" 一句也听不懂，你们能听懂吗？"。

1 月 26 日上午，当理想汽车的员工们被临时通知参加全员会时，许多人期待的是李想能像一位船长，在经历了 2025 年的风浪后，清晰地指出 2026 年的航向——如何应对日益 " 内卷 " 的市场，如何反思 MEGA 失利后的产品策略，以及最关键的，如何保证大家的年终奖不再打折。

然而，他们等到的是一场近两个小时、几乎完全聚焦于 AI 的 " 未来学讲座 "。在这场 "AI 布道 " 中，李想以前所未有的激昂姿态，描绘了一幅宏大甚至有些遥远的未来图景。

他断言 "2026 年是所有希望成为 AI 头部公司的‘上车’最后一年 "，并承诺 " 最晚 2028 年实现 L4 级自动驾驶的落地 "，甚至称理想在汽车之外，" 一定会做人形机器人，并会尽快落地亮相 "。

据一见 Auto 报道，为了支撑这一宏伟蓝图，理想汽车的研发组织将迎来一场剧变，被重构成 " 基座模型团队 "、" 软件本体团队 " 和 " 硬件本体团队 " 三大支柱，而汽车与机器人，都被归入了 " 硬件本体 " 的范畴。

然而，这位 " 产品经理 " 出身的 CEO 精心准备的未来盛宴，并未赢得满堂喝彩。鞭牛士消息称，在理想汽车内部的员工社群 " 理想汽车同事圈 " 里，吐槽和困惑的情绪迅速蔓延。

这戏剧性的一幕，将一个矛盾摆在了台面上：当 CEO 在云端描绘通用人工智能的壮丽图景时，他的员工们却仍在泥泞的地面上，为眼前的销量、KPI 和年终奖而困扰。

李想正变得越来越像马斯克，无论是对 AI 的狂热、对人形机器人的执着，还是那种 " 现实扭曲力场 " 般的个人 IP 风格。

这场全员会后的员工反应，抛出了一个值得深思的问题：为什么当老板最想聊 AI 的时候，员工们却不让聊了？这究竟是李想的 " 马斯克式 " 远见超越了时代，还是一场与现实间离了的 " 认知狂想 "？

01 AI 是未来，但不是所有人的现在

对于李想而言，All in AI 是一场关乎理想汽车生死存亡的豪赌。

他给出的时间表十分紧迫：2026 年是最后的上车机会，全球范围内，能同时布局基座模型、芯片、操作系统和具身智能的公司不会超过 3 家，理想会努力成为其中之一。

这并非一时兴起。近年来，理想汽车在 AI 领域的投入堪称激进。公司计划在 2024 年的研发总投入超过 120 亿人民币，其中很多都将用于人工智能相关技术的研发，涵盖了从基础模型、推理芯片到云端算力的方方面面。

技术路径上，理想汽车倾力打造的 VLA（视觉 - 语言 - 行为）模型，正是一个试图跳出传统模块化自动驾驶方案，实现从感知到决策 " 端到端 " 的野心之作。这一架构旨在统一空间智能、语言智能和行为智能，让汽车像一个能理解、会思考、可行动的 " 机器人 "。

根据 IDC 的数据，预计今年全球智能驾驶汽车的销量将达到惊人的 8930 万辆。AI 不再是锦上添花的辅助功能，而是定义产品、驱动增长的核心引擎。

无论是特斯拉的 FSD 端到端大模型，还是华为、比亚迪等国内对手在智能驾驶和智能座舱上的疯狂 " 内卷 " 都在宣告一个事实：没有强大的 AI 能力，就等于没有未来的入场券。

然而，CEO 办公室里的战略蓝图，与一线员工的体感温度之间，隔着一条鸿沟。

当李想在云端畅谈 " 具身智能 " 和 " 基座模型 " 时，销售团队的员工可能正为如何完成下个季度的 KPI 而焦虑，产线上的工程师关心的是新车型的良品率和交付速度，软件工程师们则在为 OTA 升级中的 bug 而通宵达旦。

