📌 译者说
这是 Jack Dorsey（Twitter/Block 创始人）发布的重磅长文，发出后 6 小时内获得 467 赞、65 转发。不是又一篇「AI 提效」的鸡汤，而是一份组织架构的革命宣言。
核心洞察：大多数公司把 AI 当 copilot（副驾驶），Block 把 AI 当操作系统。 前者优化现有结构，后者直接取代层级制的核心功能——信息路由。
这让我想到我们做凡哥联盟的思路：不是给每个人配一个 AI 助手，而是让 AI 成为团队的「神经中枢」。Jack 把这个想法推到了极致——只保留三种角色，彻底干掉中层管理。
原文作者：Jack Dorsey | 译者：凡人小北
在红杉，我们发现速度是预测创业公司成功的最佳指标。大多数公司把 AI 当作生产力工具。很少有公司关注 AI 改变协作方式的潜力。Block 正在展示从根本上重新思考组织设计是什么样子，最终利用 AI 将速度变成复利式的竞争优势。
层级制的两千年
在第一张公司组织架构图出现的两千年前，罗马军队就解决了一个至今困扰所有大型组织的问题：如何在通信有限的情况下，协调分散在广阔地域的数千人？
他们的答案是嵌套式层级制，每一层都有一致的管理幅度。最小单位是「伙」（contubernium），八名士兵共享一顶帐篷、装备和一头骡子，由一名什长（decanus）领导。十个伙组成一个百人队，由百夫长指挥。六个百人队组成一个大队。十个大队组成一个军团，约 5000 人。每一层都有一个具名指挥官，拥有明确权力，汇总下级信息，传达上级决策。这个结构（8 → 80 → 480 → 5000）是围绕一个简单的人类局限性构建的信息路由协议：一个领导者能有效管理的人数在三到八人之间。罗马人通过几个世纪的战争发现了这一点。即使在今天，美国陆军的层级链条仍遵循类似模式。我们现在称之为「管理幅度」，它仍是地球上每个大型组织的核心约束。
下一个重大变化来自普鲁士。1806 年耶拿战役中，拿破仑的军队摧毁了普鲁士军队。此后，以沙恩霍斯特和格奈泽瑙为首的改革者围绕一个令人不安的事实重建了军队：你不能依赖顶层的个人天才，你需要一套系统。他们创建了总参谋部——一个专门训练的军官阶层，其工作不是作战，而是规划行动、处理信息、协调各单位。沙恩霍斯特的意图是让这些参谋军官「支持不称职的将军，提供领导者和指挥官可能缺乏的才能」。这就是「中层管理」一词出现之前的中层管理。这些专业人员的目的是路由信息、预先计算决策、在复杂组织中保持对齐。军队还正式区分了「线」和「参谋」职能。线推进核心使命，参谋提供专业支持。今天每家公司仍在使用这套词汇。
军事层级制在 1840-1850 年代通过美国铁路进入商业世界。美国陆军将西点军校训练的工程师借给私营铁路公司，这些军官带来了军事组织思维。参谋与线层级、事业部结构、官僚式报告和控制系统：所有这些都是在铁路采用之前在军队中发展起来的。1850 年代中期，纽约-伊利铁路的丹尼尔·麦卡勒姆创建了世界上第一张组织架构图，用于管理一个跨越 500 多英里、拥有数千名工人的系统。对较小铁路有效的非正式管理风格正在失效，火车相撞导致人员死亡。麦卡勒姆的图表正式化了罗马人使用的同一层级逻辑：权力层级、明确的汇报关系、结构化的信息流。它成为现代公司的蓝图。
弗雷德里克·泰勒（1856-1915），常被称为「科学管理之父」，优化了层级内部的运作。泰勒将工作分解为专业化任务，分配给训练有素的专家，通过测量而非直觉进行管理。这产生了职能金字塔组织——一种在军队开创、铁路商业化的信息路由系统内优化效率的结构。
职能层级制的第一次真正压力测试发生在二战期间。曼哈顿计划要求物理学家、化学家、工程师、冶金学家和军官在极端保密和时间压力下，跨学科边界朝着单一目标工作。罗伯特·奥本海默将洛斯阿拉莫斯组织成职能部门，但坚持跨部门开放协作，抵制军方的隔离本能。1944 年内爆问题变得关键时，他围绕这个问题重组了实验室，创建了当时美国企业从未见过的跨职能团队。它奏效了，但这是由一个独特人物领导的战时例外。战后商业世界面临的问题是，这种跨职能协调能否成为常规。
