AI Native Company，到底「原生」在哪里？丨ANC重新理解AI原生公司

AI Native Company 不是 ANC 发明的词。市场上早就在用，融资材料、招聘启事、战略汇报的第一页都能看到。

但同一个词，不同的人说的并不是同一件事。

NotebookLM的音视频概览，解读的比较通俗易懂，对于时间比较紧张的读者朋友，可以听听，会有启发。

市场至少在用它说三件事

第一件是时间。这家公司诞生在 AI 时代，从第一天起就建立在 AI 之上。这个理解最自然，因为"原生"本来就带着出生的意思——云原生、移动原生，说的都是从一开始就长在那个环境里。一位曾任 Gartner 分析师的行业人士提过一个很直接的问题：一家企业说自己 AI 原生，那么它是从什么时候、以什么方式开始原生的？

第二件是产品。这家公司的产品建立在 AI 之上，AI 在这里不是加上去的功能，它是产品得以成立的地基。风险投资机构 CRV 给过一个很好用的判定法：把 AI 拿掉，这个产品是不是彻底不能用了？不是变慢，不是少了个功能，是根本不成立。

第三件是这家公司怎么运转。国务院 2025 年 8 月发布的《关于深入实施"人工智能+“行动的意见》，用"底层架构和运行逻辑基于人工智能"来描述需要培育的AI原生企业。这句话没有提,出生时间，也没有提产品形态，“运行逻辑"四个字指向的是这家公司自己是怎么转起来的。

三种用法都有现实依据，只是回答的是三个不同的问题：这家公司从哪来、它卖什么、它怎么运转。

麻烦出在它们共用一个词。一个人说"我们是 AI 原生”，意思是产品离不开模型；另一个人说"你们不算”，意思是你们公司内部还是老一套运作体系。两个人说的都对，只是根本没在说同一件事。

ANC栏目关心第三个说法，因为它研究的对象也是 Company，一家公司。但只说到"运行逻辑基于 AI"还远远不够，要往下深入走一步，必须回答这种运行逻辑究竟改变了什么。

关于这一点，我想先抛出我们的主张：AI Native，不是 AI 用得多，而是 AI Agency 成了公司创造核心价值的主力。

这句话里有四件事需要说清楚：为什么要从 Company 判断，什么是核心价值创造，什么是 Agency，以及什么叫主力。剩下的篇幅主要就是在说这四件事。

判断产品和判断公司，不是同一把尺子

CRV 那个判定法之所以好用，是因为它足够狠：拿掉 AI，产品还成不成立，这个问题含糊不过去。

但它测的对象是产品。

设想一家做 AI 写作工具的公司。产品确实是AI原生的——底层能力撤掉，只剩一个普通编辑器，用户当天就会走。如果把CRV这把产品尺子直接拿来量公司，它会被判成ANC。
但把镜头转到公司：销售一个一个谈客户，客户成功一个一个盯续约风险，需求排队等待评审，价格谈到什么份上要问总监批准，出了问题层层上报，最后由管理层拍板。这家公司创造价值的方式，和它卖的东西没什么关系。产品是 AI 的，公司不是。

反过来也成立。一家不卖任何 AI 产品的公司——做保险理赔、做区域配送、做工业零部件——它的核心业务里，可能已经有相当一部分由 AI 在持续推进：AI分析这一单的具体情况、确定下一步怎么处理、执行、看结果、再调整，中间不需要人一直盯着。它在市场上不会被叫做 AI 公司，可它创造价值的推进方式已经发生了改变。

产品判定回答的是这家公司卖什么，公司判定要回答的是这家公司怎么创造价值。

两把尺子都有用，只是不能互相替代。用产品那把去量公司，会把一批产品很AI、但组织很传统的公司放进来，也会把一批不卖 AI、但核心价值创造已经由AI Agency持续推进的公司挡在外面。

公司不是创造一次价值，而是持续让价值创造发生

先把"核心价值创造"这个词定下来，后面反复要用。

这里说的核心价值创造，指的是决定客户为什么选择这家公司、公司主要靠什么获得收入、以及它能向市场承诺什么结果的那组价值链。

一家公司里有大量动作可以被规则固定下来。报价怎么算，发货怎么排，对账怎么核，退货走哪几步。这些一旦写清楚，交给系统跑就行。有些公司在这件事上做得很彻底，日常动作几乎不需要人插手。

