蒸汽、鋼鐵與 AI 無限智能

在 2025 年的末尾，我們都需要停止用後視鏡看待世界，而是通過後視鏡看向未來，開始去想象一個全新的世界。卡內基看到鋼鐵，看到的是城市的天際線；蘭開夏郡的工廠主們看到蒸汽機，看到的是擺脫河流束縛的工廠車間。

作者：Will  阿望，投融資律師，專注 Web3 & Digital Asset；獨立研究員，專注代幣化、RWA、支付、DeSci

只有置身事外，我們才能從時代洪流的裹挾中抽離出來，去思考當下 crypto、區塊鏈、AI 三者之間的關係，也才能以 “世界公民” 的身份去思考它們的未來。就或許就是文中，馬歇爾·麥克盧漢所說的 “通過後視鏡駛向未來”。

來自 Notion CEO 趙伊萬 @ivanhzhao 的這篇《Steam，Steel，and Infinite Minds》探討了 AI 如何重塑知識工作和組織結構。從個人到組織再到整個經濟體，AI 正從簡單的工具升級為深度整合的生產力。作者通過鋼鐵、風車、蒸汽機、弗洛倫薩等歷史隱喻，說明新技術如何改變工作方式和組織形態。

在 2025 年的末尾，我們都需要停止用後視鏡看待世界，而是通過後視鏡看向未來，開始去想象一個全新的世界。卡內基看到鋼鐵，看到的是城市的天際線；蘭開夏郡的工廠主們看到蒸汽機，看到的是擺脫河流束縛的工廠車間。

在這裡，我們看到的是：肖風：區塊鏈是下一代金融基礎設施，是第四次工業革命基礎前提；DigiFT Henry：從梧桐樹下的握手到區塊鏈上的共識，到鏈上金融的未來；AIsa Jordan：AI Agent 的鏈上支付體系，是解鎖 AI 經濟體系的關鍵。而我們如今對 AI 的探索，也才剛剛邁出了一小步。

真正的進步，只受限於我們的想象力和慣性。我們共同探索前行。

以下，Enjoy：

https://twitter.com/ivanhzhao/status/2003192654545539400?s=12&t=yZHnQ_MFJ1lzu_4wUkm5ag

每個時代都由其奇蹟材料塑造。鋼鐵鑄就了鍍金時代，半導體開啟了數字時代，如今人工智能以其無限的智能的面貌橫空出世。如果歷史能教會我們什麼，那就是掌握這些材料的人定義了時代。

左側：少年時期的安德魯·卡內基和他的弟弟。右側：鍍金時代（Gilded Age）的匹茲堡鋼鐵廠。

在 19 世紀 50 年代，安德魯·卡內基作為電報童在泥濘的匹茲堡街頭奔跑。當時，每十名美國人中有六名是農民。然而，在短短兩代人的時間內，卡內基和他的同輩們塑造了現代世界。馬車被鐵路取代，燭光讓位於電力，鐵器被鋼鐵所取代。

自那以後，工作重心從工廠轉移到了辦公室。如今，我在舊金山經營一家軟件公司，為數百萬知識工作者打造工具。在這個以科技產業為主的城鎮裡，大家都在談論通用人工智能（AGI），但全球二十億辦公人員中，大多數人尚未感受到它的影響。知識工作不久後會變成什麼樣子？當組織架構吸收了那些永不疲倦的 “心智” 時，又會發生什麼？

這種未來往往難以預測，因為它總是偽裝成過去的樣子。早期的電話通話簡潔得像電報，早期的電影看起來像是拍攝的舞臺劇。（這就是馬歇爾·麥克盧漢所說的 “通過後視鏡駛向未來”。)

而如今最流行的 AI 形式看起來像是過去的谷歌搜索。

如今，我們看到的是模仿谷歌搜索框的 AI 聊天機器人。我們正處於每次新技術變革都會經歷的那種令人不適的過渡階段。

我並沒有關於接下來會發生什麼的所有答案。但我喜歡用一些歷史隱喻來思考 AI 可以在不同規模上如何工作，從個人到組織再到整個經濟體。

個人：從自行車到汽車

我們最早能從知識工作的領軍人物——程序員身上看到這種現象。

我的聯合創始人西蒙以前是我們所說的 “十倍速程序員”，但他現在很少寫代碼了。你只要走到他的辦公桌旁，就會看到他同時操控著三四個 AI 編碼代理，這些代理不僅打字快，還會思考，這讓他的效率達到了 30 到 40 倍。他會在午飯前或睡前安排好任務，讓它們在他離開的時候繼續工作。他現在就像一個管理著無數個智能體的管理者。

