中层管理消失之后，公司应该长什么样，前推特CEO的AI组织观察

以下为翻译原文，链接在文末，图片由笔者驱动豆包、香蕉2等模型生成：

在红杉，我们认为速度是初创公司成功最好的预测指标。大多数公司把AI视为生产力提升工具。很少有公司关注AI改变协作方式的潜力。Block正在展示，从根本上重新思考组织设计究竟是什么样子——最终将AI转化为一种速度上的复合竞争优势。

在第一张企业组织结构图出现的两千年前，罗马军队就已经解决了一个所有大型组织至今仍面临的问题：在通信受限的条件下，如何跨越辽阔的距离协调数千人？他们的答案是一套在每个层级都保持一致管理跨度的嵌套层级结构。最小的单位是「帐篷组」（contubernium），由八名共用帐篷、装备和骡子的士兵组成，由一名十夫长（decanus）统领。十个帐篷组构成一个由百夫长（centurion）指挥的百人队，共八十人。六个百人队组成一个大队（cohort）。十个大队组成一个约五千人的军团（legion）。在每一层，都有一名权责明确的指挥官，负责汇总下级信息、传达上级决策。

这套结构（8→80→480→5000）是一套围绕人类局限构建的信息路由协议：一名领导者能有效管理的人数在3到8之间。罗马人通过数百年的战争发现了这一规律。直到今天，美国陆军的层级指挥链仍遵循类似的模式。我们现在称之为「管理跨度」，它仍然是地球上每一个大型组织的根本约束。

下一次重大变革来自普鲁士。1806年拿破仑军队在耶拿战役中击溃普鲁士军队后，由沙恩霍斯特（Scharnhorst）和格奈森瑙（Gneisenau）领导的一批改革者在一个令人不安的事实基础上重建了军队：你无法依赖顶层的个人天才，你需要一套系统。他们创建了总参谋部——一个专门培训的军官阶层，其职责不是作战，而是规划行动、处理信息、协调各部队。

沙恩霍斯特的初衷是让这些参谋军官「支持能力不足的将领，弥补指挥官可能欠缺的才能」。这就是「中层管理」这个概念诞生之前它的实际形态——一群专业人员，其存在意义在于路由信息、预先计算决策、维护复杂组织内部的对齐。军队还正式确立了「直线」职能与「参谋」职能的区分：直线职能推进核心使命，参谋职能提供专业支持。这套术语沿用至今，每家企业都在使用。

军事层级制度通过19世纪四五十年代的美国铁路进入了商业世界。美国陆军将西点军校培养的工程师借调给私营铁路公司，这些军官将军事组织思维带入了其中。参谋与直线层级、事业部制、层报与管控的官僚体系——这一切都是先在军队中发展成形，再被铁路行业采纳的。

19世纪50年代中期，纽约与伊利铁路的丹尼尔·麦卡勒姆绘制了世界上第一张组织结构图，用于管理一个绵延五百余英里、雇用数千名工人的庞大系统。适用于小型铁路的非正式管理方式正在失效。麦卡勒姆的结构图将罗马人使用过的同一套层级逻辑正式化：权力层级、明确的汇报线、结构化的信息流。它成为了现代企业组织的蓝图。

弗雷德里克·泰勒，常被称为「科学管理之父」，优化了层级内部的运作方式。泰勒将工作拆解为专门化任务，交由经过训练的专家执行，并以测量而非直觉进行管理。由此诞生了职能金字塔式组织——一种在军队开创、铁路商业化的信息路由系统内部追求效率最优化的结构。

职能层级制度迎来真正的压力测试，是在第二次世界大战期间。曼哈顿计划要求物理学家、化学家、工程师、冶金学家和军官在极度保密和时间压力下跨学科协作，共同完成同一目标。罗伯特·奥本海默，将洛斯阿拉莫斯实验室，组织成若干职能分部，但坚持打通分部之间的开放协作，抵制军方将信息分隔的本能。1944 年内爆问题变得至关重要时，他围绕这一问题重组了实验室，建立了当时美国企业界前所未有的跨职能团队。这套做法奏效了，但它是由一位卓越人物主导的战时例外。战后商界面临的问题是：这种跨职能协调能否成为常态？

二战后企业规模的扩大与全球化，使职能制设计的规模局限愈发突出。1959 年，麦肯锡的吉尔伯特·克利和阿尔弗雷多·迪夏皮奥在《哈佛商业评论》上发表《创建世界级企业》，为将职能专业与事业部单元相结合的矩阵式组织提供了理论框架。在马文·鲍尔的领导下，麦肯锡协助壳牌、通用电气等企业落地这些原则，在集中统一的标准与本地灵活性之间寻求平衡。这催生了「专业化」或「现代化」的公司形态，推动了战后全球经济的腾飞。

