### AGI不是未来，是正在发生的日常
优化产品功能的过程中，一个判断愈发清晰：**AGI并非3-5年后的未来图景，而是早已渗透至我们的日常场景中**。这是一个递归进化的过程——AI的能力深度与覆盖范围会持续扩张，但这不影响它已成为当下生产活动的核心参与者。
当AI能完整承接某个专业角色（比如编程）的所有功能时，它本质上已具备AGI的特征——任何专业任务都需要综合判断与跨领域知识。但为何多数人对AGI的存在“感知不明显”？这像坦克刚发明时被扔到西伯利亚测试，最终得出“坦克不如狗拉爬犁”的结论——技术的价值未被放在正确的场景中释放，认知滞后掩盖了它的潜力。
### 智能原生：AI主导的价值创造体系
国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》中，“智能原生企业”被重点提及。这一概念并非单纯的技术升级，而是**AI与组织模式深度融合的思维范式**——它改造的是产品与服务的生产逻辑，让AI从“工具”升级为“价值创造主体”。
以编程为例：传统软件开发是产品经理、架构师、前后端工程师协同的“交响乐”；而在智能原生模式下，开发者只需向Claude Code等大模型编码助手输入自然语言需求，就能完成过去团队数周的工作量。一位算法工程师的实践印证了这一点：“我没写一行代码，一天就交付了过去团队几周的成果。”
**智能原生的核心定义**：一套以AI为主体、智能优先为原则的价值创造体系。AI是“飞舞的风筝”，人类只需调整手中的线——AI承接核心任务，AI与AI的协作替代了传统组织的复杂流程，组织形态内化成智能体之间的互动。
### 从智能原生到无人公司：递归进化的终点
智能原生的进化是递归式的：从编程、运维等单一角色的AI替代，逐步扩展至全职能覆盖。一位运维工程师的实践案例最能说明这种变化：他借助AI编程，一周内完成了k8s、日志ELK、监控Prometheus等全栈服务部署，而这在过去需要一年时间。
这种递归进化的终点，就是“无人公司”——以智能原生模式处理全业务流程，直接锁定销售额与现金流。它的核心逻辑与OpenAI的五级模型一致：Agent（智能体）与Organization（组织）本质相同，只是覆盖范围与复杂度不同。
AI的进化速度决定了递归的深度：技术更迭周期已短于业务与商业化周期，若停留在“工具级应用”，必然被大模型的“折叠力量”淘汰。唯有以智能原生为起点，补全AI缺失的数据、知识与工具，才能应对这种变化。
### 范式转移：驾驭价值创造的新逻辑
AI技术的普及，让“技术使用成本”大幅降低，但**真正需要驾驭的是价值创造模式**。过去“用AI优化流程”的思路已过时，现在要“用AI封装业务”——找到AI的现实边界（数据、工具、知识），将其嵌入流变的商业环境中。
从“小”到“大”的路径：从细碎工具起步，但不可止步——工具会被大模型快速折叠；从“大”到“小”的路径：直接构建无人公司，补全AI的短板，锁定核心业务现金流。两种路径无绝对对错，但都需要“AI思维”——数字与智能空间优先的思维模式。
### 反身性与未来：无人公司的终极图景
若所有公司都进化为“无人公司”，会发生什么？在纯粹的经济逻辑中，智能高者胜；若智能水平持平，信息差与能力差会消失，反身性会导致“热寂状态”——大规模计算但无回报，现有体系崩溃，最终进入新的文明状态。
这正是“无人公司”的深层含义：技术推动商业形态奔向既有模式的终点，同时开启新的可能性。
### 小结
验证AGI的存在不难——深度应用模型即可；难的是**重构商业范式**：用智能原生体系让AI释放价值，用递归进化走向无人公司。若不能提升认知视角，只会陷入“刻舟求剑”的困境——在快速变化的世界中，唯有重构价值创造的逻辑，才能抓住AGI时代的机遇。
（注：文中运维案例截图、智能原生架构图保留原文示意图）
