AI产业化三阶段与当前所处位置

曾鸣指出，面对AI时代涌现的新事物，区分稍纵即逝的浪花与未来的大浪潮至关重要。他通过研究PC互联网、移动互联网及云计算的历史，发现巨大通用技术的颠覆性创新必然经历三个阶段。第一阶段是技术被社会接受并成为基础设施；第二阶段是基于该基础设施产生海量新应用，呈现百花齐放的景象；第三阶段则是原生应用阶段，人们发现需要更底层的方法来运行新世界。以移动互联网为例，黑莓手机曾占据垄断地位，直到iPhone 4及App Store出现后，真正的原生应用才爆发。曾鸣强调，第二阶段可能还有三到五年甚至更长的精彩时间，无法跨越这一阶段直接进入第三阶段。当前AI产业正处于从第一阶段向第二阶段过渡的关键节点。

判断2026年为第一阶段基本完成标志的核心依据，在于Token成为广泛共识的标准度量衡。黄仁勋在英伟达GTC大会上提出“未来是Token工厂”，萨姆·奥特曼也明确表示OpenAI的核心是卖Token。当一种技术有了标准度量衡，如一度电、一吨水或一个GB流量一样被规模化使用，智能便真正成为了社会基础设施。与此同时，OpenClaw等能够独立完成任务的智能体展示了巨大潜力。曾鸣判断AI正在进入第二阶段，即智能体阶段，这是AI时代的新应用形态。这一阶段的特征是能力封装与分享，而非单纯的信息检索。

“当一种技术有了标准度量衡，它就能被规模化、标准化的使用……于是智能就开始成为社会基础设施了。”

从信息时代到能力时代的范式转移

曾鸣通过类比1992年的建站运动，揭示了当前AI创新的本质变化。当时人们狂热建网站是为了分享信息，而这一轮AI创新正在推动社会从“信息时代”进入“能力时代”。在1992年前后，建站运动完成了信息的数字化积累；如今大模型之所以取得成就，正是基于此前海量数据的处理。浏览器的重要性在于它建立了统一的建站标准（HTML），降低了供给端门槛，同时将浏览门槛降至接近零，激发了用户端的爆发。然而，随着网站数量激增导致信息过载，Yahoo作为目录和分类工具出现，本质是在做信息的结构化与熵减。曾鸣认为，目前AI时代尚未出现类似Yahoo的雏形，甚至连浏览器都还没出现。他推测下一个最大机会是一个能统一智能体标准、让用户简单调用的类似浏览器的产品，这将引发海量智能体的爆发。

在这一过程中，Skill（技能或能力）与智能体同时出现。曾鸣指出，智能体的本质其实是分享能力，将懂的能力封装起来供他人调用。这种从“找信息”到“问答案/要能力”的转变，标志着底层逻辑的根本性重构。过去人们需要四处检索信息，现在直接询问ChatGPT即可获取答案或执行任务。这种范式转移意味着旧有的信息匹配平台难以演变为新的能力匹配平台，因为新物种的复杂度远高于前者。智能体入口预计在三到五年内出现，而属于第三阶段的Agentic OS则比想象中更为遥远。

“这一轮AI创新正在让我们从信息时代进入能力时代……人们不再需要像过去那样四处检索信息，直接问ChatGPT要答案就行了。”

模型公司的终局：AI云公司与寡头垄断

曾鸣认为，模型公司的本质就是AI云公司，类似于炼油厂或曾经消失的美国在线（AOL）。数据是新时代的石油，模型则是炼油厂；大模型让所有人能轻易接入智能入口。在美国，云厂商与模型公司之间存在博弈：云厂商认为付出多回报少，而模型公司倾向于自建云服务甚至自研芯片。曾鸣预测，未来两个生态将发生碰撞与整合，最终形成几个稳定的AI云公司。关于模型公司能否跃升为成功的应用公司，曾鸣持否定态度，指出没有历史先例支持这一路径。他列举了Yahoo、AOL、Google和黑莓在特定阶段达到千亿美元市值的案例，认为Anthropic和OpenAI虽了不起，但可能只是历史上的过客。