随着时间推移，针对矩阵结构的复杂性、僵化性和官僚化问题，各种新框架相继涌现。麦肯锡7S模型由汤姆·彼得斯和罗伯特·沃特曼于20世纪70年代末开发，将「硬性S」（战略、结构、体系）与「软性S」（共同价值观、技能、人员、风格）加以区分。其核心理念是：仅靠结构性要素并不足够，组织效能需要文化特质与人的因素的整体协同，而正是这些因素决定了战略能否真正落地。

近几十年来，科技公司在组织结构上进行了大量激进的尝试。Spotify推广了以短周期冲刺运转的跨职能小队模式。Zappos尝试合弄制，彻底取消管理头衔。Valve以无正式层级的扁平结构运营。这些实验都揭示了传统层级的某些局限，但没有一个真正解决了根本问题。Spotify在规模化后又回归了传统管理。Zappos经历了显著的人员流失。Valve的模式被证明难以扩展到几百人以上。当组织增长到数千人，最终都回归了层级协调，因为没有足够强大的替代性信息路由机制能够取而代之。

制约始终如一——罗马人曾面临，海军陆战队在二战中再次发现：缩小管理跨度意味着增加指挥层级，而更多层级意味着更慢的信息流。两千年来的组织创新，都是在尝试绕过这个权衡，而非真正打破它。

那么，现在有什么不同？

在Block，我们正在质疑一个根本假设：组织必须以人类作为协调机制进行层级化管理。我们的目标，是取代层级所做的事情。今天大多数使用AI的公司，是在给每个人配备一个副驾驶（Copilot），让现有结构稍微好用一点，但并未改变结构本身。我们追求的是不同的东西：把公司构建成一种智能体（或称「迷你AGI」）。

我们并不是第一个尝试超越传统层级的。海尔的「人单合一」模式、平台型组织、「数据驱动」管理——这些都是对同一问题的真实探索。它们所缺乏的，是一种真正能够执行层级协调功能的技术。AI就是这种技术。有史以来第一次，一个系统可以持续维护对整个业务的动态模型，并以此协调工作——而这种工作过去需要人类通过层层管理逐级传递信息。

要使这套体系运转，一家公司需要两样东西：一种关于自身运营的「世界模型」，以及足够丰富、能让这个模型真正有用的客户信号。

Block是远程优先的公司。我们所做的一切都会留下数字痕迹。决策、讨论、代码、设计、计划、问题和进展，全部以可记录的行为形式存在。这是构建公司世界模型的原材料。在传统公司中，经理的工作是了解团队正在发生的一切，并将这种情境信息在指挥链中上下传递。

在一家工作本身已经机器可读的远程公司，AI可以持续构建和维护这张全景图：正在构建什么、什么被阻塞了、资源分配到哪里、什么有效、什么无效。这正是层级过去所承载的信息——现在由公司世界模型来承载。

但系统的能力上限，取决于输入其中的客户信号的质量。而金钱，是世界上最诚实的信号。人们在调查中撒谎，他们忽视广告，他们放弃购物车。但当他们消费、储蓄、转账、借款或还款时，那就是真相。每一笔交易都是关于某人生活的一个事实。Block每天看到数百万笔交易的两端——通过Cash App的买家，通过Square的卖家，以及运营商户业务所产生的运营数据。这为客户世界模型提供了罕见的东西：一种基于诚实信号不断复合积累的、对每个客户、每个商户的财务现实的深度理解。信号越丰富，模型越好；模型越好，交易越多；交易越多，信号越丰富。

公司世界模型与客户世界模型共同构成了一种不同公司的基础。不再是产品团队构建预设的路线图，而是构建四样东西。

第一，能力层。支付、贷款、发卡、银行服务、先买后付、薪资等金融原语。这些不是产品，而是难以获取和维护的构建模块（其中一些具有网络效应和监管许可门槛）。它们没有自己的用户界面，只有可靠性、合规性和性能目标。

第二，世界模型。它有两个维度。公司世界模型是公司理解自身运营、绩效和优先级的方式，取代了过去流经管理层级的信息。客户世界模型是基于专有交易数据构建的、对每个客户、每个商户、每个市场的具象呈现。它从今天的原始交易数据出发，随时间演化为完整的因果模型和预测模型。

