孫仁勳的下有約60名需要直接向他彙報的高管。 他不設第二把手，也不開一對一會議。 他說：「我從不跟他們一對一開會。 有問題就擺在桌面上，所有人一起攻。」按照傳統管理學，一名領導者能有效管理的人數上限是3到8個，再多就容易失控。 但孫仁勳靠著這種極度的扁平化，做到全球市值前三。馬斯克在2022年接手推特，幾週內把7500名員工大幅削減到1500人左右。 外界普遍預測平台會崩，但推特（現X）不僅撐了下來，產品迭代仍在繼續。這兩個案例揭開了現代企業裡心照不宣的疑問：金字塔結構裡的中層，到底在發揮什麼作用？**中層：信息的中繼站**-------------真相可能有些殘酷：我們沿用了兩千年的層級管理制度，從來都不什麼組織進化的最優解，它只是一種受制於人類生理缺陷的無奈下策。無論是秦的郡縣制、羅馬軍隊的嵌套指揮體系，還是普魯士軍隊在18世紀重建時專門設立的參謀官，人類歷史上所有大規模組織的層級設計，本質上解決的都是同一個問題：信息如何在大規模人群中準確流動。中層管理者的核心職能只有一件事：把上面的決策翻譯成下面能執行的指令，把下面的情況聚合成上面能看懂的信息。 他們不是權力工具，是信息協議。任正非在華為早期擴張時，投入了大量精力建事業部體系、制定協作流程，底層邏輯也同樣如此——如何讓幾萬人協同，讓信息不在傳遞中失真。現在回頭看推特裁員，馬斯克做的事情在邏輯上很清晰：他在驗證哪些崗位是真正在創造產品，哪些崗位是在做信息傳遞和內部協調。當馬斯克跨過這些信息中繼站，讓工程師直接面對程式碼時，機器依然在運轉。 但推特的做法是粗暴的。 大規模裁員之後，很多真正有用的協調職能也隨之消失，平台的一些問題隨後暴露出來。這說明：單純裁人解決不了根本問題，需要一個替代機制。中國大廠的三次實驗---------在替代機制出現前，競爭激烈的中國網際網路企業早就意識到信息流轉過程中的損耗，並試圖用極端的制度把人的協同效率逼向極限。字節跳動試圖用極高的透明度打破信息壁壘。 透過內部協作工具飛書，給員工足夠多的背景信息，減少命令和審批，減少對中層指揮的依賴。 但隨著規模擴大，字節後來還是走向了按業務線劃分的事業部架構，層級悄悄回來了。 純靠信息透明，不夠用。拼多多精簡到極致的層級、強烈的結果導向，讓拼多多跑出了電商賽道無人能及的效率數字。 但這條路幾乎無法複製。 它依賴極端的人才密度和文化壓力，多數公司付不起這個代價。海爾的張瑞敏在2005年把8萬名員工拆成4000多個微型創業單元，每個單元直接對用戶負責，取消了大量中間管理崗位。 但10年內超過兩萬名員工離開，因為無法適應高度自驅的模式。 規模越大，協調成本越高，純靠制度重組，到頭了。這三條路徑印證了一個現實：在純人類組織中，追求極致的扁平化往往面臨著失控或高壓的兩難。 去掉中層，信息流容易斷裂。 依靠制度和文化來提升協同效率，人類機制能做到的，基本已經到頂了。**Manus：78個人，1.25億美元**----------------------真正能打破這個天花板的替代機制，正在出現。2025年，一家從中國起家、後遷至新加坡的AI公司 Manus 給出了終極答案。 他們僅靠78人的團隊，在9個月內就做到折合年化約1.25億美元的營收。 到2025年底，Meta以超過20億美元將其收購。在 Manus 裡，沒有傳統的審批流程，沒有專案經理在中間協調。 他們的系統由多個AI程序協同運作——一個負責拆解任務，一個負責執行，一個負責檢驗結果。 AI 自主完成了全部的協調工作，而這78個人則專注於處理系統暫時觸達不到的部分：直覺判斷、價值邊界、全新情境下的第一步。這不是一家幸運的創業公司。 這是漏洞被堵上之後，效率可以到達到哪裡的證明。 小團隊撬動巨大的商業價值，正是因為AI接管了協調權後帶來的效率質變。AI：接管協調層的基礎設施-------------Manus 並非特例，這件事正在更大規模地發生。美國金融科技公司 Block（旗下擁有知名支付應用 Square 和 Cash App）的創始人傑克·多西（Jack Dorsey）在今年初進行了一次引發震動的架構調整。 公司員工從過萬削減至六千以下，主要精簡了中層管理、產品經理和分析師崗位。