夜雨聆风文丨李博
关键词：#AI-Native组织｜#AppLovin｜#组织变革｜#企业数智化｜#管理效率
摘要： 898 人、全年营收 54.8 亿美元、核心团队人均 EBITDA 近千万美元。AppLovin 的组织密度在全球科技公司里几乎没有对标。这篇文章拆解 CEO Adam Foroughi 在 20VC 对谈中透露的组织设计逻辑——从"为什么砍流程比砍人重要"到"token 预算约等于招聘指标"。
898 人，54.8 亿美元年营收，人均营收约 610 万美元 [1]。
这组数字来自 AppLovin 2025 年全年财报。如果只看核心广告业务（约 400 人），人均 EBITDA 接近 1000 万美元，利润率 81% [2]。放在全球科技公司里横向比较，比很多千人规模的 SaaS 公司高出一个量级。2024 年股价涨了 750%，2025 年全年净利润 33.3 亿美元，同比翻倍 [1]。
多数人看到这组数字的第一反应是：裁员裁出来的。
但如果只看到裁员，就错过了真正值得拆解的东西。AppLovin CEO Adam Foroughi 在 2026 年 5 月与 20VC 的对谈中，用了大量篇幅讲的是一个更根本的问题——"怎么从零设计一个 AI 已经存在的组织" [3]。裁员只是这个问题的副产品，两者的底层逻辑完全不同。
这篇文章拆解 AppLovin 组织模型的五个核心设计决策，以及它们背后的 trade-off。
设计决策一：砍流程，不是砍人
Adam 做组织调整的起手式，跟多数 CEO 不一样。
多数 CEO 的动作是：先看人效数据 → 圈出表现差的人 → 开始裁。Adam 的顺序反过来：先问公司里有哪些流程是不必要的 → 砍掉流程 → 再看谁在维护这些流程 → 这些人一起优化掉。
这个顺序差异背后有个关键假设：组织臃肿的根源不在人多，在流程多。流程是组织的"脂肪"——公司从 10 人长到 1000 人的过程中，每过一个管理阶段就会沉淀一批流程。这些流程在创建时可能有道理，但随着业务变化，很多流程已经脱离了原始目的，开始自我循环：流程存在 → 需要人维护 → 维护者为了证明自身价值会创造更多流程。
HR 是他举的典型例子。AppLovin 的 HR 从 70-80 人砍到 15 人。留下的都是能独立把事情做完的独立贡献者，管流程的一个不留。Adam 回忆公司只有 10 人、50 人、100 人的时候，一个 HR 对 100-200 人，整个组织反而更高效。
笔者语，中国企业实际：如何定义并找到那些冗余的流程，是一件非常困难且专业的事情。大多数企业的管理层对此认知并不够深。一个缺少基层经验、高高在上的管理者，很容易忽略一个问题：当流程被砍掉的初期，会有一个非常明显的阵痛期。阵痛期内的摩擦会给流程相关的一线人员造成巨大的不适。而这其中，往往最优秀的员工更不善于表现圆滑或甩锅，也最容易在阵痛期受到伤害。如果管理者没有在流程调整的同时识别并保护好这批人，反而会让企业受到更大的长期伤害。
这跟 2000 年代企业上 ERP 的教训如出一辙。当年很多企业买了最贵的系统，砍掉了手工操作岗，但中间层的流程设计者没动、组织架构没变，最后 ERP 沦为一套昂贵的 Excel。今天换个名字，叫"数据中台变成摆设"，根因是同一个——工具变了，流程没变，组织更没变。
设计决策二：按"AI 已经存在"的前提重新搭建公司
Adam 反复提到一个思维实验：假设今天从零搭建这家公司，在已经知道这些 AI 技术存在的前提下，公司应该长成什么样？然后直接朝那个版本调整。
这个实验的激进之处在于时间线。他在 2023-2024 年就开始动手，当时 AI 工具远没有今天成熟。他裁掉的是"未来一定会被自动化替代的岗位"，跟个人表现无关——创意制作团队大幅缩减（因为 AI 生成广告素材的能力在逼近人类产出），中层管理岗位大量取消（因为扁平化组织不需要层层传递信息）。
这件事跟成本优化无关，纯粹是关于未来的赌注。他的原话："如果团队里还有很多人本能地抗拒这些技术，推进速度反而会慢很多。"先把组织调到位，再倒逼自动化落地。多数公司的顺序刚好反过来——等工具成熟了再考虑组织调整，但到那时候组织惯性已经大到推不动了。
你可能会说：这不就是"只留 A player"的老调吗？Netflix 十年前就讲过。
对，但 Adam 自己解释了为什么照搬不了。
设计决策三：为什么"裁一半人"大概率只剩半个平庸团队
