盛大集团战略调整 - 盛大集团创始人陈天桥于2026年2月6日发布内部信，系统阐述旗下MiroMind的技术路线 [1] - MiroMind明确将聚焦于“发现式智能”与“通用求解器”，避开通用聊天机器人赛道 [1] - 公司强调通过因果推理和体系化创新来推动人工智能发展 [1] - 这一战略调整可能对盛大科技的业务生态产生间接影响 [1] 盛大科技股价历史波动 - 2025年12月，盛大科技股价出现多次显著波动 [2] - 2025年12月29日，公司股价飙升5.34% [2] - 2025年12月17日，公司股价跳水5.00% [2]

公司及产品发布 - MiroMind团队正式发布其自研旗舰搜索智能体模型MiroThinker 1.5 [2] - 该公司由企业家陈天桥与清华大学学者代季峰教授联合发起 [2] - 公司使命是在未知条件下重建对世界的理解，押注“发现式智能” [2] 产品性能与定位 - MiroThinker 1.5模型参数为30B，其235B版本在多个搜索智能体基准测试中跻身全球第一梯队 [3] - 该模型仅用1/30的参数规模跑出了比肩众多1T模型的性能表现 [3] - 在关键评测集BrowseComp-ZH中实现性能超越，证明“大”不等于“强” [5] 技术路线与核心理念 - 公司提出“发现式智能”理念，认为真正的智能不靠全知，而靠会研究、会查证、会修正 [2] - 核心路线是Interactive Scaling，将智能的增长空间从内部参数扩展到外部世界 [6] - 该路线与以扩大模型内部参数量为核心的传统Scaling Law不同，强调从内部参数扩张转向以外部信息交互为关键 [5] - 公司刻意将模型控制在30B–200B的轻量级规模，不追求万亿参数，旨在培养模型对外部信息的获取与交互能力 [8] 成本与效率优势 - MiroThinker 1.5单条调用成本低至$0.07，仅为对比模型Kimi-K2-Thinking的1/20，且推理更快 [5] - 通过更小的参数规模换来了更高的智能密度，在显著降低推理成本的同时保持一线性能 [10] 核心技术机制 - 模型通过构建“推理-验证-修正”循环，引入外部信息作为校验锚点，解决传统思维链导致的逻辑坍塌问题 [9] - 训练核心机制包括：Evidence-Seeking（主动求证）、Iterative Verification（多轮校验与自我修正）、Anti-Hallucination（对捷径的系统性过滤） [11] - 采用时序敏感训练沙盒和可控数据合成引擎，在严格的时间可见性约束下进行训练与验证，杜绝Future Leakage [10][12] - 模型被训练成一个善于向外求证、敢于否定自己、能够快速修正路径的Agent [9]

公司及产品发布 - MiroMind团队于1月5日正式发布其自研旗舰搜索智能体模型MiroThinker 1.5 [1] - 该公司由企业家陈天桥与清华大学学者代季峰教授联合发起，其使命是在未知条件下重建对世界的理解，押注“发现式智能” [1] - 公司提出智能的“奇点”在于“发现式智能”，即智能不靠全知，而靠会研究、会查证、会修正，像顶级情报官和严谨研究员一样工作 [1] 模型性能与效率 - MiroThinker-v1.5-30B仅用30B参数规模，跑出了比肩众多1T（万亿）参数模型的性能表现 [2] - MiroThinker-v1.5-235B版本在多个搜索智能体基准测试中跻身全球第一梯队 [2] - 在BrowseComp评测中，MiroThinker-v1.5-235B得分为69.8，在BrowseComp-ZH中得分为71.5，在GAIA Val-165中得分为80.8 [6] - 与参数量高达30倍的Kimi-K2-Thinking相比，MiroThinker-v1.5-30B单条调用成本低至0.07美元，仅为前者的1/20，且推理更快，并在BrowseComp-ZH评测中实现性能超越 [7] 核心技术与理念 - 公司指出传统以扩大模型内部参数为核心的Scaling Law已触及边际瓶颈，提出必须转向以“外部信息交互”为核心的Interactive