但有一部分问题，没法靠一次制定规则永久解决。

这条规则当初是为了什么目标定的，现在这个目标还是不是最重要的那个。市场变了、成本变了、竞争对手换了打法、客户的要求提高了，原来的规则还适不适用。遇到规则没覆盖的情况，这一次该怎么办。结果反馈回来，下一步要不要调整，往哪个方向调。

这些问题的共同点是：处理完一次，它们还会以另一副样子出现。

所以公司要一直创造价值，就得有某个角色一直待在这条链上——分解目标，看清眼下的情况，判断下一步做什么，推动它发生，看结果，再决定下一步。

这就是 Agency。

在这里，Agency 说的不是价值链上的又一个动作，它是让整条价值链在变化中持续推进的那个角色。

传统公司为什么以 Human Agency 为推进内核

传统公司不是指所有活都由人亲手干。机器在生产，软件在计算，规则系统在自动执行，很多环节几十年前就没有人参与了。

但只要情况超出预设的边界，下一步最终还是回到人身上。

这一点在制度里看得最清楚。岗位规定谁来接这个目标，流程规定人和人之间怎么接力，管理层级规定更大的问题该由谁判断，授权规定谁可以代表公司作决定，汇报把情况传给下一个该判断的人，激励让人往公司要的方向使劲，责任规定事情办砸了后果落在谁身上。

这几样看起来管的是不同的事，实际做的是同一件：把人的判断和行动组织起来，让这条链在人和人之间接得下去。

一家公司为什么要设三层管理？不是因为三层比两层高效，是因为得有人负责判断更大范围的事。为什么要有汇报？不是为了留档，是为了让该判断的那个人知道情况。传统组织的默认前提，是最终接住下一步的那个角色只能由人承担。

传统公司的价值创造未必主要由人执行，但一直把目标往前推的那个角色，默认是人。

AI Tool 没有改变这一点。

工具确实让人能做的事变多了——分析更快，写得更多，一个人能覆盖的范围比过去大好几倍。但结构还是那个结构：人发现问题，人发起任务，AI 完成其中一段，人看结果，人决定下一步。链条上每个转折点，还是人在接。

工具改变的是人能做什么，Agency 改变的是公司靠谁往前推。

这不是说这类公司不够好。把 AI Tool 用到极致的公司一样可以非常卓越，可以从 AI 上拿到巨大的价值。它只是没有换掉那个推进的角色。

第二种推进角色

前几期文章建立的几项判断，总结一下就是：AI 已经可以在目标和边界之内判断下一步、采取行动、根据反馈调整，这和执行既定指令是两回事；要让它判断得符合这家公司的逻辑而不是通用逻辑，企业得有自己的判断系统；它形成的判断要真的成为公司的决定，还得有人把这一类判断的裁定权交给它。

这些加起来，意义不在于 AI 变强了。意义在于，企业开始拥有 Human 之外的第二种 Agency，可以在目标和边界之内持续把事情往前推。

自动化系统很早就有，但它们执行的是人已经定好的决定。现在这个角色不一样：它能在规则没有逐项写明的情境里，依据目标和边界形成下一步，再根据结果继续调整。

但有了这个角色，不等于这家公司就是 AI 原生。

AI Agency 完全可以只存在于局部。处理标准退款，优化广告投放，管一类库存的补货，做限定范围的售后跟进。这些都可能是货真价实的 AI Agency——它在限定业务域内根据情境形成并推进下一步，不再需要Human逐案推进。

可如果决定客户为什么选这家公司、公司主要靠什么赚钱的那条链，仍然靠人(Human)一个一个去理解、判断、协调、推进，那 AI Agency 只是进了公司的门，还没有站到主导价值创造的位置上。

真正要问的不是有没有 AI Agency，要问的是它在核心价值创造里站在什么位置。

正式定义：AI Native Company

AI Native Company（AI 原生公司），是以 AI Agency 为主力实现核心价值创造的公司。

说得再直白一点：AI Agency 成了这家公司创造核心价值的主力。

“主力"两个字：

不是任务占比最高。 AI 干的活多，不说明它站在核心价值链上。一家公司可以让 AI 处理八成工单，而这八成全是标准问询。容易被自动化的部分，往往正是价值密度最低的部分。

