李彦宏提智能组织：AI进公司后，组织怎么才能不变老

这套打法很“百度”：一家技术公司，年年用一场发布会交代自己的进展。模型、芯片、云、自动驾驶这几条线，百度已经做了十年以上。

到了2026年11月12日的百度世界大会，主题却落在“智能组织”上。跟模型、芯片、云、自动驾驶比起来，这个题目显得不太一样。

其实，智能组织这件事，在百度创始人李彦宏心里已经放了很久。

去年百度世界大会，他讲的是企业要“内化AI能力”。今年5月百度Create大会，他把话题推进到组织如何自我进化。到了这次百度世界大会，问题又往前走了一步：AI时代的公司应该怎么运行？

李彦宏给出的回答是智能组织。在他看来，这跟眼下通行的组织方式并不是一回事。

他的判断是，2016年到2026年这十年，AI已经形成了某种格局（原文此处截断）。

这个议题的起点，是今年以来不少企业管理者都在问的一个问题：为什么（原文此处截断）。

李彦宏

经济学家保罗·戴维（Paul David）在1990年的论文里讨论过类似的事。19世纪末，美国工厂拿电动机换掉蒸汽机，可起初只是把一台蒸汽机改成一台电机，厂房布局照旧，生产率也没起色。后来工厂围着电机重设布局和流程，效率才明显往上走，这中间隔了几十年。

2026年，随着（原文此处截断）。

李彦宏在百度世界大会演讲的前一天，腾讯创始人马化腾正好在腾讯28周年Linktime线上直播里说，腾讯现在已经不是简单从结构上降本，而是能不能适应新打法、新战场、生死攸关的变革。他讲，目的不是降本，而是适应新的战场，人和组织都要做大调整，希望在原有人力的情况下，节奏更快、小团队能做大事。

焦虑不止出现在大公司管理层。今年以来，从50岁的企业家到20岁的企业员工，都对我们说过同一种担心——害怕公司有“（原文此处截断）”。

李彦宏的思考，恰好撞上了这种时代焦虑：AI进了公司以后，组织怎么才能不变老。

个体力量在放大

2026年以来，随着（原文此处截断）。

一位投资人今年的工作方式就变了。以前他找项目主要靠跑，见创始人、参加路演，信息得经过朋友、行业活动（原文此处截断）。

现在，他的很多项目是在（原文此处截断）。

一个人能覆盖的范围，比过去大了许多。

创业者身上也有类似的变化。

一位从大厂离职的高管创业后告诉我们，他原本15年没写过代码，创业后却一个人用Codex写出了产品（原文此处截断）。

他这么做，是因为很在意找回“做事的手感”。他不想只靠听汇报做判断，而是愿意沉下心，把以前不想干、能交给别人干的事，从头到尾完整做一遍。扩张方式他也换了思路：不再招一支大部队，而是先用不到20人的团队把一个行业跑通，再派10人左右的小队进入下一个行业。

个体跑快之后，组织关系也跟着变。新的技术变革里，往往会冒出新形态的公司。

一位在某家大型互联网公司干了近20年的管理者告诉我们，工业时代讲的是自上而下的金字塔组织，目标一层层拆下去，重执行、重纪律。10多年前的互联网时代开始讲网络化、扁平化，创新就是这么来的。可互联网公司发展到今天，这种组织形态也差不多用到头了。

AI原生组织

一线员工靠新工具提了效，小团队也跑得更快了，可把镜头拉远到整个企业，这道效率提升之间还横着一道坎。

站在一线看，手里有了新工具、脑子里有了新想法，自然想多做点事。但想做和能做是两回事，资源并不因此就到手。一个点子自己小范围试试可以，真要铺开做大，算力、预算、人手依然捏在组织手里。

管理者那边呢，同样盼着AI能把整个组织的效率抬上去，可落到眼里的事实是：员工各自用AI提了效，业务流程没动，协作方式没变，考核机制也照旧。一面是一线想创新却调不动资源，另一面是管理层推了AI却看不到整体回报，这道鸿沟正是不少企业内部焦虑和矛盾的来处。

上述企业管理者认为，对一家公司来说，真正危险的是阶层和利益固化。他所理解的“老登公司”，是信息不再流动的公司。

信息上升的通道没有了，数据在组织内部也流不动了。结果就是，有新想法的人想往上走，发现通道被堵住；一线有新的信息和判断，也没有通道往上递。

组织，如何应时而变

怎么让公司重新流动起来？李彦宏给出了智能组织的三条原则。

头一条是打破岗位边界，释放组织活力。在他看来，岗位是工业时代的单元，任务才是智能时代的单元，未来的组织就是一个任务的网络。岗位会分成两类，分别是负责创造新东西的

第二条是沉淀

第三条是设计流程闭环，推动组织进化。他认为，智能组织是一个自主进化的智能系统。

换个说法，组织不再是画好就固定不动的那张架构图，而是围着任务聚了又散、散了又聚，像液体那样跟着任务走。听着有点虚，可一旦放到新一代AI原生企业里去对照，就具体多了。

