文章核心观点 - 2026年世界经济论坛提出了“神经脊柱”概念，喻示AI正从外挂工具转变为组织的智能核心骨架，未来商业竞争将是关于构建这一中枢系统的竞争 [2][15] - 企业向AI原生转型的核心在于思维起点从“用AI优化存量”转变为“在无限智能前提下创造新价值”，并需实现多个核心工作流完全由AI驱动 [3] - 组织效率的新度量单位是“人与智能体比率”，大模型驱动的组织设计能带来惊人的运营杠杆，同时“带上你自己的AI去上班”趋势体现了自下而上的个体生产力觉醒 [4] - 软件不会消失但会变得无形，交互将全面转向自然语言，AI推理成本急剧下降催生了“可丢弃软件”概念 [8][9] - AI成为企业核心必须跨越信任鸿沟，解决方案包括构建合规基础设施、建立科学评估流程以及通过提供引用来源和思维链来实现透明度 [11][12] - 未来AI趋势包括：AI自主构建AI、极长周期自主代理、强化学习在商业流程中的广泛应用，以及多智能体系统动力学成为关键研究课题 [13][14] - 中国AI生态的独特性在于，通过极致的基础研究创新换取效率，并结合市场规模、用户开放心态和低成本能源优势形成竞争力 [15] 定义“AI原生”与组织变革 - 传统公司与AI原生公司的根本区别在于思维起点：前者思考如何用AI优化存量，后者思考在拥有无限智能的前提下应创造什么 [3] - 从业务视角量化，当一家公司能在所有业务线中，有三到五个核心工作流完全由AI实现时，才能被视为真正的AI驱动型企业 [3] - 衡量未来组织效率的新颖度量单位是“人与智能体比率”，一些新兴公司团队不到10人，却拥有数百个智能体协助运营，体现了大模型驱动组织设计的运营杠杆 [4] - 有效培训和认证体系是帮助员工高效使用AI的关键，同时“带上你自己的AI去上班”趋势显示大量用户愿意自费在工作中使用AI，体现了个体生产力的觉醒 [4] - AI带来技能平权，例如不懂代码的求职者也能通过AI生成精美的个人网站来展示才华 [5] 软件无形化与成本变革 - 软件不会消失，但会变得无形，未来的交互模式是通过自然语言经由智能体调用所有工具和软件功能 [8] - 如果现有软件无法满足需求，AI能利用其编码能力即时生成个性化的工具来交付结果 [8] - 从投资视角看，AI推理能力的提升是指数级的，过去一年AI推理的平均单Token成本下降了100倍，在许多场景下甚至下降了1000倍 [8] - 成本急剧下降使得智能本身变得极其廉价，从而催生了“可丢弃软件”概念，代码可以按需生成且无需长期维护 [9] - 例外情况是，对于极其看重精细打磨界面和用户内容生态的应用，传统软件开发模式在长期内可能仍有其必要性 [9] 建立信任：从试点到生产 - AI成为企业核心的主要障碍是信任问题，尤其是大型企业对合规与治理风险的担忧 [11] - 解决方案之一是构建合规基础设施，为不同业务职能预先定义允许使用的数据和经过认证的模型 [11] - 传统公司需要建立科学的基准测试或评估集流程来评估AI模型和智能体的表现，超越感性试用层面 [11] - 技术支撑信任的关键是透明度，例如提供清晰的引用来源让信息可追溯，以及展示AI的思维链和推理过程 [11][12] - 只有当AI的思考过程变得可见、可追溯、可审查时，企业才能放心地将决策权交予它 [12] 未来AI趋势预测 - 预测一：最好的AI将由AI自己来构建，实现模型构建过程的自动化及递归式自我改进，模型将初步具备持续学习能力以动态适应环境 [13] - 预测二：极长周期的自主代理将成为现实，AI智能体能独立处理跨度数周的复杂工作直至交付结果 [13] - 预测三：目前尚未被充分理解的强化学习将在商业流程中得到广泛应用，极大加速企业对AI的采纳，例如动态优化营销活动、供应链管理等复杂系统 [13] - 预测四：将出现智能体“编排者”，能根据需求动态创建和组合各种工作流 [14] - 预测五：多智能体系统的动力学是紧迫的研究课题，当多个AI智能体与人类在同一系统中交互时，其行为和涌现现象尚无坚实的科学基础去理解和优化 [14] 中国AI生态的独特性 - 中国AI公司从创业第一天起就明确，在无法比拼算力规模的不对称竞争中，必须通过极致的基础研究创新来换取效率 [15] - 这种对效率的追求，与中国在市场规模、用户开放心态和基建先行带来的低成本能源优势相结合，共同构成了其独特的竞争力 [15]