第一批AI原生应用企业，交卷

当大多数企业还在摸索如何“用AI”，这个时代最激进的一批探路者，已经在回答一个终极问题：

当一家公司“生而AI”，底层架构和运行逻辑完全建立在AI之上，会发生什么？

创办于2021年的大模型公司Anthropic，仅用不到五年时间走完OpenAI十年的路，最新估值超过3000亿美金，在全球未上市创业公司中仅次于OpenAI、字节跳动和SpaceX。

2022年成立的法律AI独角兽Harvey，火速拿下全美1.5万家律所客户，ARR（年度经常性收入）超过1亿美元，估值达到80亿美元。

在硅谷，类似的案例还分布在其它AI应用赛道。例如2023年成立的AI客服公司Sierra，仅用18个月便跻身百亿美金独角兽俱乐部，ARR逼近1亿美元。

而在中国，最典型的案例当属2023年成立的DeepSeek。其以139名研发人员和不到600万美元的训练成本，创造出媲美ChatGPT的大语言模型，一上线便横扫全球，开启了魔幻般的“DeepSeek时刻”，几乎令硅谷夜不能眠。

同样诞生于2023年的中国公司与爱为舞，于2025年2月上线了真人级AI一对一导师（AI Tutor）“爱学”，覆盖语数外等多学科，迄今用户规模已突破百万。相比于2016年创办、2023年才接入ChatGPT的英语口语学习应用公司Speak，与爱为舞用明显更短的时间达到与之相当的估值，更是让“AI Tutor”进化到真人级、多学科的更高级形态。

观察上述企业，并不难看出一个明显的共同点：它们不是用AI“赋能”业务，而是AI能力就等于业务本身，其产品与商业模式由AI深度驱动，在市场上具备了非凡的竞争力。

而在水面之下，在对外交付的卓越产品背后，这些企业还在组织形态层面存在共性。它们并非在旧有的组织架构、业务流程中添加AI，而是直接将AI作为底座重构了组织，实现了从“使用AI”到“由AI构建”的范式跃迁。

这类企业所代表的，正是当下最先进的组织范式：“AI-Native”（AI原生）。

互联网、移动互联网、人工智能……每一次数字基础设施的升级换代，都会催生一批从新技术、新思维土壤中生长出的“原生”企业。如同二十年前人们讨论谷歌、亚马逊、BAT等“互联网原生”企业，当下的AI时代，“AI原生”企业被视为新浪潮中最先进的组织形态。

相比于大部分企业通过引入AI带来局部点状提效，AI原生企业的先进之处在于：从成立之初就以人工智能作为核心驱动力，深度嵌入企业产品设计、业务流程与组织框架。在这套原则之下，企业构建起人机协同的共生型组织，以AI为产品服务创新引擎，以数据飞轮驱动系统持续进化，实现敏捷开发迭代。AI原生，成为它们撬动竞争优势的最大杠杆，带来的是系统整体效能和竞争力的升级，甚至是竞争维度的跃迁。

在中国市场，能够验证这种杠杆效应的样本并不多。作为一家从成立之初就以AI为底层运行逻辑来设计组织、产品与服务的科技公司，与爱为舞是极少数拿到了规模化验证结果的案例。

从AI的新土壤中“长”出来

2023年春节，ChatGPT以石破天惊之势，刷新了全世界对AI的想象。

无数人心潮澎湃，曾任百度凤巢系统核心负责人、高途联合创始人的张怀亭是其中之一。春节刚过，他便给前同事、原高途课堂总经理刘威打电话，聊了两个问题：

这次的AI浪潮和上一次有什么不同，它是否真能带来生产力和商业模式的变革？

教育还值不值得用AI重做一遍，我们是不是最适合做这件事的人？

十分钟的电话，决定了一家公司的诞生。其基因和轨道，早早被写在了公司名称里——“与爱为舞”，是爱，也是AI。

在张怀亭和刘威的构想中，与爱为舞要研发国内首个“真人级AI一对一导师”，并实现大规模落地，用AI改变教育的范式。不仅企业核心业务和产品根植于人工智能技术，组织本身也要以AI为底层逻辑重新设计。这将是一个彻底跳出旧框架，从AI时代的新土壤中“长”出来的新物种，而他们是国内第一批走上新路的创业者。

