Penulis：Lex Sokolin
Dikompilasi oleh Jia Huan, ChainCatcher
Artikel ini membincangkan bagaimana AI membentuk semula struktur organisasi itu sendiri. Syarikat sedang berpindah dari pasukan "dua pizza" ala Amazon, (sebuah pasukan kira-kira 6–10 orang, mempertahankan struktur organisasi yang lincah.) kepada kumpulan "AI-natif" yang terdiri daripada 3 hingga 5 orang dengan peningkatan produktiviti yang ketara.
Kami membandingkan dua laluan:
Strategi penggantian AI Klarna gagal. Jumlah pekerja dipotong dari 5,500 kepada 3,400, dan masalah kualiti perkhidmatan akhirnya memaksa mereka mempekerjakan semula.
Coinbase dan Ramp memilih untuk menyusun semula perniagaan mereka sekitar peningkatan dan pengurusan AI. Coinbase memotong 700 jawatan, sambil berpindah kepada pasukan produk individu dan penghasilan kod AI.
Ramp telah mencipta kerangka pengendalian AI dalaman yang digunakan setiap hari oleh 99.5% pekerja, mencakup lebih daripada 350 kemahiran perniagaan.
Selain itu, kami juga menganalisis mengapa syarikat-syarikat seperti Box dan Plaid telah dinilai semula oleh pasaran modal sebagai infrastruktur AI, kerana mereka menguasai data perniagaan berkuasa yang diperlukan untuk pengoperasian agen AI.
Evolusi ketiga bentuk organisasi
Beberapa bulan yang lalu, kami membincangkan "Perusahaan Tanpa Manusia (Zero Human Companies)" dan lengkung autonomi ekonomi AI:
Walaupun kekuatan telah mendorong pembentukan organisasi yang sepenuhnya tanpa campur tangan manusia, pelaku ekonomi semasa masih merupakan manusia.
Pekerjaan paling mencabar pada masa ini ialah mengubah syarikat tradisional yang sedia ada menjadi bentuk yang mengutamakan AI.
Ini adalah peluang yang sangat besar, sehingga Anthropic sedang bekerja sama dengan seluruh industri ekuiti swasta untuk mendorong perkara ini.
Selain data kewangan yang menakjubkan itu, kita mulai merasakan titik masuk lain yang jelas daripada kesan AI: cara orang membina dan mengorganisasi syarikat.
Struktur organisasi itu sendiri adalah satu teknologi.
Pembangunan berturut-turut (Waterfall) melahirkan raksasa pembangunan perisian yang hierarkinya ketat yang menguasai era teknologi awal.
Selepas itu, industri beralih kepada pasukan ringkas yang menggunakan metodologi anggun, kemudian anggun berkembang menjadi "pasukan dua pizza" yang diperkenalkan oleh Amazon. Struktur operasi inilah yang membina setiap syarikat fintek moden hari ini.
Tetapi arus air sekali lagi berubah arah.
Martin Harrysson dan Natasha Maniar dari McKinsey memberikan ramalan versi seterusnya pada akhir 2025:
AI-native roles secara asas bermaksud kita sedang berpindah dari "struktur dua pizza" kepada "kumpulan satu pizza" yang terdiri daripada 3 hingga 5 orang.
Jumlah manusia berkurang separuh, tetapi kerja tetap dilakukan.
Pada 5 Mei 2026, Brian Armstrong memberikan sokongan kuat kepada pernyataan ini dengan memotong 700 pekerja.
Apa yang dilakukan Coinbase?
Coinbase memotong 14% daripada 4,951 pekerja.
Sebahagian daripada sebabnya ialah, ini masih merupakan operasi kitaran pasaran biasa bagi syarikat yang pendapatan dan volume perniagaannya sangat berkaitan—dijangkakan pendapatan kuartal pertama sebanyak $1.7 bilion (turun 26% secara tahunan) dan keuntungan per saham (EPS) merosot 86%.
Namun, yang perlu diperhatikan secara tinggi ialah bagaimana pengurusan merancang laluan pelaksanaan AI dalam syarikat teknologi kewangan moden / kripto, serta harapan mereka terhadap produktiviti per kapita di masa depan.
Jurutera Coinbase kini hanya memerlukan beberapa hari untuk melancarkan produk yang sebelumnya memerlukan berminggu-minggu, dan peningkatan kecekapan ini semakin mempercepat.
