AI转型 | Block的组织模式,来自明日边缘?

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在电影《明日边缘》中，汤姆·克鲁斯演的那个角色，一次次死在同一场战役里，又一次次又从头来过。人类对抗的外星生物，高度协调，像被一只看不见的手在背后操控。人类后来找到了真相：在外星生物的组织结构中，有一个被称为Omega的中央控制者，与其他所有外星生物直接连接，通过指令控制个体行为。发现这种结构后，人类找到了取胜的办法：只要找到那个Omega并把它干掉，整张网络就会瞬间瘫痪。

之所以从这里讲起，是因为前段时间美国支付技术服务商Block的CEO Jack Dorsey发了一篇文章，谈Block接下来要怎么组织，题目叫“从层级到智能”。看完后我感到，他设计的那种组织，和《明日边缘》中外星生物的组织架构很像。很多“组织专家”转发、为它叫好，说这是AI原生组织的样板。但一套方案值不值得相信、是不是应该学习，不能只看故事引人入胜、讲故事的人掌舵知名企业，而要看其背后的理论是否经得起推敲。

过往记录不佳

Jack Dorsey是少有的创办两家企业并成长为S&P500的创业者。但是，在进入规模化阶段后，这两家企业在管理上都出现不少问题。

他不只是Block的创始人和CEO，最为人熟知的身份，是Twitter的创始人。在大家后来批评 Twitter “人浮于事”的那几年里，他不只是董事长，也是CEO，从2015年一直做到2021年，后来由在Twitter成长起来的CTO Parag Agrawal接任CEO。这期间他还同时管着另一家公司Square，一人分身两处。那几年Twitter给外界的一个印象，是产品好几年都没什么大变化。等到马斯克2022年收购的时候，公司大约有7500人。马斯克进来之后大刀阔斧，砍掉将近八成，公司依然能运行起来，说明原先那套组织里有巨大冗余。

再看Block，也就是原来的Square。这家公司从2020年底到2025年，人数差不多翻了一倍，可股价跌掉七成多。今年2月，Dorsey一次性裁掉约4000人，占一万多名员工的四成，对外的解释是要全面拥抱AI。但不少分析师并不买账，他们给这种说法起了个名字，叫“AI washing”：本来是疫情期间人招得太多，在成本压力下不得不裁，却被包装成“我们提前看见了AI的未来”。Dorsey自己后来也承认，公司当年确实招过了头。

把Twitter和Block放在一起看，会得出一个并不算苛刻的结论：Dorsey在“管理一家大公司”这件事上，一直磕磕绊绊。可现在他提出一套激进的组织重构方案，行吗？当然不能证明他一定错，但已经足够让人有理由怀疑。

浅层交圈，细节不详

Dorsey这套方案的内核，其实很简单。

他认为，公司之所以要有层级，根本原因就是传递信息：把下面的情况往上汇总，把上面的决定往下传达。既然层级干的就是这件事、既然AI能把信息处理得又快又全，人原先扮演的那个信息路由器角色，自然就可以被取代。最理想的状态是什么样？他在播客里说得很直白：一层都不剩。用他自己的话讲，“公司里每一个人都直接向我汇报，全部六千人”。他自己也说，这话听上去近乎疯狂，但确实反映了他想要的未来。

这多半和他的管理方式和风格有关。作为一个创始人，也许他一直希望自己能直接管理公司所有员工，中间不要任何人来传话。过去做不到是因为技术问题，一个人带不了六千个直接下属，如今AI终于让这件事变得可行。这个理念其实并不陌生，在已经过去的“数字原生组织转型”那个时代里，有一些老板认为数字化的目的就是要把人管控起来，因为人不可信。

Dorsey在文章里也介绍了，人在这个新组织里该干些什么。他把所有岗位缩减为三类。

第一类是个体贡献者(IC)，是真正动手做东西的人，写代码、建模型、做界面，各自是本领域的专家。过去这些人要等经理告诉他们优先级，现在改由AI把所需的信息提供给他们，他们明白自己该做什么。第二类叫直接责任人(DRI)，认领某个跨部门的具体问题，比如“未来 90 天把某个细分市场的商户流失率降下来”，并且有权去各个团队抽调资源，相当于项目经理。第三类是“教练型选手”(player-coach)，一边自己动手做，一边带人成长。

他只讲了每个角色负责什么，却没有解释在真实场景中，这些人、AI系统、还有CEO，到底是怎么具体做事。这不是一套运营模式 (operating model)，明确工作究竟是怎么完成的：信息从哪里来，分歧在哪里解决，最后谁来拍板，出了岔子怎么办等等。一套自己怎么运转都还没搞清楚的东西，现在被当成样板到处宣传。

对敏捷组织历史有些了解的人，这时可能会联想到当年Spotify的敏捷组织白皮书，是如何误导了一批头部咨询公司和它们的客户。Spotify自己多年后承认，那只是一种理想，而不是实际运行模式。虽然Dorsey在“层级与智能”一文中，确实提到Spotify模式的失败，但却简单归因于缺乏技术。

层级远不止"传递信息"

