1911年，弗雷德里克·泰勒（Frederick Taylor）在他的《科学管理原理》中，将人视作工业流水线上精确的零件。此后一百余年，金字塔式的科层制统治了现代商业文明。

然而，当AI时代的算力狂飙撞上工业时代的管理架构，裂痕开始显现。许多企业在斥巨资引入生成式AI工具后，陷入了一种诡异的“幽灵效率”：个体的能力呈指数级提升，但组织的沟通成本和决策摩擦却不降反增。

在“AIGC第一股”出门问问（02438.HK）创始人李志飞看来，AI工具迅速介入后，人与组织的错配仍在加剧。

历史上，每一次生产力跃迁，都会引发组织形态的重构：流水线催生现代制造企业，互联网重塑平台经济，而生成式AI则正在推动企业回答一个更本质的问题——如果人不再是唯一的执行单元，以人为核心的旧组织结构，如何走向以Agent为核心的新组织结构？

2026年，这一问题被出门问问推至台前。这家走过12年AI长跑的公司，没有止步于硬件或软件的单点突破。在从语音助手、智能硬件一路走来后，如今它正在试图从AI产品公司，跃迁为AI原生生产系统公司。

站在企业大变革时期的拐点处，4月21日，它用一场全新的发布会作为回应：一款名为CodeBanana的协作OS。它背后的思想基石，正是李志飞和高佳构筑的战略著作《超级组织》——首次系统提出AI原生组织进化范式。

范式重塑：抵制超级个体背后的“幽灵效率”

从底层来看，过去三年大模型最直观的改变，是让“超级个体”成为现实。借助 AI，人的能力边界被极大扩展。

然而，当这种能力进入组织，一个更深层的反差开始显现：个体被AI武装成日行千里的“超级战士”，而组织仍运行在层层审批的“绿皮火车”之上。这不是简单的效率差，而是一种结构性的速度错配。

当AI将个体效率推向极致，组织反而陷入新的低效——个体越强，系统越堵。

这一致命的反差，构成了《超级组织》作者高佳在书中首次定义的核心概念：“幽灵效率”。她指出，问题不在工具，而在结构：当AI已经进化为“液态”的智能，工业时代的固体科层制便成了密不透风的容器。效率并未消失，它只是被落后的组织结构无情地吞噬了。

微软曾在一份报告中指出，尽管AI提升了数倍的任务处理速度，但员工花费在沟通对齐上的时间仍占工作日的57%。许多企业引入AI工具后，产研周期反而拉长了15%至25%。

这种悖论的本质，在于工业时代的科层制结构并未改变。它原本是为能力有限的个体而设计，通过流程与层级来弥补认知与执行的不足。当AI没能融入组织内核，旧有机制反而在沟通链中制造了摩擦。

如果继续在旧结构上叠加AI，企业不会变成“超级组织”，只会变成“超级混乱体”。

这一判断，并非理论推演，而是在出门问问过去十四年的AI实践中反复验证的结果。

十四年间，这家公司经历了从语音助手到智能硬件、从大模型到AI原生组织的四次转型。每一次，都在回答同一个问题：AI到底应该怎么落地？

2012年，出身Google的李志飞带着硅谷工程师文化回国，从0到1开发声音信号识别，那是AI CoPilot的雏形。随后，公司在2014年切入智能硬件TicWatch，2017年向B端输出语音技术，2020年提前布局大模型。

这十年间，全球AI产业也经历了一场从感知到生成的范式转移：从最初以卷积神经网络（CNN）为核心、解决看懂与听懂的判别式AI阶段，到以Transformer架构为基石、具备逻辑推理与内容创造能力的生成式AI时代，AI的效率工具与创作主体属性史无前例突出。

这使得出门问问恰好撞上了一个技术惊变的时期，个体、企业、产业，都在经历不可逆转的迭代——这为出门问问设置了一个颇有定制意味的改革命题。

如今，出门问问给出的答案是：与其优化工具，不如重写组织。这也是《超级组织》两位作者在历经战火和系统推演后得出的判断。放眼全球，科技巨头的竞争焦点也正在转移，从微软Copilot到Salesforce Agentforce，企业定义下的核心竞争力，已然将容纳AI原生生产力的组织治理架构包含其中。

从理论走向现实：CodeBanana如何击碎企业的失控感？

如果问题出在组织结构，解法就不可能只是更强的工具，而必须落在协作机制本身。将《超级组织》作为企业的灵魂理念之后，CodeBanana成为这套哲学落地的承接系统。

在传统产研流程中，代码库往往是少数人的黑盒，产品经理、设计师与开发者之间存在着巨大的语义鸿沟。并且在语义磨合之外，信息也长期散落在会议记录、聊天窗口、代码仓库与文档系统之间，任何一个决策都需要跨多个载体进行拼接。

这使得AI进入传统企业环境之后，协作往往成为隐性的成本中心，AI生成的代码或方案也可能因脱离项目实时背景而失效，原本旨在降本的AI反而制造了新的效率瓶颈。

CodeBanana的出现，一方面要试图打破这种协作的黑盒效应，另一方面要通过统一的协作空间，将分散的信息重新组织，使沟通、决策与执行形成连续过程。因此，与大多数AI Coding工具不同，CodeBanana将进阶目标直指团队如何高效协作这一底层问题。

作为一个AI原生实时协作平台，它最大的杀手锏在于实时透明与多Agent协同（A2A）。

在CodeBanana的系统里，多个人与多个Agent在同一空间内并行工作：讨论即任务，代码变更为实时广播。并且，它引入了企业共享Agent的概念，沉淀大量Skill的Agent降低了单个员工的私有工具属性，进化成为理解项目上下文、懂团队习惯、可被全员调用的数字队友。

