AI终结两千年管理模式?从Block的管理实验看全球中层的转型

2月26日，金融科技公司Block的CEO杰克·多西（Jack Dorsey）宣布一次性裁员4000人，占公司总人数近 40%。他没有使用“战略调整”“优化组织”这类传统话术，而是直言不讳地表示，AI工具已经改变了构建和运营一家公司的意义，一个更小的团队，用AI工具可以做得更多、更好。

与常规裁员引发的股价动荡不同，Block股价在公告发布后盘后一度暴涨超24%，市值单日增加约60亿美元。

但这并非一个单纯的降本增效故事。一个月后的3月31日，多西与红杉资本合伙人、Block董事会成员鲁洛夫·博塔（Roelof Botha）联合发表了一篇万字长文——《从层级到智能》（From Hierarchy to Intelligence），系统阐述了这场变革背后的逻辑。这篇文章不仅解释了Block的转型路径，更提出一个根本性追问：两千年来的金字塔式层级管理，是否已经走到了历史的尽头？

要理解这场变革的深度，首先需要回答一个更基础的问题：为什么所有大型组织都长成了金字塔？

Dorsey与Botha在文章中追溯了层级制漫长的起源。早在第一张企业组织图出现的两千年前，罗马军队就解决了一个所有大型组织至今仍在面对的问题——在通信能力有限的条件下，如何在广阔空间中协调成千上万的人。

他们的方案是一套层层嵌套的指挥结构。8人一个帐篷选出1名十夫长，80人选出1名百夫长，480人组成一个大队，5000人构成一个完整军团，形成层层汇报的指挥体系。这个8→80→480→5000的结构，本质上是一种信息路由协议，围绕一个简单的人类认知限制而构建，一个领导者能够有效管理的人数大约在3到8人之间。这个数字，两千年间几乎没有变化。

从古罗马军团到普鲁士总参谋部，再到19世纪美国铁路公司绘制的世界上第一张企业组织图，泰勒的科学管理、二战后的矩阵制、麦肯锡的7S框架，乃至互联网公司此起彼伏的组织创新实验——没有一次真正突破了这一根本假设。

因此，两千年来的组织创新，本质上都在做同一件事：在缩小管理幅度和减少管理层级之间寻找平衡。过去的组织创新从来没能打破这一权衡，没有任何替代方案能够取代信息路由的职能。因此，传统中层之所以存在，只是因为组织必须有人来做这些“路由工作”。

但现在，Dorsey与Botha认为，AI改变了游戏规则。这是历史上第一次，一个系统能够持续构建和更新整个企业的运营模型，并利用该模型协调工作。

当前绝大多数企业对AI的应用，仍停留在 “Copilot 模式”：给每个员工配一个AI副驾驶，让现有的层级结构运转得更快一点。就好比给罗马军团的百夫长配备了对讲机，只是提升了信息传递速度，却没有改变层级制本身的结构。

而在《从层级到智能》文章中，Dorsey与Botha提出了一套完整的四层架构，用AI全面接管层级制的核心功能，即信息路由、协调决策、资源调度。

这是公司最底层的“原子级”积木，包括支付、借贷、发卡、银行服务、薪资处理等金融基础能力。这些模块不是产品，没有用户界面，也没有面向客户的独立入口，只有可靠性和合规性指标。

