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曾鸣：AI新范式的残酷真相，会消亡的公司与优秀≠卓越
导读
8月12日，曾鸣在观察者网发文提出，过去平台最重要的资产是流量，未来平台最重要的资产将是调度规则定义权；谁定义了资源如何被调用，谁就定义了整个行业的运行方式。这句话看似抽象，实际把AI时代的平台竞争从用户时长拉回到底层规则，为理解产业变局提供了一个新标尺。
不到一个月，曾鸣在一期播客里把这个标尺压向更具体、也更不留情面的结论。他不再停留在平台演化，而是直指公司制度本身：公司是工业革命的配套产物，当AI冲击工业时代的底层标准时，岗位、层级和传统中层管理将失去存在基础；Google、腾讯、字节跳动即使全面投入AI，也未必能成为下一代原生企业。社交平台流传的摘录还显示，他认为模型公司就是未来的AI云公司，而公共基础设施行业只有寡头垄断加政府强监管这一种商业模式能成立。
支撑这个判断的不是技术乐观主义，而是产业史观。曾鸣把移动互联网对PC互联网的冲击称为“1.5”式创新，既有颠覆性又有连续性，所以部分巨头仍可跨代存活；但AI颠覆的是工业革命本身，连续性大幅减弱，历史上几乎没有企业能成功跨代。企业也会“老死”，这恰恰是新公司和年轻人获得机会的结构性原因。
视频对读者的实际价值，在于把这些抽象判断转成可操作的决策次序。曾鸣提出，AI时代必须组织先行，战略只能从AI原生组织中生成；所谓“看十年、想三年、干一年”，真正的创造力在三年左右的中期节点。同时，他把Agent定位为原生时代的主体，并警告当前应用仍困在广告投放、素材生成等简单任务里，必须切入比现在大十倍以上的复杂任务。
这一框架也解释了他对OpenAI和Anthropic的“非共识”判断：它们虽然技术领先，但本质上仍是借用公司形式的新实验室，并不是AI原生时代的最终形态；真正入口级的Agent可能五年内出现，而且大概率是一家今天无人知晓的公司。换句话说，现在被追捧的豆包等第一代AI产品，并不代表下一代大应用。
因此，这期对话之所以值得现在阅读，不是重复“AI很重要”，而是提供了一个可被证伪的排序：先组织后战略，先复杂任务后简单应用，先新物种后旧平台。它让读者在巨头新闻和融资热度之外，看到一种把不确定性从恐惧转化为机会的方法。
核心结论
- AI颠覆的是工业革命本身，现有巨头没有一家是安全的：曾鸣将AI与移动互联网对比，指出移动互联网对PC互联网是连续性创新，巨头尚可跨代存活；但AI的颠覆对象是工业革命的生产力底层，连续性大幅减弱，历史上几乎没有企业能成功跨代。Google、腾讯、字节跳动即使全面投入AI，也未必能成为下一代原生企业。
- 公司制度是工业时代的产物，将被以任务为中心的AI原生组织取代：公司作为工业革命的配套组织形态，其岗位、层级和中层管理体系在AI时代将失去存在基础。未来组织以任务为核心，人和AI围绕任务动态协作，形态更接近实验室或合伙人网络。OpenAI和Anthropic虽然领先，但本质上仍借用公司形式，并非真正的AI原生组织。
- AI时代的战略无法规划，只能从新组织中生成：曾鸣提出战略生产方式从规划转向生成，企业必须先构建AI原生组织，让战略在组织神经网络中自然涌现。真正的创造力集中在想三年的中期节点，而非看十年或干一年。这意味着组织问题必须先于战略问题。
- Agent是AI原生创业的主体，但当前应用仍困在简单任务里：曾鸣判断Agent而非大模型才是AI原生时代的关键主体，但过去两年的Agent应用普遍停留在广告投放等简单任务上，缺乏足够大的切入点和复杂任务能力。真正的好应用会在五年内出现，创业者必须切入比当前大十倍以上的复杂任务。
- AI时代把人类推向创造力时代，核心能力是无中生有地定义和解决复杂问题：所有可结构化的知识都会被AI吸收，人类被迫也终于被释放去发展AI无法替代的原创造力。这种创造力不是写歌画画，而是原创定义和解决复杂问题的能力。教育系统面临的最大冲突，是如何培养面对尚未存在之物的能力。
观点拆解
1. AI是超越工业革命的范式颠覆，现有巨头没有一家是安全的
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AI不是互联网的延续，而是对工业革命的颠覆：曾鸣将AI与移动互联网进行对比，指出移动互联网对PC互联网是“1.5”式的创新，既有颠覆性又有连续性，因此部分巨头能够跨代存活；但AI的颠覆对象不是互联网，而是工业革命本身，是生产力层面的革命，连续性大幅减弱，旧物种适应新物种的难度极高。
“我可能更倾向于它是颠覆性的技术。它不是对互联网的颠覆，而是对工业革命的颠覆。是的，它是一场生产力的革命。”
“移动互联网对PC互联网是颠覆性创新还是延续性创新？我认为当时的创新是1.5。它有很强的颠覆性，但也有很强的延续性。”
