《蒸汽、鋼鐵和無限心智》讀后感

Notion創始人Ivan Zhao寫了一篇《蒸汽、鋼鐵和無限心智》，讀來振聾發聵。

文章首先還是基于喬布斯當年提及的那個著名例子，人類的強大是因為發明了工具并掌握了工具，在有了自行車以后，人類的移動效率，居于所有動物之首。

而當年的個人電腦，就是人類大腦的自行車。

但是，在如今的AI時代，Ivan Zhao認為我們卻還在“信息高速公路上費力地蹬著自行車”。

首先，現在的人，早就不應該自己寫代碼了，比如Notion的聯合創始人Simon，原本是硅谷所謂的10x coder，如今十指不沾“陽春碼”，只是每天同時指揮著3-4個coding agents干活，他自己則成了一個30-40x coder。

他自己可以走開吃飯，去開會或者什么的。

人，只需要在某幾個關鍵杠桿點leveraged points，把控AI的工作流即可。

但僅僅只是這樣，又是不夠的。

因為過去的思維局限，我們沒有將AI真正融入生活和工作的每個角落。

工業革命初期，在蒸汽機剛剛發明出來的時候，紡織廠就最先用上了，但是因為過去的紡織廠都是依賴水力，通過水車驅動，所以一定要建立在河流湖泊的附近。

所以，這些最早用上蒸汽機的紡織廠們，依然選擇把廠建在靠近水源的地方。

結果就是，生產力的提升十分有限。

真正的突破，發生在有一部分紡織廠主突然意識到，現在，我們何必還造在水邊呢？我現在用不著水力了啊，我可以直接建在其它三種地方：第一，離原材料近的地方，拿來直接生產；

第二，離港口近的地方，做完直接送出去；

第三，離廉價勞動力近的地方，大幅減少人力成本。

其實還有后來，當電力普及后，工廠主進一步去中心化，摒棄了單一的中央傳動軸，轉而在工廠各處為不同的機器配置小型電機（未來個人手機和眼鏡里的小參數模型？）。

也就是說，工具的出現，使得解耦decouple也同步發生了，原本必須一起做的事，現在大可不必了。

如今的AI時代，似乎也是如此，大家用上了更先進的工具：大語言模型（蒸汽機），卻依然把廠房建在水邊。

在 Notion，除了 1,000 名人類員工意外，現在還有 700 多個agents 在處理重復性工作，比如周報，比如會議紀要（能夠復用的隱性知識），客服問題，新員工入職手續和相關培訓，都可以用AI完成。

公司作為一種組織形式，始終存在著隨著規模增大，效率衰減的問題。為了避免衰減，公司不得不開始細化分工，并找更多人專門處理效率衰減問題，但這進一步造成了規模的臃腫。

當年有篇非常標題黨的文章：今日頭條張一鳴，10年面試2000人,我發現混得好的人,全都有同一個特質。

不過這標題至少說明了一件事，創業公司的founder，自己就可以甚至就應該是首席人力資源官。

但是，這在創業初期還可行，如果公司真的做大了，后來就不得招專門的人來做這事，但本身這堆管招人的HR們，也成了組織臃腫的一部分。

人類很早就會蓋樓了，但用木頭蓋樓可能就兩三層，后來有了鐵，大概能到六七層，但再蓋上去，下面的樓就承受不住上面樓的重量了，直到有了鋼鐵，摩天大樓才逐步出現。

AI ，可以成為組織架構中的“鋼鐵”，它可以跨越工作流，維持上下文，并在需要時摒棄噪音。

具體的員工，不應該再寫任何任何形式的周報和會議紀要了，AI會在你每天做事和開會的過程中，就幫你自動寫好了。每周兩小時的對齊會議（Alignment meeting），可以變成五分鐘的異步評審async review。以前需要三級審批的高管決策，可能只需幾分鐘就能完成。

Notion創始人的展望是，未來會有包含數千個智能體和少量人類的“大公司”，那是跨越時區、不分晝夜連續運行的工作流，只需保留“恰到好處”的人類介入，介入那幾個leveraged points，便能搞定大部分工作，自動生成決策并進行review。

當然，這會更快，杠桿率更高，但在起初也會讓人感到迷茫。

習慣了舊有工作流的老登員工大概會想，那我的價值是什么呢？我本來就只是擅長寫PPT、周報和向上管理啊。

哦，還有微信拉群。

原本的周會、季度預算、年度績效回顧——這些舊有的節奏，不再有意義。新的節奏將會涌現，我們會失去一些清晰度，但會獲得規模和速度。

臉書的小扎，前幾天財報電話會議后說，2026年開始，AI會再度驚人地改變人類的工作習慣，他看到一個聰明人配上AI工具，就能完成過去需要一整個大團隊才能完成的工作，一個會用AI工具的人與不用AI工具的人之間的生產效率差異大得驚人（big delta between）。

那么我想，如果繼續朝著這個方向房展，那么未來會出現兩種極端情況。

一種，是一般普通公司的平均人數更少，公司內agents比人多，但是，會有超級大型公司的出現，員工數比現在最大的科技公司還多10倍，因為AI工具會讓組織效率衰減變弱。

以及另一種，最終的最終，真正只有一個人的公司，市值超過1萬億美金。