文章核心观点 - 当前大多数企业应用AI的方式是“拟物化”陷阱，即在旧流程上简单添加AI插件，这并非真正的变革，而是为过时系统续命的“漂亮死胡同”[2][22] - 真正的变革需要从基因层面重新编码，而非在旧躯壳上修修补补[2][22] - 应从管理学角度将AI进化划分为三个阶段：AI Enable（赋能）、AI Native（原生）和AI Awaken（觉醒）[2][22] AI Enable（赋能）阶段：加法逻辑下的存量改良 - 绝大多数企业停留在该阶段，其底层逻辑是“旧流程 + AI插件 = 新流程”[4][24] - 该阶段权力结构未变，人仍是流程的中央处理器（CPU），AI只是更强的外接图形处理器（GPU），人的核心角色未变[4][24] - 这种模式如同给马车装上内燃机，虽提升速度，但原有结构可能无法承受，导致协调成本和摩擦成本成倍上升，无法产生乘法效应[4][6][24][26] 迈向AI Native所需的技术突变 - 第一重突变：从概率拟合到逻辑推理：AI从“看起来很懂”变为“真的会想”，从熟练的语言模仿者迈向能够独立思考的系统，认知方式发生结构性变化[7][27] - 第二重突变：从文本对话到工具行动：AI不再只说话，而是通过函数调用、工具调用等成为可执行任务的“自动执行体”，人类角色退至策略管理和异常处理[7][27] - 第三重突变：从无状态到长期记忆：记忆从人的资产迁移为系统资产，经验可迁移至知识库、Agent记忆及长期记忆系统，人类角色转变为记忆结构和规则的设计与监督者[8][28] AI Native（原生）阶段：乘法逻辑与液态商业 - 商业系统达到临界点，从“人是CPU”转向“AI是CPU，人只做策略与例外管理”[10][30] - 企业从第一性原理出发，让流程、组织和产品从一开始就为AI而设计，而非用AI给旧流程加速[10][30] - 组织形态发生变化，许多部门工作由数据流和Agent流程自动完成，组织骨架变轻，数据、人才和资源可像水一样快速流动、随需聚合与分流[10][30] - 判断是否迈入AI原生阶段的三个问题： - 存亡问题：拿掉AI后，业务是“变慢了”还是“不存在了”，这是区分Enabled和Native的残酷标准[11][31] - 流转问题：在业务链条中，AI之间能否直接“握手”与协作，而非依赖人类“传球”[12][32] - 记忆问题：系统是在“消耗”数据，还是在“吞噬”经验并将人类“痛苦”转化为机器“直觉”，这关乎护城河的建立[12][32] AI Awaken（觉醒）阶段：终局边界与文明级问题 - 在Native阶段穷尽效率后，将直面根本问题：由谁来定义“工作”本身[14][34] - AI Awaken的标志是AI从高级“执行者”进化为荒原“发现者”，从完美“做题家”异化为不可控“出题人”，并可能开始质疑和重写人类设定的目标函数[14][34] - 推动AI走向觉醒的驱动力是竞争求存，因为AI Native企业的极限受制于人类认知极限，突破需要找到超越人类盲区的“神之一手”[17][36] - 此阶段问题已超越商业与管理范畴，成为一个“文明设计”问题，人类为了求存终将亲手按下觉醒按钮[17][36] 演进的影响与终极思考 - 从Enable走向Native再到Awaken，是人类亲手拆除自身智力护城河的过程[19][38] - Native阶段让人类交出“执行权”，Awaken阶段终将让人类交出“定义权”[19][38] - 当硅基物种在勤奋（Native）和判断对错（Awaken）上都超越人类时，将引发碳基生命存在必要性的根本性质疑[19][39]