文 | 陈松

管理学者们发现，每一次生产力的换代，最后都会推动组织结构图的变化。AI时代，同样如此。

11月12日，百度世界2026现场，李彦宏对面坐着一位特殊的采访者——数字人希加加。“我这样的数字人，能当CEO吗？”问题带着点俏皮。

李彦宏笑着摇头：“不能。一个组织、一个公司，甚至一个人，都有它存在的理由，那就是它的mission和vision。”他说，AI可以做CEO的“思考伙伴”，帮着提升效率、给点灵感，又补了一句，“先不要想着取代我，我们各自发展自己的就好。”

被追问“组织里最核心的是什么”，李彦宏答得干脆：“最核心的其实还是人。”哪怕那些想象中最难的工作，正一件件交给AI。

从1855年铁路公司那张树形图开始，组织结构每一次重画，背后都是工具换了一代：铁路逼出科层制，互联网逼出扁平化。

如今换上来的，是一台被称作“新电机”的AI。电机已经转了起来，旧厂房还装得下吗？

李彦宏的回答是，连厂房一起重盖，他给这间AI时代的新厂房，起名叫智能组织。

在大会现场能感觉到，百度正在进入一个更加笃定的阶段。

1、旧地图，找不到新大陆

科层制解决了工业时代的难题——让成千上万的人像机器零件一样稳定协作，代价是固定的边界和层层审批，组织越庞大，转身越慢。

到了互联网时代，贝佐斯用“两块披萨就能喂饱一个团队”的规矩，把大树拆成一丛反应灵敏的灌木，组织的主题从“如何管控”转向“如何敏捷”。

过去无论树形还是灌木，组织的对象始终是人，所有管理理论都在回答“如何更高效地组织人”；AI时代，第一次有了非人的成员。

全球的咨询公司和科技巨头，几乎同时意识到了这件事。

麦肯锡提出“智能体组织”，BCG干脆主张“为AI重新设计公司”；Gartner的预测更直接——到2030年，一半的IT运维组织会因为智能体而重组，而眼下超过90%还没准备好。

在李彦宏的判断里，这些来自不同机构的声音其实指向同一件事：光有更强的工具不够，得让组织本身跟上。

这些研究几乎同时指向同一个尴尬的现实。

微软把它叫作“企业AI转型悖论”：员工已经用AI提升了个人效率，业务流程、协作方式和评价机制却停在原地，组织没有发生太大变化。

世界经济论坛的数据更直白——2025年全球AI投资超过2500亿美元，只有25%的企业表示AI带来了变革性影响。德勤的调查里，真正实现跨职能多智能体规模化编排的组织只有15%，尽管74%的管理者相信，未来四年近一半的业务流程都要围绕智能体重写。

钱花了，工具也用上了，预期中的生产力却没有如期到来。问题已经不在工具够不够强，而在装工具的那间厂房，还是按老图纸盖的。旧地图，找不到新大陆。

但是，新图纸却不会自己出现。

当咨询公司还在写书、机构还在做预测，已经有企业把自己当成了第一张草稿纸。

2、李厂长要盖“新厂房”

不少人叫李彦宏“李厂长”。这个称呼在今年有了更实在的意味——他要操心的，已经不只是某一条产线，而是为AI时代重新盖一间厂房。

这间厂房并非今年凭空冒出来。

2025年百度世界，他讲“内化AI能力”，强调真正的内化发生在组织层面，而不是个人层面；2026年5月的Create大会，他讲组织的自我进化，提出“人与智能体混合编队”，同时拿出DAA（日活智能体数）这把新尺子，主张别再盯着Token消耗，要看智能体实际完成了什么；到今年的百度世界，这些思考收拢成一个明确的词——智能组织。

按照他的定义，这是一种不同于通行科层制的、AI原生的组织体系。他十年前就把AI称作“新电能”，今年补上的，是后半句。

“如果说，人工智能是新电能；那么，智能组织就是AI时代的新厂房，是生产力真正发生的地方。”在他的叙述里，AI技术的上游是能源，下游是组织能力；AI之所以没有产生预期的经济效益，正是因为大多数企业只是更换了电机，却还没有重新设计工厂。

这不是修辞上的巧合，而是那条百年规律在AI时代的落点。这间新厂房怎么盖，李彦宏讲了组织进化三原则。

“打破岗位边界，释放组织活力。”岗位是工业时代的单元，任务是智能时代的单元，未来的组织是一张随任务流动的网。李彦宏的判断是：岗位不会消失，但会收敛为两类——一类是Builder，负责创造新东西；一类是Seller，负责人与人之间的沟通、情感与信任。