Scaling [8] - 该模型性能提升的关键在于从“做题家模式”转向“科学家模式”，核心不是死记硬背，而是勤查证，执行“提出假设→查证→修正假设→再查证”的研究闭环 [9] - 公司刻意将模型规模控制在30B–200B的轻量级，将算力重点投入对外部信息的获取与交互，而非盲目追求万亿参数 [10] - MiroThinker 1.5通过Interactive Scaling将“推理”与“外部环境”深度耦合，构建“推理-验证-修正”循环，用外部信息作为校验锚点，解决逻辑坍塌问题 [11] 训练机制创新 - 公司将Interactive Scaling从推理阶段前移并内化为训练阶段的核心机制，系统性地训练模型成为善于向外求证、敢于否定自己、能够快速修正的Agent [12] - 训练过程强化三种行为模式：Evidence-Seeking（主动求证）、Iterative Verification（多轮校验与自我修正）、Anti-Hallucination（对捷径的系统性过滤） [12][13] - 采用“时序敏感训练沙盒”，约束模型“只能看过去，不能看未来”，在严格的时间可见性约束下做判断和验证，杜绝Future Leakage，使模型更接近真实世界的认知过程 [14] 应用案例展示 - 在A股涨停板预测案例中，模型展示了在信息噪声大、情绪切换快的市场环境中，利用开放世界证据与因果推断进行预测的能力 [15] - 具体案例显示，在12月10日市场情绪退潮（晋级率25%）时，模型从8支二板股中精准押中唯一晋级的一支 [16] - 在12月11日市场环境持续降温（晋级率22%）时，模型命中了9支连板股中的高位晋级者 [19] - 在12月12日情绪回暖（晋级率54%）时，模型不仅命中市场最高连板，还准确预判其继续晋级，后续累计涨幅高达58% [22] - 在美股事件影响分析案例中，模型对可能影响“美股七巨头”的事件进行了梳理，并给出了对股价方向的基准判断 [25]

产品发布与核心定位 - 陈天桥与代季峰团队于新年伊始发布自研旗舰版搜索智能体模型MiroThinker 1.5，定位为智能体模型领域的“最强小钢炮” [1] - 该模型由MiroMind团队开发，该团队此前曾凭借成功预测Polymarket筛选题目而连续登顶Future X全球榜首 [9] - MiroThinker 1.5的推出标志着团队在已有技术积累上更进一步，整体预测能力达到新水平 [10] 性能基准测试表现 - 在HLE-Text测试中得分为39.2%，在BrowseComp测试中得分为69.8%，在BrowseComp-ZH测试中得分为71.5%，在GAIA-Val-165测试中得分为80.8% [3] - 与国内外顶尖模型对比，其235B参数版本在BrowseComp测试中以69.8%的得分超越了ChatGPT Agent的68.9%，刷新了该榜单纪录 [4][5] - 在GAIA-Val-165测试中，235B版本以80.8%的得分超越了GPT-5-High的76.7%和Gemini-3-Pro的74.8% [4] - 其30B参数版本在BrowseComp-ZH测试中以66.8%的得分，超越了1T参数的Kimi-K2-Thinking的62.3%，实现了4.5%的性能超越 [4][8] 核心优势：高智效比与低成本 - 模型参数规模显著小于主流模型，仅30B和235B，约为其他顶尖模型参数规模的1/30 [7] - 在实现相近甚至更好性能的同时，拥有极低的推理成本，例如MiroThinker 1.5的单条调用成本低至0.07美元，仅为Kimi模型的1/20 [8] - 模型的推理速度也显著优于Kimi-K2-Thinking等大参数模型 [8] - 公司对开发者友好，模型上线即开源 [8] 技术范式创新：交互式智能 - 行业普遍存在过度依赖堆叠参数和资源的问题，本质是让模型记忆更多知识并进行长链推理，一旦中间步骤出错会导致错误累积放大 [46][47] - 当模型参数规模达到一定程度后，继续堆资源的边际收益会迅速下降，行业需寻找新的智能增长路径 [48] - MiroThinker 