位于斯洛文尼亚的卢布尔雅那的一台蒸汽机车。图源：Wikipedia
2025 年岁末，美国百亿独角兽公司Notion 创始人兼 CEO Ivan Zhao（赵伊）发表了长文《蒸汽、钢铁与无限心智》（Steam, Steel, and Infinite Minds）。在这篇极具洞见性的文章中，他开启了一个宏大的视角：AI 不仅仅是软件的升级，而是这个时代的“基础材料”——正如同百年前的蒸汽机与钢铁之于工业革命，AI 正在重塑文明的底层逻辑。
作为一名专注于如何提升办公效率的AI创业者，Ivan 描绘了一幅令人震撼的未来图景：企业将由“永不休眠的心智”（Infinite Minds）驱动。在那个世界里，无数 AI Agent（智能体）承揽了所有的重复性劳动——从会议记录、知识整合到处理复杂的 IT 请求和撰写周报。公司不再是单纯的人力集合，而是一个由 AI 代理与人类深度耦合的共生组织。 曾经冗长的几小时的会议将缩减为10分钟的异步审阅，人们可以分布在世界的任何地方工作，工作流昼夜不息，跨时区推进，不用等待任何人醒来，决策都在“恰到好处的人机协同”中完成。
到那时，我们熟悉的社会节律将被彻底打破：
“周会、季度规划、年度考核……这些工业时代的刻度或许将不再合时宜；取而代之的，是某种全新的、尚未被命名的节律。我们或许会失去一些熟悉的秩序，却将换来前所未有的规模与速度。”
然而，Ivan Zhao同样提到了在通往未来的路上，我们仍面临着深刻的“认知惯性”。借用麦克卢汉那句名言：“我们总是看着后视镜驶向未来。”
在技术变革的初期，人们习惯于用旧的框架去硬套新的事物。Ivan 尖锐地指出：相比于已经进化到“全自动模式”的程序员，大多数知识工作者的现状仍像是在高速公路上拼命蹬自行车。人类像“胶水”一样，在无数标签页和碎片化信息间疲于奔命。
甚至，我们引以为傲的“Human in the loop”（人工介入）有时也是一种思维枷锁。正如汽车刚发明时，法律竟要求派人举着红旗在车前开道——当我们在追求深度介入每一个执行环节时，或许正是在阻碍那台“无限心智”引擎的发力。
这篇文章不仅是关于工具的进化，更是一份关于组织、经济乃至人类存在价值的未来宣言。它邀请我们思考：当“心智”成为无限供给的资源，人类该如何重新定义自己？
站在 2026 年的破晓时刻。无论我们是否仍习惯于“透过后视镜观察未来”，一个截然不同的时代已然呼啸而至，撞击着旧日的边缘。在这个万象启新的起点，《知识分子》特全文编译并推介了此文，希望与读者们一起共同探讨《蒸汽、钢铁与无限心智》背后的人机共生蓝图。
编译｜梅宝
每个时代都有它的“奇迹材料”。钢铁铸就了镀金年代，半导体开启了数字时代。如今，人工智能以“无限心智”之姿降临。历史告诉我们：掌握材料者，定义时代。
在19世纪50年代的匹兹堡，少年安德鲁·卡内基奔跑在泥泞的街巷，做着电报员的工作。当时六成美国人是农民。仅仅两代人之后，卡内基与他的同辈们便“锻造”出了现代世界。马车让位于铁路，烛光被电力取代，铁器升级为钢材。
自此，劳动从工厂转入办公室。今天我在旧金山经营一家软件公司，为数百万知识工作者打造工具。在这里，人人都在谈论AGI（Artificial General Intelligence ，通用人工智能）。但全球二十亿办公族大多尚未真切感受它的存在。知识工作的未来会是怎样的？当现实社会中的组织结构吸纳了永不休眠的心智，又会发生什么？
未来常难以预测，因为我们常常识别不出来。早期的电话像电报般简短，早期电影宛如舞台剧的录像。正如麦克卢汉（Marshall McLuhan）所言：“我们总是透过后视镜驶向未来”。如今的AI，最常见形态仍像昔日的谷歌搜索框。我们正处在每一次技术跃迁都会经历的尴尬过渡期。未来会如何，我并不能尽知。但我喜欢用几则历史隐喻，去推想 AI 在个体、组织乃至整体经济等不同尺度上的运作方式。
最早的变化迹象，出现在知识工作的顶尖群体——程序员中。我的联合创始人西蒙曾是所谓的“十倍速程序员”，如今却很少亲自敲代码。走过他的桌前，你会看见他同时调度三四个AI编程代理，它们不仅打字更快，更能思考，它们合起来让西蒙成为三十至四十倍效率的工程师。他在午休或睡前布置任务，任由它们在自己离开时持续工作。他成了“无限心智”的指挥者。
上世纪80年代，乔布斯（Steve Jobs）把个人电脑比喻成“头脑自行车”。自那以后，我们在信息高速公路上骑行了数十年。然而，多数知识工作至今仍是由人力驱动，就像在高速公路上骑单车。有了AI代理，西蒙已从骑行者变为驾驶者。
相较于编程代理，AI 为何在辅助知识工作上更为困难？原因在于，知识工作往往情境分散、信息零碎，且成果难以像代码那样通过测试与错误来直接验证。其他知识工作者何时能换上“汽车”？须解决两个问题：
