谭亮（香港大学经管学院助理院长（定制高管教育）、管理及商业策略实务教授，前通用电气〔GE〕大学中国校长、前阿里巴巴集团大学全球执行校长）
2026年，商业模式不管有怎样的外在表现，本质上都将全面进入A2A——Agent to Agent。在谭亮看来，这不是一次迭代型变革，而是一次重构型变革：在算力层、模型层、平台工具层之上，正在长出一个全新的商业基础设施层“Agent Marketplace”；组织重构要抓三个主要矛盾——AI浓度、人才密度、组织态度“新三度”；而K型分化的尽头，是两种就业状态：老法师们“无班可下”，简单的信息搬运者“无班可上”。未来不是即将到来，未来正在发生。
编者按：7月17日，2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议在上海开幕，国家主席习近平出席开幕式并发表主旨讲话，世界人工智能合作组织在上海成立。7月20日上午，由观察者网科工力量主办的WAIC 2026系列早餐会第三场（收官场）《AI、组织与人：当下潮头与历史韵脚》在上海举行。第一场《AI普惠：硅谷之外，全球南方》追问塔基，第二场《世界模型的天王山》仰望塔尖，本场回到金字塔承上启下的中段——企业、组织与人。香港大学经管学院助理院长谭亮、英诺基金驻场企业家张雷、TTC创始人肖玛峰、首都经济贸易大学副教授孙喜同台分享，观察者网CSO周宇舫主持。本文为谭亮的演讲及圆桌发言实录，由观察者网根据现场录音整理编辑，小标题为编辑所加。
以下是全文实录：
时间终将奖励勇敢的人
今天我的分享主题是：A2A时代，组织如何被重构？
首先给大家讲一个鲜明的观点： 2026年，商业模式不管有怎样的外在表现，本质上我们终将全面进入A2A模式。 A2A指的是Agent to Agent。以前谈到AI时代，总是抽象地谈；在2026年，我们需要把它具象化——AI时代具体是什么？具体就是A2A。
之前很多朋友做B2B模式，也有偏to C的；现在，全面是to A。这背后我想分享两点感受。
第一点，A2A对所有做商业的人意味着什么？这是认知层面的话题。我的观点是：它应该是一个全新的生产范式。它带来的冲击，我放在人类社会发明火、发明电之后来理解——火、电，再到现在的AI。火解放了人类的体能，我们的最小作战单元从个体走向了群体；电释放了产能，带来了现代工业；AI带来了智能，解放了整个人机协同的智能。
产业链上，正在长出一个新层：Agent Marketplace
把A2A放到整个产业链背后该怎么理解？大家知道，最下面一层是算力层，上面是模型层，再上面是平台工具层，按照以前的理解，平台工具层直接对着企业应用层。
但是从去年到今年，在平台工具和企业应用之间，长出一个新的层域。按照我自己的理解， 我把它叫作Agent Marketplace。 在这一层上，会有很多企业做行业级的agent应用、agent的开发。我原本以为要三年后这一层才能长出来，没想到这次逛WAIC，已经看到很多企业在Agent Marketplace这一层有所作为——实际的速度比我预想的大大提前。
所以A2A时代不是即将到来，它现在正在发生。
A2A背后，大家要有一个画面感。原来我们做业务、做营销、做销售，面对的都是人；未来在A2A模式下，我们的营销、销售以及背后的一系列方式，对的全是agent。数一数有几层？算力层、模型层、平台工具层，往上是Agent Marketplace，再往上是企业应用。企业应用会发生什么改变？里面首先会有一个企业级的agent层，叫agent中台——你可以理解为agent OS system；在它的驱动下，每个部门都有自己部门的agent。所以企业应用分为两层：agent的大中台，和各个部门的agent应用。
Agent Marketplace呢？上对企业的agent中台和部门的agent应用，下连着超级大平台的各种工具——阿里云的百炼、微软的Copilot，还有Meta、OpenAI、Anthropic、Palantir等等。超级大平台背后是模型和算力。 Agent Marketplace会成为A2A时代下一个全新的商业基础设施。
