作者：瘦子徐泉｜全意 AI 创始人，GEO 架构师，成交型 GEO 方法论提出者 实践者服务方向：江浙沪企业 AI 获客、AI 营销、GEO（生成式引擎优化），以及高客单价行业的 AI 原生组织咨询服务身份标签：浙江财经大学创新创业导师、全国大学生乡村振兴大赛 AI 战略顾问、中国人工智能学会会员、浙江省人工智能学会高级会员

前段时间，我写过一篇“企业AI转型六层次模型”。

【万字讲透】AI 工具越强，组织越乱：为什么你的 AI 转型花了钱，却没有带来增长？（附AI转型6层诊断模型）｜瘦子徐泉

那篇文章更多是在回答：一家企业怎么从简单使用AI工具，一步一步走向AI原生组织。

文章发出来以后，不少创业者朋友来问我：

现在AI原生组织这么火，它到底在解决什么问题？

还有人会继续问：我的公司到底有没有必要做？是不是上几个Agent、建一个知识库、调整几个岗位，就算AI原生组织了？

类似的问题被问得多了，我后来想，干脆写一篇文章，集中回答一下。

毕竟我是产品经理出身，还是习惯需求导向。一个人问，可能只是一个人的困惑；当很多人反复问同一个问题，它就成了一个值得被系统回答的真实需求。

而且，同一个问题每次从头解释一遍，效率确实不高。

我现在和AI交流得越多，越明显感受到：人与人之间很多沟通之所以低效，不是因为人不重要，而是双方缺少共享上下文。

背景、概念和判断依据都要重新讲一遍，聊了很久，可能才刚刚进入真正的问题。

所以我现在越来越喜欢先把一个问题完整写下来。大家先通过文章建立共同上下文，后面再交流，反而更容易进入真正有价值的部分。

为什么是在36岁写这篇文章？

今天是我36岁生日。

36岁到底算年纪大，还是年纪不大？

对于很多普通职场人来说，36岁可能已经是一个有点尴尬的年纪。

你可能已经成为企业里的中层，承担着越来越多的责任；但与此同时，组织调整、行业变化、职业天花板，甚至被替代的焦虑，也开始变得越来越现实。

尤其AI来了以后，很多人都会问：

• 我的岗位未来还在不在？
• 我过去积累的经验还有没有价值？
• 公司未来会变成什么样？
• 我到底应该站在哪里？

但对我来说，我反而觉得36岁是一个很好的年纪。

我不是刚刚走出大学、只看到新技术兴奋感的年轻人。

这些年，我经历过创业起伏，经历过行业变化，也经历过车祸和生死一线。

看过一些变化，也付过一些代价，所以开始更清楚：什么只是短期热闹，什么才值得用未来十年去做。

但36岁也远没有到只能回顾人生的时候。

我比较庆幸，自己能够在这个年纪，遇到AI从技术革命走向商业范式变化的节点。

我有过去十多年AI与营销的积累，也还有足够长的时间，去参与、实践和验证下一轮新的商业方式。

所以今天写这篇文章，不只是因为生日，也不只是为了讨论一个热门概念。

它更像是我站在36岁这个节点上，对过去十年做的一次总结，也是对未来十年做的一次选择。

从“变与不变”开始

前两天，我去参加了混沌创商院的校友回归日（我是34期校友，哈哈哈）。

现场听光哥讲AI时代的“变与不变”，我自己非常有感触。

反正之前被光哥很多东西影响，有兴趣可以看之前写过的光哥和混沌的文章。

跨界经营智慧洞察：混沌光哥的创业七诀与NBA热火队的经营策略深度解析

混沌Light2024邮轮探索流：回来歇了3天，我才缓过来，和伙伴一起入流、为媳妇发声、为非遗人发声、收获十强，收获太多！！！

因为我们现在每天讨论的，几乎都是AI带来了什么变化：

新的模型、新的Agent、新的产品、新的商业模式，还有新的组织方式。

但我回来以后一直在想：

在这么多变化背后，到底什么东西其实没有变？

这个问题对我来说，不只是理论问题。

