从百度到Meta，科技巨头的 AI 组织战，开打了

文 | 疯了快跑，作者｜新九

3月18日，百度发布内部任命，原基础模型研发部（BMU）大模型算法部负责人何径舟，正式轮岗至移动生态事业群组（MEG），担任百度APP研发中心组织负责人，向MEG负责人罗戎汇报。

两天前的3月16日，阿里巴巴集团CEO吴泳铭发布内部信，宣布正式成立Alibaba Token Hub（ATH）事业群，由自己直接挂帅，整合通义实验室、MaaS业务线、千问事业部等核心AI业务。

几乎同一时间，大洋彼岸的Meta正酝酿公司历史上最大规模的人员调整。

据路透社3月14日报道，Meta计划对非核心业务部门裁员20%，按其截至2025年底7.9万名的员工规模计算，约1.6万名员工将受到影响。

而就在裁员消息传出的同时，Meta披露了其AI投资计划：到2028年，公司在AI基础设施领域的总投入将达到6000亿美元，2026年的资本支出指引更是高达1150亿至1350亿美元，几乎是2025年实际支出的两倍。

短短一周之内，中美科技巨头接连抛出重磅的组织调整与战略动作。

不过，看似分散的人事变动、架构重组与资源倾斜，其实指向的，是同一个核心：一场围绕AI的组织重构运动，正在全球科技行业全面展开。

而这场运动的核心，不同于以往大模型参数与算力规模的比拼，是一场关于AI时代组织设计的无声竞赛。巨头们正在用真金白银和组织架构的调整，探索AI时代的生产关系，试图在新一轮的技术代际变革中，找到属于自己的生存位置。

技术与业务的破壁：百度的AI落地组织逻辑

百度的这次人事调整，可不是一次普通轮岗。

你甚至可以看作百度推动大模型技术与核心业务深度融合的关键一步。

何径舟，是百度自主培养的技术与管理复合型人才，在大模型算法领域有深厚积累，是文心大模型研发的核心成员之一。而MEG是百度的现金牛业务，搜索与推荐是百度的基本盘，贡献了公司绝大部分的营收与利润。

在此之前，百度的大模型研发与业务落地，一直存在着一定的壁垒。

基础模型研发部属于集团层面的技术中台，负责文心大模型的研发与迭代，而MEG等业务事业群，负责将大模型技术应用到具体的业务场景中。

这种“技术中台-业务前台”的架构，在移动互联网时代，曾经帮助百度实现了技术的快速复用与业务的快速迭代，但在AI时代，却逐渐显露出了它的局限性。

大模型对业务的重构，你不能只简单看它的技术赋能，还要看它对整个产品逻辑、业务流程、商业化模式的全面重塑。

以搜索业务为例，传统的搜索引擎，核心逻辑是关键词匹配，通过爬虫抓取全网信息，建立索引，然后根据用户输入的关键词，返回相关的网页链接。

而大模型时代的搜索，核心逻辑变成了用户意图理解，通过大模型对用户的查询进行深层的语义理解，直接给出精准的答案，甚至完成复杂的任务。

这种变化，如果在原来的搜索产品上加上一个大模型的入口，很难实现，需要对整个搜推算法架构、产品交互逻辑、商业化变现模式进行全面的重构。

在这种情况下，技术中台与业务前台的分离，就会导致信息传递的损耗，决策效率的降低，技术与业务的脱节。

业务前台难以精准把握大模型的能力边界，无法充分挖掘技术带来的产品创新空间；技术中台脱离一线业务场景，研发出来的技术能力难以快速转化为可落地的商业价值。

何径舟的轮岗，很可能就是为了打破这种壁垒。把最懂大模型技术的核心负责人，直接放到核心业务线的关键岗位上，让他直接主导大模型对搜推业务的重构，从技术研发到产品落地，全流程负责。