高估一年，低估十年；三种企业形态
历来技术颠覆，我们都有一个倾向：高估一年内的影响，低估十年后的影响。这是第一个观点。
第二个观点：技术大变革带来大颠覆的过程中，市场上会快速分化成三种企业形态。
第一种叫原生态，占1%。第二种叫进化态，进化型组织是Make for human with AI，占20%。第三种叫试点观望态，占80%。
我有一个学生跟我讲：教授，你这个逻辑有点问题，加起来怎么会101？对，没错，就是101。因为那1%不是生在旧时代的，它就是生在当下的，是新时代的新物种，所以是纯原生。而那100%都是从旧时代过来的，二八开：20%进化得非常快，迭代进化；80%在试点观望。
所以，技术大颠覆之下，企业形态分为三类：纯原生的、快速进化的、试点观望的。
工业求稳定，互联网求敏捷，AI时代呢？
先交代一下我的经历：10年GE，7年阿里，现在来港大第三年。我非常感恩有这样一个机缘，跟上时代，亲身经历三段：工业、互联网、AI。所以在组织侧，我一直有很深的体感。
工业时代的组织，核心主打的就是体系背后的稳定（stability）：通过科层的金字塔架构保持稳定。组织里的基本要素是岗位，上面是部门，部门上面是整个业务。核心关键词是定目标，分解，对齐，协同。
到了互联网时代，最核心的关键词是从体系背后的稳定进入到速度背后的敏捷——一定要快，没有固定形态，变化非常快。于是出现新的组织形态，包括以阿里为代表的大中台、小前端的探索，也包括其他公司讲的“context over control”——给上下文，不要过多控制。
问题来了：AI时代，特别是今年全面进入A2A时代，组织如何被重构？
这里先讲一个概念： 重构之外是改造，改造和重构是不一样的。 什么叫改造？在旧时代的旧思想框架下引入新要素，这是改造。什么叫重构？范式被打破，才叫重构。
组织重构有很多视角和维度，我个人希望和大家一起抓主要矛盾。我最近提出组织重构背后有一个“新三度”的思路：第一度AI浓度，第二度人才密度，第三度组织态度。这三个维度会把组织重塑，长出两种组织来。
什么叫AI浓度？这里有两种方向：一种叫AI in all，一种叫All in AI，代表的浓度非常不一样。
AI in all是初级阶段：看上去图了个热闹。 每个部门现在都有AI，都在做试点。没有解决问题，而是在创造新问题。貌似每个公司的每个部门都有AI，但最终你的财务报表上、你的指标没有发生改变。
All in AI是什么？是重构。 AI in all，是你把业务、把公司“make for human with AI”——公司还是以人为主，附带增加AI。All in AI，是“make for AI”——你这个公司就是为AI建的，就是建在AI上的，基于AI重塑整个业务流和商业模式。
所以，AI in all是初级阶段，上系统、上工具、大家学用；All in AI绝对是一号位工程，自上而下，基于认知，重塑企业形态，把企业建在AI上。这是第一度，AI浓度。
新三度之二：人才密度——老法师与Fresh Builder
第二度叫人才密度。我有一个鲜明的观点：在A2A时代，人才密度终将成为重构组织的一极。
未来主要由两类核心角色构成：一类叫行业老法师，一类叫Fresh AI Builder——原生的AI builder。这两类共同组建一个哑铃型的架构：一两个行业老法师，带着一群Fresh Builder，背后是千千万万的“龙虾军团”，组建成一个AI原生团队。
人才密度里值得思考的第一个问题：我们企业里有没有老法师？假设有，在哪里？是谁？怎么定义？绝对不是以工作年限、以业绩、以目标来定义。 老法师，一定是他对行业、对产业有深度的理解，有那种电光火石的深度洞察。
我自己的工作，从GE到阿里再到港大，一直不变的就是培养有企业家精神的一号位。我的观察是，成为老法师的路上有三个阶段：
