文章核心观点 - 管理学正面临根本性变革，其存在的前提因碳基生物大脑被智能体替代而消失，未来企业将迎来"管理的退出"和"智能的黎明" [2][3] - 智能体在认知解剖学上与人类存在根本差异，具备连续记忆、全息认知和内生进化能力，是遵循不同物理法则的新物种 [7][8] - 为人类设计的传统管理基石（如KPI、科层制）在与智能体结合时会产生系统性排异反应，从保障异化为束缚 [10][11][12][13] - AI-Native企业的终极形态将在基因层面完成五项重写，其增长逻辑、架构设计和人机角色都将发生根本性改变 [14][15][16][17][18] - 企业需要一种致力于"认知演化"的全新操作系统，未来的企业将由智能扩展人，而非人领导智能 [20][21] 管理学的历史角色与局限 - 现代管理学是建立在人类"生物局限性"之上的纠偏系统，旨在为人类大脑缺陷打补丁 [5] - KPI的发明是为了对抗人类在长周期中易遗忘、难以锁定目标的常态 [5] - 科层制的发明是因为人类工作记忆只能处理7±2个节点，需要通过层级压缩信息以避免认知超负荷 [5] - 激励机制的发明是为了对抗生物体天然的动机衰减与熵增 [5] - 管理学从未真正提升组织智能，而是试图在人类心智失效前用制度锁定正确性 [5] 智能体的根本特性 - 智能体拥有永恒记忆，其推理建立在全量历史基座之上，不会遗忘且上下文连续 [7] - 智能体具备全量对齐能力，整个组织的知识网络对其实时透明，能看到全局而非局部 [7] - 智能体的行动源于奖励模型的结构张力，具备内生进化能力，无需依赖外部奖赏 [7] 传统管理基石在智能时代的崩塌 - KPI从导航变为天花板，死板的指标限制了智能体在无限解空间中寻找更优路径的可能性 [11] - 层级结构从过滤器变为阻断器，成为阻碍数据自由流动的血栓，任何中间层都是对信息的无谓损耗 [11] - 激励机制从动力源变为噪音，用外在激励驱动智能体是无效且滑稽的 [12] - 长期规划从地图变为模拟，静态战略地图被实时的世界模型模拟所取代 [13] - 流程与监督从纠偏变为冗余，智能体内部理解即执行，监督机制需基于目标定义的再校准 [13] AI-Native企业的五项根性定义 - 架构即智能：组织是一个巨大的分布式计算图，部门是模型节点，汇报线是高维数据流转总线，设计目标从管控风险转变为最大化数据吞吐与智能涌现 [15] - 增长即复利：增长依赖认知复利，智能体具备零边际学习成本，企业估值取决于认知结构复利的速度而非人力规模 [16] - 记忆即演化：企业需拥有可读写、可进化的长期记忆中枢，所有决策逻辑与隐性知识被实时向量化，沉淀为组织潜意识 [17] - 执行即训练：所有部门都是模型训练部门，业务交互是对企业内部世界模型的贝叶斯更新，业务流即训练流 [18] - 人即意义：人类从执行角色退出，升维为意图策展人和认知架构师，负责定义价值函数、审美、伦理与方向 [18] 未来企业形态与基础设施需求 - AI-Native企业是发现式思维在组织层面的投射，要求企业成为发现式结构的平台 [20] - 现有基础设施（如ERP、SaaS）是旧时代管理逻辑的数字化投影，无法容纳液态智能 [20] - 企业呼唤一种不再致力于资源规划，而是致力于认知演化的全新操作系统 [20] - 未来的企业将建立在智能的地基之上，由智能扩展人 [21]