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现有巨头即使全面投入AI，也未必能成为下一代原生企业：曾鸣以Google、字节跳动、腾讯为例，指出这些巨头虽然模型能力或基础设施积累很强，有机会成为AI云公司，但面向消费者的下一代大应用存在极大不确定性。豆包被他判断为“上一代移动互联网的产品”，缺乏智能体独立完成任务的核心能力。
“Google不一定会成为下一代的Google。字节跳动会成为下一代的字节跳动吗？同样的概率不会。字节跳动的模型今天做得也不错，至少是中国第一梯队。所以字节跳动有很大机会成为AI云公司。但大的2C应用有非常大的不确定性。豆包是吗？豆包肯定不是。”
“豆包更像是一个上一代移动互联网的产品。豆包是第一代AI产品。它是一个聊天机器。豆包没有行动。智能体的核心是独立完成任务。”
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历史上几乎没有企业能成功跨代，公司也会“老死”：曾鸣认为，从旧时代跨入新时代的企业在历史上“基本上没有”成功先例，这不是选择问题，而是规律问题。公司如同人一样会经历生老病死，这恰恰是新公司和年轻人获得机会的结构性原因。
“历史上有依据吗？有很多企业能从这个时代到下一个时代都做得很好吗？不是多少的问题，而是有没有的问题。有吗？基本上没有。所以这种战略不取决于你怎么选。你很难把它留在牌桌上。人会有生老病死，公司也会有生老病死。没有比这更正常的事了。所以新公司才有机会，年轻人才有梦想。”
2. 公司制度是工业时代的产物，将被AI原生组织取代
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公司是工业革命的配套产物，AI时代将失去存在基础：曾鸣认为，公司制度并非永恒的组织形态，而是与工业革命同步诞生的制度创新。工业革命之前只有手工作坊，公司是为了支撑大规模生产和扩张而发展出来的管理体系。当AI革命冲击工业时代的底层标准时，公司这种组织形式也会随之被挑战和淘汰。
“公司要被淘汰了。会吗？当然会。因为公司和工业时代是一起被创造出来的。工业时代之前没有公司，只有手工作坊。工业时代最大的创新就是公司这种组织。”
“如果工业时代的很多基本标准被挑战了，它的组织形式也会被挑战。”
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岗位、层级和传统中层管理将消亡，组织以任务为中心运转：曾鸣指出，传统公司以岗位为基本运营单位，岗位衍生出汇报线、层级和薪酬体系。但在AI原生组织中，任务取代岗位成为核心：组织从第一天起定义任务、拆解任务、分配任务，人和AI都围绕任务动态协作。命令线被打破后，传统意义上的中层管理必然消亡。
“岗位可能不存在了。或者说，岗位是公司最基本的运营单位。因为有了岗位，才有汇报线，才有层级，才有相应的回报。一切都和岗位挂钩。”
“AI原生组织会从第一天起定义任务，然后拆解任务，再分配任务。所有的人和AI都围绕这个任务。”
“当命令线被打破以后，将来的协同就不是靠命令的。所以传统意义上的中层肯定是消亡了。”
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新组织更像实验室或合伙人网络，而非传统公司：曾鸣观察到，OpenAI、Anthropic等AI前沿组织被称为"New Lab"，因为其核心成员是研究者，他们不喜欢公司或大学，而喜欢实验室。更进一步，曾鸣判断未来企业会越来越像合伙人企业，每个人因其不可替代的贡献而成为合伙人，组织规模缩小，协作基于互补而非层级。
“人们更愿意叫它LAB。为什么我说它是雏形？因为它更像是研究者在一起工作。但未来普通人也会以更AI化的方式工作。”
“整个企业会越来越像合伙人企业。合伙人企业的典型特征是几个人之间的分工协作非常重要，谁也离不开谁。未来你会发现整个团队都是合伙人，这种情况会越来越普遍。”
3. OpenAI和Anthropic大概率不是AI原生时代的最终大赢家
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Agentic OS的主导者大概率是一家今天无人知晓的公司：曾鸣认为，Agentic OS属于AI发展的第三阶段，距离当下还很遥远。当前关于它的讨论虽然有意义，但很可能在现阶段失败。真正的创新不会来自现有模型公司、应用公司或互联网公司的简单延续，而会来自一个尚未被看见的新物种。
“在我看来，它必须是一家没有人知道的公司。这才叫创新。否则，它就配不上它未来的价值。”
