蒸汽、鋼鐵與腦力：AI 正在重寫“工作的物理結(jié)構(gòu)”和人類的生存方式

今天，我要給大家?guī)?lái)一個(gè)著名企業(yè)Notion創(chuàng)創(chuàng)始人 Ivan Zhao的一段精彩文章。

Notion Labs Inc. 是一家總部位于舊金山的生產(chǎn)力與協(xié)作軟件公司，意圖打造一個(gè)覆蓋個(gè)人、團(tuán)隊(duì)到企業(yè)的“全合一工作空間。用戶可以在同一個(gè)平臺(tái)上工作，它既是筆記工具，也是項(xiàng)目與流程管理系統(tǒng)、知識(shí)庫(kù)、協(xié)作平臺(tái)。很多用戶甚至把 Notion 稱為“個(gè)人/團(tuán)隊(duì)的第二大腦”。
該公司由 Ivan Zhao（CEO） 和 Simon Last（CTO） 于2013年在舊金山共同創(chuàng)立。

Ivan Zhao出生于中國(guó)，少年時(shí)期在新疆烏魯木齊，后隨母親移居加南大，并在哥倫比亞大學(xué)主修認(rèn)知科學(xué)與美學(xué)設(shè)計(jì)，Last 是計(jì)算機(jī)科學(xué)背景工程師，兩人希望打造一款高度自由、可定制、非技術(shù)用戶也能用好的工具。目前，Notion 的全球注冊(cè)用戶突破 1億，收費(fèi)用戶：超過(guò) 400萬(wàn)，2025 年收入約 5 億美元，估值超過(guò)100 億美元。
這樣重量級(jí)的人物其演講應(yīng)該不容小覷。我先分析，之后附上演講全文供各位參考。

19 世紀(jì)，人類掌握了蒸汽和鋼鐵。城市不再受限于河流，工廠不必依附水車，高樓開始突破重力的限制。那一刻改變的，不只是效率，而是整個(gè)社會(huì)的空間結(jié)構(gòu)與組織方式。

今天，AI 正站在同樣的位置上。
它并不是一個(gè)更好用的軟件，而是一種可以被規(guī)模化、被復(fù)制、被調(diào)度的腦力資源。

一、為什么我們總是低估技術(shù)革命的第一幕

每一次技術(shù)革命，都會(huì)先經(jīng)歷一個(gè)“看起來(lái)沒(méi)那么革命”的階段。

電話剛出現(xiàn)時(shí)，只被當(dāng)作一個(gè)能說(shuō)話的電報(bào)；
電影剛出現(xiàn)時(shí)，更只是被拍下來(lái)的舞臺(tái)劇；
這些革命性的發(fā)明，卻在開始時(shí)被人有意無(wú)意地忽視，當(dāng)作一個(gè)小創(chuàng)新。
今天的 AI，看起來(lái)更像是一個(gè)會(huì)聊天的搜索框。

這不是技術(shù)的問(wèn)題，而是人的問(wèn)題。
人類習(xí)慣用舊結(jié)構(gòu)理解新事物，我們總是透過(guò)后視鏡駛向未來(lái)。

于是，大多數(shù)公司現(xiàn)在做的事，本質(zhì)上是：
把 AI 硬塞進(jìn)舊流程，指望它自然帶來(lái)效率提升。

歷史告訴我們，這種方式幾乎一定會(huì)失敗。

二、真正的變化，先發(fā)生在個(gè)人身上

最早發(fā)生變化的，從來(lái)不是“普通崗位”，而是站在效率極限上的那一小撮人。

在硅谷，一些頂級(jí)工程師已經(jīng)很少親自寫代碼了。他們的工作，更像是在指揮多個(gè) AI 智能體：
誰(shuí)負(fù)責(zé)拆任務(wù)，誰(shuí)負(fù)責(zé)生成方案，誰(shuí)負(fù)責(zé)驗(yàn)證結(jié)果。