第一，始于直觉。直觉就是你对这个行业有一份热爱，有一份passion。第二，大量的理性训练。工业时代要讲干10年；AI时代有了人机协同，可能三五年你就可以取得以前10年的效果——但这三五年，是起于passion的大量训练。第三，回归直觉。回归直觉之后，看山还是山，看水还是水。如果他缺乏中间大量理性训练的阶段，他的直觉和一开始的直觉一模一样，没有任何变化。
老法师背后还有一个角色：Fresh AI Builder。年轻的、会手搓的、学习速度非常快的。今年有几个大厂校招已经全面改革，叫“不面试，只测试”：给你开一个OpenClaw账号，48小时之后，带着你手搓出来的东西到现场，工程师现场测试。这就是全新的、面向年轻人的形态。
怎么寻找这些Fresh Builder？我有一个自我总结：AI时代，人能够不断成长，靠三大特质。 第一，一定要有自我的要性（inner drive，内驱力）—不是被企业要，而是自己要。 工业时代，人不断被企业要、被部门要，去完成外界给你的目标；在AI时代，面对“无中生有的创新”和“无所不能的趋势”，人要回归自己的要性，借助AI问自己：我要什么？我要创造什么？第二，在创造的背后，把自己的ego控制住，保持开放度，兼容世界，打开自我，不断倾听、看见、学习。第三，持续不断的学习能力。我简称：AI时代，要开学。
新三度之三：组织态度——从固态到液态
第三度，组织态度。
工业时代，组织是固态的。因为要解决稳定：外面的环境是稳定的，组织就用固态的方式，做到行动一致、架构稳定。固态组织是有假设的：环境是稳定的，逻辑是清晰的，工作能做一年定战略、花三年稳定执行。固态组织核心的是稳定背后的执行。
AI时代，特别是A2A时代，组织要走向液态。什么叫液态组织？Be water，my friend。这是李小龙70年代接受西方采访时提到的水的哲学。
水的哲学代表什么？我总结了16个字，就是AI时代的组织形态： 召之即来，来之即战，战之即胜，胜之即散。
原来每个人都有固定的岗、固定的编——工业时代的固态组织叫“三定”：定编、定岗、定headcount。AI时代的液态组织，没有什么部门和岗位之说。我个人极端的观点是：岗位会越来越淡化，什么会变得非常重要？“新三样”：第一，项目为驱动；第二，项目对着场景；第三，场景里面套着任务流。所以新三定是：定场景、定项目、定任务。老三定，新三定。组织态度，也从固态走向液态。
新三度之下，长出两类组织
简单总结：AI浓度两大方向，人才密度两大角色，组织态度两种状态。这三大视角、三极，最终会新生出两类组织。
第一类，进化型组织 。咱们从旧时代过来的，要快速进化。它的新三度长什么样？AI浓度上，它可以始于现状，快速经过AI in all，奔跑走向All in AI。人才密度上，它有老法师，但Fresh Builder不多，面对大量一线员工要转型——所以它要去营造氛围，让大量一线员工被激发、有自驱，走向自己心目中的老法师。组织态度上，它大部分还是固态的，但一定要快速在局部尝试液态型组织的试点。
第二类，AI原生组织 。AI浓度上，它绝对是All in AI——它本身就是make for AI。人才密度上，第一，它有非常solid的老法师：行业老法师配首席科学家；第二，是20%的老法师乘以80%的Fresh AI Builder，再乘以agent团队。
agent团队是什么？它是一个放大器（amplifier）。配上agent团队，能让你这个企业在人才密度上乘十、乘百、乘千——终将取决于三者要素的乘数效应。乘十，是agent团队刚开始试点，还没有深度改造工作流；乘百，是agent团队改造了工作流，商业模式正在重塑；乘千，是跑通了，快速复制。组织态度上，AI原生组织是纯液态的，按照新三定，不断走向召之即来，来之即战、战之即胜、胜之即散。
今天开场的分享，就是三个观点：什么叫A2A；什么叫新三度；新三度之下，进化型组织和原生组织长什么样。
圆桌发言
无班可下，与无班可上
听完另外三位的分享，我有一个强烈的感受：这真是一次范式重构的大变革。日常我们看到的很多是迭代型变革，这次是重构型变革。刚才几位嘉宾若干次提到一个字母——K，K型分化。我前段时间想到这个K型分化的时候，觉得也许有一种残酷：在未来A2A时代的商业模式中，有一个非常关键的词，叫“需不需要”。
