
大模型正在完成从“玩具”到“工具”、从“奇观”到“基座”的关键转变。
文|何伊凡
编辑|钟云华
图片来源|视觉中国
自2026年春节之后,中国科技圈就上演了最魔幻的一幕。
北京西二旗、深圳南山、杭州未来科技城,数家大厂总部门前,年轻人排起数百米长队。不是为了抢限量版球鞋,不是为了见偶像,而是为了请工程师帮忙“装虾”。
那场面,堪比社区免费发鸡蛋时大爷大妈的壮观。只不过这次,排队的是穿着潮牌的95后、00后。
这只“虾”有多疯狂?
OpenClaw,这个让AI“长出双手”的开源神器,仅用百天便登顶GitHub基础软件星标历史第一。它赋予大模型本地系统操作权限,让AI从“会说话”进化到“会做事”——自主操作电脑、调用软件、完成复杂任务的闭环执行。
这意味着:大模型正在完成从“玩具”到“工具”、从“奇观”到“基座”的关键转变。
是否向智能化转型已不再是需要讨论的话题。实际上,“转型”这个词也不够用了。未来只有两种公司:AI原生型公司和AI边缘型公司。
“边缘型”不是倒闭,而意味着在AI时代存在感持续稀释:失去行业话语权,从价值创造的主动方变成被动响应者。
过去三年,AI完成了三次关键跃迁:
2023年初,ChatGPT点燃了“大脑军备竞赛”。各大厂疯狂堆参数、拼算力,模型一个比一个大,参数一个比一个多,开启了大力出奇迹的百模大战。
2025年初,DeepSeek打响了“推理成本革命”。顶尖模型调用成本断崖式下跌,AI从“卷模型”变成了“卷应用”。
2026年初,OpenClaw让AI具备了物理世界的操作能力。从“能思考”到“能执行”,AI完成了从认知到行动的闭环。
三次跃迁揭示了一个残酷真相:
前两次跃迁,企业还有“观望期”和“转型期”。但第三次跃迁,直接将未来推送到当下。
01
我们曾提出过“AI原住民”的概念,今天谈“AI原生型公司”。何为“AI原生”?可理解为不是“使用AI的公司”,而是“因AI而重构的公司”。此概念,借用自58集团创始人姚劲波。每年年初我都会与他交流一次,今年他谈起AI的状态大不一样。
之前虽然和多数企业家一样,也言必称AI,但这次却感觉他不再说“正确的废话”,而是内心有了彻底拥抱的火焰,也有交了学费才能买到的体悟。
结合我们的交流,以及对多位企业家的深度观察,AI原生型公司有三大核心特征:
特征一:AI原生型公司与成立的时间长短无关,只与能否构建“以人来协助AI”的组织架构有关。
1911年,弗雷德里克·泰勒出版《科学管理原理》,奠定了现代组织的底层逻辑:人在工具协助下完成工作。
之后发展出的ERP系统、OA流程、CRM管理……工具越来越进步,但本质从未改变:
•工具是被动的,需要等待人的指令。
•人通过理解工具的逻辑来放大自己的能力。如你想用好ERP,先学会填表单、走流程、等审批。
这是“人→工具”的单向逻辑。
但在AI原生型公司,逻辑彻底反转:人要去服务AI。
听起来有些令人不适,但OpenClaw已展现了这一雏形:它赋予大模型本地系统操作权限,让它能够完成复杂任务的闭环。人在设定目标后,站在流程之外,观察AI的操作,在关键节点进行决策或纠偏。

从技术架构上,新版OpenClaw打破了传统单一交互模式,允许用户在与主代理对话时动态创建专属子代理。
从系统论视角,子代理功能使OpenClaw具备了组织模拟能力:
主代理相当于“项目经理”,子代理相当于“专业团队成员”,用户则升格为“部门总监”或“CEO”。
这种人机协作的组织隐喻,预示了未来工作方式的深刻变革——人类将从执行层解放出来,专注于战略决策与创意发散,而将战术执行委托给可规模化的数字劳动力。
无论你的公司成立了40年还是40天,都必须对权力结构、人才定义、协作范式进行深度重构。
架构要极度扁平化,因为Agent可以瞬间完成跨部门的信息检索与任务执行;
绩效体系要重新定义,要拥抱“涌现性”和“不可预测性”带来的失控,允许AI的“创造性失败”;
每个业务模块都要像“乐高积木”,暴露出能被AI理解和调用的接口;
组织文化要重新设计,要保障人与AI协作的心理安全感和价值感。
这不是升级,是革命。AI原生型公司最需要的不是操作特定软件的能力,而是管理数字劳动力的能力。
02
特征二:AI原生型公司不再以流量为中心,而是要将词元(Token)视为重要资产进行管理。
移动互联网时代,流量是生命线。企业除了看现金流量表,还要看“流量表”,关注如日活(DAU)、月活(MAU)、浏览量(PV)、转化率(CVR)等指标。
流量=用户=收入,这个公式统治了过去十年的商业逻辑。
但在AI时代,这些指标正在失效。新的核心资产,是Token。这个原本用于衡量语言模型输入输出长度的计量单位,正在演变为企业维持运转的血液。
理解Token,需要穿透三个层面:
技术层,它是计量单位——是大模型处理信息的最小信息单元,类似“AI的单词”。AI生成每一段回答,都会产生Token消耗。中文1个字约等于0.5~1个Token。

