AI 正在引发一场创业公司组织范式的根本性革命。本文基于 NFX 创始合伙人 Pete Flint 的洞察，系统阐述：在 AI 时代，公司结构不再是 HR 问题，而是核心产品决策；扁平化、结果导向、跨职能协作成为新组织原则；早期招聘应围绕“组织内的创业者”心态展开；而领导力的关键，在于成为人机协作的“翻译者”与系统架构师。真正的竞争，已从功能优劣转向组织速度与创造效率。

你有没有想过，创业公司的组织方式可能已经彻底过时了？我最近看到 NFX 的创始合伙人 Pete Flint 分享的一个观点，让我陷入了深度思考。他说，AI 不仅改变了创业公司构建产品的方式，更从根本上改变了创业公司本身应该被如何构建。这不是什么渐进式的优化，而是一场彻底的组织范式革命。想想看，那些我们习以为常的概念——部门划分、管理层级、岗位职责——都在因为 AI 的出现而被重新定义。更让人震惊的是，他观察到一个现象：现在的种子轮公司只需要十几个人就能达到以前需要几十人甚至上百人才能实现的里程碑。这不是因为他们人手不足，而是因为他们实现了超级杠杆化。

我一直在思考这个问题。过去几年里，我接触了很多AI创业公司，发现一个有趣的分化：有些团队明明融到了钱、招到了人，但推进速度却慢得令人沮丧；而另一些团队人数更少，却能以惊人的速度迭代产品、验证市场、扩大规模。这种差异背后的原因是什么？答案可能让很多人意外：不是技术能力的差距，不是资金的多少，而是组织结构的设计。大多数创始人在种子阶段会花大量时间思考产品和招聘，却很少有人认真考虑公司结构这个问题。但 Pete Flint 认为这是个巨大的错误，因为在当今的技术环境中，结构的复利效应比几乎任何其他因素都要快。我深以为然。

组织结构不是 HR 问题，而是产品决策

Pete Flint 分享了一个很有启发的历史故事。1850 年代，纽约和伊利铁路公司是美国最大的铁路网络之一，但它几乎处于崩溃的边缘。随着扩张让系统突破了 500 英里的轨道，协调火车运行和维护线路的后勤挑战已经超出了公司的管理能力。火车相撞、时刻表混乱、轨道建设跟不上，协调完全失败。工程师 Daniel McCallum 最终担任了公司总经理，他的解决方案改变了商业历史：他在 1855 年完成了第一个现代组织架构图。这个像树一样设计的图表，映射了整个公司，显示了从董事会到一线的责任线。这种结构创造了共同的指挥感、透明度和控制力，让他驯服了这个庞大的网络。

我觉得这个故事的关键不在于组织架构图本身有多创新，而在于它揭示了一个深刻的原则：公司形式服从功能。McCallum 知道铁路游戏的核心是效率和协调，这是 1855 年获胜的方式。公司结构就是为了优先考虑这个功能而创建的。但这种选择是有代价的。如此强大的层级结构行动缓慢，不太可能快速创新。你需要根据公司获胜所需的特质来设计组织结构。Pete Flint 举了几个例子说明技术变革如何影响公司结构：工业革命时代需要等级制度来实现协调和控制；数字革命时代需要跨职能团队来实现速度和创新；而现在的 AI 时代，需要扁平化和自主性来实现杠杆和适应性。

我对这个观点的理解是，组织结构从来不是一个固定的模板，而是一个战略工具。它应该根据你所处的技术时刻和你面临的竞争压力来动态调整。现在，那个时刻就是 AI。获胜意味着最大化三件事：你交付产品的能力、创新的能力和创造的能力。你的结构中任何减慢速度的东西都是毒药。这让我想起我见过的很多创业公司，他们在还没搞清楚自己的核心功能是什么之前，就急着照搬大公司的组织结构。结果就是建立了一堆部门、设置了一堆层级，但实际上根本不需要。这不仅浪费资源，更致命的是它扼杀了速度。

