我記得第一次聽到這個詞"AI mōyú xué"—AI 放鬆理論。這個理論在 2023 年的中國科技圈中流傳，描述了一種同時令人捧腹又深感沮喪的現象。
它的運作方式是這樣的：一名工廠員工獲得了一個 AI 工具的使用權。以前需要八小時的報告現在只需二十分鐘。那麼他剩下的七小時四十分鐘做什麼呢？他假裝在打字。他若有所思地盯著螢幕。他長時間上廁所。然後在下午 5:59，他提交了一份完美的報告，然後回家。
這名員工感到興奮——他在賺取不做任何事的薪水。老闆感到困惑——每個人似乎都更有生產力，但季度數字卻和去年完全一樣。
我第一次聽到這個時候笑了。然後我停止了笑，因為我意識到：這不是一個關於懶惰員工的故事。這是一個關於愚蠢組織的故事。
上週我讀到這些時候想起了這一切，《2026 中國 OpenClaw 生態系統報告》——這是一項由 Growth Blackbox 和 NetEase Intelligence Enterprise 共同進行的研究。他們調查了 2000 名個人用戶和 100 名企業經理。數據證實了我多年來一直感受到的事情：在 AI 時代，真正的管理盲點不是工具，而是速度差異。個人行動的速度與組織變革的緩慢之間的差距。
這裡有三件事讓我印象深刻——以及 水星實際上是如何處理這些問題的。
1. 沒有痛點，就沒有採用
大多數老闆認為：「我會為每個人購買 AI 工具。對他們來說是免費的，省下了他們的努力，他們會喜歡的。生產力將會飆升。」
報告將 2,000 名用戶分為五個類別：
- 蝦子新手 (21.7%):安裝了，但幾乎不使用。每月偶爾打開一次。
- 蝦子工作者 (25.7%):在工作需要時使用。否則關閉。每週三到五次。
- 蝦子導師 (22.9%):使用它並幫助同事設置。
- 蝦子精英 (21.2%):深深嵌入工作流程。每日使用。
- 蝦子教父 (8.6%):多次每日會議。已為三位或更多同事配置。
看起來熟悉嗎？這是你的辦公室。
這裡是重要的細節：在蝦子新手中——那些安裝後再也沒有使用過的人——最高比例是管理層和創始人。為什麼？因為他們沒有特定的工作痛點等待解決。是其他人為他們安裝的。他們沒有需要解決的問題。
相反，實際使用這個工具的人主要是受到特定的工作需求。報告分析了採用觸發因素：36.5% 是因為工作需求驅動。30.7% 是因為看到其他人的使用案例。合併起來，這是 67.2%—三分之二的使用者帶著問題而來。
那些因為 "同事幫我安裝的"而採用的人？在每個使用案例中——文件組織、排程、資料分析、程式編寫——他們顯示出 負面偏好。他們有這個工具，但卻無法適用。就像一個你從未要求過的高級廚房電器，靜靜地躺在抽屜裡。
水星觀點：你無法強迫好奇心。你只能暴露痛苦。
在水星，當我們為客戶部署自主系統時，我們從不以工具開始。我們從 瓶頸開始。我們跟隨團隊三天，找出讓他們想要辭職的具體任務—通常是像「編寫每週競爭情報報告」或「第十五次重新格式化客戶提案」這樣的事情。然後我們建立代理來處理這個具體任務。
反應從來不是「哦，這科技真酷。」而是 「這整個職業生涯它在哪裡？」
你不能告訴員工 AI 會讓他們的效率提高 30%。他們不在乎。但告訴他們每週二他們討厭的三小時任務現在只需十五秒，他們的眼神就會改變。人類並不是理性的決策者。我們是避免痛苦的機器。你作為領導者的工作不是購買工具，而是創造一個環境，使痛苦變得可見、不可否認，並足夠緊迫，以至於人們會自己尋求解脫。
2. 個人速度 ≠ 公司速度
假設你經營一家擁有一百名伐木工的伐木公司。你給每個人一把高端電鋸。這樣你的公司會立即賺更多錢嗎？
不會。因為現在砍樹的速度變快了，但搬運、檢查和會計並沒有改變。你在砍樹上節省的時間被其他過程消耗掉了。
報告發現正是這種模式。前線員工壓倒性地報告感覺「輕鬆」和「快速」。但在公司層面呢？成本和收入並沒有顯著變化。
效率去哪裡了？它被新的摩擦消耗掉了。額外的修訂。額外的批准。額外的驗證循環。
想像一下：一名員工過去花一整天寫社交媒體貼文。現在她只需五分鐘就能用 AI 生成。她感覺就像是背上裝了一枚火箭。但隨後經理讀了之後想：「這感覺像是 AI。缺乏手工製作的質感。」於是他要求再來三個版本，混合在一起。然後，因為每個人都對 AI 的幻覺感到恐懼，她花了半天時間手動核實數據。接著法務需要審查，因為合規風險概況已經改變。然後 IT 想要記錄是使用哪個模型生成的。
她用了五分鐘的 AI。組織卻花了額外一天來處理這五分鐘。這篇貼文仍然在二十四小時後發佈。
