未來，無人公司的樣子！

內容來源：筆記俠（Notesman）。

責編| 賈寧排版| 沐言

第 9450篇深度好文：5520字 | 17 分鐘閱讀

組織管理

筆記君說：

你好，我是柯洲，筆記俠創始人。

今天，我想跟你聊聊最近在科技圈炸開鍋的一個話題：未來，很多公司真的不再需要人來管理嗎？

這話聽著有點嚇人，但說出這句話的人，是OpenAI的創始人山姆·奧爾特曼。就在幾天前，他的一些最新觀點，又一次引起了大家關于AI和人類工作關系的大討論。

故事要從一條有點“喪”的推文說起。

就在2月初，山姆·奧特曼在X上發了一段話，他說：他在使用自家最新的AI編碼工具時，感到“有點無用，這很悲傷”。

他解釋說，這個工具不僅能寫代碼，還能主動提出新功能的想法，而且這些想法比他自己的更好。這位站在AI風口浪尖上的CEO感嘆道：“我相信我們會找到更好、更有趣的方式來度過我們的時間，但我對現在感到懷舊。”

這個細節，比任何宏大的敘事都更能說明問題：AI進化速度，已經快到讓它的創造者都感到“陌生”和“傷感”了。

那么，當AI已經進化出“自主性”，那些由人類層層匯報、開會、審批才能完成的“管理”工作，還有存在的必要嗎？

接下來，咱們好好聊聊。

一、AI不再是工具，而是“同事”

山姆·奧爾特曼在一次訪談中，提出了“Zero-Person Company”（無人公司）這個概念。

當然，這里的“無人”并非指一個員工都沒有，而是說未來公司核心價值的創造、數據的處理、以及跟世界的互動，會由少數人類帶領大量的AI智能體做核心，自主運轉的龐大系統。

我給你翻譯一下：

以前開公司，你得招人：招銷售、招運營、招客服、招程序員、招財務……每個人負責一塊，人越多，公司越大。

未來的公司呢？

核心團隊可能只有幾個人，但他們身后跟著幾百個AI“同事”。 這些AI不是工具，是能自主干活的智能體。

那人類負責什么？創造力、決策力、共情力、責任感，負責定方向、做決策、給靈魂。

怎么實現？它的前提是下面這2個條件：

1.“無限運行”的智能體

什么叫“無限運行”？

就是AI不再是你問一句它答一句的“問答機器人”，而是你給它一個任務，它能自己一直干下去，遇到問題自己想辦法，需要資源自己調取，干完了還主動問你“下一步呢”。

奧特曼團隊內部已經在這么玩了。有人透露，他們通過一些特殊的方式，讓模型可以近乎無限執行任務。

什么意思？

舉個例子：

以前你讓AI“幫我分析一下這個月的銷售數據”，它給你出一份報告，完事。

未來的AI呢？你給它一個指令：“你負責這個產品的增長，自己想辦法。”然后它自己去調數據、做分析、提方案、發郵件、跟進執行、復盤優化……全程不需要你插手。

這就不是“工具”了，這是員工。是一個7x24小時不睡覺、不抱怨、還不要求加薪的員工。

2.只為一個人寫的軟件

奧特曼提出了一個很有意思的觀點：未來的軟件，將是“只為一個人，或者極少數人”寫的。

為什么？因為AI讓定制成本降到了幾乎為零。

以前開發一個軟件，得寫代碼、做測試、上線、維護，成本高得嚇人。所以軟件都是“大眾款”,一個功能，幾百萬人一起用，誰都得湊合。

未來呢？你遇到一個小問題，隨口跟電腦說一句，它當場給你寫個小程序，專門解決你的問題。用完就扔，或者留著下次再用。軟件不再是買來的商品，而是現做的服務。

把這個邏輯放到公司管理里呢？

每個員工都可以擁有一個為自己量身定制的“AI管理副手”。這個副手了解你的工作習慣，熟悉你的強項弱項，知道你什么時候需要提醒，什么時候需要閉嘴。它不是公司統一配發的工具，而是你的私人搭檔。

那么，當這兩個前提都滿足時，會發生什么？

你會看到一個完全不一樣的“公司”：核心團隊五六個人，每個人身后跟著幾十個AI智能體。這些AI智能體之間還能互相協作：你帶的AI和我帶的AI對接工作，比我們倆親自對接還順暢。

這就是“無人公司”的真實樣子，它不是沒有人，而是人不在執行層，人在指揮層。這樣的人，核心擁有的是創造力。

奧爾特曼說，他希望未來是這種“人類+AI”的模式勝出，而不是完全由AI驅動的公司。但他也警告：如果人類公司不積極擁抱AI，它們會被更靈活的全AI公司淘汰。

二、公司不再需要“人管人”，

那需要什么？

基于奧特曼的這些最新觀點，我們可以大膽描繪一下未來公司的管理場景。

1.更少的人，創造更高的價值

聊了這么多，你可能會有個疑問：那未來的公司，到底還有沒有活人？

會不會像科幻片里那樣，一個空蕩蕩的寫字樓，只有服務器嗡嗡作響，連個前臺都沒有？

奧爾特曼對這個問題的回答，特別有意思。

他說：“我不相信，在遙遠的未來，OpenAI會變成一家沒有員工的公司。我們會放慢招聘-速度，但仍會繼續招聘。”

