近日，Notion 联合创始人兼 CEO Ivan Zhao 在 X 平台发表了一篇题为《蒸汽、钢铁与无限心智》（Steam, Steel, and Infinite Minds）的长文，在 X 上引发广泛讨论。文章以历史视角切入，探讨了 AI 如何像曾经的钢铁和蒸汽机一样，成为重塑组织与经济的新“奇迹材料”。OpenAI 首席产品官 Kevin Weil、著名投资人 Sarah Guo 等人纷纷转发点赞，甚至有人称其为“关于 AI 与知识工作最优美的文章之一”。

图丨相关博文（X）

在这篇文章中，Ivan Zhao 并没有局限于讨论具体的 AI 功能，而是站在历史的宏观视角，将 AI 比作重塑时代的“奇迹材料”（miracle material，下文中意译为“划时代介质”）。他认为，正如钢铁不仅让建筑变高、更重构了城市形态一样，AI 作为一种“无限心智”，正在从根本上改变我们组织和经济的运作逻辑。目前的我们，正处于将 AI 这个“新蒸汽机”简单安装在“旧水车”上的过渡期，而真正的变革才刚刚开始。

以下为全文译文。

每个时代都有属于它的划时代介质。钢铁锻造了镀金时代，半导体点亮了数字时代。而今天，AI 正以“无限心智”的姿态登场。历史反复证明：谁掌握了核心材料，谁就定义了那个时代。

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19 世纪 50 年代，安德鲁·卡内基还是个在匹兹堡泥泞街道上奔跑的电报童。那时，六成美国人以务农为生。仅仅两代人的时间，卡内基和他的同辈便锻造出了现代世界：马车让位于铁路，烛火让位于电灯，生铁让位于钢铁。

自那以后，工作从工厂转移到了办公室。如今，我在旧金山经营一家软件公司，为数百万知识工作者打造工具。在这座科技重镇，人人都在谈论 AGI（通用人工智能），但全球二十亿办公室工作者中的大多数，尚未真正感受到它的存在。知识工作很快会变成什么样？当组织架构开始吸纳那些永不休眠的“思维”时，会发生什么？

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未来往往难以预测，因为它总是伪装成过去的模样。早期电话像电报一样惜字如金，早期电影不过是把舞台剧拍下来。正如马歇尔·麦克卢汉所说：“我们总是透过后视镜驶向未来。”

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我没有关于未来的全部答案。但我喜欢借助几个历史隐喻来思考 AI 如何在不同尺度上发挥作用，从个人到组织，再到整个经济。

个人层面：从自行车到汽车

最早的变化迹象，出现在知识工作的“大祭司”们身上：程序员。

我的联合创始人 Simon 曾是我们所说的“10 倍程序员”，但他现在几乎不亲自写代码了。走过他的工位，你会看到他同时协调三四个 AI 编程智能体，它们不只是打字更快，它们会思考。这让 Simon 成了一个 30 到 40 倍效率的工程师。他会在午餐前或睡前排好任务队列，让这些智能体在他不在时继续工作。他成了“无限心智”的管理者。

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1980 年代，乔布斯把个人电脑比作“思维的自行车”。十年后，我们铺设了名为互联网的“信息高速公路”。但时至今日，大多数知识工作仍然由人力驱动。就好像我们一直在高速公路上骑自行车。

有了 AI 智能体，像 Simon 这样的人已经从骑自行车升级到了开汽车。

其他类型的知识工作者什么时候也能开上“汽车”？有两个问题必须解决。

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第一，上下文碎片化。对于编程来说，工具和上下文往往集中在一处：IDE、代码仓库、终端。但一般的知识工作分散在几十个工具里。想象一个 AI 智能体试图起草一份产品简报：它需要从 Slack 对话、战略文档、上季度的数据仪表盘，甚至只存在于某人脑子里的组织记忆中提取信息。如今，人类充当着“粘合剂”，通过复制粘贴和在浏览器标签页之间切换来拼凑一切。除非这些上下文被整合起来，否则智能体只能困在狭窄的应用场景里。

第二个缺失的要素是可验证性。代码有一种神奇的特性：你可以通过测试和报错来验证它。模型开发者利用这一点训练 AI，让它在编程方面越来越强（比如强化学习）。但你怎么验证一个项目管理得好不好，或者一份战略备忘录写得如何？我们还没有找到改进模型以处理一般知识工作的方法。所以，人类仍然需要“在回路中”（in the loop）监督、引导，并示范什么是好的成果。

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今年编程智能体的发展告诉我们，“人类在回路中”并非总是理想状态。这就像让人亲自检查流水线上的每一颗螺栓，或者走在汽车前面给它开道（参见：1865 年的《红旗法案》）。我们希望人类从一个更有杠杆效应的位置来监督这些循环，而不是被困在里面。一旦上下文被整合、工作变得可验证，数十亿工作者就能从“骑自行车”升级到“开车”，再从“开车”升级到“自动驾驶”。

