# YC 合伙人深度分享:干掉“人类中间件”,如何打造一家真正的 AI 原生公司?
**作者**: 出海去孵化器
**日期**: 2026-04-27T01:09:56.000Z
**来源**: [https://x.com/chuhaiqu/status/2048570309134225458](https://x.com/chuhaiqu/status/2048570309134225458)
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过去几个月里,关于 AI 的讨论几乎席卷了整个创投圈。但绝大多数人依然停留在生产力的语境下讨论 AI。他们热衷于计算 AI 能让工程师的效率提升多少,或者强调要在现有的工作流中加入 Copilot 来加速交付功能。
YC 合伙人 Diana Hu 在观察了众多顶级初创公司的演进后觉得 这种框架完全错失了当下的技术范式转换。
AI 带来的绝不仅仅是生产力的线性提升,而是全新的能力。一个找准杠杆的人,借助 AI 工具,现在可以独立构建出过去需要一整个团队才能完成的功能,甚至是实现过去根本不可能做到的事情。
对于创始人而言,是时候重新思考如何从零开始构建一家 AI 原生公司了。
让 AI 成为公司的操作系统
在最高层面上,创始人需要转变的一个核心观念是:AI 不应该仅仅是你们公司使用的一个工具,更应该成为驱动你们公司运转的操作系统。
具体来说,公司里的每一个工作流、每一次决策、每一个流程,都应该流经一个智能层,并且这个智能层是在不断学习和自我进化的。你需要用一个智能闭环来捕获公司内每一个重要的流程。
如果你了解控制系统,就会知道开环和闭环的区别。开环系统是没有反馈机制的。在旧世界里,几乎所有的公司都是以开环的方式运转:你做出一个决定,执行它,但往往没有系统性地去衡量结果,也没有根据结果去调整流程。信息在传递和执行中不断损耗。
而闭环系统是自我调节的。它会持续监控输出,并调整流程以更好地达成既定目标。对于确保正确性和稳定性来说,闭环有着极强的威力。有了能够自我进化的 AI 智能体,你的公司完全可以像一个闭环系统一样运转。
要构建这样的闭环,第一步是让整个公司变得“可查询”。换句话说,整个组织的运作细节必须对 AI 是透明且易读的。
每一次重要的业务动作都应该生成一个 Artifact,位于公司中心的 AI 智能体可以从这些 Artifact 中学习并自我迭代。具体的一些做法参考:
- 使用 AI 会议记录工具保存所有会议
- 尽量减少无法沉淀的私聊(DMs)和繁杂的邮件
- 在所有沟通渠道中嵌入 AI
- 建立定制化的数据看板,涵盖公司的一切:营收、销售、工程、招聘、运营等等。
以工程管理和敏捷开发规划(Sprint)为例。假设你有一个 AI Agent 被授权访问你们的 Linear 任务卡片、Slack 里的所有工程频道、来自邮件或 Pylon 等工具的客户反馈、GitHub 里的代码提交记录、Notion 或 Google Docs 里的高层规划,以及每日站会的录音。
拥有了这些上下文,这个 AI Agent 就能精准分析你们在上一个 Sprint 中实际交付了什么,以及这些功能在多大程度上真正满足了客户的需求。Agent 甚至可以为工程师提出更可预测、更准确且始终保持在正轨上的 Sprint 计划。
那种依赖研发经理四处询问进度、手工向上汇报(且信息极度失真)的日子已经一去不复返了。Diana 曾经管理过工程团队,现在在多家 YC 投资的公司中也看到了这种实践。过去需要持续人工协调的事情,现在默认变成了清晰可读、可被随时查询的数据。一些团队通过这种方式,将工程 Sprint 的时间缩短了一半,并在同等时间内完成了近 10 倍的工作量。
为了彻底释放 AI Agent 的潜力,你需要像对待一个真实员工那样,为它们提供尽可能丰富、完整的上下文。
当你做到这一点时,你的公司就不再是一个信息碎片化、依赖人工解释的开环系统,而是一个充满生命力的闭环。状态、决策和结果被持续捕获并反馈给智能层。最终,你会拥有一个永远对公司现状保持最新鲜、最真实视角的系统。
软件工厂与「1000 倍工程师」的诞生
在那些迭代速度最快的公司中,一种新的产品构建范式正在形成:AI 软件工厂。
如果你熟悉测试驱动开发(TDD, Test-Driven Development),可以把这看作是 TDD 的终极进化版。在 AI 软件工厂的模式下,人类的角色是编写产品规格说明(Spec)以及一套定义成功的测试用例。接下来,生成代码和实现功能的工作全部交给 AI Agent。Agent 会不断编写代码、运行测试,直到所有测试通过为止。
在这个流程里,人类定义建什么并充当结果的裁判,而写代码本身成了 AI Agent 的工作。