今年11月，一位算法工程师向我们提到了模型训练中的一个问题——“

原因是，公司招了很多人、立了很多项目，但能同时跑训练的

一位模型创业公司人士向我们提到，200人的团队反倒能只盯少数几个技术方向，让几位长期泡在一线、对模型有手感的算法负责人各带二三十人去探路。几轮实验结果看下来，他们就能判断哪条路线该继续加资源、哪条该收一收，每条线的反馈和循环链路都短，不用一层层往上报。

这就形成一个巨大反差：千人团队里，决定卡给谁的人，常常离实验隔着好几层；小团队里，看实验的人自己就能拍板。

也有公司走得更远：人不光少，连办公室都不要了。沟通和开会都在线上协同工具里完成，协作靠共享代码仓库撑着，组织边界划在哪儿，由任务说了算。

我们近期接触的一家不到100人的中国

他手上的空间很大，产品、技术、销售这些环节都能插进去，能摸到最真实的一手信息，连销售订单也看得到。凭一线最真实的情况，他可以提传播上的建议。可换到大公司，做传播的人很难拿到这么全的信息，中间通常横着部门墙和信息墙。

落到技术和研发上，这家公司的代码协同和线上协作差不多就是组织本身。大公司那种层级和部门墙，它没有；人少，卡也不多，每轮实验都得先想明白再开跑。人散在几个时区，就靠线上会议和共享记录，把一轮实验接到下一轮。

这些小团队之所以有活力，是因为每个人都贴着一线，眼睛盯的是问题本身。不用层层汇报，也不用扎进组织博弈里争KPI。资源往哪儿走，真正拍板的人往往就是离一线问题最近的那个。

大公司如何长出新组织

那么，大公司是不是注定要输给小团队？并非如此。

大公司的短板在早期：新想法刚冒头，价值常常说不清，也塞不进现有的考核指标，层层汇报里很容易被筛掉，或者根本拿不到卡去验证。

可它的长板在后期。方向一旦被验证，大公司的人、卡、钱都够，做深做大能比小团队更快。把早期这一段补上，大公司就有机会把两种优势同时攥在手里。

百度拿自己当样本，做起了“智能组织”这场实验。这家员工数以万计的科技公司，已经在组织创新上先走了一步。

从公司层面看，按照百度披露的数据，过去一年里，百度内部智能体的日均活跃数量（；落到具体业务上，一些具备……（原文此处被截断，无法恢复）

dodo是个现成的例子。这是百度内部一支十来人的小队伍做出的AI助手，上线7个月，覆盖了99%的正式员工，还带动300多个内部平台完成AI友好化改造。十几个人做成全公司都在用的东西，说明即便在几万人的企业里，小团队的点子照样有机会冒出来，也能被认可。

百度一见团队是另一个样本。这个团队原先100多人，按老办法分工协作。转型之后，第一个试点交给3个人带着智能体完成，两周拿出初版，1个月就交付了系统。接进真实业务数据以后，团队整体效率提升60%-70%，二季度研发量是一季度的两倍以上。客户从提需求到拿到反馈，由原来的大约1个月压缩到天级。

组织里的角色同样在变。以前，百度智能云的业务是……（原文此处被截断，无法恢复）

百度这些尝试，其实是大公司如何守住小团队创新能力的一个切面。在这个问题上，亚马逊给出的答案一直很经典。

亚马逊有个“（原文此处被截断，无法恢复）

这套组织方式背后，还立着IT基础设施上的一条原则——

进入AI时代，这条原则有了新版本。团队可以比两个披萨还小，试错也变得更简单。顺着这个思路，李彦宏判断，智能组织会带来一些新机会。

比如小团队加轻资产运营。一个人，或者很少的几个人，就能带着一群智能体去干各种活。同一件事，企业甚至可以同时开很多个小实验，而不是一次只押一个团队。

发现和创造新市场也没那么难了。创新不再只靠少数几个部门，而是整个组织一起并行摸索。这样一来，找到乃至造出新市场的可能性更大，也更有机会养出新的增长曲线。

智能组织到底能不能让一家大公司不变老，现在没人敢下结论。能确定的是，实验已经开跑——百度是最早把实验放进自己组织里的公司之一，方法也已经带到了产业场景中。

后面要看的是，有多少企业愿意迈进这座新厂房。