作者：Lex Sokolin

编译：佳欢，ChainCatcher

本文探讨 AI 如何重塑组织架构本身。公司正从亚马逊式的"双披萨团队",（一个团队约 6–10 人，保持敏捷的组织架构。）转向由 3 到 5 人组成、生产力大幅跃升的"AI 原生"小组。

我们对比了两条路径:

Klarna 的 AI 替代战略以失败收场。员工人数从 5,500 砍至 3,400,服务质量问题最终迫使其重新招人。

Coinbase 与 Ramp 则选择围绕 AI 增强与编排来重组业务。Coinbase 裁员 700 人,同时转向单人产品团队和 AI 代码生成。

Ramp 则打造了一套内部 AI 驾驭框架(harness),99.5% 的员工每天都在使用,覆盖逾 350 项业务技能。

此外,我们还剖析了 Box 和 Plaid 等公司为何被资本市场作为 AI 基础设施重新定价，核心在于它们掌控着 AI 智能体运转所必需的、带权限的企业级数据。

组织形态的第三次进化

几个月前,我们讨论过"零人类公司(Zero Human Companies)"和 AI 经济自主化曲线:

虽然已有力量在推动建立完全没有人类干预的组织,但目前的经济主体仍是我们人类。

当下最棘手的工作,是将现有的传统公司改造为 AI 优先的形态。

这是一个极其庞大的机遇,以至于 Anthropic 正联手整个私募股权行业来推进此事。

除了那些惊人的财务数据之外,我们开始明显感知到 AI 影响的另一个切入点：人们建立和组织公司的方式。

组织架构本身就是一种技术。

瀑布式开发(Waterfall)孕育了统治早期科技时代、层级森严的软件开发巨鳄。

随后行业转向运用敏捷方法论的精益团队,接着敏捷又演化为亚马逊首创的"双披萨团队"。正是这种运营结构构筑了如今的每一家现代金融科技公司。

但潮水的方向再次改变。

麦肯锡的 Martin Harrysson 和 Natasha Maniar 在 2025 年末给出了下一个版本的预判:

"AI 原生角色在本质上意味着,我们正从'双披萨结构'转向由 3 到 5 人组成的'单披萨小组'。"

人减半,活照干。

2026 年 5 月 5 日,Brian Armstrong 通过裁员 700 人,为这一论断添上了有力的注脚。

Coinbase 做了什么？

Coinbase 裁减了 4,951 名员工中的 14%。

部分原因在于,这仍是一家业务与交易量高度绑定的公司的正常市场周期操作——预计其第一季度营收为 17 亿美元(同比下降 26%),每股收益(EPS)暴跌 86%。

但值得高度关注的是,其管理层是如何规划现代金融科技/加密公司中 AI 落地路径的,以及他们对未来人均生产力的期许。

Coinbase 的工程师们现在只需几天就能发布过去需要数周才能上线的产品,且这种提效正在加速。

Armstrong 正在重构业务线,确保在 CEO 和 COO 之下最多只存在五个管理层级。

纯粹的"管理者"将不复存在——每位领导者都必须身兼个人贡献者,必须是精通现代工具、既能带队又能亲自下场的"球员兼教练"。

跨职能的"AI 原生小组"全面取代传统团队。Coinbase 甚至在内部试点将工程、设计和产品职能融合于一人的单人小组。

Coinbase,一家营收达 70 亿美元的上市巨头,正在运转单人产品团队。

2025 年 9 月,Armstrong 曾公开表示 Coinbase 每天 40% 的代码由 AI 生成,并计划在 10 月将该比例提升至 50%。

在 Stripe 联合创始人 John Collison 的 Cheeky Pint 播客中,他坦承自己开除了那些在企业版许可证发放一周内仍拒绝使用 Cursor 和 GitHub Copilot 的工程师:

"有些人就是不用,所以他们被解雇了。"

V1 版本是直接替代,但它失败了

然而,Coinbase 并非首家以 AI 为由进行裁员的金融科技企业。

还记得 Klarna 在 2024 年那场教科书般的"AI 降本"实验吗?当时它似乎昭示着未来惊人的生产力爆发。

但我们当时就认为,这更像是信贷周期的紧缩,而非真正的创新。

CEO Sebastian Siemiatkowski 曾高调宣布,由 OpenAI 驱动的 AI 助手在首月处理了 230 万次对话，占所有客户聊天的三分之二，完成了相当于 700 名全职客服的工作量。

• 员工总数从 5,500 人骤降至 3,400 人
• 预期利润增幅:4,000 万美元
• 客户问题解决时间从 11 分钟缩短至 2 分钟

然而,这一切在触碰现实后迅速崩盘。

复杂工单的客户满意度(CSAT)暴跌,重复联系率飙升。

到 2025 年 5 月,Siemiatkowski 向彭博社坦承公司"步子迈得太大了"。Klarna 不得不开始以类似 Uber 的远程模式重新招人——聘用时间灵活的学生、全职父母和偏远地区工人。