Armstrong sedang menyemula semula garis perniagaan, memastikan paling banyak lima peringkat pengurusan di bawah CEO dan COO.
Pengurus tulen tidak akan lagi wujud—setiap pemimpin mesti menjadi penyumbang peribadi, mahir dengan alat moden, dan mampu memimpin pasukan sambil turut serta secara langsung sebagai “pemain dan pelatih”.
Kumpulan "AI-natif" lintas fungsi menggantikan sepenuhnya pasukan tradisional. Coinbase bahkan menguji cuba dalam kalangan sendiri pasukan tunggal yang menggabungkan fungsi kejuruteraan, reka bentuk, dan produk dalam satu orang.
Coinbase, sebuah raksasa yang tersenarai dengan pendapatan sebanyak 7 miliar dolar AS, sedang menjalankan pasukan produk satu orang.
Pada September 2025, Armstrong pernah menyatakan bahawa 40% kod Coinbase dihasilkan oleh AI setiap hari, dan merancang untuk meningkatkan peratusan tersebut kepada 50% pada Oktober.
Dalam podcast Cheeky Pint oleh John Collison, salah seorang penubuh Stripe, beliau mengakui bahawa beliau memecat jurutera yang masih menolak menggunakan Cursor dan GitHub Copilot seminggu selepas lesen edisi perniagaan dikeluarkan:
Some people just didn't use it, so they were fired.
Versi V1 adalah pengganti langsung, tetapi ia gagal
Namun, Coinbase bukanlah syarikat teknologi kewangan pertama yang melakukan pemecatan dengan alasan AI.
Ingatkah anda eksperimen "pengurangan kos AI" Klarna yang menjadi contoh sempurna pada tahun 2024? Pada masa itu, ia kelihatan menandakan ledakan produktiviti yang menakjubkan di masa depan.
Namun, pada masa itu kami berpendapat bahawa ini lebih seperti pemampatan kitaran kredit, bukan inovasi sejati.
CEO Sebastian Siemiatkowski sebelum ini mengumumkan bahawa pembantu AI yang didorong oleh OpenAI menangani 2.3 juta perbualan pada bulan pertama, mewakili dua pertiga daripada semua perbualan pelanggan, dan menyelesaikan beban kerja yang setara dengan 700 pekerja penuh masa.
- Jumlah pekerja turun drastik dari 5,500 kepada 3,400
- Peningkatan keuntungan yang dijangka: $40 juta
- Masa penyelesaian masalah pelanggan dipersingkat daripada 11 minit kepada 2 minit
Namun, semua ini runtuh dengan cepat apabila bertemu kenyataan.
Kepuasan pelanggan (CSAT) untuk tiket kompleks merosot tajam, kadar hubungan ulangan meningkat drastis.
Pada Mei 2025, Siemiatkowski mengakui kepada Bloomberg bahawa syarikat "melangkah terlalu jauh". Klarna terpaksa mula merekrut semula dengan model jarak jauh serupa Uber—menggaji pelajar dengan jadual fleksibel, ibu bapa penuh masa dan pekerja dari kawasan terpencil.
Bank of Australia telah menghentikan 45 projek penggantian robot suara dalam beberapa hari. Taco Bell juga menarik AI suara dari 500 restoran drive-thru.
Gartner meramalkan, pada tahun 2027, separuh daripada syarikat yang pernah menyusun "pelan penggantian menyeluruh" akan meninggalkan pelan tersebut.
IPO Klarna masih naik 30% pada hari pertama, mencapai penilaian sebanyak 20 miliar dolar AS, yang sebahagian besarnya mencerminkan: selama syarikat memperbaiki kesalahan dengan tepat waktu, pasaran awam adalah cukup pemurah.
Namun logik "penggantian" yang ringkas dan kasar ini, iaitu menghapuskan satu jawatan manusia secara langsung dan memasukkan model bahasa besar (LLM), mungkin berkesan dalam indikator yang menekankan "kuantiti", tetapi pasti gagal dalam indikator yang menekankan "kualiti".
Kos semula merekrut jauh melebihi perbelanjaan yang dijimatkan pada mulanya. Jelas bahawa percubaan pertama transformasi digital AI dalam bidang fintech telah menghasilkan jawapan yang campur aduk.
Tetapi ini pasti bukan cubaan terakhir.