Adam 对这个问题的判断很冷：当一个组织已经臃肿，真正的 A player 往往早就走了。剩下的是 A- 到 B+ 这个区间，再往下是适应了流程多、层级多的"大公司型选手"。你裁掉一半，留下来的只是"半个平庸团队"，不是精英部队。
他认为要真正重建，可能需要裁掉 90% 以上的人然后从零搭。AppLovin 能做到接近这个程度，是因为它在高速增长期就开始瘦身，组织还没来得及彻底僵化。他自己也承认，对多数上市公司来说这个窗口期已经过了。
所以他的结论其实挺绝望的：如果一家公司已经胖到"整体平庸"，简单裁一半人再加点自动化，大概率达不到预期。
Gartner 在 2026 年 5 月发布的报告把这个判断变成了数据：在 350 家全球企业中，约 80% 进行了与 AI 相关的裁员，但裁员规模与自动化 ROI 之间几乎没有相关性 [4]。裁人最猛的企业，和裁人最少的企业，在投资回报上看不出显著差异。省下来的人力预算流向了算力采购和工具许可证，利润率并没有因此改善。
设计决策四：消灭中层、消灭培训、消灭产品团队
AppLovin 的管理层结构在科技公司里几乎是个异类。整个高管团队只有四个人：CEO、CTO、CFO、总法律顾问。没有 CRO（营收负责人），没有 COO（运营负责人），没有 CMO（市场负责人），甚至没有首席人力官。
Adam 的解释很直接：这些角色通常在管下一层，下一层再管下一层，最后才到真正干活的人。把中间层砍掉，让"做事的人"直接面对问题。
不做 one-on-one。不搞绩效 review。几乎没有入职培训。
这三个"不做"放在传统管理学框架里近乎荒谬，但 Adam 的逻辑链是自洽的：顶尖人才不需要"被照顾式管理"——如果对某个人的工作不满意，直接在聊天里说；如果认可，不用特别表扬，对方自己知道。而那些特别需要被培养、被带的人，本来就不是他想放在这支团队里的。
培训更有意思。他的替代方案是让 AI 接管知识传递。新人入职不走培训流程，直接问 Claude："帮我总结一下 CEO 过去一个季度最在意的事"，或者"公司里最会做销售的人是怎么做的"。所有沟通都沉淀在 Slack 和会议转录里，模型可以随时调用。知识传递从人到人的单次交接，变成了人→模型→人的可复用循环。培训成本趋近于零，新人汲取的是整个组织沉淀下来的集体经验，比任何单个 mentor 能给的都更完整。
没有产品团队同样反直觉。AppLovin 的工程师本身就是产品经理。Adam 的逻辑：如果工程团队在写那个真正带来收入的产品，那销售和其他团队本质上是在"围绕工程团队转"。前提是工程师足够优秀，能理解"需要做什么样的产品"并把它做出来。他判断，未来"产品"这个角色会越来越融入工程——要么产品人变成工程师，要么工程师变成产品人，不需要两组人。
这种组织形态能跑通，有一个经常被忽略的前提：AppLovin 的核心增长引擎 Axon 2.0 是一台 ML 机器，商业闭环已经跑通。广告推荐引擎日均处理数十亿次竞价决策，反馈链极短——模型上线几小时就能看到收入变化。在这种业务结构下，工程师天然就是产品经理，因为他们优化的模型参数直接映射到 eCPM 和广告主 ROAS 这两个北极星指标上。
如果你的业务不是这种"算法驱动、反馈即时"的结构，照搬"取消产品团队"约等于自杀。但是，笔者也确实认为，未来产、研、运、测、设的团队布置会被大大的简化，不再需要如此细分的岗位设置。
AI 写 80-90% 的代码，但数量不等于价值
AppLovin 内部 AI 生成代码的比例已经达到 80%-90%。Adam 对这个数字的态度却很冷静——"数量"和"质量"完全是两回事。
他的原话："如果你只是看生成的 token 数量，那你完全可以让 AI 疯狂输出一堆代码，但那可能只是垃圾代码（slop）。如果你激励的是这种'堆量'，公司走不远。"
AppLovin 能让这个比例产生真实价值，靠的是两个前提：第一，工程师本身够强，能审核 AI 生成的代码质量，确保安全性和可维护性；第二，每一行代码的价值都可以追溯到业务 KPI。工程团队主要用 Claude Code 和 Codex，但工具只是放大器——放大的是工程师对业务的理解力，不是写字速度。
Adam 判断，未来真正高产的人（10 倍甚至 100 倍产出），一定是最先成为"AI native"、最会用这些工具的人。但在这个阶段，传统工程背景依然不可替代，因为最终是人在把关代码质量和系统安全。
"要么用，要么走"——对团队的透明契约
AppLovin 对员工的要求没有模糊地带。Adam 的原话："你在这里，是因为你是非常优秀的人才。接下来意味着你要用这些技术去创造更多产出，你要成为 AI native。如果你能做到，你就会一直有位置。但如果你刻意回避这些技术，你会被淘汰。"
