Notion CEO Talks AI Transformation: The Era of "Infinite Intelligence" Has Arrived

近日，Notion 聯合創始人兼 CEO Ivan Zhao 在其官方博客上發表題為《蒸汽、鋼鐵與無限心智》（Steam, Steel, and Infinite Minds）的深度文章。

在舊金山這一科技重鎮，儘管關於通用人工智能（AGI）的討論不絕於耳，但 Ivan Zhao 指出，全球數十億知識工作者尚未真正感受到其衝擊。他通過鋼鐵、蒸汽機等歷史隱喻，深刻剖析了 AI 如何重塑個人、組織乃至整個經濟體。

Ivan Zhao 認為，我們正處於技術轉型的陣痛期，“當下最流行的人工智能形態，恰似昔日的 Google 搜索框”，人們正如 Marshall McLuhan 所言，“始終透過後視鏡駛向未來”。

在個體層面，變革已在程序員羣體中顯現。Ivan Zhao 以其合夥人 Simon 為例，描述了從 “思想自行車” 到 “汽車” 的跨越：“經過他的工位，你會看見他同時指揮着三四個 AI 編程智能體。這些 AI 不僅輸入更快，更具備思考能力……他已成為無限心智的管理者。”

在組織層面，Ivan Zhao 將 AI 比作 “組織的鋼鐵”。正如鋼鐵讓摩天大樓突破了磚木結構的層數限制，AI 將打破組織規模的瓶頸。“AI 是組織的鋼鐵……人類溝通不必再承受負重：兩小時週會可壓縮為五分鐘異步覆盤……企業將實現真正意義上的無損規模擴張。” 同時，目前行業仍處於 “水輪時代”，僅將 AI 簡單嫁接於舊流程，而未像蒸汽機時代那樣徹底重構生產流程。

在經濟層面，Ivan Zhao 預言知識經濟將經歷從 “佛羅倫薩” 到 “超級都市” 的蜕變。現有的組織如同 “用石頭和木頭建造了佛羅倫薩”，受限於人力尺度；而 AI 將構建 “東京式” 的組織——“容納數千智能體與人類的協同網絡，跨時區不間斷運行的工作流”。這種變化雖然會帶來 “不可讀性” 和迷失感，但將換取前所未有的規模與速度。

文章最後，Ivan Zhao 透露了 Notion 內部的實驗進展：“除了 1000 名員工外，現在有 700 多名智能體負責處理重複性工作……而這僅僅是起步階段。” 他呼籲行業停止後視鏡思維，“鋼鐵。蒸汽。無限的心智。下一個天際線就在那裏，等待着我們去建造。”

生產力軟件公司 Notion 是一家總部位於舊金山的超級獨角獸企業，近年來其努力將自己打造成辦公領域的 “萬能應用”，挑戰微軟和谷歌在生產力套件市場的主導地位。Notion 不斷推出新的 AI 功能，旨在創建一個集成化的辦公平台，為用户提供從筆記記錄到知識管理的全方位解決方案。

核心要點提煉：

• 從 “騎行” 到 “駕駛”： AI 智能體將知識工作者從 “思想自行車” 的騎行者升級為 “無限心智” 的管理者，如同從騎自行車轉向駕駛汽車。
• 告別 “水輪時代”： 目前的應用仍處於給舊流程 “簡單嫁接” 聊天機器人的階段，真正的變革在於圍繞 AI 重構工作流，正如工廠從依水而建轉向蒸汽動力。
• 組織的 “鋼鐵”： AI 是現代組織的 “鋼鐵”，它能打破人類溝通的負重極限，使企業實現真正的無損規模化擴張。
• 從佛羅倫薩到東京： AI 時代的經濟體將從 “以人為尺度” 的佛羅倫薩模式，進化為高密度、高速度、全天候運行的 “東京式” 超級都市模式。
• Notion 的實踐： Notion 已有 700 多名智能體與 1000 名員工協同工作，處理重複性任務，這僅是 “無限心智” 時代的起步。

全文翻譯如下：

蒸汽、鋼鐵與無限心智

作者：Ivan Zhao，聯合創始人兼 CEO 發佈時間：2025 年 12 月 23 日

每一個時代都由其 “奇蹟材料” 所塑造。鋼鐵鑄就了鍍金時代。半導體開啓了數字時代。而現在，AI 以 “無限心智” 的姿態降臨。如果歷史教會了我們什麼，那就是掌握核心材料的人終將定義這個時代。

19 世紀 50 年代，Andrew Carnegie 還是匹茲堡泥濘街道上的電報員。當時六成美國人是農民。但在短短兩代人之內，Carnegie 和他的同輩們鑄造了現代世界。鐵路取代了馬車，電燈替代了燭火，鋼鐵革新了生鐵。

