假设法律服务今天才被发明，而且 AI 从第一天就存在，它应该长什么样？

今年开始，向来保守的我，在线下吹过很多次牛：

我想做一家 AI Native 的律所。

但每次说完，其实都有一个问题，我自己也回答不了：

AI Native 律所，到底长什么样？

说实话，我不知道。

但有一点，我越来越确定：

它绝对不是今天的律所，加上一堆 AI。

不是给每个律师配几个 Agent，不是把今天所有的工作流程用 AI 提效一遍，也不是原来一个律师三个小时干完的活，现在一个小时干完。

如果真的是 AI Native，我们可能得把今天关于“律所”“律师”“法律服务”的很多默认前提全部扔掉，然后重新问一个问题：

假设法律服务今天才被发明，而且 AI 从第一天就存在——我们还会把法律服务设计成今天这个样子吗？

我觉得不会。

昨天，看完张小珺对谈曾鸣，我突然觉得，这个我想了很久、但一直说不清楚的问题，终于有了一个可以继续往下想的框架。

曾鸣把一轮新技术革命大致拆成三个阶段：

第一阶段，技术成为社会基础设施。

第二阶段，基于基础设施产生海量的新应用，百花齐放。

第三阶段，才真正出现按照这个新时代底层方法运行的原生应用

而且他对当下的判断是：2026 年，第一阶段基本完成，第二阶段刚刚开场。

而我真正感兴趣的，以及我觉得我们这种小卡拉米创业，有新的无限可能性的，是第三阶段。

因为我们今天看到的绝大多数“法律 + AI”，都还不是 AI 时代真正的法律服务。

真正的东西，压根还没被发明出来。

01 第一阶段：法律行业没必要再造一个“发电厂”

第一阶段是什么？

基础设施。

曾鸣在访谈里把 OpenAI、Anthropic、Kimi、DeepSeek 这些模型公司比作未来的“AI 云公司”。

它们提供的，是越来越基础的智能能力。

就像一度电、一吨水、一个 GB 流量一样，当 Token 开始形成标准化的度量以后，智能也开始能够被规模化、标准化地使用。

这个判断如果放到法律行业，我觉得特别有意思。

因为过去几年，大家特别喜欢讲：

我要做一个垂直法律行业的大模型。

但现在回头看，这件事情对绝大部分法律行业创业者来说，还有多大战略意义？

我越来越怀疑。

如果未来最强大的通用模型已经成为像水、电、云一样的基础设施，那法律行业真正应该干的，可能根本不是自己再造一个“大脑”。

法律当然有自己的专业数据。

法规。

案例。

合同。

企业数据。

律师自己的专业经验。

这些都非常重要。

但它们未必意味着我们一定要从头训练一个“法律大模型”。

所以对于绝大多数法律行业创业者来说，我们真正应该研究的已经不是：

怎么再造一家发电厂？

而是：

电已经来了，我们到底拿它干什么？

曾鸣对基础设施阶段最终格局的判断也非常明确：公共基础设施行业最终往往会走向“寡头垄断 + 强监管”。第一阶段跑出来的公司可能活得很好，但大概率不会是原生应用阶段最大的赢家。

