前沿科技，数智经济

AI 向下扎根，创新向上生长

文｜白   鸽

编｜王一粟

当 Workday 的 CTO Peter Bailis 辞去高管头衔，转身加入 Anthropic 做一名工程师（MTS）时，硅谷震动的不只是人事圈，而是一条被重新定义的职业天梯。

过去一年，从 Instagram 联合创始人 Mike Krieger 到 Tesla 前 AI 总监 Andrej Karpathy，一批已经证明过自己的技术领导者，正集体放弃管理半径，只为离模型更近一点。

这不仅是个人选择，更是一场组织范式的革命，在 AI 时代，" 管多少人 " 正在让位于 " 调用多强的智能 "，公司组织架构的底层逻辑，也正在被重写。

国外的 OpenAI、Anthropic，国内的 DeepSeek、月之暗面等，凭借少数公司成员，就能撬动老牌巨头的市值。

与此同时，国内大厂也纷纷成立独立的 AI 组织部门，直接汇报至最高领导者，如字节跳动的 Seed 部门、阿里的 ATH 事业部等。

那么，从硅谷的 CTO 降级潮，到国内大厂的独立部门与虚拟组织，AI 正在逼迫每一家公司回答同一个问题：AI 如何变成一种组织级创新能力？以及 AI 原生组织，到底应该是什么样的？

5 月 27 日，蚂蚁技术日上，我们或许找到了一个可以参考的样本。

现场黑客松活动上，一个运维、一个产品、一个算法，三个来自不同部门、平时几乎没有交集的人，凑在一起，只用 48 小时，就把一个 " 开会隔空翻 PPT 太酷了 " 的念头，变成了可以在 Mac 上直接运行的手势控制系统。

放在几年前，这种 " 非业务刚需、非技术团队主导、非官方安排 " 的想法，连进入开发队列的机会都微乎其微。

但在 2026 年的蚂蚁，它不仅发生了，还成了最普遍的景象。没有人命令他们，没有 KPI 压着，就是一群普通人，看见工作里的真问题，拿起 AI 工具，自己动手解决。

527 技术日更像是一个观察窗口：当 AI 从工具变成基础设施，一家拥有二十年历史的大型技术组织，正在经历怎样的基因重组？

最懂问题的人

开始参与解决问题

这一波 AI 浪潮中，我们不难发现，创新不再只从正式研发链路里长出来，它会从更靠近真实问题的地方冒出来。

2025 年 9 月，月之暗面的几位工程师随手启动内部项目 Ensoul，想让代码文件在命令行里 " 活 " 过来，这就是我们后来知道的 Kimi 智能助理。风靡全球的 OpenClaw（龙虾智能体），更是只出自一个人之手。

这恰好是传统大公司创新链路最难的地方。一般来说，大公司的创新，往往是自上而下，战略定方向、业务提需求、产品写方案、研发排期开发、测试验收上线。

整体链条长、门槛高、离一线远，最后能落地的，往往是 " 必须做 "，而不一定是 " 最该做 "。

走进蚂蚁黑客松的赛场，最先感受到的是一种 " 错位感 "。

按照传统剧本，这里应该是算法工程师和架构师们炫技的修罗场。但在今年蚂蚁黑客松的现场，会发现许多面孔并不属于研发序列。

比如，一个团队 3 个人，2 个人一行代码没写过，用 " 上班搭子骗来了 " 啥都能干的开发主理人，一起做出了一款猫咪照护助手。甚至有非技术型选手 1 人参赛，独自用 AI 研发出了一款面向渐冻症患者的普惠型个性化表达辅助系统。

事实上，在黑客松的组队名单里，我们看到了大量跨部门、跨职能的临时小队，其中也包含大量非技术型人员，带着自己创作的 AI 应用产品来参赛。

现场选手被问到 " 跨团队自由协作和过去有什么不同 " 时，给出了最真实的回答：" 以前固定班组，视角很窄；现在不同岗位、不同技术方向凑一起，能从完全不同的角度做成一件事。" " 我是做算法的，以前根本不了解工程怎么用 AI，这次彻底打开了。"

这段话，恰好点破了蚂蚁在组织层面正在发生的变化，AI降低了" 创造 " 的门槛，也打通了 " 协作 " 的边界。

据蚂蚁官方数据显示，此次黑客松大赛中，共有 1122 人报名，其中非技术同学占比约 18%。这组数字背后，是 AI 正在让更多人参与创造，它不是让人人都成工程师，而是只要有想法、能说清需求，运维、运营、产品、业务……   每个人都可以在自己最痛、最痒、最有体感的地方，动手解决问题。

从特区到小单元

AI 原生组织骨架正在萌芽

AI 时代，一家公司的创新能力，或许将不再只取决于人员数量，而是取决于人才密度✖️算力密度。

以大模型创业公司来看，DeepSeek 核心团队约百人，月之暗面长期维持 100 多人，OpenAI 虽已达数千人规模，但其核心研究层仍保持小团队 Pod 化。

" 这是一个人人都可以成为 CTO 的时代，只要有 Token，就可以管理大规模的技术团队。"蚂蚁集团 CTO何征宇如此说道。

现如今，越来越多的科技巨头都在尝试推行 AI Builder Pods，即小型跨职能团队，拥有高度自治权。

" 我们的产品上线其实也是用特区的模式去发展的。" 蚂蚁集团 Homi 产品工程师对光锥智能说道，" 从春节前后开始搭建，三月十九号发布第一个版本。"

