Jack Dorsey Says AI Should Replace Middle Managers After Block Cuts 4,000 Jobs

Jack Dorsey Says AI Should Replace Middle Managers After Block Cuts 4,000 Jobs

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News Editor 01
2026-07-06 04:43:12
Jack Dorsey argues AI can replace middle management as Block restructures after cutting about 4,000 jobs. The company plans to use AI-driven internal and customer data models to coordinate operations and product development, though employees question whether the technology is mature enough.

Block联合创始人Jack Dorsey近日再次抛出关于人工智能与企业组织变革的激进观点。他在与红杉资本管理合伙人Roelof Botha共同发布的文章《From Hierarchy to Intelligence》中提出,AI革命下最脆弱的岗位并非一线执行者,而是长期承担信息传递、协调与对齐职责的中层管理者。

这篇文章的背景,是Block此前对组织架构进行的大幅调整。Dorsey指出,公司裁减约4000名员工并非单纯为了削减成本,而是一次“永久性重构”。在他的设想中,过去由管理层承担的信息汇总、上下沟通和跨团队协调,未来将更多交由AI系统完成。

AI被视为“组织信息路由器”

文章认为,企业层级结构从根本上说,是为了解决大型组织内部信息流转的问题。当公司规模扩大到任何个人都无法全面掌控时,管理者便成为信息节点:向上汇报一线情况,向下传达决策方向,并维持不同团队间的执行一致性。

Dorsey与Botha的核心判断是,AI如今已经能够持续、大规模地承担这类任务,因此“传话者”角色的重要性正在下降。换句话说,如果信息收集、背景整合和任务协调都能由机器实时完成,那么传统中层管理的存在理由将被削弱。

Block拟以“双重世界模型”替代管理层部分功能

按照Block的构想,公司未来将围绕两套AI驱动的“世界模型”运转。第一套模型聚合公司内部数据,包括代码、决策流程、工作流以及绩效指标,以形成一个持续更新的运营全景。这一系统试图接管过去依赖管理者掌握和传递的上下文信息。

第二套模型则聚焦外部市场与用户行为,通过Cash App和Square等业务中的交易数据,描绘消费者和商户的真实需求变化。在此基础上,Block希望构建一个所谓的“智能层”,将支付、借贷、发卡、薪资等金融能力模块化,并根据市场需求动态组合产品。

例如,当系统识别到某个商户面临季节性现金流缺口时,就可以从现有能力模块中自动拼装解决方案;如果现有模块无法满足需求,那么缺失能力本身就会成为下一步开发重点。按这一逻辑,传统固定产品路线图将被系统自动生成的待办清单所取代。

组织角色被压缩为三类

在新的组织设计中,Block计划将主要角色压缩为三种。第一类是直接构建系统的个人贡献者;第二类是围绕90天周期对具体结果负责的负责人;第三类则是兼具实操和人才培养职责的“player-coaches”。这意味着,原本层层分布的管理岗位将被更扁平的责任结构替代。

Dorsey此前在今年3月接受Wired采访时透露,这轮重组的触发点来自他在去年12月观察到的AI工具能力跃迁,特别是Anthropic的Opus 4.6和OpenAI的Codex 5.3。他认为,这些工具已经能够在大型代码库中发挥实质性作用,从而为企业重构组织模式提供了技术基础。

内部质疑:AI距离全面接管仍有距离

不过,这一愿景并未获得所有员工认可。根据现任和前任Block员工对媒体的说法,当前约95%的AI生成代码修改仍需要人工调整,尤其在银行、资金转移等强监管领域,AI工具尚不足以承担主导角色。这表明,尽管AI在辅助开发和信息整合方面进步明显,但距离真正替代复杂管理与合规判断,仍存在现实障碍。

从企业治理角度看,Dorsey的主张代表了一种更为激进的科技管理范式:把AI从“工具”提升为“组织基础设施”。这不仅涉及效率提升,更涉及公司权力结构、责任归属和决策机制的重新分配。若模型运行失误,或者数据理解偏差影响产品与合规决策,企业仍需要明确最终由谁承担责任。

市场影响:加密与金融科技行业或加速试验AI组织化

对加密货币与金融科技行业而言,Block的尝试具有较强的风向标意义。该行业本就强调精简团队、自动化运营和技术驱动增长,AI若能承担更多协调和产品编排工作,可能进一步推动交易、支付、风控和客户服务等领域的流程重构。尤其是涉及链上数据分析、支付清算和商户服务的公司,或会加快部署类似的智能决策层。

但市场也会保持审慎。原因在于,金融和加密业务普遍处于高风险、高合规要求环境中,任何由AI驱动的组织替代方案,都必须先证明其可靠性、可审计性和责任闭环。短期来看,AI更可能先压缩部分中间协调岗位和重复性流程,而非彻底消灭管理层。

整体而言,Dorsey的最新表态不仅是一次裁员后的战略辩护,也是在为AI时代的公司形态提出一种大胆蓝图。它是否会成为未来科技企业的主流范式,仍取决于AI能力能否真正穿越从代码生成到复杂决策执行之间的鸿沟。

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