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OpenAI和Anthropic本质上是借用公司形式的新实验室：曾鸣指出，OpenAI和Anthropic虽然被看作新实验室，但它们仍然借用了公司这一旧组织形态。实验室的本质不是公司，而未来的组织形态很可能不再叫公司。这意味着它们虽然在技术探索上领先，但在组织范式上并非真正的AI原生物种。
“第一批新实验室是OpenAI或者Anthropic。所以这批公司应该被称为新新实验室。因为它们仍然借用了叫新实验室的组织形式。”
“新实验室的本质应该是：实验室不是公司。”
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OpenAI和Anthropic只是新一代创业公司，而非原生时代的最终形态：曾鸣承认OpenAI和Anthropic在组织文化和执行力上有明显优势，OpenAI有厚实的基础，Anthropic有聚焦的愿景驱动。但他同时强调，这两家公司本质上仍是新一代创业公司，其组织文化只是在现有框架内更兼容，并不代表AI原生时代的最终组织形态。
“但这两家公司本质上是新一代创业公司，所以它们的组织文化实际上在各方面都更兼容。”
4. AI时代的战略不是规划出来的，而是从组织中生成的
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AI时代必须组织先行，战略无法与旧组织兼容：曾鸣认为，AI是工业时代以来的一次革命性变革，新物种的凝聚方式比单独讨论某个环节更重要。未来战略与现有组织往往不兼容，只能在新组织形态中生长出来，因此组织问题必须先于战略问题。
“你会发现你想要的未来战略与现有组织不兼容，它只能在新组织形态中发展出来，这两者是和谐共生的。”
“对AI原生公司来说，给CEO最重要的建议就是：建立一个原生组织。”
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真正的创造力在“想三年”，而非“看十年”或“干一年”：曾鸣指出，工业时代的战略方法论依赖线性外推，但AI时代一年远远不够，看十年又因为不确定性太高而帮不上太多。企业必须逼自己想清楚三年左右的路径，看到至少两三步里程碑，这种中期张力才是战略创造力的核心。
“看十年、想三年、干一年，就是我对AI时代战略方法论的一个比较形象化的总结。”
“由于未来如此不确定，所以看十年帮不了你太多，因为当下从哪下手你还是不知道，所以你得逼着自己去想一个大概三年左右的途径，所以真正的创造力在看三年。”
“必须要有中期的一个思考，一定要看到至少三步，而不能只看一步，所以关键是中期的那个节点。”
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战略从“规划”转向“生成”，企业要构建战略生成系统：曾鸣提出，AI时代的战略生产方式发生了根本变化：过去叫战略规划，现在叫战略生成。企业需要打造一个让战略动态自然涌现的组织环境和系统，让正确的人在正确的时间做出正确的决策，而不是依赖自上而下的规划。
“AI时代的战略生产方式与以前不同，我认为最大的不同是：以前叫战略规划，现在叫战略生成。”
“公司真正要做的是一个系统、一个环境，让战略动态能够涌现出来，然后不断深化。最终战略是一个自然的决策：时机对了、人对了、决策对了，公司就会往前走。所以我们需要构建那种生成系统，那就是组织和环境。”
“未来的组织是一个神经网络、一个工作流、一个任务导向的系统，人和AI连接到这个系统里。核心是群体智慧是否在提升，这是终极目标。”
5. Agent是AI原生时代的主体，但当前应用仍处于死胡同阶段
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Agent才是AI原生时代的主体，大模型只是基础设施：曾鸣明确把Agent或智能体定位为AI原生时代创业的关键主体，而不是大模型本身。他认为大模型之间的竞争会使其能力变成大规模生产的基础设施，Agent公司不需要自己训练大模型，而应该在模型之上建立自己的技术壁垒。
“我还是澄清一下概念，就是我觉得我们还是把agent或者智能体当作新时代的主体，创业的关键。”
“大模型公司之间的竞争会让大模型的能力变成一种大规模生产的基础设施。所以作为智能体公司，没有必要去开发那样的大模型。”
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当前Agent应用停留在简单任务，处于"死胡同"阶段：曾鸣指出，过去两年的Agent应用普遍停留在广告投放、素材制作等简单任务上，缺乏长期价值。他认为当前应用公司正处于"反创业阶段"，因为还没有出现一个足够好的应用来证明潜力和方向，融资也因此变得困难。