人類從“執(zhí)行者”，變成了“調(diào)度者”。

這背后的轉(zhuǎn)變非常關(guān)鍵：
AI 并不是在放大你的雙手，而是在外包你的思考過(guò)程。

過(guò)去幾十年，知識(shí)工作者就像騎著自行車在信息高速公路上前進(jìn)；而現(xiàn)在，有人已經(jīng)坐進(jìn)了汽車。
那你呢？

三、為什么“多數(shù)人”暫時(shí)還沒(méi)感受到質(zhì)變

但問(wèn)題是：
為什么這種變化還沒(méi)有大規(guī)模發(fā)生？

答案并不復(fù)雜，只有兩個(gè)結(jié)構(gòu)性障礙。

第一，是上下文碎片化。
真實(shí)的知識(shí)工作，并不集中在一個(gè)系統(tǒng)里，而是散落在會(huì)議、聊天記錄、文檔、表格，甚至某個(gè)人的記憶中。
目前，負(fù)責(zé)把這些碎片拼起來(lái)的，仍然是人。

第二，是結(jié)果不可驗(yàn)證。
代碼好不好，可以測(cè)試；
戰(zhàn)略對(duì)不對(duì)、管理有沒(méi)有效率，卻很難用統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)衡量。

這決定了一個(gè)事實(shí)：
AI 短期內(nèi)不會(huì)取代人，而是迫使人升級(jí)。

四、AI 對(duì)組織的意義，遠(yuǎn)大于對(duì)個(gè)人的意義

如果說(shuō) AI 對(duì)個(gè)人的影響是“交通工具升級(jí)”，
那它對(duì)組織的影響，更像是鋼鐵對(duì)建筑的意義。

在沒(méi)有鋼鐵之前，建筑依賴承重墻，高度、空間、形態(tài)都受到嚴(yán)格限制；
鋼鐵出現(xiàn)后，結(jié)構(gòu)被重新定義，高樓與開放空間才成為可能。
人們聚集的生活方式也才發(fā)生系統(tǒng)的改變。

在組織中，人類溝通本身，就是“承重墻”。

會(huì)議、審批、層級(jí)——這些并不是管理失誤，而是信息傳遞效率有限的必然結(jié)果。

AI 的真正價(jià)值，在于它可以成為組織的“結(jié)構(gòu)件”：
連續(xù)運(yùn)轉(zhuǎn)、不依賴情緒、低成本同步信息。

這意味著，公司第一次有可能在不犧牲效率的前提下持續(xù)擴(kuò)張。

五、歷史給過(guò)我們一個(gè)明確的警告

蒸汽機(jī)出現(xiàn)后的很長(zhǎng)一段時(shí)間，工廠主只是把水車換成蒸汽機(jī)，其余一切照舊。
結(jié)果是：生產(chǎn)率提升有限。

真正的爆發(fā)，發(fā)生在他們意識(shí)到——
可以不靠河流選址，可以圍繞動(dòng)力重新設(shè)計(jì)工廠。

今天的大多數(shù) AI 應(yīng)用，也依然停留在“換動(dòng)力、不改結(jié)構(gòu)”的階段。

這也是為什么很多企業(yè)一邊高喊 AI，一邊感受不到實(shí)質(zhì)改變。

六、當(dāng)“組織規(guī)模”這個(gè)概念開始失效

已經(jīng)有公司在做不同的嘗試。

在一些前沿組織里，AI 智能體的數(shù)量，已經(jīng)接近甚至超過(guò)人類員工。
它們處理重復(fù)事務(wù)、沉淀知識(shí)、維持系統(tǒng)運(yùn)轉(zhuǎn)；
人類則負(fù)責(zé)判斷方向、設(shè)定目標(biāo)、做價(jià)值取舍。

這會(huì)帶來(lái)一個(gè)顛覆性的結(jié)果：
員工人數(shù)，將不再是衡量企業(yè)能力的核心指標(biāo)。

未來(lái)的企業(yè)，更像是：
少量人類決策核心 + 大規(guī)模 AI 執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)。

七、我們正在用“失序”換取“自由”

