硅谷大佬集体共识：AI正在消灭中层管理者

最近，硅谷科技圈的大佬们，都惊人地认为：AI正在消灭中层管理者。

Palantir的CTO，Shyam Sankar认为：AI将剥离公司官僚体系、压平组织结构，把权力还给一线员工。

实质上就是在弱化中层管理、减少管理层级。

a16z创始人Marc Andreessen也认为：the manager class might disappear in the AI era（经理阶层可能会在AI时代消失）。

Block的CEO，Jack Dorsey上个月裁掉了4000人，占公司总人数的40%。

他和红杉资本合伙人Roelof Botha联合发了一篇万字宣言，名叫《从层级到智能》。

AI正在消灭中层管理，存在了两千年的金字塔组织该结束了。

机器智能崛起不只是提高个人效率，将要全面接管企业内部的信息传递和人员协调。

未来的公司不用靠管理层传话，公司本身就是一个超级大脑，人类的价值将被重新定义在一线业务上。

两千年管理困局

罗马军队在两千年前解决了一个大型组织难题，在沟通有限时跨区域协调几千人行动。

罗马人的做法是建立层级，每层保持固定的管理人数。最小单位是8个士兵，共用帐篷装备和一头骡子，由十夫长带领。

10个基层单位组成80人的百人队，归百夫长管。6个百人队构成480人的大队。10个大队组成5000人的军团。

在每一个层级，指挥官向上汇报情况，向下传达命令。从8人、80人、480人到5000人的结构，是一个信息传递协议，专门应对人类一个人只能管好3到8个人的局限性。

罗马人打了几百年仗发现了客观规律。今天各国军队依然沿用类似模式。管理幅度成了全球大型组织的普遍限制。

紧随其后的变革发生在普鲁士。

1806年耶拿战役中，拿破仑打败了普鲁士军队。沙恩霍斯特和格奈森瑙带头重建军队，两人认清了现实，大组织不能只靠统帅的个人天赋，必须有一套系统。

两人建立了General Staff（总参谋部）。参谋是一群受过训练的军官，不负责前线打仗，专门规划行动、处理信息、在各部队间协调。

建立参谋制度的初衷，是帮能力不足的将军提供支持，弥补统帅能力的缺失。总参谋部成了现代企业中层管理的前身。

参谋的任务就是传递信息、提前做决策、让复杂组织步调一致。军方把一线作战和参谋支持区分开。一线部队推进核心任务，参谋系统提供调度支持。现代企业至今仍在使用同一套逻辑。

19世纪40和50年代，军事层级制度通过美国铁路系统进入商业世界。

美国陆军把西点军校的工程师借给私营铁路公司，军官们把军事组织思维带入企业。参谋与一线结构、部门设置、汇报控制系统，都在军队成熟后被铁路公司采用。

19世纪50年代中期，New York and Erie Railroad（纽约和伊利铁路公司）的Daniel McCallum画出了世界上第一张组织架构图，用来管理500英里长、几千名工人的铁路。小铁路公司的随意管理方式在长距离干线上完全失效，经常撞车死人。

McCallum的图表把罗马人的层级逻辑固定下来，明确了权力分层、汇报路线和信息流向。组织架构图成了现代公司的标准摸板。

图表是一棵倒立的树，总裁和董事会在底部做树根，5个运营部门和维修、电报、财务等部门做树枝往上长，售票员、货运员、乘务员和工头做树叶长在分支上。图形清楚展现了组织内部的信息汇报机制。

Frederick Taylor被称为科学管理之父。他在组织内部优化了工作流程。Taylor把复杂工作拆成单个任务，分给受过训练的熟练工，靠数据测量来管理，摒弃主管直觉。科学管理催生了职能细分的金字塔组织。金字塔结构在军队发明、铁路公司商用的信息传递系统里，把局部效率做到了极致。

职能层级结构的第一次考验出现在二战期间。Manhattan Project（曼哈顿计划）要求物理、化学、工程专家和军官在保密和赶时间的情况下，跨学科为一个目标干活。Robert Oppenheimer一开始把洛斯阿拉莫斯实验室分成多个职能部门，但他反对军方封锁信息，坚持跨部门公开协作。

1944年内爆问题卡壳时，Oppenheimer围绕难题重组了实验室，建起了当时美国企业没见过的跨部门团队。新办法成功了，只在特殊人物领导的战时环境里发挥了作用。战后商业世界要解决的核心疑问，就是跨部门配合能不能变成企业的日常。

