Block联合创始人Jack Dorsey近日提出了一个颇具争议的观点：在人工智能重塑企业组织的过程中，最先面临替代风险的并非基层岗位，而是中层管理者。根据他与红杉资本合伙人Roelof Botha共同发表的文章《From Hierarchy to Intelligence》，Block此前裁减约4,000名员工，并非单纯出于成本控制，而是一次更长期、结构性的组织重组，目标是用AI承担传统中层管理的大量协调职能。
从层级制走向“智能层”
Dorsey的核心论点是，企业层级结构之所以长期存在，本质上是为了解决信息在大型组织内部的传递与汇总问题。在传统公司架构中，管理者需要向下整合团队背景信息、向上传递决策意图，并在不同部门之间维持协同与一致性。而在他看来，AI如今已经能够持续、规模化地完成这些任务，因此“信息传递者”这一角色的必要性正在下降。
文章提出，Block未来组织将建立两个由AI驱动的“世界模型”。其中一个模型负责汇总公司内部数据，包括代码、决策记录、工作流和绩效指标，从而形成一幅持续更新的企业运行图景；另一个模型则聚焦外部行为数据，追踪Cash App和Square生态内用户与商户的交易行为。这两个模型共同向所谓的“智能层”提供输入，后者再根据市场需求动态组合金融产品。
产品路线图或被系统生成任务取代
在这一设想中，Block不再完全依赖固定的产品路线图，而是将业务拆分为支付、借贷、发卡、薪资管理等多个模块化能力。当系统识别到新的客户需求，例如商户遭遇季节性现金流缺口时，AI可以自动从现有模块中拼装出解决方案；如果现有能力无法覆盖，缺失部分将反过来定义公司下一步需要开发的功能，形成一种由系统生成的产品待办列表。
这种机制意味着，原本由中层管理者负责的跨部门协调、需求归因和优先级排序，未来可能更多交由数据模型和算法系统处理。对一家金融科技公司而言，这不仅是技术升级，更是组织运行逻辑的根本调整。
Block计划精简为三类角色
依据该文章的设想，Block未来将主要保留三类岗位：一是负责构建系统的个人贡献者；二是以90天周期对具体结果直接负责的责任人；三是兼具实操与培养人才职责的“player-coaches”。这意味着，传统意义上的多层级管理结构将被进一步压缩，团队更强调直接产出、短周期问责和人与AI协同。
Dorsey此前在今年3月接受Wired采访时表示，推动此次重组的重要触发点，来自他在去年12月观察到的一轮AI能力跃迁。他特别提到Anthropic的Opus 4.6和OpenAI的Codex 5.3，认为这些工具已经能够在大型代码库中有效运作，从而让企业有条件重新思考组织设计。
现实落地仍面临质疑
不过，Block内部和前员工的反馈显示，这一愿景距离全面落地仍有不小距离。据英国《卫报》援引现任及前任员工说法，约95%的AI生成代码修改目前仍需要人工调整。此外，在银行、资金转移等强监管领域，AI工具尚不具备主导能力，许多关键流程仍依赖经验丰富的人类团队把关。
这也揭示出一个关键矛盾：AI在信息整合、代码辅助和流程建议方面的能力正在迅速增强，但在高度合规、责任明确且容错率极低的金融业务中，完全替代管理层和专业人员仍存在制度与技术双重门槛。尤其对Block这样同时运营支付和金融服务的平台而言，效率提升与合规控制必须同步推进。
市场影响：AI重组叙事升温，但执行风险不容忽视
从市场层面看，Dorsey的表态反映出科技与金融科技行业正在加快从“用AI提效”走向“用AI重构组织”的阶段。对于投资者而言，这类战略如果成功，可能带来更低的管理成本、更快的产品迭代速度以及更灵活的资源配置能力，进而改善利润率和业务响应效率。
但与此同时，大规模裁员与AI替代管理层的叙事，也可能引发外界对执行风险、员工士气和治理透明度的关注。尤其在加密货币与金融科技交叉领域，企业往往需要应对复杂监管、反洗钱要求和用户资金安全问题，任何过度依赖自动化的尝试都可能被市场放大审视。
整体来看，Dorsey描绘的是一种以AI为核心协调器的新型公司形态：中层减少、系统主导、模块化供给加速。然而，Block能否真正将“层级制”转化为“智能层”，仍取决于AI工具在真实业务中的可靠性，以及企业能否在创新与风控之间取得平衡。对于整个科技和加密行业来说，这一实验无疑值得持续关注。