它们的价值在于可以被上层智能系统灵活调用和组合。

这是整个架构中最具突破性的部分，分为两块。

“公司世界模型”将所有即时通信、邮件、会议记录、代码提交、设计文档等内部信息流全面数字化，由AI持续构建整个公司的运营画面，实时掌握决策、进度与资源分配。

“客户世界模型”则基于Square和Cash App每天数百万笔真实金融交易数据，以精准理解客户行为与需求。

在红杉资本播客节目中，Dorsey强调，公司世界模型的关键不在于事后分析，而在于系统“实时知道公司正在发生什么”。

这是系统的“大脑”。

智能层基于世界模型对客户需求和公司能力的双重理解，主动发现客户痛点，并自动将底层能力组合成特定场景的解决方案。

传统由产品经理主导的“产品路线图”在此模式下被彻底淘汰，传统企业中需要跨部门对齐、层层审批的方案设计与资源调度，在这里由AI系统毫秒级完成。

在这一架构中，用户与公司的交互界面依然重要，但不再是价值的核心。其价值来自智能层对能力的动态组合与对需求的实时洞察。

用Dorsey的话来说：“在传统公司里，智能分散存在于人身上，由层级来路由它。而在这个模型里，智能存在于系统中，人位于边缘。边缘，才是行动发生的地方。”

这套架构的核心，就是让企业成为一个可感知、可思考、可行动的超级智能体，而非一群人依靠层级制拼凑起来的协作体。

组织架构的重塑必然带来人的角色重构。既然AI系统接管了信息传递与跨部门协调的工作，传统的管理职能就不再需要一个永久的中间层级来承载。

Block将企业中的角色简化为三种：

1、IC——个体贡献者（Individual Contributor）

他们是深度专家。不同于传统公司中依赖经理分配任务和提供上下文，IC直接从世界模型获取情境信息，无需等待上级指令即可做出决策。这种模式的核心在于，AI系统替代了“经理提供上下文”这一传统职能。

2、DRI——直接负责人（Directly Responsible Individual）

负责特定跨领域问题，拥有从任何团队调动资源的完整权限。与传统的跨部门协调需要层层沟通不同，DRI直接通过智能层获取所需资源，快速推动问题解决。

3、Player Coach——球员教练

这是最激进的角色重塑。

球员教练既写代码又带人，兼具一线的技术深度和人才培养的责任，完全取代了传统意义上的全职经理。Block的球员教练同时参与实际工作，也负责专业能力建设和人才发展。

这不是理论推演，而是已经落地的实践。Block的裁员中，被裁撤的绝大多数是承担信息中转、流程监督、跨部门协调职能的中层管理者。

内部群组中就有人写道，现在已经没有管理者这个职位了，他们现在叫‘教练’”。从“经理”到“教练”的措辞变化，背后是从“控制”到“赋能”的权力结构重塑。

Block的激进实验绝非孤例。

2026年以来，一场围绕AI的组织重构浪潮正在全球科技行业多点爆发，而Meta则是最具指标性的样本。

2026年1月，扎克伯格在财报电话会议上释放了明确信号，“过去需要大型团队才能完成的项目，如今仅需一名有才华的人，加上AI就能实现”。两个月后，《华尔街日报》披露他正打造专属“CEO智能体”，这个AI系统能够实时汇总内部信息流，跳过层层汇报关系，将传统上必须依赖管理梯队过滤的信息重新拉平。

4月18日，靴子落地。Meta宣布将于5月20日启动新一轮大规模裁员，首批涉及约8000人。此次裁员并非出于财务压力，公司上一财年营收超2000亿美元、净利润接近600亿美元。

同步组建的“Applied AI”团队从第一天起就被设计为AI原生，采用一名经理管理50人的超扁平结构，AI承担产品设计、功能验证及上线交付等环节，人类转向策略把关与质量监督。Reality Labs部门同步推出“AI构建者”、“小组领导人”和“组织领导人”三种新职称，从职级体系层面推动组织的AI化重塑。

Meta并非孤例。进入2026年，一系列科技巨头纷纷亮出了相似的剧本。

亚马逊于1月启动代号为“黎明计划”的新一轮裁员，涉及1.6万人，矛头直指中层管理者。CEO安迪·贾西明确表示，目标是减少组织层级、清除内部官僚主义，以彻底适配AI时代。