这样一来，技术与业务之间的墙被打破了，大模型的能力可以直接、快速地嵌入到业务的每一个环节，产品的迭代速度会更快，技术落地的效率会更高。

事实上，这次人事调整，也不是百度第一次围绕AI进行组织架构调整。

早在2025年底，MEG就已经完成了一次大规模的组织架构调整，将PC端与移动端的所有搜索相关业务进行了整合，实现了搜索业务的统一管理，同时成立了“搜推融合”团队，为大模型对搜推业务的重构做好了组织准备。

今年初，百度又从MEG中拆分出百度文库与百度网盘，成立了新的个人超级智能事业群组（PSIG），聚焦个人AI应用场景，探索订阅制的商业化模式。

一系列的组织调整，背后是百度对AI时代的清晰判断：AI已经从技术研发阶段，进入到了商业兑现阶段。

李彦宏在2026年的OKR中，将进取型目标的占比提升到了8个，核心就是推动AI技术在各个业务场景的落地，实现商业价值的兑现。而组织架构的调整，正是实现这个目标的基础。

阿里围绕Token的组织重构

如果说百度的组织调整，是为了打破技术与业务的壁垒，实现AI技术在核心业务场景的落地，那么阿里的ATH事业群的成立，则是一次更为彻底的、围绕AI时代核心生产要素的组织重构。

吴泳铭在内部信中，明确了ATH事业群的核心目标：“创造Token、输送Token、应用Token”。

在他看来，当下正处于AGI爆发的前夜，未来大量的数字化工作，将由数以百亿计的AI Agent来支撑，而这些AI Agent的运行，都离不开模型产生的Token。Token，正在成为AI时代的核心生产资料，成为人类与数字世界交互的核心载体。

基于这个判断，阿里对整个AI业务进行了一次彻底的重组。

新成立的ATH事业群，整合了通义实验室、MaaS业务线、千问事业部、悟空事业部、AI创新事业部五大核心业务板块，覆盖了从基础模型研发，到模型服务平台，再到C端个人AI助手、B端企业级AI应用的全链路。

通义实验室，负责“创造Token”，也就是研发领先的多模态基础大模型，不断追求模型能力的上限，为整个事业群，乃至整个集团和业界提供最领先的模型能力，是整个ATH事业群的技术底座。

MaaS业务线，负责“输送Token”，构建高效开放的模型服务平台和技术体系，将通义实验室研发的模型能力，通过标准化的接口，输送给集团内部的各个业务线，以及外部的企业客户和开发者，支撑整个AI生态的发展。

千问事业部、悟空事业部、AI创新事业部，则负责“应用Token”，分别面向C端个人用户、B端企业客户，以及创新场景，打造AI原生的应用产品，将Token的价值转化为用户价值和商业价值。

这种组织架构的设计，完全打破了阿里过去按业务线划分的事业群模式。

过去，阿里的AI能力，分散在达摩院、阿里云、淘宝、天猫、钉钉等各个业务部门，各个部门各自为战，资源重复投入，技术无法形成合力，模型能力无法快速复用。

达摩院研发的通义大模型，要落地到淘宝的电商场景，需要跨部门的协调，信息传递的损耗大，落地效率低；钉钉要用到大模型能力，也需要和达摩院、阿里云进行多轮的沟通，无法快速实现产品的迭代。

而ATH事业群的成立，将所有的AI核心资源，都整合到了一个统一的组织里，由集团CEO吴泳铭直接负责。

这样一来，整个组织的目标高度统一，就是围绕Token的全生命周期，实现价值最大化。从基础模型的研发，到模型服务的输出，再到应用场景的落地，全链路都在同一个组织里完成，决策效率更高，技术落地的速度更快，资源的利用效率也更高。

3月17日，也就是ATH事业群成立的第二天，阿里就发布了企业级AI原生工作平台“悟空”，这是ATH事业群成立之后的第一个落地产品。

“悟空”平台基于通义大模型的能力，将智能体技术深度融入企业的工作流程，可以在单一界面内协调多个智能体，完成文档编辑、表格更新、审批表单填写、会议音频转录、深度研究等复杂的企业工作任务，还可以原生接入钉钉，未来还将支持接入Slack、Microsoft Teams、微信等主流的通讯平台。