二战后跨国公司变大，按职能分工的限制凸显出来。

1959年，麦肯锡顾问发文提出矩阵式组织框架，把专业职能和业务部门结合起来。

麦肯锡帮壳牌和通用电气等公司落地管理原则，试图在总部统一标准和地方灵活做事之间找平衡。矩阵组织成了战后现代大公司的标配。光靠架构不够，组织要有效，还得看人和文化配合。后续几十年出了很多新框架，解决矩阵结构的复杂和僵化。

最近几十年，科技公司在组织结构上做了很多尝试。Spotify推行了快节奏的跨部门小队。Zappos试过取消管理头衔的合弄制。Valve用了没有正式层级的扁平化结构。

所有尝试都暴露了传统层级的毛病，没有一家公司解决了几千人协调的难题。人一多，Spotify回到了传统管理模式，Zappos员工大量流失，Valve的模式管不了几百人。

当员工数达到几千，公司都会退回层级协调老路。人类一直没找到比金字塔层级更好的替代工具。

现代企业的困境和古罗马人一样。主管管的人少，公司就得多加几个层级，层级一多，基层和高层传话就慢。两千年的组织创新，其实就是大家在不变动信息传递规律的情况下，硬着头皮找平衡。

机器替代传话

商业底层架构正在发生巨变。Block直接挑战了两千年的管理学常识。

过去组织靠人一层层传话协调。Block打算用机器接管层级系统的信息传递工作。现在大部分公司用AI，是给员工配助手提高效率，让旧架构跑得快一点，不动原来的权力和组织形态。

Block目标完全不同，要把公司直接建造成智能大脑。

早期尝试大多功亏一篑，原因在于缺乏真正能够取代人工协调的底层技术。

海尔的人单合一、平台型组织、数据驱动管理，都是在解决信息传递问题。计算机系统第一次能维护一个实时更新的业务全景图，用来协调几万人的工作。以前复杂的传话，全靠很多经理开会发邮件慢慢磨。

要让机器协调跑起来，公司需要两样东西，包含反映自身运营的公司内部世界模型，以及能让模型做预测的真实客户信号库。

Block提倡远程办公。员工干活都在网上留痕。决策、讨论、敲代码、画图、写计划、遇到系统漏洞，全都记在云端。产生的数据是建内部世界模型的好材料。

传统公司里，经理每天打听大家在干嘛，在长长的层级链条里传话，传着传着就变味了。

在工作内容机器都能读懂的公司里，AI能瞬间画出业务全景图。谁在做前端，后端卡在哪，钱花在哪，什么流程好用，什么流程快坏了，系统里一清二楚。

AI干了以前层级制度传话的活。公司内部世界模型让中层管理汇聚信息的价值归零。

系统的能力上限取决于客户信号的质量。钱是世界上最诚实的信号。

人在问卷上会瞎填，看广告会跳过，东西放购物车里不买。真掏出钱去消费、存钱、转账、借款、还款，留下来的数据才是真话。每一笔交易都是一个人生活的客观事实。

Block每天通过收付款应用看到几百万笔交易的买卖双方。加上商家运营产生的数据，客户世界模型拿到了一手准确资料。用真金白银建起的模型，对客户和商家的理解会越积越深。

信号越丰富，预测越准。预测越准，促成的交易越多。交易多了，传给系统的信号就更丰满。

重构四个底层模块

内部和客户世界模型拼在一起，搭起了新公司的底座。产品团队不用再按主管拍脑袋想出的路线图瞎做。

在AI驱动下，公司未来只干四件事。

能力矩阵。

金融服务的基本要素包含支付、贷款、发卡、基础银行服务、先买后付和企业薪资管理。拆散的要素没法直接卖，是很难做也很难维护的底层积木。很多要素有网络效应，需要政府发牌照。能力矩阵没有花哨界面，只有可靠性、合规和毫秒级的系统性能硬指标。

世界模型。

模型包含内部和外部两面。内部世界模型帮企业了解自身运营、绩效和轻重缓急，顶替了管理层传来传去的信息。客户世界模型用交易数据给客户、商家和市场画像。模型从原始交易数据起步，靠算力不断进化，变成有推理和预判能力的大脑。

智能调度层。

系统把干巴巴的基础能力拼起来，变成针对具体客户痛点的方案，主动推给客户。街角餐厅遇到淡季，现金流变紧。智能调度层马上拿底层贷款能力凑一笔短期贷款，拿支付能力调整还款计划，在商家愁钱之前把方案推到手机上。一个用户的消费习惯变了，模型看出他搬去了新城市。智能调度层在后台凑出新的工资代发设置，办一张新街区返现更多的信用卡，按新收入定一个存钱目标。没有产品经理开长会决定做规划。基础能力摆在那，智能调度层抓准时机拼在一起。