從那以後，工作重心從工廠轉移到了辦公室。今天我在舊金山經營一家軟件公司，為數百萬知識工作者構建工具。在這個科技重鎮，每個人都在談論通用人工智能（AGI），但全球二十億案頭工作者中的大多數尚未真正感受到它的影響。知識工作在不久的將來會變成什麼樣？當組織架構融入永不休眠的心智時，又將發生什麼？

未來往往難以預測，因為它總是偽裝成過去的樣子。早期的電話通話如電報般簡練。早期的電影看起來像被拍攝下來的舞台劇。（這正是 Marshall McLuhan 所説的 “透過後視鏡駛向未來”。）

當下最流行的人工智能形態，看起來恰似昔日的 Google 搜索框。引用 Marshall McLuhan 的話：“我們始終透過後視鏡駛向未來。”

今天，我們看到的 AI 聊天機器人模仿着 Google 搜索框。我們正深陷於每次新技術更迭時必經的那個令人不安的過渡期。

對於接下來會發生什麼，我並沒有所有的答案。但我喜歡運用一些歷史隱喻來思考 AI 如何在不同規模上發揮作用，從個人到組織，再到整個經濟體。

個體層面：從自行車到汽車

變革的最初跡象顯現於知識工作的 “祭司階層”：程序員羣體。

我的合夥人 Simon 曾是我們所説的 “10 倍效率程序員”，但如今他卻鮮少親自寫代碼了。經過他的工位，你會看見他同時指揮着三四個 AI 編程智能體。這些智能體不僅輸入更快，它們更具備思考能力，這使他成為了 “30-40 倍效率工程師”。他能在午休或就寢前佈置任務，讓智能體在他離開時持續工作。他已成為無限心智的管理者。

20 世紀 70 年代《科學美國人》關於運動效能的研究，激發了 Steve Jobs 著名的 “思想的自行車” 這一比喻。但此後數十年，我們始終在信息高速公路上蹬着自行車。

20 世紀 80 年代，Steve Jobs 稱個人電腦為 “思想的自行車”。十年後，我們鋪就了互聯網這條 “信息高速公路”。然而如今，大多數知識工作仍依賴人力驅動。這就像我們在高速公路上騎自行車。

有了 AI 智能體，像 Simon 這樣的人已完成從騎自行車到駕駛汽車的升級。

其他類型的知識工作者何時能開上汽車？必須解決兩個難題。

與編程智能體相比，AI 為何更難助力通用知識工作？因為後者存在場景碎片化與結果難驗證的特性。

首先是上下文碎片化（Context Fragmentation）。對於編程而言，工具和上下文往往集中在一處：IDE、代碼庫、終端。但通用知識工作分散於數十種工具中。設想一個 AI 智能體試圖起草一份產品簡報：它需要從 Slack 討論串、戰略文檔、上季度數據面板中的指標，以及僅存於某人腦海中的組織記憶中提取信息。今天，人類仍是粘合劑，通過複製粘貼和在瀏覽器標籤頁之間切換來拼合所有信息。除非這些上下文被整合，否則智能體將受困於狹窄的應用場景。

第二個缺失的要素是可驗證性（Verifiability）。代碼具有一種神奇的屬性：你可以通過測試和報錯來驗證它。模型開發者利用這一點來訓練 AI 更擅長編程（例如強化學習）。但是，你如何驗證一個項目是否管理得當，或者一份戰略備忘錄是否優秀？我們尚未找到改進通用知識工作模型的方法。因此，人類仍需 “在迴路中”（in the loop）進行監督、指導，並展示什麼是好的標準。

1865 年的《紅旗法案》要求車輛行駛時須有人持紅旗步行引導（該法案於 1896 年廢止）。這是一個不受歡迎的 “人在迴路” 的例子。

今年編程智能體的實踐教會我們，“人在迴路” 並非總是理想的。這如同安排專人檢查生產線上的每一個螺絲，或要求紅旗手走在汽車前開道（參見 1865 年《紅旗法案》）。我們希望人類從槓桿支點進行監督，而不是身陷迴路之中。一旦上下文實現整合且工作可被驗證，數十億工作者將從蹬自行車升級為駕駛汽車，最終邁向自動駕駛。

組織層面：鋼鐵與蒸汽

公司是近代的發明。隨着規模擴大，它們會效能衰減並觸及極限。

幾百年前，大多數公司只是十幾人的作坊。如今我們擁有僱員數十萬的跨國企業。溝通基礎設施（通過會議和信息連接的人類大腦）在指數級的負荷下不堪重負。我們試圖用層級、流程和文檔來解決這一困局。但我們一直是在用人力尺度的工具解決工業級的問題，猶如用木材建造摩天大樓。