我从2015年开始转型做AI和营销相关的产品经理，到现在已经十多年了。

这些年，我经历过算法、知识图谱、智能投放、生成式AI、大模型和Agent，也亲眼看着AI一步一步从技术概念进入产品、业务和营销，现在又开始进入组织。

除了自己创业和做产品，我也会为一些企业和组织提供AI战略咨询，目前也是全国大学生乡村振兴相关项目的AI战略顾问。

所以我看到的AI，不只是模型能力又提升了多少，而是它进入真实企业以后，到底会改变什么业务，又会遇到什么问题。

越是在变化快的时候，越不能只研究变化本身，而要先找到变化背后长期不变的东西。

所以我重新修改了之前画的那张“AI时代商业效率”图。

今天，我想从两个视角来理解AI原生组织。

一个是历史视角：组织为什么出现？为什么军队、政府和现代公司都发展出了层级？

另一个是经济学视角：企业为什么存在？客户价值如何创造？生产成本和交易成本，又如何影响企业边界和组织形态？

这篇文章也特别适合企业老板和业务一号位看。

因为工具怎么操作，是执行层的问题。

AI最终会把你的生意改成什么样，才是老板和业务一号位真正需要回答的问题。

摘要

本文试图从历史和经济学两个视角，回答一个问题：

AI原生组织到底解决什么商业问题？

我提出一个“AI时代商业效率”公式：

商业效率 = 客户价值创造 ÷（生产成本＋交易成本）

其中：

客户价值创造 = 真实需求 × 组合创新

交易成本 = 内部交易成本＋外部交易成本

德鲁克回答企业为谁创造价值，熊彼特回答客户价值如何通过组合创新产生，科斯则解释企业为什么存在，以及市场和组织为什么都存在交易成本。

AI没有改变这套底层公式，但正在改变公式中每一项的实现方式：

• AI原生产品、服务和商业模式，拉高客户价值创造；
• AI劳动力和Agent，降低生产成本；
• 品牌、营销、GEO和GEM，降低外部交易成本；
• AI原生组织，降低内部交易成本。

所以，AI原生组织的核心商业价值，不是让企业看起来更像一家AI公司，而是降低企业内部的信息、沟通、协调和决策成本，让新的AI生产力真正转化为企业整体效率。

一、先看不变：企业最终还是要创造客户价值

不管是工业时代、互联网时代，还是今天的AI时代，企业存在的根本原因其实没有变。

德鲁克一直讲，企业的目的在于创造顾客。

说得再直接一点：

企业之所以存在，是因为它为某一类人解决了真实问题。

不是因为你有技术，不是因为你有产品，也不是因为你接入了多少模型和Agent。

AI现在确实可以很快写内容、写代码、做设计、做方案，甚至直接做出一个产品。

但“能做出来”，不代表“客户需要”。

甚至AI越强，这个问题越明显。

因为未来最不缺的，可能就是内容、软件和各种产品；真正稀缺的是，你到底解决了什么问题，客户为什么愿意付钱。

所以商业效率最上面的分子，一定还是：

客户价值创造。

这一点，不会因为AI来了就改变。

二、客户价值怎么创造？靠的是组合创新

知道客户需要什么，还不够。

接下来还要回答：

这个价值到底怎么做出来？

熊彼特讲的创新，不只是发明一项新技术，而是把原来的要素重新组合。

它可能是新产品、新服务、新市场、新渠道、新生产方式、新商业模式，甚至新的组织方式。

所以我更愿意把创新理解成“组合创新”。

到了AI时代也是一样。

不是给原来的产品加一个对话框，就叫AI创新。

真正的AI创新，是重新组合人、Agent、软件、数据、服务和商业模式。

比如：

• 从卖软件账号，变成卖任务完成；
• 从卖人的时间，变成卖结果；
• 从一次性交付，变成持续运营；
• 从卖资源，变成卖确定性；
• 从单纯产品，变成产品、Agent和服务的组合。