再回到那个根本假设：层级的本质，就是传递信息。这是整套方案的立足点，但也最经不起推敲。

在一个运行良好的组织中，中层管理者做的事远不止信息路由。他要和团队共同判断，在一次又一次具体的协作中，把散落在不同人的经验整合起来、形成更好的方法，同时让团队得到成长。传递信息，只是这些事情里最简单的，也恰好是最容易交给AI去做的。Dorsey的组织设计，是先把“组织协作”这个本来很丰满的问题，根据自己过往对组织的（片面）理解，缩小成“信息传递”这个窄得多的问题，再去让AI解决。

要把这件事看得更清楚，可以借助野中郁次郎的知识创造理论。被誉为“敏捷之父”的 Jeff Sutherland，自己却说野中是“敏捷的祖父”。他当年创立 Scrum，正是受野中和竹内弘高1986年文章的启发。而野中看组织，有一个很不一样的视角：企业的发展来自知识创造。在一个能够持续创造知识的组织里，中层真正的作用不是上传下达，而是处理矛盾：顶层的决策和一线现实之间，天然就有冲突；优秀的中层，就是在冲突里斡旋、磨合。正是在这个磨合的过程中，新的知识被一点点生出来。没有矛盾，就没有新知识。

这恰恰是Dorsey的智能层 (Intelligence layer) 做不到的。今天的大模型，本质上是建立在对过去语言的统计之上，而上面讲的在矛盾里磨出来的知识，是过去的经验里不曾存在的新东西。一个靠从过去知识取样的系统，可以使用旧知识，却没法代替人完成“无中生有”。

同一层级的横向协作，AI更做不了。真正复杂的难题，答案往往来自几个同事面红耳赤吵过、彼此说服或共创新方案之后。这正是野中说的矛盾的价值。

这里有个特别好的对照，就是英伟达的黄仁勋。直接向他汇报的人有五六十个，可他这套扁平结构运转的原因，不是他告诉每个人怎么做，而是把问题直接摊到桌面上，所有相关的人一起上，当场讨论、解决。这就是横向协作能力，通过相对稳定的团队长期磨合而成。而Dorsey 的方案正好相反，短时间内取消协作的横线，换成从每个人直接通向中心的竖线。

扁平式集权

“六千人直接向我汇报”，听上去像是极致扁平。可“扁平”这个词，到底意味着什么？

大体上是三件事。一是一线更快，层级少、成本低、反应快，不必层层请示、等批复。二是人更自由，做事的人有更大的回旋余地。三是最要紧的，需要人更有能动性，每个人都更是有判断的主体，而不只是一颗螺丝钉。

可“人人向我汇报”，也可能走向相反方向。它表面上把中间层取消，减少汇报层级。但可能决策权反而更容易集中到核心，CEO+AI系统，这相当于是《明日边缘》中的Omega。

对于那些习惯命令-控制管理风格的CEO来讲，很容易走到这种结构：一人发令、众人执行。那么，组织演化的方向，不是员工被AI赋能后更有自主性，而是越来越多的人开始依靠来自中心的指令。扁平组织本来意味着更多的能动性，而在这种演化方向下，带来的是听指令的人形机器，就像《明日边缘》里那些外星生物战士。

Block很有可能走上这条路。Dorsey在描述科层制组织的金字塔时，认为它干的全部事情就是上传下达。一个这样理解组织层级的人，很容易把“人人向我汇报”变成扁平式集权。事实上，Dorsey全职在Block做CEO后（2023年），有员工形容他“像个离家很久又回来、却指望几千个孩子都听他话的爸爸”。

这时就要考虑，万一这个CEO+AI的Omega出了问题，会怎样？

有意思的是，自然界的“群体智能”，并不靠Omega。蚂蚁、蜜蜂、人体的免疫系统，靠的都是局部规则，加上邻近个体之间的相互响应来完成协调，没有一个中央大脑发号施令。Block在谈自己的AI Agent产品Goose的时候，用的恰恰是“蜂群”(swarm)这个词，而谈到员工时，却像被Omega从中心控制的外星战士。这种结构是脆弱的，一旦中心被污染或者掉线，而位于边缘的人早就被训练成被中央智能系统调度，彼此之间缺乏协作，拉垮的风险极高。

AI Native不是组织药

最近Meta也在进行AI转型。据报道，它新成立的AI工程部门会按一名管理者带50个人来编制。但Meta的组织长期被人诟病，管理层臃肿、堆人头、绩效考核博弈等等。一家本来就积累了不少管理问题的公司，借着AI Native的名义进行极端扁平化，如果没有配套去发展这种扁平结构所需的横向协同解决问题能力，很可能陷入更大混乱。

组织从来都不是画在纸上的架构图，而是在日常里持续打磨出来的协作习惯和能力，无法快速改变。

说回明日边缘中的外星生物。它们高度协同，是因为背后有位于中心的Omega来统一控制。这是它们最强的地方，也正是它们的死穴。电影里人类最后能赢，靠的就是找到并消灭那个中心。把一家公司的组织设计成这种结构，是把全部身家押在“中心不会出错”+“边缘忠实执行与反馈”的假想之上。在我看来，这两个假想都不成立。

不管下一个将要流行的AI Native组织模型是什么，企业在决定是否学习时，也许最先要明确：我们要的智能，是分布式、还是集中式？人类主体性 (Human agency)，在其中要扮演何种角色？这会对运营系统的设计有决定性影响。

而组织架构，虽然容易被看见、被讨论，也只是运营模式中的一个子问题。