在基础设施行业，唯一的商业模式是寡头垄断加政府强监管。原因在于社会对基础设施的高度依赖、供给的重要性以及巨大的投入成本，这决定了不会有无序竞争。曾鸣提到，Anthropic因利用大模型训练大模型的“智能复利”而领跑，中国模型公司也在进行淘汰赛。今年年底如果跑不到3T模型的规模估计就出局了，目前智谱略有领先，Kimi、MiniMax和千问正在追赶。做模型的窗口期已经关闭，行业进入智能飞轮跑起来的阶段。对于应用层公司而言，无需再开发大模型，稳定调用即可，因为合理的替代品随时可接上。

“公共基础设施的行业只有一种商业模式成立，那就是寡头垄断加政府强监管……供给如此重要，不能只有一个供应商。”

组织形态的消亡与AI原生组织的崛起

曾鸣提出了一个极具颠覆性的判断：公司终将走向消亡。2026年出现的Neo Lab（新型实验室）被视为新组织形态的早期雏形。公司制是工业时代的制度创新，随着基本经济规律被挑战，组织形态必然随之改变。过去人类因语言能力被视为唯一智能动物，如今AI也能说话并理解知识。未来世界的基本单元可能不再是岗位而是任务。在现有组织中，岗位是基本单元，由此产生汇报线、层级和报酬；而在AI时代，大家围绕任务流转，层级将不复存在。传统意义上的中层注定消亡，因为未来谁能力强谁被调用，而非看级别高低。

关于激励，曾鸣认为本质是自驱（High Agency）。硅谷流行的概念强调个人掌握命运，成长开心则继续，否则换地方。一人公司不会成为未来主要发展方向，它只是阶段性产物。未来的每个人都是“六边形战士”，在组织内与其他六边形战士合作。卓越来自反共识，需要克服负反馈。利他、同理心和缩小自我是走向卓越的必要因素。看十年、想三年、干一年的战略方法论中，核心在于“看三年”的创造力。AI时代无法线性外推，必须设定两三步里程碑。OKR在AI时代才可能真正落地，因为神经网络无所不在的系统能追踪自然语言并反馈是否偏离目标。

“未来世界发生的变化会超出想象……以后AI原生组织的基本单元，可能不再是岗位而是任务。”

巨头洗牌与个体竞争力的重构

曾鸣警告，巨浪面前没有人是安全的。历史上跨时代成功的企业极少（IBM、微软各一次）。微软在AI模型投入上已出局，Google成为好云公司但消费者应用不确定，字节大概率不会延续辉煌。AI是生产力的革命，而互联网本质是生产关系的革命。原有物种适应新物种极其困难。机器人领域目前处于早期，类比1900-1920年美国数千家车企后福特流水线出现的历史。机器人是AI与物理世界交互的基本界面，未来将有N种不同场景的适用机型。个体竞争力的核心在于创造力。德鲁克框架下，AI时代被定义为“创造力时代”。所有结构化处理的知识型工作将被AI接管，人被解放去开发潜能。无中生有的原创性定义复杂问题的能力是AI无法替代的。

教育体制将被重塑，从知识灌输转向创造力培养。曾鸣建议改变态度：拥抱不确定性。在宏观层面旧体系价值降低，个体通过AI杠杆瞬间成为专家，导致传统经验贬值（“老登”流行）。年轻人应面对巨大不确定性觉得好玩并创造新东西。曾鸣的思考逻辑一以贯之：不纠缠具体技术，而是用历史抽象结构理解变局。从Token度量衡到智能体爆发，从模型收敛为寡头到组织消亡，每一步都有历史参照。这些非共识判断虽需时间验证，但对AI相关的创业、投资和战略选择具有极高的参考价值。

“不确定性就是最大的机会……年轻一代创业者的心态应该是，面对巨大的不确定性和复杂性，觉得特别好玩。”

结论

曾鸣通过梳理互联网与工业革命的历史周期，系统性地推演了AI时代的演进路径。其核心观点在于：当前AI正处于从基础设施完善（Token标准化）向智能体应用爆发过渡的关键期，模型公司将收敛为寡头化的AI云公司。更深远的变革在于组织形态的重构，传统的科层制公司将逐渐消亡，取而代之的是以任务为单元、高度自驱的AI原生组织。对于个体而言，知识型工作将被替代，核心竞争力转向创造力与拥抱不确定性的能力。这些判断强调了反共识的战略价值，提示从业者在技术快速迭代中关注底层逻辑而非短期现象。