Pete Flint 强调，从种子投资者的角度来看，最快的团队是为杠杆化而设计的，而不是为人数而设计的。结构不是一个 HR 问题，而是一个产品决策。从第一天起，最好的公司就优化三件事：快速交付、创意迭代、决策速度。任何减慢这些的东西都应该被定义为”技术债务”。我特别喜欢这个类比。我们通常把技术债务理解为代码层面的问题，但其实组织层面的债务可能更加致命，因为它更难被察觉，也更难修复。当你发现团队推进变慢、决策变复杂、创新变困难时，往往已经积累了大量的组织债务。

AI 如何彻底改变了公司结构的逻辑

Pete Flint 观察到，扁平化并不是从 AI 开始的。亚马逊的”两个披萨团队”（Two-Pizza Teams）理念——团队规模不应该大到两个披萨都喂不饱——就是为了自主性而建立的。Atlassian 注意到公司开始行动太慢（即使在 AI 时代之前），创造了”pods”（小组）的概念，按照每个工作流或项目组织。每个 pod 是一个独立单元，包括主要专注于该交付成果的核心成员、在许多 pods 中工作的兼职专家，以及设定议程的领导者。这些都是为了减少交接、提高速度而设计的结构。

Pete Flint 分享了一个令人震惊的数据：他们持续看到创业公司以十几人的团队规模达到 A 轮融资及以后的阶段。但更有趣的是他们组织团队以实现这些里程碑的方式。AI 从根本上改变了早期团队的形成方式。它扩展了一个人可以完成的工作，压缩了流程工作的层级，并将小团队的目的从协调转变为创新。这意味着你的第一批员工比以往任何时候都更重要——不是因为他们会”拥有”一个职能，而是因为他们会帮助你定义公司的运作方式。

但 AI 带来了三个主要影响，让这种扁平化达到了新的高度。

第一，它完成了扁平化进程，因为 AI 允许以更快的速度进行更多的跨学科工作。

第二，由于 AI 自动化，这些团队可以比以往任何时候都更小。

第三，这种文化需要不同类型的员工心理——”组织内的创业者”。

我认为第三点特别关键，因为它触及了 AI 时代公司文化的本质变化。过去，员工需要的是执行力和服从性，他们需要按照既定流程完成任务。但现在，每个员工都需要像创业者一样思考，能够独立做出判断、快速迭代、承担风险并从失败中学习。

我在实际观察中也发现了这个趋势。以前一个典型的早期创业公司可能需要 5 个工程师、3 个设计师、2 个产品经理、5 个销售，再加上市场、运营等支持人员，轻松就是 20 人的团队。但现在，我见过一个公司 3 个工程师就完成了以前需要 10 个人才能做的产品开发工作，因为他们大量使用 AI 辅助编码、自动化测试、智能部署。设计方面，AI 可以快速生成多个方案供选择和优化。销售和市场方面，AI 可以处理大量的外展、跟进、内容生成工作。人类的角色从执行者变成了决策者和质量把关者。这不是简单的人员缩减，而是工作方式的本质转变。

重新思考早期招聘的三个核心问题

Pete Flint 提出，AI 从根本上改变了早期团队的组建方式。它扩展了一个人能完成的工作，消除了流程工作的层级，并将小团队的目的从协调转变为创新。这意味着你的前几个招聘比以往任何时候都更重要——不是因为他们会”拥有”某个职能，而是因为他们会帮助你定义公司的运作方式。我认为这个观点击中了早期招聘的本质。在做出这些关键招聘决策之前，每个创始人都应该回答三个问题。

第一个问题：你需要什么结果，以及如何设计一个角色让这些结果感觉不可避免？AI 颠覆了早期招聘的逻辑。你不再围绕流程设计角色（比如”销售主管”、”营销主管”），而是围绕结果设计角色。AI 处理剧本和重复性任务，你真正招聘的是能够带来结果、品味和独特洞察力的人，让你能够摆脱早期竞争。我们已经开始看到职位名称的变化反映了从流程到结果的转变。”营销主管”这样的角色正在让位于”增长主管”。过去的”销售主管”可能负责编写外联剧本、管理 CRM 和监督销售代表。今天，这个人可能是”外联主管”——自动化后端任务，完全专注于建立能够成交的关系。