1.5的解法在于将推理过程与外部环境深度绑定，为每一轮推理引入反馈校验环节，构建“推理-验证-修正”的循环路径 [48] - 核心是将Interactive Scaling从推理阶段前移并内化为训练阶段的核心机制，把模型训练成注重求证、校验和自我修正的探索型Agent [48] - 模型对于不确定性问题先交互再判断，对于高风险结论先查证再收敛，能够按需向外部世界精准取证，从而以更小的参数规模实现更高的智能密度 [49] - 这是其推理成本显著降低但性能保持一线水准的根本原因 [50] 关键技术：时序敏感训练与主动求证 - 通过“时序敏感训练沙盒”严格约束模型只能使用当前可见的信息做出真实预测，杜绝复述结果或使用未来数据“剧透” [52] - 该沙盒包含可控数据合成引擎和时序敏感训练机制，从机制上彻底杜绝未来信息泄露，迫使模型学会在信息不完备、有噪声和信号延迟的真实条件下完成推演并不断修正 [53][54] - 模型具备Evidence-Seeking能力，会将关键判断拆解为可验证子假设并主动发起对外查询、检索与比对，缺乏信源支撑的输出会受到惩罚 [56] - 模型具备Iterative Verification能力，推理过程允许反复回溯修正，当发现证据矛盾时会立即调整，而非将错误延续 [56] - 模型具备Anti-Hallucination能力，会对看似合理但缺乏证据的推理结果给予否定并标记为低质量，更关注“怎样得出答案”而非简单对错 [56] 行业逻辑转变：从“做题家”到“科学家” - 传统的Scaling Law是“做题家模式”，依赖记忆和统计，而非真正的理解和验证 [60] - MiroMind团队提出了除模型规模、上下文长度之外的第三大核心可扩展维度Interactive Scaling，将智能增长空间瞄准外部世界 [58] - 内化Interactive Scaling的模型像“科学家”一样建立研究闭环：提出假设→向外部世界查数据/取证→发现对不上→修正假设→再查证，直到证据收敛 [60] - 这有效降低了Scaling Law导致的幻觉，提升了可靠性 [61] - 此举是底层逻辑的转变，将有限的算力效益最大化，导向对外的信息获取与交互，把智能扩展维度从“更大脑袋”变成“更勤快的手” [62] - 这与MiroMind强调的“发现式智能”相契合，即在未知条件下重建对世界的理解，抽丝剥茧发现真相 [63] - 公司认为智能“奇点”的关键在于交互，并已率先转换赛道 [64]

公司及产品发布 - MiroMind团队于1月5日正式发布其自研旗舰搜索智能体模型MiroThinker 1.5 [1] - 该公司由企业家陈天桥与清华大学学者代季峰教授联合发起，其使命是在未知条件下重建对世界的理解，押注“发现式智能” [1] - 公司认为真正的智能不靠全知，而依靠研究、查证和修正的能力，旨在将“预测未来”从特权变成能力 [1] 核心性能与评测 - MiroThinker-v1.5-30B仅用300亿参数规模，跑出了比肩众多1万亿参数模型的性能表现 [4] - MiroThinker-v1.5-235B版本在多个搜索智能体基准测试中跻身全球第一梯队 [4] - 在BrowseComp评测中，MiroThinker-v1.5-235B在BrowseComp得分为69.8，在BrowseComp-ZH得分为71.5，在GAIA Val-165得分为80.8 [8] - MiroThinker-v1.5-30B在BrowseComp-ZH评测中得分为66.8，超越了部分更大规模的模型 [8] 成本与效率优势 - MiroThinker-v1.5-30B单条调用成本低至0.07美元，仅为对比模型Kimi-K2-Thinking的1/20，且推理速度更快 [9] - 该模型以300亿参数挑战参数量高达30倍的万亿参数模型Kimi-K2-Thinking，并在关键评测集BrowseComp-ZH中实现性能超越 [9] - 公司强调其路线是追求高“智效比”的“巧劲”，而非盲目扩大参数 [3] 技术理念与架构创新 - 公司提出传统以扩大模型内部参数为核心的Scaling