不是权限最大。 能改多少数据、能动多少钱，那是行动权限。一个权限开得很大的账号，公司可能从来没把任何一类判断的裁定权交给它。

不是人退出了。 使命与方向、最终价值判断、授权、治理、重大例外和最终责任，仍由 Human 与组织制度承载，而且随着 AI 接的事情变多，它们的分量还会变重。AI 原生不是一家没有人的公司，是一家人做的事情不一样了的公司。

主力指的是：在公司的主导价值创造系统中，持续形成并推进下一步的角色，主要是AI Agency。

原生不在出生时间，而在谁是价值创造的主力

“原生”最容易让人想到出生。一家公司从第一天就使用AI，没有旧系统和旧岗位需要迁就，当然更容易围绕AI设计产品、服务和组织。

但这是形成AI原生公司的有利条件，不是AI原生公司的定义。

一家生于AI时代的公司，仍然可能由Human逐案判断和推进；一家成立多年的公司，也可能经过重构，让AI Agency成为核心价值创造的主力。

所以，判断AI Native Company，不能看它什么时候遇见AI，而要看AI Agency今天在价值创造中处于什么位置。

AI Native Company的“原生”，不在公司何时开始使用AI，而在AI Agency是否已经成为核心价值创造的主力。

国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》用“底层架构和运行逻辑基于人工智能”描述需要培育的智能原生企业；中国工业互联网研究院此后的研究解释，又把“从成立或转型初期”都纳入智能原生企业的形成路径。两处出处不同、分量不同，但都把判断重心从成立时间进一步指向了企业的运行逻辑。

三种公司形态

定义给出之后，还可以用一个辅助检验来观察 AI Agency 到底进入有多深：AI Agency撤掉之后，能不能在不重新设计组织和流程的前提下，维持原来的价值创造方式、原来的规模、原来对客户的承诺？

三种不同的结构影响，可以帮我们区分三种公司形态。

一、能力受损，结构没动。 岗位还在，流程还成立，人知道下一步该怎么接，只是慢了、贵了、质量差一截。这是 AI 增强型公司：AI在增强Human的判断与行动，但不独立承接目标推进。这类公司可以把 AI 用得很深，撤掉会很疼，疼的是效率，不是结构。

二、一段价值链要重建。 那部分业务没法按现在的方式继续，也不是简单让原来的岗位顺手接回来就行——那些岗位可能早就不在了。得重新配人、重新分职责、重新定流程。但重建发生在局部。这是 AI Agency 参与型公司（AI Agency-Participating Company）：AI Agency 已经进入企业，还不是核心价值创造的主要推进力量。

这类公司内部，完全可能已经有一条价值链以 AI Agency 为核心在运行。但局部结构的变化，还不足以定义整家公司的形态。

三、公司创造价值的方式要重建。 受影响的不止是某个流程或部门，核心的产品、服务或客户价值没法再按现有模式交付。要恢复，得重新设计核心岗位、重新分工、重新搭判断和授权关系。更麻烦的是很可能恢复不到原样——原来能承诺的响应速度、能覆盖的客户规模、能维持的成本结构，都是建立在AI Agency这一推进角色上的。这是 AI 原生公司：AI Agency 已经成为核心价值创造的持续推进角色。

一句话总结：

撤掉 AI Tool，主要损失的是能力；撤掉局部 AI Agency，要重建一段价值链；撤掉核心 AI Agency，要重建公司的价值创造方式。

三种形态用的是同一把尺子：AI 在这家公司的价值创造里处在什么位置。一家公司呈现哪一种形态，既取决于它创造什么价值，也取决于它选择怎样组织这种价值创造。

四条容易划错的地方

卖AI产品，不等于AI原生。 公司卖什么和公司怎么创造价值是两件事。一家 AI 产品公司内部完全可能全靠人逐案推进。

成立于 AI 时代，起步于AI体系，不等于 AI 原生。 出生晚是有利条件，不是判定标准。生在 AI 时代却按老办法组织的公司，一点都不少。

人保留审批，不等于不是 AI 原生。 只要核心价值链上的下一步主要由 AI Agency 依据情境形成，人保留重大审批、例外处理和治理，不影响它的核心位置。判断的是谁在持续推进，不是谁签最后一个字。

一条价值链达标，不等于整家公司达标。 参与型公司改变的是局部的价值创造结构，AI 原生改变的是主导的核心价值创造结构。判断整家公司，要看 AI Agency 是否已经进入决定其主要客户价值和经济模型的那套价值创造系统。

