本文是 Block 创始人 Jack Dorsey，文章详细阐述了 Block 正在进行的组织变革实验：从传统层级结构转向 AI 驱动的智能系统。原文链接：https://block.xyz/inside/from-hierarchy-to-intelligence
在红杉资本，我们观察到：速度是预测初创公司成功的最佳指标。大多数公司将 AI 视为生产力提升工具，只有少数公司在思考 AI 如何彻底改变我们协作的方式。Block 正在展示一种根本性的组织设计重构——利用 AI 将速度转化为复利式的竞争优势。
罗马军团的古老解决方案
早在第一个企业组织图出现两千年前，罗马军队就已解决了一个至今仍困扰所有大型组织的问题：在通信有限的情况下，如何协调分布在广阔地域的数千人？
他们的答案是嵌套式层级结构，每一层都保持一致的控制幅度。最小的单位是”contubernium”（八人小队），八名士兵共用一个帐篷、装备和一头骡子，由一名”decanus”（十夫长）领导。十个小队组成一个”century”（百人队，约八十人），由百夫长指挥。六个百人队组成一个”cohort”（大队）。十个大队组成一个军团，约五千人。
每一层都有指定的指挥官：从下层汇总信息，再将上层的决策传达下去。这种结构（8 → 80 → 480 → 5000）本质上是一种信息路由协议，其基础是人类的一个简单局限：一位领导者能有效管理的下属通常在三到八人之间。罗马人通过数百年的战争发现了这一点。即使在今天，美国军队的指挥链仍遵循类似模式。我们现在称之为”控制幅度”（span of control），它仍是地球上所有大型组织的根本约束。
普鲁士的总参谋部与中层管理的诞生
下一个重大变革来自普鲁士。1806 年拿破仑军队在耶拿战役中摧毁普鲁士军队后，以沙恩霍斯特和格奈泽瑙为首的改革者围绕一个残酷真相重建军队：不能依赖顶层的个人天才，必须依靠系统。
他们创立了总参谋部——一支由受训军官组成的专业队伍，其职责不是作战，而是规划行动、处理信息并协调各单位。沙恩霍斯特希望这些参谋军官能”辅助能力不足的将军，提供领导者和指挥官可能缺乏的才能”。这其实就是中层管理出现前的雏形：他们的存在就是为了路由信息、预先计算决策，并在复杂组织中保持一致性。
军队还正式区分了”线”（line）和”参谋”（staff）职能：线职能推进核心使命，参谋职能提供专业支持。今天，每一家公司仍在使用这套词汇。
美国铁路：层级进入商业世界
军事层级通过 19 世纪 40-50 年代的美国铁路进入商业领域。美国军队将西点军校训练的工程师借调给私人铁路公司，这些军官带来了军事化的组织思维。参谋与线层级、事业部结构、官僚化的报告与控制体系——所有这些都在军事中发展成熟后，才被铁路采用。
19 世纪 50 年代中期，纽约与伊利铁路的丹尼尔·麦卡勒姆为管理一个绵延 500 多英里、拥有数千工人的系统，绘制了世界上第一张组织图。较小铁路公司那种非正式的管理方式已经失效，火车碰撞事故频发并造成人员伤亡。麦卡勒姆的组织图正式化了罗马人使用的层级逻辑：多层权威、明确的汇报线、结构化的信息流动。它成为现代公司的蓝图。
泰勒科学管理：优化层级内部效率
弗雷德里克·泰勒（1856-1915，常被称为”科学管理之父”）则优化了层级内部的运作。他将工作分解为专门任务，分配给受训专家，并通过测量而非直觉进行管理。这催生了职能金字塔式组织——一种在军事开创、铁路商业化的信息路由系统内追求效率的结构。
二战：职能层级的第一次重大考验
职能层级的第一次真正压力测试发生在二战期间。曼哈顿计划需要物理学家、化学家、工程师、冶金学家和军事官员跨越学科界限，在极端保密和时间压力下共同完成单一目标。
罗伯特·奥本海默将洛斯阿拉莫斯实验室组织成职能部门，但坚持要求各部门之间开放协作，抵制了军方 compartmentalize 的本能。当 1944 年内爆问题变得关键时，他围绕这个问题重组实验室，创建了当时美国企业界前所未有的跨职能团队。这次尝试成功了，但它只是战时特例，由一位独特人物领导。战后商业世界面临的问题是：这种跨职能协作能否成为常规做法？
矩阵制与现代企业
二战后，随着公司规模扩大和全球化，职能设计的规模限制日益突出。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《创建世界级企业》，为矩阵组织提供了理论框架——将职能专业与事业部单位相结合。