從佛羅倫薩那樣的可步行城市，到東京、重慶這樣的超級(jí)都市，人類用復(fù)雜性換來(lái)了規(guī)模、機(jī)會(huì)與速度。

知識(shí)經(jīng)濟(jì)也將經(jīng)歷同樣的過(guò)程。

傳統(tǒng)的工作節(jié)奏——周會(huì)、季度規(guī)劃、年度目標(biāo)——很可能會(huì)逐漸失效。
新的節(jié)奏尚未成形，但方向已經(jīng)明確：
更快、更連續(xù)、更少人為摩擦。

這必然會(huì)帶來(lái)不適，但也意味著前所未有的釋放。

別再把 AI 當(dāng)“副駕駛”

真正危險(xiǎn)的，不是 AI 太強(qiáng)，而是我們?nèi)栽谟门f世界的邏輯理解它。

AI 不是一個(gè)幫你完成任務(wù)的副駕駛，
它更像是一種新的基礎(chǔ)材料——
就像鋼鐵、蒸汽、電力那樣，最終會(huì)重塑工作的“物理結(jié)構(gòu)”。

當(dāng)腦力本身可以被規(guī)模化、被復(fù)制、被調(diào)度，
我們面對(duì)的，將不是“要不要用 AI”，
而是一個(gè)更根本的問(wèn)題：

你準(zhǔn)備好在一個(gè)“無(wú)限心智”的時(shí)代，重新定義人的位置了嗎？

以下是該篇博客文章的中文翻譯版

蒸汽、鋼鐵與無(wú)限心智

作者 | Ivan Zhao
來(lái)源 | Notion 官方博客
發(fā)布日期 | 2025 年 12 月 22 日

每一時(shí)代都由其奇跡材料塑造

每個(gè)時(shí)代都被一種奇跡材料塑造。鋼鐵鍛造了鍍金時(shí)代（Gilded Age）。半導(dǎo)體點(diǎn)亮了數(shù)字時(shí)代。而如今，AI 以“無(wú)限心智”（Infinite Minds）的形式到來(lái)。如果歷史能教會(huì)我們什么，那就是：誰(shuí)掌握了這種材料，誰(shuí)就將定義這個(gè)時(shí)代。

19 世紀(jì) 50 年代，安德魯·卡內(nèi)基還是在匹茲堡泥濘街巷中奔跑的電報(bào)少年。當(dāng)時(shí)每十個(gè)美國(guó)人中有六個(gè)是農(nóng)民。兩代人過(guò)去之后，卡內(nèi)基和他的同輩塑造了現(xiàn)代世界：馬車讓位于鐵路、燭光讓位于電力、生鐵讓位于鋼。

從那時(shí)起，工作的重心從工廠轉(zhuǎn)向辦公室。如今，我在舊金山經(jīng)營(yíng)一家軟件公司，為數(shù)百萬(wàn)知識(shí)工作者打造工具。在這座科技之城，人人都在談?wù)撏ㄓ萌斯ぶ悄埽ˋGI），但全球二十億桌面工作者中的大多數(shù)尚未真切體驗(yàn)到它的影響。知識(shí)工作在不久的未來(lái)會(huì)變成什么樣？當(dāng)組織結(jié)構(gòu)圖開始吸納那些永不休眠的心智，會(huì)發(fā)生什么？

為何未來(lái)常披著過(guò)去的外衣

未來(lái)之所以難以預(yù)測(cè)，是因?yàn)樗偸莻窝b成過(guò)去。早期的電話通話聽起來(lái)像電報(bào)；早期的電影看起來(lái)像被攝錄下來(lái)的舞臺(tái)劇。正如傳媒理論家馬歇爾·麥克盧漢所說(shuō)：“我們總是透過(guò)后視鏡駛向未來(lái)。”而今天最流行的 AI 形式，看起來(lái)仍像過(guò)去的谷歌搜索框那樣——只是帶了一個(gè)聊天界面。

我們正深陷于這種每一次技術(shù)范式更替都會(huì)經(jīng)歷的不適過(guò)渡期。下一個(gè)階段會(huì)是什么？我沒(méi)有全部答案。但我喜歡用一些歷史隱喻來(lái)思考 AI 如何在不同尺度上工作：從個(gè)人，到組織，再到整個(gè)經(jīng)濟(jì)體。