很多时候，你是不被需要的——不是你努不努力的问题，是你不被需要。在这个情况下，K型向上、向下，会延展出两种就业状态。
一种叫无班可下。 比如刚才提到的老法师，用孙老师的话讲，他决定“屁股”应该坐在哪——这个能力特别差异化，特别值钱。这种人真的无班可下： 不是说他7×24小时坐在工位上，而是他脑子里的判断力，被agent复制成7×24小时不间断运转的能力资产。
另一种叫无班可上。如果我们只是纯简单的搬运、纯简单的信息加工，这种能力未来100%被AI agent取代——那就不被需要。
我举个例子。A2A时代不是有新的一层长出来，叫Agent Marketplace吗？听完这个话，反应最快的是我一个朋友，原来在投资公司做投资，基本上一个月之后就出来创业了——做agent，做agent的生产和企业部署。他带了一批小团队，谈的第一个客户，是一家做ISO 9000认证的企业：50人，搞了几十年，流程非常标准化。他们用两个星期，就把这家公司给“蒸馏”了。跟创始人谈，创始人一开始没怎么听懂；直到他们把产品功能一上，创始人立刻看懂了，当天就说了一句话：“我觉得我今年做得最英明的决策，就是下半年我会退休。”
因为按照这个模式，两周之内，这家公司所有的标准化流程、能力、skill都被蒸馏了——以后，一个agent公司、一个小团队，就能全面接管一个标准化的、流程驱动的业务。所以背后不是简单的“有人无班可下、有人无班可上”，而是： 有些能力无法下马，有些能力将不被需要。
A2A不是即将到来，是已经在发生
主持人问有没有实际的例子。有，都是人家已经实现的。
第一个例子，阿里巴巴国际站（Alibaba.com）。这是阿里1999年就有的老业务，最早做信息匹配，有点类似线上黄页，后来不断打补丁，解决支付、信任、供应链的问题。做外贸，跟美国联系非常紧密，硅谷最新的变化能及时被捕捉到。他们从2024年就开始做内部的agent研发，第一把做了四个agent：风控的、营销的、合规的、客服的。
去年他们有一个重大预判：未来要从B2B走向Agent to Agent。基于这个方向做的第一个决策，是“四合一”——不要以后长出更多agent，就一个agent。他们做了一个新型的agent应用，叫Accio。Accio立刻改变了商业模式。
大家知道，从工业时代到互联网时代，看企业还是看“肌肉”——营收、利润。但AI时代，一个企业最AI的指标是ARR（年度经常性收入）。 "因为AI原生的商业模式，本质上卖的不是产品，而是持续运转的智能；智能运转得越深度，ARR越高。 "阿里巴巴国际站原来的商业模式是membership based：每年入会有会员费，会员分档，到大促再额外交费。全面转到Accio之后，从会员走向订阅（subscription based）：分不同的档位，底层全部根据token消耗计费。你看这个模式变化有多大。
原来你来到网站，是买家卖家交互；现在，Accio首先不再是一个APP，它是一个agent。你提出一个诉求，agent自动消化、自动处理、自动发订单、自动帮你落地。而且很快，他们已经发现：有一些买家卖家不再是人直接对着Accio——大型买家自己就有agent团队。所以我说，去年年底来找我的企业家，已经从“教授，指导我们做AI部署”变成“教授，我们要做agent部署。规模化的买家卖家都在自建agent团队，Accio是平台的agent，两边各自有各自的agent——现在是agent to agent 。原来是API对接，现在是协议对接。这个例子已经发生了，而且他们每个月在追踪ARR指标。
第二个例子，在香港。香港的支柱产业是金融，金融背后有一大批产业链叫professional services——做税的、法务的、合规的、品牌的。现在这些professional services的中小公司，大量都在agent化。上次在EMBA课堂上谈这个模式，很多自己做professional services创业的同学非常认同，也在快速agent化。你想想，以后香港的金融产业链：前面有C端、B端，背后是银行的agent，银行的背后又是大量professional services的agent；中小客户和高净值客户，未来也都会有自己的agent——很多家办现在都在做自己的家办垂类模型，帮助高净值人群做更复杂场景的决策和专业化分析。
