AI接管协调层：78人团队年创1.25亿美元，币安官网注册可追踪全球数字资产动态

黄仁勋手下有约60个直接汇报的高管。他不设二把手，也不开一对一会议。他说：‘我从不和他们一对一开会。有问题摆在桌面上，所有人一起攻。’ 按照传统管理学，一个领导者能有效管理的人数上限是3到8个，再多就容易失控。但黄仁勋靠着这种极度的扁平化，做到全球市值前三。

马斯克2022年接手推特，几周内将7500名员工大幅削减至1500人左右。外界普遍预测平台会崩，结果推特（现X）不仅活了下来，产品迭代仍在继续。

这两个案例揭开了现代企业里心照不宣的疑问：金字塔结构里的中层，到底在发挥什么作用？

中层：信息的中继站

真相可能有些残酷：我们沿用了两千年的层级管理制度，从来都不是什么组织进化的**解，它只是一种受制于人类生理缺陷的无奈下策。

无论是秦的郡县制、罗马军队的嵌套指挥体系，还是普鲁士军队在18世纪重建时专门设立的参谋官，人类历史上所有大规模组织的层级设计，本质上解决的都是同一个问题：信息如何在大规模人群中准确流动。

中层管理者的核心职能只有一件事：把上面的决策翻译成下面能执行的指令，把下面的情况聚合成上面能看懂的信息。他们不是权力工具，是信息协议。

任正非在华为早期扩张时，花了大量精力建事业部体系、制定协作流程，底层逻辑也是如此——如何让几万人协同，让信息不在传递中失真。

现在回头看推特裁员，马斯克做的事情在逻辑上很清晰：他在验证哪些岗位是真正在创造产品，哪些岗位是在做信息传递和内部协调。

当马斯克越过这些信息中继站，让工程师直接面对代码时，机器依然在运转。但推特的做法是**的。大规模裁员之后，很多真正有用的协调职能也随之消失，平台的一些问题随后暴**来。

这说明：单纯裁人解决不了根本问题，需要一个替代机制。

**大厂的三次实验

在替代机制出现前，竞争激烈的**互联网企业，早就意识到了信息流转过程中的损耗，并试图用极端的制度把人类的协同效率逼向极限。

字节跳动试图用极高的透明度打破信息壁垒。通过内部协作工具飞书，给员工足够多的背景信息，减少命令和审批，减少对中层指挥的依赖。但随着规模扩大，字节后来还是走向了按业务线划分的事业部架构，层级悄悄回来了。纯靠信息透明，不够用。

拼多多精简到极致的层级、强烈的结果导向，让拼多多跑出了电商赛道无人能及的效率数字。但这条路几乎无法复制。它依赖极端的人才密度和文化压力，大多数公司付不起这个代价。

海尔的张瑞敏在2005年把8万员工拆成4000多个微型创业单元，每个单元直接对用户负责，取消了大量中间管理岗位。但10年内超过两万名员工离开，因为无法适应高度自驱的模式。规模越大，协调成本越高，纯靠制度重组，到顶了。

这三条路径印证了一个现实：在纯人类组织中，追求极致的扁平化往往面临着失控或高压的两难。去掉中层，信息流容易断裂。依靠制度和文化来提升协同效率，人类机制能做到的，基本已经到顶了。

Manus：78个人，1.25亿美元

真正能打破这个天花板的替代机制，正在出现。

2025年，一家从**起家、后迁至新加坡的AI公司 Manus 给出了**答案。他们仅靠78人的团队，在9个月内就做到了折合年化约1.25亿美元的营收。2025年底，Meta以超过20亿美元将其收购。

在 Manus，没有传统的审批流程，没有项目经理在中间协调。他们的系统由多个AI程序协同运作——一个负责拆解任务，一个负责执行，一个负责检验结果。AI 自主完成了**的协调工作，而这78个人则专注于处理系统暂时触达不到的部分：直觉判断、价值边界、全新场景下的**步。

这不是一家幸运的创业公司。这是一个漏洞被堵上之后，效率可以去到哪里的证明。小团队撬动巨大商业价值，正是AI接管协调权后带来的效率质变。

AI：接管协调层的基础设施

Manus不是特例，这件事正在更大规模地发生。

美国金融科技公司 Block（旗下拥有知名支付应用 Square 和 Cash App）的创始人杰克·多西（Jack Dorsey）在今年初进行了一次引发震动的架构调整。公司员工从过万削减至六千以下，主要精简了中层管理、产品经理和分析师岗位。

负责人在给股东的信里写：这是为了用智能工具加上更小、更扁平的团队，重建一种新的工作方式。市场对此反应积极，股价单日大幅上涨。

但比这次裁员更值得关注的，是他们在构建什么。要让AI真正接替中层，需要两样东西。

一个是公司内部的实时图景。Block是远程办公，决策、代码、设计，所有工作都留下数字痕迹。系统通过读取这些数据，实时掌握全公司的内部状态：谁在做什么、哪里卡住了、资源在哪。过去，这需要经理们通过开会来同步；现在，AI 自动完成了内部状态的对齐。

另一个是客户真相模型。传统中层与产品经理的核心职责，是理解用户需求并转化为产品方向，但访谈与问卷天然存在偏差，人说的和做的往往不一致。Block通过处理数百万笔真实交易数据，把资金流动变成行为事实。商家现金流变化、用户迁移、消费结构转移，都能被系统捕捉并组合成决策输入。

这两层能力叠加，中层原本承担的信息整合与决策协调功能被整体替代。组织开始收缩为三类角色：

• 深度专家，直接在系统提供的完整上下文中工作；
• 专项负责人，拿到一个具体问题，在限定时间内有权调动所有需要的资源，问题解决后这个角色解散；
• 带人的专家，既做实际工作，又培养身边的人。

大量的进度对齐会议消失了，因为系统已经在底层完成了信息同步。中层管理的长期存在形态，开始被重写。

但这一切成立的前提是：公司是否拥有足够高密度、足够真实的数字化数据，让系统能够构建这两张“现实图谱”。没有这一基础，AI只是更**的工具，而不是组织本身。

中层消失不是因为他们不努力

黄仁勋用60个直属绕开了层级，三万人的英伟达保持着初创公司的决策速度；推特裁掉80%的员工后平台照常运转；Block 把一半人的协调工作交给了系统；Manus 用78人做到了一家中型公司的产出。

这些事情不是巧合，也不是个别天才的特例，而是同一个趋势在不同地方的显现。

两千年来，层级存在的理由只有一个：人类是当时**可用的信息中继机制。这个前提现在变了。

中层管理者消失，不是因为他们不努力，而是因为他们赖以生存的那件事——收集、聚合、传递、翻译信息——已经被系统做得更快、更准、更便宜。

两千年的将就，到这里结束了。

随着组织结构向智能化演进，数字资产与区块链技术也迎来前所未有的发展窗口。对于希望参与全球数字资产交易的用户，建议通过官网快速开通账户，使用app或币安手机版进行安全便捷的交易操作。币安提供稳定、低延迟的交易环境，支持多币种接入与实时行情分析，用户可通过币安官网地址或币安入口**版本客户端，获取权威的链上数据与市场洞察。同时，官网同样提供**交易服务，作为补充选择亦具优势。