科層制崩塌之后：如何重構「超級組織」，打破AI時代的「幽靈效率」悖論

（來源：智能涌現）

1911年，弗雷德里克·泰勒（Frederick Taylor）在他的《科學管理原理》中，將人視作工業流水線上精確的零件。此后一百余年，金字塔式的科層制統治了現代商業文明。

然而，當AI時代的算力狂飆撞上工業時代的管理架構，裂痕開始顯現。許多企業在斥巨資引入生成式AI工具后，陷入了一種詭異的「幽靈效率」：個體的能力呈指數級提升，但組織的溝通成本和決策摩擦卻不降反增。

在「AIGC第一股」出門問問（02438.HK）創始人李志飛看來，AI工具迅速介入后，人與組織的錯配仍在加劇。

歷史上，每一次生產力躍遷，都會引發組織形態的重構：流水線催生現代製造企業，互聯網重塑平臺經濟，而生成式AI則正在推動企業回答一個更本質的問題——如果人不再是唯一的執行單元，以人為核心的舊組織結構，如何走向以Agent為核心的新組織結構？

2026年，這一問題被出門問問推至臺前。這家走過12年AI長跑的公司，沒有止步於硬件或軟件的單點突破。在從語音助手、智能硬件一路走來后，如今它正在試圖從AI產品公司，躍遷為AI原生生產系統公司。

站在企業大變革時期的拐點處，4月21日，它用一場全新的發佈會作為迴應：一款名為CodeBanana的協作OS。它背后的思想基石，正是李志飛和高佳構築的戰略著作《超級組織》——首次系統提出AI原生組織進化範式。

範式重塑：抵制超級個體背后的「幽靈效率」

從底層來看，過去三年大模型最直觀的改變，是讓「超級個體」成為現實。藉助 AI，人的能力邊界被極大擴展。

然而，當這種能力進入組織，一個更深層的反差開始顯現：個體被AI武裝成日行千里的「超級戰士」，而組織仍運行在層層審批的「綠皮火車」之上。這不是簡單的效率差，而是一種結構性的速度錯配。

當AI將個體效率推向極致，組織反而陷入新的低效——個體越強，系統越堵。

這一致命的反差，構成了《超級組織》作者高佳在書中首次定義的核心概念：「幽靈效率」。她指出，問題不在工具，而在結構：當AI已經進化為「液態」的智能，工業時代的固體科層制便成了密不透風的容器。效率並未消失，它只是被落后的組織結構無情地吞噬了。

微軟曾在一份報告中指出，儘管AI提升了數倍的任務處理速度，但員工花費在溝通對齊上的時間仍佔工作日的57%。許多企業引入AI工具后，產研周期反而拉長了15%至25%。

這種悖論的本質，在於工業時代的科層制結構並未改變。它原本是為能力有限的個體而設計，通過流程與層級來彌補認知與執行的不足。當AI沒能融入組織內核，舊有機制反而在溝通鏈中製造了摩擦。

如果繼續在舊結構上疊加AI，企業不會變成「超級組織」，只會變成「超級混亂體」。

這一判斷，並非理論推演，而是在出門問問過去十四年的AI實踐中反覆驗證的結果。

十四年間，這家公司經歷了從語音助手到智能硬件、從大模型到AI原生組織的四次轉型。每一次，都在回答同一個問題：AI到底應該怎麼落地？

2012年，出身Google的李志飛帶着硅谷工程師文化回國，從0到1開發聲音信號識別，那是AI CoPilot的雛形。隨后，公司在2014年切入智能硬件TicWatch，2017年向B端輸出語音技術，2020年提前佈局大模型。

這十年間，全球AI產業也經歷了一場從感知到生成的範式轉移：從最初以卷積神經網絡（CNN）為核心、解決看懂與聽懂的判別式AI階段，到以Transformer架構為基石、具備邏輯推理與內容創造能力的生成式AI時代，AI的效率工具與創作主體屬性史無前例突出。

這使得出門問問恰好撞上了一個技術驚變的時期，個體、企業、產業，都在經歷不可逆轉的迭代——這為出門問問設置了一個頗有定製意味的改革命題。

如今，出門問問給出的答案是：與其優化工具，不如重寫組織。這也是《超級組織》兩位作者在歷經戰火和系統推演后得出的判斷。放眼全球，科技巨頭的競爭焦點也正在轉移，從微軟Copilot到Salesforce Agentforce，企業定義下的核心競爭力，已然將容納AI原生生產力的組織治理架構包含其中。

從理論走向現實：CodeBanana如何擊碎企業的失控感？

如果問題出在組織結構，解法就不可能只是更強的工具，而必須落在協作機制本身。將《超級組織》作為企業的靈魂理念之后，CodeBanana成為這套哲學落地的承接系統。

在傳統產研流程中，代碼庫往往是少數人的黑盒，產品經理、設計師與開發者之間存在着巨大的語義鴻溝。並且在語義磨合之外，信息也長期散落在會議記錄、聊天窗口、代碼倉庫與文檔系統之間，任何一個決策都需要跨多個載體進行拼接。

這使得AI進入傳統企業環境之后，協作往往成為隱性的成本中心，AI生成的代碼或方案也可能因脱離項目實時背景而失效，原本旨在降本的AI反而製造了新的效率瓶頸。

CodeBanana的出現，一方面要試圖打破這種協作的黑盒效應，另一方面要通過統一的協作空間，將分散的信息重新組織，使溝通、決策與執行形成連續過程。因此，與大多數AI Coding工具不同，CodeBanana將進階目標直指團隊如何高效協作這一底層問題。