水星觀點：AI 時代的效率不是讓每個人都更快，而是關於角色壓縮。
報告突顯了來自網易自己團隊的一個案例。他們舊的產品開發流程是：產品經理撰寫需求 → 互動設計師繪製線框圖 → 視覺設計師創建模型 → 前端開發人員實現。四個人，串行交接。
他們重組了這個流程：產品經理直接描述需求，AI 生成互動原型，設計師進行微調。四個節點變成了兩個。
這就是我們所稱的 流程崩潰 在 Mercury。問題不是「我們如何讓每個人快 30%？」問題是：「我們可以完全消除哪些交接？」
當我們為客戶設計自主工作流程時，我們不會映射現有流程然後再添加 AI。我們映射現有流程然後 刪除節點。 如果 AI 代理可以生成提案的初稿，那麼為什麼初級文案撰寫者在這個鏈條中仍然存在？如果代理可以即時從五十個來源編輯競爭情報，那麼為什麼分析師還要在星期一早上手動進行這項工作？
不舒服的真相：如果你是透過計算員工使用 AI 進行了多少次簡報來衡量 AI 的投資報酬率，那麼你測量的是錯誤的東西。真正的問題更為醜陋：
- 我們可以完全刪除哪些流程？
- 哪些角色需要重新設計，而不是重新技能培訓？
- 目前哪裡的溝通開銷大於效率提升？
如果你無法回答這些問題，那麼你並沒有購買 AI。你只是買了一百把昂貴的電鋸，卻保持了相同的伐木操作。
3. 治理差距：員工已經離開了
這是應該讓每位 CTO 晚上無法入睡的問題。
報告發現，在員工開始自行使用 AI 工具後，這需要兩到四週 在IT或合規部門甚至注意到之前。想想看。在半個月內，員工在公司機器上運行AI工具，處理公司數據，連接外部API，而治理功能才剛發現 "哦，人們在使用這些東西。"
在88家已經「部署AI」的企業中，只有 21.6% 擁有完整的治理框架。五家公司中有四家是裸奔的。
行業的反應是可預測的：更嚴格的禁令。黑名單。數據洩漏防護。強制批准工作流程。
根據報告，這就是為什麼這樣行不通的原因：更嚴格的治理只會將使用推向更灰色的地帶。員工轉用個人手機。他們使用咖啡館的 WiFi。他們註冊個人帳戶。你以為你加強了控制；其實你只是將活動移到了你看不見的地方。
水星觀點：在 AI 時代，治理不是要嚴格，而是要足夠快速以跟上。
報告提出了一條反直覺的路徑：與其讓總部選擇工具、訓練每個人並強制使用——不如做相反的事。讓員工先行。讓他們實驗。然後讓組織識別、編目並整合他們已經在使用的東西。經理的角色從「採購官」轉變為「追趕官」。
這正好與我們一直在宣揚的理念一致。傳統的 IT 治理模型假設組織是買方，而員工是使用者。在 AI 時代，員工是買方，而組織是晚期採用者。你的工作不再是選擇工具，而是發現你的團隊已經選擇了什麼，然後在專有數據開始洩漏之前，為其包裹治理。
我稱這為高速列車模型。在傳統組織中，機車拉動車廂。在 AI 原生組織中，每個車廂都有自己的引擎。但關鍵的升級是：機車需要知道每個車廂已經去哪裡。你無法治理你看不見的東西。可見性先於控制。
更深層的問題：勞動分工的死亡？
閱讀這份報告時，我不斷回想起一些讓我感到不安的事情。
現代經濟學建立在一個基石上：勞動分工創造效率。亞當·史密斯的針廠。專業化。每個人專注於一件事情，整體產出上升。
但我越來越看到相反的動態。如果你有一個想法，並且需要將其轉達給另一個人，讓他們執行，然後審查，再修訂——溝通和協調的成本往往超過分工本身的效率增益。
我最近在網上看到一句話，讓我深受觸動：「在這個時代，勞動分工的溝通開銷往往超過勞動分工的效率增益。」
在水星科技，我們直接體驗到了這一點。當我對客戶的 GEO 架構有戰略見解時，傳統的流程是：我向一位策略師解釋，然後他向一位撰稿人簡報，撰稿人起草，然後發送給我審核，再發回修訂。這個循環需要幾天時間。對齊的偏差是持續的。
新的流程是？我直接對我的代理人講。它即時以我的聲音、我的結構框架進行起草。我編輯。它修訂。我們在一小時內發送。創意與執行之間的「分隔」已經合併成一個單一的循環。
我沒有一個乾淨的答案來說明這如何在一千人的組織中擴展。但我知道這一點：傳統的組織效率理論正在實時經受壓力測試。而那些不斷將 AI 添加到現有分工架構中的公司將會發現，他們只是讓一台緩慢的機器運行得更快，而不是建立一台快速的機器。
贏得勝利的將是那些勇於問：哪些部門不再需要存在？
— 詹姆斯，首席執行官，水星科技解決方案了解更多資訊，請訪問 www.mtsoln.com香港，2026年5月
