主要观点总结
本文详细描述了互联网大厂在AI原生浪潮中的竞争态势和挑战。介绍了AI原生组织的特点以及互联网大厂面临的挑战，包括模型、数据、应用场景等方面的竞争。同时，文章还提到了大厂在组织形态、人才结构、工作模式等方面的变革，以及应对AI原生组织的策略。最后，文章指出了大厂在变革中的深层逻辑和未来发展趋势。
关键观点总结
关键观点1: AI原生组织的崛起及特点
AI原生组织将技术与组织形态深度融合，其核心技术均为自研模型，产品天然依赖AI能力，组织形态扁平化、液态化，强调算法和数据的运用。
关键观点2: 互联网大厂面临的挑战
互联网大厂在AI原生浪潮中面临模型开发、数据运用、应用场景等多方面的挑战，需要构建“模型-数据-应用/智能体”的良性循环系统，打造AI原生的核心竞争力。
关键观点3: 大厂应对策略
互联网大厂需要通过数据深化、模型竞合、智能体驱动等方式应对挑战，同时调整组织架构和人才结构，提升组织效率和增长驱动能力。
关键观点4: 大厂组织变革的深层逻辑
大厂组织变革的深层逻辑在于突破组织惯性，构建可逆决策机制，提升组织学习速度，适应智能革命的发展需求。
关键观点5: 未来发展趋势
未来三年，平台企业将面临基因突变的挑战，模型能力趋同时，组织学习速度将成为决胜要素。历史经验表明，技术革命最终考验的是组织转型升级能力。
正文
则是当前的焦点。这三者需要形成良性循环，才能构建AI原生的核心竞争力。
模型大战：被抢了风头
在大模型开发上，科技互联网大厂这一程输给了DeepSeek这样的AI原生组织。今年年初，无论自家的模型开发进展如何，大厂纷纷“满血接入”DeepSeek。大厂的资源、人力和财力的优势并未转化为技术胜势，
问题的核心在于领军人和理念的缺失——大厂没有DeepSeek的梁文峰，也没有“用算法榨干最后一滴算力”的极致追求。
尽管大厂选择“满血接入”，但自研模型仍是不可或缺的战略选择，关键在于引入顶尖领军人才，并建立灵活的资源调配机制。大厂在组织形态和资源调配上的弊端显而易见，但并非不可克服。例如，设立特区机制，为AI原生团队提供独立的资源与决策权，也是大厂们都在尝试的。
此外，人才密度的提升也至关重要。大厂复盘过去2-3年的人才招聘时发现，即便DeepSeek团队成员当时加入，其个人能力也未必显得格外突出。但若这些人加入大厂，可能早已陷入传统的职业晋升路径，而无法专注于技术创新。这说明，
环境比个体更重要，如何让顶尖人才聚焦关键且有意义的事情，才是大厂需要解决的核心问题。
用户时间争夺战：AI原生应用的冲击
大模型的现实意义在于“模型即产品”的趋势正在加速。尤其是在消费互联网领域，用户增长的瓶颈让大厂倍感压力。DeepSeek仅用7天用户破亿，OpenAI当年用了2个月。根据QuestMobile的报告，截至2024年12月，AI原生APP的月活跃用户
（MAU）
已突破1.2亿，月人均使用时长达133分钟，用户粘性持续提升。2025年1月，AIGC领域的MAU同比增长244.7%，净增超9200万，排名第二与第三的只有16.7%-20.8%增速。
虽然当前的C端AI应用仍以聊天、问答和情感陪伴为主，但用户的时间是有限的。当用户被AI原生应用吸引，传统应用的使用时长必然被挤压。时间争夺战已经打响，大厂若不及时应对，将面临用户流失的危机。
那么是否可以等待时机再出击？例如，腾讯借助DeepSeek这股东风，从一个“默默无闻”的参与者，一跃成为中国区苹果免费App下载排行榜的冠军，其AI应用“元宝”也成为2025年一季度的传奇。这种机会并不常见，即便未来出现下一个“DeepSeek”，其技术也可能不再开源。更重要的是，大厂集体尝试将DeepSeek的模型能力接入自身核心业务，是因为看到了更好的模型能力与自身产品结合后，能够带来的规模化应用潜力。