我特别认同 Pete Flint 强调的一点：作为创始人，重要的是看到推动职位描述转变的更大图景——你比以往任何时候都有更多的灵活性来设计你需要的角色，赋予人们实现关键目标的权力。当个人可以完成整个团队的工作时，早期角色变得跨学科且灵活。你的第一份职位描述具有巨大的重量。它们告诉人们什么才是真正重要的，以及应该将时间和精力投入到哪里。宽泛的角色是可以的，但模糊的结果不行。你要描绘的是影响力的图景，而不是任务的清单。

第二个问题：你希望人们如何协作——你的团队设计应该如何实现这一点？当协调工作可以自动化时，人们聚在一起的原因是创新：产生想法、测试假设，并在产品、市场推广和运营中快速行动。如果第一个问题是关于如何定义角色，这个问题就是关于如何设计一个环境，让担任这些角色的人能够作为一个整体发挥最佳水平。在创新优先的环境中，你需要一个团队结构，消除职能之间的摩擦，赋予人们在公司任何地方发挥全部技能的能力。早期招聘不应局限于”他们的领域”。他们应该能够从撰写落地页文案跳到调试入职流程，再到运行外联实验——因为当同一个小团队可以诊断问题、提出解决方案并执行它而无需交接时，创新发生得最快。

这就是为什么早期阶段的框架往往描述的是原型而不是部门。Pete Flint 提到了他们之前写过的”三人独角兽”概念，团队是围绕思维方式组织的——数字、文字、创始人能量——而不是僵化的职能框条。这些框架设计上是高层次的，它们创造了解决问题的共同语言。它们也清楚地表明，你的工作不是”留在你的职能范围内”，而是将你的技能带到业务中需要它的任何部分。从我的观察来看，这意味着大多数团队需要在一起办公。创新、创造力和灵活性发生在人们在同一个地方、互相碰撞想法的时候。远程设置在开始时通常工作得很好，因为每个人都知道该做什么。但一旦你的市场转变或产品成熟，如果你们不在一起，速度就会变慢。

第三个问题：谁会在 AI 优先的环境中真正茁壮成长？在 AI 之前的时代，创始人经常为功能技能招聘。今天，你为心态和品味招聘。你的早期招聘需要习惯于定期重新发明他们的工作方式。他们需要对什么有效、什么无效有强烈的观点（但松散持有）。最清晰的信号之一是一个人对 AI 的态度。拒绝实验告诉你很多关于心理灵活性和创新能力的信息。你需要对可能性保持乐观，否则你会在这个生态系统中落后。

我完全同意 Pete Flint 的观点，你想要的心态不是对 AI 的盲目信仰（仍有需要改进的流程）。你寻找的是热情、知情的谦逊——能够认识到 AI 在大多数日子里在大多数事情上比大多数人都好，然后将他们的精力重新导向人类具有优势的工作部分：判断、创造力、关系建立、品味。这就是你在 AI 优先组织中想要的心态。从我的经验来看，这种人才非常稀缺，但一旦找到，他们能创造的价值是传统员工的十倍甚至更多。

在 AI 优先的团队中，领导力需要哪些新能力

Pete Flint 指出，随着组织扁平化并变得更加创新驱动，更多的重点放在了创始人的愿景上。每个人都需要知道他们所做事情背后的大”为什么”，否则动力会受损，凝聚力会瓦解。愿景一直很重要，但你如何传达这个愿景在后 AI 世界中正在呈现出不同的风格。过去，许多创始人有传统的 MBA 式魅力。今天，似乎有几个平行的原型。

其中一个是”原始”与精致的创始人。这些创始人当然有愿景和一定程度的魅力——这对筹款很重要。但他们并不特别在意符合”创始人”的模式。他们非常乐意早期委派、快速行动、公开构建（和失败）。委派这一块特别有趣。对创始人来说，委派传统上是相当困难的，尽管这是扩展的自然部分。新一代 AI 驱动的创始人似乎更擅长这一点。他们从第一天起就一直在将流程委派给 AI agent。