这种直白在中国企业里可能会引发不适。但 Adam 的逻辑是：不说清楚这件事，才是对员工最大的不负责。与其让一个人在"注定没有未来的岗位"上耗着、士气低落、影响周围的人，不如直接告诉他现实，给足补偿，让他去找更适合的位置。
他把这个称为"为了赢而打"和"为了不输而打"的区别。为了不输，你会尽量维持现状、避免冲突、保住所有人；为了赢，你会做出让人不舒服但长期正确的决策。
设计决策五：放权悖论——精简组织的终点不是创始人管一切
Adam 对 Paul Graham 提出的"Founder Mode"有一个有趣的反读。
他认为 Founder Mode 本质上是对过去十年硅谷公司过度臃肿的一种反弹——团队太胖了，创始人不得不亲自下场夺回控制权。但当你已经把团队精简成一群顶尖的人，每个人在各自领域都比你专业，这时候还什么都不放手，反而是在浪费他们的能力。
他自己的做法印证了这个判断。他把董事会主席让给了 Wynn CEO Craig Billings——一个在公司治理维度上比他更合适的人。产品职责交给了 CTO。他的原则很明确：不管是自己还是团队里的任何人，如果有更适合的人，就应该让位。组织"升级"的意思，是关键位置都坐着当下最匹配的人，包括创始人自己也要让出不匹配的位子。
这个观点跟"Founder Mode"的流行叙事形成了有意思的张力。多数创始人理解的 Founder Mode 是"我要更深入一线"，Adam 的版本是"把一线交给比我更合适的人，我去做只有我能做的事"。
笔者看 Token 预算：这一代的招聘指标
访谈里有一个判断值得单独拆开讲。
当被问到"token 预算怎么做"时，Adam 的回答是：这个思路本身就错了。如果你给团队搞一个 token 消耗排行榜，大家会疯狂生成一堆没有价值的代码。他说：
"Token 预算，本质上跟招聘指标一样。在它们变得高效之前，一定是低效的。"
这句话的锋利之处在于，它把当下企业正热衷的"AI 工具预算规划"，直接类比为上一个时代已经被证伪的管理行为。过去十年硅谷公司因为有钱就不断招人、设招聘指标，最后养出一堆臃肿组织。今天堆算力、堆 agent、堆 token，如果背后没有清晰的 KPI 对齐，和堆人头没有本质区别。
AppLovin 的差别在哪？他们的工程师清楚自己在优化哪几个 KPI，每一分 token 投入都能追溯到模型准确率和收入增长的关系。Axon 2.0 的反馈周期极短——模型上线几小时就能看到收入变化，哪个实验有效、哪个在烧钱，数字说得清清楚楚。
Adam 观察到，很多公司"甚至搞不清自己到底在优化什么 KPI，于是就变成'多做点东西试试看哪个有用'"。成本膨胀，收入不动。跟当年"招人看 headcount 不看产出"的逻辑一模一样。
对正在规划 AI 预算的管理者来说，这里有一个可执行的判断框架：在给团队配 AI 工具之前，先回答三个问题——(1) 这个团队在优化哪个 KPI？(2) token 消耗能不能追溯到这个 KPI 的变化？(3) 反馈周期有多长？如果这三个问题答不清楚，那 token 预算大概率会变成下一代的"headcount 指标"。
这个模型能复制吗？
回到多数人最关心的问题：AppLovin 的组织模型，对其他企业有多少参考价值？
Gartner 同一份报告给出了一个重要的对照结论：真正改善 ROI 的企业，恰恰是大幅投资于技能、角色和运营模式，让人来引导和扩展自动化系统的企业 [4]。
这和 Adam 的实践并不矛盾。他砍掉的是维护流程的人，留下的是能驾驭 AI 工具的人，然后围绕这群人重建了整个运营模式——先做除法，再做乘法。
但 AppLovin 模型有几个硬前提：
第一，它的核心业务是算法驱动的广告推荐，商业闭环天然适合极致扁平化。如果你的业务增长还高度依赖人的经验判断和客户关系，照搬这套组织形态风险极高。
第二，Adam 是在公司高速增长期就开始做组织瘦身的，组织还保留着足够的弹性。对已经僵化的大组织来说，这个窗口可能已经关了。
第三，AppLovin 的文化对人极度"优胜劣汰"——Adam 自己说，对员工的要求很明确：你必须成为 AI native，如果做不到，"你会被淘汰"。这种文化在中国企业的法律和社会环境下能走多远，是一个开放问题。
那什么是可以借鉴的？
从这次访谈里能提炼出三条跨业务类型的原则：