确定了将基于大模型的真人级AI导师作为公司核心产品之后，如何用AI来重构组织，成为摆在眼前的最大挑战。放眼四周找不到参照物，具体要怎么干？

问题的答案，其实存在于问题本身。

传统的组织之所以无法将AI的价值最大化，是因为整套架构都是为“人”的协作而设计的，其核心是定义岗位、划分权责、通过流程串联，本就“没有AI什么事”。

在这套泾渭分明的职能架构当中，不同部门之间的壁垒以及依赖人力驱动的线性工作流，决定了AI无法真正被纳入协作系统当中，只能在既有分工下的单个环节充当局部效率工具——工程师用它写代码，运营用它生成内容，客服用它回复问题……看似处处有AI，但AI只是外置工具，组织本身并未发生质变，核心工作流也未改变，人仍然承担着几乎全部的执行、判断与协调成本。

在这种模式下进行所谓的“人机协同”，AI发挥的价值只能局限在单点智能，虽然短期内提高了局部效率，却无法积累系统能力，更无法从根本上提升组织创新能力。

“AI原生的分水岭，在于是否围绕AI重写了组织的运行逻辑，让AI与组织、与个体、与业务深度共生。”带着这样的判断，与爱为舞所做的最重要的一件事，就是以人机协同为核心，重构工作流、协作模式和价值创造方式，打造一个人与AI共生的组织。

人与AI共生的组织

在与爱为舞，产品、研发、运营、设计、销售，这五个最核心岗位都被AI重构。

其核心逻辑是共生式的人机协同：人与AI不再是简单的使用者与工具关系，而是构成一个有机整体中两种不同但互补的智能形态。在这个整体中，双方基于各自的核心优势进行深度协作，共同完成价值创造，实现“1+1>2”的系统性能力跃升。

以产品为例。

传统互联网公司采用瀑布式的产品工作流，基本按照“需求调研-需求定义-设计开发-产品上线-分析迭代”的线性顺序执行。流程漫长且反馈滞后，必须要等到产品开发完成上线之后才能看到实际效果，一旦修改需求又需要重新走完整个流程，试错成本极高。

其中，产品经理的核心职责是信息传递与流程管控，常常被淹没在繁冗的调研材料、需求文档与跨部门会议沟通中，工作低效且依赖主观判断，难以发挥创造力。

而在与爱为舞，产品工作流与人的价值完全被AI重构。

首先在需求调研这一步，AI成了调研的执行者。通过AI Agent进行全方位调研，DeepSearch深度分析大幅提效，信息源交叉验证，原本需要耗时至少数天的调研周期被压缩到分钟级，产品经理能够拿出更多的时间和心力，洞察真正的用户需求。

如果只是停留在这一步，那么与爱为舞与其它运用AI工具提效的企业，或许并没有本质的不同。更为关键的在于随后的一系列工作流，对旧有模式进行了彻底的打破重塑。

当产品经理脑中有了产品创意，下一步不是忙着写PRD（产品需求文档），而是使用AI，用自然语言直接生成可交互的MVP（产品原型），这一过程仅需1-2小时。

验证迭代因此被前置。利用AI生成的产品原型，产品经理通过自身试玩、非技术人员测试、目标用户体验等方式，快速验证假设、发现问题并即时生成新的产品原型，实现极低成本的快速迭代。如此一来，在正式进行产品开发前，就能消灭大部分逻辑漏洞和体验问题。

由此，产品经理的工作核心，就从撰写文档和传递信息，转变为发挥创造力，直接构建和验证产品逻辑。

到了正式开发阶段，产品经理交给研发团队的不再是模糊的文档，而是逻辑跑通且经过验证的GitHub代码库。UI设计师只需微调设计细节，前端研发则专注于性能优化和接口接入，相当于研发从“从零搭建”变成在已有框架上的“精装修”，1-2周内即可完成交付、上线产品。之后再对产品进行迭代时，产品经理又可借助AI快速编写SQL，搭建数据看板，无需再被漫长的数据分析周期拖住手脚。

如此一来，整个产品研发周期缩短了1/3。更重要的是，产品得以在“探索-验证-迭代”的高频闭环中快速进化，而人的价值也得到升华——产品经理从产品管理者的角色中解放出来，成为真正的产品构建者。