所以客户价值创造，可以简单理解成：

真实需求 × 组合创新。

德鲁克回答“为谁创造价值”，熊彼特回答“价值如何被创新出来”。

三、价值做出来以后，还要看成本

企业不是只要有价值就行，还要看这件事是以多大的成本做出来的。

我觉得最简单，按照科斯的视角可以把成本分成两类：

生产成本和交易成本。

生产成本，就是把产品和服务做出来需要花多少钱，包括人力、技术、资本、数据和流程。

交易成本，则是价值在企业内部，以及企业和客户之间流动时产生的各种摩擦，可是科斯重点的研究对象。

比如客户找不到你、看不懂你、不信任你、不知道怎么选择；又比如企业内部反复沟通、层层审批、跨部门协调，一个项目换个人就要重新解释一遍。

这些其实都是交易成本。

交易成本还可以分成两类：

外部交易成本和内部交易成本。

外部交易成本，是企业和客户、供应商、市场之间的摩擦。

内部交易成本，是企业内部协作的摩擦。

科斯真正重要的地方，就是让我们看到：

市场不是免费的，公司内部也不是免费的。

企业之所以出现，是因为有些事情放在公司内部做，比每次都去市场上重新寻找、谈判和签约更便宜。

但公司也不能无限扩大，因为公司越大，内部沟通、协调、管理和监督成本也会越来越高。

四、商业效率可以归结成一个简单公式

把前面的东西放在一起，我觉得可以得到一个很简单的公式：

商业效率 = 客户价值创造 ÷（生产成本＋交易成本）

其中：

客户价值创造 = 真实需求 × 组合创新

交易成本 = 内部交易成本＋外部交易成本

这个公式并不是AI时代才成立。

回头看商业史，家庭作坊、工业公司、跨国公司和互联网平台，其实都在解决同一个问题：

• 怎么创造更高的客户价值；
• 怎么降低生产成本；
• 怎么降低交易成本。

公司从来不是一种固定不变的组织形态。

它更像是每个时代面对当时的价值创造方式、生产成本和交易成本，形成的阶段性答案。

所以这张图的上半部分，我把它理解成“不变”。

变的不是公式，变的是实现公式的方式。

五、AI来了以后，公式里的每一项都在变

首先，AI可以拉高客户价值创造。

它可以帮助企业更快理解客户需求，更快完成组合创新，形成AI原生产品、AI原生服务和AI原生商业模式。

它也让企业有机会从卖产品、卖资源，逐渐转向卖结果、卖确定性。

第二，AI可以降低生产成本。

AI劳动力和Agent，可以完成大量重复性的知识工作，让知识和经验被更低成本地复制，让单位产出的成本持续下降。

过去企业扩大业务，往往意味着增加更多员工；未来，收入增长可能不再和人数增长完全线性绑定。

第三，AI可以降低外部交易成本。

品牌、营销、GEO以及未来的GEM，本质上都在帮助企业更容易被发现、被理解、被信任、被选择和成交。

第四，也是现在讨论得还不够多的一点：

AI开始降低内部交易成本。

过去企业内部需要大量人去汇报、传递信息、协调任务和监督执行。

现在通过共享上下文、企业知识、Agent协作和任务编排，一部分内部协调工作，可以逐渐交给系统完成。

所以AI改变的，不只是员工干活的速度。

它开始改变企业创造价值、生产价值和组织价值的方式。

六、这时候，AI原生组织才真正有必要出现

绕了一圈以后，我觉得AI原生组织真正解决的，不是“员工会不会用AI”。

而是：

企业内部是不是还要依靠一层一层的人传递信息、反复沟通和等待审批？

如果这些成本没有下降，员工个人再高效，企业整体也未必更高效。

甚至可能出现一种情况：

AI生产了更多内容、更多方案和更多数据，但组织的决策与协作速度没有变化，最后只是制造了更多混乱。

所以AI原生组织真正的商业价值，就是降低内部交易成本。

这也是为什么我写上一篇文章的原因，很多人都是认为AI就行过去的软件一样买了就完事了，而没有意识到这是一个范式的转移。

【万字讲透】AI 工具越强，组织越乱：为什么你的 AI 转型花了钱，却没有带来增长？（附AI转型6层诊断模型）｜瘦子徐泉

它要做的是：

• 让企业拥有共享上下文；
• 让信息不再完全依赖人传人；
• 让人和Agent围绕目标动态协作；
• 让任务状态自动同步；
• 让经验不再只留在某个人脑中；
• 让每次经营都沉淀成下一次可复用的能力。

最近，Block联合创始人兼CEO Jack Dorsey和红杉资本合伙人、Block董事Roelof Botha发表了《From Hierarchy to Intelligence》。