ANC视角：AI Native Company

这套区分真正改变的，是评估一家公司时该看什么。

企业内部讨论 AI 进展，桌上摆的通常是这样一组数字：上了多少个项目，员工使用率多少，部署了几个 Agent，自动化比例多高，人效提了几成。这些数字都值得看，只是它们回答的是别的问题。

没有一项回答：公司创造核心价值时，AI究竟是增强Human的工具、局部参与的Agency，还是主导推进角色。

要判断AI Agency进入了什么位置，可以先做一个辅助检验——找出公司的主导价值创造系统，也就是决定客户为什么选它、主要收入从哪来、能向市场承诺什么结果的那一套，然后设想把 AI 从这套系统里撤掉，看它需要重建到什么层级。

得到的答案未必符合这家公司对自己的定义，但它比上面那组数字更接近真实形态。

做过一次之后，桌上要讨论的事情会换掉。原来的问题是"我们还能把 AI 用在哪儿”，之后的问题是"主导价值创造系统的下一步，我们希望由谁来接"。这是两笔完全不同的预算，也是两种完全不同的组织安排。

AI Native，不是 AI 用得多，而是 AI Agency 成了公司创造核心价值的主力。

判断一种 Agency 是不是这家公司的主力，不看它完成了多少任务，而看公司创造核心价值时，是不是已经默认由它来决定下一步。

写在最后

真正可能改变企业形态的，不是有多少任务使用了AI，而是企业核心价值创造的推进结构发生了变化。ANC把以AI Agency为主力实现核心价值创造的公司形态，定义为AI原生公司（AI Native Company）。

接下来的问题是：一家已经存在的传统企业，如何从增强Human Agency，走向以AI Agency为主力实现核心价值创造？

来源与限制

1. 关于市场对"AI Native"的三类用法：出生时间一类，参考 Claude Mandy 发表于 Forbes Technology Council 的贡献文章（2026 年 3 月），作者曾任 Gartner 分析师，该文属观点文章，本文只取其提问角度，不引用其结论。产品架构一类，参考风险投资机构 CRV 的创始人指南，其判定法以产品移除 AI 后能否继续运行为对象，适合识别 AI 原生产品，本文用作对照，说明产品判定与公司判定的对象不同，不是否定该判定法。
2. 《关于深入实施"人工智能+“行动的意见》由国务院于 2025 年 8 月发布，其中以"底层架构和运行逻辑基于人工智能"描述需要培育的智能原生企业。需要说明的是，该文件并未以"智能原生企业是指……“的形式给出定义，本文只据其表述说明公共政策语境已把原生性指向运行方式。“从成立或转型初期"这一表述出自中国工业互联网研究院 2026 年 6 月的研究文章，属研究机构解释，与政策文件分开标注。
3. 本文给出的撤除检验是辅助观察方法，不是定义的必要条件。实际判断会受到应急接管安排、外包可能性、冗余系统、成本承受意愿等因素影响，短期恢复与长期稳定运营也不是一回事。它的作用是帮助分辨 AI 改变的是能力、局部价值链，还是主导的价值创造方式。
4. 本文未采用市场上流行的 AI 原生成熟度分级，因为三种形态不是成熟度：走到哪一种既取决于业务本身，也取决于企业的选择，不构成必须逐级通过的路径。同理未使用 AI-enabled 这一说法，以免与本文的判断轴混淆。
5. 关于 AI Agency 可以成为核心价值创造推进角色、以及据此划分公司形态的推论，属于 ANC 的判断，不是上述任何一份来源的结论。

感谢你看到最后，如果你觉得有启发，随手点个赞、在看、转发吧，如果想第一时间收到推送，也可以给我加个星标⭐我们下期见。

我是「AioGeoLab」主理人塔迪Tardi，AioGeoLab是深度洞察AI第一性原理和应用实践的前瞻性研究实验室，目前有两个主要研究方向：
「塔迪AI工程系列」FDE落地工程、ANC：AI Native Company未来公司系列、GEO、AI判断工程。
「塔迪硅基禅心」是传统东方智慧、未来AI前沿、当下应用实践，深层共鸣的探索。不是用AI解读经典，也不是用经典指导AI。 这是一场跨越2500年的对话，在算法与古老智慧之间，照见意识、智能与存在的本质。
塔迪的微信 - tardyai2025。