“悟空”平台的快速落地，正是ATH事业群组织架构优势的直接体现。从基础模型的研发，到企业级应用产品的落地，整个流程都在ATH事业群内部完成，不需要跨部门的协调，产品的迭代速度和落地效率，都得到了极大的提升。

从阿里的一系列动作可以看出，阿里已经不再把AI当作一个单一的产品线，而是把AI当作未来整个集团的核心基础设施，围绕AI时代的核心生产要素，重新设计了整个组织的架构。

这种组织重构，比简单的技术研发和资源投入，更为根本，也更为关键。

效率悖论：Meta的裁员与AI豪赌

当国内的科技巨头，通过组织架构的调整，推动AI技术的落地与整合时，大洋彼岸的Meta，正在用一种更为激进的方式，探索AI时代的组织逻辑。

如果这一裁员计划最终落地，这将是Meta自2022年底实行“效率之年”重组以来，规模最大的一次人员优化行动，远超2022-2023年两轮裁员的总和。

裁员消息传出之后，资本市场的反应颇为积极，市场普遍认为，这次裁员，是Meta为了应对AI领域的巨额投入，而进行的降本增效动作。

6000亿美元的AI基础设施投入，相当于Meta12年的净利润总和。一边是对非核心业务部门的大规模裁员，降本增效，一边是对AI领域的天文数字般的投入，Meta的这种看似矛盾的动作，背后正是AI时代的效率悖论。

在传统的商业逻辑里，效率的核心，是投入产出比，是每个员工创造的利润，是用最少的投入，获得最大的产出。按照这个逻辑，大规模的裁员，是为了降低成本，提升利润，而天文数字般的投入，会大幅增加成本，降低利润，两者是完全矛盾的。

但在AI时代，效率的逻辑已经发生了根本的变化。

对于Meta来说，现在的核心目标，不是短期的利润最大化，而是在AGI时代的生存权。

扎克伯格在内部讲话中就明确表示，“过去需要庞大团队才能完成的项目，现在单凭一个非常有才华的人便能胜任”。

这句话的背后，是扎克伯格对AI时代组织生产方式的判断：AI会彻底重构组织的生产方式，大量的重复性、标准化的工作，会被AI取代，过去需要几十人、上百人完成的工作，未来只需要几个人，加上AI工具，就能完成。

基于这个判断，Meta的裁员，其实是对组织的一次彻底的重构。

裁掉的，是那些在AI时代会被取代的、非核心的、效率低下的岗位，留下来的，是那些能够驾驭AI工具、创造核心价值的顶尖人才。

同时，裁员省下来的成本，以及从传统广告业务中获得的利润，全部都投入到AI领域，用于搭建AI基础设施，研发更先进的大模型，招聘顶尖的AI人才。

这种逻辑，对于企业来说，的确是AI时代最高效的战略选择。因为AI时代的竞争，是赢者通吃的，一旦在基础模型、AI基础设施上形成了代际差距，后来者几乎没有追赶的机会。

如果现在不把所有的资源都集中到AI上，不在AI的核心技术上形成领先优势，就算现在的广告业务再赚钱，未来也会被时代淘汰。

就像功能机时代的诺基亚，曾经占据了全球手机市场的半壁江山，利润丰厚，但因为没有跟上智能机时代的技术变革，短短几年时间，就从行业的顶端，跌落谷底。

Meta的效率悖论，本质上是短期财务效率与长期生存效率的取舍。在AI时代的代际变革面前，短期的利润，已经不再是最重要的指标，能不能在AI的核心技术上形成领先，能不能完成组织的AI重构，能不能在AGI时代活下来，才是巨头们最关心的问题。

AI时代的组织设计：生产关系的重构

从百度的人事轮岗，到阿里的ATH事业群成立，再到Meta的裁员与AI豪赌，全球科技巨头的一系列动作，都指向同一个核心：AI时代的竞争，已经从技术的单点突破，转向了组织能力的全面竞争。