所以这一张牌桌，我觉得法律行业绝大多数创业者已经不用想了。

也没必要想。

02 第二阶段：Agent 很重要，但我觉得它还不是最让我兴奋的东西

第二阶段，就是现在正在发生的事情。

曾鸣认为，OpenClaw 让大家看到了能够独立完成任务的 Agent 的潜力，所以 AI 开始进入智能体阶段。

而且 Agent 和 Skill 同时出现，这件事情特别有意思。

过去互联网时代，网站分享的是信息

现在 Agent 和 Skill 分享的是能力

所以曾鸣把这一次变化理解成：我们正在从“信息时代”进入“能力时代”。

这个阶段当然非常重要。

Agent 要不要做？

当然要。

Skill 要不要做？

当然要。

各种法律业务怎么和 AI 结合，也必须大量去试。

而且曾鸣自己也强调，第二阶段可能还有 8—10 年。

没有第二阶段的积累，跨不到第三阶段。

所以我一点都不是说 Agent 没价值。

恰恰相反。

我们必须参与这个阶段。

但是对于法律行业来说，我现在越来越觉得，Agent 可能依然只是过程。

第二阶段真正重要的，也许就是大家先疯狂地做。

疯狂地试。

疯狂地错。

然后在无数真实业务里面慢慢发现：

当智能真的足够便宜、足够可靠、无处不在以后，法律服务本身到底应该变成什么样子？

这个问题，才会把我们带到第三阶段。

03 真正让我兴奋的，是 AI 原生法律服务

这也是我看完这次访谈以后，收获最大的地方。

过去我经常讲：

AI Native 律所。

AI Native 公司。

AI Native 法律服务。

讲得特别爽。

但到底什么叫 Native？

说实话，我以前没有真正想明白。

曾鸣举了移动互联网的例子，我觉得一下子把这个事情讲透了。

移动互联网刚出现的时候，把 PC 时代的东西搬到手机上，并不意味着你已经创造出了移动互联网的原生应用。

真正的原生应用，是在第二阶段大量应用探索以后，新的技术能力和新的商业模式不断结合，最后才长出了像抖音这样的新物种。

所以我突然意识到：

AI Native 法律服务，绝对不是“今天的法律服务 + AI”。

这两个东西差别太大了。

如果我们今天讨论的永远是：

律师现在怎么工作？

然后想办法让 AI 帮律师把今天的工作干快一点。

那本质上，我们还是在优化旧世界。

真正应该问的问题可能是：

如果今天第一次发明法律服务，而且从第一天开始就拥有 AI，这个服务到底应该长什么样？

这个问题一换，整个世界都不一样了。

04 如果从第一天就有 AI，律所为什么一定要长成今天这样？

这就是我现在特别想研究的问题。

我们先把今天所有关于律所的常识全部忘掉。

没有现成的组织架构。

没有现成的岗位。

没有现成的业务流程。

也没有一句：

“律师行业一直都是这么干的。”

现在只给你三样东西：

客户。

法律专业能力。

AI。

让你从零开始设计一家解决法律问题的组织。

你还会把它设计成今天的律所吗？

我觉得大概率不会。

甚至“律所”这个东西，未来到底还是不是今天的定义，我都不知道。

这里刚好还能接上曾鸣访谈里面另外一个我觉得特别特别精辟的归纳：

工业时代组织的基本运行单元是“岗位”，AI 时代组织的基本运行单元会变成“任务”。

过去是先定义一个岗位。

然后招一个人。

有了岗位以后，就产生汇报线、层级、职责、报酬。

但 AI 原生组织可能从第一天开始，就是先定义任务、拆解任务、分配任务。

硅基员工和碳基员工，全部围绕任务流转和协同。

这句话放到律所里面，我觉得特别有意思。

今天律所有什么？

合伙人。

律师。

律师助理。

实习生。

行政。

市场。

大家按照岗位被组织起来。

但如果从第一天就是 AI Native 呢？

是不是应该先问：

客户到底有什么问题需要被解决？

然后这个问题被实时拆成几十个任务。

哪些 AI 做？

哪些律师做？

哪些需要一个特别专业的人介入？

哪些甚至不需要人参与？

谁最适合解决这个任务，谁就被调用。

那这个组织还需要今天这么多人吗？

还需要今天这样的层级吗？

还需要今天这么固定的团队边界吗？

甚至还需不需要今天这么清晰的“岗位”？

我不知道。

但曾鸣在访谈里面还有一个特别有意思的判断：

未来组织里的人会变少，更适应这种组织的人，是那些主动性、学习能力特别强的人；与此同时，企业可能越来越像“合伙人企业”。

而他举的现成例子里面，刚好就包括——

律师事务所。

所以你会发现：

AI Native 律所，首先就不是一个技术问题。

它首先是一个组织问题。

05 更大的变化，是法律服务本身都可能被重新定义

这个才是我觉得最有想象空间的地方。

如果从第一天就拥有 AI，我们为什么还要默认：

客户遇到问题以后，先找一个律师？

为什么一定是客户把材料发给律师，律师研究完，再给客户一个法律意见？

为什么一定按照项目收费？

为什么大量法律服务一定要等问题发生以后才介入？

为什么专业法律服务一定这么贵？

为什么一个律师能够服务的客户数量一定这么少？

甚至还有一个更根本的问题：

未来客户购买的，到底还是不是“律师的时间”？

这些事情今天看起来全部天经地义。

但仔细想想，它们可能只是因为过去的技术条件，只允许我们这么干。

所以我现在越来越觉得：

法律 AI 真正巨大的机会，可能根本不是让今天的律师效率提高 30%。

而是有一天，我们突然发现：

卧槽，原来法律服务根本不应该这么提供。

这才是真正让我兴奋的东西。

这才是 AI Native。

06 所以，我现在反而不着急知道答案了

以前我在线下说：

“我想做一家 AI Native 律所。”

其实多少有点吹牛。

因为别人如果真追问我：

“那你告诉我，AI Native 律所到底长什么样？”

