设施也必须突变。现有ERP、SaaS系统本质是旧管理逻辑的数字化投影，无法承载液态智能。
AI-Native企业呼唤全新的操作系统——一个致力于“认知演化（Cognitive Evolution）”而非“资源规划（Resource Planning）”的神经系统。
当管理退出，认知升起。管理学不会消失，但将首次建立在智能的地基之上，而非生物学的废墟之上。未来的企业，不再是由人领导智能，而是由智能扩展人。