在马文·鲍尔的领导下，麦肯锡帮助壳牌、通用电气等公司实施这些原则，在中央标准与本地敏捷之间取得平衡。这就是推动战后全球经济的”专业化”或”现代”公司形态。
后续框架：应对矩阵制的复杂性
随着时间推移，各种框架相继出现，以解决矩阵结构的复杂、僵化和官僚问题。20 世纪 70 年代末，汤姆·彼得斯和罗伯特·沃特曼开发的麦肯锡 7-S 框架，将”硬 S”（战略、结构、系统）与”软 S”（共同价值观、技能、人员、风格）区分开来。核心理念是：仅靠结构元素是不够的，组织效能需要文化特质与人为因素的全面对齐。
科技公司的实验
最近几十年，科技公司对组织结构进行了大胆实验。Spotify 推广了跨职能小队（squads）和短迭代周期；Zappos 尝试了 Holacracy，完全取消管理头衔；Valve 则采用扁平结构，没有正式层级。
这些实验都揭示了传统层级的局限，但没有一个真正解决根本问题。随着规模扩大，Spotify 回归了传统管理；Zappos 经历了大量人员流失；Valve 的模式难以扩展到几百人以上。当组织成长到数千人时，它们往往会回归层级协调，因为还没有足够强大的替代信息路由机制出现。
根本约束始终如一：罗马人面对过，美国海军陆战队在二战中也重新发现——缩小控制幅度意味着增加指挥层级，而更多层级则意味着信息流动变慢。两千年的组织创新，本质上都是在不打破这一权衡的前提下寻找绕行方案。
现在不同了：Block 的新尝试
那么，现在有什么不同？
在 Block，我们正在质疑一个根本假设：组织必须以层级形式存在，并由人类担任协调机制。相反，我们打算取代层级所承担的职能。
如今大多数使用 AI 的公司，只是给每个人配备一个”副驾驶”（copilot），让现有结构稍稍运转得更好，却没有改变结构本身。我们追求的是不同的东西：将公司构建成一个智能体（或小型 AGI）。
我们并非第一个尝试超越传统层级的公司。海尔的”人单合一”模式、平台型组织、“数据驱动”管理等，都是针对同一问题的真实尝试。但它们缺少一种能够实际履行层级协调职能的技术。而 AI 正是这项技术。有史以来第一次，一个系统能够持续维护整个业务的模型，并以过去需要人类通过多层管理传递信息的方式来协调工作。
要实现这一点，公司需要两样东西：对自身运营的”世界模型”，以及足够丰富、能让模型发挥作用的客户信号。
Block 的世界模型
Block 是远程优先的公司。我们所做的一切都会产生可记录的产物：决策、讨论、代码、设计、计划、问题和进展。这些都是构建公司世界模型的原始材料。
在传统公司中，经理的工作是了解团队情况，并将上下文在链条中上下传递。而在远程优先、所有工作已可被机器读取的环境中，AI 可以持续构建和维护这幅画面：正在构建什么、哪里被卡住、资源分配在何处、什么有效而什么无效。这些曾经由层级承载的信息，现在由公司世界模型来承载。
但系统的能力取决于输入的客户信号质量。而金钱是世界上最诚实的信号。
人们会在调查中撒谎，会忽略广告，会放弃购物车。但当他们花钱、存钱、转账、借贷或还款时，那就是真相。每一笔交易都是关于某人生活的真实记录。
Block 每天都能看到数百万笔交易的两侧——通过 Cash App 看到买方，通过 Square 看到卖方，还能获得商户业务的运营数据。这赋予客户世界模型一种罕见的能力：基于诚实信号、针对每个客户、每个商户的财务现实理解，并且这种理解会不断复合。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。
构建新公司的四个基础
公司世界模型与客户世界模型共同构成了不同类型公司的基础。这时不再是产品团队预先制定路线图，而是需要构建四样东西：
第一，能力模块（Capabilities）
原子级的金融基础组件：支付、借贷、发卡、银行服务、买后付、薪资处理等。这些不是产品，而是难以获取和维护的积木（有些具有网络效应和监管许可）。它们没有自己的用户界面，只有可靠性、合规性和性能目标。
第二，世界模型（World Model）
分为两部分。
公司世界模型让公司理解自身运营、绩效和优先级，取代过去通过管理层流动的信息。
客户世界模型则是基于专有交易数据的、针对每个客户/商户/市场的表示。它从原始交易数据开始，随着时间演进为完整的因果和预测模型。
第三，智能层（Intelligence Layer）
这是将能力模块组合成针对特定客户、在特定时刻的解决方案，并主动交付的部分。
