来源：公众号 然不，作者：然不

Hinton 说人是一个低功耗的，单线程学习的动物。这是和 AI 的显著区别。人的审美，也是某种低功耗的表现。单线程机制让我们易于沉迷，这一点在 AI 上很难。那低功耗机制的来源是什么？或许是人生苦短，及时行乐。前者有限化了资源，后者则是将多巴胺明晰为奖励机制。

上下同欲者胜。——《孙子兵法·谋攻篇》

所谓上下同欲，在说一个组织，如果从上到下所有人目标一致、意志统一，在兵法上更有胜率。

这是人类最早的一批管理学金句。从硅谷到中国商业界，《孙子兵法》极其流行，很多企业家常常引用这句话。

制度管的是行为，不是认知。文化需要漫长的浸润和运气。激励对齐的是利益，不是理解。CEO 开完一场会，走出会议室，信息就已经在衰减了——VP 记住了 80%，总监消化了 60%，一线听到的可能只剩 40%。等真正传到执行层，面目全非是常态。

在过去，什么样的组织达成了更好的上下同欲，便收获了更高的运营效率 —— “铁军” 称号由此而来。完美的”上下同欲”，在人类组织里更像是一颗北极星——始终在那儿，始终够不着。但今天，一切似乎在悄然变化。

软件，为何而生

从 “缘起” 看：

这个世界为什么需要软件？

答案其实很朴素。人需要协作，协作需要结构，结构需要工具来承载。Excel 承载了数据协作，Email 承载了信息传递，ERP 承载了流程管控，Workspace 承载了知识共享。

所有的 SaaS，剥开花哨的功能列表，底层都在做同一件事：帮一群人在一个组织里更高效地一起干活。人有多少弱点在协作中被放大，就有多少痛点催生软件的需求。

换句话说，软件是为”人组成的组织”而造的。

这个前提太自然了，以至于没人觉得需要说出来。2011 年 Marc Andreessen 在《华尔街日报》写下那句著名的”Software is eating the world”，本质上也是在说这件事——软件之所以吞噬世界，是因为世界上到处都是需要协作的人类组织，而软件是目前为止最高效的协作结构。

AI Native：或许是过渡形态？

过去两年，AI Native 是一个热门叙事。

逻辑直白：一方面，传统软件的交互范式限制了 AI 的能力。让 AI 在下拉菜单和表单里工作，有点像让一个作家只能用填空题写小说。另一个本质是，传统软件底层的数据结构，或是文件格式，限制了 AI 的发挥空间 —— 这些不是 AI 熟悉的 “母语”。

于是出现了一批新产品，从 AI 的能力出发，重新定义形态，谓之 AI Native。Figma 是传统的，Lovable 是 AI Native 的。Photoshop 是传统的，Midjourney 是 AI Native 的。前者让人手动操作每一个细节，后者让 AI 直接生成。范式确实不同。

AI Native SaaS 比传统 SaaS 更好地释放了 AI 的能力。这非常好。

但是，它会不会只是一个过渡形态？我们今天看到的优秀 AI Native 软件，它本质上仍然在回答一个旧问题——怎么让人用得更好？

如果真有 1 人独角兽公司

试着想象一家不远的未来的公司。

创始人一个人。销售是 AI Agent，内容营销是 AI Agent，数据分析是 AI Agent，客户成功是 AI Agent，项目管理也是 AI Agent。

听起来激进，但其实今天已经有雏形了。有团队让 AI 每天自动扫描行业动态，交叉比对产品路线图，输出竞品分析备忘录——这本质上就是一个初级 PM 的工作。有团队让 AI 每晚从数据库拉数据生成日报，把业务指标和代码提交交叉分析，直接定位转化率下降的原因——大多数人类数据分析师不会去翻 Git log，但 AI 什么都读。

这些不是概念验证。它们每天在跑，产出真实的决策依据。

如果这个趋势继续下去，一个自然的问题就浮出水面了：这家公司用的软件，到底是给谁用的？

人只有一个，AI 有二十个。

或者，组织里有五个人，但 AI 有一百个。

当一款软件的绝大多数”使用者”是 AI，继续按照”人怎么用得顺手”来设计它，是不是有什么地方不太对？

从”AI Native”到”AI Lives”

顺着这个思路往下走，会遇到一个有意思的分叉。

“AI Native”讲的是产品怎么造——从 AI 的能力出发设计，而不是在旧软件上打补丁。但它的核心用户仍然是人。AI 是增强人的手段——更智能的助手、更快的生成器、更聪明的搜索。人还是主人，AI 是客人。

但如果组织的大部分成员都是 AI Agent，那软件的核心用户就不是人了。是 AI 本身。

这时候需要的不是”AI Native”的软件，而是AI Lives的软件——AI 住在这里。

区别在哪？AI Native 是一种设计哲学——为 AI 而造。AI Lives 是一种存在状态——AI 不是被调用的，不是被唤醒的，它们就驻扎在这个空间里，24 小时在岗，有自己的记忆、自己的工具、自己的工作节奏。它们不是这个空间的访客，它们是原住民。Lives，既是”居住”，也是”生命”。