对他们来说，更现实的问题是公司在 2025 年经历的颠簸。

财报显示，理想汽车第三季度实现营收 274 亿元，同比下滑 36.2%；新车交付量为 93211 辆，同比下降 39.0%。受核心业务承压影响，公司当季由盈转亏，净亏损 6.24 亿元，较上年同期 28 亿元盈利及今年二季度 11 亿元盈利形成显著反差。

多项关键经营指标同步走弱，凸显短期经营承压态势。该财报也终结了理想汽车自 2022 年第四季度起连续 11 个季度的盈利纪录，理想汽车面临着营收增速放缓、市场竞争加剧的巨大压力。

来自华为、小米、小鹏等对手的围剿，让每一个市场份额都来之不易。更重要的是，理想过去被视为公司 " 护城河 " 的精准产品定义和市场节奏，在纯电车型 MEGA 的失利后受到了前所未有的质疑。

与此同时，员工对内部管理的抱怨也在社交媒体上发酵。关于年终奖打折、承诺的 14-16 薪未能完全兑现、以及高强度工作压力等吐槽屡见不鲜。

在这样的背景下，一场缺乏对现实问题回应、只谈论遥远梦想的全员会，就显得格外 " 不接地气 "。

员工们渴望的是马斯洛需求层次理论中的 " 安全感 "，即清晰的年度目标、有保障的薪酬回报和对过去失误的坦诚复盘。李想给予的，却是最高层次的 " 自我实现 "，用 AI 改变世界。

这就像一支正在激战的军队，士兵们想听将军分析当下的战局、部署具体的战术，但将军却花了两个小时，向他们描绘战争胜利后如何建设美丽新家园。士气能否被鼓舞，不言而喻。

02 李想的 " 马斯克 " 式赌局

李想越来越像马斯克，这种相似性不仅体现在他们都喜欢在社交媒体上亲自下场 " 对线 "，更深植于他们对企业终局的构想。

首先是战略定位的趋同。马斯克早已明确表示，特斯拉是一家人工智能和机器人公司，汽车只是承载其 AI 能力的第一个大规模量产的机器人。

李想在全员会上的发言，几乎是这一理念的翻版。通过将研发体系重构为 " 基座模型 "、" 软件本体 " 和 " 硬件本体 "，他实质上完成了公司定位的切换——理想的核心不再是车，而是 AI 技术本身。

其次是产品路线的对标。当特斯拉的擎天柱机器人颤颤巍巍地学着叠衣服时，李想也迫不及待地宣布 " 理想一定会做人形机器人，并会尽快落地亮相 "。二者都看到了自动驾驶技术与人形机器人在感知、决策、控制等底层技术上的共通性，并将后者视为 AI 技术从数字世界走向物理世界的终极形态。

最后是技术栈的垂直整合野心。从自研基座大模型 MindGPT，到规划中的自研芯片 M100 再到操作系统和 VLA 这样的核心算法，理想汽车正试图构建一个封闭、全栈自研的技术体系。这与特斯拉坚持自研 FSD 芯片、Dojo 超算中心和端到端自动驾驶模型的路径如出一辙。

然而，成为 " 马斯克 " 需要付出极高的代价，这是一场九死一生的豪赌。

资金是第一道难关，特斯拉在 2024 年的研发投入高达 45.4 亿美元（约 327 亿人民币），马斯克更是计划为 AI 算力再投入 100 亿美元。相比之下，理想汽车 2024 年预计超过 120 亿元的研发投入，但在绝对值上仍有巨大差距。

技术和人才的挑战同样严峻。尽管理想声称其 VLA 模型在某些方面可能领先特斯拉并拥有庞大的中国路况数据优势，但在基础模型研究、全球顶尖 AI 人才吸引力等方面，与硅谷巨头相比仍有差距。

值得注意的是，马斯克之所以能让员工和市场为其疯狂的梦想买单，不仅因为他的技术远见，还因为他通过 SpaceX 的火箭回收、特斯拉的全球热销，将吹过的牛变成了现实。而李想，在经历了 MEGA 的波折后，正处于一个需要重新证明自己的关键时刻。