兩個歷史隱喻揭示了新奇蹟材料將如何重塑未來的組織。

首先是鋼鐵。在鋼材出現之前，19 世紀的建築最多隻能建六七層。鐵雖然堅固，但易碎且沉重；樓層再多，結構就會因自身重量而坍塌。鋼材改變了一切。它既堅固又有韌性。框架可以更輕，牆壁可以更薄，突然間，建築物可以建幾十層。新型建築成為可能。

AI 正是組織的鋼鐵。它有潛力在工作流中維持上下文感知，並在需要時精準觸發決策而無信息過載。人類溝通不必再充當承重牆。每週兩小時的對齊會議可以變成五分鐘的異步覆盤。原本需要三級審批的高管決策可能很快就能在幾分鐘內完成。公司將實現規模化，真正的規模化，而無需承受我們曾視為不可避免的效能衰減。

第二個故事關於蒸汽機。工業革命初期，早期的紡織廠依河流溪水而建，靠水輪驅動。當蒸汽機出現後，廠主最初僅僅是將水輪替換為蒸汽機，其他一切照舊。生產力的提升十分有限。

真正的突破發生在廠主意識到他們可以完全擺脱水力約束之時。他們在更靠近工人、港口和原料的地方建立了更大的工廠。並且，他們圍繞蒸汽機重新設計了工廠（後來，當電力普及，廠主進一步摒棄了中央動力軸，將小型電機分佈在工廠各處驅動不同機器）。生產力隨之爆發，第二次工業革命真正騰飛。

我們仍處於 “替換水輪” 階段。將 AI 聊天機器人簡單嫁接到現有工具上。當舊有的限制瓦解，當你的公司可以依靠永不休眠的無限心智驅動時，我們尚未重新構想組織會是什麼樣子。

在我所在的公司 Notion，我們一直在進行實驗。除了 1000 名員工外，現在有 700 多名智能體負責處理重複性工作。它們記錄會議紀要並回答問題以整合部落知識（tribal knowledge）。它們處理 IT 請求並記錄客户反饋。它們幫助新員工瞭解員工福利。它們撰寫每週狀態報告，這樣人們就不必複製粘貼。而這僅僅是起步階段。真正的收益僅受限於我們的想象力和慣性。

經濟層面：從佛羅倫薩到超級都市

鋼鐵與蒸汽不僅改變了建築與工廠。它們改變了城市。

直到幾百年前，城市還是以人為尺度的。你可以在四十分鐘內走過佛羅倫薩。生活的節奏取決於一個人能走多遠，聲音能傳得多響亮。

後來鋼結構框架使摩天大樓成為可能。蒸汽機為連接市中心與內陸的鐵路提供動力。電梯、地鐵、高速公路接踵而至。城市在規模和密度上爆發式增長。東京。重慶。達拉斯。

這些不僅僅是佛羅倫薩的放大版。它們是截然不同的生存方式。超級都市令人迷失、充滿匿名性、難以導航。這種 “不可讀性”（illegibility）是規模的代價。但它們也提供了更多機遇、更多自由。容納了遠超文藝復興時期城市所能支持的人類活動組合。

我認為知識經濟即將經歷同樣的蜕變。

如今，知識工作佔美國 GDP 近半。但其中大多數仍以人力尺度運作：數十人的團隊，由會議和郵件設定節奏的工作流，一旦超過幾百人就會遇到瓶頸的組織。我們用石頭和木頭建造了 “佛羅倫薩”。

當 AI 智能體規模化上線，我們將建造 “東京”。容納數千智能體與人類的協同網絡。跨時區不間斷運行的工作流，無需等待某人醒來。決策機制中精準嵌入了適量的人在迴路。

這將帶來全新的體驗。更快速、更高槓杆，但初期難免也更讓人迷惑。週會、季度規劃和年度評估的節奏可能不再適用。新的節奏即將誕生。我們失去了一些可讀性。我們收穫了規模與速度。

超越水輪時代

每一種奇蹟材料都要求人們停止透過後視鏡看世界，開始想象新世界。Carnegie 看着鋼鐵，看見了城市天際線。Lancashire 的廠主看着蒸汽機，看見了脱離河流束縛的工廠車間。

我們仍處於 AI 的水輪時代，只是將聊天機器人簡單地附加到為人類設計的工作流程中。我們不應再僅僅要求 AI 充當我們的副駕駛。我們需要想象一下，當人類組織得到鋼鐵般的強化，當繁瑣的工作被委派給永不休眠的心智時，知識工作會是什麼樣子。

鋼鐵。蒸汽。無限的心智。下一個天際線就在那裏，等待着我們去建造。