負責人在給股東的信裡寫道：這是為了用智慧工具加上更小、更扁平的團隊，重建一種新的工作方式。 市場對此反應積極，股價單日大幅上漲。但比這次裁員更值得關注的，是他們在構建什麼。 要讓AI真正接替中層，需要兩樣東西。一是公司內部的即時圖景。 Block 是遠距辦公，決策、程式碼、設計，所有工作都留下數字痕跡。 系統透過讀取這些數據，實時掌握全公司的內部狀態：誰在做什麼、哪裡卡住了、資源在哪裡。 過去，這需要經理們透過開會來同步；現在，AI 自動完成了內部狀態的對齊。另一個是客戶真相模型。 傳統中層與產品經理的核心職責，是理解用戶需求並轉化為產品方向，但訪談與問卷天然存在偏差，人說的和做的往往不一致。 Block 透過處理數百萬筆真實交易數據，把資金流動變成行為事實。 商家的現金流變化、用戶遷移、消費結構轉移，都能被系統捕捉並組合成決策輸入。這兩層能力疊加之後，中層原本承擔的信息整合與決策協調功能被整體取代。 組織開始收縮為三類角色：深度專家，直接在系統提供的完整上下文中工作；專項負責人，拿到一個具體問題，在限定時間內有權調動所有需要的資源，問題解決後這個角色解散；帶人的專家，既做實際工作，又培養身邊的人。大量的進度對齊會議消失了，因為系統已經在底層完成了信息同步。 中層管理的長期存在形態，開始被重寫。但這一切成立的前提是：公司是否擁有足夠高密度、足夠真實的數位化數據，讓系統能夠構建這兩張「現實圖譜」。 沒有這個基礎，AI 只是更高效率的工具，而不是組織本身。**中層消失不是因為他們不努力**-----------------孫仁勳用60個直屬繞開了層級，三萬人的英偉達保持著創業公司的決策速度；推特裁掉80%的員工後平台照常運轉；Block 把一半人的協調工作交給了系統；Manus 用78人做到了一家中型公司的產出。這些事情不是巧合，也不是個別天才的特例，而是同一個趨勢在不同地方的呈現。兩千年來，層級存在的理由只有一個：人類當時唯一可用的信息中繼機制。 這個前提現在變了。中層管理者消失，不是因為他們不努力，而是因為他們賴以生存的那件事——收集、聚合、傳遞、翻譯信息——已經被系統做得更快、更準、更便宜。兩千年的將就，到這裡結束了。
AIが中間管理職を駆逐している
孫仁勳的下有約60名需要直接向他彙報的高管。 他不設第二把手，也不開一對一會議。 他說：「我從不跟他們一對一開會。 有問題就擺在桌面上，所有人一起攻。」
按照傳統管理學，一名領導者能有效管理的人數上限是3到8個，再多就容易失控。 但孫仁勳靠著這種極度的扁平化，做到全球市值前三。
馬斯克在2022年接手推特，幾週內把7500名員工大幅削減到1500人左右。 外界普遍預測平台會崩，但推特（現X）不僅撐了下來，產品迭代仍在繼續。
這兩個案例揭開了現代企業裡心照不宣的疑問：金字塔結構裡的中層，到底在發揮什麼作用？
中層：信息的中繼站
真相可能有些殘酷：我們沿用了兩千年的層級管理制度，從來都不什麼組織進化的最優解，它只是一種受制於人類生理缺陷的無奈下策。
無論是秦的郡縣制、羅馬軍隊的嵌套指揮體系，還是普魯士軍隊在18世紀重建時專門設立的參謀官，人類歷史上所有大規模組織的層級設計，本質上解決的都是同一個問題：信息如何在大規模人群中準確流動。
中層管理者的核心職能只有一件事：把上面的決策翻譯成下面能執行的指令，把下面的情況聚合成上面能看懂的信息。 他們不是權力工具，是信息協議。
任正非在華為早期擴張時，投入了大量精力建事業部體系、制定協作流程，底層邏輯也同樣如此——如何讓幾萬人協同，讓信息不在傳遞中失真。
現在回頭看推特裁員，馬斯克做的事情在邏輯上很清晰：他在驗證哪些崗位是真正在創造產品，哪些崗位是在做信息傳遞和內部協調。
當馬斯克跨過這些信息中繼站，讓工程師直接面對程式碼時，機器依然在運轉。 但推特的做法是粗暴的。 大規模裁員之後，很多真正有用的協調職能也隨之消失，平台的一些問題隨後暴露出來。
這說明：單純裁人解決不了根本問題，需要一個替代機制。
中國大廠的三次實驗
在替代機制出現前，競爭激烈的中國網際網路企業早就意識到信息流轉過程中的損耗，並試圖用極端的制度把人的協同效率逼向極限。
