Lightspeed合伙人Ravi Mhatre、You.com创始人Richard Socher与中国Kimi总裁张予彤的圆桌对话，正是这场变革的微观缩影。他们围绕“AI原生组织的本质”展开的深度拆解，撕开了传统企业与未来企业的核心分野，也勾勒出AI重构商业生态的清晰路径。
AI原生组织的双重定义：从思维革命到量化标尺
AI对企业的改造，首先始于思维起点的颠覆。作为Anthropic和Reflection AI的投资人，Ravi Mhatre提出了一个极具穿透力的观点：传统企业的AI应用，始终困于“存量优化”的桎梏，习惯于用AI修补既定工作流、迭代现有技术；而真正的AI原生企业，却以“无限智能”为思考原点——抛却组织架构与流程的束缚，直面“拥有极致智能后，该创造什么”的本质问题。这种思维跃迁，正是AI时代组织竞争力的核心分水岭。如果说Mhatre的视角聚焦于理念革新，Rubric创始人Bipul Sinha则给出了可落地的量化标准。在他看来，AI驱动型企业绝非简单调用ChatGPT或实现信息搜索自动化，而是要实现核心工作流的AI全闭环——当一家公司有三到五个关键业务线，能由AI自主完成全流程执行时，才算真正迈入AI原生门槛。这一标准，将模糊的“AI赋能”具象为可衡量的业务指标，为企业转型提供了明确锚点。
张予彤则在此基础上，提出了衡量未来组织效率的创新标尺：人与智能体比率（Human-to-Agent Ratio）。她观察到，如今部分不到10人的初创团队，已能依托数百个AI智能体处理海量运营事务，这种惊人的运营杠杆，正是大模型驱动组织设计（LLM-driven org design）的直接成果。而个体层面的变革也在同步发生，“带上你自己的AI去上班（BYOAI）”趋势的兴起，印证了个体生产力觉醒与企业顶层变革的共振——越来越多用户自掏腰包为AI工具付费，甚至不懂代码的求职者也能通过AI生成个人网站展现才华，AI正打破技能壁垒，实现生产力的全民平权。
值得注意的是，这场变革并非技术主导的单向推进。Richard Socher特别强调了人的因素：多数员工并非天生具备管理AI智能体的能力，搭建完善的培训与认证体系，让员工从“接纳AI”到“驾驭AI”，才是组织转型的关键支撑。技术与人力的协同，构成了AI原生组织的完整生态。
软件的无形化革命：从工具吞噬到智能普惠
当讨论深入工具层面，“AI正在吞噬软件”的流行说法被推向台前。相较于“软件吞噬世界”的过往预言，张予彤给出了更精准的解读：软件不会消失，但其形态将走向“无形化”。一场交互方式的根本性变革已然来临——过去依赖键盘、鼠标与复杂公式的操作模式，将被自然语言交互取代，人类只需通过对话，就能经由AI智能体调用所有工具功能；若现有软件无法满足需求，AI还能凭借编码能力即时生成个性化工具，实现“需求直达结果”的高效闭环。这一趋势的背后，是AI成本指数级下降的强力支撑。Ravi Mhatre从投资视角补充道，AI能力的提升与成本的降低，均呈现陡峭的指数曲线：过去一年，AI推理的平均单Token成本下降了100倍，部分场景甚至达到1000倍。这种成本崩塌，催生了“可丢弃软件（disposable software）”的新概念——代码可“氛围化编写（vibe-coded）”、按需生成且无需长期维护，极大降低了工具开发的门槛。当然，他也指出例外：对于Instagram这类极度依赖界面打磨与内容生态构建的应用，传统软件开发模式仍将在长期内保有其价值。
落地鸿沟：信任构建与合规破局
尽管趋势明朗，但AI要真正成为企业的“神经脊柱”，仍需跨越最核心的障碍——信任。当企业将核心业务交给AI这个“黑盒”，合规风险、性能评估与过程追溯，成为横亘在试点与规模化应用之间的三座大山。Bipul Sinha直言，合规与治理是大型企业（尤其是美国公司）AI落地的最大桎梏。许多企业的AI试点成效显著，却因担忧合规风险而迟迟无法推进规模化生产。对此，Rubric的解法是搭建专属合规基础设施，为不同业务职能预设可使用的数据范围与认证模型，以制度设计对冲风险。
而Richard Socher则从方法论层面指出了传统企业的短板：多数公司缺乏基准测试与评估集思维，对AI模型的判断停留在感性试用层面，难以形成科学的评估体系。这种认知偏差，同样阻碍了AI的深度落地。
技术透明化，成为构建信任的核心路径。Richard Socher透露，You.com通过专利技术实现信息来源可追溯，让AI输出的每一个结果都有据可查；张予彤也强调，AI不能只提供最终答案，更要展示完整思维链，将推理过程“开箱”给用户，让决策逻辑可见、可审查。透明度，正是AI从辅助工具走向企业核心的必经之路。
2027年的常识预判：AI自治、技术突破与区域特色
当被问及“如今激进、明年将成常识”的AI趋势时，嘉宾们的预测勾勒出2027年的商业图景。Richard Socher的观点最为大胆：未来最好的AI，将由AI自主构建，模型的自动化构建与递归式自我改进将成为现实，同时具备初步持续学习能力，可动态适应环境变化。张予彤与谷歌DeepMind高管Ioannis Antonoglou则聚焦于应用层面的突破——极长周期自主代理将普及。就像团队成员承接周度任务并按时交付，未来的AI智能体将能独立处理跨数周的复杂工作，实现从“即时响应”到“长期履约”的能力跃升。
Bipul Sinha将目光投向技术落地，他认为，目前尚未被充分挖掘的强化学习，将在商业流程中广泛应用，推动AI从“执行预设指令”转向“动态优化系统”，为营销活动、供应链管理等复杂场景注入新动能。同时，智能体编排将成为核心能力，一个能动态组合工作流、调配智能体的“编排者”角色将应运而生。而Antonoglou则点出了更深层的挑战：多智能体与人类共存系统的动力学问题，目前尚无坚实科学基础支撑，这将成为亟待突破的研究课题。
不同区域的AI发展路径，也呈现出鲜明特色。张予彤提到，中国AI生态在算力规模不占优势的情况下，走出了“以基础研究创新换效率”的独特道路，这种效率追求，叠加庞大的市场规模、用户开放心态与基建先行带来的低成本能源优势，构成了中国AI企业的核心竞争力。
结语：“神经脊柱”的竞争，本质是想象力的较量
达沃斯的这场对话，并未给AI时代的商业变革提供标准答案，但却明确了竞争的核心维度：未来的商业比拼，不再是单一技术的博弈，而是“神经脊柱”构建能力的较量——谁能搭建起高效协同的AI核心中枢，谁能优化人与智能体的协作比率，谁能在透明化与合规化中建立信任，谁就能在变革中占据先机。从思维革命到工具迭代，从个体赋能到组织重构，AI正在重塑商业的每一个细胞。而“神经脊柱”的隐喻，不仅是对当下变革的精准概括，更是对未来的明确昭示：唯有主动拥抱这种变革，以想象力打破边界，以务实破解难题，才能在AI重构的商业世界中，站稳脚跟、赢得未来。
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