Homi 是面向蚂蚁集团内部员工的 AI 办公平台，其目标也很简单，就是让非技术同学也能用自然语言搭 Agent，自动处理工作流。

而其提到的特区模式，就是将产品、研发、测试角色融合，所有人直接使用大模型编写代码、设计功能、调试系统，工作流程高度打平。

简单来说，就是产品经理也要亲自上手，用大模型对产品进行开发和测试，产品写前端、研发做交互、所有人都是 AI 工程师，用 " 特区模式 "   快速迭代。

而 Homi 背后的团队，只有 10 余人，却做成了一个服务集团两万多人的平台，覆盖文档写作、研发分析、数据复盘、项目管理等多个场景，并为员工带来了真实提效。

据介绍，线下支付商家运营的同学，用 Homi 搭了两个 skill：一个做政府消费券活动复盘，一个 ODPS SQL 查询报告，以前要 BI 同学花大半天才能出的数据报表，现在问一句就出来，" 提效能达到 90% 以上。以前他要动手做，现在只要出需求。"

一般来说，传统模式下，支撑全公司办公场景，往往需要几十甚至上百人的产研团队，而 AI 时代，小团队 +AI 引擎 + 通用架构，就能托起规模化创新。

而这其实并不是蚂蚁集团内部的个例。

以 WeaveFox 为例，团队从 2023 年下半年开始围绕 AI 应用制作和智能研发持续突破，并将相关成果不断转化为产品能力，陆续孵化出包括 WeaveFox-Vibe 在内的一系列产品。其中，WeaveFox-Vibe 面向非研发者，帮助他们通过自然语言完成 AI 应用创作，目前访问用户过万。

对于这样一款面向集团全员，已形成大量用户基础的产品，让人意外的是其背后的组织方式：在 AI 能力的加持下，团队采用小单元模式迭代，同时探索新的复合型人才模型：技术实现 + 产品 + 技术架构三位一体。

过去由不同角色分工完成的工作，如今可以由工程师以全栈方式推进，团队成员有机会从单一职能走向更完整的产品视角。比如一个想法提出后，当天就能完成原型验证，拿到反馈后继续优化，有时候一天甚至能够完成三四轮迭代，持续验证方案可行性、校准产品判断。在这个过程中，产品在进化，团队也在成长。

可以看到，对于 AI 时代的公司组织来说，小团队（如 3~5 人）也能高效运作，无需专职 PD 或设计师，降低组织复杂度，更适合 AI 驱动的敏捷创新模式。

不过，蚂蚁集团内部也有像 GPASS 端边云一体可信连接框架这样的产品团队，该团队主要聚焦把支付宝支付、生活服务推向 AI 眼镜，覆盖千问、小米、Rokid、雷鸟、华为等主流眼镜品牌。

" 目前项目中 95% 的代码，都是通过 AI 生成。后续希望能实现 100% 代码由 AI 来写。"GPASS 技术架构师表示。

三个项目，三种规模，指向同一个结论：AI 不是替代人，而是重组人与组织的关系——岗位边界消融、专业壁垒降低、小团队能办大事、非技术人能做创新。

这直接回应行业疑问：AI 时代，大厂还需要庞大研发团队吗？

答案是：不需要堆人，而要堆 " 智能密度 "。

目前，蚂蚁集团推出了 AI   Token 政策，鼓励员工在研发和办公场景拥抱 AI，每天给每人提供高额度的 Token 使用量，员工也可以通过各种渠道购买 Token，公司也会给予报销。

Token 在这里变成了一种新的组织资源。更重要的是，这种免费的 Token 使用，并不限于技术人员，集团所有人员，包括非技术人员，都可以直接使用。

可以看到，在蚂蚁集团，以特区、全栈工程师、小单元作战的 AI 原生组织形态，也正在萌芽，其也证明了，超大型组织，同样可以拆分成无数灵活、高效、创新的小单元。

这种 " 特区模式 "，或许正是大厂应对 AI 时代的最优解：小团队、全栈化、去层级、快迭代。

最后，我们需要再次厘清一个误区。

当我们谈论 " 人人 Building" 时，绝不是鼓吹技术虚无主义，也不是预言工程师的消亡。相反，在蚂蚁的实践中，我们看到的是对工程师价值的重新确认。

AI 可以生成代码，但无法定义问题；AI 可以优化流程，但无法理解人心；AI 可以加速迭代，但无法替代对技术方向的判断和对用户体验的匠心。

AI 不是万能的。它不会自动带来创新，也不会自动解决组织惰性。所有的改变，都始于一个个具体的人，在具体场景中，做出的具体尝试。

正是这些微小的、具体的、甚至带着些许笨拙的瞬间，构成了 AI 时代组织进化的真实纹理。

每一个员工面对问题时，第一反应不再是 " 这事归谁管 "，而是 " 我能不能试着做一下 "。

这或许才是 AI 时代，一个组织最宝贵的资产。

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王一粟

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