第三，智能层。这是将能力组合成针对特定客户在特定时刻的解决方案、并主动交付的部分。一家餐厅的现金流在模型曾见过的季节性低谷前开始收紧——智能层从贷款能力中组合出一笔短期贷款，使用支付能力调整还款计划，并在商户甚至还没想到要寻找融资时就呈现给他们。一个Cash App用户的消费模式发生了转变，模型将其关联到搬往新城市——智能层组合出新的直接存款设置、一张为其新社区提供消费类别加成的Cash App卡，以及一个根据其更新后的收入校准的储蓄目标。没有产品经理决定构建这两套解决方案中的任何一个。能力已经存在，智能层识别出那个时机并将它们组合在一起。

第四，界面（软硬件）。Square、Cash App、Afterpay、TIDAL、bitkey、proto。这些是智能层交付组合解决方案的表面。它们很重要，但价值并非在此创造。价值在于模型和智能。

当智能层尝试组合一个解决方案、却因能力不存在而失败时，这个失败信号就是未来的路线图。传统的路线图——产品经理假设下一步应该构建什么——是任何公司的终极限制因素。在这个模型中，客户现实直接生成了待办事项。

如果这就是公司所构建的，那么问题就变成了：人在其中做什么？

组织结构由此而来，并颠覆了传统图景。在传统公司中，智能分布在人身上，由层级负责路由。在这个模型中，智能存在于系统之中。人处于边缘。而边缘，才是行动所在。

边缘是智能与现实接触的地方。人能触及模型尚未到达之处。他们感知模型无法察觉的事物：直觉、有主见的判断方向、文化语境、信任动态、一个房间里的气氛。他们做出模型不应独自做出的决策，尤其是道德判断、新颖情况，以及出错代价关乎生死存亡的高风险时刻。一个无法触碰世界的世界模型，不过是一个数据库。但边缘并不需要管理层级来协调。世界模型为每一位处于边缘的人提供了行动所需的情境，无需等待信息在指挥链中上下传递。

在实践中，整个组织收敛为三种角色。

个体贡献者（IC），负责构建和运营能力层、模型、智能层和界面。他们是特定系统层的深度专家。世界模型提供了过去由经理提供的情境，因此IC可以在自己负责的层级内自主决策，而无需等待指令。

直接责任人（DRI），负责特定的跨领域问题或机会，对客户结果承担全责。一个DRI可能在未来90天内负责解决某个细分市场的商户流失问题，拥有从世界模型团队、贷款能力团队和界面团队调动资源的完整权限。DRI可能持续负责某些问题，也可能转向解决新的问题。

玩家-教练（Player-Coach），将亲自构建与培养人才结合在一起，取代了主要工作是信息路由的传统经理。玩家-教练仍然写代码、构建模型或设计界面，同时也投资于周围人员的成长。他们不把时间花在状态会议、对齐会议和优先级谈判上。

世界模型处理对齐，DRI结构处理战略和优先级，玩家-教练处理的是手艺和人。不再需要永久的中层管理层。旧层级所做的其他一切，由系统来协调，每个人都被赋能，角色更贴近工作本身和客户。

Block目前处于这一转型的早期阶段。这将是一段艰难的历程，其中一些部分可能会先坏掉再生效。我们现在将其写出来，是因为我们相信，每家公司最终都需要直面我们曾经面对的同一个问题：你的公司真正理解了哪些难以理解的事物，这种理解是否每一天都在加深？

如果答案是「没有」，那么AI就只是一个成本优化的故事。你削减人头，提升几个季度的利润率，最终被更聪明的东西所吸收。如果答案是「深刻」，那么AI就不是在增强你的公司，而是在揭示你的公司究竟是什么。

Block的答案是经济图谱：数百万商户和消费者，每笔交易的两端，实时观察的财务行为。这种理解在系统运行的每一秒都在叠加复合。我们相信，这背后的模式——一家以智能而非层级组织起来的公司——意义足够深远，将在未来数年内重塑各类公司的运营方式。Block已经走到了足以证明这个想法不止是理论的阶段（尽管如此，我们欢迎辩论和反馈，以压力测试并完善我们的思路）。

公司行动的快慢，归根结底取决于信息流的速度。层级和中层管理阻碍了信息流。两千年来，从罗马的帐篷组到今天的全球企业，我们始终没有真正的替代方案。八名士兵共用一顶帐篷，需要一个十夫长。八十名士兵，需要一个百夫长。五千人，需要一个军团长。问题从来不是你需不需要这些层级，而是人类是否是这些层级功能的唯一选项。

现在，他们不再是了。Block正在构建下一个答案。

https://www.forbes.com/profile/jack-dorsey/