20 世紀 70 年代，《科學美國人》雜誌上的一項關於運輸效率的研究啟發了史蒂夫·喬布斯著名的 “思想的自行車” 隱喻。只不過，自那以後，我們在信息高速公路上已經騎行了幾十年。

在 20 世紀 80 年代，史蒂夫·喬布斯將個人電腦稱為 “思想的自行車”。十年後，我們鋪設了被稱為互聯網的 “信息高速公路”。但如今，大多數知識工作仍然依靠人力。這就好像我們在高速公路上騎自行車一樣。

藉助 AI 代理，像西蒙這樣的人已經從騎自行車升級到開汽車了。

其他類型的知識工作者何時能擁有汽車呢？需要解決兩個問題。

與編程代理相比，為什麼 AI 更難幫助知識工作呢？因為知識工作更加碎片化，也更難以驗證。

首先，是上下文碎片化。對於編程而言，工具和上下文往往集中在一處：集成開發環境（IDE）、代碼倉庫、終端。但一般知識工作則分散在數十種工具中。想象一下，一個 AI 代理試圖起草一份產品簡報：它需要從 Slack 聊天記錄、戰略文檔、儀表盤中上一季度的數據，以及僅存在於某人腦海中的機構記憶中提取信息。如今，人類就像粘合劑，通過複製粘貼以及在瀏覽器標籤之間切換，將所有這些內容拼接在一起。除非將這些上下文整合起來，否則代理將仍然侷限於狹窄的用例。

第二個缺失的要素是可驗證性。代碼有一個神奇的特性：你可以通過測試和錯誤來驗證它。模型製造者利用這一點來訓練 AI，使其更擅長編程（例如強化學習）。但是，如何驗證一個項目是否管理得當，或者一份戰略備忘錄是否有效？我們尚未找到改進模型以適應一般知識工作的方法。因此，人類仍然需要參與其中，進行監督、指導，並展示什麼是好的模型。

1865 年的《紅旗法案》要求在車輛沿街行駛時，需有旗手在前面步行引導（該法案於 1896 年被廢除）。這是 “人類在循環中” 這一不理想狀態的一個例子。

今年的 AI 編程代理讓我們明白，“人機協同” 並非總是可取的。這就好比在生產線上有人親自檢查每一個螺栓，或者在汽車前面走來清路（參考：1865 年的《紅旗法案》）。我們希望人類能從一個有槓桿效應的點來監督整個流程，而不是置身其中。一旦上下文被整合，工作成果變得可驗證，數十億工作者將從自行車踏行升級到汽車駕駛，再從汽車駕駛升級到自動駕駛。

組織：鋼鐵與蒸汽

公司是近代才出現的產物。隨著規模擴大，它們會逐漸衰落，最終達到極限。

紐約與伊利鐵路公司 1855 年的組織架構圖。現代公司和組織架構是隨著鐵路公司的發展而演變的，鐵路公司是第一批需要在廣闊距離上協調數千人的企業。

幾百年前，大多數公司都只是十幾人的作坊。如今，跨國公司擁有數十萬員工。溝通基礎設施（人腦通過會議和信息連接起來）在指數級增長的負荷下不堪重負。我們試圖通過層級結構、流程和文檔來解決這個問題。但我們一直用人類規模的工具來解決工業規模的問題，就像用木頭建造摩天大樓一樣。

兩個歷史隱喻表明，藉助新型材料，未來的組織可以呈現出不同的面貌。

鋼鐵的奇蹟：伍爾沃斯大廈在 1913 年紐約完工時是世界上最高的建築。

第一個是鋼鐵。在鋼鐵出現之前，19 世紀的建築高度限制在六七層。鐵雖然堅固，但易碎且沉重；增加更多的樓層，結構會在自身重量下坍塌。鋼鐵改變了這一切。它既堅固又可塑。框架可以更輕，牆壁可以更薄，突然間，建築可以拔地而起數十層。新的建築類型成為可能。

AI 人工智能是組織的鋼鐵。它有潛力在工作流程中保持上下文，並在需要時浮現決策，而無需噪音。人類溝通不再需要成為承重牆。每週兩小時的對齊會議變成了五分鐘的異步審查。需要三級審批的高管決策可能很快就能在幾分鐘內完成。公司可以真正地擴展規模，而不會出現我們一直認為不可避免的退化。