甲骨文于3月宣布裁员2到3万人，占员工总数的18%，而此时公司正经历史上最好业绩，季度营收超170亿美元，净利润37亿美元，同比均增长20%以上。裁员的重灾区是中层管理团队，原47人的DBA团队中，44名中层被裁撤，仅保留3名核心架构师负责AI系统管控，中层岗位优化比例高达93.6%。

ASML在交出亮眼财报后宣布精简信息技术部门，约1700个岗位被裁撤，其CEO克里斯托夫·福凯坦言，“我们必须像初创公司一样灵活”。

Snap于4月15日宣布裁减1000个职位，CEO表示这是将公司组织成小型、AI驱动“小队”的一部分，AI已证明能减少重复性工作并加快执行速度。

还有更激进的探索。Metavesco宣布启动“零员工公司”计划，旗下子公司将完全由AI系统运营，不设任何人类雇员。日本ExaWizards推出全资子公司Exa Frontier Edge，宣称从组织设计到开发流程全部基于“AI Agent将得到充分利用”的前提来构建。

截至2026年4月，全球科技领域已有超过73,000人离开原有岗位。根据公开数据统计，全球大厂因AI替代人力而裁员的规模预计将达23万人。摩根大通CEO杰米·戴蒙在2026年致股东年度信中也指出，“真正的竞争战场”已由小型、目标明确的团队主导。

Gartner预测，到2027年，约一半因AI裁员的公司会重新招聘同类岗位的员工。“裁了又招”的“回旋镖”现象提醒我们，AI对组织的重塑仍在试错中前行。

但方向已然明确，Block、Meta、亚马逊、甲骨文等同时在砍掉中层，让AI承担协调职能，说明两千年来的层级制正在经历自诞生以来最根本性的动摇。

这些案例并不只是“用AI替代人力”的降本案例，而是对企业本质的重新定义，及对商业底层逻辑的重写。

Dorsey与Botha的文章触及了一个更根本的经济学问题，罗纳德·科斯（Ronald Coase）在《企业的性质》中提出的经典追问：市场机制如此高效，为什么还要有公司？科斯的答案是，市场交易存在摩擦成本，如搜寻供应商、协商条款、监督履约等。企业的存在，正是因为内部协调的成本低于外部市场交易的成本。企业边界由协调成本决定，而非由行业或组织结构决定。

互联网时代曾被认为将大幅降低交易成本，但协调摩擦依然顽固存在，现在，AI Agent正在真正溶解这些摩擦。当AI驱动的协调成本趋近于零，一个被称为“科斯奇点”（Coasean Singularity）的状态就可能出现，企业的边界、组织的形态，必然要被彻底重构。

在《从层级到智能》中，提出了一个极其尖锐的判断标准，戳中了这场变革的核心：你的公司真正拥有什么难以复制的深刻理解？这种理解是否每天都在变得更深？

对于Block而言，答案就是它的“经济图谱”——通过Square和Cash App每天看到数百万笔交易的两端，构建了对资金流动的真实世界的持续更新的理解。这种理解每时每刻都在复合增长，构成了AI难以复制的数据壁垒和洞察深度。

我们必须清醒地认识到，AI正在终结的，不是管理本身，而是僵化、低效的层级官僚制；它不是要消灭组织，而是要重构组织的形态。这场革命，面临着诸多边界与挑战。

首先是技术风险。 构建一个能够实时更新整个公司运营状态并做出正确决策的“世界模型”，在工程上极其复杂。它需要企业拥有完整、合规、高质量的全量数据资产，需要AI系统具备极高的可靠性与安全性，尤其是在金融、医疗等强监管行业，数据质量、模型幻觉、系统稳定性、实时性保障等，每一个环节的失误都可能导致灾难性的业务后果，这决定了AI不可能无限制地替代人类决策。

Block 的模式之所以能落地，核心在于其深耕支付行业多年，有每天数百万笔金融交易的两端数据，拥有完整、闭环的交易数据与业务流程。但对于大多数不具备同等数据密度的企业而言，世界模型的构建可能从一开始就缺乏足够的“燃料”。

