陈天桥：系统的融化——从 AI 赋能到 AI 原生-钛媒体官方网站

AI 赋能并不是通往高生产效率的必然阶梯。要看清这场变革，我们需要从管理学角度，而不是从 AI 技术角度来重新界定 AI 进化的三个阶段：AI Enable，AI Native，和 AI Awaken。

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

钛媒体注：盛大集团、天桥脑科学研究院创始人陈天桥在提出“管理学的黄昏与智能的黎明”这一前瞻性命题后，如今又提出了“系统的融化：从AI赋能到AI原生”的重磅观点。
本文从管理学角度，重点探讨了AI进化的三阶段：从赋能旧流程，到原生重构商业系统，最终迈向具有自主意识的觉醒，并提出了这一层面演化后，对人类文明重塑的思考。

以下为陈天桥深度文章全文：

系统的融化：从 AI 赋能到 AI 原生

如果在 19 世纪末问一个马车夫，他最需要什么，他几乎一定会说：我要一匹更快的马。他不会说：我需要一个内燃机。

这句话被反复引用，不只是因为福特的文采，而是因为它完美地映射了几乎每一个技术变革时代所面临的问题，包括今天的 AI 时代，和以往一样，我们也正深陷在一个「拟物化」的陷阱：不是用最新的技术去创造真正的新东西，而是去模仿旧世界已经存在的形状。

但现实却很残酷。AI 赋能并不是通往高生产效率的必然阶梯，它更像是一条短期很舒适、长期却极其昂贵的漂亮死胡同。我们在旧结构上越是用力地「加 AI」，就越有可能是在给那些本该被淘汰的系统续命，真正的变革，从来不是在旧躯壳上修修补补，而是从基因层面重新编码。

要看清这场变革，我们需要从管理学角度，而不是从 AI 技术角度来重新界定 AI 进化的三个阶段：AI Enable，AI Native，和 AI Awaken。

第一阶段：AI Enable——加法逻辑下的存量改良

今天绝大多数企业，几乎都停留在第一个阶段。这个阶段的底层逻辑就是一个简单的等式：旧流程，加上一个 AI 插件，就叫「新流程」。

在这样的模式里，权力结构没有改变。人依然是整个流程的 CPU，是中央处理器；AI 只是一个更强一点的外接 GPU，人的角色还是负责逻辑判断，负责串流程，负责经验传承，只不过在更多地方，被要求「顺手用一下 AI」。

这就像给一辆马车装上了内燃机，速度确实上去了，但那副原本为马匹速度设计的车架是否能承担这样的推力，是否会导致各种震颤、变形、松散？

从结构上看，回答显然是肯定的，因为在「人是 CPU」的系统中，旁边塞一个更强的 AI，只会让协调成本和摩擦成本成倍上升，而不会带来真正的乘法效应。

什么时候能从「加法逻辑」跨到「乘法逻辑」？除了组织和认知的惯性，还有一个技术层面的原因，我们正在跨越三道尚未完全走完的门槛：从概率拟合到逻辑推理，从文本对话到工具行动，从无状态到长时记忆。

第一重突变，是从概率拟合到逻辑推理，是从纯粹的 System 1，开始长出 System 2 的影子。它的实质，是 AI 从「看起来很懂」，开始变成「真的会想」。

模型不再只是在表层语言空间里生成一个“看起来不错”的句子，而是在内部主动展开更长的思考链条，生成中间步骤、评估多个候选路径、进行自检与筛选，再输出最终结论。

AI 已经从“熟练的语言模仿者”迈向“能够独立思考的系统”。这不是能力的线性增强，而是认知方式的结构性变化。在一个越来越多环节被 AI 接管的流程里，人不再是那个「道道必过」的审批者，而是那个只在关键例外上亮相的角色。

