1937年，英国诺贝尔经济学奖得主罗纳德·科斯提出了一个问题：“企业为什么存在？”他的答案是交易成本。在公司内部组织经济活动，往往比通过市场协调更便宜。

但企业也有自己的协调成本：管理、会议、部门、汇报和官僚体系。

一个多世纪以来，我们一直把这些成本当作做生意的代价来接受。

2011年，马克·安德森写道，软件正在吞噬世界。

2016年，我们围绕一个信念打造了 Replit：每个人都应该能够创造软件。

软件改变了整个行业，但企业仍然依赖人来操作这些软件，并协调各团队之间的工作。

AI 预示着更重大的转变。随着智能体承担更多执行与协调工作，企业可以更高效地运转，员工也能去追求更宏大的目标。要实现这一潜力，企业需要重新思考如何组织、如何决策。

围绕这种全新工作方式建立的企业，将成为“自驱动企业”。在 Replit，这一转变已经启动。

到2030年底，财富500强中的每一家企业都将是自驱动企业。

自动驾驶公司的崛起

在自动驾驶公司中，人负责定义目标、运用判断力与品味，并始终承担责任。智能体则借助公司的知识与系统，朝着这些目标执行任务，同时明确界定何时可以自主行动、何时需要寻求批准。

成为自动驾驶的公司将迫使竞争对手做出关乎存亡的抉择：要么改变工作方式，要么眼睁睁看着对手做到你做不到的事。

工作方式正在如何改变

我们在 Replit 正目睹这一转变。

它始于工程团队。2026 年上半年，工程师的代码产出几乎翻了三倍，而评审时间、代码回滚和产品事故却持平未增。

随后，公司上下开始让智能体投入工作，构建软件与解决方案，把重复性工作从自己的日程中卸下，从而将更多时间投入到需要专业判断的问题上。设计师把想法转化为可运行的产品改动，支持团队则用智能体排查客户问题。

工作本身的性质也开始改变。 人们可以直接着手处理过去不得不转交他人的问题。他们可以尝试某种方案、拿出具体成果、共同把它构建出来。更多的想法与反馈涌现出来，而提出这些想法的人也更有信心参与构建解决方案。

人们花更多时间站在白板前，决定要构建什么。工程师致力于加固智能体所依赖的系统，以便能委派更多工作。工作变得不再重复、更具创造性、也更富协作性。

在生产力提升的同时，更多人也体会到了做出有用之物、解决难题、看着自己的想法变为现实的满足感。人们有了更多塑造自己工作的自由，也对自己能取得的成就更有信心。 他们不觉得自己正在被取代，而是觉得自己正在被晋升。

Replit 已成为一家自动驾驶公司。

自动驾驶公司需要什么

如今，许多公司面临着一个虚假的两难选择。

要么把 AI 关在笼子里，其触达范围有限，但用处也同样有限。要么将其放归野外，让智能体可能失控：访问敏感数据、更改生产系统，或在没有正确权限或批准的情况下将信息发送到公司外部。一个失误就可能演变成一场波及公司之外的安全事件，正如 Hugging Face 事件所展示的那样。

一条路限制了能力。另一条路牺牲了控制。两者都无法让公司实现自动驾驶。

一家自动驾驶公司将需要一个基础，使其能够拥抱 AI 的力量而不承担风险。

自动驾驶公司将让智能体对每个人都可用。最接近问题的人应该能够将它们投入使用，而不必成为工程师。如果只有技术团队能够参与，公司就无法实现自动驾驶。

如今，大多数智能体生活在某种混乱之中。它们在聊天窗口、个人账户和一次性脚本中运行，持有别人交给它们的任何凭证和数据。没有人决定它们能接触什么，也没有人能看到它们做了什么。

随着智能体承担更多工作，它们需要一个智能体栖息地：一个它们可以使用公司知识和系统、与人员和其他智能体协调、并在公司控制的边界内行动的环境。

该栖息地必须控制访问，界定何时需要人工批准，并限制失误的影响。随着 AI 使发现和利用漏洞变得更加容易，公司还将需要智能体来发现弱点并加强防御。安全必须与自主性同步扩展。

对栖息地的治理也将帮助企业变得更智能。 当有人纠正某个智能体时，这一纠正应当被审阅，并可用于改进未来的工作。当一个团队开发出有用的工作流程时，其他团队应当能够在此基础上继续发展。栖息地由此成为共享的知识体系，由在其中工作的人共同塑造，帮助智能体在行动时更多地体现公司的专业能力、品味与判断力。

自驱动公司还必须能够自由更换其模型，同时保持对自身知识、系统和决策的控制权。正如萨提亚·纳德拉所言，“我们需要将智能的供给与对智能的权威分离开来。”

让每家公司都成为自驱动公司

借助 Replit for Business，我们正在构建基础，把我们在自己公司内部学到的东西推广出去，帮助每家公司成为自驱动公司。我们的目标是让每个人都能把自己的专业知识转化为可运行的软件和已完成的工作。

我们看到大型企业借助 Replit 加快了步伐。在三井住友融资租赁（SMFL），数字化转型总经理 Yoshiyuki Fukuma 表示：“过去需要六个人工作六个月的开发流程，现在一个人一周就完成了。”公司高管兼数字实验室负责人 Takeshi Fujiwara 表示：“一个原本预计整个开发生命周期约需 30 亿日元的项目，现在预计能以不到 10 亿日元完成。”

罗纳德·科斯通过组织工作的经济学解释了企业的本质。随着 AI 改变这些经济学规律，我们有机会重新思考组织本身：一个小团队能完成多少事，一个人的专业知识能延伸多远，以及一家公司能尝试什么。

我们相信，AI 最大的经济影响将来自这种企业的重塑。自动驾驶公司将围绕人来设定方向、行使判断来组织，而智能体则把更多这样的意图贯彻到执行中。

软件曾吞噬世界。如今，它正学着驾驭世界。

https://replit.com/blog/rise-of-self-driving-company