其一，情境碎片化。在编程领域，工具与上下文往往集中在同一处：集成开发环境（IDE）、代码仓库、终端。而一般的知识工作却分散在几十种工具之间。试想一个 AI 代理要起草一份产品简报，它需要从 Slack 的讨论串、战略文档、仪表盘里的上季度指标，以及仅存在于人脑中的记忆中提取信息。如今，人类就像胶水，用复制粘贴与切换浏览器标签页等方式，把这些碎片粘合在一起。除非能将情境整合归一，否则 AI 代理只能困在狭窄的应用场景里，难以拓展。
其二，可验证性缺失。代码有奇妙特性：你可以用测试与错误来进行验证。模型制作者借此训练AI提升其编程能力。但如何验证项目管理是否得当？我们尚未找到合适的方法，因此仍需人在回路（human in the loop，指的是在人工智能领域，系统的决策或执行过程中，必须有人类参与、审核或干预的一种工作模式），进行监督、引导并示范何为“好”。
1865 年的《红旗法案》（The Red Flag Act ）规定，车辆行驶在街上时，必须有一名持旗者在车前步行开路（该法案于 1896 年废除）。这是“人在回路”适得其反的典型例子。
今天的编程代理则启示我们：“人在回路”未必可取——犹如在流水线逐一检视每颗螺栓，或如1865年《红旗法案》要求有人持旗步行在前清道。我们应让人类在高位监督回路，而非陷于其中。一旦情境整合、工作可验证，亿万知识劳动者将从骑行迈向驾驶，继而进入自动驾驶。
公司是近代发明，会随规模扩张而衰减并触顶。几百年前，多数公司是十几人的作坊；如今我们有数十万人的跨国企业。以会议与消息相连的人脑沟通，在指数级负荷下不堪重负。我们尝试用层级、流程与文档来缓解，但这如同用木材建造摩天楼，以人力工具解决工业级难题。
图为1855 年纽约与伊利铁路公司（New York and Erie Railroad）的组织架构。现代公司和我们熟悉的组织图，正是在铁路公司的推动下逐步成形，因为铁路企业率先面临在广袤区域协调成千上万员工的挑战。
两个历史隐喻昭示新的奇迹材料如何重塑未来的组织架构。
第一个是钢铁。19世纪，建筑限高六七层。铁虽强却脆且重，加层会塌。钢材改变一切，它强而韧，框架更轻、墙体更薄。楼宇可拔地数十层，新建筑形态应运而生。
AI之于组织，恰似钢铁：它有潜力在工作流间保持情境连贯，并在需要时呈现决策、屏蔽噪音。人类沟通不必再充当承重墙。每周两小时的同步会可缩为五分钟异步审阅；需三级审批的高管决策或可数分钟完成。公司得以真正规模化，而不必承受以往视为必然的衰减。
第二个是蒸汽机。工业革命初期，纺织厂傍河而建，靠水轮驱动。蒸汽机问世之初，厂主仅换掉水轮，其余都依旧，生产力并没有大的提升。真正的突破来自彻底摆脱河流。在靠近工人、港口与原料处建更大厂房，并围绕蒸汽机重新设计布局。生产力爆发，第二次工业革命腾飞。
这是一座以水轮为动力运转的磨坊。水力虽强劲，却不稳定，使磨坊只能设在有限的地点，并受季节变化制约。
我们仍处于“换掉水轮”的阶段。AI聊天机器人外挂于原有工具，尚未重构组织形态。当旧约束消解，公司可由永不休眠的心智驱动，我便能想象全新可能。在我所在的Notion公司，我们已试验：在千名员工之外，七百余AI代理承担重复工作。它们记录会议、答疑整合知识、处理IT请求、归档客户反馈、协助新人入职、撰写周报等。这仅是起步，真正的收益只受想象力与惰性的限制。
钢铁与蒸汽改变的不仅是楼宇与工厂，还有城市。几百年前，城市依人而建——佛罗伦萨四十分钟便可穿城。钢材使摩天楼成为可能，蒸汽机连通中心与腹地，电梯、地铁、公路接踵而至。城市在规模与密度上爆发：东京、重庆、达拉斯……它们不只是放大的佛罗伦萨，而是全新的生存方式。超级都市令人迷失、难行，但也带来了更多机遇、自由。越来越多的人，以越来越多样的方式，做越来越多的事——其丰富与复杂度，早已超出一个人行可达、人际亲密的文艺复兴古城所能容纳的极限。
如今，知识工作已占美国 GDP 近半。但其运行方式多半仍停留在人力尺度：数十人的团队、由会议与邮件牵动的流程、人数一多便捉襟见肘的组织。我们就像用石头与木材，筑起了一座座佛罗伦萨。
而当 AI 代理大规模上线，我们将转而营建东京——横跨成千上万AI代理与人类的巨型组织；工作流昼夜不息、跨时区推进，不再等待任何人醒来；决策在“恰到好处的人机协同”中完成。
置身其中，感受会截然不同：更快、更省力，但起初也会令人晕眩。周会、季度规划、年度考核的节拍，或许不再合乎时宜；新的节律会悄然成型。我们或许失去了一些熟悉的秩序，却换来前所未有的规模与速度。
每一种奇迹材料，都曾逼使人们不再透过后视镜审视世界，而开始想象全新的图景。我们仍处在 AI 的“水轮阶段”——把聊天机器人生硬地加装到工作流上。我们必须停止只让 AI 做副驾，而要畅想：当繁杂琐事托付给永不休眠的心智，知识工作将呈现怎样的面貌？钢铁，蒸汽，无限心智。下一座天际线已在眼前，只待我们亲手筑起。