一场围绕AI的组织设计竞赛，正在全球科技行业全面展开。

在过去的几十年里，科技行业的每一次技术代际变革，都会带来组织架构的深刻变革。

PC时代，微软的事业部制，让它在PC软件市场占据了绝对的主导地位；互联网时代，谷歌的扁平化组织架构，让它能够快速响应市场变化，在搜索、广告等领域形成了领先优势；

移动互联网时代，阿里的大中台小前台模式，字节跳动的扁平化、项目制组织架构，让它们能够快速孵化新的产品，抓住移动互联网的流量红利，成长为行业的巨头。

而现在，AI时代的到来，正在彻底颠覆过去几十年形成的组织架构逻辑。

移动互联网时代，组织架构的核心是“流量”，是如何快速获取流量，变现流量，所以组织架构的设计，核心是提升对市场变化的响应速度，提升流量的获取和变现效率。

而AI时代，组织架构的核心是“智能”，是如何把AI能力深度嵌入到业务的每一个环节，如何把技术和业务深度融合，如何围绕AI的核心生产要素，实现价值的最大化。

这种变化，带来了组织架构底层逻辑的根本转变。

过去的“技术中台-业务前台”的架构，在AI时代已经逐渐失效。因为AI对业务的重构是对整个业务逻辑的全面重塑，需要技术研发与产品落地的深度融合，需要从技术研发到产品迭代的全流程协同。

如果技术中台和业务前台分离，就会导致技术与业务的脱节，无法实现AI对业务的真正重构。

微软的转型，就是最好的例子。

萨提亚·纳德拉上台之后，首先做的，就是对微软的组织架构进行改革，打破过去以Windows为核心的事业部制，建立了以云为核心的组织架构，让微软从一个封闭的软件公司，变成了一个开放的云服务公司。

而在AI时代，微软再次对组织架构进行了调整，将OpenAI的技术，深度嵌入到Office、Azure、Bing等所有的业务线中，让每个业务部门，都有专门的AI团队，直接负责AI技术在本业务场景的落地。以至于让微软在AI时代，重新站在了科技行业的顶端。

现在，全球的科技巨头，都在沿着这个路径，探索AI时代的组织架构。

字节跳动最近对组织架构进行了调整，将集团层面的AI部门，拆分到了抖音、今日头条、飞书等各个业务事业群，让每个业务事业群，都有自己的AI团队，直接负责AI技术在本业务场景的落地，实现AI与业务的深度融合。

腾讯也对大模型团队进行了调整，将大模型研发团队，拆分到了微信事业群、互动娱乐事业群、云与智慧产业事业群等各个事业群，让AI能力直接嵌入到微信、游戏、云服务等核心业务中。

这些组织调整，本质上都是对AI时代生产关系的探索。AI作为新的生产力，必然会带来生产关系的变革。而组织架构，正是生产关系的核心载体。只有建立起与AI生产力相匹配的组织架构，才能真正释放AI的生产力，实现技术的商业价值。

竞赛的终局：组织能力决定未来

现在，这场围绕AI的组织设计竞赛，才刚刚开始。

全球的科技巨头，都在根据自己的业务特点，探索适合自己的AI时代的组织架构。

有的选择将核心技术负责人放到业务前线，打破技术与业务的壁垒；有的选择将所有的AI资源整合起来，围绕核心生产要素，建立全链路的组织闭环；有的选择通过裁员与资源倾斜，重构组织的生产方式，将所有的资源集中到AI的核心赛道。

这些不同的探索，没有绝对的对错之分，只有适合不适合的区别。

但有一点是确定的：AI时代，技术是可以复制的，算力是可以采购的，人才是可以招聘的，但组织能力，是无法复制的，是需要长期的积累和打磨的。

在移动互联网时代，曾经有无数的公司，拥有领先的技术，雄厚的资本，庞大的用户规模，但因为组织架构的僵化，无法跟上时代的变革，最终被市场淘汰。AI时代，这种代际变革的速度会更快，竞争会更激烈，对组织能力的要求会更高。

对于科技巨头们来说，现在的每一次组织调整，每一次人事变动，每一次资源倾斜，都是在为AI时代的生存权而战。