“去年的应用真的是简单任务。我看了10个demo，大概有3到5个是做广告的，有的是做素材生产，有的是做投放。这么简单的事情不太可能有长期价值。”
“我觉得现在是应用领域创业者的反创业阶段。因为没有好的应用展示出它有多大的潜力、应该怎么做。所以大家都在搜索。”
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Agent必须切入足够大的复杂任务，简单工作会被吞噬：曾鸣强调，今天的Agent创业必须假设智能已经充分可用，核心是去做复杂的工作。简单的任务没有成长空间，容易被复杂任务吞噬。Agent需要找到一个比当前大10倍以上的切入点，才能有发展空间。
“今天做应用的切入点和思路完全不一样了。你必须假设智能是充分可用的，然后它能做什么？所以今天的核心是去做工作，而且是复杂的工作。工作越简单，越容易被复杂工作吞噬。”
“今天一个Agent至少要找到一个比现在大10倍以上的切入点，你才会有发展空间。比如你做一个PPT然后生成报告，这不够大。”
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真正的好应用会在五年内出现，当前不必过度悲观：尽管当前Agent应用处于低谷，曾鸣仍然保持乐观。他认为Agent的入口级产品一定会在五年内出现，并以移动互联网时代的拼多多为例，说明后来者依然有机会。他提醒应用创业者，OpenAI也用了11年才走到今天。
“五年内，我觉得Agent的入口一定会出现。”
“拼多多出来得很晚，大概是八到十年之后。这给应用创业者提供了很多希望。别忘了OpenAI已经存在了11年。”
6. 优秀不等于卓越，卓越创始人靠使命驱动而非自我证明
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优秀走的是正反馈循环，卓越走的是盖棺定论式的自我证明：曾鸣区分了两种完全不同的成长路径：优秀者依赖短期正反馈，在别人不认可时反复挣扎，最终用巨大成功证明自己是最早的先知；而卓越是一个逐步展开的过程，两者比例同样稀少。这个区分解释了为什么大多数人是优秀的人，却很难成为卓越的人。
“卓越的人是在死后才被确立的。因为你一次又一次地克服反馈。当所有人都不认可你的时候，你最终会用巨大的成功证明你是这个时代最早的先知。所以这个提升的过程是一个逐步展开的过程。而优秀是一个带有正反馈和负反馈的持续成长过程。所以这两条路径是完全不同的。大多数人是优秀的人。”
“优秀更符合人的心态。但它的比例和卓越是一样的。很多人疯狂然后失败了。真正卓越的人，那些有疯狂想法的人，能够走到卓越的人，比例也是非常非常低的。”
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卓越创始人愿意把自己变小，相信事情大于个人：曾鸣引用《基业长青》和《从优秀到卓越》两本书的观察指出，真正卓越的企业家有一个共同特征：他们都认为成功在别人手里，都觉得自己只是运气好。背后的逻辑是事情大于人，只有把自己变小才能走得远。如果只想证明自己，世界迟早会打脸。
“他们有一个很大的特点。他们都认为成功在别人手里。他们都觉得自己是幸运的。为什么？因为事情大于人。因为你要走得远，就必须把自己变小。是时代造就了你。你只是恰好在对的地方，和对的人一起，做了对的事。”
“如果你只是想证明自己，证明你有多好，在某个时刻，世界会打你的脸，证明你没有你想的那么好。所以可能要把自己变小一点。”
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真正的使命驱动来自内心信念，而非写在墙上的口号：曾鸣将公司分为机会驱动、战略驱动、远见驱动和使命驱动四个层级，强调使命必须发自内心、真正相信并拥抱，而不是编出来写在墙上鼓励别人的。他用马云和马斯克作为使命驱动的典型例子，说明使命与战略的区别在于是否来自内在信念。
“我会把公司分成四个层级。机会驱动的公司、战略驱动的公司、远见驱动的公司和使命驱动的公司。但这个使命是发自内心的，你真正相信它。你完全相信并拥抱它。它不是编出来写在墙上去鼓励别人的。那样的人非常少。”
“我经常会问，十年以后，你会对怎样的自己满意？有些人会说我对这件事特别感兴趣，我希望这件事能做成。这种事肯定大于人。有些人说我很好奇，这比证明自己更有意思。有些人会说我想做一家十亿美元的公司。这基本上就是自我激励，需要外部认可。它不是内在驱动，实际上受外部衡量标准影响很大。”
“马云最早讲的是让天下没有难做的生意。那是他相信的。那是他的使命还是战略？那是他的使命。马斯克的使命和火星一样。他想把人类带入外太空时代。”
7. AI时代人的核心能力是无中生有的创造力
