在 AI 上，我们正处在一个微妙而关键的时刻。
在一般感知里，AI 正以"副驾驶"和效率工具的形态，温和地融入我们的工作流程，带来了生产力的提升，但尚未颠覆组织的根本形态。
水面之下，一股决定性的力量则正在积聚。
我们正在接近一个"温和的拐点"——从"人机协同"到"人机委托"的范式转移点。一旦越过这个点，竞争的本质将不再是谁能更好地"使用" AI，而是即将迎来一个全新的竞赛周期：比拼谁能更快、更彻底地将任务"撒手"给自主的 AI Agent。
最近与此最直接相关的是一件事情是，Anthropic 的联合创始人 Clark 在访谈中提到：
"我们在 Anthropic 内部做了调研，和 130 名工程师聊了聊他们过去一年使用 AI 的体验——他们的工作发生了翻天覆地的变化。很多人现在的工作量是以前的两、三倍，但他们已经不再写代码了，而是管理 AI Agent 系统集群。 他们说：‘我的工作完全变了，我得重新思考自己在 Anthropic 的角色。"
这实在是温和拐点再明显不过的信号。
也许不好理解，我这里做一点解读：
软件可以看成世界的另一种表示，所以有"软件在吞噬世界"一说。
不同的软件复杂度很不一样，Anthropic 的 Claude，其复杂度基本是比较头部的。我们没有任何理由怀疑 Clark 在吹牛，这样的话，我们就可以推定，编程这事很快会在实践上被打穿。
编程这事被打穿的关键意义是：世界上不能被编程处理的事情太少了。
模型有两种方式完成任务：一种是直接调度工具和数据，一种则是通过编程。如果它可以处理编程，那意味着前者也并不遥远。只要你能把环境准备好。
而这个拐点之所以"温和"，是因为它的到来并非伴随着巨响和浓烟，而是源于底层能力的悄然成熟。
其背后是两条坚实的逻辑链条，它们是这场变革的必然性，并最终指向一种全新的组织形态——也就是我们经常说的"无人公司"。
顺道说一句，这个号对大趋势的判断准确率其实还是可以的，感兴趣的话，大家可以翻下这篇 2023 年的文章《AI 大模型没有商业模式？》，然后对照下今天的事实。
逻辑链一：能力成熟的信号，编程，即将被打穿的第一个半开放系统
AI 能力的扩张路径是我们判断拐点临近与否的核心依据。
其实底层技术的进展是比较清晰的。
从 AlphaGo 到 AlphaDev： AI 相当于在围棋等封闭系统中证明了自己。而近期，从 DeepMind 的 AlphaDev 发现全新排序算法，到以 Devin AI 为代表的自主软件工程师项目的涌现，都标志着 AI 正系统性地攻克编程。
来自一线的最直接的颠覆性证据就是上文 Anthropic 的 Clark 分享的信息。
它揭示了两个核心事实：第一，AI Agent 已能承担核心的编程执行任务；第二，人类的角色正在从"执行者"升维为"管理者"和"编排者"。
打穿编程，意味着打穿所有半开放系统。
这里必须强调一个关键逻辑：编程是纯血的数字原生物种。
它包含了逻辑构建、系统思维、资源调用、目标拆解和持续修正等核心要素。
因此，一旦 AI 多智能体系统能够系统性地"打穿"编程，就等于证明它们已经掌握了攻克所有其他半开放系统的"万能钥匙"。
至少在能力上是 OK 了。
无论是法律文书的撰写与审查、财务模型的搭建与推演，还是市场营销活动的策划与执行，这些领域虽然涉及的专业知识不同，但在抽象的工作流结构上，与编程并无本质区别。只要为 AI Agent 提供相应的专业知识库和工具接口，复刻在编程领域的突破，就只是一个条件和时间问题。
逻辑链二：新周期的物理定律，上下文超载与人类干预的失效
一旦我们越过拐点，开始大规模部署 AI Agent 集群，执行复杂任务，一个新的"物理定律"就将浮现，它将彻底定义新的竞争规则。
我称其为执行上下文的指数级爆炸。
一个 AI Agent 集群在做决策时，其瞬间引用的"上下文"将是人类心智无法想象的。它可能同时处理全球的实时销售数据、供应链物流信息、社交媒体情感趋势、竞争对手动态乃至宏观经济指标。这个上下文的数据量将以 PB 级计算，其内部交互速度以毫秒计。
在这种高速、海量的信息流中，人类的干预将变得不切实际。一个管理者想要介入，首先需要理解 AI 的决策背景，但这需要 AI 暂停高速运转，并对庞大的上下文进行"降维"和"转译"。这个行为本身就是巨大的效率瓶颈。更重要的是，基于"降维"信息做出的人类判断，大概率是片面且有害的。
这个"定律"意味着，在新周期里，任何试图保留人类在执行循环中进行微观干预的组织，都将在效率上被彻底淘汰。
"撒手"将不再是一种选择，而是一种必须。
竞争的关键在于，你"撒手"的速度和建立新型信任机制的速度。
但这绝非用人还是用 AI 的问题，而是需要新的分工模式。无人公司关注的正是这点。
前两天晋琦发了篇文章，我看了的感觉是，这不是要把人累死么！
人与两套 AI 系统
在这个即将到来的"比撒手速度"的周期里，将不可避免地出现一种新的组织形态。
也就是说，由拼技术到拼组织模式。无人公司关注的其实是组织模式，不是有人没人。
过去我们畅想"人机结合"的"半人马"模型，可能只是一个短暂的过渡阶段。真正的稳定形态，将是一个由人类进行"远程遥控"的"无人公司"。
这不是一个没有人类的组织，而是一个人类从"执行回路"中战略性退出的组织。然而，我们必须强调，人类退居的这个"治理回路"本身，其复杂性也远超想象。要完成如此宏大的系统性任务，人类并非回归纸笔和白板，而是将依赖于另一套同样基于 AI、但始终保持"副驾驶"状态的复杂系统来辅助决策。
所以这是一个三层系统：人、Copilot、无人公司。
在这个治理系统中，AI 帮助人类建模、推演、洞察，但最终的价值判断和战略拍板由人类做出。人类的角色不再是手握方向盘的驾驶员，而是：
1. 价值观的注入者： 在强大的 AI 治理辅助平台的支持下进行推演和压力测试，为整个运营系统设定根本的游戏规则——伦理底线、使命愿景、风险偏好。赚钱也不能毫无底线。AI 可以模拟出在不同价值观约束下，公司运营系统可能出现的长期行为，而人类则基于此做出最终的价值抉择。这是人类智慧的最高体现。
2. 系统的架构师： 利用 AI 进行复杂的系统动力学模拟，来设计 AI Agent 集群的协作、制衡与激励机制。你的工作不再是管理"员工"，而是与你的"架构师 Copilot "一起，设计一个能够自我进化、自我修复，并且长期符合价值观的"数字生命体"。
3. 宏观的导航员： 透过一个由 AI 驱动的、高度可视化的洞察平台，观察运营系统输出的海量、高维度的遥测数据。这个"导航 Copilot "能帮助人类从万亿级的数据点中发现战略性异常和宏观趋势，从而应对运营系统自身无法处理的"黑天鹅"事件，并适时为其进行宏观战略方向的校准。
小结
近来看到的数据里，还有一个与此直接相关：
报告中对自动化和增强的定义是：
上面的统计，简单来说就是人们交给大模型的任务越来越高级，在向脱手的方向移动，并且第一次超过了把大模型当纯粹的工具。
说起来很巧，写这篇文章要结束的时候，我看到侯老师转了下面这篇文章：
这又是一个信号。
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