澳大利亚联邦银行在几天内火速叫停了 45 个语音机器人替代项目。Taco Bell 也从 500 家汽车穿梭餐厅中撤下了语音 AI。

Gartner 预测,到 2027 年,一半曾制定"全面替代计划"的公司都将放弃该方案。

Klarna 的 IPO 在首日依然大涨 30%,达到 200 亿美元估值，这在一定程度上反映出:只要公司及时纠偏,公开市场是相当宽容的。

但这种简单粗暴的"替代"逻辑，即直接裁掉一个人类岗位,塞进一个大语言模型(LLM)。在注重"量"的指标上或许行得通,但在注重"质"的指标上必将崩溃。

重新招聘的成本远超当初省下的开销。显而易见,金融科技领域的首次 AI 数字化转型尝试交出了一份喜忧参半的答卷。

但这绝不会是最后一次尝试。

V2 版本是能力增强,以 Harness 为护城河

Ramp 在 2026 年 4 月初正式发布了"Glass"。

与五位同事共同打造该工具的内部 AI 专家 Seb Goddijn 发表了一篇长文。当天,Ramp 的 CEO Eric Glyman 在推特上转发。数小时内,该文便霸榜 Hacker News 首页。

对于 V1 版本为何失败,Goddijn 一针见血地指出:

"阻碍 AI 普及的首要壁垒根本不是模型本身,而是配置 AI 运行环境的极端复杂性。"

Glass 正是 Ramp 为粉碎这一壁垒而生:

首先,自动化的访问配置——只需通过 Okta SSO 登录,每一个获得授权的内部工具(Salesforce、Gong、Notion、Linear、Snowflake、Slack、Zendesk,以及 Ramp 自有内部工具)都已底层打通。

其次,设立 Dojo(道场)——一个包含 350 多项 AI 技能的市场,每一项技能都是一个 Markdown 文件,负责教会智能体完成一项任务。它们全部存储在 Git 中,接受代码审查并进行版本控制。

一个名为 Sensei(导师) 的智能体会在新员工入职首日,智能推送与他最相关的五项技能。

第三,构建持久记忆库——基于身份验证连接自动生成,并通过 24 小时综合处理管道持续刷新。因此,智能体在介入每一次对话时,都已完全掌握该员工所在团队、参与项目、活跃工单和持续中的沟通脉络。

如今,99.5% 的 Ramp 员工每天都在使用 AI。

Ramp 一半的代码由 AI 编写,并正向 80% 迈进。其首席产品官 Geoff Charles 推行了一套 L0–L3 成熟度框架,其中 L3 代表直接通过 AI 智能体发布生产级功能。

任何仍停留在 L0 级别的员工,实质上被视为怠工。

Ramp 目前估值高达 320 亿美元,ARR(年度经常性收入)达 10 亿美元,雄踞 Fast Company 2026 年金融界最具创新力公司榜首。

Klarna 试图用自动化压低人力门槛,Ramp 则在拼命抬高每个员工的产出底线。Coinbase 介于两者之间。

AI Harness

贯穿这一切的核心,是 "AI Harness" 的概念。

像 Manus 这样的公司开创了将原始 AI 智能压缩、转化为可重复业务流的架构,而 OpenClaw 等编排框架则将其推向大众。

一套 Harness,是将身份验证、系统集成、记忆库、团队沉淀的技能目录、夜间跑批的调度程序,以及允许分析师同时多线并行的多窗格交互界面完美融合的综合体。

而那些前沿的大语言模型,仅仅是这套 Harness 中可随时替换的零部件——当 OpenAI 推出 GPT-5.5,或者 Anthropic 发布 Opus 5 时,Ramp 只需顺手替换掉模型,周遭的一切体系照常运转。

Anthropic 自家的 Cowork 产品于 2026 年第一季度正式商用(GA),内置了 11 个针对特定岗位的插件,横跨销售、财务、法务、营销、HR、研发、设计和运营——这套岗位分类逻辑与 Glass 的 Dojo 如出一辙。

一旦你接受"AI 的生产力是由业务流而非聊天框塑造的",岗位角色就顺理成章地成为了 AI 组织的最小自然单元。

这也正是致力于打造"零人类公司"的工具在思考如何构建 AI 优先组织时的底层逻辑。详见下文的 Polsia,以及随后的行业快速细分版图。

资本市场正在迎头赶上

当许多传统软件公司正因 AI 的去中介化而痛苦挣扎时,有一类玩家却在逆势狂飙。

这些公司早早挖深了属于自己的数据护城河,如今正游刃有余地将一次性 AI 软件无缝叠加其上。

以企业级文件存储公司 Box 为例:其 2026 财年第四季度财报发布后,股价应声暴涨 10%。Aaron Levie 在财报电话会议上一语道破天机:

"文件,说到底就是 AI 智能体天然的工作单元。"

Enterprise Advanced——Box 主打 AI 与工作流的高级订阅层——其定价直接比传统旗舰版 Enterprise Plus 高出 30% 到 40%。