所以对我的冲击是：这一切不是即将到来，是已经在发生。
给年轻人：两个70年之后，回归人
这道题为什么要在2026年讨论？因为有两个“70年”的意义。
一边，人工智能经过70年的发展，来到了全球每一个C端个体身边。 另一边，二战后这70年，人类经历了工业时代成熟、互联网时代爆发，再到AI时代的社会大分工。 这70年对人带来了什么影响？经过70年分工，通过流程实现大规模社会提效，每个人都被放进了流程中的一个环节。70年之后，它带来一个很重要的影响：我们先天地认为，人即岗，岗即人。
你会发现，过往几年让大部分人做自我介绍，基本都是“我是什么公司的什么岗”——很少碰到有人说“我是谁、我叫什么名字、我为什么叫这个名字、我的祖上是什么”。这个我对外大规模场合不方便多讲，我觉得这70年是一种“异化”的过程：让人本身，慢慢缩到了岗上。
70年之后，一个硬币的两面相遇了：一面是人工智能，解决机器人、具身的问题；另一面是生物技术，解决人类长寿、基因重组的问题。人工智能遇上了人类，首先取代的，就是我们最擅长的事——岗位里标准的、高频的工作。
取代之后，对我们最大的影响是价值缺失：当我会做的工作都被AI做了，那我干嘛？“我干嘛”背后，是一个巨大巨大的焦虑真空——我们的心智是人即岗、岗即人，而AI到来了，它无中生有、无所不能。
所以在这个时候讨论这个话题非常有意义。为什么大部分人面对AI的反应是焦虑、是恐惧？就是因为经过了这70年——如果放在70年前，也许会不一样。
这个局面怎么破？第一，不要把AI视作对手。AI是我们的帮手，它帮助我们回归人。回归哪几个方面？第一是审美观，第二是人最宝贵的内心的好奇心，第三是判断力。
很多学生问我：教授，我也认同，但怎么做？我现在带的一部分学生是2003年出生的，我给他们的建议是：
第一，自我要性的内驱力。未来随着技术发展，我们可能是“百岁人生”——《百岁人生》那本书写的，我觉得不是梦。漫长的职业人生，不管周期多长，最终都经过三个阶段：先快速尝试；再在某个领域锚定，成为这个领域有话语权的人；最后用自己的成功去帮助新人。如果你刚进入职场，要去挖掘自己内心的内驱——不是接住别人对你的需求，而是问自己：我想做什么？
上一次记者在决赛前采访梅西，问他怎么看待比赛过程中的激烈竞争，梅西说：我们其实没有太多关注分数，我们就是享受比赛，我们从小就享受踢球这件事情。这段话给我很大触动。我现在问我的学生，我感觉大家很少有一种享受感——因为70年的社会大分工，大家都被塞进流程、塞进大厂、塞进大型组织、塞进系统里面，很难找到那种享受的感觉。
OpenClaw的发明者是Peter Steinberger，你问他当时为什么设计出OpenClaw，他就说了两个词：Have fun, don’t be bored。所以，先找到哪些事情能让自己享受其中、有激发——这是一个起点。
第二，保持充分的开放度。技术大变革，我碰到的所有企业家、高管都有一个不变的感慨：AI进化太快了。C端产品每天2.5个版本，B端产品每90天就是一次迭代进化。人如果保持封闭，很快会落后。保持开放度，去看见最佳实践；在看见最佳实践的过程中，激发自己的好奇心。
第三，向真学习。读一本书是不是学习？不一定是。 "学习最终一定要转化为可验证的决策——看到、听到任何东西，都要问自己：如果明天我必须按这个认知做决策，我会怎么选？选错了，我能不能在两周内迭代？"
简称：AI时代，要开学。面向未来更长期的人生，是一场马拉松，不要因为某个阶段就把自己的能量耗光——要有一个长期主义的规划。" 所以，未来只有两种就业状态——'无班可下'与'无班可上'。你想成为哪一种？答案从你'要开学'的那一刻开始书写。"
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