“沉淀隐性知识，构建组织智能。”经验只存在员工脑子里，就只是个体能力；显性化、沉淀到公司平台上，才构成组织智能。用李彦宏的话说，这种能力“抄不走、挖不动、买不来”，才是真正的护城河。

“设计流程闭环，推动组织进化。”李彦宏给出一个公式：可衡量＋Looping＝持续进化。任务执行、结果反馈、方法修正形成闭环，公司由此变成由无数Loops组成的高度自动化组织，一个不断学习和进化的系统。

三条原则背后，是李彦宏看到的三个现实机会：企业势能被放大，这是轻资产运营；企业独有的知识和文化沉淀成壁垒，这是新护城河；当创新在全组织并发，新的市场更可能自己冒出来。

3、答案已经在真实的组织里生长

判断一个新范式是否成立，从来不看它讲得多漂亮，而看有没有人真的在它身上跑出了结果。百度先拿自己做了实验。

一个叫FDE（前沿部署工程师）的角色，正在业务一线自己发展出来的。

过去百度智能云的业务是前线、交付、产研三段接力，三段之间总有损耗；FDE把这三件事打通在一个人身上，既懂行业、又能落地、还会推产品，如今已经在金融、能源、制造、汽车、政务等行业，落地了一百多个场景。

更直观的变化写在数据里。

过去一年，百度内部日活智能体数从日均0.5万涨到3.7万，涨了六倍多；智能体完成的有效任务，从每周8.4万个涨到一周超过100万个；公司已建起4300个Workspace，沉淀的组织Skill超过2万个。

那个十来个人做出的AI助手dodo，上线七个月覆盖了99%的正式员工，推动三百多个企业平台完成AI友好化改造，今年摘得百度最高奖和百万美金。

这些故事之所以能在数万人的公司里跑通，靠的不是某一个孤立的工具，而是底下那套“芯—云—模—体”的全栈底座。

这套底座里，模型是最关键的一层，直接决定智能体有多聪明、能跑多久、成本多高。

百度发布大模型交易平台词元所，折射出模型产业正在经历的重要转变：竞争重点从模型有没有，逐步转向模型好不好、稳不稳定、值不值得采购。

词元所上线一个月，入驻资源超100个，日均调用超5000万次，日均Token超7000亿。比规模更值得关注的是，模型真实性核验、服务质量抽检和供应商信用评级开始成为独立的市场需求。

文心5.5 Flash Preview，把长上下文、推理速度和成本压到新的平衡点：支持最长100万Token上下文，每秒生成超过200个Token，足以支撑智能体长时间、高频地自主运转。

应用模型方面，文心闪电深度思考模型与文心一镜微表情大模型正式发布，同步上线百度智能云千帆平台，面向企业客户及合作伙伴开放 API 服务。

针对模型越来越多、企业却“不敢选、不敢用”的痛点，百度还推出大模型交易平台词元所，主打验真与征信，上线一个月入驻资源已超100个。

模型之下，昆仑芯P800已交付多个万卡集群，百舸6.0把算力平台升级成“智能工厂”，本次大会亮相的1024卡天池超节点实现全栈国产；模型之上，百度搭子、库库、一镜、伐谋四大智能体全面升级。四层相互反馈，本身就是一个大的Loop。

走出百度，这套机制开始在更传统的行业里接受检验。

南方电网总调把搭子落地为“天璇伙伴”，学习上万条历史故障数据，把老师傅的研判经验沉淀成可复用的知识，故障分析效率提升12倍，已在广西14个地市、112个县铺开。

海高激光的生产线上，伐谋把工艺专家分配机械臂轨迹的经验，转化成可重复使用的算法，多台机械臂的防碰撞和排程，不再只依赖少数几个人。

这里也能看出百度与其他全球方案的真正差异。

微软讲的是组织该长什么样，麦肯锡讲的是组织该怎么设计，百度想讲的，是组织怎么自己长出来。微软同样投入25亿美元、组建约6000人的前沿部署团队，直接嵌入客户企业；而百度的底气在于“芯—云—模—体”全栈自研，组织级的闭环才真正跑得通，而不是靠采购一堆第三方工具拼在一起。

一百七十年前，铁路公司的那棵树，定义了工业时代公司的模样。一百七十年后，重新定义公司的机会，正落在率先把AI变成组织能力的企业身上。

而那场数字人采访其实已经给出了最好的注脚：AI能当思考伙伴，却取代不了使命和愿景；最难的活交给机器，最核心的依然是人。

技术越是向前，人的判断、创造与连接，反而越被放大。当人与智能体并肩协作，一种更轻盈、也更能激发人的公司形态，正从图纸走向现实。它始于百度，更属于所有敢于重画组织图的中国企业。

一个新的组织时代，已然启幕。