在这一体系中，一个项目可以成为群聊、Agent、Workspace的三位一体：讨论直接转化为可执行任务，AI可以成为团队共享能力节点，不同AI Agent之间可以协同工作。系统还通过分级审批与回滚机制，使自动化与可控性之间保持平衡。

更具颠覆性的是，当钉钉和飞书等传统大厂依然在做“超级个体的单机外挂”时，CodeBanana率先跑通了A2A（Agent to Agent）的多智能体协同机制。它的护城河不在于单点生成代码，而在于它真正实现了不同Agent之间的自主对话与任务流转。在这里，AI从一个孤立的“私人助理”，彻底进化为组织内全员共享的“超级队友”。

这种设计逻辑直接击中了B端企业对AI失控感的恐惧——通过分级审批机制和云端沙箱，出门问问还确立了AI可以拥有极强执行力、但人类永远保留最高否决权的核心主张，确保系统可管、可控与可审计的特质。

用李志飞的话来说，一个长周期、多工种、流程复杂的传统“线性”工作流，在CodeBanana中变成了弱工种、低人力、架构扁平的“原型”工作流，效率获得极大提升。

这套机制在出门问问内部已被验证：研发团队率先落地，实现100% AI Coding；全公司推广后，产研效率提升4倍，Token成本仅占人力成本15%。

至此，CodeBanana从本质上改变了AI的组织观，把AI从工具层的增强模块纳入组织结构本身，形成协作体系的内在部分，让整个团队一同进化。

作为工程师出身、不否认自己在管理上存在短板的李志飞坦诚地说，“我⼀直在寻找拯救我的⽅式，今天做的这个产品，也许是能拯救我的⽅式。”

与此同时，一个更值得关注的趋势开始显现：企业之间的AI能力竞争，最终可能是Agentic Workflow趋势下协作结构的比拼——模型能力可以通过采购获得，工具能力可以快速复制，但人和AI如何在一个系统中高效协同，则更接近于一种难以外包的组织能力。

正是在这一意义上，CodeBanana以一个组织操作系统的雏形，推动出门问问从一家AI产品公司向超级组织形态下的AI生产系统公司发生转变。

战略的变身：从产品到组织的层级重心上移

将这一变化放回出门问问的战略发展路径中，可以看到一条逐步递进但此前并不显性的逻辑。

这家公司从语音搜索与自然语言处理起步，又通过智能硬件将AI能力嵌入消费场景，再到向车载、金融与物联网等行业输出解决方案，实现B端商业化；进入大模型时代后，则转向AIGC与多模态能力，服务创作者与企业用户。

财务数据在一定程度上印证了这一转型的阶段性成果。2025年，出门问问AI软件业务维持高达86.7%的毛利率，整体亏损大幅收窄，运营成本显著下降，这意味着其技术能力正在转化为更具结构性的商业回报。

行至2026年，可见其战略重心开始明显上移，从产品层走向了组织层。这条路径的本质超越了单纯的业务扩展，对自身的根本能力进行了抽象与提升，指向组织运作这一终极命题。

这恰好契合了全球AI产业博弈的三个阶段：从2020年至2023年的参数军备竞赛，核心是验证Scaling Law主导下的模型能力上限；到2024年开启的应用竞赛期，业界试图在垂直场景中寻找产品与市场的契合点（PMF）。

到了2025年后，竞争正式进入组织效能重构的新阶段。这期间的博弈不局限于单个算法的优劣，生产关系对生产力的适配成为战略地位更突出的要塞。

在这个新阶段，李志飞明确指出，出门问问的内核仍然是一家软件公司，但商业载体可以是平台与硬件，以Agent为代表的AI能力则是差异化方向所在——而硬件、软件与AI平台的组合，正在为其形成一个从数据采集，到能力的结构化沉淀，再到平台驱动协作与执行的完整闭环。

从产业演进的视角看，AI协作系统正在成为继PC时代的操作系统、移动时代的云服务之后，AI时代最核心的基础设施，或是支撑未来十年智能经济运行的底座之一。

面向以飞书、钉钉为代表的潜在行业竞争，李志飞清楚认知到AI Native是出门问问的本质优势。另外，CodeBanana所对应的协作管理加执⾏任务，⾯对的也是一个用token成本作衡量的不同劳动力市场。

“中国8000万知识⼯作者，⼯资的15%是Token，这是完全不同量级的市场，可能是以前的100倍、1000倍。”李志飞说。

在行业普遍仍停留在“模型—应用—生态”路径时，出门问问正走向一个更高层级的命题。其判断是，拥有最强模型无法完全决定AI竞争的终局，但谁能够定义人和AI如何共同工作的底层规则，一定可以长期确立自身的生态价值。

历史上，每一次生产力革命都将永远改变人与人之间的连接方式，这一次也不会例外。

过去数年AI的主要叙事是让机器更像人，而未来十年更深层的变化或是让组织适应AI机器。对此，出门问问已然指出一个明确方向。

正如《超级组织》作者高佳在书中所言：“AI时代的组织进化不再是渐进式优化，而是一次结构性的生存筛选。结构适配的企业进化得更狂野，结构失配的企业消亡得更寂灭。”

在科层制坍缩的余晖中，这种液态、涌现、实时透明的“超级组织”，或许正是人类在AI纪元里，避免被“幽灵效率”异化的唯一出口。

封面来源｜企业