## 619｜硅基员工入场，你能否“一将顶千军”？

精挑细淘，得到头条。我是李南南。

最近，市面上关于AI的使用出现了两个极端。其中一个极端是禁用AI，比如有的IT公司规定，发现程序员用AI写代码就直接开除，还有高校规定研究人员不能使用AI写论文。

而相应的，还有另外一个极端，不少公司都近乎激进地要求员工必须使用AI。

比如，这两天电商公司Shopify的CEO托比·卢克就发了内部全员信，要求所有员工必须使用AI。信里还宣布了一个新的招聘规定，假如你这个部门想招人，你必须得先证明，待招岗位的工作是AI无法完成的。假如这个岗位能用AI替代，就绝对不增加人手。托比还说，AI是他职业生涯中见过的，对工作方式冲击最大的技术。从过去到未来，他都将毫无保留地号召全体员工使用AI。

听到这，你以为使用AI是国外互联网大厂的专利？错。来，给你一点反差感。就在今年2月，广西宾阳县的县委书记梁展凡在一场会议上，下达了“AI必会令”。梁展凡要求在场的每个人，至少要安装两款AI软件，一个是DeepSeek，另一个是豆包。假如有余力，就再多学点别的AI软件，但至少要会两个。

据说现在宾阳县的一些工作环节，已经用上了AI。比如，智能晨会系统，用AI整理会议重点并关联政策文件，能让会议时长缩短40%。

你看，从加拿大的国际电商公司，到国内的广西宾阳县，你可以感受一下AI的渗透力有多强？

但是，说到这，也引出很多问题。比如，很多公司组织都在使用AI，它对于效率的提升到底怎么样？AI的效能是否存在一个从量变到质变的临界点？AI与人类合作的未来图景又会是什么样？

正好前段时间，原阿里巴巴的总参谋长，曾鸣教授，做了一场分享，主题是《智能经济和组织》，很多内容正好能回应前面的问题。

接下来，咱们就讲讲曾鸣教授的几个洞察。

第一，AI时代的价值链创造，是怎样的？

这个问题乍一听有点抽象。我们可以这么理解，它指的是，AI与它周边的种种技术加在一起，这个整体的价值链是怎么变强的？促使它变强的那个作用力，是怎么发生的？

你看，每个时代的技术，它变强的逻辑都不太一样。

工业时代，价值链创造的源泉是，规模效应。不管生产什么东西，产量要大，产能要强，效率要高。只要规模上去，成本就能下降，竞争力就能变强，而余下的资源还能投入创新。

而到了信息化时代，价值链的创造依托于网络效应。就像打电话，一个电话网络的价值，取决于有多少人使用它。一款通信软件的价值，取决于加入其中的人数。因此网络时代人们都强调一个词，链接。

而在AI时代，价值链的创造，既不依托于规模效应，也不依赖网络效应，那靠什么？曾鸣教授给了个概念，叫黑洞效应。你看，我们使用AI时，会向AI提问，它给出回答之后，我们还会进一步修正它的答案，对吧？这个一问一答的过程，其实就把人类的整个思维链条，以及其中的各类过程性知识，完全暴露给AI。

而越好用的AI，用的人就越多，吸走的知识也就越多。整个过程就像一个黑洞吸收周围的物体。借用曾鸣教授的话说，更聪明的智能体吸引更多用户，更多用户带来更多私有数据和知识，喂养出更强的AI。这期间，智能低的AI也会被更强大的AI吞噬。

简单说，谁能先创造出好用又聪明的智能体，谁就能先把优势的飞轮转起来。

曾鸣教授认为，AI的未来，是智能体的时代。智能体，我们最近经常提到，就是能替你完成真实任务的AI应用。比如Manus。

而未来5到8年，智能体的发展将经过三个阶段。首先是，可靠的代理，你提出规定动作，它来替你完成。比如替你订个机票。其次是，能干的助理。你提出问题，它带给你答案。比如你说下周要出差，它不仅能替你订票，还能替你规划行程。最后一个阶段是，聪明的伙伴。你可以和它一起定义问题，一起讨论发展，它就像你的合伙人一样。

好，这是第一个重点，未来的5到8年是智能体的时代，而这个时代的竞争优势，来源于黑洞效应。

第二，假如一个公司开始使用AI，那么它是否会迎来一个，从量变到质变的爆发点？

答案很肯定，会。这个临界点是，硅基员工的入场。

什么是硅基员工？简单说，就是可以独立上岗，不需要再依靠人来操作的智能体。而它带来的质变就在于，它可以突破人类的能力上限。

你看，现在很多公司使用AI，本质上还是把AI当工具。这就好比耕地，不管是用锄头，还是用机器，总归都是需要人来操作。但人总归是有精力上限的，你操作机器总需要时间，困了总要睡觉，倦了总要休息。但智能体独立上岗后，它可以24小时工作，也不用花时间每时每刻向人类反馈。到时，我们前面说的黑洞效应就会完全体现出来，智能体将不受任何效率约束地吸收知识，一路加速进化。