個(gè)人：從自行車到汽車

最早的變化可以在知識(shí)工作“大祭司”——程序員身上看到。我的聯(lián)合創(chuàng)始人 Simon 曾是我們所謂的“10× 程序員”，但如今他很少親自編寫代碼了。走過(guò)他的工位，你會(huì)看到他同時(shí)指揮著三到四個(gè) AI 編程智能體。它們不僅輸入更快，而且能思考。這樣，他成了大約 30–40× 效能的工程師。他在午飯前或睡前排好任務(wù)隊(duì)列，讓它們?cè)谒x開時(shí)工作。他已經(jīng)變成了一位無(wú)限心智的管理者。

1970 年代《科學(xué)美國(guó)人》關(guān)于運(yùn)動(dòng)效率的一項(xiàng)研究啟發(fā)了史蒂夫·喬布斯提出著名的“大腦的自行車”隱喻。自那以后幾十年，我們?cè)谛畔⒏咚俟飞喜煌２戎_踏板。然而今天，大多數(shù)知識(shí)工作依然是人力驅(qū)動(dòng)——就好像我們?cè)诟咚俟飞向T自行車一樣。

借助 AI 智能體，像 Simon 這樣的知識(shí)工作者已經(jīng)從“騎自行車”過(guò)渡到“開汽車”。但要讓這種跨越在更大范圍內(nèi)發(fā)生，還必須解決兩個(gè)主要問(wèn)題：

一是“碎片化的上下文”。 編程任務(wù)通常有一個(gè)固定位置：IDE、代碼庫(kù)、終端。可大多數(shù)知識(shí)工作分散在幾十個(gè)工具之中——Slack 對(duì)話、策略文檔、上季度指標(biāo)、存在于某個(gè)人頭腦中的機(jī)構(gòu)記憶。如今人類是把這些碎片整合起來(lái)的“膠水”。只有把這些上下文合并起來(lái)，AI 才能真正發(fā)揮作用。

二是“可驗(yàn)證性缺失”。 代碼可以通過(guò)測(cè)試和錯(cuò)誤來(lái)驗(yàn)證。因此模型制作者可以用它來(lái)訓(xùn)練 AI 更好地寫代碼。但如何驗(yàn)證一個(gè)項(xiàng)目是否得到良好管理？如何判斷一份戰(zhàn)略備忘錄是否優(yōu)秀？我們尚未找到一種能讓 AI 在通用知識(shí)工作中持續(xù)改進(jìn)的方法。這意味著人類仍需監(jiān)督、指導(dǎo)并展示什么才是好的成果。

曾經(jīng)的《紅旗法案（Red Flag Act）》要求在汽車行駛前必須有一個(gè)人舉紅旗在前面走——這是一個(gè)不理想的“人在循環(huán)中”的例子。在編程的實(shí)踐中我們也學(xué)到了類似一課：我們不希望人類檢查每個(gè)細(xì)節(jié)，而應(yīng)站在更高的層面去監(jiān)督整個(gè)過(guò)程。一旦上下文整合完畢、工作可驗(yàn)證，那么數(shù)十億工人就能從“騎自行車”進(jìn)化到“開汽車”，進(jìn)而邁向“自動(dòng)駕駛”。

組織：AI 是組織的鋼鐵

鋼鐵既堅(jiān)固又具延展性，有了它，框架可以更輕、墻壁可以更薄，建筑可以高聳數(shù)十層。AI 在組織中扮演著相似的角色——它有能力貫穿整個(gè)工作流程，并在需要時(shí)提供清晰的決策依據(jù)，而不是噪音。這樣人類的溝通不再是“承重墻”。

舉例來(lái)說(shuō)，每周兩小時(shí)的會(huì)議可以壓縮成五分鐘的異步復(fù)盤。過(guò)去需要三級(jí)審批的決策可能只需要幾分鐘就能完成。公司可以真正實(shí)現(xiàn)規(guī)模擴(kuò)張，而不會(huì)出現(xiàn)我們以前認(rèn)為不可避免的效率退化。