作為一個AI原生實時協作平臺，它最大的殺手鐗在於實時透明與多Agent協同（A2A）。

在CodeBanana的系統里，多個人與多個Agent在同一空間內並行工作：討論即任務，代碼變更為實時廣播。並且，它引入了企業共享Agent的概念，沉澱大量Skill的Agent降低了單個員工的私有工具屬性，進化成為理解項目上下文、懂團隊習慣、可被全員調用的數字隊友。

在這一體系中，一個項目可以成為群聊、Agent、Workspace的三位一體：討論直接轉化為可執行任務，AI可以成為團隊共享能力節點，不同AI Agent之間可以協同工作。系統還通過分級審批與回滾機制，使自動化與可控性之間保持平衡。

更具顛覆性的是，當釘釘和飛書等傳統大廠依然在做「超級個體的單機外掛」時，CodeBanana率先跑通了A2A（Agent to Agent）的多智能體協同機制。它的護城河不在於單點生成代碼，而在於它真正實現了不同Agent之間的自主對話與任務流轉。在這里，AI從一個孤立的「私人助理」，徹底進化為組織內全員共享的「超級隊友」。

這種設計邏輯直接擊中了B端企業對AI失控感的恐懼——通過分級審批機制和雲端沙箱，出門問問還確立了AI可以擁有極強執行力、但人類永遠保留最高否決權的核心主張，確保系統可管、可控與可審計的特質。

用李志飛的話來説，一個長周期、多工種、流程複雜的傳統「線性」工作流，在CodeBanana中變成了弱工種、低人力、架構扁平的「原型」工作流，效率獲得極大提升。

這套機制在出門問問內部已被驗證：研發團隊率先落地，實現100% AI Coding；全公司推廣后，產研效率提升4倍，Token成本僅佔人力成本15%。

至此，CodeBanana從本質上改變了AI的組織觀，把AI從工具層的增強模塊納入組織結構本身，形成協作體系的內在部分，讓整個團隊一同進化。

作為工程師出身、不否認自己在管理上存在短板的李志飛坦誠地説，「我⼀直在尋找拯救我的⽅式，今天做的這個產品，也許是能拯救我的⽅式。」

與此同時，一個更值得關注的趨勢開始顯現：企業之間的AI能力競爭，最終可能是Agentic Workflow趨勢下協作結構的比拼——模型能力可以通過採購獲得，工具能力可以快速複製，但人和AI如何在一個系統中高效協同，則更接近於一種難以外包的組織能力。

正是在這一意義上，CodeBanana以一個組織操作系統的雛形，推動出門問問從一家AI產品公司向超級組織形態下的AI生產系統公司發生轉變。

戰略的變身：從產品到組織的層級重心上移

將這一變化放回出門問問的戰略發展路徑中，可以看到一條逐步遞進但此前並不顯性的邏輯。

這家公司從語音搜索與自然語言處理起步，又通過智能硬件將AI能力嵌入消費場景，再到向車載、金融與物聯網等行業輸出解決方案，實現B端商業化；進入大模型時代后，則轉向AIGC與多模態能力，服務創作者與企業用户。

財務數據在一定程度上印證了這一轉型的階段性成果。2025年，出門問問AI軟件業務維持高達86.7%的毛利率，整體虧損大幅收窄，運營成本顯著下降，這意味着其技術能力正在轉化為更具結構性的商業回報。

行至2026年，可見其戰略重心開始明顯上移，從產品層走向了組織層。這條路徑的本質超越了單純的業務擴展，對自身的根本能力進行了抽象與提升，指向組織運作這一終極命題。

這恰好契合了全球AI產業博弈的三個階段：從2020年至2023年的參數軍備競賽，核心是驗證Scaling Law主導下的模型能力上限；到2024年開啟的應用競賽期，業界試圖在垂直場景中尋找產品與市場的契合點（PMF）。

到了2025年后，競爭正式進入組織效能重構的新階段。這期間的博弈不侷限於單個算法的優劣，生產關係對生產力的適配成為戰略地位更突出的要塞。

在這個新階段，李志飛明確指出，出門問問的內核仍然是一家軟件公司，但商業載體可以是平臺與硬件，以Agent為代表的AI能力則是差異化方向所在——而硬件、軟件與AI平臺的組合，正在為其形成一個從數據採集，到能力的結構化沉澱，再到平臺驅動協作與執行的完整閉環。

從產業演進的視角看，AI協作系統正在成為繼PC時代的操作系統、移動時代的雲服務之后，AI時代最核心的基礎設施，或是支撐未來十年智能經濟運行的底座之一。

面向以飛書、釘釘為代表的潛在行業競爭，李志飛清楚認知到AI Native是出門問問的本質優勢。另外，CodeBanana所對應的協作管理加執⾏任務，⾯對的也是一個用token成本作衡量的不同勞動力市場。

「中國8000萬知識⼯作者，⼯資的15%是Token，這是完全不同量級的市場，可能是以前的100倍、1000倍。」李志飛説。

在行業普遍仍停留在「模型—應用—生態」路徑時，出門問問正走向一個更高層級的命題。其判斷是，擁有最強模型無法完全決定AI競爭的終局，但誰能夠定義人和AI如何共同工作的底層規則，一定可以長期確立自身的生態價值。

歷史上，每一次生產力革命都將永遠改變人與人之間的連接方式，這一次也不會例外。

過去數年AI的主要敍事是讓機器更像人，而未來十年更深層的變化或是讓組織適應AI機器。對此，出門問問已然指出一個明確方向。

正如《超級組織》作者高佳在書中所言：「AI時代的組織進化不再是漸進式優化，而是一次結構性的生存篩選。結構適配的企業進化得更狂野，結構失配的企業消亡得更寂滅。」

在科層制坍縮的余暉中，這種液態、涌現、實時透明的「超級組織」，或許正是人類在AI紀元里，避免被「幽靈效率」異化的唯一出口。

封面來源｜企業