Law已触及边际瓶颈，未来需转向以“外部信息交互”为核心的Interactive Scaling [10] - MiroThinker 1.5将Interactive Scaling机制内化为贯穿训练与推理全流程的核心能力，训练模型像科学家一样勤于查证，执行“提出假设→查证→修正假设→再查证”的研究闭环 [11] - 该技术路线的核心是将智能的增长空间从内部参数扩展到外部世界，通过“推理-验证-修正”循环引入外部信息作为校验锚点，解决传统思维链导致的逻辑坍塌问题 [14] - 公司刻意将模型规模控制在300亿至2000亿参数的轻量级范围，将算力重点投入对外部信息的获取与交互 [12] 训练方法论 - 公司采用了Training-time Interactive Scaling技术，将Interactive Scaling从推理阶段前移并内化为训练阶段的核心机制 [15] - 在训练中刻意削弱对“单次完美推理”的奖励，转而强化三种行为模式：Evidence-Seeking（主动求证）、Iterative Verification（多轮校验与自我修正）、Anti-Hallucination（对捷径的系统性过滤） [16][19] - 通过“时序敏感训练沙盒”约束模型“只能看过去，不能看未来”，在严格的时间可见性约束下进行判断和验证，以更接近真实世界的决策过程 [17][18] - 训练体系包含可控数据合成引擎和时序敏感训练机制，确保推演与评分符合真实世界的时序逻辑，杜绝未来信息泄露 [20] 应用案例展示 - 在A股涨停板预测案例中，模型展示了在噪声市场中利用开放世界证据与因果推断进行预测的能力 [22] - 具体案例显示，在12月10日市场晋级率25%的退潮环境中，模型从8支二板股中精准押中唯一晋级的一支 [22] - 在12月11日晋级率22%的环境中，模型命中了9支连板股中的高位晋级者 [25] - 在12月12日情绪回暖（晋级率54%）时，模型不仅命中市场最高连板，还准确预判其继续晋级，后续累计涨幅达58% [29] - 在12月15日市场再度降温（晋级率38%）时，模型继续命中连板股 [30] - 在美股事件影响分析案例中，模型对CES 2026、苹果诉讼听证会、英伟达对华出口监管等事件对“美股七巨头”的潜在影响和波动方向做出了结构化分析 [31][32] - 模型还对GTA 6能否按时发布进行了分析预测 [35]

文章核心观点 - 盛大集团旗下盛大AI东京研究院在SIGGRAPH Asia 2025首次公开亮相，并系统性地推出了名为Mio的端到端框架，旨在解决当前数字人技术缺乏“灵魂”的核心问题，标志着行业焦点从视觉逼真度转向交互智能 [1][16][23] - 当前数字人交互体验存在“灵魂缺失”的根本原因在于三大系统性挑战：长期记忆与人格一致性不足、多模态情感表达缺失、缺乏自主进化能力，这导致数十亿美元投资未能带来真正的用户粘性 [3][6] - Mio框架通过整合认知核心、语音引擎、面部动画师、身体动画师和渲染引擎五大核心模块，实现了从认知推理到实时多模态体现的完整闭环，在关键性能指标上超越了现有最优技术，代表了数字人技术从“形似”到“神似”的范式转移 [20][21][23] 盛大AI东京研究院的亮相与战略愿景 - 公司在SIGGRAPH Asia 2025期间通过展台、学术讨论和闭门交流等形式首次公开亮相，正式登上国际顶级学术与产业舞台 [1] - 公司的研究方向聚焦于数字人的“交互智能”与世界模型的“时空智能”两大方向 [1] - 这一战略是创始人陈天桥长期愿景的体现，其强调脑科学与AI融合，并系统阐述了“发现式智能”理念，认为智能体的认知基底至关重要 [1][4] - 公司内部技术协同生态强大，“交互智能”的实现得益于旗下EverMind团队产品EverMemOS的能力互补 [1] 当前数字人技术的核心挑战与行业共识 - 尽管视觉形象逼真，但用户互动时普遍感到“空洞感”或“断裂感”，这是导致投资未能转化为用户粘性的根本原因 [3] - 挑战一：长期记忆与人格一致性。