除了产品以外，研发、运营、设计、销售这些岗位，同样在新的人机协同系统中被重塑：

研发工程师摆脱了堆砌代码的执行工作，专注进行系统架构设计和核心技术决策；

设计师不再把时间花在执行制作，而是定义风格与标准，把控AI生成的创意与质量；

运营人员使用AI工具完成一条龙工作，成为一个高效、可规模化内容生产系统的管理者，3人小团队就能完成过去20人团队的工作量；

销售的职能从流程化的服务，变为优化销售策略，进行深度的客户关系管理。销售部门从成本中心，转变为持续产生数据智能与客户洞察的价值中心……

在张怀亭看来，这正是人机共生式协同的最终目标——它不是要取代人，而是将人从繁琐的执行中解放出来，回归到创造与思考的本质，去从事更具创造性和战略性的工作，从而放大人的价值。与此同时，组织的能力也从堆砌人力，升级为构建和运营一个能够持续自我优化的智能系统。

在这个过程中，人机协同工作流不是“人做完甩给AI”或“AI做完甩给人”，而是紧密交织的闭环。部门墙也因此被打通，数据和智能在组织内部自由流动。

在与爱为舞，所有部门都在一个共享的“数据池”中工作。销售AI与家长的沟通记录（如“孩子对几何不敏感”），会实时沉淀到用户画像中；产品经理的AI工具会分析这些数据，快速迭代产品功能；设计师的AI则会依据学生的认知偏好数据，调整课件视觉风格……基于跨岗位、跨流程的数据互通，组织的所有单元无缝衔接，成为一个高效协同、决策科学的智能有机体。

至此，AI才真正从零散使用的点状智能，升级为支撑组织运转的系统智能；组织也由此从一台依赖人力驱动的执行机器，转变为一个能够持续学习、持续交付的先进系统；与爱为舞也借此真正推开了那扇名为“AI原生”的大门。

然而，理论上的自洽与内部流程的重塑，并不足以证明一种新组织范式的先进性。AI原生的真正价值，必须在真实、复杂且规模化的业务场景中接受终极检验。

在真实教育场景中大规模验证

乔布斯曾多次表达过一个不乐观却极具洞察力的判断：技术本身无法改变教育。教育真正困难的部分，在于理解学生处在什么阶段、需要怎样的引导与反馈。如果教学结构和组织方式不发生变化，技术只会被消耗在旧体系中，充其量只是更高效地完成原有流程。

与爱为舞选择的应用场景，正是这样一个高难度的“试炼场”。其全力押注的“AI导师一对一”业务，更是直指教育场景中最难抵达的山巅——完全适应个体学习情况、能够“因材施教”的个性化教育。

孔子在两千多年前就开始实践“因材施教”的理念，但时至今日依然难以大范围落地，其核心瓶颈在于几组矛盾的共存：极致的个性化需求与庞大的用户规模；非标准化的服务过程与对效果稳定性的高要求；持续互动、长期陪伴与可控的运营成本。这导致大规模、高质量和低成本三者无法兼顾，传统的解决方案不得不在此间进行取舍，这便是教育领域的“不可能三角”。

与爱为舞所做的，恰恰是在这个“不可能三角”中寻求突破。其核心产品：真人级AI一对一导师，锚定的目标正是让每一个个体，都享受“一对一”的优质教育服务。

围绕这一目标，与爱为舞打通了“大模型+数字人+语音+工程”全栈技术，形成一个深度耦合的系统。其中，大模型负责“怎么教”，语音负责“听得懂、说得自然”，数字人负责“在场感”，工程负责“跑得稳、扛得住”。

而支撑这套系统运转起来的，正是AI原生组织所具备的数据互通属性，与持续学习、自我进化能力。

基于跨岗位、跨流程的数据贯通，系统能够对用户形成持续而深入的认知，这提供了实现个性化教学的基础。

具体而言，一个学生在前期咨询阶段表现出的兴趣点，与AI导师互动中的答题表现、互动节奏与反馈偏好，在课后练习中体现出的思维模式等，都会被实时捕捉、分析并沉淀到其个人画像中。

这些数据会直接驱动后续的交互，使得教学过程围绕学生个体进行动态的调整。例如在学习内容层面，AI会自动生成适合该学生当前认知水平和兴趣偏好的练习题与讲解方式；学习节奏上，AI能动态调整教学节奏，在适当时机进行鼓励或切换主题。

