「组织更新」正在成为大厂AI业务的核心挑战

文 | 窄播，作者 | 李威

6月，两篇关于钉钉的文章《置身钉内》和《置身钉外》被广泛传播。前者复盘了钉钉ONE从立项到拆分的全过程，并暴露了钉钉组织内部高压管理的问题，后者则共情了前者对高压管理的批评，将这种工作状态称为「频繁汇报、高速迭代、不见起色的循环」。

两篇文章引发讨论后，阿里迅速做出了决断。去年4月才回到钉钉的无招卸任，接任的90后陈宇森成为阿里最年轻的事业部CEO。从被广泛视为带领钉钉AI转型的希望之星，到匆忙下课的失意者，无招并不缺乏产品嗅觉和打硬仗的能力，只是他惯用的手段不再适应AI时代的发展需要。

如果把视野打开会发现，阿里内部不只是无招和钉钉在面临组织管理的挑战，积极进行AI转型的大厂中也不只是阿里需要解决组织更新的问题。Google、微软、亚马逊、腾讯等，在推进AI业务发展的过程中，也都经历了一系列的业务重构与组织调整。

同一周，Meta内部一场面向数千员工的直播会议上，一位员工请主持人告诉某位高管，他「是个混蛋（A Piece of Shit）」。这被认为是对Meta借助AI推进的组织重组的一次不满情绪爆发。Meta CEO扎克伯格也在一份内部备忘录中承认重组中犯了错误，尝试缓解组织危机。

当大厂走出AI技术爆发初期的茫然，开始找到更聚焦的愿景与方向，并据此对业务重新进行动态梳理与整合时，面向AI时代的组织更新，就会成为新的竞争变量。一旦处理不妥当，就会像阿里、Meta一样，让业务变革的阵痛爆发成一场有关组织文化的风波。

过去，互联网公司的竞争重点是流量、产品和资本，而今天越来越多企业发现，模型能力、算力资源甚至人才储备，都不是最难解决的问题。真正困难的是，如何构建一种与AI时代的不确定性和创新诉求对应的组织形态，让最重要的人愿意留下来，并持续创造价值。

调整了业务，还要解决人的问题

AI业务发展的早期，大厂最先想要梳理清楚的是：模型应该由谁负责，应用应该放在哪个部门，云业务和模型业务如何协同，研究团队与产品团队如何配合。

过去两年里，全球科技巨头围绕AI展开的大部分组织调整，本质上都是在回答这些问题。

Google将DeepMind与Google Brain整合，并逐步推动研究体系与Gemini产品体系协同；微软持续整合Copilot相关团队，试图建立统一的AI产品入口；Meta则不断调整研究团队与产品团队之间的协作关系。在国内，腾讯将越来越多AI能力纳入CSIG体系，字节则拆分出Seed和Flow两个部门，分别负责模型与应用。

从业务架构层面看，阿里在国内大厂中是变革动作比较频繁的一家。进入2026年后，阿里仍然在梳理这些问题。3月成立ATH事业群，4月设立集团技术委员会，6月又成立Token Foundry事业部。三个月内，围绕模型、算力、应用和Token体系，阿里连续进行了多轮业务整合。

对这些大厂而言，业务调整的核心目标很明确——减少资源浪费，提高协同效率，让原本分散在不同业务线中的AI能力集中发挥作用。

但从目前的结果来看，这一轮架构调整并没有像互联网时代一样，快速变现为大厂的竞争力。核心原因在于，架构调整能解决业务、资源的集中投入问题，能带来更顺畅的组织结构，但做不到组织管理的更新。

组织管理更新，解决的是AI转型需要的开放性和创造力的问题。

因为，互联网时代，企业面对的是相对确定的目标和相对成熟的业务模式，管理者需要做的是提高执行效率，让更多资源沿着既定方向快速推进。因此纪律、服从、标准化流程、扁平化管理，甚至高压推进，往往能够带来立竿见影的效果。电商、移动互联网时代的产品竞争、外卖和本地生活都沿袭了这样的思路。

但AI转型的当下，互联网时代被反复验证有效的组织变革工具正在失效。麦肯锡在《State of Organizations 2026》中指出，许多企业正在遭遇传统组织变革手段的边际收益递减。依赖组织重组、成本削减和层级扁平化的做法，虽然能够在短期内提升效率，却难以带来持续改善。

无招引发争议的原因，并不完全在于加班或者高压管理本身，而在于「互联网时代的管理逻辑」与「AI时代的创造逻辑」之间的碰撞。在钉钉ONE立项、推进，战略转向去做悟空的过程中，钉钉团队都展现出了极强的执行能力，但这并没能激发出组织的活力和凝聚力。

不少分析也认为，马斯克在管理xAI时延续了SpaceX和特斯拉时期的管理方法论——强调极致投入、快速迭代和无条件目标一致。但AI研究与火箭工程并不完全相同。顶尖AI人才拥有更多选择，也更强调自主性和创造空间。当组织无法满足这种需求时，管理效率反而会转化为人才流失和内部摩擦力。

要管理好愿景、战略和创造力

如上所说，进入AI时代，企业面对的不再是相对确定的技术和市场，而是每隔几个月就会发现技术能力变了，产品形态变了，甚至用户习惯也变了。这就像从回答客观题——做选择、填空，变成了回答主观题——考点要自己揣摩，思路要自己梳理，考验的能力更综合。

也因此，越来越多AI公司的竞争，既是在比模型、比产品、比资源，也是在比组织，拼组织能否持续产生新的想法，并把这些想法转化成产品和能力。

按照战略管理学者明茨伯格的涌现战略理解，一线核心骨干、业务负责人会在日常决策中重塑企业实际执行的战略，人的行动才是真实战略。哪些产品获得资源支持，哪些项目被优先推进，哪些尝试被允许犯错，哪些方向能够坚持投入，最终共同塑造了企业真正的战略。