谈到应用和智能体，不得不提最近测试版就爆火的Manus。这款号称全球首款通用智能体的产品，通过技术上的执行闭环实现突破，并通过用户参与感的设计增强了传播效果。配合社交媒体KOL投放以及“国家科技实力”的叙事包装，Manus形成了病毒式传播。相比之下，大厂开发的智能体多局限于垂类场景
（如阿里钉钉的AI工单系统）
，在消费端
（C端）
的突破力明显不足。在这一领域，大厂尚未占据上风。
按理说，大厂拥有丰富的应用生态和话语权，理应在通用智能体领域更具优势，但事实并非如此。在觉察流的《模型吞噬代码，Agent重构世界：当AI Agent与模型协同进化》一文中提到，工具类应用
（如地图、办公）
更容易跟进Agent战略，但平台类应用却显得迟疑，因为这涉及整个产业生态的重构。多数2C类平台不愿将自身工具化，因为这会彻底改变业务模式、用户体验以及流量走向。
Agent代理平台实时感知用户需求并提供精准服务，这确实是大厂正在做的事情。但当Agent代理个人时，游戏规则就会被彻底改变。这里的核心问题在于愿景：Agent重构的世界究竟是什么？是平台主导的世界，还是用户主导的世界？
微软CEO萨提亚·纳德拉近期提到，Agent将颠覆SaaS行业。对于办公工具企业而言，拥抱这一趋势是顺理成章的，但对于其他平台类企业来说，这种转型可能会带来深刻的纠结。
场景数据：需要转化的优势
模型与智能体之外，数据和商业生态是大厂的传统优势领域。历史经验表明，这种优势并非不可撼动。在互联网初期，传统行业
（如生活服务、娱乐社交、商业和媒体信息领域）
也曾凭借多年深耕积累行业Know-how而认为互联网应用不能Mission Critical，但最终被互联网化。
如今，平台企业的不同之处在于行业集中度更高，掌握了场景入口、用户信息、供给侧准入门槛和流量分配权。部分领域
（如信息搜索和办公工具）
已受到AI的冲击，而娱乐、游戏、社交、电商和生活服务等领域目前似乎仍有较大的缓冲空间，可以通过“+AI”提效保持竞争力。然而，如果用户的场景入口被原生智能化吸引，厂家、商家和创作者的需求被Agent代理满足，行业格局可能彻底重塑。对于C端业务而言，抓住用户是核心，其他环节都应围绕这一目标展开。
从以上分析可以看出，
无论是出于防御还是进攻的需要，互联网大厂的业务都必须实现AI原生化，才能有效应对新一轮竞争。这需要构建“模型-数据-应用/智能体”的良性循环系统，打造AI原生的核心竞争力。
与AI原生组织相比，大厂在模型和应用领域尚未占据优势。模型开发需要顶尖的领军人才，应用和智能体则需要清晰的愿景和新型协作关系。数据虽然是大厂的暂时优势，但必须被高效利用才能转化为真正的竞争力。面对新兴AI原生组织的挑战，大厂需要重新审视自身的应对策略。
大厂组织进化：
数据盘活、模型竞合与Agent驱动的组织变革
数据是这些平台企业的强项，但需要盘活，从规模优势进化为智能优势。模型是AI能力，需要与DeepSeek这种AI新兴公司竞争与合作。Agent蕴含的商业逻辑与产业生态有关，在组织内部与组织结构相关，需要重新审视。
数据深化：从规模优势到智能优势
数据是平台企业的核心资产，但当前的优势仍停留在规模层面，亟需转化为智能优势。大厂虽然在帮助传统企业部署专有知识库和训练专属模型方面积累了经验，但自身业务平台的数据管理却存在明显短板。以下问题值得深思：
数据资产的盘活是模型-数据-应用/智能体三大要素中唯一完全可控的环节。
DeepSeek对数据标注的重视表明，高质量数据是提升模型效率的关键。Grok3的成功也得益于SpaceX知识库的深度贡献。大厂需要通过以下方式释放数据潜力，才能转化为模型效率和智能体精准调用的竞争优势：