Versi V2 adalah peningkatan kemampuan, dengan Harness sebagai parit pertahanan
Ramp secara rasmi melancarkan "Glass" pada awal April 2026.
Seb Goddijn, seorang pakar AI dalaman yang bekerja bersama lima rakan sekerja untuk membangunkan alat ini, telah menulis satu artikel panjang. Pada hari yang sama, CEO Ramp, Eric Glyman, telah membagikan artikel tersebut di Twitter. Dalam beberapa jam, artikel itu menduduki puncak halaman utama Hacker News.
Mengenai mengapa versi V1 gagal, Goddijn secara tepat menunjukkan:
Hambatan utama yang menghalang penggunaan AI bukanlah model itu sendiri, tetapi kompleksiti ekstrem dalam mengkonfigurasi persekitaran untuk menjalankan AI.
Glass adalah tepat apa yang Ramp ciptakan untuk menghancurkan rintangan ini:
Pertama, konfigurasi akses automatik — hanya dengan log masuk melalui Okta SSO, setiap alat dalaman yang diberi kebenaran (Salesforce, Gong, Notion, Linear, Snowflake, Slack, Zendesk, serta alat dalaman Ramp sendiri) telah disambungkan secara lapisan bawah.
Kedua, tetapkan Dojo—pasar yang mengandungi lebih daripada 350 kemahiran AI, di mana setiap kemahiran adalah fail Markdown yang bertanggungjawab untuk mengajar agen menyelesaikan satu tugas. Semuanya disimpan dalam Git, menerima semakan kod dan kawalan versi.
Sebuah agen pintar bernama Sensei akan menghantar secara automatik lima kemahiran yang paling berkaitan kepada pekerja baru pada hari pertama mereka bergabung.
Ketiga, bina perpustakaan ingatan yang berterusan—dihasilkan secara automatik berdasarkan pengesahan identiti dan diperbaharui secara berterusan melalui saluran pemprosesan 24 jam. Oleh itu, agen akan sepenuhnya memahami pasukan pekerja tersebut, projek yang dilibatkan, tiket aktif, dan aliran komunikasi yang sedang berlangsung setiap kali menyertai perbualan.
Sekarang, 99.5% pekerja Ramp menggunakan AI setiap hari.
Ramp separuh kodnya ditulis oleh AI, dan sedang menuju 80%. Ketua produknya, Geoff Charles, memperkenalkan kerangka kedewasaan L0–L3, di mana L3 mewakili pelancaran fungsi peringkat pengeluaran secara langsung melalui agen AI.
Mana-mana pekerja yang masih berada pada tahap L0 dianggap secara langsung sebagai enggan bekerja.
Ramp kini dinilai sehingga US$32 bilion, dengan ARR (pendapatan berulang tahunan) sebanyak US$1 bilion, memuncaki senarai 100 Perusahaan Paling Inovatif dalam Kewangan oleh Fast Company 2026.
Klarna cuba menurunkan penghalang tenaga manusia melalui automatik, manakala Ramp berusaha meningkatkan garis dasar output setiap pekerja. Coinbase berada di antara keduanya.
AI Harness
Inti di sepanjang semuanya ialah konsep "AI Harness".
Syarikat seperti Manus telah membuka jalan dengan mencipta arsitektur yang mengompres dan mengubah kecerdasan AI asli menjadi aliran perniagaan yang boleh diulang, sementara kerangka kerja pengaturan seperti OpenClaw membawanya kepada orang ramai.
Satu rangkaian Harness adalah gabungan sempurna antara pengesahan identiti, integrasi sistem, repositori, katalog kemahiran yang dikumpulkan oleh pasukan, penjadual tugas malam, dan antaramuka interaktif pelbagai panel yang membenarkan analis menjalankan tugas secara serentak.
Dan model bahasa besar terkini hanyalah komponen yang boleh diganti kapan sahaja dalam Harness ini—apabila OpenAI melancarkan GPT-5.5, atau Anthropic memperkenalkan Opus 5, Ramp hanya perlu menggantikan model tersebut, sementara seluruh sistem sekelilingnya terus berfungsi seperti biasa.
Produk Cowork buatan Anthropic akan dilancarkan secara komersial (GA) pada Q1 2026, dengan membawa 11 plugin yang dirancang khusus untuk pelbagai jawatan, merangkumi jualan, kewangan, undang-undang, pemasaran, HR, pembangunan, reka bentuk, dan operasi—logik pengelasan jawatan ini serupa dengan Dojo Glass.
