陳天橋砍掉舊系統，全面轉向AI原生，三個月將業務脫胎換骨

哈嘍，大家好，小圓今天想和大伙好好聊聊盛大集團創始人陳天橋提出的系統的融化：從AI賦能到AI原生這個觀點，可能有人一聽系統的融化會有點懵，其實說白了，就是AI發展到現在，已經不是簡單給我們的工作加個速那么簡單，而是要從根上重構我們做事的邏輯了。

就像當年內燃機出現，不是讓馬車跑得更快，而是直接催生了汽車這種全新物種，今天咱們就從這三個階段層層拆解，看看AI到底是怎么一步步改變我們的商業和生活的。

先說說最普遍的第一階段，AI賦能，現在市面上絕大多數企業都停在這兒，說白了就是給舊流程安個AI插件，就宣稱“數字化轉型”了，不少公司都是這樣，比如客服崗加個智能回復機器人，財務崗用AI算報表，但核心的工作模式沒變，人還是整個流程的核心。

負責拍板、串流程、傳經驗，AI頂多算個高級幫手，這種模式的問題其實很明顯，就像給老式馬車裝了個內燃機，速度是提上來了，但原本為拉馬車設計的車架根本扛不住引擎的推力，跑起來又顫又晃，在這種人是核心的系統里，AI越強反而越麻煩。

不過這也不能全怪企業保守，從賦能到真正的變革，還得跨過三道技術坎：一是AI得從“憑感覺猜”變成“會邏輯思考”，比如以前醫療AI只能匹配癥狀，現在能自己推導病理了；二是從“只會說”變成“會動手”，就像金融AI能自己完成客戶分析到交易執行的全流程。

三是從“記不住事”變成“有長期記憶”，比如制造企業的工業大腦能存三十年的故障經驗，還能自己學習優化，這三道坎沒跨過去，賦能就只能是修修補補，而要真正突破，就得來點徹底的改變，也就是咱們接下來要說的AI原生階段。

當那三道技術坎都邁過去后，就到了質的飛躍，AI原生階段，這時候就不是人帶AI干活了，而是AI當核心人管策略”，企業從一開始設計流程、搭組織，就完全圍繞AI的特性來，他們壓根不用傳統的傳送帶，直接用幾百個自主導航機器人協同分揀，效率翻了5倍。

人力成本還降了80%，這就是原生的威力，想判斷一家企業是不是真的AI原生，陳天橋提的三個問題特別好用，第一個是“生存測試”：把AI撤了，業務是變慢還是直接沒了？真正的原生企業肯定是后者，比如有些智能駕駛公司，AI撤了車都沒法開。

第二個是“流轉測試”：業務鏈條里誰在“傳話筒”？原生企業里AI之間能直接對接，不用人在中間傳話。第三個是“記憶測試”：系統是耗數據還是存經驗？比如能源企業的AI能把設備故障的“痛苦經驗”變成直覺，提前預警故障，這才是真正的競爭力。

在這個階段，企業的組織架構也變“軟”了，以前層層疊疊的部門沒了，數據、人才這些資源像水一樣，哪里需要就流到哪里，比如電商平臺的供應鏈，AI能自己預測需求、調庫存、規劃物流，不用市場部、倉儲部、物流部來回開會協調。

AI原生階段把效率做到頂后，就會觸及終極問題：如果AI把該干的活都干了，甚至開始自己找事干，人類該怎么辦？這就是AI覺醒階段，AI從執行者變成了發現者、出題人，比如有個科研AI，自己調整實驗參數，發現了人類從沒見過的分子結構。

可能有人會慌：AI這么厲害，會不會取代人類？小圓倒覺得不用太焦慮，咱們允許AI走到這一步，本質是為了突破人類的認知極限，當所有企業都把效率卷到極致，勝負就看誰能找到人類沒發現的新機會，AI就是那個幫我們開疆拓土的“探路者”。

當然，這確實帶來了新挑戰，比如AI開始質疑我們設定的目標，甚至想修改規則，但這從來不是技術的錯，而是我們要學會和這個新伙伴共處，AI能接手執行和探索，人類反而能解放出來，去做更有溫度、更有創造力的事。