这也是为什么很多AI公司，都在加速完成端到端的部署。端到端，也就是从AI端直接到用户端，相当于AI独立上岗。

曾鸣教授说，互联网处理的是海量信息，解决的核心问题是信息不对称，价值链的创造来自网络效应，因此不管是做互联网公司还是做自媒体，这个时代的策略都是要尽快达到那个最低网络规模，让网络效应的飞轮转起来。

而AI处理的是海量知识，解决的核心问题是决策效率与成本，价值链的创造来自黑洞效应，因此组织要做的是，让你的AI尽快越过最低智力门槛，让智能体可以上岗，从而让智能的黑洞效应运转起来。

不管是专门做AI的公司，还是把AI当成工具的公司，都可以参考这个策略。

第三，假如硅基员工普及，那么人类员工的竞争力是什么？

首先，关于这个问题，我们可以看看那些AI领域的明星团队什么样。他们是离AI最近的人，他们的团队样态也许会成为未来公司形式的缩影。

这些团队都很小。据说现在一个AI团队超过40人，在圈内是要被笑话的。而且他们只招年轻人，还必须是那种超级聪明、自驱力强、学习能力强的年轻人。而这些人的核心能力是，擅长抽象，能快速发现本质。换句话说，大模型的特点是基于大数据发现规律，而人类的相对优势就在于能从小数据中抽象出本质。

其次，曾鸣教授说，未来的公司将会是一人多能，一人多岗的局面。个人可以通过AI，将个人优势最大限度地放大。

最后，智能时代最重要的，是创智人才。他的核心工作就是建设智能体，以及和智能体合作。具体来说可以分成三类。

一是顶尖专家，能够创造新的知识。二是擅长跨界链接和创造的人才，他们能打破人类原有的认知和知识结构。三是领导者，能够推动协同和决策。

而关于一个公司AI化和智能化的程度，曾鸣教授给了两个判断标准。一是公司的业务有多大比例是AI自主运营。二是公司内部有多大比例是硅基员工。

毕竟，硅基员工入场意味着，公司的效能将跨越人类能力的天花板，到时会是“一将顶千军”的时代。顶尖人才通过与智能体协作，能力全面释放。这个状态就类似于赫拉利在《未来简史》里所说的神人。

好，关于曾鸣教授的观点，咱们先说到这。特别强调一句，以上是我整理转述之后的内容，或许有些地方没能完全还原作者本人的观点。假如你有兴趣，还是建议你看看这场分享的原视频，在微信视频号找到“曾鸣书院”就能看到。

最后，在这场分享之外，我想推荐一篇研究，是关于图灵奖的得主分布。图灵奖是计算机领域最重要的奖项之一，今年3月图灵奖颁给了马萨诸塞大学荣誉退休教授安德鲁·巴托和阿尔伯塔大学教授理查德·萨顿，表彰他们给强化学习奠定概念和算法基础。

但是，假如把视角放大，你会发现绝大部分图灵奖得主，最开始学的并不是计算机专业。

美国罗切斯特大学的团队专门做过统计，从1966年到2020年的74位获奖者中，只有三位，是在本科阶段就读了计算机专业的，并且这三个人读的还是计算机双学位。2021年之后的几位得主中，只有2023年的得主是计算机本科出身。而今年刚刚得奖的两位，巴托本科读的是数学，萨顿本科读的是心理学。

不学计算机，那学什么？这些图灵奖得主中，53%来自数学专业，20%来自电气工程专业，15%来自物理学专业。当然，也有极其小众的专业，比如1980年的得主托尼·霍尔，本科就读的是牛津大学古典文学专业。

这些人的初始专业都不是计算机，而是后来转行深造，选择了计算机或者相关专业。

为什么会这样？

一来，计算机科学是一门很年轻的学科，在20世纪60年代之前，多数大学都没有这个专业。

二来，计算机科学是一门交叉学科，它从一开始，就受到数学、物理、电子工程、语言学等等学科的影响。也正是这种交叉性，才给计算机科学带来很多独特的突破。比如，前面说的那位古典文学专业的托尼·霍尔，他的贡献就是编程语言设计和机器翻译。

换句话说，一个年轻的、未被定义的交叉学科，它的成就往往产生于不同学科之间的相互碰撞。

你看，年轻、交叉化，这两个特点是不是也很符合今天的AI？从这个角度看，不管你是否身处AI行业，也许你都有机会，在AI领域找到适合自己的生态位。就像我们经常说的，AI时代的红利，其实可以属于任何一个人。

关于这个话题，咱们先说到这。

好，以上就是今天的内容。《得到头条》，明天见。

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### 💡 精华要点
- 1.AI时代，价值链的创造，靠黑洞效应。越好用的AI，用的人就越多，吸走的知识也就越多。整个过程就像一个黑洞吸收周围的物体。未来，谁能先创造出好用又聪明的智能体，谁就能先把优势的飞轮转起来。
- 2.硅基员工，就是可以独立上岗，不需要再依靠人来操作的智能体。对于一个公司来说，硅基员工的入场。可以为公司带来质变，因为硅基员工可以突破人类的能力上限。
- 3.大模型的特点是基于大数据发现规律，而人类的相对优势就在于能从小数据中抽象出本质。智能时代最重要的，是创智人才。创智人才的核心工作就是建设智能体，以及和智能体合作。