第四季度账单金额(billings)达 4.2 亿美元,同比增长 5%。

• Box Extract 能够从合同中精准抽离结构化数据
• Box Shield Pro 将智能体化(agentic)AI 直接引入访问控制体系
• Box AI Studio 的专业模式与扩展模式,允许智能体在更大的上下文窗口中处理多步骤负载

Levie 在 GeekWire 的访谈中感慨:

"除了刚成立的那 12 个月,Box 还从未像今天这样,让人感觉这么像一家初创公司。"

要知道,高达 95% 的企业数据都是非结构化的。AI 智能体极度渴求这些数据,且必须在权限边界完整保留的前提下被调用。

谁掌控了这个带权限的数据金库,谁就能摆脱"廉价存储"的标签,被资本市场作为"智能体基础设施"重新估值。

曾经,市场把 Box 看作是 Dropbox 那个略显尴尬的兄长,股价长期徘徊在 26 美元。如今,华尔街一致目标价已落在 35.63 美元,相对当前价格还有 35% 的溢价空间。

另一个例子是 Plaid——这家金融数据聚合商曾差点被 Visa 收购,并寄望于借此成为一个直接的支付网络。

但有一段时间,Plaid 处境相当尴尬:Web3 后来居上,取代 Web2 成为新晋的金融基础设施宠儿。

从 2021 年 134 亿美元的估值巅峰,Plaid 一路下滑到 2025 年 4 月一级市场轮的 61 亿美元,而后在 2026 年 2 月一笔为员工提供流动性的二级市场要约收购中,回升至 80 亿美元。

它必须进化。

Plaid 最新客户中约有 20% 是 AI 原生公司——他们正在构建需要获取金融数据授权访问、并依赖可信身份基础的智能体。

Plaid Protect 的反欺诈平台在 2026 年初的测试中,检测出的欺诈尝试比同类身份验证工具多出 50%。

Plaid Bank Intelligence 则携 Retention Score 及即将推出的 Primacy Indicators,把客户流失预测能力反向卖给银行。

Plaid 正被重新定价为全球最大的、带授权的金融交易数据语料库。

它不是一条数据管道——数据管道从来都是廉价品。真正的资产,是构筑在其之上的智能,而 AI 原生客户的占比,正是这一论点最有力的佐证。

一个典型案例,是它与 Perplexity 的集成——共同打造一个完整集成的个人财务管理"计算机"。我们何其怀念 Mint.com!（2006 年诞生的美国国民级个人记账 App）

Box 和 Plaid 站在同一条赛道的同一侧。

两家都在零利率(ZIRP)时代被按"SaaS 霸主"的逻辑定价,目睹估值腰斩,如今正按一套全新的逻辑被重新承销——非结构化内容金库,以及带权限的数据网络,是 V2 时代企业可被智能体读取的底层基质。

V3 版本是编排——"单人公司"诞生

Sam Altman 与其他科技 CEO 之间有一个赌局,押注第一家"十亿美元规模的单人公司"将于何年诞生。

Dario Amodei 将其在 2026 年内出现的概率定在 70% 到 80%,并点名了三个领域:自营交易、开发者工具、自动化客户服务。

红杉(Sequoia)正在调整投资承销模型,把"智能体杠杆(agentic leverage)"即人均收入作为首要信号。Y Combinator 早期批次的入孵公司,95% 的代码已由 AI 生成。

事实上,已经有公司凭借 AI 创造出惊人的经济杠杆。

在这种公司里,CEO 化身为"智能体编排者(agent orchestrator)",在一个巨型驾驶舱中调度无数 AI 智能体。

组织架构图,变成了一张可外包给机器执行的业务流图。劳动力预算,变成了算力预算。

这类公司的初代形态,将栖身于狭窄的领域——自营交易、开发者工具、具备网络效应的细分消费软件。这些场景里工作完全数字化、监管轻、信任成本低。

它们会很脆弱，因为所有单点失效系统都脆弱。

它们也难以打入受监管的企业市场,因为在那里,合同上的姓名和那张脸,本就是结构性的存在。

但这种公司,已经出现了。

每一次技术变革,都会摧毁上一个范式视为关键的角色——"computer(早年人工计算员)"、生产线工头、项目经理、中层管理者。

而那些率先弄清"经济组织新形态"的公司,往往因为先动而获得巨额回报。

举个例子:亚马逊的"双披萨规则",以及它在百万员工规模下仍保持创新能力,本身就是一道护城河。

我们最终会落在"单人公司"还是"零人类公司",并非真正的问题。

当下,我们仍处于数字化转型的进程之中,而沿着这一脉络在全经济范围内交付价值,将带来数千亿美元的回报。

真正的问题是:谁能在今天拥有或构建出正确的 AI Harness,谁就能为 2026 年的公司设计出正确的组织架构图。

这意味着,升级这具企业超级有机体,让它继续战斗下去,再活一天。

但愿,我们人类也能从中得偿所愿。

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