组织层面：钢铁与蒸汽

公司是一种晚近的发明。它们在扩张过程中会逐渐衰退，并最终触及极限。

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几百年前，大多数公司不过是十几个人的作坊。如今我们有了拥有几十万员工的跨国企业。人脑通过会议和消息连接而成的通信基础设施，在指数级增长的负载下不堪重负。我们试图用层级、流程和文档来解决这个问题。但我们一直在用人类尺度的工具解决工业级的问题，就像用木头建摩天大楼。

两个历史隐喻可以展示，有了新的“奇迹材料”，未来的组织会是什么样子。

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第一个是钢铁。在钢铁出现之前，19 世纪的建筑最高只能建到六七层。生铁虽然坚固，但又脆又重；层数一多，建筑就会在自身重量下坍塌。钢铁改变了一切。它既坚固又具有韧性。框架可以更轻，墙壁可以更薄，建筑突然可以升至几十层。新型建筑由此成为可能。

AI 是组织的钢铁。它有潜力在工作流程中维护上下文，在需要时呈现决策，而不产生噪音。人类的沟通不再必须是承重墙。每周两小时的对齐会议可能变成五分钟的异步审核。需要三层审批的高管决策可能很快就能在几分钟内完成。公司可以真正地扩张，而不必承受我们以为无法避免的那种组织退化。

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第二个故事是关于蒸汽机的。在工业革命初期，早期的纺织厂坐落在河流和溪流旁边，靠水车驱动。当蒸汽机问世时，工厂主最初只是把水车换成了蒸汽机，其他一切照旧。生产力的提升很有限。

真正的突破发生在工厂主意识到他们可以完全摆脱对水源的依赖之后。他们在更靠近工人、港口和原材料的地方建起了更大的工厂。他们围绕蒸汽机重新设计了工厂（后来，当电力出现时，工厂主进一步去中心化，不再依赖一根中央动力轴，而是在工厂各处为不同机器安装小型电机）。生产力由此爆发，第二次工业革命真正启动了。

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我们仍处于“把水车换成蒸汽机”的阶段。AI 聊天机器人像螺丝一样被拧到现有工具上，我们还没有重新想象：当旧的约束消失、公司可以靠在你睡觉时仍在工作的“无限心智”来运转时，组织会是什么样子。

在 Notion，我们一直在做实验。除了 1,000 名员工之外，现在还有超过 700 个智能体在处理重复性工作。它们做会议记录，回答问题以整合组织知识，处理 IT 请求，记录客户反馈，帮助新员工熟悉员工福利，撰写周报以免大家再复制粘贴。而这只是刚刚起步。真正的收益，只受限于我们的想象力和惯性。

经济层面：从佛罗伦萨到超级都市

钢铁和蒸汽不仅改变了建筑和工厂，还改变了城市。

直到几百年前，城市还是人类尺度的。你可以在四十分钟内走遍佛罗伦萨。生活的节奏由一个人能走多远、声音能传多远来决定。

然后，钢框架使摩天大楼成为可能。蒸汽机驱动的铁路将市中心与腹地连接起来。电梯、地铁、高速公路相继出现。城市在规模和密度上爆炸式增长。东京、重庆、达拉斯。

这些不只是更大号的佛罗伦萨，它们代表着不同的生活方式。超级都市令人眩晕、匿名、更难导航。这种“不可读性”是规模的代价。但反过来，它也释放了前所未有的机会和自由：更多的人、用更多的方式、在更多的组合里做更多的事；这类密度与复杂度，放在一座以步行尺度运转的文艺复兴城市里，根本无从承载。

我认为知识经济即将经历同样的转变。

今天，知识工作占美国 GDP 的近一半。其中大部分仍以人类尺度运转：几十人的团队、由会议和邮件决定节奏的工作流、组织一旦超过几百人就开始“拧巴”。我们一直在用石头和木头建造佛罗伦萨。

当 AI 智能体大规模上线，我们将开始建造“东京”：组织里同时存在成千上万的人与智能体；工作流跨时区持续运转，不必等谁醒来；决策也不必层层拉齐，而是由系统综合出结果，再让人类在最关键处介入——介入得“刚刚好”。

这会带来不同的感受。更快、更有杠杆效应，但起初也会更令人眩晕。每周例会、季度规划、年度评审这些旧节奏，可能逐渐失效；新的节奏会自然长出来。我们会牺牲一些可读性，换来规模和速度。

超越水车

每一种划时代的介质都要求人们停止透过后视镜看世界，开始想象新的世界。卡内基看着钢铁，看到了城市的天际线。兰开夏郡的工厂主看着蒸汽机，看到了摆脱河流束缚的工厂车间。

我们仍处于 AI 的“水车阶段”，把聊天机器人拧进为人类设计的流程里，让它充当副驾驶。真正需要发生的，是更激进的想象：当组织被“钢铁”加固，当琐碎工作交给永不休眠的思维，知识工作会变成怎样？

钢铁。蒸汽。无限心智。下一道天际线已经在那里，等待我们去建造。

参考资料：

https://x.com/ivanhzhao/status/2003192654545539400

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