二战后公司的增长和全球化使职能设计的规模限制变得尖锐。1959 年，麦肯锡的吉尔伯特·克利和阿尔弗雷德·迪西皮奥在《哈佛商业评论》上发表了「创建世界企业」，为结合职能专业和事业部单元的矩阵组织提供了智识框架。在马文·鲍尔的领导下，麦肯锡帮助壳牌和通用电气等公司实施这些原则，平衡中央标准与本地敏捷。这成为推动战后全球经济的「专业」或「现代」公司。
随着时间推移，其他框架出现以应对矩阵结构的复杂性、僵化和官僚主义。麦肯锡 7-S 框架由汤姆·彼得斯和罗伯特·沃特曼在 1970 年代末开发，区分了「硬 S」（战略、结构、系统）和「软 S」（共同价值观、技能、人员、风格）。核心思想是仅靠结构要素是不够的，组织效能需要跨文化特质和决定战略是否真正成功的人的因素保持对齐。
近几十年来，科技公司激进地试验组织结构。Spotify 普及了带有短冲刺周期的跨职能小队。Zappos 尝试了 Holacracy，完全取消管理头衔。Valve 以扁平结构运营，没有正式层级。这些实验都揭示了传统层级的某些局限，但没有一个解决了根本问题。Spotify 在扩张时回归了传统管理。Zappos 经历了显著的人员流失。Valve 的模式被证明难以扩展到几百人以上。当组织增长到数千人时，它们会回归层级协调，因为没有足够强大的替代信息路由机制来取代它。
约束和罗马人面临的以及海军陆战队在二战中重新发现的是一样的：缩小管理幅度意味着增加指挥层级，但更多层级意味着更慢的信息流。两千年的组织创新一直是试图绕过这个权衡而不打破它。
现在有什么不同？
在 Block，我们质疑底层假设：组织必须以人类作为协调机制进行层级组织。相反，我们打算取代层级制的功能。今天大多数使用 AI 的公司都是给每个人配一个副驾驶（copilot），这让现有结构运作得稍好一些，但没有改变它。我们追求的是不同的东西：一家作为智能体（或迷你 AGI）构建的公司。
我们不是第一个尝试超越传统层级的。海尔的人单合一模式、平台组织、「数据驱动」管理：这些都是对同一问题的真实尝试。它们缺少的是一种能够实际执行层级制存在的协调功能的技术。AI 就是那种技术。有史以来第一次，一个系统可以维护整个企业的持续更新模型，并用它来协调工作，而这以前需要人类通过管理层级传递信息。
要让这发挥作用，公司需要两样东西：一种关于自身运营的「世界模型」，以及足够丰富的客户信号来使该模型有用。
Block 是远程优先的。我们做的一切都会产生工件。决策、讨论、代码、设计、计划、问题和进展都作为记录的行动存在。这是公司世界模型的原材料。在传统公司，经理的工作是了解团队正在发生什么，并沿着链条向上向下传递这个背景。在远程优先、工作已经是机器可读的公司里，AI 可以持续构建和维护这幅图景。正在构建什么，什么被阻塞，资源分配在哪里，什么有效什么无效。这就是层级制过去承载的信息。公司世界模型现在承载它。
但系统的能力取决于输入的客户信号的质量。而金钱是世界上最诚实的信号。
人们在调查中撒谎。他们忽视广告。他们放弃购物车。但当他们消费、储蓄、转账、借款或还款时，那就是真相。每笔交易都是关于某人生活的事实。Block 每天看到数百万笔这样交易的双方——通过 Cash App 看到买方，通过 Square 看到卖方，还有运营商家业务的操作数据。这给客户世界模型带来了罕见的东西：从复利的诚实信号中构建的每客户、每商家的金融现实理解。信号越丰富，模型越好。模型越好，交易越多。交易越多，信号越丰富。
公司世界模型和客户世界模型共同构成了一种不同类型公司的基础。不是产品团队构建预定的路线图，而是构建四样东西。
第一，能力。 原子金融基础设施：支付、借贷、发卡、银行、先买后付、工资发放等。这些不是产品。它们是难以获取和维护的构建块（有些具有网络效应和监管许可）。它们没有自己的用户界面。它们有可靠性、合规性和性能目标。
第二，世界模型。 这有两面。公司世界模型是公司如何理解自身及其运营、绩效和优先级，取代过去通过管理层级流动的信息。客户世界模型是从专有交易数据构建的每客户、每商家、每市场的表示。它从今天的原始交易数据开始，随时间演变为完整的因果和预测模型。