标准大语言模型存在“人格漂移”，难以维持稳定的个性、习惯和世界观连贯性 [3] - 挑战二：多模态情感表达的缺失。数字人普遍存在“僵尸脸”现象，缺乏自然的微表情、眼神和肢体动作协同，导致情感表达不完整 [6] - 挑战三：缺乏自主进化能力。多数数字人仍是被动的“播放系统”，无法从交互中学习、适应用户偏好或发展新行为模式 [6] - 在SIGGRAPH Asia 2025的闭门研讨会上，来自港大、港中大、港科大及东京科学大学等机构的顶尖学者达成共识，认为数字人发展瓶颈已从视觉表现力转向认知和交互逻辑 [13] - 专家一致认为未来数字人的核心竞争力将体现在其“交互智能”上，必须具备长期记忆、多模态情感表达和自主演进三大关键能力 [13] Mio框架的系统性解决方案 - Mio是一个旨在实现“交互智能”的端到端系统性框架，其设计理念是将数字人从被动“木偶”转变为能自主思考、感知与互动的智能伙伴 [16] - **认知核心**：采用“介于叙事时间的知识图谱”架构，为信息标记“故事时间”以防止“剧透”，在CharacterBox基准测试中人格保真度超越GPT-4o，在防剧透测试中取得超过90%的成绩，并具备“无数据自训练”的自我进化能力 [20] - **语音引擎**：利用高效的离散化语音表征技术，生成与情境、情绪和人格匹配的自然语音 [20] - **面部动画师**：采用统一的“听-说”框架，在说话和倾听时都能生成生动的微表情、眼神和头部姿态，超过90%的用户研究参与者认为其倾听反应优于业界领先竞品 [20] - **身体动画师**：采用新颖的流式扩散模型，实时将认知意图转化为流畅连贯的全身动作，在保持实时性的同时，其运动质量达到顶尖离线模型水平 [21] - **渲染引擎**：确保在任何动态和视角变化下，都能生成高保真且身份一致的视觉形象 [21] 技术突破与未来展望 - Mio的整体交互智能分数达到76.0，较之前的最优技术水平提升了8.4分，为行业树立了新的性能标杆 [23] - 在认知共鸣、面部同步、肢体流畅度等各项指标上全面超越现有最优技术 [25] - “交互智能”预计将为虚拟陪伴、互动叙事、沉浸式游戏等领域带来革命性变革，未来的数字人将成为能够建立深层情感连接、共同成长的智能伙伴 [25] - 公司已将Mio项目的完整技术报告、预训练模型和评估基准公开发布，以推动领域共同进步 [28]

公司动态与战略 - 天桥脑科学研究院于12月13日宣布成立首个采用In-House模式的尖峰智能实验室，致力于类脑大模型和脉冲神经网络的研发，探索人工智能与人类智慧的深度融合 [1] - 该实验室由中国科学院自动化研究所研究员李国齐领衔，标志着公司从“外延式”捐赠支持向增强“内部自主”专项研发的战略转型 [1][6] - 尖峰智能实验室是公司创始人陈天桥提出的“发现式智能”理念的重要落地载体之一 [2] 技术研发与突破 - 实验室主张借鉴人脑仅约20瓦功耗支撑千亿级神经元运作的能效范例，重点研发具有神经动力学特性的类脑大模型 [5] - 研发方向包括将脉冲通信、时空动态编码等计算特性与树突神经元的精细结构深度耦合，以构建具备强大感知力、深刻记忆与思考能力的“全脑架构” [5] - 实验室主任李国齐带领团队于今年成功研发出首款类脑脉冲大模型“瞬悉1.0”，标志着我国在类脑计算与大模型融合创新方面取得重要突破 [5] 行业地位与过往成果 - 天桥脑科学研究院是全球最大的私人脑科学研究机构之一，成立9年，坚持以超前布局支持中国脑科学研究 [10] - 公司通过捐赠和联合共建赋能顶尖科研团队，合作方包括加州理工学院、复旦大学附属华山医院和上海市精神卫生中心等 [6][10] - 由公司孵化的脑虎科技已成为中国脑机产业的领军企业，是具备运动和汉语言双解码能力的侵入式脑机接口公司 [10] - 公司与上海市精神卫生中心建立的人工智能与精神健康前沿实验室，利用AI技术进行精神健康的筛查与诊疗，相关成果已在全球顶尖学术期刊和人工智能大会上发表 [10] 学术交流与科普 - 公司在全球主办及支持了逾300场具有国际化、跨学科、年轻化特色的学术会议，涵盖AI驱动科学、人工智能与精神健康、脑机接口等主题 [10] - 公司推出的AIGC科普视频媒体“大圆镜”，上线仅一年，视频全网播放量即超2亿次，吸引全球粉丝逾300万 [10]

