从层级到智能
来源： https://block.xyz/inside/from-hierarchy-to-intelligence
获取时间： 2026-04-09 10:48:43 GMT+8
在 Sequoia，我们看到速度是创业成功最好的预测指标。大多数公司专注于将 AI 作为生产力提升工具。很少有人关注 AI 改变我们协作方式的潜力。Block 正在展示如何从根本上重新思考组织设计，最终利用 AI 提升速度，使其成为复合竞争优势。
在第一个企业组织架构图出现的两千年前，罗马军队就解决了一个每个大型组织仍然面临的问题：如何在有限的沟通条件下，协调跨越广阔地域的数千人？
他们的答案是一个嵌套的层级结构，每一层都有一致的管理幅度。最小的单位是 contubernium（战斗小组），由八名士兵组成，他们共享帐篷、装备和一头骡子，由一名 decanus（十夫长）领导。十个 contubernia 组成一个 century（百人队），由一名 centurion（百夫长）领导，共八十人。六个 century 组成一个 cohort（大队）。十个 cohort 组成一个 legion（军团），大约 5000 人。在每一层，一名有名称的指挥官拥有明确的权力，从下层汇总信息，并传达上层的决策。这个结构（8 → 80 → 480 → 5,000）是一个信息路由协议，围绕着一个简单的人类限制：一个领导者可以有效地管理三到八个人。罗马人通过几个世纪的战争发现了这一点。即使在今天，美国军队的层级链也遵循类似的模式。我们现在称之为”管理幅度”，它仍然是地球上每个大型组织的约束条件。
下一个重大变革来自普鲁士。1806 年，拿破仑的军队在耶拿战役中摧毁了普鲁士军队后，由沙恩霍斯特和格奈森瑙领导的一群改革者围绕一个令人不安的真理重建了军队：你不能依赖顶层的个人天才。你需要一个系统。他们创建了总参谋部，一个专门的训练有素的军官阶层，他们的工作不是战斗，而是计划行动、处理信息和协调各单位。沙恩霍斯特打算让这些参谋军官”支持无能的将军，提供领导者和指挥官中可能缺乏的才能”。这是在”中层管理”这个术语出现之前的中层管理。他们的目的是路由信息、预先计算决策，并在复杂组织中保持协调。军队还正式区分了”线”和”参谋”职能。线推进核心使命。参谋提供专业支持。每个公司至今仍在使用这个词汇。
军事层级通过 1840 年代和 1850 年代的美国铁路进入商业世界。美国陆军向西点军校训练的工程师借给私营铁路公司，这些军官带来了军事组织思维。参谋和线层级、部门结构、官僚式的报告和控制体系：所有这些都是先在军队中发展起来的，然后被铁路采用。1850 年代中期，纽约和伊利铁路的丹尼尔·麦卡勒姆创建了世界上第一个组织架构图，以管理一个延伸超过 500 英里、拥有数千名工人的系统。为非正式管理风格工作的小型铁路正在失败。火车相撞正在造成人员死亡。麦卡勒姆的图表正式确定了罗马人使用的相同层级逻辑：权力层级、明确的报告线、结构化的信息流。它成为了现代公司的蓝图。
弗雷德里克·泰勒（1856-1915），常被称为”科学管理之父”，优化了该层级内发生的事情。泰勒将工作分解为专业任务，分配给训练有素的专家，并通过测量而非直觉进行管理。这产生了职能金字塔组织——一个在军事首创、铁路商业化的信息路由系统内优化效率的结构。
对职能层级的第一次真正压力测试发生在第二次世界大战期间。曼哈顿计划需要物理学家、化学家、工程师、冶金学家和军官在极端保密和时间压力下跨学科边界朝着单一目标工作。罗伯特·奥本海默将洛斯阿拉莫斯组织成职能部门，但坚持跨部门开放协作，抵制军方的隔离本能。当 1944 年内爆问题变得关键时，他围绕它重组了实验室，创建了当时美国公司前所未有的跨职能团队。它成功了，但这是一个由独特人物领导的战时例外。战后商业世界面临的问题是，这种跨职能协调能否成为常态。