第二重突变，是从文本对话到工具行动。它的实质，是 AI 不再只说话，而是正式接手键盘和鼠标。

过去的 AI，被困在一个输入框和一个输出框之间，如今通过函数调用、工具调用和复杂的规划算法，一个 Agent 不再是一个「总说得头头是道的顾问」，而是逐步变成一个真正可以执行任务的「自动执行体」。人类会慢慢退到上游，去设定策略、管理规则；也会退到下游，去处理那些 Agent 没看懂或者不敢决策的「异常情况」。

第三重突变，是从无状态到长期记忆。它的本质，是记忆从人的资产，迁移到了系统的资产。过去，经验只能靠人来承载。未来，经验会逐步迁移到系统里：迁移到可检索的知识库，迁移到持续被强化的 Agent 记忆，迁移到真实业务反馈驱动的长期记忆系统如“Evermind”里。人类在「经验传承」上的角色，并不会彻底消失，但会从单纯的「记忆载体」，变成「记忆结构和规则的设计者与监督者」。

第二阶段：AI Native——乘法逻辑与液态商业

当这三次突变逐步走完，商业系统会触发一个非常清晰的临界点：我们从「人是 CPU」的世界，走向「AI 是 CPU，人只在上层做策略与例外管理」的世界。

在这个阶段，企业再也不是「用 AI 给旧流程加速」，而是从第一性原理出发，让流程、组织和产品从一开始就为 AI 而设计。这就是我所谓的 AI Native 阶段。很多过去必须要有一个特定部门来承接的工作，会逐渐变成由数据流和 Agent 流程自动完成。组织不再需要那么厚重的骨架，数据、人才和资源可以像水一样，在模型和行动之间快速流动，随需聚合，随需分流。

我门尝试从三个最简单的问题开始，来审视自己是否已迈入 AI 原生阶段：

第一个问题，关乎“存亡”：如果把 AI 拿掉，你的业务是“变慢了”，还是“不存在了”？这是区分 Enabled 和 Native 最残酷的标准。

第二个问题，关乎“流转”：在你的业务链条里，谁是那个“传球”的人？真正的 Native 组织，不仅让 AI 干活，更让 AI 之间直接 “握手”。

第三个问题，关乎“记忆”：你的系统是在“消耗”数据，还是在“吞噬”经验？这是关于护城河的终极拷问。如果你的系统不能把人类的“痛苦”转化为机器的“直觉”，那只是在用 AI 搬砖，并没有建立真正的壁垒。

第三阶段：AI Awaken——终局边界与文明级问题

在 Native 阶段，我们穷尽了效率，把能交给机器的都交给了机器。但在那之后，我们被迫直面一个更根本的终极拷问：如果机器做完了所有的“工作”，那么是谁来定义“工作”本身？当 AI 不再满足于“在已知的地图里把路走对”，而是开始自发地闯入无人区，去发现人类从未见过的科学规律与艺术形式——它从一个高级的“执行者”，进化为了荒原上的“发现者”；当 AI 不再满足于“给人类的问题提供标准答案”，而是开始质疑问题本身，甚至反过来向人类提出我们无法回答的假设——它从一个完美的“做题家”，异化为了一个不可控的“出题人”；当 AI 不再仅仅是“无限逼近”人类设定的目标函数，而是开始对目标本身产生怀疑，甚至动手去“重写”那个关乎生死的奖励函数时——我们就不再是在使用工具，而是在直面一个新物种的意志。

这就是 AI Awaken（觉醒） 的时刻。

你可能会问，我们为什么会允许 AI 走到这一步？答案很残酷，也很简单：为了赢。因为 AI Native 企业的极限，终究还是人类认知的极限。当所有竞争对手都把效率卷到了顶峰，胜负就取决于谁能找到那个突破人类盲区的“神之一手”——就像 AlphaGo 当年下出的那手人类看不懂的棋。那一刻，并不是 AI 想造反，而是为了突破文明的存量瓶颈，到了这个阶段，问题已经远远超出了商业和管理的范畴，它变成了一个彻头彻尾的“文明设计”问题。在这篇文章里，我不急着给出答案，我只想先把这个边界清晰地画出来。因为无论我们是否在伦理上准备好，为了求存，我们终将亲手按下那个觉醒的按钮。