我給你翻譯一下：公司還是要招人的，但不會再像以前那樣，動不動就“擴招、搶人、堆人頭”。

為什么？

因為以前邏輯是：事多人少——招人——人多了能干事——再招更多人。這是一個正向循環，人越多，產能越大。

但現在不一樣了。奧爾特曼說得很直白：“我們認為，用更少的人就能創造更高的產值。”

什么意思？就是一個人加上一堆AI助手，能干以前十個人的活。那你還需要招十個人嗎？不需要了。

2.中層管理會變得毫無價值，慢慢消亡

山姆·奧爾特曼認為，AI會帶來非常強烈的“通縮效應”（筆記俠注：產品和服務的價格大幅下降），讓很多“坐在電腦前就能完成的工作”變得極其便宜。

奧特曼透露了一個數據：OpenAI的企業API業務，現在已經擁有超過100萬家企業用戶，而且增長速度已經超過了ChatGPT消費者端。

這意味著什么？意味著已經有超過100萬家公司，開始把AI的能力通過API接入到自己的業務流程里。

什么叫API？你可以把它理解成一個 “插口” 。就像你手機充電需要插口一樣，公司的各種軟件、各種流程，都可以通過這個“插口”直接調用AI的能力。

現在，一個員工，打開電腦，通過API就能調用跟CEO同款的AI決策輔助能力。他想看什么數據，AI秒出；他想分析什么趨勢，AI秒算；他想模擬什么決策后果，AI秒推。

當員工都擁有了這種能力，我們還需要那些“信息二傳手”嗎？

答案顯而易見。

3.未來的管理者，還有哪些職能？

奧特曼還有一個觀點，乍一聽特別“跑題”。

他在談到未來的時候，突然話鋒一轉，特別強調了一件事：幼兒園之前的孩子，應該盡量遠離AI。

你看，當全世界都在狂熱地討論“怎么讓AI干更多活”的時候，奧特曼卻在擔心“怎么讓孩子少接觸AI”。

這話題是不是跑得有點遠？

但仔細想想，你會發現這恰恰是他觀點里最值錢的那部分。

我給你捋一捋。

如果一個人從幼兒園開始，就習慣跟AI這個永遠理性、永遠正確、永遠不生氣的東西對話，他會慢慢失去想象力和情感共鳴的能力。

這些東西，統統可以歸為三個字：不理性。

在AI的世界里，“不理性”是缺點，因為它不符合邏輯，不是最優解，沒法用數據衡量。

但在人類的世界里，“不理性”恰恰是我們最寶貴的東西。

你想想看：

那個因為“覺得這事能成”就一頭扎進去的創業者，他的決策理性嗎？不理性，但正是這種“不理性”的信念，撐起了無數偉大的公司。

那個在團隊士氣低落時，不是發郵件布置任務，而是請大家吃頓飯、聊聊天、聽大家吐槽的領導者，他的行為高效嗎？不高效，但正是這種“低效”的溝通，讓團隊有了凝聚力。

當AI接管了所有“理性”的工作，人類那些“不理性”的東西，就是我們最后的堡壘。

那把這個道理放到“管理”上呢？

未來的“管理者”（如果這個詞還存在的話）他的主要職能，會發生徹底的轉變。

不再是“管人”。因為管人這件事，AI比你擅長。它能精準追蹤每個人的工作狀態，能實時分析團隊的協作效率，能自動生成最優的排班表。你管得再好，能比AI好？

而是“激發人”，激發那些AI激發不了的東西：創造力、歸屬感、使命感。

未來的公司，最值錢的資產可能不再是技術，不再是數據，而是那些沒法被AI復制的東西。

比如一群人的共同信念，比如關鍵時刻的相互信任，比如那種“雖然這事很難，但我們想一起做成它”的沖動。

這些東西，都不理性。但正是這些“不理性”，讓一家公司不只是冷冰冰的機器，而是一個有血有肉的組織。

當AI變得越來越像人的時候，我們人類，要更努力地活成人的樣子。

三、我們該如何面對一個“無管理”的時代？

山姆·奧爾特曼坦言，這個變化會讓人感到不適，就像他感到“無用和悲傷”一樣，但他也給出了解藥。

1.擁抱“杰文斯悖論”