交付界面。

公司做的硬件和软件只是智能调度层用来交作业的表面。界面很重要，赚大钱的地方藏在世界模型和智能调度层的代码里。

当智能调度层想拼方案，发现缺了一块底层积木宣告失败时，失败信号就成了公司未来的开发路线图。老做法是一群产品经理开会猜下一步该做啥，瞎猜成了大公司衰败的病根。在新模式下，客户遇到的实际问题在后台自动生成需求清单，提醒人去开发。

人类在一线边缘

底座变了，几万名员工干什么。

组织倒转了两千年的管理结构。传统公司里，业务经验散在基层员工脑子里，靠层级制度慢慢汇总。

在智能模式下，全局智慧长在系统中间。人被推到了组织的边缘。边缘就是一线，是真正做事的地方。

一线是机器和现实打交道的地方。人要去世界模型还摸不到的空白地带。

人能察觉机器感受不到的细节，比如直觉、主观方向感、当地文化、人与人的信任感，还有会议室里的焦灼气氛。人只负责做机器不能单独做的决定，特别是涉及伦理、没见过的新情况和输不起的高风险时刻。

碰不到现实的世界模型只是死数据库。一线员工不需要一层层向上级申请行动。中央模型给每个人提供做事需要的背景信息，大家在权限内直接干活，不用等上面发话。

实际运行中，公司职位会精简成三种角色。

IC（独立贡献者）。

全职负责搭建和维护基础能力、世界模型、智能层和界面。员工是具体技术层的行家。世界模型随时提供过去靠经理口头交代的全局信息。独立贡献者管好自己的技术就行，自己拍板，不用等领导发话。

DRI（直接责任人）。

全权认领跨领域难题或新机会，对业务结果负责。一名直接责任人可能花90天解决某个细分市场大客户流失的问题。负责人有权根据作战需要，从模型团队、贷款团队、前端团队抽调人员。直接责任人可以死磕老毛病，也可以随时转岗去扑灭新火情。

教练型实干家。

自己干活，也带人，顶替了过去只起传声筒作用的经理。教练型实干家照样写代码、建模型、画图。平时也花精力帮年轻人成长。实干家彻底摆脱了汇报会、对齐会和资源抢夺。世界模型在后台搞定对齐。直接责任人处理战略和优先级。实干家只管打磨手艺和培养人。

公司清退了中层管理职位。老层级费劲做的协调，全由中央系统瞬间完成。留在公司的每个人都有权干事，离业务和客户更近。

拥抱超级智能

Block还处在转型的早期。通往智能组织的路不好走，新系统某些部分发挥威力前，多半会出大乱子。

Dorsey和Botha选在当下公开思考，是因为两人觉得，活着的每家公司早晚得面对一个提问，你的公司懂不懂别人不懂的东西，对底层的理解每天有没有加深。

答案是什么都不懂时，用AI只是在资本市场掩饰衰退、降成本的借口。企业裁减员工粉饰几期财报，最后会被同行吃掉。

答案是非常懂时，AI不再是表面工具，机器智能会揭露一家公司的底色。

Block给出的答案是经济图谱。几百万商家和消费者、每一笔日常交易的买卖双方、实时金融操作，全汇聚在云端。

中央系统运行的每一秒，都在加深对商业的理解。

Block的做法不只是空谈理论。一家按大脑逻辑长出来的公司，背后的规律几年内就能改变各行各业的运作方式。

公司跑得快慢，看内部信息传得多快。

金字塔层级和中层管理挡住了信息流。

从罗马军队的帐篷到今天的跨国大厂，两千年来人类没得选。

8个士兵要有个十夫长，80人要有个百夫长，5000人要有个军团长。问题不在于大组织要不要分层。

核心问题是，人是不是当干部的唯一人选。

今天，人不再是必需品。

机器智能正在冷酷接手中层管理的活儿，带着商业世界走向新形态。

一家颠覆过去运作方式的新公司，现在已经上路了。

把脑子交给机器，把手脚交给一线，你准备好去公司边缘干活了吗？

参考资料：

https://sequoiacap.com/article/from-hierarchy-to-intelligence/

https://www.foxnews.com/media/palantirs-shyam-sankar-ai-should-strip-away-corporate-bureaucracy-give-power-back-worker

https://x.com/a16z/status/2040193776954773886