这种情况下，人在系统里扮演的角色也变了。不是操作员，甚至不是传统意义上的”用户”。更像是 CEO——设愿景、定方向、做关键判断、拍板。

而 AI 原住民需要的东西，和人类用户截然不同：共享的上下文、明确的规则、清晰的目标、和彼此之间无缝的信息流通。

值得注意的是，这里说的不只是执行层。Manager 也可能是 AI。在一个 AI 为主体的组织里，人或许只需要占据一个位置——每一个独立业务中，最顶层的那个。

为人设计的软件和为 AI 原住民设计的软件，是两种完全不同的设计哲学。它们会长出非常不同的产品形态。

古老问题的新解

什么是“上下同欲”的反面？信息不对称。

销售不知道产品在想什么。产品不知道客户在骂什么。市场不知道销售在承诺什么。为了解决这个问题，人类发明了无数机制——周会、日报、OKR 对齐、跨部门 review、Chief of Staff 居中协调。花了巨大代价，效果始终有限。因为人天然有信息过滤、选择性记忆、理解偏差。

但如果所有 AI Agent 在同一个环境里工作呢？

它们读同样的文档，看同样的数据，遵循同样的规则。销售 AI 昨天和客户聊了什么，产品 AI 今天排优先级时能直接看到。数据 AI 发现了什么异常，客户成功 AI 能立刻关联到具体客户。

不需要开会同步。不需要”拉个群对齐一下”。上下文天然共享，信息天然流通。

一支人类带队的 AI 军团，上下同欲，各司其职。

如果上下同欲是默认值

OKR 试图让目标对齐。All-Hands 试图让信息对齐。企业文化试图让价值观对齐。入职培训试图让新人对齐。

这些都是近似解。人和人之间的认知隔阂，几乎是物理层面的——没办法把一个人脑子里的东西完整复制到另一个人脑子里。

但 AI 之间不存在这个问题。

如果一个创始人有一份清晰的企业愿景，只需要把它写进一份文件。所有的数字员工——销售、市场、产品、数据、客户成功——每一个 Agent 在每一次决策时，都会读到这份文件，并以此为行动准则。

不需要入职培训。不需要 All-Hands 宣讲。不需要担心有人理解偏差，有人没看。你的 AI 销售人员也不会因为绩效而动作变形。

写进 Context，就等于写进了每一个 AI 员工的底层逻辑。

坦率地说，人类历史上从来没有任何一个组织，真正做到过完美的”上下同欲”。理想之所以动人，恰恰因为它太难。

而在 AI 组织里，它不是一种成就，甚至不是一种努力。它只是一个默认状态。

SaaS 的下一个问题

如果以上的推演大致成立，那对 SaaS 行业来说，一个有意思的问题出现了。

AI Native SaaS，核心服务对象是人，解决的是人的协作问题。它是更好的工具。

但未来的 SaaS，也许不只是更好的工具。它可能更像一个操作系统——用来管理、编排、协调一群 AI Agent 的操作系统。人在其中的身份是 CEO 或是项目 Owner，不是用户。

老板用的飞书，不是你用的飞书。CEO 需要的界面极其简洁：业务全局视图、关键决策点、异常告警。不需要复杂的编辑器、看板拖拽、甘特图。因为执行的不是人。

我们为何要开发这样那样的内部工具和系统？还不如输出欲望，让 AI 员工向我们汇报结果。

AI Agent 需要的也不是界面，而是结构化的上下文、清晰的权限边界、顺畅的 Agent 间通信、以及可追溯的行为日志。

这将是一个新的软件设计范式：人机交互的体验更侧重人的管理和指挥需求，而机器交互的编排则是重要的顶层设计。

三步走，还是三个台阶

回看行业的演进，似乎能看到一个逐步深入的脉络：

第一步，给现有软件加 AI——做 Copilot、搞自动补全、加智能推荐。软件没变，AI 是锦上添花。

第二步，做 AI Native 的新软件——从零开始，用 AI 的能力重新定义产品形态。软件变了，但服务对象还是人。

第三步，也许才是真正的范式切换：不再问”软件怎么服务人”，而是问”软件怎么服务一个以 AI 为主体的组织”。

为人设计软件，想的是界面好不好用、流程顺不顺、学习曲线陡不陡。

为 AI 组织设计软件，想的是上下文结构够不够清晰、Agent 之间的信息流通够不够顺畅、人类 CEO 能不能用最少的时间做出最准确的判断。

这两种产品，可能从底层开始就不一样。

一种正在成形的可能

两千年来，组织的基本单元是人。所有的管理理论、协作工具、SaaS 产品，都建立在这个前提上。

这个前提正在被悄悄改写。

未来的组织，基本单元可能是 AI Agent。人是创造者、决策者、审判者——但几乎一定不是执行者。

而承载这种新型组织的软件，它可能需要从第一天就为 AI 的协作模式而生：

统一的上下文层，让所有 Agent 共享同一份”组织记忆”

灵活的角色定义，让人像招聘员工一样配置每个 AI 的职责

自然的 Agent 间协作，让信息在 AI 员工之间无缝流通

CEO 级的人类界面，让人只看最重要的、只管最关键的

如果真是这样，那它就不只是 AI Native SaaS 了。它更像是一个新的物种。

它服务的不是人的组织。它自身就在生长为一种组织。

而在这种组织里——

创造者把愿景写进 Context，所有数字员工共享同一个目标、遵循同一套规则、在同一个环境里无缝协作。没有信息衰减，没有认知偏差，没有阳奉阴违。

上下同欲者胜。

或许，我们更该关注，这是否是人类的胜利。