Midjouney初始仅有11人，PIKA刷屏时仅有4人，而Magnific AI减到了2人，这将会是一种新常态。
最近，图像AI增强工具-Magnific AI又一次震撼了摄影界：新功能能将任何模糊不清的图像放大并增强画质至10K，你没看错，是10K，10,000 x 10,000 像素。
只要施加一点魔法，你用手机随手一拍的烂片就可以完爆老法师十几万的单发和大炮镜头。
但更令人惊讶的是，这个产品是由Javi Lopez和 Emilio Nicolás两人用4个月时间创造的，整个公司至今也只有他们两个人！
AI时代，两个人就能创造一个伟大的公司！
何以如此？又如何能够做到？
01
为什么企业需要这么多人？
在分析AI时代的超精简企业之前，我们先要问自己：为什么，即便是非人力密集型的互联网公司，依然需要雇用这么多人？
这就需要先理解什么是企业的本质，是什么构成了企业内部和外部市场，员工和外人之间的边界？诺贝尔经济学奖得主科斯对此有个精辟的见解：市场参与者之间的交易是需要成本的，需要很大的能量来克服“猜疑链”带来的障碍；而企业内通过专业分工，稳定协作和层级管理“看得见的手”，可以实现更低的内部交易成本，从而比外部市场更有效率优势。
由于规模效应，企业组织自然能在竞争中击败个体参与者，从而获得更多的市场份额，或是进入新的市场领域。而这都需要投入更多人力去开展业务，于是企业就走上了扩张之路。
但在现实中，这种扩张却远非易事。
亨利·福特说过一句非常讨人厌的名言：“我雇的明明是两只手，但后面却连了一个人。”，手只会干活，但人会有很多想法，而N个人可以搞出复杂度“N次方”的想法。2个人的组织有且只有一条沟通链路，而4个人的组织能拉出4个群（全员，没有她的，没有你的，和没有我的）。
一个企业真正能实现的运营效率，先要扣除内部不同方向拔河造成的抵消，更别提那些偷偷摸摸摸摸的摸鱼挖角薅羊毛。于是，正如任何复杂系统一样，企业通过组织内卷获得的效率优势，会逐渐被组织内耗带来的熵增消耗殆尽。
针对这些问题，古往今来的CEO们榨干了无数咨询顾问，创造出各种各样的沟通协作和管理内控工具，据说可以显著提升运营效率；也对组织发展（OD）和组织文化（OC）进行了深入研究，寻找解决组织扩张难题的灵丹妙药。而为了贯彻和运用这些精妙的工具方法，自然也需要招入更多的人。嗯，这就又把复杂度上升了一个层级，我们为了解决问题所做的事情，将会引入更多的问题。
于是最终，整个企业只有很少比例的人和资源能直接用于业务和服务客户，而其他人则在左右互搏中，努力让企业这艘船能继续浮在水上。现实中，许多大型企业组织都是一边扩张一边崩解，竟形成了一种微妙的动态平衡。
但这种奇妙的生态，即将被釜底抽薪。
02
如果人少点也行呢？
维特根斯坦说过：“*问题的解决，在于消除问题本身”，这是很有智慧的一句话。所以，为什么组织问题的解决，不能用消减组织来解决呢？
因为人力有时而穷，堆人有边际收益。即便CEO知道自己的战略意愿，落到*线员工的时候只剩10%了。但如果去掉中间的一沓子组织架构，让“做业务，直接找老板谈“，那老板也是会疯掉的。
所以企业总会扩张到边际收益为零的规模，而不是内部*的状态，即便顶层很清楚内部的运行已经动弹不得。
但GPT的横空出世，让我们骤然瞥见了新的要素变化。
如果只把GPT当作一个智能助手，或是更智能的搜索引擎，那其实只用到了GPT最浅的一面。GPT本质上提供的是按需调用，接上网线就能用的通用智能。
通过喂给它背景信息和prompt指令，通用智能可以迅速承担一个工作角色，并在接下来不厌其烦的执行特定的工作。听起来和校招生有点像，但校招生可没这么好用，更别说成本了。
