（来源：牛透社）
“智力平权”并不会把所有人拉到同一水平。它只是铺平了一部分基础能力，让更多人有机会直接面对问题。工具趋于平等后，能否提出好问题、识别错误并推动执行，会让差距更快显现。
图由 AI 生成
文 | Alex
在零一万物，李开复博士已经不需要参加每一个项目会。
会议录音、项目材料和日常沟通，会被 AI 重新整理。进展、风险、争议、待办事项和责任人被串在一起。李开复博士可以直接追问某个项目走到哪一步，也可以查看自己没有参加的会议里，是否出现过分歧、冲突，或者那些被纪要轻轻带过的“勉强同意”。
这些细节比一份漂亮纪要更接近经营现场。过去，它们要经过中层的转述和过滤；现在，AI 开始进入零一万物的管理信息流。
这家公司曾以基座模型进入公众视野。
2024 年 10 月前后，零一万物自研 MoE基座模型 Yi-Lightning在国际权威大模型盲测竞技场 LMSYS榜单上排到全球第六，与 xAI 并列，创下当时中国模型此榜单最佳成绩。
也正是在那个阶段，团队越来越清楚地看到，继续沿着基座模型训练往前走，要面对巨大的资源差距。xAI 后来建设了 10 万卡集群，而当时中国公司训练模型大多还在几千卡规模。
零一万物随后主动把重心转向企业 AI、主权 AI 和产业 AI，对标美国 Palantir，内部反复讲的一句话是“Make AI Work”。
这不是简单换一个业务标签。团队要进入客户现场，理解行业流程、经营目标、数据结构和真实协作方式。
对外，零一万物把“一号位工程”、万策平台和企业本体 Ontology 作为落地方法，帮助企业把 AI 从单点工具变成系统能力；
对内，它也在用同一套逻辑重构自己的信息流、责任流和交付方式，使 AI 不只是提升效率的工具，而是成为重塑零一万物生产力与组织架构的原生驱动力。
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对外，零一万物把“一号位工程”、万策平台和企业本体 Ontology 作为落地方法，帮助企业把 AI 从单点工具变成系统能力；
对内，它也在用同一套逻辑重构自己的信息流、责任流和交付方式，使 AI 不只是提升效率的工具，而是成为重塑零一万物生产力与组织架构的原生驱动力。
最近，崔牛会围绕“ AI 原生组织 ”专题，采访了零一万物联合创始人马杰。在他的观察中，AI 原生组织的变化往往先发生在日常协作中，再逐步反映到组织架构上。
任务由谁负责，信息如何流向决策者，岗位之间怎样衔接，人又如何调动 Agent 完成工作，这些具体变化构成了组织新的运行方式。
01
DRI 重塑协作
零一万物成立于 2023 年。彼时，“AI 原生组织”还不是一个被广泛讨论的命题，公司的基本架构也在那时确立。“很多结构当时定下来了，我们没有刻意把它拆掉。”马杰说。
公司目前有 200 多人，组织能力主要围绕几条主线展开：
一端是模型训练、底层技术与产品研发交付，支撑公司的技术底座和产品化能力；
另一端是国内业务、国际业务与 AI 咨询团队，面向不同行业和区域市场推进商业化落地，各核心方向均已形成数十人规模的专业团队。
其中，模型训练和底层技术由专门团队负责，持续夯实模型能力与平台能力；国内和国际业务团队则逐步配齐咨询、FDE、销售等角色，并围绕“一号位工程”形成面向客户的落地机制：与企业一号位及其核心团队共同定战略、找场景、搭应用、做交付，贯通从需求理解、场景诊断、原型设计到方案形成和项目推进的全过程。
组织架构沿用至今，责任分配方式已经发生变化。
零一万物内部启动多个 DRI（直接责任人）项目试点，并初步取得成效。一个人或一个小团队借助 AI 工具和 Agent 工作流，可以承担过去需要更大组织完成的任务。
李开复博士在新书《AI 未来已来》中专门讨论了 DRI。随着 AI 不断压缩执行成本，判断和责任成为组织中更稀缺的资源。DRI 的核心，是把一件事明确交给一个具体的人，由他确定方向、协调资源并为结果负责。李开复把这种角色称为“微型 CEO”。
在零一万物三周年致辞中，他又把 DRI 放进公司“二次创业”的语境：“一件事成败找谁，谁就是那个人。”不过，责任落到个人之后，授权和资源也要同步跟上。任务边界、决策权和资源调度权如果不清楚，DRI 很容易变成一个名义角色，甚至沦为“背锅的人”。
零一万物正同步推进国内外商业化布局：
在国内，重点围绕企业 AI 和产业 AI 深入行业场景；
元股证券:ygzq.hk在国际市场，则以主权 AI 为重要抓手，拓展面向海外客户的 AI 能力建设与落地服务。
许多前线员工长期在客户现场，总部很难通过层层流程管理每一个动作。DRI 需要根据现场情况拆解问题、协调资源，把同事和 Agent 组织起来。头衔不再决定一件事由谁推动，谁对结果负责，谁就是这件事的“一号位”。