我观察到一个特别有趣的现象，就是这种委派能力似乎也在渗透到个人贡献者层面。AI 原生工程师通常不觉得需要了解他们技术栈的每一个具体细节，相比于 AI 时代之前训练的工程师。这不是说他们不能理解细节，而是他们不会花数小时记忆它，而是专注于更高层次的任务。这种转变反映了一个更深层次的变化：在 AI 时代，价值不再来自于记住所有细节，而是来自于知道何时以及如何利用这些细节。

Pete Flint 总结说，除了委派之外，这些 AI 优先的领导者还发展出了三个独特的技能。

第一，最好的 AI 优先领导者充当 AI 能力和人类判断之间的翻译者。他们知道团队成员何时过度依赖 AI 输出，何时又过于怀疑。

第二，AI 实现了令人陶醉的快速迭代。但并非所有东西实际上都足够强大可以发布。创造无尽初稿的能力只会增强了解什么是真正好的、高杠杆的、值得发布到世界上的重要性。

第三，AI 优先的领导者擅长设计 AI 自动化工作和人类工作之间的过渡。他们对两种能力的理解足够深刻，知道接力棒应该在哪里传递，他们构建工作使这些交接感觉自然而不是突兀。

从我的角度来看，这三个技能实际上定义了 AI 时代领导力的核心。第一个技能关乎平衡，第二个技能关乎品味，第三个技能关乎系统设计。这三者结合起来，创造了一种全新的领导风格。这种领导者不是传统意义上的”指挥者”，而更像是”架构师”——他们设计系统、建立框架、培养文化，然后让团队在这个框架内自由创造。

我对 AI 时代公司结构的深度思考

当我深入思考 Pete Flint 提出的这些观点时，我意识到我们正在经历的不仅仅是组织结构的变化，而是整个工作哲学的根本性转变。在工业时代，工作的核心是标准化和重复。福特的流水线代表了那个时代的巅峰——每个工人执行完全相同的动作，效率来自于精确的重复。在信息时代，工作的核心是协调和优化。我们建立了复杂的流程、系统和层级，确保信息能够准确流动、决策能够及时做出。

但在 AI 时代，我认为工作的核心正在转变为创造和判断。AI 可以处理标准化和重复，也可以处理大部分的协调和优化。人类真正不可替代的价值在于：提出新的问题、做出微妙的判断、建立真实的关系、创造独特的体验。这种转变对公司结构的影响是深远的。传统的层级结构是为了确保信息向上流动、决策向下传达而设计的。但当 AI 可以处理大部分信息处理和流程执行时，我们还需要这么多层级吗？

我的答案是：不需要。我们需要的是一种全新的组织形态，我把它称为”网络状组织”。在这种组织中，每个人都是一个节点，他们通过 AI 工具连接到公司的知识库、流程系统和协作平台。他们不需要通过层级向上报告或向下传达，而是直接访问他们需要的信息、调用他们需要的资源、与他们需要合作的人连接。这种组织的结构不是金字塔，而是网络。

Pete Flint 提到的”两个披萨团队”和”小组”概念，其实就是向这种网络状组织的过渡。但我认为我们可以走得更远。在真正的网络状组织中，甚至不需要固定的团队。人们根据项目和任务动态组合，完成后解散，然后重新组合。这种极度的灵活性听起来可能有点混乱，但当 AI 可以处理大部分协调工作时，这种灵活性实际上是最高效的。

我还想特别强调一点，就是 Pete Flint 提到的”组织内的创业者”心态。我认为这不仅仅是一种员工心态，更是一种组织文化。在 AI 时代，每个员工都应该被赋予创业者般的自主权和责任感。他们应该能够自主决定使用什么工具、采取什么方法、与谁合作，只要他们能够达成结果。这种文化需要极高的信任度，但也能释放出巨大的创造力和生产力。

