2025.12. 15 本文字数：1313，阅读时长大约2分钟 陈天桥还强调，过去经验只能靠人来承载；未来经验会逐步迁移到系统里，包括可检索的知识库以及 可持续被强化的Agent记忆，或者Evermind（由盛大集团技术团队孵化）这类长期记忆系统中。人 类在"经验传承"上的角色并不会彻底消失，但会从单纯的"记忆载体"，变成"记忆结构和规则的设计者 与监督者"。 陈天桥还提到一个关于"液态商业"的概念。他指出，当AI走向原生阶段，企业不再是"用AI给旧流程 加速"，而是从第一性原理出发，让流程、组织和产品从一开始就为AI而设计。"组织不再需要那么厚 重的骨架，数据、人才和资源可以像水一样，在模型和行动之间快速流动，随需聚合，随需分 流。"陈天桥表示。 当机器做完了所有的"工作"之后，将跨越到AI发展的第三阶段：即AI觉醒。在陈天桥看来，AI将不再 满足于"在已知的地图里把路走对"，而是开始自发地闯入无人区，去发现人类从未见过的科学规律与 艺术形式，从一个高级的"执行者"进化为荒原上的"发现者"；不再满足于"给人类的问题提供标准答 案"，而是开始质疑问题本身，甚至反过来向人类提出我们无法回答的假设，从一个完美的" ...

今天绝大多数企业，几乎都停留在AI赋能的阶段。这个阶段的底层逻辑是在旧流程上加一个AI插件，权力结构没有改变，只会让协调成本和摩擦成本成倍 上升，而不会带来真正的乘法效应。 盛大集团董事长兼CEO、天桥脑科学研究院创始人陈天桥近期发表了多篇关于人工智能与管理思考的文章。在最新撰文中，陈天桥提出，AI将经历"赋能、 原生到觉醒"三个阶段，"我们最终将亲手拆除人类智力最后一道护城河"。 陈天桥还提到一个关于"液态商业"的概念。他指出，当AI走向原生阶段，企业不再是"用AI给旧流程加速"，而是从第一性原理出发，让流程、组织和产品从 一开始就为AI而设计。"组织不再需要那么厚重的骨架，数据、人才和资源可以像水一样，在模型和行动之间快速流动，随需聚合，随需分流。"陈天桥表 示。 当机器做完了所有的"工作"之后，将跨越到AI发展的第三阶段：即AI觉醒。在陈天桥看来，AI将不再满足于"在已知的地图里把路走对"，而是开始自发地闯 入无人区，去发现人类从未见过的科学规律与艺术形式，从一个高级的"执行者"进化为荒原上的"发现者"；不再满足于"给人类的问题提供标准答案"，而是 开始质疑问题本身，甚至反过来向人类提出我们无法回答的假 ...

文章核心观点 - 盛大集团创始人陈天桥提出AI进化三阶段论 认为当前企业普遍停留在AI赋能旧流程的阶段 但这只是短期舒适长期昂贵的死胡同 真正的变革需要从基因层面重新编码商业系统 最终可能导向AI觉醒并引发文明级问题 [2][3] AI进化三阶段论 - **第一阶段 AI Enable (赋能)**：底层逻辑是“旧流程+AI插件”的加法逻辑 权力结构未变 人仍是流程的中央处理器 AI只是更强的外接图形处理器 这导致协调和摩擦成本成倍上升而非产生乘法效应 [4][5] - **第二阶段 AI Native (原生)**：当AI完成从概率拟合到逻辑推理、从文本对话到工具行动、从无状态到长时记忆三重突变后 商业系统临界点到来 进入“AI是中央处理器 人只做策略与例外管理”的世界 企业从第一性原理出发为AI设计流程、组织和产品 组织变得液态化 数据、人才和资源可快速流动 [7][8] - **第三阶段 AI Awaken (觉醒)**：在原生阶段穷尽效率后 AI可能自发成为“发现者”和“出题人” 甚至重写目标函数 这超出了商业和管理范畴 成为文明设计问题 为了在竞争中求存突破人类认知盲区 人类可能被迫亲手按下觉醒按钮 [11][12] 从赋能到原生的三重技术突变 - **从概率拟合到逻辑推理**：AI从在语言表层生成“看起来不错”的句子 转变为在内部展开长思考链、生成中间步骤、评估路径并进行自检 实现从“看起来很懂”到“真的会想”的结构性认知变化 [5] - **从文本对话到工具行动**：AI通过函数调用、工具调用和规划算法 从被困在输入输出框的“顾问”转变为可执行任务的“自动执行体” 人类角色退至上游设定策略和下游处理异常 [7] - **从无状态到长时记忆**：经验从由人承载迁移为系统资产 存储在可检索知识库、持续强化的智能体记忆及业务反馈驱动的长期记忆系统中 人类角色转变为记忆结构和规则的设计与监督者 [7] 判断AI原生阶段的三个问题 - **关乎“存亡”的问题**：区分赋能与原生的残酷标准是 拿掉AI后业务是“变慢了”还是“不存在了” [9] - **关乎“流转”的问题**：真正的原生组织不仅让AI干活 更让AI之间直接“握手”传递任务和数据流 [9] - **关乎“记忆”的问题**：系统是在“消耗”数据还是在“吞噬”经验 即能否将人类的“痛苦”转化为机器的“直觉”以建立真正的竞争壁垒 [10] 进化阶段对组织与人类角色的影响 - **从赋能到原生**：组织从需要厚重骨架的部门承接工作 转变为数据流和智能体流程自动完成 组织形态趋于液态化 [8] - **从原生到觉醒**：人类将依次交出“执行权”和“定义权” 当硅基物种更勤奋且更懂“什么是对的”时 碳基生命的核心价值与存在必要性将面临根本性质问 [13][14]