DRI 让权责向前线下沉，老板 AI 则让管理层获得了更直接的信息入口。
老板 AI 最早来自零一万物的内部需求。马杰说，它起初叫“开复 AI”，是为李开复博士开发的。
2026 年 7 月 7 日，零一万物将这套实践产品化，发布万策 AI 平台，以及老板 AI、销冠 AI、投资官 AI 三款“一号位 AI”产品，分别进入经营管理、销售和投资决策。
杠杆股票配资传统管理通常通过 BI 报表、管理驾驶舱和层层汇报了解经营情况。这些工具呈现的是已经形成指标的结果，而许多风险更早暴露在客户沟通、销售推进、项目交付和员工协作中。
老板 AI 捕捉的，正是这些尚未进入报表的现场信号。
零一万物的许多项目例会都会录音，再由 AI 整理分析。李开复博士可以随时询问项目进展，也会追问讨论中是否出现冲突。最终写进纪要的不仅是结论，还包括了大量语境和上下文分析，更能反映项目的真实状态。
这压缩了传统中层“信息中转”价值，也显著减少了管理层到执行层的信息差。
马杰半开玩笑地说：“开复老师现在可以直接问 AI，不少过去需要通过我转述的一线信息，AI 就能回答，使管理团队把更多精力放在战略制定和结果交付校验上。”他也直言，如果中层只是做上传下达和信息搬运，“其实就已经可以被替代了”。
中层仍然需要解释事实、处理冲突、协调资源和推动结果。
AI 可以整理信息，却未必知道哪些信息真正重要。过去，管理者的优势来自掌握更多信息；当信息逐渐被 AI 拉平，判断和推动结果的能力会更加重要。
零一万物还在持续优化这套机制。
创业公司的团队规模较小，协作成本相对有限，但责任如何下沉、权力如何匹配、资源如何调动，仍需要持续调整。AI 进入管理信息流后，CEO 可以更快接近项目现场，DRI 也要更清楚地为结果负责。
02
岗位边界打开，FDE 走向前线
从基座模型转向企业 AI 后，零一万物的工作开始从模型训练和评测延伸到客户核心生产现场。
团队要进入农场、工厂和大型组织内部，理解客户的核心业务流程，并让模型能力落到具体经营指标上。FDE（前沿部署工程师） 成为这一转变中较有代表性的角色。
FDE 不同于传统现场实施工程师，也不只是把一套标准软件部署到客户系统中。他们要快速理解客户业务，判断哪些场景适合引入 AI，再结合模型能力、数据条件和系统环境，把需求转化为智能体或解决方案。
马杰说，零一万物要把最好的工程师派到客户现场。
这类人需要快速学习，最好具备咨询、开发或行业经验，能够同时理解业务问题和技术边界。客户关心的是成本能否下降、效率能否提高、风险能否更早发现。FDE 要找到 AI 可以介入的环节，也要识别模型暂时解决不了的问题。
很多需求最初并不清晰。
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比如，客户说“这个审批经常卡住”，背后可能同时涉及权限、数据、流程和责任划分。FDE 需要把问题拆开，找到关键节点，再将其转化为系统可以处理的对象和动作。
这种工作也改变了企业 AI 的交付方式。零一万物提出过“1+3+9”服务模式：前期做战略设计，中期部署平台，后期落地高价值场景。当然，这个数字并非精确周期。马杰提到，前期调研有时就要持续两个月。
平台部署通常不是最耗时的环节。
Agent 进入真实业务后，会遇到许多事先没有预料到的情况，需要根据现场反馈不断调整。后期陪跑往往持续更久，直到系统产生可以验证的业务效果。
万策平台为这套交付方式提供技术底座。其中，Ontology 将客户、合同、审批节点等业务对象及其关系结构化，再从会议、邮件、CRM、ERP 等来源持续抽取和校验信息。平台负责承载业务结构，FDE 则根据客户的实际流程补充规则，并在运行中持续调优。
FDE 的出现，也在带动其他岗位的能力结构发生变化。
过去，咨询顾问要花大量时间整理访谈、写方案和做 PPT。现在，访谈转写、材料整理和 PPT 初稿可以交给 AI，一些年轻咨询师已经能够直接制作出可演示的产品原型。
咨询开始更靠近产品，工程师更早参与业务设计，原有围绕岗位之间形成边界，正在被 AI 和工作场景重新打开。
FDE 把模型能力接入真实业务，也由此改变了产品、研发和交付从线性协作，转向更深度的前置共创。
03
智力平权之后，更考验判断力
零一万物一直保持200多人，项目数量和Token消耗却持续增长。越来越多工作由Agent承担，人负责提出问题和校验结果。马杰说：“人睡了，Agent还在工作。”
相比Token消耗，公司更看重工作方式的变化。项目持续增加，团队规模没有随之扩张。
随着Agent增多，人的角色从执行者转向组织者，一个人可以调度一组Agent。马杰称之为“智力平权”，即专业能力可以按需调用，岗位和训练形成的边界开始松动，人不必先成为专家，也能承担过去难以独立完成的任务。