资产层,它是生产资料——就像工厂的用电量、钢铁厂的矿石量,Token是企业智能化生产的“原材料投入”。每天消耗多少Token,意味着AI“产能”有多大。
战略层,它是新型货币——当算力成为基础设施,Token将成为可储备、可交易、可优化的战略资源。
姚劲波告诉我一个数字:58同城每天消耗接近2000亿Token,估计很快破3000亿。2025年的Token消耗量相比2024年翻了数倍,预计2026年还会大幅增长。
另一家科技公司创始人则决定从2026年2月起,全员增加“Token补贴”——高管每月1000元,员工每月500元,鼓励大家先用起来。
英伟达创始人兼CEO黄仁勋则直接说,如果年薪50万美元的工程师,消耗的Token价值还不到25万美元,他会非常担心。
互联网企业关注“流量转化率”,AI原生企业则要审视“每Token产出”——每一单位智能投入所带来的业务价值。
举个例子:一个客服场景需要多次调用模型——
•意图识别(少量Token)→判断用户问题类型
•专业知识库(大量Token)→生成答案
•情感分析(中量Token)→优化回复语气
不同任务对Token的消耗差异巨大。如何设计最优的模型组合、缓存策略、调用层级,将成为成本控制与体验优化的核心课题。
你的资产负债表上或许不会出现“Token储备”这一项,但你的竞争力将越来越取决于驾驭Token的能力。
就在3月16日,阿里巴巴有一次组织架构调整,成立了Alibaba Token Hub(ATH)事业群,宣布建立以“创造Token、输送Token、应用Token”为核心目标的新组织,由CEO吴泳铭直接负责。
这一动作释放的信号很清晰:阿里已经不再只是把AI当作单一产品线推进,而是要围绕“Token”这一最底层的算力与模型消耗单位,重新组织研发、平台、应用与商业化。
几乎同期,英伟达召开GTC大会,黄仁勋强调了“AI工厂”概念。他指出未来的数据中心,将变成日夜不停运转的轰鸣工厂,生产的不再是传统产品,而是未来数字世界最核心、最值钱的大宗商品,也就是Token。
头部公司不仅在预判未来,也在创造未来。当流量红利见顶,Token的蓝海才刚刚开启。
03
特征三:AI原生型公司的领导者,不再是最懂业务的人,也不再是最会发号施令的人。
而是最擅长“在高度不确定性中设定目标,在机器逻辑中注入人性意义”的人。
因为日常运营决策权正在大规模让渡给AI Agent。
管理者的权威感,曾经基于“知道得更多”“经验更丰富”。但在AI原生型公司,权威感正在迅速瓦解。未来的员工(以及AI),不再需要一个“比我懂行”的上司,而是需要一个“比我更懂什么是对、什么是好”的上司。
AI生成10套营销方案,领导者要靠对人性的深刻洞察,选出那个“有灵魂”的;
AI规划3条技术路径,领导者要靠对长期价值的判断,选择那条“难而正确”的。
这种“非计算性”的判断力——无法被AI量化的价值取舍——将成为领导力的最后堡垒。
但由此会产生更大的挑战:
如何让人类员工不因AI的“碾压”而丧失价值感?每个领导者都是弗兰肯斯坦,需要面对自己创造出来的科学怪人。
当AI能完成所有“事”时,领导者的核心职责是让团队关注“情”——同理心、创造力、使命感。
近期,与中国燃气集团创始人刘明辉有一个交流。在很多人印象中,天然气业务门槛很高,有特许经营权和管网铺设作为壁垒,因此距离AI很远,但刘明辉却觉得这些护城河在AI浪潮前都不堪一击。
他连发内部信,提出要“背水一战、将2026视为生死之战”,全面提高AI化水平。未来三年,争取核心业务AI渗透率超过90%,带动运营成本再降20%。
他有个深刻感受,中燃之前有卓越的团队执行力,号称铁军,可铁军文化也可能成为AI转型的障碍。高执行力团队,习惯接受自下而上的指令,随着AI在组织中的渗透率越来越高,领导者需要让渡出越来越多的权力,团队与领导者都要做出调适。
AI原生型公司的CEO必须接受:AI比自己更快、更准、更全。
但他要做的,是让AI的“快”与人类的“对”融为一体。
由此我想到了刚刚宣布退休的于东来。
他或许不懂AI,但具备AI原生型公司领导者最宝贵的素质:懂人性,且守住了“意义感”。
这正是AI时代最稀缺的领导力。
04
最后提出三个马上行动的建议:
1.重构组织架构
识别可以被AI替代的中层管理岗位。设计人机协作的新工作流程。建立AI Agent的管理机制。
2.启动Token审计
统计公司当前的Token消耗情况。评估每Token的业务产出效率。制定Token优化策略。
3.重新定义领导力
从“业务专家”转向“意义守护者”,培养“非计算性判断力”。建立人机共生的组织文化。
2026,你的公司和未来之间,已经没有缓冲地带。
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