當被問到“AI讓寫代碼變快變便宜，是否會減少對工程師的需求”時，奧特曼提到了一個經濟學概念——“杰文斯悖論”。

這名字聽著有點繞口，但其實道理特別簡單。

打個比方你就懂了。

2015年的時候，1G流量要七八十塊錢，你看視頻得掐著手指算，能省則省。

現在呢？1G流量五毛到一塊錢，你刷短視頻一刷就是幾個小時，根本停不下來。

結果是什么？雖然單位流量價格暴跌，但大家每個月花在流量上的錢，反而比以前更多了,三大運營商的收入，不降反升。

把這個道理套到AI上，你就明白了。

奧特曼的判斷是：“對軟件的需求看起來完全沒有放緩。”為什么？

因為當寫代碼的成本從“請一個程序員年薪50萬”降到“讓AI幫你寫，成本忽略不計”時，會發生什么？

原來只有大公司才請得起程序員開發軟件，現在小賣部的老板都可以讓AI幫他寫個記賬小程序。原來一個公司一年只能開發1個軟件，現在一個月就能開發10個。

寫代碼的門檻沒了，需求反而會爆炸式增長。

這就是為什么他正在推動OpenAI向萬億美元算力基建轉型。他要建的就是那個能支撐起海量AI應用的“底層工廠”，因為他相信需求是無窮的。

對個人而言，這個道理一樣適用。

與其擔心“我的工作會不會被AI取代”，不如換個角度想想：如果管理的瑣事都被AI接手了，我現在能去撬動多大的事？

以前你一個人管一個團隊，最多管10個人，還天天被匯報、開會、審批這些瑣事搞得焦頭爛額。

現在呢？AI幫你管流程、盯進度、寫報告，你省出來的時間和精力，是不是可以去管100個人？是不是可以去同時推進三個項目？

效率提升，不是讓你失業，而是讓你能成事。

真正值得擔心的，不是“AI能做什么”，而是“當AI能做什么的時候，我還能做什么？”

想清楚這個問題，你就不會被時代甩下車。

2.把自己活成“終極接口”

山姆·奧爾特曼給創業者的建議是：去做那些會因為AI變強而更成功的產品。換句話說，要構建那種“模型越強，你越開心”的東西。

什么意思？咱們繼續舉例子。

有些產品是“AI的對手”，AI一強，它就被淘汰。比如那些靠人工客服堆起來的公司，AI一來，人沒了，公司也黃了。

但有些產品是“AI的朋友”,AI越強，它越爽。比如那些做AI開發工具的公司，模型能力每提升一次，他們的產品就跟著起飛一次。

奧特曼的建議是：做后者。做那種“模型越強，你越開心”的東西。

那這個邏輯套到個人身上呢？

未來的“管理者”，本質上會變成一個 “終極接口”。

什么叫“終極接口”？就是連接兩頭的那個東西。

一頭是“人的愿景”，那些模糊的、感性的、充滿想象力的“我想做成點什么”；

另一頭是“AI的執行”，那些清晰的、邏輯的、能把愿景拆成具體任務的“怎么做”。

你不需要懂得代碼的每一個細節，那是AI的事；你不需要親自盯著每一個流程，那也是AI的事。

你需要做的是三件事：

第一，描繪愿景

你得能說清楚：我們要去哪里？為什么要去那里？那里有什么值得我們拼一把的東西？

第二，拆解任務

你得能把那個宏大的愿景，拆成AI能聽懂的一件件小事，不是“我們要改變世界”這種口號，而是“第一步先做這個，第二步再做那個”。

第三，落地成事

當AI把結果交給你的時候，你得能用人類的溫度和智慧，把它變成真正能打動人的東西。

什么意思？舉個例子：

AI幫你寫了一份營銷文案，邏輯清晰、數據準確、結構完美。

但你一看，總覺得少了點什么。

少了什么？少了“人情味”。

這時候你的價值就來了，你加一句溫暖的結尾，你調一個更親切的語氣，你把那些冷冰冰的 數據，變成一個有溫度的故事。

你看，AI負責“對”，你負責“好”；AI負責“邏輯”，你負責“感動”。

未來的管理者，不是管人的，是管“連接”的，連接愿景和執行，連接AI和人，連接理性和溫度。

結語

回到開頭奧特曼的那份“傷感”。我覺得，那不僅是一個技術專家對舊時代的告別，也是一個創業者對未來的清醒認知。

未來，很多公司不再需要人來“管理”，但需要人來定義方向，需要人來注入靈魂，需要人來承擔后果。

奧特曼說OpenAI會一直招人，因為他們相信“人類+AI”的組合依然最強 。

當AI能搞定一切執行流程和自我管理時，那個不按邏輯出牌、充滿七情六欲、會感到悲傷也會創造奇跡的“人”，反而變得前所未有的重要。

我們現在要做的，是配得上這個新角色。

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參考資料：

1.《奧特曼：OpenAI會持續招程序員，內部已實現近乎無限運行智能體》，51CTO

2.《奧爾特曼稱不愿當上市公司CEO，下注1.4萬億發展AGI》，虎嗅網

3.《萬億豪賭！OpenAI或將成為最大的無人公司？》，環球產經

4.《"代碼指揮家"時代來臨：奧特曼解碼AI時代下的生存法則》，ZAKER新聞

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