机构动态 - 天桥脑科学研究院宣布成立非营利研究机构“尖峰智能实验室”，致力于类脑大模型和脉冲神经网络的研发，探索人工智能与人类智慧的深度融合 [1] - 该实验室由中国科学院自动化研究所研究员李国齐教授领衔，目标是为实现“发现式智能”提供关键能力 [1] - 天桥脑科学研究院已宣布将投入超过十亿美元建设专用算力集群，为年轻科学家提供即时实验的资源环境，以探索结构而非比拼规模 [2] 技术理念与路径 - 公司创始人提出实现通用人工智能的“结构路径”，主张借鉴人脑这一自然界最精巧的智能载体，而非依赖当前主流的“规模路径” [1][2] - “结构路径”被视为智能的“认知解剖学”，其认为大脑是一个通过神经动力学，并基于记忆、因果和动机，形成知识系统并随时间不断演化的系统 [2] - 尖峰智能实验室重点研发具有神经动力学特性的类脑大模型，旨在将脉冲通信、时空动态编码等计算特性与树突神经元的精细结构深度耦合，构建具备强大感知力、深刻记忆与思考能力的全脑架构 [1] - 人脑以仅约20瓦的功耗支撑起千亿级神经元的复杂运作，为类脑研究提供了高效能参照 [1] 技术成果与突破 - 李国齐团队于今年研发出首款类脑脉冲大模型“瞬悉1.0”，在类脑计算与大模型融合创新方面取得突破 [2] - “瞬悉1.0”模型具有“小数据、高性能”的特点，仅需约主流模型2%的数据量，就能在多项语言理解和推理任务中达到与之相媲美的性能 [3] - 该模型已在国产GPU平台上完成了全流程训练与推理，展示了构建国产自主可控新型大模型架构生态的可行性 [3] 行业挑战与机遇 - 当前主流大模型的基础架构Transformer依赖增加网络规模、算力和数据量来提升智能水平，这种利用外生复杂性的模式存在资源消耗瓶颈，且处理超长序列的能力受限 [3] - 类脑脉冲大模型的研究将为新一代人工智能发展提供新的技术路线，并启迪更低功耗的下一代神经形态计算理论和芯片设计 [2]

机构成立与核心目标 - 天桥脑科学研究院于12月13日在中国神经科学学会脑机接口与交互分会年会上宣布成立非营利研究机构——尖峰智能实验室[1] - 该实验室由中国科学院自动化研究所研究员李国齐教授领衔[1] - 其核心目标是打造天桥脑科学研究院创始人陈天桥提出的“发现式智能”的关键能力[1] 核心研究路径与理念 - 实验室主张借鉴人脑，研发具有神经动力学特性的类脑大模型，构建具备强大感知力、深刻记忆与思考能力的全脑架构[1][3] - 研究路径被称为实现通用人工智能的“结构路径”，区别于当前依赖规模法则堆叠参数的“规模路径”[3] - “结构路径”被视为智能的“认知解剖学”，旨在通过研究神经动力学、记忆、因果和动机等机制，构建具有连续性、可解释性和方向感的智能系统[3] - 人脑以仅约20瓦的功耗支撑千亿级神经元的复杂运作，是类脑研究的重要参照[3] 技术路线与模型突破 - 研究重点是将脉冲通信、时空动态编码等计算特性与树突神经元的精细结构深度耦合[3] - 李国齐团队于今年研发出首款类脑脉冲大模型“瞬悉1.0”，在类脑计算与大模型融合方面取得突破[4] - “瞬悉1.0”模型具有“小数据、高性能”特点，仅需约主流模型2%的数据量，就能在多项语言理解和推理任务中达到相媲美的性能[5] - 该模型已在国产GPU平台上完成全流程训练与推理，展示了构建国产自主可控新型大模型架构生态的可行性[5] 对主流AI模式的批判与资源投入 - 当前主流大模型基于Transformer架构，其基本计算单元为简单的点神经元模型，通过增加网络规模、算力和数据量提升智能[4] - 这种依赖外生复杂性的模式存在资源消耗瓶颈，处理超长序列的能力受限[4] - 为支持跨学科创新，天桥脑科学研究院宣布将投入超过十亿美元建设专用算力集群，为年轻科学家提供实验资源[4] - 该算力集群旨在探索结构、验证记忆机制、新的因果架构或神经动力学假说，而非用于比拼规模[4]

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]