随着二战后公司的增长和全球化，职能设计的规模限制变得尖锐。1959 年，麦肯锡的吉尔伯特·克利和阿尔弗雷德·迪·西皮奥在《哈佛商业评论》上发表了”创建全球企业”，为结合职能专业部门和部门单位的矩阵组织提供了知识框架。在马文·鲍尔的领导下，麦肯锡帮助壳牌和通用电气等公司实施这些原则，平衡中央标准与本地敏捷性。这成为了推动战后全球经济的”专业”或”现代”公司。
随着时间的推移，其他框架出现以解决矩阵结构的复杂性、僵化和官僚主义。麦肯锡 7-S 框架由汤姆·彼得斯和罗伯特·沃特曼在 1970 年代末开发，区分了”硬 S”（战略、结构、系统）和”软 S”（共同价值观、技能、员工、风格）。核心思想是，仅靠结构元素是不够的。组织有效性需要跨文化特征和决定战略是否成功的人力因素的对齐。
在近几十年，科技公司激进地实验组织结构。Spotify 推广了跨职能小队和短冲刺周期。Zappos 尝试了合弄制，完全消除了管理头衔。Valve 以扁平结构运作，没有正式层级。这些实验中的每一个都揭示了传统层级的局限性，但都没有解决根本问题。Spotify 在规模扩大后回到了传统管理。Zappos 看到了大量人员流失。Valve 的模式被证明难以扩展到几百人以上。当组织增长到数千人时，它们回归层级协调，因为没有其他信息路由机制足够强大来替代它。
约束与罗马人面临的相同，海军陆战队在二战中重新发现：缩小管理幅度意味着增加指挥层级，但更多层级意味着更慢的信息流。两千年的组织创新一直试图绕过这种权衡而不打破它。
那么现在有什么不同？
在 Block，我们正在质疑基本假设：组织必须以人类作为协调机制进行层级组织。相反，我们打算取代层级所做的。大多数今天使用 AI 的公司是在给每个人一个副驾驶，这使得现有结构工作得稍微更好，但没有改变它。我们追求的是不同的东西：一个作为智能（或迷你 AGI）构建的公司。
我们不是第一个试图超越传统层级的。海尔的人单合一模式、平台组织、“数据驱动”管理：这些都是对同一问题的真实尝试。他们缺乏的是能够实际执行层级存在的协调功能的技术。AI 就是这项技术。第一次，一个系统可以维护整个业务的持续更新模型，并用它来协调工作，这在以前需要人类通过管理层传递信息。
要实现这一点，公司需要两件事：一个自身运营的”世界模型”，以及足够丰富的客户信号使该模型有用。
Block 是远程优先的。我们做的一切都创造工件。决策、讨论、代码、设计、计划、问题和进展都作为记录的行动存在。它是公司世界模型的原材料。在传统公司，经理的工作是了解团队正在发生的事情，并将该上下文在链条中上下传递。在远程优先的公司中，工作已经是机器可读的，AI 可以持续构建和维护该图景。正在构建什么，什么被阻塞，资源分配在哪里，什么有效什么无效。这就是层级过去携带的信息。公司世界模型取而代之地携带它。
但系统的能力仅与为其提供信息的客户信号质量一样好。而金钱是世界上最诚实的信号。
人们在调查中撒谎。他们忽略广告。他们放弃购物车。但当他们消费、储蓄、发送、借贷或偿还时，那是真相。每笔交易都是关于某人生活的事实。Block 每天看到数百万笔交易的两面，通过 Cash App 的买方和通过 Square 的卖方，加上来自运营商家业务的数据。这为客户世界模型提供了罕见的东西：基于复合的诚实信号构建的每客户、每商家的财务现实理解。信号越丰富，模型越好。模型越好，交易越多。交易越多，信号越丰富。
公司世界模型和客户世界模型共同构成了不同类型公司的基础。你不是让产品团队构建预定的路线图，而是构建四件事。
第一，能力。原子金融原语：支付、借贷、发卡、银行、先买后付、工资等。这些不是产品。它们是难以获取和维护的构建块（有些具有网络效应和监管许可）。它们没有自己的 UI。它们有可靠性、合规性和性能目标。
第二，世界模型。这有两面。公司世界模型是公司如何理解自身及其运营、绩效和优先级，取代了过去通过管理层传递的信息。客户世界模型是从专有交易数据构建的每客户、每商家、每市场的表示。它从今天开始于原始交易数据，并随时间演变为完整的因果和预测模型。