其次是人的问题。 裁掉数千人、取消永久中层管理，在短期内可能带来效率提升和股价上涨，但长期来看，失去的隐性知识、组织记忆和文化纽带能否被AI真正弥补？过去几十年，合弄制、完全扁平化等管理创新的失败，证明了纯粹的去层级化，往往会导致组织失序、责任模糊和人才的流失。AI驱动的智能组织，同样需要解决权责边界、激励机制、人才培养等核心问题，绝非简单地用AI替代中层管理就能一劳永逸。

Meta的新团队虽然采用了超扁平结构，但一名经理管理50名贡献者，意味着人与人之间的深度连接被压缩到了极限。当系统将人类推到“边缘”，边缘本身也可能成为脆弱的断点。

第三是边界问题。 科斯理论的AI解是一把双刃剑。协调成本归零不仅意味着企业内部层级的瓦解，也意味着企业边界的消融，当内部协调变得如此高效时，企业倾向于扩张边界，将更多活动内部化；当外部市场交易成本同时下降时，企业又可能收缩边界，将更多活动外包给AI驱动的市场网络。

最终的企业形态可能不是任何固定结构，而是一个不断流动的动态平衡。

最后，我们必须警惕对AI的过度神化。AI能提升效率、重构流程，但它无法创造企业的核心竞争力。真正的核心竞争力，依然是企业对行业、对客户的深刻理解，是持续的创新能力，是独特的企业文化与价值观。AI 只是放大这些核心竞争力的工具，而非核心竞争力本身。

Dorsey本人对此保持着清醒的警惕。在红杉资本的播客对话中，他坦承自己“在过去一年中，在同一个小时里、同一个思考过程中，既感到存在的恐惧，又感到希望和乐观”。这种矛盾的内心状态，或许正是任何面对这场变革的领导者最真实的写照。

两千年以来，人类组织的演进，始终被信息传递的物理边界所束缚。从罗马军团的十夫长到现代企业的中层经理，所有的管理创新，都只是在约束之内寻找最优解。

Block的实验、Meta的万人裁员、亚马逊的“黎明计划”、甲骨文的激进瘦身等，AI第一次让“用系统而非人类来承担协调职能”成为技术上可行的选项。这意味着，2000年来组织创新始终未能突破的那个根本权衡——管理幅度与层级的不可兼得——正在被重新定义。

但这并不意味着人类将从组织中消失。正如Dorsey所说，人将位于“边缘”——边缘，才是行动发生的地方。系统负责协调已知，人类负责探索未知。系统处理模式化，人类承担道德判断、人际信任和高风险决策。人类的价值锚点将转移到那些AI无法触及的领域：直觉、共情、创造力以及对“什么才是对的”的价值判断。

商业史上的每一次重大技术变革，最终都不仅是技术的胜利，更是新的组织范式的诞生。蒸汽机不只改变了生产方式，它创造了工厂制度；电力不只提供了能源，它重塑了城市空间和劳动分工；互联网不只加速了信息流通，它催生了平台经济和零工经济。AI时代的组织范式尚在成形的初期。

Block、Meta和同行们的探索只是一个开端，真正值得关注的，而是谁能在这一重构过程中，找到属于人类的位置，一个比执行协调指令更有深度、更有创造性的位置。

结语

两千年的层级制正在走向终结。Dorsey与Botha的万字长文，扎克伯格的CEO智能体，以及2026年全球科技领域超过7万人的离职潮，共同指向一个正在成形的未来：当公司的智能存在于系统之中，而人位于边缘，那时，“公司”这个词的含义本身，将被重新书写。

如凯文·凯利说，“所有公司都难逃一死,所有城市都近乎不朽”。

（点击阅读原文可以阅读《From Hierarchy to Intelligence》英文版的原文）

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