有些公司已经将这种模式推向了极致,他们的代码仓库里甚至没有任何一行是人类手写的代码,只有 Spec 和测试工具。Strong DM 公司的 AI 团队就是一个绝佳的例子。他们的最终目标是建立一个基本上不需要人类来编写或审查代码的系统。为此,构建了自己的内部软件工厂:由规范和基于场景的验证机制驱动 AI Agent 去编写测试、迭代代码,直到代码达到某个概率上的满意度阈值并成功运行。
这就是 Steve Jay 所说的「1000 倍工程师」的真正实现路径——用一个 AI Agent 系统将一位优秀的工程师包围起来,赋能他们去构建以前单凭个人力量绝对无法构建的庞大系统。
现在,1000 倍甚至 10000 倍工程师的时代已经切实到来了。
干掉「人类中间件」,重塑组织架构
当你的公司随处可见 AI 闭环、组织完全可查询并且运转着软件工厂时,那么传统的管理层级结构就失效了。
在旧世界里,由于信息在组织上下传递的效率极低,需要中层管理者和很多执行者来做信息的搬运工。但在新世界里,公司的智能层完美取代了这个角色。如果你的公司沉淀了丰富的、对 AI 是透明可读的 Artifact,那么你的公司里应该几乎不存在任何「人类中间件」。
一家公司的迭代速度,其上限就等于其信息流动的速度。你能移除的每一层人类信息路由,都会直接转化为业务速度的提升。
Block(前 Square)创始人 Jack Dorsey 正在做的事情就是一个极好的示范。在深入研究了当下的 AI 工具后,他得出了与许多先行者相同的结论:如果你还保留着原来的组织架构和管理体系,也就将完全错失这次 AI 技术浪潮。公司本身必须被重构为一个智能层,人类应该位于边缘去引导它,而不是作为管道让信息从中穿过。
Jack 认为未来每家公司只会存在三种员工):
1. 独立贡献者(IC, Individual Contributor):本质上是构建者和运营者。在 AI 原生公司里,IC 并不局限于工程师,每个人都在构建,包括运营、客服和销售。所有人在开会时拿出的都应该是可运行的原型(Working Prototypes),而不是干瘪的商业计划书(Pitch Decks)。
2. 直接负责人(DRI, Directly Responsible Individual):专注于战略和客户结果,也就是对结果负有明确责任的人。一人负责一个结果,无可推卸,无处隐藏。
3. AI 创始人(The AI Founder Type):这类人依然保持在一线构建产品、辅导团队,并通过以身作则来领导。身为公司的创始人必须站在最前沿,向团队展示这种巨大的能力提升到底是什么样的,而不是把所谓的AI 战略委派给其他人去搞。
在这种紧凑的架构下,公司将能够用极小的团队规模取得超出常规的庞大成果。
最大化 Token 消耗,而非增加人头
对于 AI 原生公司来说,一定要将「追求员工人数增长」转变为追求「Token 使用量最大化(Token Maxing)」。最顶尖的公司,一定是那些 Token Maxing 的公司。
一个配备了顶配 AI 工具的个体,其产出完全可以等同于前 AI 时代一个庞大的工程团队。你需要的是极度精简的工程、设计、HR 和行政团队。
因此,作为创始人应该坦然接受甚至乐于看到一张令人不适的高昂 API 账单。因为这张账单替代的是过去那种昂贵得多、且容易导致组织臃肿的员工薪酬成本。
如果你是一位早期创业者,在这场变革中就拥有无可比拟的巨大优势。没有那些积重难返的遗留系统,没有固化的旧时组织架构,也不需要对成千上万名员工进行重新培训。你足够小,小到可以从第一天起就以最正确的方式构建公司。
现有的成熟大公司面临的局面恰恰相反。他们必须在维持核心业务运转、保持增长的同时,去解开多年来形成的 标准作业程序(SOP)和关于软件究竟该如何构建的根深蒂固的假设。
确实有一些大公司试图破局,比如通过组建小型的内部团队,在远离核心业务的地方从零开始构建 AI 原生系统(Mutiny 就是一个很好的例子)。但对绝大多数大企业来说,对核心流程的任何改动都面临着打破现有平稳运转状态的巨大风险,大公司向 AI 原生转型的路注定步履维艰。
而初创公司完全没有这种包袱。你可以从零开始,围绕 AI 来设计你的系统、工作流和企业文化。也正因如此,你将能够以比那些行业巨头快 1000 倍的速度狂飙。
不要盲目听信包括任何人的说辞,你必须亲自那些 Agent 一起工作,重度使用它们,直到那些工具开始打破你自己心中关于如今到底能造出什么的固有认知。这就是打造你的 AI 原生公司的起点。
参考:https://www.youtube.com/watch?v=EN7frwQIbKc
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