AI 原生企業崛起：為什麼 Jack Dorsey、祖克柏都在重寫公司架構設計？
當 AI 從聊天機器人、寫程式助手，進一步滲入產品開發、資訊流動與日常決策流程，企業真正被改變的，可能不只是員工效率，而是公司本身怎麼被設計。近期，從 Block 執行長 Jack Dorsey、紅杉資本合夥人 Roelof Botha，到紅點創投與 Meta 執行長祖克柏都接連釋出相同訊號：一種「AI 原生企業」的組織型態正在浮現。
今年 2 月，Dorsey 主導的 Block 宣布裁減約 40% 人力，員工數從超過 1 萬人降至不到 6,000 人。值得注意的是，這項決策並非出於財務壓力，而是在 2025 會計年度交出 103.6 億美元毛利、年增 17% 的成績後進行。市場對此反應正面，Block 股價一度上漲約 22%。
Dorsey 當時給出的說法，不只是公司「變瘦」，而是 AI 已經改變了經營一家公司的基本定義。他在內部與投資人溝通時提到，Block 的 AI 程式代理 Goose 已幫工程師每週節省 8 到 10 小時，而在裁員宣布時，公司最近的程式碼提交中已有 90% 由 AI 撰寫。他表示，「一個規模小得多的團隊，利用我們正在開發的工具，可以做得更多、更好。」
不久之後，Jack Dorsey 與紅杉資本合夥人 Roelof Botha 共同發表了一篇名為「從層級到智慧（From Hierarchy to Intelligence）」的文章，直指已運行兩千多年的企業金字塔階層架構已經過時。
Block 的激進實驗：用 AI 取代中階管理層
兩人認為，傳統組織本質上是一套「資訊路由系統」，之所以存在，是因為人類管理幅度有限，需要透過層層管理者進行資訊彙整與決策傳遞。過去包括 Zappos、Spotify 等公司都曾嘗試扁平化，但最終仍回到層級架構，關鍵在於缺乏有效的替代機制。
在他們看來，AI 現在提供了第一次真正可行的替代方案：AI 可以持續維護整間公司的「world model」（公司運作模型），即時掌握任務進度、資源配置與異常狀況。原本由中階管理負責的資訊搬運與整合，有機會交由系統接手。
Dorsey 與 Botha 認為，傳統公司多半是把 AI 當成「copilot」，在不改變結構本質的前提下改善運作；但 Block 想追求的，是具備「intelligence」或「mini-AGI」的公司。
AI 原生企業的核心架構是什麼？
在 Block 的設計中，具備 intelligence 的公司被拆解為四個層次：capabilities（底層能力模組）、world model（公司與客戶模型）、intelligence layer（決策與組合層）與 interfaces（產品介面）。產品不再完全由人為規劃 roadmap（產品路線圖），而是由模型根據實際客戶行為與需求動態生成。
這代表企業從人主導流程，轉向模型主導決策；組織的核心競爭力，也從人力規模轉為資料與模型的理解能力。
員工的角色則轉移至「邊緣」，負責處理 AI 尚無法涵蓋的領域，如直覺、文化、信任與倫理判斷，尤其在後果可能極為嚴重的決策中。
在這樣的架構下，Block 將組織簡化為三種角色：負責建構底層能力與模型的 individual contributors（獨立貢獻者）、負責特定任務結果的 directly responsible individuals（DRI，直接負責人），以及結合實作與人才培養的 player-coaches（球員兼教練），取代傳統中階管理層。
祖克柏的 AI 幕僚與扁平化組織
不只 Block，科技巨頭 Meta 也正積極擁抱這股 AI 原生浪潮。根據《The Wall Street Journal》報導，Meta 執行長祖克柏正在為自己打造一個 CEO agent，幫助他更快取得原本需要經過層層人力傳遞的資訊。
祖克柏在近期的財報會議上明確表示，Meta 正在投資 AI 原生工具以提升個人貢獻者的產出，並推動團隊結構扁平化。Meta 內部已開始廣泛使用能自動調閱文件、甚至代理員工與其他同事溝通的 AI 工具。
此外，Meta 新成立的應用 AI 工程組織，更實驗性地採用了高達 50 名獨立貢獻者直接向一位主管匯報的超扁平化結構，宣示從第一天起就要以 AI 原生的方式運作。
紅點創投：AI 原生公司不只組織不同，經濟模式也不同
這股重寫公司設計的風潮，也正重新定義資本市場對企業價值的評估標準。《Forbes》報導，紅點創投在一份報告中指出，AI 原生公司在結構經濟學上與傳統軟體服務（SaaS）有著顯著差異。
首先，在毛利率上，傳統 SaaS 追求的是 75% 到 85% 的高毛利，因為邊際成本幾乎趨近於零；但 AI 原生公司必須承受推論成本，因此即使規模化後，混合毛利率也多半落在 50% 到 70% 區間。
其次，在產品開發上，傳統 SaaS 比較偏向「客戶導向」，也就是依客戶需求做明確規格；AI 原生公司則更偏「可能性導向」，工程團隊要先理解模型能做什麼、預先押注能力曲線，再據此設計產品，這讓工程、QA、銷售、客戶成功與定價方式都跟著改變。
紅點認為，AI 原生公司的銷售更接近現場部署工程師模式，客戶成功部門也比 SaaS 更重要，因為大多數 AI 專案都從概念驗證起步，需要大量教育與陪跑。定價方面，則更可能走向按使用量或按成果計費，而不是傳統按席次計價的 ARR（年度經常性收入）。
AI 原生企業，正在把「公司設計」變成新護城河
把這幾股論述與行動放在一起看，可以看到一個越來越清楚的趨勢：AI 時代的競爭，正在從產品能力延伸到公司設計本身。
Dorsey 與紅杉主張，AI 可以取代中階管理的資訊協調角色，讓企業從階層走向智慧。紅點創投則指出，AI 原生公司在毛利率、定價、銷售與客戶成功模式上，都已經與傳統 SaaS 明顯分流。Meta 的動作則顯示，就連成熟科技巨頭也開始嘗試用 agent 與扁平結構，重寫組織的資訊流動與工作方式。
這背後反映的是一個更深的資本市場判斷：AI 不再只是幫助員工提高效率的工具，而是決定一家公司如何運作、如何創造價值、如何維持速度的新基礎設施。未來被市場高估值對待的，可能不只是哪家公司有最強模型，而是哪家公司能把自己設計成最適合 AI 運作的型態。
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＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：Block、《Forbes》、《Business Insider》、《The Wall Street Journal》，首圖來源：Unsplash