智能物联AIoT2.0,建立在LLM OS之上的数字原生企业将脱颖而出

这是我的第305篇专栏文章。

在文章《智能物联AIoT 2.0来袭，3大转变让你在数字浪潮中砥砺前行》中，我曾经提到智能物联AIoT 2.0是智能化和价值化时代，我们即将迈向大量的、主流的设备皆智、升值的高效新阶段。

借助智能物联AIoT 2.0实现数字原生企业，可以说是一种双向奔赴。数字化就像企业组织的新基因，正在重塑传统企业的细胞结构。

最近一些关于数字原生企业的探索和讨论鲜为人知，值得关注。

话说吃瓜耽误事，就在大家的关注点都在OpenAI内斗的时候，全球人工智能领域的知名科学家Andrej Karpathy提出了一个颇具创新性的概念LLM OS，大语言模型操作系统。

Karpathy预测了未来几年，一个语言模型可能会是什么样子。

• 它可以阅读和生成文本；

• 它对所有主题的知识比任何个人都多；

• 它可以浏览互联网或通过检索增强生成来引用本地文件；

• 它可以使用现有的软件基础设施，如计算器、Python等；

• 它可以查看和生成图像和视频。它可以听、说话和生成音乐；

• 它可以使用系统进行长时间的思考。

更有启发的是，Karpathy看到这个新的LLM操作系统与今天的操作系统之间存在许多等效性。

由此Karpathy将大语言模型操作系统与现有的Windows和MacOS操作系统生态进行了对比。

从根本上说，大模型即将成为操作系统崭露头角的判断，与此前的操作系统之间存在一些映射和关联。

例如，在桌面操作系统领域，我们有一些专有操作系统，如Windows和MacOS，但我们也有基于Linux的大量多样化的开源操作系统的生态系统。

同样，在这里，我们有一些专有操作系统，如GPT、BERT，但我们也有一个快速崭露和成熟的生态系统，这个生态系统是基于开源LLM，目前主要是基于llama系列，所以我认为这个类比在生态系统的形成方面也成立。

很快，瑞典的一位前科学家和现任软件工程师Linus Ekenstam（Twitter账号@LinusEkenstam），将LLM操作系统与组织架构相挂钩，构想组织结构也处于一个加速迭代的阶段。

他总结了一个未来企业的架构图，如上所示，并引发了很多讨论。他的构思是让大模型操作系统作为数字底座，AI智能体与人和环境的互动作为输入，完全嵌入工作流程。

这种建立在大语言模型操作系统之上的组织，很可能是包括企业在内的各种组织正在进化的必经之路。

因此今天我将与你分享，由大模型操作系统所引发的一系列探索和思考。

人类与AI智能体的超级协作，“全天候碳硅体”正在成形

连续创业者John Rush最快做出响应，他认为基于大模型操作系统，由AI智能体驱动的企业正在发生。

未来会有很多公司的架构是CEO+CTO+COO+AI Agents（AI智能体），会有越来越多的小公司不断地去满足市场上极度细分领域的需求，并且带来几何级数的效率提升。

在John Rush自己的公司，组织结构已经是80%的AI和20%的人类，他预计在未来12个月内，这个比例可能会变成95%的AI和5%的人类，而他们公司现在有20多个产品。

如今，我们很可能站在了人类和AI组织融合的起点，即将给人类社会带来巨大无法想象的变革。

他预测到2027年，很多科技公司将主要由3个人的团队运营，包括CEO、CTO和COO，其职责分别是：

• CEO首席执行官：负责创意工作：构思、设计、叙述、品牌、UX/UI、内容创作、创新、解决问题、营销策略和产品愿景；

• CTO首席技术官：使用AI驱动的开发平台处理所有技术工作；

• COO首席运营官：所有非创意任务：数据输入、排班、簿记、客户支持、库存管理、质量保证、合规性、报告、招聘和薪资。

公司将没有经理，没有其他更多的员工。运营将通过使用AI智能体和工具进行，而不是人类员工。

AI不会取代CEO或者CTO或者COO，但它将取代典型科技初创公司或公司中的所有下属。

并且John Rush还将自己的成本做了一下分析，因为现在有AI企业提供的各种免费额度，这些AI智能体现在每个月的成本大概在2000~3000美金，如果没有各种免费额度，那么每个月成本大概在7000美金。

John Rush说他的最终目标是推出StartupGPT，它将完成所有任务，只需要2个人即可运行，其中一个人是领导者，另一个人就是操作这些AI智能体的“粘合剂”。未来1~3个人将能运营任何规模的数字组织。