这会涉及到组织中的三类关键角色：

第一类是提出愿景的人。他们负责回答企业为什么而存在，以及未来几年要去哪里。很多时候，这个角色由创始人或者CEO承担。

第二类是把愿景翻译成战略的人。他们能够把抽象的方向拆解成具体路径，明确资源应该投向哪里，哪些事情应该坚持，哪些事情应该放弃，每个阶段应该押注什么。

第三类是一线的核心贡献者。他们并不是战略的被动执行者，而是在每天的产品决策、技术选择和用户反馈中不断修正战略的人。

AI时代的组织挑战，本质上就在于如何让这三类角色形成顺畅的连接。

如果只有愿景，没有战略，组织就会陷入方向正确但动作混乱的状态；如果只有战略，没有创造力，再完善的规划也会沦为流程化执行；如果核心贡献者无法影响组织决策，企业又会失去持续创新的能力。

目前，各家公司的AI愿景已经越来越明确。阿里提出围绕Token构建AI经济体系；腾讯强调建设开放的AI能力生态；OpenAI希望构建服务全人类的AGI；Anthropic则坚持可靠、可解释和可控的AI路线。

真正拉开差距的是，企业能否把愿景持续转化为战略，再把战略转化为产品和能力。

Anthropic过去几年的成长就是一个典型案例。无论是Claude模型、安全对齐体系，还是后来围绕编程场景建立优势，其产品演进路径始终围绕着最初的愿景展开。Google能实现AI业务的翻盘，也受益于创始人布林的回归压阵，以及CEO皮查伊的决断与布局。

反过来看，一些企业的问题并不在于缺少愿景，而在于愿景之下是一系列彼此独立的项目，没有形成战略层面的协同。OpenAI经历了多轮调整，从GPT、Operator到Sora，最终也开始试图建立统一的超级AI，实现从愿景到产品的紧密锚定。在国内，阿里、腾讯也都还没有完成更紧密的协同。

将战略转化为产品和能力，就会涉及到如何激发「核心贡献者」的积极性与创造力。过去几个月，阿里体系内出现了两次与AI核心贡献者相关的风波，一次是林俊旸的出走，暴露了管理顶尖AI研究人才的缺陷；一次就是《置身钉内》的出圈，进一步放大了外界对阿里组织能力的质疑。

阿里面对的风波是对所有大厂的一个警示，组织要为核心贡献者进行及时更新。否则那些AI时代最具活力和创造力的人会很难发挥价值，那些自下而上产生并能够影响企业未来的创新故事，也很难出现在自己的组织中。

AI时代的组织应该怎么建设

如何打造一个组织，让这三类关键角色能够形成协同？从全球科技大厂的实践中，至少可以提炼出三个关键特质。

第一，个体的观点需要得到尊重。

《AI时代的指数型组织》提出，未来最具竞争力的组织，不是规模最大的组织，而是最灵活的组织；不是控制力最强的组织，而是协同效率最高的组织。本质上是要给到足够的上下沟通表达的空间。

微软CEO纳德拉让基层技术骨干绕过层层汇报直接向他提交想法；亚马逊设立了「反官僚邮箱」，推动了455项流程变革。Anthropic的员工也可以直接挑战领导层，告诉Dario：「我不同意你这个判断」。

第二，围绕任务组织混编小队。

过往的经验中，扁平化是激活组织的重要手段。但在Meta的Applied AI团队的实践中，却发现更扁平解决不了AI转型的组织问题。这个团队采用极扁平化管理，一名经理对应最多50名员工，反而加剧了不确定感和失控感。

反而是像特种部队一样的混编小队，会更能承担AI转型的任务。在工厂使用AI的场景中，我们已经能看到一个个小混编团队被组建出来，负责攻克某个环节的AI化问题。Google的实践中也能看到，整合之后的DeepMind组建RS、RE、PM跨职能混编小队，实现了从论文研究到产品化的闭环共创。

第三，不要让山头消耗积极性和创造力。

大厂内部经历了多年发展，往往会存在各种利益团体，在进行创新时这些「山头」之间会内部博弈，甚至暗中拆台，最终形成比较大的摩擦力。这样既会迟滞创新尝试的进展，也会影响顶尖人才、核心贡献者对企业的认同感。

铲平山头，也会成为激发创造力的影响因素。阿里前P10、飞书副总裁王保平（玉伯）就表示：「这点特别佩服字节。虽然字节让人有很强的齿轮感，但因为无情无义没那么多，更多是看数据、看逻辑，反而很多地方是晴天，不会滋生乱七八糟的东西。」

Anthropic的成功经验中，也有一条是没有内部政治和山头问题。一位从Google跳到Anthropic的员工曾表示，其它模型公司内部像一个个各管各的、暗暗较劲的诸侯国，但这种感觉没有在Anthropic内部出现过，公司内部始终有一种团结互助的氛围。

麦肯锡认为，企业不应该再期待一个「转型完成」的终点，要从静态的人力规划转向动态编排——持续对齐人才、技能和技术，随业务需求实时调整。未来不会只有这三点，在动态变化过程中，会产生更多、更详细的AI组织构建标准。

对于AI时代的大厂而言，钉钉风波真正值得关注的，不是一个CEO的去留，而是它暴露出的问题：当模型能力越来越趋同，产品功能越来越容易复制，真正决定企业上限的，可能不是拥有多少算力，而是组织能否持续产生新的想法，并把这些想法变成现实。

组织不再只是支撑战略落地的工具，而是战略本身的一部分。当企业构建AI时，AI也在重构企业。