早在 2024 年，OpenAI 首席执行官萨姆 · 奥尔特曼曾公开断言：在 AI 时代，一个人也有可能创办一家估值 10 亿美元的独角兽公司。
2026 年，伴随 AI 原生的普及，这一论断正在迅速逼近现实：个人与企业、大企业与小企业的边界正在迅速消融，几个人的轻量级团队，同样可以承接复杂的工作任务，中小企业第一次和大企业站在了几乎同一条起跑线上。
然而，站在新起点，多数企业虽然装上了 AI，组织与工作流却没有变，AI 仍停留在工具层面，难以进入真正关键的环节，创造过去无法开展的新业务，为生产与组织提效。
面对这一难题，9 月 22 日，阿里云云栖大会《AI 原生 · 重塑企业生产力》分论坛聚焦生产力变革与组织能力沉淀，围绕阿里云大模型、办公 Agent 等全栈能力，为各种规模类型的企业提供了重塑生产力、扩大企业边界的新路径。
个人与企业、大企业与小企业边界消融，企业加速生产力与组织重构
与过去相比，今年 AI 竞争的分水岭发生了显著变化。今年 8 月，阿里巴巴集团发布 2027 财年第一季度财报，AI 商业化全面加速：阿里云外部商业化收入加速增长 45%，增速创 22 个季度新高。AI 早已不再是“要不要用”的选择题，而是到了能否“用得更好”的分水岭。
“对于新企业而言，谁能更快地用 AI 打通工作流和任务，谁就会在未来拥有更大的竞争优势”，阿里云智能集团公共云事业部副总裁、AI 原生业务总经理张亮表示，用好 AI，中小组织也能拥有极大的生产力，小团队也能获得完整专业能力、快速研发验证、规模化经营和持续进化的组织资产。随着 AI 深度融入业务流程与组织协作，一场围绕边界消融、生产力革命与组织重构的变革正在展开。
阿里云智能集团公共云事业部副总裁、AI 原生业务总经理张亮
首先，个人与企业的边界正在消融，传统的员工数量、人均产值等衡量一个公司规模的指标正在失效，员工 + 智能体数、人 +AI 单元产值，以及扁平、信息透明、幅度宽、决策快的工作流程，正在成为新的度量衡。如今，一些企业已经实现员工与 AI 智能体 1:1 的配置，让 AI 参与到 HR、研发、营销、行政及 CEO 助理等工作之中，AI 原生公司人效已远超传统公司。
其次，AI 生产力革命正逐渐在精密制造、法律服务等领域发生。例如，宁波震裕已让 Agent 进入供应链风险监测和智能寻源；方达律所在合同审查、法律研究、知识管理和尽调等知识密集型场景深入使用 Agent，将响应时间从数小时压缩至分钟级。在多行业生产场景下，多个 Agent 可协同完成检索、分析、生成、流转和执行等工作流，大幅提升生产效率。
最后，企业组织能力将逐步经历从“AI 工具”到“AI 嵌入”再到“AI 驱动”的三个阶段。员工角色也将从任务的直接操作者，逐步转变为与 AI 协同的管理者和决策者。随着个人经验不断被提炼、沉淀为可复用的组织 Skill 与组织记忆，AI 将进一步从执行工具走向企业业务的“超级大脑”，不仅能够参与决策，还能判断不同业务环节的任务与分工，明确人与 Agent 各自承担的角色，推动组织运行方式持续演进。
“AI 不是一个单独的工具，其背后涵盖芯片、云、算力中心、模型、MaaS 平台以及最终的 Agent 等多个环节，缺一不可。”张亮表示，作为全球少数持续进行全栈式 AI 投入的企业之一，阿里云将依托覆盖 AI 全链路的技术与服务能力，为企业提供长期、综合的 AI 服务与支持，助力企业加速迈向 AI 原生。
阿里云全栈能力 + 伙伴体系，推动 Agent 生产场景规模化落地
在生产力与组织结构重塑下，未来企业的增长动力，将更多来自可复用工作流与能力资产的复利效应，而非单纯依靠人力投入的线性增长。但在实践情况中，完成这一切的前提，在于让模型真正走进生产场景。
在千行百业 AI 应用实践中，模型进入生产的技术条件，究竟是什么？