John Rush的预言虽然激进，但其方向和愿景令人深思。

正如我在《智能物联AIoT 2.0来袭，3大转变让你在数字浪潮中砥砺前行》中曾经分析，随着“碳基”企业向“碳基+硅基”企业演化，年轻一代的“数字原生”人才携带着新的职业期待而来。在这个阶段，以人为本的出发点尤为重要。与之伴随，企业的员工中可能会有越来越多的机器人“同事”，企业中的人机协同与数智蝶变将会推升到新的高度。

这些硅基“同事”并不是机器人，而是智能代理，他们具备感知现实世界的智能。每个个体都应该了解市场上不同厂商的模型和产品的能力边界，这样才能在面对行业、业态和业务时，选择最合适的硅基同事来完成工作。

这时每个个体也将进化为“全天候碳硅体”，个体实现团队的工作能力。

这种蜕变一旦发生，便会层层深入。更深层次的影响，将从人员结构、操作流程渗透到组织架构的层面，形成数字原生组织。

数字原生组织的未来可能会超越我们现在的想象。就像互联网改变了信息共享方式，数字原生组织可能会彻底改变我们的组织结构和工作方式。这将是一个由AI和人类共同驱动、高效、自我调整和自我治理的组织形式。

此外，数字原生组织也将带来一种全新的工作方式，这种方式将重塑我们的经济结构和社会构造，使得人力资源能够更高效地与AI协作，同时保留决策的人性化元素。

可能有人担心数字原生组织会让人类“失业”。但实际上，它解放了人类的重复机械工作，将更多时间和精力投入到创造性活动中。人类可以更专注于提供价值的高层方向，而AI负责效率的最优实现。这是人机协同创造更大价值的结果。

总的来说，数字原生组织代表了一种新的组织形式，它结合了AI的效率和人类的创新能力，可能成为我们未来工作和生活的中心。在这个超级协作体的辅助下，我们可以期待一个更高效、更公平、更人性化的未来。

持续转型并积极拥抱AI与数字原生的成功案例

看到这里你可能会好奇，有企业在现实中践行了这些做法吗？

答案是肯定的。

这里与你分享一家名不见经传的企业。C3.ai，这是一家提供企业级的人工智能平台和应用的公司。他们的产品广泛应用于预测性维护、能源管理和客户关系管理等领域。

在2009年，一家名为C3 Energy的公司在硅谷诞生，这是一个充满激情和梦想的地方。

你可能想象不到，最开始C3公司的目标是为能源行业提供智能化解决方案，以提高效率和可持续性。

公司成立以后，他们很快步入了正轨，并与思科，陶氏化学以及通用电气这样的大公司达成了合作。

可好日子却并未持续太久。同年八月，全球油价剧烈波动。能源公司为了应对潜在风险，立刻暂停了许多并不迫切的开支，这其中就包括C3提供的软件服务，这让刚刚起步不久的C3陷入了困境。