示例一：模型发现一家餐厅的现金流在季节性低谷前收紧，智能层就会从借贷能力中组合出一笔短期贷款，用支付能力调整还款计划，并在商户想到融资之前主动推送。
示例二：Cash App 用户的消费模式变化显示可能搬到新城市，智能层就会组合新的直接存款设置、针对新社区的 Cash App Card 优惠，以及根据更新收入调整的储蓄目标。
这些解决方案并非产品经理预先规划的。能力早已存在，智能层只是识别时机并进行组合。
第四，界面（Interfaces）
包括 Square、Cash App、Afterpay、TIDAL、bitkey、proto 等。这些是硬件和软件交付表面，智能层通过它们交付组合好的解决方案。
界面很重要，但价值创造的核心不在界面，而在模型和智能层。
当智能层尝试组合解决方案却因缺少能力而失败时，这个失败信号就成了未来的路线图。传统路线图（产品经理猜测下一步该做什么）是公司最根本的限制因素。在这个新模型中，客户现实会直接生成待办事项。
人的新角色
如果公司要构建的是这些，那么人该做什么？
组织结构随之颠倒。在传统公司中，智能分散在人和层级中，由层级负责路由。在新模型中，智能存在于系统中，人则处于”边缘”（edge）——这是智能与现实接触的地方。
人会深入模型尚未触及的领域，感知模型无法感知的事物：直觉、有主见的方向、文化语境、信任动态、现场感觉。他们会做出模型不宜独自决定的判断，尤其是在伦理决策、新奇情境和高风险时刻（出错代价可能是生存性的）。一个无法触及世界的世界模型，不过是一个数据库而已。
但边缘不再需要多层管理来协调。世界模型会为每一位处于边缘的人提供所需上下文，让他们无需等待信息在指挥链中上下传递就能行动。
在实践中，这意味着我们将角色简化为三种：
个体贡献者（Individual Contributors, ICs）
构建和运营能力模块、模型、智能层和界面。他们是特定系统层的深度专家和专业人士。世界模型提供过去由经理提供的上下文，因此 ICs 可以自主决定本层事务，无需等待指令。
直接责任人（Directly Responsible Individuals, DRIs）
负责具体的跨领域问题、机会或客户成果。某位 DRI 可能在 90 天内拥有某个细分市场商户流失问题的所有权，并有权从世界模型团队、借贷能力团队和界面团队调用资源。DRIs 可以长期负责某些问题，也可能转移去解决新问题。
球员兼教练（Player-Coaches）
既参与实际构建，又负责人员发展。他们取代了过去主要负责信息路由的传统经理。球员兼教练仍会写代码、构建模型或设计界面，同时投入精力帮助身边的人成长。他们不再把时间花在状态会议、对齐会议和优先级谈判上——世界模型负责对齐，DRI 结构负责战略和优先级，球员兼教练负责技艺与人员培养。
不再需要永久的中层管理层。旧层级曾经承担的其他所有职能，现在由系统负责协调，每个人都被赋能，其角色也更贴近实际工作和客户。
Block 的现状与更大意义
Block 目前正处于这一转型的早期阶段。这将是一次艰难的转变，有些部分可能会先失败再成功。我们现在公开讨论，是因为我们相信每家公司最终都将面对同样的问题：
你的公司真正拥有什么难以复制的深刻理解？这种理解是否每天都在变得更深？
如果答案是”没有”，那么 AI 就只是一个成本优化故事：裁员、短期提升利润，最终被更聪明的公司吞并。如果答案是深刻的，那么 AI 就不会仅仅”增强”你的公司——它会揭示你公司真正的本质。
Block 的答案是经济图谱（economic graph）：数百万商户与消费者、每一笔交易的两侧、实时观察到的财务行为。这种理解随着系统运行的每一秒都在复合增长。
我们相信，这种”将公司组织成智能体而非层级”的模式意义重大，足以在未来几年重塑各类公司的运作方式。Block 已经走得足够远，可以证明这不仅仅是理论。
公司快或慢，取决于信息流动的速度。层级和中层管理会阻碍信息流动。两千年来，从罗马的八人小队到今天的全球企业，我们一直没有真正的替代方案。八名士兵共用帐篷需要十夫长，八十人需要百夫长，五千人需要军团长。问题从来不是是否需要层级，而是人类是否是这些层级唯一的选择。现在，答案已经改变。Block 正在构建下一个时代。
关于作者：Jack Dorsey，Block（前身为 Square）联合创始人兼 CEO，也是 Twitter（现 X）的联合创始人。