Apabila anda menerima bahawa produktiviti AI dibentuk oleh aliran perniagaan, bukan kotak perbualan, peranan jawatan secara logis menjadi unit alami terkecil dalam organisasi AI.
Ini juga merupakan logik asas di sebalik alat yang berkomitmen untuk mencipta "syarikat tanpa manusia" semasa memikirkan cara membina organisasi yang mengutamakan AI. Lihat Polsia di bawah, serta peta bahagian pantas industri seterusnya.
Pasaran modal sedang mengejar ketertinggalan
Ketika banyak syarikat perisian tradisional sedang berjuang akibat pemutusan perantaraan AI, sejenis pemain pula sedang melonjak maju secara berlawanan arah.
Syarikat-syarikat ini telah menggali parit data mereka sendiri sejak awal, dan kini dengan lancar menambahkan perisai AI sekali sahaja di atasnya.
Mengambil contoh perusahaan penyimpanan fail perniagaan Box: Selepas pengumuman laporan keuangan kuartal keempat tahun fiskal 2026, harga sahamnya melonjak 10%. Aaron Levie mengungkapkan rahsia utama dalam mesyuarat telefon laporan keuangan:
Fail, pada akhirnya, adalah unit kerja semula jadi agen AI.
Enterprise Advanced——Box yang menonjolkan AI dan alur kerja sebagai lapisan langganan lanjutan——harganya secara langsung 30% hingga 40% lebih tinggi daripada versi unggulan tradisional Enterprise Plus.
Billings pada kuartal keempat mencapai US$420 juta, meningkat 5% secara tahunan.
- Box Extract mampu mengekstrak data berstruktur dengan tepat daripada kontrak
- Box Shield Pro membawa AI berbasis agen secara langsung ke dalam sistem pengawasan akses
- Modus profesional dan modus lanjutan Box AI Studio membenarkan agen mengendalikan beban berbilang langkah dalam tetingkap konteks yang lebih besar
Levie dalam temu bual dengan GeekWire berkata:
Selain 12 bulan pertama setelah ia ditubuhkan, Box belum pernah sebegitu terasa seperti sebuah syarikat rintisan seperti hari ini.
Perlu diketahui, sehingga 95% data perusahaan adalah tidak terstruktur. Agen AI sangat memerlukan data ini, dan harus dipanggil dengan mempertahankan sempurna batas keizinan.
Siapa yang mengendalikan gudang data berkuasa ini, akan mampu melepaskan label "penyimpanan murah" dan dinilai semula oleh pasaran modal sebagai "infrastructure agen".
Dahulu, pasaran memandang Box sebagai saudara lelaki Dropbox yang agak canggung, dengan harga saham berterusan beredar di $26. Kini, harga sasaran seragam di Wall Street berada di $35.63, dengan ruang premium 35% berbanding harga semasa.
Contoh lain ialah Plaid—perusahaan pengumpul data kewangan yang hampir diambil alih oleh Visa, dan berharap untuk menjadi rangkaian pembayaran langsung.
Namun, selama beberapa masa, Plaid berada dalam situasi yang agak memalukan: Web3 kemudian mengejar dan menggantikan Web2 sebagai infrastruktur kewangan baru yang disukai.
Dari puncak penilaian US$13.4 bilion pada 2021, Plaid merosot kepada US$6.1 bilion dalam sesi pasaran primer pada April 2025, kemudian bangkit semula kepada US$8.0 bilion dalam tawaran beli balik pasaran sekunder pada Februari 2026 untuk memberikan likuiditi kepada pekerja.
Ia mesti berkembang.
Kira-kira 20% daripada pelanggan terbaru Plaid adalah syarikat berasaskan AI — mereka sedang membina agen yang memerlukan akses berkuasa kepada data kewangan dan bergantung kepada asas identiti yang boleh dipercayai.
Platform anti-penipuan Plaid Protect mengesan 50% cubaan penipuan lebih banyak daripada alat pengesahan identiti sejenis semasa ujian pada awal 2026.
Plaid Bank Intelligence pula membawa Retention Score dan Indikator Primacy yang akan datang, untuk menjual semula kemampuan ramalan kehilangan pelanggan kepada bank.
Plaid sedang dinilai semula sebagai korpus data transaksi kewangan terbesar di dunia yang diluluskan.