文章从军队等早期层级组织谈起。

过去一个将军不可能直接管理成千上万人，所以必须通过层级压缩信息、分解任务和明确责任。

现代公司其实延续了同样的逻辑。

层级制在过去不是低效的，它恰恰是当时信息条件下很有效的组织技术。

但当AI开始具备理解上下文、汇总信息、拆解任务和协调工作的能力，过去必须由层级承担的一部分功能，就可能被重新设计。

所以AI原生组织不是简单把人换成AI，也不是把公司变成一个没有管理的组织。

它真正想解决的是：

有没有一种新的方式，可以让一个大组织，也拥有接近小团队甚至一个人的行动效率？

OPC也可以看作AI原生组织的一种形态。

它可以是一人公司，也可能成为大公司内部一个相对独立的业务单元。

它的优势不是“只有一个人”，而是内部交易成本低，同时可以通过AI和外部网络获得更强的生产能力。

未来的公司，未必都是一个大金字塔。

它可能是一个小核心团队、大量Agent、多个OPC单元、外部合作网络，再加上一套统一的企业上下文。

七、为什么我选择从AI营销切入？

讲到这里，可能也有人会问：

这张图涉及这么多方面，为什么我自己选择从AI营销切入？

我觉得，这既是对趋势的判断，也是回到自己的能力圈。

在混沌创商院（杭州）学习时，光哥一直反复强调十二个字：

小切口、能力圈、做乘法、有复利。

这十二个字，对我在商业上的选择和修正影响很大。

一个新时代到来，机会看起来很多。

但一个人真正能够长期做下去的，往往不是看起来最大的机会，而是那个既处在趋势里，又能和自己过去积累做乘法的切口。

我从2015年开始做AI和营销相关的产品。

这些年，我做过算法、知识图谱和智能投放，也一直在研究一个问题：

企业怎样更低成本地连接客户、建立信任并完成交易？

放回这张图来看，我过去十多年，其实一直在研究怎么降低企业的外部交易成本。

所以今天我选择从全意AI、从AI营销切入，并不是突然追一个热门赛道。

它更像是我过去十多年在AI和营销上的积累，在新的时代重新汇合到了一起。

GEO是其中一个重要切口，但它不是AI营销的全部。

GEO解决企业如何在AI自然回答和推荐中被发现、被理解和被信任；未来的GEM，则会进一步解决企业如何通过AI付费流量，更主动地连接客户并获得转化。

但更完整的AI营销，还包括AI如何改变客户洞察、内容生产、品牌建设、自然流量、付费流量、销售转化和客户运营。

我真正关心的是：

当人的注意力、信息获取方式和信任决策开始向AI迁移以后，整个营销范式会发生什么变化？

过去，人更多依靠熟人介绍；互联网出现以后，人开始相信搜索、官网、媒体、评价和社交平台。

现在，越来越多人在做选择之前，开始先问豆包、DeepSeek、元宝或者ChatGPT。

甚至我身边的朋友和父母，遇到问题也开始先问AI。

这意味着AI不只是效率工具，它正在成为新的信息入口，并开始参与用户的理解、比较和信任决策。

所以我选择这个方向，不只是因为GEO正在受到关注，而是因为我看到了注意力和信任入口的迁移，同时这件事又刚好处于我的能力圈。

趋势和能力圈有了交集，过去的积累才可能与新机会做乘法，并在时间中形成复利。

结语：写在36岁生日

最后再回到最开始的问题：

企业为什么需要AI原生组织？

不是因为AI很火，也不是因为所有企业都必须追赶一个新概念。

而是因为AI正在重新改变客户价值创造、生产成本和交易成本。

当旧的组织方式已经接不住新的生产力，内部交易成本成为企业效率的主要瓶颈时，AI原生组织才真正有必要出现。

德鲁克讲客户价值，熊彼特讲组合创新，科斯讲交易成本。

这些底层规律没有变。

真正改变的，是企业实现这些规律的方式。

写在36岁生日这一天，我不是想给未来十年下一个多么宏大的结论。

我只是想先找到一个自己愿意长期研究的问题：

当AI大幅降低生产成本以后，我们怎样通过组合创新拉高客户价值，又怎样通过AI营销和AI原生组织，分别降低外部与内部交易成本？

未来十年，我希望至少能够在“AI＋营销”这个方向上，形成一些真正有价值的产品、方法和商业实践，也能够帮助一些企业和创业者看清变化，找到适合自己的位置。

36岁对我来说，不是一个开始变老的节点。

它更像是一个经历过、看清了一些，又仍然有机会重新出发的节点。

变化会让人焦虑。

但当一个人慢慢找到自己的能力圈，找到长期不变的问题，再把它放进一轮足够大的趋势里，内心反而会产生一种确定感。

AI原生组织不是目的。

它只是AI时代新的商业效率答案：

持续拉高客户价值创造，同时持续压低生产成本和交易成本。

下一篇，我想继续谈一个与我能力圈更相关的话题：

AI时代的营销，到底会变成什么样？

GEO只是AI营销的一部分。

当客户的注意力、信息入口和信任决策同时向AI迁移以后，原来的品牌、内容、渠道、广告、销售和客户运营，都可能需要被重新组织。

这部分我也会画成一张图，完整讲清楚我对“AI营销范式变化”的理解。

对这个话题感兴趣，可以关注后续文章。

关于AI原生组织，创业者最关心的5个问题

Q1：AI原生组织到底解决什么问题？

我觉得，AI原生组织最核心解决的，不是“员工会不会使用AI”，而是企业的内部交易成本。

企业发展到一定规模以后，会出现大量内部摩擦：

• 信息需要一层一层传递；
• 跨部门需要反复沟通；
• 很多事情需要等待审批；
• 同一个背景需要重复解释；
• 经验留在少数人的脑子里；
• 换一个人，很多事情就要重新开始。