此时此刻，高调地 " 马斯克化 "，在外界看来是远见和魄力，但在内部员工眼中，却可能是一种与现实脱节的 " 悬浮 "。

03 组织为战略服务，但员工为 KPI 焦虑

" 组织架构要为战略服务。" 这是现代企业管理的金科玉律。李想对研发体系的重组，正是为了匹配其 "AI 公司 " 的宏大战略。

这次变革的核心，是将原来的 " 智能驾驶 "、" 智能座舱 " 等以产品功能为导向的部门，重构成以技术层级为划分的 " 基座模型 "、" 软件本体 " 和 " 硬件本体 " 三大团队。

这一变化的深层含义在于：理想汽车的研发逻辑，正从 " 造一台更好的车 "，转向 " 打造一个更强的 AI 大脑，并为它寻找合适的身体 "。

从战略上看，这套 " 三层火箭 " 式的结构清晰、有力，能够最大限度地集中资源攻克核心 AI 技术，并实现技术在不同硬件产品间的复用。

但对于身处其中的员工而言，这种 " 上帝视角 " 的组织设计，可能意味着混乱、焦虑和迷茫。

业内人士陈瑞向超聚焦表达了他的担忧：负责 L9 车型底盘调校的工程师，在新架构下被归入 " 硬件本体团队 "，他可能会发现，公司的战略重心开始向遥远的基座模型和机器人转移，自己所从事的汽车业务，成为众多 " 硬件本体 " 中的一个选项。

负责城市 NOA 功能开发的软件工程师，被归属于 " 软件本体团队 "，那他则需要与一个全新的 " 基座模型团队 " 协作，这个团队的产出将直接决定他能实现怎样的功能。

跨团队的沟通成本、技术接口的磨合、以及对底层模型 " 黑盒 " 的不可控，都可能成为他日常工作中的新障碍。理想汽车虽然推行了 IPD 流程和矩阵式管理来促进协作，但如此剧烈的变革，必然带来阵痛。

而对于数量最庞大的销售、市场和交付团队来说，他们的感受则更为直接。

公司的未来是 AI，但他们的奖金和 KPI，却百分之百地与眼下能卖出多少辆 L 系列和 M 系列汽车挂钩。当老板在大谈特谈 AI 如何改变世界时，他们更关心的是，公司能否给出一套有力的产品和市场策略，帮助他们在 2026 年严酷的 " 淘汰赛 " 中活下来。

战略的宏大叙事，与个体的现实焦虑，在此刻形成了对照。李想试图通过一次组织变革，将公司强行拉入下一个时代，但却可能不小心忽略了，组织的变革最终需要每一个人的理解、认同和执行。

04 李想的 " 翻译 " 难题

归根结底，这场全员会暴露了李想作为一个领导者的 " 翻译 " 难题。

他没能将自己脑中的宏伟蓝图，成功地 " 翻译 " 成能让全体员工理解、共鸣并为之奋斗的共同语言和行动纲领。

员工们并非真的 " 不让聊 AI"，作为一家智能电动车企业的员工，他们也清楚 AI 技术对公司的重要性。但真正关心的可能是这个宏大的 AI 战略，如何与当下的业务相结合，VLA 模型的技术突破，如何能转化成 L 系列汽车实实在在的产品力，帮助销售在门店里打动客户？

为了实现这个战略，公司对 2026 年的具体业务有何规划？面对竞争，新一年的产品节奏、定价策略、渠道建设是什么？在这个过程中，我们每个人的角色和价值是什么？

这些问题，李想在那两个小时里，或许认为不关键，或许是忘了说，又或许是他觉得员工们 " 会懂 "。

马斯克之所以能成为无数工程师心中的 " 旗帜 "，不仅在于他敢于梦想，更在于他善于将 " 移民火星 " 这样天方夜谭的目标，分解为一个个具体的、可执行的工程挑战，并用极具感染力的方式，让整个团队为之疯狂。他是一个顶级的梦想家，也是一个顶级的 " 任务翻译官 "。

李想显然已经具备了梦想家的潜质，但他 " 翻译官 " 的角色出现了缺位。他向员工展示了山顶的风景，却没有清晰地画出通往山顶的地图，更没能告诉大家，这条最陡峭、最危险的路最终会通往何方。