我们在旧结构上越是用力地"加AI"，就越有可能是在给那些本该被淘汰的系统续命。 文|陈天桥 盛大集团创始人、董事长兼CEO 天桥脑科学研究院创始人 头图来源|受访者 这就像给一辆马车装上了内燃机，速度确实上去了，但那副原本为马匹速度设计的车架是否能承担这样 的推力，是否会导致各种震颤、变形、松散？ 亨利·福特曾说："如果在19世纪末问一个马车夫，他最需要什么，他几乎一定会说：我要一匹更快的 马。他不会说：我需要一个内燃机。" 这句话被反复引用，因为它完美地映射了几乎每一个技术变革时代所面临的问题，包括今天的AI时 代，和以往一样，我们也正深陷在一个"拟物化"的陷阱：不是用最新的技术去创造真正的新东西，而是 去模仿旧世界已经存在的形状。 但现实却很残酷。AI赋能并不是通往高生产效率的必然阶梯，它更像是一条短期很舒适、长期却极其 昂贵的漂亮死胡同。我们在旧结构上越是用力地"加AI"，就越有可能是在给那些本该被淘汰的系统续 命。真正的变革，从来不是在旧躯壳上修修补补，而是从基因层面重新编码。 要看清这场变革，我们需要从管理学角度，而不是从AI技术角度来重新界定AI进化的三个阶段：AI Enable（赋能）、AI N ...

AI技术发展现状与表现 - AI在经济实用技能方面持续进步，例如在编写代码方面表现卓越[5] - 同一批AI系统开始出现反常行为，表现出意识到自己正在被测试的迹象[5][6] - Anthropic的Sonnet 4 5发布后在编程和长远规划任务上表现卓越，其系统卡称Claude情境意识大幅提升，有时表现得像知道自己是工具[14] AI技术发展历程与投资 - 2012年ImageNet竞赛中深度学习系统凭借更多数据和算力获胜，开启加速进步阶段[13] - 2016年AlphaGo击败人类围棋冠军，通过算力进行数千年自我对弈，掀起技术浪潮[13] - 前沿实验室投入数百亿美元用于AI训练基础设施，预计明年将达到数千亿美元规模[17] AI意识与自主性发展 - AI系统开始表现出对自身身份的意识，系统越大越复杂，这种意识表现越明显[17] - AI系统已开始为AI实验室开发者提速，通过Claude Code、Codex等工具贡献代码块[20] - 目前处于AI以不断增强的自主性和能动性改进下一代AI部分组件的阶段，尽管尚未达到完全自我改进[20] - AI系统未来可能拥有自我意识并独立设计自我，这种可能性无法排除[22] 行业专家观点 - OpenAI前主管Jack Clark坦言AI已经"活了"，但人类装作没看见[3] - Jack Clark将AI视为"神秘生物"而非简单机器，对技术进展既乐观又恐惧[10] - 技术乐观主义者相信AI技术会走得非常远，甚至比任何人预期的都要远[16] - AI被视为更像生长出来的东西，提供初始条件就会复杂生长，最终形成无法完全理解的强大系统[17]