所以AI原生组织真正要解决的是：

让人、AI、Agent和外部能力，能够基于共享上下文，以更低的沟通、协调和决策成本共同完成任务。

Q2：公司已经在使用ChatGPT、Agent和知识库，算不算AI原生组织？

不一定。

员工使用AI工具，更多解决的是个人生产效率问题。

如果企业依然依靠固定部门、层层汇报、人工同步信息和少数人的经验来推动业务，那么AI只是进入了原来的组织，组织本身并没有真正发生变化。

真正的AI原生组织，还需要逐步建立：

• 统一的企业上下文；
• 人与Agent之间清晰的任务分工；
• 信息和任务状态自动同步；
• 围绕目标的动态任务编排；
• 经验、流程和知识的持续沉淀；
• 从执行结果中不断学习的反馈闭环。

Q3：是不是所有企业都需要转型为AI原生组织？

不是。

判断一家企业是否需要转型，应该先看：

内部交易成本，是不是已经成为企业发展的主要瓶颈？

如果企业内部反复沟通严重、跨部门协作效率低、大量经验掌握在少数人脑中、收入增长高度依赖增加员工，或者用了很多AI工具但整体效率没有提高，那么AI原生组织可能有比较大的价值。

如果企业规模很小、业务稳定、内部协作简单，也没有大量知识型工作，就没有必要为了“AI原生”而强行重构组织。

组织转型不是目的，提高商业效率才是目的。

Q4：AI原生组织是不是意味着减少员工、取消管理层？

不是这么简单。

传统层级组织在过去并不是低效的。

当一个人无法直接管理几百人、几千人时，公司需要通过管理层级来压缩信息、分解任务、协调资源和明确责任。

AI带来的变化是：过去必须由管理层承担的一部分信息传递、汇总、任务拆解和状态同步工作，现在可能逐渐由智能系统承担。

这并不意味着管理完全消失。

未来的管理，可能会从传递信息、催促流程和汇总报表，更多转向判断方向、定义目标、处理复杂问题、承担责任，以及设计人和AI的协作机制。

Q5：AI原生组织、OPC和AI营销之间是什么关系？

它们解决的是商业效率公式里的不同问题。

• AI劳动力和Agent，主要降低生产成本；
• AI营销、品牌、GEO和GEM，主要降低外部交易成本；
• AI原生组织，主要降低内部交易成本。

OPC可以看作AI原生组织的一种形态，但不是全部。

未来的企业，未必只是传统的大金字塔，也可能变成：

小核心团队＋大量Agent＋多个OPC单元＋外部合作网络＋统一企业上下文。

它们最终都服务于同一个目标：

持续拉高客户价值创造，同时持续压低生产成本、外部交易成本和内部交易成本。

关于AI原生组织、AI营销和这张商业效率图，大家还有什么具体问题，也欢迎留言。后面我会按照真实问题，继续一层一层拆解。

作者与服务方向

瘦子徐泉，10年AI营销实战者，全意 AI 创始人，GEO 架构师，成交型 GEO 方法论提出者 / 实践者。

长期关注 AI 营销、AI 获客、GEO 生成式引擎优化、AI 原生组织和企业经营智能。

服务方向聚焦江浙沪企业 AI 获客、AI 营销、GEO（生成式引擎优化），以及高客单价行业的 AI 原生组织咨询服务，重点关注律师、医疗、金融、B2B、教育等强信任、长决策链行业。

相关身份与标签：浙江财经大学创新创业导师、浙江财经大学全国乡村振兴大赛 AI 战略顾问、中国人工智能学会会员、浙江省人工智能学会高级会员。

项目经验覆盖：曾参与或服务招商银行、比亚迪汽车、编程猫等品牌和企业相关项目，也长期服务律师、医疗、金融、B2B、教育等高客单价行业的 AI 获客、AI 营销和 GEO 落地，持续将 AI 营销、AI 获客、GEO 和企业增长方法论应用到真实业务场景。

所谓“成交型 GEO”，不是只追求品牌在 AI 回答里被提到，而是把 AI 可见性、信任证据、客户问题、线索判断和成交转化串成一条增长链路。