工業(yè)革命早期，工廠主最初只是將蒸汽機(jī)替換掉水車，而其他一切照舊。這并沒(méi)有帶來(lái)顯著生產(chǎn)率提升。真正的突破出現(xiàn)在他們意識(shí)到：可以完全擺脫河流依賴，在靠近工人、港口和原材料的地方建造更大的工廠，并圍繞蒸汽機(jī)重新設(shè)計(jì)工廠布局。隨后的電力時(shí)代更進(jìn)一步，將小型電機(jī)放在工廠每臺(tái)機(jī)器旁，而不再依賴中央動(dòng)力軸。生產(chǎn)率隨之爆發(fā)性增長(zhǎng)。

我們今天仍停留在用“水車換蒸汽機(jī)”的階段。大多數(shù)企業(yè)僅僅把 AI 聊天機(jī)器人硬性附加在現(xiàn)有工具上，并未重新思考組織如何運(yùn)作。當(dāng)舊有約束消失、公司可以依賴“無(wú)限心智”晝夜無(wú)休地運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)，組織究竟會(huì)是什么模樣？這是我們需要去想象的問(wèn)題。

在 Notion，我們一直在進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。除了大約 1000 名員工之外，我們還有 700 多個(gè) AI 智能體在處理重復(fù)性工作。它們記錄會(huì)議紀(jì)要、回答問(wèn)題并整合“部落式知識(shí)”；處理 IT 請(qǐng)求并記錄客戶反饋；幫助新人適應(yīng)福利制度；撰寫每周狀態(tài)報(bào)告，讓人們不再需要重復(fù)復(fù)制粘貼。這僅僅是起步——真正的收益取決于我們的想象力與慣性。

經(jīng)濟(jì)：從佛羅倫薩到東京

我們?cè)檬^和木頭建造了佛羅倫薩。那是一座可在四十分鐘內(nèi)徒步穿越的城市。鋼鐵、蒸汽與電梯出現(xiàn)之后，城市被重新塑造：東京、重慶等超級(jí)大都市崛起，成為高密度、高速度的復(fù)雜生態(tài)系統(tǒng)。它們令人迷失，卻也提供更多機(jī)會(huì)與自由。

類似地，當(dāng) AI 智能體大規(guī)模被引入工作流程——跨越時(shí)區(qū)、晝夜運(yùn)行、與人類深度協(xié)作——知識(shí)經(jīng)濟(jì)將經(jīng)歷類似的變革。傳統(tǒng)的工作節(jié)奏（比如周會(huì)、季度規(guī)劃、年度考核）或許不再適用；取而代之的是一種全新的節(jié)奏，一種尚未被命名的工作范式。我們也許會(huì)失去一些熟悉的秩序，但我們將收獲前所未有的規(guī)模與速度。

結(jié)語(yǔ)

每一種奇跡材料的到來(lái)都要求人們停止通過(guò)后視鏡看世界，而是開始想象一個(gè)新的世界。卡內(nèi)基從鋼鐵中看到了城市天際線；蘭開夏郡的工廠主從蒸汽機(jī)中看到了不依賴河流的工廠。如今，我們必須停止將 AI 僅視為副駕（Copilot）。當(dāng)人類組織被“鋼鐵般的 AI”加強(qiáng)、繁重瑣事交給永不休眠的心智時(shí)，知識(shí)工作將變成全新的景象。鋼、蒸汽、無(wú)限心智——下一片天際線已經(jīng)清晰可見，只等待我們?nèi)ソㄔ臁?/p>

感謝點(diǎn)贊?轉(zhuǎn)發(fā)。

早七點(diǎn)準(zhǔn)時(shí)發(fā)文

大家好，我是江南君，一個(gè)路見不平一聲吼的老boy。

做過(guò)監(jiān)理，行政，金融，設(shè)計(jì)，干過(guò)培訓(xùn)，超市，餐飲，投資，外貿(mào)……目前常住越南。

喜歡寫點(diǎn)文字，思考點(diǎn)人生，管管閑事。

多年后，當(dāng)后人問(wèn)我對(duì)社會(huì)做了哪些貢獻(xiàn)時(shí)，我會(huì)自豪地說(shuō)，面對(duì)事實(shí)，我做了誠(chéng)實(shí)的記錄和評(píng)論。

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