从实践角度来看，我观察到最成功的 AI 时代创业公司都有几个共同特征。第一，他们的创始人都是”AI 原生”的——他们从第一天起就将 AI 视为团队的一部分，而不是可有可无的工具。第二，他们都建立了极其扁平的组织结构，通常只有创始人和个人贡献者两层。第三，他们都非常重视招聘，宁愿花更多时间找到合适的人，也不愿为了快速扩张而降低标准。第四，他们都建立了强大的文化和清晰的愿景，让每个人都知道为什么而战。

我也注意到一个有趣的悖论：虽然 AI 让我们可以用更小的团队完成更多工作，但这并不意味着人的重要性降低了。恰恰相反，每个人的重要性都大大提升了。在一个十几人的团队中，每个人都是关键，每个人的能力和态度都会对整个公司产生重大影响。这就是为什么招聘变得如此关键——你不能承受招错人的代价。

Pete Flint 在文章结尾说：”在 1855 年，McCallum 解决了协调问题。在 2025 年，你的工作是解决创造力和速度的问题。”我深以为然。但我还想补充一点：在解决创造力和速度问题的同时，我们也在解决一个更根本的问题——如何让工作变得更有意义。当 AI 处理了所有枯燥重复的任务时，人类终于可以专注于真正重要、真正有创造性、真正能带来满足感的工作。这不仅是效率的提升，更是工作本质的改变。

从理论到实践：如何真正实施这些改变

理解这些概念是一回事，真正实施又是另一回事。我想分享一些实践建议，帮助创始人真正将这些想法转化为行动。第一步是审视你现有的组织结构，问自己一个简单的问题：这个结构是为了速度和创新而设计的，还是为了控制和协调而设计的？如果答案是后者，那就需要改变。

具体来说，看看你的团队中有多少层级。如果超过三层（创始人、领导层、执行层），就值得考虑是否可以减少。看看你的职位描述，是围绕流程写的（”管理销售团队”、”运营营销活动”），还是围绕结果写的（”实现月度增长目标”、”建立品牌认知”）？如果是前者，重写它们。看看你的团队会议，大部分时间是花在汇报和协调上，还是花在创新和决策上？如果是前者，改变会议的形式和内容。

第二步是重新评估你的招聘标准。不要再按照职能招聘，而是按照能力和心态招聘。你需要的不是”营销专家”或”销售高手”，而是能够快速学习、灵活适应、拥抱 AI 的通才。在面试时，问一些探测性问题：你如何使用 AI 工具？你最近改变工作方式是什么时候？你如何在不确定的情况下做决策？这些问题能够揭示候选人是否具备 AI 时代所需的心态。

第三步是建立正确的工具和系统。AI 时代的公司需要完全不同的技术栈。你需要协作工具让团队能够无缝沟通，需要 AI 工具让每个人都能提升生产力，需要知识管理系统让信息能够自由流动，需要项目管理工具让工作能够透明可见。但更重要的是，你需要建立一种文化，鼓励人们主动使用这些工具、实验新方法、分享最佳实践。

第四步是培养正确的文化。这是最难但也最重要的一步。文化不是写在墙上的标语，而是体现在日常行为中的价值观。你需要创造一个环境，让人们感到安全去实验、失败和学习。你需要建立一套机制，奖励创新和速度，而不仅仅是执行和服从。你需要以身作则，展示你期望的行为模式。如果你希望团队拥抱 AI，你自己就要成为 AI 工具的重度用户。如果你希望团队快速行动，你自己就要展示决策的速度和果断。

我想特别强调一点，就是这种转变不是一次性的，而是持续的。AI 技术在快速发展，市场环境在不断变化，你的组织结构也需要持续演进。不要把组织结构看成是固定的，而要把它看成是一个动态系统，需要定期审视和调整。每个季度，花时间回顾你的组织结构是否仍然服务于速度和创新的目标。每次招聘后，评估新成员如何影响团队动态。每个项目结束后，反思什么工作得好，什么需要改进。