第一条，"砍流程优先于砍人"。这条几乎适用于所有组织。在动人之前，先审计一遍：公司里有多少流程已经脱离了原始目的？有多少会议只是在汇报上一次会议的结论？有多少审批环节是因为历史上某次事故加上去、但事故根因早已修复？砍掉这些流程，维护它们的岗位自然消失，而且不会产生裁员带来的士气问题。
第二条，"衡量 AI 投入的锚点是业务 KPI，不是使用量"。不管你的业务是广告推荐还是线下零售，token 消耗能不能追溯到某个可量化的业务指标，是判断 AI 工具投入是否有效的唯一标准。如果追溯不了，要么是 KPI 体系本身有问题，要么是工具和业务之间缺一层"翻译"。
第三条，"组织设计要基于未来假设，不是当前现实"。Adam 的思维实验——"如果今天从零搭建这家公司，它应该长什么样"——可以简化为一个每季度问一次的问题："假设 AI 的能力在未来 18 个月再翻一倍，我们组织里哪些岗位和流程会变得多余？"不需要立刻动手，但至少要有答案。没有答案的公司，最终会被有答案的竞争对手用组织密度碾压——就像 AppLovin 用 898 人的效率碾压了一众万人规模的广告平台。
结语：
AI-Native 组织，说到底是按照 AI 已经存在的前提、从零长出来的组织。
多数企业做 AI 转型的路径是：现有组织不动 → 给每个人配一套 AI 工具 → 期待效率自动提升。这条路走不通。流程臃肿的组织里，AI 工具带来的加速效果会被层层审批、多头汇报吃得一干二净。
对多数企业来说，与其急着模仿 AppLovin 的组织密度，不如先回答他们 CTO Giovanni 反复追问的那个问题：
"为什么要有这些人？为什么要有这些流程？"
这个问题的杀伤力在于，它迫使你从"优化现状"跳到"重新设计"。Adam 的路径是：先问哪些流程不该存在 → 砍掉流程和维护流程的人 → 让留下的人用 AI 重新长出新的工作方式。
如果答不清楚这个"为什么"，砍多少人都只是在做减法。而 AI-Native 组织需要的，从来都是重新设计，不是缩小规模。
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我是李博，从甲方到乙方，从体制内到一线互联网大厂。一个技术实用主义者，期待成为数智化转型的推动者，帮助更多企业和个人在变与不变之间，构建数智化转型之道。
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本期参考：
[1] AppLovin Investor Relations, "Fourth Quarter and Full Year 2025 Financial Results", 2026 年 2 月. https://investors.applovin.com/news/news-details/2026/AppLovin-Announces-Fourth-Quarter-and-Full-Year-2025-Financial-Results/default.aspx；员工数据：AppLovin Form 10-K (FY2025), SEC Filing.
[2] Adam Foroughi 在 20VC 对谈中披露：核心广告业务约 400 人，绝大部分 EBITDA 来自该团队。AppLovin 2025 全年 Adjusted EBITDA 约 $3.95B（广告业务占比约 81%）。人均 EBITDA 据此推算。
[3] 20VC 对谈实录, Adam Foroughi (AppLovin CEO), Harry Stebbings 主持, 2026 年 5 月. 中文节选来源：Axon AI 公众号. https://mp.weixin.qq.com/s/GvGHavZ8MwAqZ1bJ-fX-mg
[4] Gartner, "Autonomous Business and AI Layoffs May Create Budget Room, but Do Not Deliver Returns", 2026 年 5 月. 基于 2025 年 Q3 对 350 家全球企业（年营收 ≥$1B）的调研. https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2026-05-05-gartner-says-autonomous-business-and-artificial-intelligence-layoffs-may-create-budget-room-but-do-not-deliver-returns