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AI时代将人类推向“创造力时代”：曾鸣借用德鲁克对工业时代以来三个阶段的划分框架，提出AI时代从人的角度看可以被定义为“创造力时代”。所有可结构化的知识都会被AI吸收，人类一方面被迫、另一方面也终于被释放去发展新的潜能，这个方向就是AI无法替代的创造力。
“我借用他的框架，从人的角度来看，AI时代可以被定义为创造力的时代。所有能够被结构化的知识，这类工作都会被AI掌控。”
“然后人们一方面被迫去发展自己的新潜能，但你也可以说，人们终于被释放出来，可以去发展自己的潜能。”
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创造力不是写歌画画，而是原创定义和解决复杂问题的能力：曾鸣强调需要对创造力进行重新理解和定义。创造力不是传统意义上的写歌或绘画，而更多是原创定义和解决复杂问题的能力。他以电力和流水线出现后才产生“工业功能”概念为例，说明真正的创造力会催生此前无法想象的新事物。
“我们需要对创造力有更好的理解和重新定义。创造力可能不是简单地写歌或绘画，它可能更多是原创定义和解决复杂问题的能力。”
“所以我觉得未来所有人努力的方向就是开发自己的创造力。这个创造力还是一种原创造力。对，当然了，当然了，就是无中生有的能力。”
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教育系统面临最大的冲突：如何培养“在不存在中生活”的能力：曾鸣认为AI时代最大的冲突来自教育系统。年轻人已经知道未来与今天想象的不同，但现有教育不敢让他们走自己的路；年轻父母知道要用新方式教育孩子，却不知道具体怎么做。他提出人类需要培养的核心能力是“在不存在中生活”的能力，即面对尚未存在之物的创造力。
“我认为最大的冲突是教育系统的冲突。因为年轻人已经知道未来完全不同于我们今天所想象的。”
“在不存在中生活的能力。是的。这是一个很好的总结。是的。有些人拥有AI，但人需要生活在不存在之中。”
8. AI时代的不确定性本身就是最大的机会，心态必须从恐惧转向拥抱
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企业也会“生老病死”，旧时代的成功者很难跨代存活，这恰恰是新公司和年轻人的机会：曾鸣用“人会老死，公司也会老死”来消解对巨头衰落的恐惧。他认为从上一个时代成功跨入下一个时代的企业“基本上没有”，因此新公司有机会、年轻人有梦想，这比被巨头一路垄断到今天的局面更值得期待。
“人会老死，公司也会老死，没有比这更正常的事了。所以新公司才有机会，年轻人才有梦想。”
“新公司才有机会，年轻人才有梦想。多好啊，对吧？一路被垄断到今天，世界不是太无聊了吗？”
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AI时代的基本心态必须从“降低不确定性”转向“拥抱不确定性”：曾鸣认为，过去人们习惯通过战略和管理来降低不确定性，但在AI带来的范式转换期，这种方法已经失效。不确定性不再是需要消除的风险，而是最大的机会来源，心态调整是进入新时代的前提。
“原来我们倾向于降低不确定性，但我觉得在这个阶段，其实是要拥抱不确定性。不确定性就是最大的机会，所以心态先得改了，就不能恐惧。”
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从文明进步的长周期看，AI带来的新问题不应掩盖技术创造新可能性的主趋势：曾鸣从哲学层面指出，文明的进步就是技术不断带来新可能性，推动人类进入新阶段。虽然AI会带来一系列新问题，但从农业时代到工业时代、消费时代再到互联网时代，技术解决的核心问题都在推动整体进步，AI也将延续这一趋势。
“从哲学层面看，文明的进步就是技术不断带来新的可能性，人们能够驾驭新技术，进入新的文明阶段。”
“AI肯定会带来一系列新问题，但当我们拥有这么多智能解决方案时，AI一定能做出更有趣的事情。”
总结
曾鸣真正想说的不是AI技术有多强，而是旧范式的终结速度远超多数人的心理准备。巨头会老死，公司会消亡，战略无法规划，应用还在死胡同里，但这一切恰恰是新公司和年轻人最大的结构性机会。拥抱不确定性不是一句口号，而是进入AI原生时代的基本心态。谁能先把自己变小，让组织围绕任务生长，让创造力从内在信念中涌现，谁才有可能成为那个今天还无人知晓的下一代赢家。
信息源
视频来源
- Zeng Ming: The Brutal Truth, Companies That Will Disappear, Why “Excellent” ≠ “Great”：
外部资料
- 曾鸣：过去20年平台定义互联网商业，但将迎来颠覆性变革：
- ForInitial：