第三，智能层。这是在特定时刻为特定客户将能力组合成解决方案并主动交付的东西。一家餐厅的现金流在模型以前见过的季节性下降之前收紧。智能层从借贷能力组合短期贷款，使用支付能力调整还款计划，并在商家想到寻找融资之前将其呈现给他们。Cash App 用户的消费模式以模型与搬到新城市相关联的方式转变。智能层组合新的直接存款设置、为新社区提升类别的 Cash App 卡，以及根据更新收入校准的储蓄目标。没有产品经理决定构建任一解决方案。能力存在。智能层识别时刻并组合它们。
第四，界面（硬件和软件）。Square、Cash App、Afterpay、TIDAL、bitkey、proto。这些是智能层交付组合解决方案的交付表面。它们很重要，但不是创造价值所在。价值在于模型和智能。
当智能层试图组合解决方案但因能力不存在而无法做到时，该失败信号是未来的路线图。传统路线图，产品经理假设下一步构建什么，是任何公司的最终限制因素。在这个模型中，客户现实直接生成待办事项。
如果这是公司构建的东西，那么问题就变成了：人们做什么？
组织结构由此而来，它颠倒了传统图景。在传统公司，智能分布在人员中，层级路由它。在这个模型中，智能存在于系统中。人员在边缘。边缘是行动所在。
边缘是智能与现实接触的地方。人们到达模型还无法到达的地方。他们感知模型无法感知的东西：直觉、有主见的方向、文化背景、信任动态、房间里的感觉。他们做出模型不应该独自做出的决定，特别是伦理决定、新情况和高赌注时刻，其中出错的代价是生存性的。无法触摸世界的世界模型只是一个数据库。但边缘不需要管理层来协调它。世界模型为边缘的每个人提供他们所需的上下文，以便行动，而无需等待信息在指挥链中上下传递。
在实践中，这意味着我们标准化为三个角色。
个人贡献者（IC）构建和运营能力、模型、智能层和界面。他们是系统特定层的深度专家和专家。世界模型提供经理过去提供的上下文，因此 IC 可以对其层做出决定，而无需等待被告知做什么。
直接负责人（DRI）拥有特定的跨领域问题或机会和客户结果。DRI 可能在 90 天内拥有特定细分市场中商家流失的问题，并拥有完全权力从世界模型团队、借贷能力团队和界面团队拉取资源。DRI 可能在某些问题上持续存在或转移到其他地方解决新问题。
球员教练将构建与人员发展相结合。他们取代了传统经理，其主要工作是信息路由。球员教练仍然编写代码或构建模型或设计界面。他们还投资于周围人员的成长。他们不会把时间花在状态会议、对齐会议和优先级谈判上。世界模型处理对齐。DRI 结构处理战略和优先级。球员教练处理工艺和人员。
不需要永久的中层管理层。旧层级所做的一切，系统协调，每个人都得到授权，角色更接近工作和客户。
Block 处于这一转型的早期阶段。这将是一个困难的转型，其中一部分可能在起作用之前会破裂。我们现在写这篇文章是因为我们相信每个公司最终都需要面对与我们相同的问题：你的公司理解什么是真正难以理解的，这种理解是否每天都在加深？
如果答案是什么都没有，AI 只是一个成本优化故事。你削减员工人数，改善几个季度的利润率，最终被更聪明的东西吸收。如果答案是深刻的，AI 不会增强你的公司。它揭示你的公司实际上是什么。
Block 的答案是经济图谱：数百万商家和消费者，每笔交易的两面，实时观察的财务行为。系统运行的每一秒，这种理解都在复合。我们相信这背后的模式，一个作为智能而非层级组织的公司，足以在未来几年重塑各种公司的运营方式。Block 已经走得足够远，可以表明这个想法不仅仅是理论（尽管，我们欢迎辩论和反馈来压力测试和改进我们的想法）。
公司基于信息流快速或缓慢移动。层级和中层管理阻碍信息流。两千年来，从罗马 contubernium 到今天的全球企业，我们没有真正的替代方案。八个共享帐篷的士兵需要一个 decanus。八十人需要一个 centurion。五千人需要一个 legate。问题从来不是你是否需要层级。问题始终是人类是否是这些层级所做工作的唯一选择。他们不再是了。Block 正在构建下一个。