也正在此刻，公司的创始人Tom Siebel在电网设备的风力涡轮机和电线杆的数据中发现了一个更有价值的产品思路。

抱着不成功则成仁的态度，他做出了他这辈子最艰难的决定——一口气裁掉了110个员工，要知道这家刚刚成立不久的公司一共也只有150人，而剩下的，全部都是技术人员。

裁员之后痛定思痛，Siebel意识到，他们的技术能力远远超过能源行业的应用。

因此，Siebel和他的团队开始把目光投向更广阔的领域。他们的物联网平台开始在制造业、医疗保健和金融服务等领域发挥作用。

就是从那时起，C3就将产品重心放在了工业物联网上。

随着业务范围的扩大，C3 Energy在2016年更名为C3.iot，这是一个新的开始，让公司的名字更好地反映出他们的业务方向。

C3.iot是一家专注于提供物联网应用开发平台的公司，运用大数据、高级分析、机器学习等技术，实现新一代的智能业务流程管理以及预测性分析应用。

然而，Siebel的野心并未止步于此。他看到了人工智能和机器学习技术的巨大潜力，以及这些技术在处理物联网数据方面的可能性。

于是，Siebel带领他的团队开始深入研究人工智能，他们的目标是利用这种先进的技术来分析和利用物联网数据，以提供更深度的洞见和更高效的操作。

这一决定果然是正确的。

C3.iot开始开发出一系列基于人工智能的应用程序，这些应用程序可以解决预测性维护、故障检测和能源管理等问题。

公司的名字再次发生了变化，2019年，他们将自己的名字改为了C3.ai，以更好地反映他们的新使命和目标。

在这个转变的过程中，C3.ai不仅投入了大量的资源进行技术研发，还与亚马逊Web服务、微软和Google Cloud等大公司建立了合作伙伴关系。

他们的市场覆盖范围不断扩大，同时也获取了更多的数据和资源来改进他们的人工智能技术。

经过一段时间的努力，C3.ai的转型收到了显著的效果。

他们在2020年成功地进行了公开上市，股票在首次公开发行（IPO）后的表现也相当不错。这都表明市场对他们的转型给予了积极的评价。

不仅提供创新性的产品，C3.ai同时也在积极拥抱数字原生组织。

C3.ai知道，想要在高速变化的数字世界中取得成功，他们必须拥抱变化和不确定性。

因此，他们建立了一个跨部门的协作环境，每个人都可以对产品的改进提出意见。这种开放的工作方式使他们能够迅速适应市场变化，保持在行业的前沿。

此外，C3.ai还利用其强大的数据分析能力来指导决策。

他们有一支专门的数据科学团队，负责收集和分析数据，以提供有价值的洞察。他们的决策过程完全基于数据，这使他们能够更准确地预测市场趋势，制定有效的策略。

C3.ai的2023财年的截止时间是2023年4月30日。在2023财年，从C3.ai披露的全年财务来看，公司保持了不错的发展。

• 收入：本财年总收入为2.668亿美元，与2022财年相比增长5.6%。

• 订阅收入：本财年的订阅收入为2.304亿美元，占收入的86%，较2022财年增长11.4%。

• 毛利润：本财年GAAP毛利润为1.805亿美元，毛利率为68%。

所有这些都是C3.ai作为一家积极拥抱变化，持续成功转型，打造数字原生企业的鲜活例子。

他们的工作方式和管理策略都深深地根植在数字技术中。他们的故事告诉我们，只有充分利用数字技术，才能在这个快速变化的世界中取得成功。

建立在LLM OS大模型操作系统之上的数字原生企业将脱颖而出

当这种拥抱变化，兼顾数字化的思维内化于心，外化于行，数字原生组织应运而生。

如果把企业比作一个有机体，大模型操作系统和AI智能体就像注入了一针“激素”，正在深刻改变着企业的基因结构。

在这个过程中，一个全新的企业形态正在酝酿、诞生——那就是数字原生企业。

数字原生企业是建立在数字技术基础上的新型企业组织形态。相比传统企业，她在以下几个方面呈现出新的特征:

一是组织结构扁平化。

数字原生企业充分利用数字协作平台，能打破时间和空间限制，实现组织架构的扁平化。中间管理阶层被压缩，决策和指令能更快地直接传递执行。员工通过数字化沟通和协作，实现自组织和高效运转。

二是数据驱动决策。

数字原生企业能收集海量多源异构数据，并依托强大分析能力洞察价值。数据不再是支持决策的参考，而是决策的关键驱动力量。企业能更敏捷地根据数据调整战略方向。

三是人机深度融合运作。

数字原生企业充分利用人工智能等前沿技术，让人与机器高度协同。重复性工作被机器人和算法取代，人类可以聚焦创新创造。人和机器各取所长，共同提升企业的产出极限。

基于以上特点，数字原生企业的进一步演进可总结为以下三点:

第一，实现组织的智能化治理。

传统的组织管理需要大量人工干预。数字原生企业应当构建智能决策系统，辅助甚至部分替代管理工作，实现组织结构的自动调整优化。

第二，打造开放式数字文化。

数字化不是单纯的技术变革，更需要文化和观念转型。数字原生企业需要营造开放、协作、创新的文化氛围，鼓励员工主动学习数字技能，并着力打造员工积极心理。

第三，构建生态闭环的数字网络。

数字原生企业应当视自己为数字生态网络的一个节点，并积极拓展网络边界。通过数字平台与客户、合作伙伴、社区实现高度连接，创造更大价值。

数字原生企业就像变形金刚一样，可以根据环境需求进行智能化改造。她弹性十足，可以立马组队，也可以随时拆分；她反应敏捷，可以根据数据驱动直接高效决策；她还可以无缝连接，与客户、合作伙伴一起创造更大的共享价值。

如果说数字化转型过程中的企业是孵化期的数字胚胎，那么数字原生企业则更像是成长期的数字少年。她开始寻找自我，学习自我管理和治理，并且渴望走出“企业孤岛”，去网络世界里接触更多可能。

写在最后

数字化浪潮已经来临，要适应数字经济的新常态，企业必须主动拥抱变革，实现从“碳基企业”到“数字原生企业”的蜕变。

LLM大模型操作系统为数字原生企业的崛起提供了可能。建立在LLM之上的数字原生企业，具有智能化的自我治理、开放协作的文化内核和共生共荣的数字生态网络。

面对数字化变革的巨浪，每一家企业都将面临着转型的选择。积极拥抱数字新生，成为数字原生企业，才能在这个变革时代占领先机！

如果你对数字原生企业这一最新趋势感兴趣，欢迎参加我们在12月15日举办的“中国AIoT产业年会暨2024年智能产业前瞻洞察大典”。