阿里云智能集团千问大模型业务副总裁徐栋表示，“当模型跨过可用线且成本相对可控时，就能走进更多企业和开发者，进一步拓展自主编程、三维建模、电商经营、游戏生成等任务交付场景”。一个有力的例证是，随着千问 Qwen3.8-Max 自主任务交付模型的发布，千问办公、Qoder、千问 APP 三大产品均实现快速增长，模型能力也进一步向真实业务场景延伸。
未来，千问模型能力还将持续向上摸高，并通过 Qwen3.8-Omni-Flash 等音视频全模态模型等新模型迭代，帮助企业在直播监控、短剧创作、MV 制作等场景中，突破传统内容边界，实现高效业务创新。
阿里巴巴 ATH 事业群千问大模型业务副总裁徐栋
在模型之外，Agent 的规模化落地，还需要懂行业、懂实施、能够把方案做出来、交付下去并持续运营的伙伴体系。论坛现场发布阿里云公共云生态伙伴 FDE 体系，围绕 L1-L3 三级伙伴能力分级、六维综合能力评估、系统化培训认证、场景化实战赋能、季度动态考核与常态化运营机制，推动 AI 项目交付走向标准化、认证化、可复制化，打通 AI 创造价值的“最后一公里”。软通动力信息技术（集团）股份有限公司等 21 家伙伴首批签约。
（从左至右：阿里云智能集团公共云事业部副总裁、技术服务部总经理张瑞；阿里云智能集团公共云事业部副总裁、AI 原生业务总经理张亮；千问办公 CEO 陈宇森；阿里云智能集团公共云事业部 AI 原生 AI 生态总经理程传珂）
阿里云智能集团公共云事业部 AI 原生分销政策与运营总经理陈之若
AI 原生普惠千行百业，阿里云伙伴呈现 Agent 最佳实践
如今，AI 原生并非新公司的专属标签，而是各行各业改造生产模式的共同选择：传统专业服务商可以从平台化转型入手，电商品牌可以重新搭建内容供应链，科技企业则可以在创业之初，采用人机混合组织架构实现提效。
在阿里云合作伙伴的实践中，来自专业服务、电商和科技等领域的企业，正从不同切入点探索 AI 落地路径。
在专业服务领域，针对行业普遍面临的数据隐私保护、专业知识适配、系统权限管控、业务流程适配四大核心难题，信永中和建设统一 AI 工作平台，推动 AI 应用从基础对话 Chat、智能代理 Agent，向全流程 Workflow 自动化演进，真正让 AI 深度融入业务全链条。
信永中和会计师事务所合伙人黄峥
在电商行业，益象创新科技旗下 Flyelep AI，将商品图文、视频、多语言内容及多平台适配等环节整合为内容智能体工作流，通过 AI 打通电商内容生产链路，提升了内容供给与多平台运营效率。
益象创新科技 CEO 莫智帆
在科技行业，成都派兹互连将原本属于大型企业的 EDA 设计经验搬上云端，以多 Agent、专家岗位和 Gate 门控机制重构电子设计流程，并将工程师经验经过示范、抽取、审核和入库，转化为规则库、Skill 及云服务，让一支轻量化团队也能承接起复杂业务。
成都派兹互连电子技术有限公司副总裁兼 AI 技术研发总监蒲东
圆桌讨论环节，来自企业级办公 Agent、AI 硬件、全球业务工作流及多智能体平台等领域的嘉宾，围绕组织、价值与未来三个关键词，探讨了 AI 原生组织的构建路径与发展趋势。千问办公 CEO 陈宇森表示，AI Native 组织与“使用 AI 的组织”的核心区别，在于“有多少工作量由 AI 完成”；或宇连接 CTO 林维聪预判，AI Agent 将从数字办公场景走向物理世界，语音、桌面硬件将成为未来自然交互核心入口；高帆破浪 CTO 李斌表示，衡量 Agent 的交付结果与价值，核心仍在于其对人效的提升；PsyGo 联合创始人、联席 CEO、COO 张文君认为，未来人可以更多聚焦愿景、目标设计和最终验收，将中间过程交给 AI，同时应将 Agent 视为一种新的“生产要素”，探索基于调用次数等维度建立新的价值分配机制。
未来，阿里云将持续帮助企业探索 AI 原生落地差异化路径，在生产方式与组织协作上形成新的运行模式，推动企业走向由 AI 驱动的业务创新。
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