理论上讲，只要有完备的学习资料和案例示例，你可以把公司里任何大部分中下层的JD（Job Description，工作职责描述）通过精巧的prompt编码出一个专属GPT，就像是你用文本描述在midjourney里捏小人一样：它可以成为文字秘书，可以是客服专员，也可以是随时待命的领域专家。在JD之外，GPT还是显得比人蠢。但在JD的范围内，它会熟练完成规定的工作。
亨利·福特的愿望达成了，从GPT store “租用”的这双手，确实只带了手需要的那部分脑子。
而当一个组织里完整的脑子数量变少后，大部分管理问题就可以自动消除。这是真正的扁平式管理，小规模人类团队快速沟通并拟定规划，编码出相应的GPT进行执行，或是与外部供应商和接包的一线业务员对接。实际上，这个编码过程可能都并不需要亲自去做，为什么不从GPT store里定制一个专业的“机器人HR”来拟定JD呢？
曾几何时，RPA（工作流自动化, Robotic Process Automation）是个让人又爱又恨的运营思想，人们对RPA可带来的效率提升感到期待，但在组织里推广和培训RPA却无比艰难，因为人总是能搞出RPA未曾设想的状况，最终还是要更多的人来处理那些例外。
也许真相是，RPA本来就不是给人类员工用的，拿GPTs和RPA联用才是真香，不需要照顾人类智障的人机界面，效率才能最高。正如马斯克所吐槽的那样：如果禁止人类开车的话，自动驾驶早就能*上路了，把交通事故变成零！
而在业务随市场发生调整时，这种企业的灵活转向能力与低切换（裁员）成本，也是任何人类组织所无法相比的。GPT的出现让企业形态的基本参数产生了变化，现在，更小的组织通过调用GPT带来的通用智能，可以更有效率地参与竞争。少数精英，可以用GPT调用各个平台多年的内力杀入市场。
Midjouney初始仅有11人，PIKA刷屏时仅有4人，而Magnific AI减到了2人，这将会是一种新常态。
03
雇佣的终结，合作的起点
当然，这对打工人不是什么好事，也是传统雇佣关系的终结。
但企业从来都不曾，也不该是员工的安乐窝，企业是其股东和核心团队的利润机器。我们需要温和的劳资关系和稳定的工作环境，是因为这样可以提升运营效率，而不是因为老爷心善。
工作，是为了get things done，而不是让做事的人开心。其实大部分时候，不做事才开心嘛。
当GPT接管企业里的大部分日常工作，并消解掉其他工作存在价值的时候，一定会让成千上万，乃至上亿人震惊一整年。但我相信，在GPT的勤劳助力下，相关机构会想出不那么差的解决之道的。
至于“人要从工作中获取人生意义”之类的鸡汤迷思，其实都不过是一种社会建构，俗称忽悠。当生产力发展提出新要求的时候，很快就会被180度扭转过来。想想看，“只生一个好”的真理被颠覆才过去不到十年。而年轻人买房刚需的思想钢印，也在“白嫖房东又一年”的现实前逐渐被磨平。可能过不了多久，“沉迷工作不顾家”也会成为人人喊打的反社会行为。
但对有想法的人而言，传统雇佣的终结并不是个人奋斗的终结。当GPT带来的要素改变，让企业内部和外部市场的边界发生移动后，这其实让出来了一片广阔的新市场：超级个体和企业的直接合作产生了可能。
企业所“租用”的GPTs从何而来？除了自研，必然有相当大一部分来自开发者丰富多样的灵感创造；而训练GPTs的知识和信息从何而来，企业整理好的显性知识只是沧海一粟，还有众多的奥妙藏在行业老手的脑海中。
在相应的平台架构，如GPT store升级后；在相应的制度规范，如数据确权完善后，有想法有信息有资源的超级个体，就可以把自己的GPT“影分身”上架出租了：边际成本为电费，源源不断的产生“睡后收入“。
毕竟，没有比一个人更精简的企业了。