李开复博士在书中将 DRI 分为两类：
一类熟悉公司流程和业务，需要补上调度 AI 的能力；
另一类善于指挥智能体，需要补上企业知识和行业经验。这也解释了为什么年轻人和资深员工都在被重新评估。
年轻员工如果能用 AI 重构原有工作方式，带着一组 Agent 完成过去一个小团队的任务，就可能成为第一批 DRI。资深员工虽然未必熟悉 AI，却掌握着组织记忆、客户关系、业务经验和关键判断。零一万物的做法是给他们配上会用 AI 的搭档，把这些经验萃取出来。
AI 降低了能力门槛，但没有取消判断力门槛。
马杰提到，李开复博士过去会先提出观点，再让 AI 帮忙写出来；现在则先让 AI 做深度研究，尽可能展开材料，再由自己判断。工作顺序由“人先给结论、工具补材料”，变成“AI 打开信息面、人做取舍”。
AI生成的方案可以很完整，却未必经得起验证。发现遗漏、判断取舍并对最终选择负责，仍是人的工作。
中层管理者的价值也随之变化。马杰说，许多细节都可以问 AI，但管理者仍保留着几十年的经验。知识储备不再稀缺，占据信息也很难继续构成优势，但能否判断轻重缓急，仍然决定管理者的价值。
“智力平权”并不会把所有人拉到同一水平。它只是铺平了一部分基础能力，让更多人有机会直接面对问题。工具趋于平等后，能否提出好问题、识别错误并推动执行，会让差距更快显现。
AI 原生组织没有让人退场，而是改变了人的位置。人从部分执行工作中抽身，转向设定目标、划定边界、校验结果、协调资源和承担责任。过去被职位和头衔包裹的能力，也会被拆开重新评估。
04
经验、资产与边界
传统组织里，很多经验跟着人走。人一旦离开，客户背景、项目细节和处理方法也会被带走。AI 原生组织要处理的，是如何把这些经验沉淀为可以被调用的组织资产。
谈到“教会徒弟，饿死师傅”的顾虑，马杰认为，真正有能力的人愿意分享，教会别人，反而可以释放自己的生产力。进入 AI 时代，能把经验讲清楚、拆清楚，并沉淀到系统里的人，更有机会承担高价值工作。
零一万物对客户讲 Ontology，本质上是把业务对象和它们之间的关系，转化为 AI 可以理解的结构。对内，公司也在把会议、项目、客户反馈和 FDE 交付经验放进系统。
老板 AI 最早就在零一万物内部使用。
公司对外讲 AI 转型，对内先“做吃螃蟹的人”。会议分歧、项目承诺、客户反馈和交付改动被记录、整理和关联，组织对个人记忆的依赖开始降低。
AI 赋能农业场景则提供了一个更直观的例子。
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如果优秀场长的经验只停留在个人身上，只能服务一个农场；如果被 AI拆解成可复用的流程，就有机会进入更多农场。AI 负责执行和迭代，人继续负责决策判断。
然而，责任和授权的边界也要分清楚。DRI 不能只有责任，还需要拥有与责任匹配的权限。哪些决定可以独立作出，哪些必须上升到 CEO，不能只靠默契。
李开复博士在书中提出，DRI 组织需要三道保险：同一颗目标树、同一张地图和清楚的边界。目标树用于对齐个人业务和全局目标；同一张地图让 CXO 和 DRI 基于同一套事实工作；边界则用来规定各自的决策权限。
在零一万物的实践中：
老板 AI、万策平台和企业 Ontology 试图提供这张地图和导航；
“一号位工程”推动 AI 进入核心业务流程；
DRI 范式则把责任、权力、资源和激励与业务结果绑定。
激励也开始向结果倾斜。李开复博士在零一万物三周年致辞中宣布，2026 年将选出首批“零一万物合伙人”，新增发放 2000 万股期权，并设立 CEO 专项激励。考核标准也从职级、团队规模和预算，转向业务重要性、资源投入和承诺完成情况。
数据安全也是边界。马杰同时负责 AI 创新业务与数据安全。
他提醒，个人AI 产品和商业 API 的数据协议不同。涉及未公开材料、客户数据和核心业务信息时，员工需要先判断和脱敏，优先使用安全接口和内部平台。AI 进入核心业务越深，权限和规则越要清楚。
零一万物的变化还在继续。AI 原生组织真正改写的，是组织运行的底层秩序。当经验、能力和责任被重新分配，人的价值也会被重新衡量。
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本文为崔牛会「AI 原生组织研究」系列文章。更深层的问题，比如人在 AI 原生组织中如何重新定义价值，AI 输出如何被工程化约束，中层管理在新组织里会不会消失，已经收录在崔牛会9月2日发布的《AI原生组织白皮书（2026）》中。
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