字節跳動試圖用極高的透明度打破信息壁壘。 透過內部協作工具飛書，給員工足夠多的背景信息，減少命令和審批，減少對中層指揮的依賴。 但隨著規模擴大，字節後來還是走向了按業務線劃分的事業部架構，層級悄悄回來了。 純靠信息透明，不夠用。
拼多多精簡到極致的層級、強烈的結果導向，讓拼多多跑出了電商賽道無人能及的效率數字。 但這條路幾乎無法複製。 它依賴極端的人才密度和文化壓力，多數公司付不起這個代價。
海爾的張瑞敏在2005年把8萬名員工拆成4000多個微型創業單元，每個單元直接對用戶負責，取消了大量中間管理崗位。 但10年內超過兩萬名員工離開，因為無法適應高度自驅的模式。 規模越大，協調成本越高，純靠制度重組，到頭了。
這三條路徑印證了一個現實：在純人類組織中，追求極致的扁平化往往面臨著失控或高壓的兩難。 去掉中層，信息流容易斷裂。 依靠制度和文化來提升協同效率，人類機制能做到的，基本已經到頂了。
Manus：78個人，1.25億美元
真正能打破這個天花板的替代機制，正在出現。
2025年，一家從中國起家、後遷至新加坡的AI公司 Manus 給出了終極答案。 他們僅靠78人的團隊，在9個月內就做到折合年化約1.25億美元的營收。 到2025年底，Meta以超過20億美元將其收購。
在 Manus 裡，沒有傳統的審批流程，沒有專案經理在中間協調。 他們的系統由多個AI程序協同運作——一個負責拆解任務，一個負責執行，一個負責檢驗結果。 AI 自主完成了全部的協調工作，而這78個人則專注於處理系統暫時觸達不到的部分：直覺判斷、價值邊界、全新情境下的第一步。
這不是一家幸運的創業公司。 這是漏洞被堵上之後，效率可以到達到哪裡的證明。 小團隊撬動巨大的商業價值，正是因為AI接管了協調權後帶來的效率質變。
AI：接管協調層的基礎設施
Manus 並非特例，這件事正在更大規模地發生。
美國金融科技公司 Block（旗下擁有知名支付應用 Square 和 Cash App）的創始人傑克·多西（Jack Dorsey）在今年初進行了一次引發震動的架構調整。 公司員工從過萬削減至六千以下，主要精簡了中層管理、產品經理和分析師崗位。
負責人在給股東的信裡寫道：這是為了用智慧工具加上更小、更扁平的團隊，重建一種新的工作方式。 市場對此反應積極，股價單日大幅上漲。
但比這次裁員更值得關注的，是他們在構建什麼。 要讓AI真正接替中層，需要兩樣東西。
一是公司內部的即時圖景。 Block 是遠距辦公，決策、程式碼、設計，所有工作都留下數字痕跡。 系統透過讀取這些數據，實時掌握全公司的內部狀態：誰在做什麼、哪裡卡住了、資源在哪裡。 過去，這需要經理們透過開會來同步；現在，AI 自動完成了內部狀態的對齊。
另一個是客戶真相模型。 傳統中層與產品經理的核心職責，是理解用戶需求並轉化為產品方向，但訪談與問卷天然存在偏差，人說的和做的往往不一致。 Block 透過處理數百萬筆真實交易數據，把資金流動變成行為事實。 商家的現金流變化、用戶遷移、消費結構轉移，都能被系統捕捉並組合成決策輸入。
這兩層能力疊加之後，中層原本承擔的信息整合與決策協調功能被整體取代。 組織開始收縮為三類角色：
深度專家，直接在系統提供的完整上下文中工作；專項負責人，拿到一個具體問題，在限定時間內有權調動所有需要的資源，問題解決後這個角色解散；帶人的專家，既做實際工作，又培養身邊的人。
大量的進度對齊會議消失了，因為系統已經在底層完成了信息同步。 中層管理的長期存在形態，開始被重寫。
但這一切成立的前提是：公司是否擁有足夠高密度、足夠真實的數位化數據，讓系統能夠構建這兩張「現實圖譜」。 沒有這個基礎，AI 只是更高效率的工具，而不是組織本身。
中層消失不是因為他們不努力
孫仁勳用60個直屬繞開了層級，三萬人的英偉達保持著創業公司的決策速度；推特裁掉80%的員工後平台照常運轉；Block 把一半人的協調工作交給了系統；Manus 用78人做到了一家中型公司的產出。
這些事情不是巧合，也不是個別天才的特例，而是同一個趨勢在不同地方的呈現。
兩千年來，層級存在的理由只有一個：人類當時唯一可用的信息中繼機制。 這個前提現在變了。
中層管理者消失，不是因為他們不努力，而是因為他們賴以生存的那件事——收集、聚合、傳遞、翻譯信息——已經被系統做得更快、更準、更便宜。
兩千年的將就，到這裡結束了。