我答不上来。

哈哈哈哈。

我真不知道。

但看完曾鸣这次访谈以后，我反而觉得：

不知道很正常。

因为按照他的框架，第三阶段的原生应用，本来就不是第一阶段结束以后，大家坐在会议室里开个战略会就能想出来的。

第二阶段必须先百花齐放。

大量应用先出现。

大量人先下场。

技术、用户、场景、商业模式互相推动。

最后才可能孕育出真正的新物种。

所以我们今天真正应该做的，可能不是坐在办公室里憋一个：

《AI Native 律所终极蓝图》。

没用。

先下场。

Agent 去做。

Skill 去做。

工作流去跑。

真实客户去服务。

真实业务去改造。

然后在这个过程中不断观察：

到底有什么过去做不了的事情，现在突然能做了？

到底有什么过去必须由律师完成的环节，现在不需要了？

到底有什么过去不存在的客户需求，因为 AI 出现以后反而成立了？

到底有哪些我们习以为常的法律服务流程，其实只是旧技术条件留下来的历史包袱？

原生应用可能就是这样，一点一点长出来的。

07 这可能才是未来十年，法律人真正值得盯着的机会

所以看完这次访谈以后，我对未来十年反而更兴奋了。

第一阶段，基础设施的牌桌，对绝大多数法律行业创业者来说，意义已经不大。

第二阶段，我们必须参与。

Agent。

Skill。

工作流。

各种 AI 应用。

该做的都要做。

因为曾鸣自己就讲了：

第二阶段可能还有 8—10 年，而且没有第二阶段的积累，跨不到第三阶段。

但我真正期待的是：

法律行业的“抖音时刻”，到底什么时候出现？

那个东西今天可能还没有名字。

我们甚至可能完全想象不出它的产品形态。

甚至有一天它真的出现的时候，今天的律师第一反应可能会觉得：

“这也叫法律服务？”

但再过十年回头看，也许大家才会发现：

原来那个东西，才是真正属于 AI 时代的法律服务。

所以我还是想继续吹这个牛：

我想做一家 AI Native 的律所。

虽然今天，我依然不知道它最终到底长什么样。

但至少现在，我越来越知道答案应该去哪里找了。

不是给今天的律所不断打 AI 补丁。

而是在真实业务里不断试，不断做，然后不停地追问：

如果法律服务今天才诞生，我们还会把它做成今天这个样子吗？

我觉得不会。

而且曾鸣在访谈里还有一句战略方法论，我觉得刚好特别适合现在：

“看 10 年、想 3 年、干 1 年。”

十年以后，法律服务到底会变成什么样？

不知道。

那就先想三年。

再把眼前这一年干起来。

因为 AI 时代，我们真正要做的，可能不只是让律师把今天的工作干得更快。

而是——

重新发明一次法律服务。

而且有意思的是，这件事情已经不是纯粹的想象。

2026 年，海外已经开始出现一批明确以“AI Native Law Firm”自我定义的新型律所和法律服务组织，它们探索的不只是给律师增加几个 AI 工具，而是重新设计工作流、定价、组织和交付。

所以未来几年，我特别想盯着一件事：

法律行业的新物种，到底会从哪里冒出来？

谁已经开始换一种方式做法律服务？

谁跑出了以前不存在的新产品？

谁把 AI 真正塞进业务以后，改变了收费模式？

哪些原来必须靠十个律师完成的事情，现在两三个人就能做？

哪些过去律师根本看不上的小业务，因为 AI 出现以后，突然可以规模化了？

甚至，哪些事情未来压根不再需要以“找律师”作为入口？

这些东西，我都想看。

这其实也是我为什么做「Coco的6万律师情报局」

我朋友圈里有6万律师，服务律师也有 10 年了，整天泡在全国律师的圈子里，这真的让我从有了一些类似“股市晴雨表”的观察和嗅觉。

我越来越觉得，这张网络真正有价值的地方，不只是“认识很多律师”。

而是可以帮助我们更早发现：

哪里正在发生变化。

谁已经跑出来了。

什么旧玩法正在失效。

什么新东西刚刚冒头。

曾鸣在这次访谈里讲，现在恰恰处于应用创业者的“反共识阶段”：大家都还在摸索，真正足够大的 AI 应用还没有出现。

那这个时候，情报就特别重要。

因为答案可能不是某个专家坐在办公室里想出来的。

它可能藏在一个律师刚刚跑通的小项目里。

藏在一家律所新改的工作流里。

藏在一个客户突然愿意付钱的新需求里。

甚至藏在一个现在看起来特别不起眼、大家都没当回事的小变化里。

这些微弱的信号，可能就是未来新物种的种子。