在数据飞轮效应的驱动下，这套系统成了“活”的系统。每一次与用户的互动，既是服务，也是一次学习和优化的机会。海量的用户行为数据持续反哺着背后的教学模型，使其对教育规律、用户需求的理解不断深化，从而让整个系统的教学策略、内容生成和交互体验得以持续迭代和升级。服务质量不再随着规模扩大而稀释，反而因为数据积累而变得更加优质和精准。

如此一来，教育就不再是统一流程的“千人一面”，而是“千人千面”甚至“一人千面”。用户进入一个能够持续理解、持续响应他们并提供极致个性化服务的系统，成为了“AI学习原住民”。

近一年来，与爱为舞的这套AI原生系统，在真实业务中跑出了规模化的结果：百万级的“AI学习原住民”规模，稳定且持续的使用时长，以及显著改善的学习效果指标。

这一结果所蕴含的意义，其实并不止于教育行业，而是预示着一个更宏大的未来。

正如张怀亭所洞察的：利用生成式AI技术，有机会“将服务业做成制造业”。长久以来，服务业普遍受困于大规模、高质量和低成本无法兼顾的瓶颈，而借助生成式AI，传统上依赖人类专家经验和时间、难以规模化的高端服务业，将具备像现代制造业一样，实现标准化、自动化、高质量且低成本交付的潜力。这将为服务产业带来范式重构级别的改变，甚至引发社会运行逻辑的一次升级。与爱为舞的实践，恰好落在这一转折点上，提供了一个可观察、可借鉴的样本。

用新范式创造新未来

与爱为舞的实践，为AI时代的企业标记了一条清晰的进化路径。

随着大模型等底层技术日益普及和标准化，企业的竞争壁垒，正从“技术拥有”转向“系统能力”。单纯“拥有”更先进的AI技术，所能建立的竞争优势窗口期越来越短，未来的分水岭，将在于企业能否基于AI打造出持续进化的系统能力。

这种系统能力至少包含三个层次——

数据飞轮与闭环进化能力：构建起用户数据在业务全链路中自然流动、并反哺产品与服务的正向循环，使系统越用越聪明。

人机协同的组织基因：将人机共生的模式内化为组织基因，形成一套能够高效运转、不断优化的人机协作流程与文化。

对复杂场景的深度理解与定义能力：AI的价值最终要落在解决实际问题上。能否精准定义行业核心痛点，并利用AI原生范式提出颠覆性解决方案，这依赖于对产业的深刻洞察，其本身构成了极高的壁垒。

而这一切的前提是，企业要跳出旧框架，以AI重写组织的运行系统，在战略、组织、文化上完成一场彻底的蜕变。

当企业竞争的核心从“技术应用”升维为“系统能力”的构建，这对于处于后发劣势的中国科技产业意味着什么？

答案或许是一次史诗级的破局机遇。

在传统的发展范式下，中国科技企业受困于后发劣势，面临难以逾越的壁垒。行业领先者在技术、生态、标准等各方面积累了深厚的护城河，而后来者天然在资源的堆砌和时间的投入上处于劣势，若跟随先发者的既定路线前进，往往会陷入“追赶-落后-再追赶”的循环，很难在相同的赛道和规则下实现超越。

然而，AI原生范式从根本上改变了竞争的逻辑。由AI驱动的系统级能力跃迁，让后发企业能够以有限的资源和时间投入，撬动指数级的能力跃迁，从而快速追平与先发者的能力鸿沟，或者以开创性的产品服务模式开辟新的赛道——这不是一场在旧地图上苦苦追赶的艰难跋涉，而是一次新范式下的“换道超车”。

与爱为舞的成功实践，正是这一趋势的缩影。这家成立仅两年的公司，利用AI原生范式构建的系统级能力，而非局部的技术追赶，在全球最前沿的AI应用赛道上，成为与顶尖玩家同台竞技的重要力量。这不仅是一家企业的成功路径，更意味着AI原生所带来的最大杠杆效应，为中国科技企业的全球化崛起打开了一条新的通道。

第一批AI原生企业的答卷已然交出，而AI原生带来的深刻变革，才刚刚开始。