一個用水車為運營提供動力的磨坊。水雖然強大但不可靠，限制了磨坊只能在少數幾個地點和特定季節運行。

第二個故事是關於蒸汽機的。在工業革命初期，早期的紡織廠位於河流和溪流旁邊，由水車提供動力。當蒸汽機出現時，工廠主最初只是用水車換成了蒸汽機，而其他方面保持不變。生產效率的提高是有限的。

真正的突破發生在工廠主意識到他們可以完全擺脫對水的依賴。他們建造了更大的磨坊，更靠近工人、港口和原材料。並且他們圍繞蒸汽機重新設計了工廠（後來，隨著電力普及，工廠主進一步從中央動力軸分散開來，在工廠周圍為不同機器放置了更小的發動機，為不同的機器提供動力）。由此，生產力突飛猛進，第二次工業革命真正開始了。

這幅 1835 年由托馬斯·阿洛姆創作的版畫描繪了英國蘭開夏郡的一家紡織廠。它由蒸汽機驅動。

我們仍處於 “替換水車” 的階段。現有的工具上只是附加了 AI 聊天機器人。我們還沒有重新構想，當舊的限制消失，你的公司可以在無限的 AI 智能系統上運行，這些 AI 智能系統在你睡覺時仍在工作時，組織會是什麼樣子。

在我的公司 Notion，我們一直在進行一些嘗試。除了我們 1000 名員工之外，現在還有 700 多個 AI 代理處理重複性工作。它們記錄會議筆記並回答問題以整合部落知識。它們處理 IT 請求並記錄客戶反饋。它們幫助新負責處理重複性工作。它們負責會議記錄、解答問題，以整合內部知識。它們處理 IT 請求、記錄客戶反饋。它們幫助新員工瞭解員工福利。它們撰寫每週狀態報告，這樣大家就不用複製粘貼了。而這僅僅是邁出了一小步。真正的進步只受限於我們的想象力和慣性。

經濟體：從佛羅倫薩到特大城市

鋼鐵和蒸汽不僅改變了建築物和工廠，它們也改變了城市。

直到幾百年前，城市還是以人類的尺度來衡量的。你可以在四十分鐘內步行穿過佛羅倫薩。生活的節奏是由一個人能走多遠、聲音能傳多遠來決定的。

然後，鋼鐵框架使摩天大樓成為可能。蒸汽機驅動的鐵路連接了市中心和腹地。電梯、地鐵、高速公路隨之而來。城市在規模和密度上急劇擴張。東京、重慶、達拉斯。

這些不僅僅是佛羅倫薩的放大版。它們代表著不同的生活方式。特大城市令人迷失方向，充滿陌生感，難以辨認方向。這種難以辨認的特點正是規模帶來的代價。但它們也提供了更多的機遇和自由。更多的人從事著更多的工作，組合方式也更加多樣化，這是文藝復興時期規模適中的城市所無法比擬的。

我認為知識經濟即將經歷同樣的轉變。

如今，知識工作幾乎佔美國 GDP 的一半。其中大部分仍然以人類的尺度運作：幾十人的團隊，工作流程由會議和電子郵件來決定節奏，組織在超過幾百人後就會不堪重負。我們正在用石頭和木頭建造佛羅倫薩。

當 AI 代理大規模上線時，我們將開始建造東京這樣的組織，這些組織將由成千上萬的 AI 代理和人員組成。工作流程將跨越時區持續運行，無需等待任何人起床。決策的制定將結合恰到好處的人工干預。

這將感覺不同。更快、更有槓桿效應，但一開始也會更令人迷失方向。每週會議、季度規劃週期和年度審查的節奏可能不再有意義。新的節奏將出現。我們會失去一些清晰度，但我們獲得了規模和速度。

超越水車

每一種神奇材料的出現，都要求人們停止用後視鏡看待世界，開始想象新的世界。卡內基看到鋼鐵，看到的是城市的天際線。蘭開夏郡的工廠主們看到蒸汽機，看到的是沒有河流的工廠車間。

我們仍處於 AI 人工智能發展的初期階段，將聊天機器人生硬地套用到為人類設計的工作流程中。我們需要停止要求人工智能僅僅是我們的副駕駛。我們需要想象，當人類組織像鋼鐵般堅固，當繁瑣的工作被委派給永不眠的頭腦時，知識型工作將會是什麼樣子。

鋼鐵、蒸汽、無限智能。下一個天際線就在那裡，等待我們塑造。

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