Ia bukan saluran data—saluran data selalu menjadi barang murah. Aset sebenarnya ialah kecerdasan yang dibina di atasnya, dan peratusan pelanggan berasaskan AI merupakan bukti paling kuat bagi hujah ini.
Satu contoh klasik ialah integrasinya dengan Perplexity—beberapa bersama-sama mencipta sebuah "komputer" pengurusan kewangan peribadi yang sepenuhnya terintegrasi. Betapa kami rindukan Mint.com! (Aplikasi perakaunan peribadi tingkat nasional Amerika yang dilancarkan pada 2006)
Box dan Plaid berada di sisi yang sama dalam lintasan yang sama.
Kedua-duanya telah dinilai berdasarkan logik "raksasa SaaS" semasa era suku bunga sifar (ZIRP), menyaksikan penilaian mereka terbahagi dua, dan kini sedang dinilai semula berdasarkan logik baharu — perpustakaan kandungan tidak terstruktur dan rangkaian data berkuasa sebagai asas dasar yang boleh dibaca oleh agen dalam era V2.
Versi V3 adalah pengaturan — "syarikat individu" dilahirkan
Sam Altman mempunyai teka-teki dengan CEO teknologi lain mengenai tahun bilakah "syarikat perorangan bernilai sepuluh miliar dolar" pertama akan muncul.
Dario Amodei menetapkan kebarangkalian kemunculannya dalam tahun 2026 antara 70% hingga 80%, dan menyebut tiga bidang: perdagangan swasta, alat pembangun, dan perkhidmatan pelanggan automatik.
Sequoia sedang menyesuaikan model pendanaan pelaburannya, menjadikan "leveraj agen" sebagai isyarat utama, iaitu pendapatan per kapita. 95% kod bagi syarikat-syarikat yang diterima dalam batch awal Y Combinator telah dihasilkan oleh AI.
Sebenarnya, telah ada syarikat yang mencipta tuan rumah ekonomi yang menakjubkan dengan AI.
Di dalam syarikat seperti ini, CEO berubah menjadi "pengatur agen", mengendalikan banyak agen AI di dalam sebuah kokpit raksasa.
Rajah struktur organisasi menjadi rajah aliran kerja yang boleh dioutsourcing kepada mesin. Belanjawan tenaga kerja menjadi belanjawan pengiraan.
Bentuk pertama syarikat-syarikat ini akan berada dalam bidang yang sempit—perdagangan sendiri, alat pembangun, perisian penggunaan khusus dengan kesan rangkaian. Dalam skenario-skenario ini, pekerjaan sepenuhnya berdigitasi, pengawasan ringan, dan kos kepercayaan rendah.
They will be fragile, because all single points of failure are fragile.
Mereka juga sukar memasuki pasaran perusahaan yang diatur, kerana di sana, nama dalam kontrak dan wajah itu sendiri adalah entiti struktural.
Tetapi syarikat seperti ini sudah muncul.
Setiap perubahan teknologi akan menghancurkan peranan yang dianggap penting dalam paradigma sebelumnya—“computer” (pengira manusia awal), pengawas lini pengeluaran, pengurus projek, pengurus peringkat pertengahan.
Syarikat-syarikat yang pertama memahami "bentuk organisasi ekonomi baharu" sering mendapat pulangan besar kerana bertindak lebih awal.
Sebagai contoh: "Peraturan dua pizza" Amazon, dan keupayaannya untuk terus mempertahankan inovasi walaupun memiliki jutaan pekerja, merupakan parit pertahanan itu sendiri.
Akhirnya kita akan berakhir di "syarikat seorang diri" atau "syarikat tanpa manusia", bukanlah soalan yang sebenarnya.
Sekarang, kita masih berada dalam proses transformasi digital, dan memberikan nilai secara menyeluruh dalam ekonomi sepanjang garis ini akan membawa pulangan berbilion dolar AS.
Masalah sebenarnya adalah: Siapa yang mampu memiliki atau membina AI Harness yang betul pada hari ini, akan mampu merekabentuk struktur organisasi yang betul bagi syarikat pada tahun 2026.
Ini bermakna meningkatkan organisme super perusahaan ini, supaya ia dapat terus berperang dan hidup sehari lagi.
Semoga kita manusia juga dapat mencapai keinginan kita daripadanya.