第三，智能层。 这是将能力组合成针对特定客户在特定时刻的解决方案并主动交付的东西。一家餐厅的现金流在模型之前见过的季节性低谷之前正在收紧。智能层从借贷能力中组合一笔短期贷款，使用支付能力调整还款计划，并在商家甚至想到寻找融资之前将其呈现给他们。一个 Cash App 用户的消费模式以模型关联到搬到新城市的方式发生变化。智能层组合一个新的直接存款设置、一张为他们新社区增强类别的 Cash App 卡，以及一个根据他们更新收入校准的储蓄目标。没有产品经理决定构建这两个解决方案。能力存在。智能层识别时机并组合它们。
第四，界面（硬件和软件）。 Square、Cash App、Afterpay、TIDAL、bitkey、proto。这些是智能层通过其交付组合解决方案的表面。它们很重要，但不是价值创造的地方。价值在模型和智能中。
当智能层尝试组合解决方案但因能力不存在而无法组合时，那个失败信号就是未来的路线图。传统路线图，产品经理假设下一步该构建什么，是任何公司的最终限制因素。在这个模式中，客户现实直接生成待办事项。
人做什么？
如果这是公司构建的东西，那么问题就变成：人做什么？
组织结构从此而来，它颠倒了传统图景。在传统公司，智能分散在人身上，层级制路由它。在这个模式中，智能存在于系统中。人在边缘。边缘是行动发生的地方。
边缘是智能与现实接触的地方。人们深入模型还不能去的地方。他们感知模型无法感知的东西：直觉、有主见的方向、文化背景、信任动态、房间里的感觉。他们做出模型不应该独自做出的决定，特别是伦理决策、新情况和错误代价是存亡性的高风险时刻。一个无法触及世界的世界模型只是一个数据库。但边缘不需要管理层级来协调它。世界模型给边缘的每个人提供他们需要的背景来行动，而不用等待信息在指挥链上下传递。
在实践中，这意味着我们规范化为三种角色。
个人贡献者（IC）：构建和运营能力、模型、智能层和界面的人。他们是系统特定层的深度专家。世界模型提供了经理过去提供的背景，所以 IC 可以在不等待被告知该做什么的情况下做出关于他们层的决策。
直接责任人（DRI）：拥有特定跨领域问题或机会以及客户结果的人。一个 DRI 可能拥有某个细分市场中商家流失的问题 90 天，有完全权力根据需要从世界模型团队、借贷能力团队和界面团队调动资源。DRI 可能持续在某些问题上或转移到其他地方解决新问题。
球员教练（Player-coach）：结合构建与培养人的人。他们取代了主要工作是信息路由的传统经理。一个球员教练仍然写代码或构建模型或设计界面。他们也投资于周围人的成长。他们不会整天开状态会议、对齐会议和优先级谈判。世界模型处理对齐。DRI 结构处理战略和优先级。球员教练处理工艺和人。
不需要永久的中层管理层。 旧层级制做的其他一切，系统协调，每个人都被赋能，角色更接近工作和客户。
我们在路上
Block 处于这一转型的早期阶段。这将是困难的，部分内容在起作用之前可能会先破裂。我们现在写出来是因为我们相信每家公司最终都需要面对我们面对的同一个问题：你的公司理解什么是真正难以理解的，这种理解每天都在加深吗？
如果答案是「没有」，AI 只是一个成本优化的故事。你裁员，改善几个季度的利润率，最终被更聪明的东西吸收。如果答案是「深刻」，AI 不是增强你的公司，而是揭示你的公司实际上是什么。
Block 的答案是经济图谱：数百万商家和消费者，每笔交易的双方，实时观察到的金融行为。这种理解在系统运行的每一秒都在复利。我们相信这背后的模式——一家作为智能而非层级组织的公司——足够重要，将在未来几年重塑各类公司的运作方式。Block 已经走得足够远，表明这个想法不仅仅是理论（尽管我们欢迎辩论和反馈来压力测试和改进我们的想法）。
公司根据信息流快或慢。层级制和中层管理阻碍信息流。两千年来，从罗马人的八人小队到今天的全球企业，我们没有真正的替代方案。共享帐篷的八名士兵需要一个什长。八十人需要一个百夫长。五千人需要一个军团长。问题从来不是你是否需要层级。问题是人类是否是那些层级做的事情的唯一选择。不再是了。Block 正在构建接下来的东西。