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硅谷正热衷于把 AI 智能体包装成「数字员工」：给它起名字、发工牌、塞进组织架构图，仿佛它真能和人类并肩干活。但《麻省理工科技评论》援引波士顿大学的一项研究，给这股热潮泼了盆冷水——一旦把 AI 当同事，人的表现反而更差。

一个名字改变了人的行为

研究让 1261 名管理者审阅同一份 AI 生成的产出，随机分成三组：一组被告知来自无名工具，一组来自人类同事「Alex」，一组来自 AI 同事「Alex-3」。结果很刺眼——拿到「AI 员工」版本的人，抓出的错误比另一组少了 18%，还多出 44% 把问题甩给上级复核。本想靠 AI 省时间，反而凭空多出一层审批。

「AI 智能体现在被当成能替代人的东西来营销，这是条走不通的路。」——2024 年诺奖得主、MIT 经济学家 Daron Acemoglu

责任被悄悄转移

当 AI 被叫「员工」，人更少把自己当成产出的责任人。这个苗头放到医疗、教育、政务里就危险了——它很容易变成甩锅的方便借口，真出事时大家第一反应是「是 Alex 犯的错」。Acemoglu 的观点是，智能体该被设计成增强人的能力，而不是替代人。

工人真正想要的，其实不是这些

斯坦福另一项研究问了 1500 名劳动者：技术专家觉得最该交给 AI 的任务（比如替销售核对客户信用），恰恰是工人最不想要的；他们想要的是辅助自己判断，而不是替自己拿主意。叫它「同事」很简单，也方便出事时推卸，但那只是一层品牌包装，并不会让工具本身更胜任。

• 近三分之一受访管理者表示，公司已经把 AI 智能体当成「员工」，23% 甚至写进了组织架构图。
• 微软、OpenAI、Anthropic、谷歌自 4 月起密集推出「数字同事」式 agent 管理工具。
• 研究提醒：拟人化叙事侵蚀的是人的审查质量，这是治理风险，不是修辞问题。

一家叫 Prime Intellect 的创业公司刚完成 1.3 亿美元 A 轮融资，估值一口气冲到 10 亿美元。它做的事有点反常识：别人都在帮你更好地用 OpenAI、Anthropic，它却想帮你彻底甩开这些前沿实验室，自己动手造 AI 智能体。

从「租模型」到「自己造」

过去企业想上 AI，基本只有一条路：去大厂的 API 里租现成模型。Prime Intellect 给出的是一套「全栈」——算力、强化学习框架、评估工具打包在一起，又像超市货架一样可以挑着用，不用担心被某个厂商绑死。创始人 2024 年才起步，看准的是强化学习这条技术路线：模型靠奖励和惩罚反复打磨，企业就能针对自己的业务训练专属智能体，相当于把「AI 实验室」搬回了公司内部。

企业为什么突然想自己掌控

动力很现实。把专有数据交给别人，企业怕的是失去控制权；更怕依赖的模型说关就关——Anthropic 的 Fable 项目上个月突然停摆，就是一记警钟。CEO Vincent Weisser 说得很直白：不该只有旧金山那几栋玻璃大楼里的人有能力训练模型，每家企业、每个国家都该有。

「不该只是旧金山玻璃塔里那几个极客才有训练 AI 的能力，应该是每家企业、每个国家都行。」

钱和数据主权一起到账

这套打法已经有人买单。金融科技公司 Ramp 用它的平台做了个查表格的 agent，准确率压过前沿模型，速度更快，成本却只有零头。Zapier 也在客户名单里。快速起量把公司年化收入推到了 1 亿美元。领投方 Radical Ventures 的评价是：别人只给零件，Prime Intellect 给的是顶级 AI 实验室才有的「一站式」能力，而且价格企业扛得住。

• 本轮由 Radical Ventures 领投，英伟达、英特尔、戴尔的战投悉数入局，还有 Perplexity 创始人等多位明星创业者个人跟投。
• 平台走模块化路线，客户按需取用，不必一次性押上全部预算。
• 背后是大公司在 AI 主权上的集体焦虑：数据要握在自己手里，供应链不能卡在别人手上。

如果你问一个企业软件从业者，现在最拥挤的赛道是什么，”企业AI”大概率会高票当选。微软把Copilot塞进了Office套件的每一个角落，谷歌在Docs和Sheets里加了AI助手，Salesforce、Notion、Superhuman……几乎所有你能叫得出名字的生产力工具，都在拼命往自己的产品里装AI。

但有一个人认为，所有这些努力基本上都是在做表面文章。他的名字叫Bhavin Turakhia，一个你可能没听说过的印度连续创业者。过去20年里，他创办了Directi、Radix、Titan、银行软件公司Zeta等一系列企业，走的都是同一条路：先自己出钱把公司做起来，有了起色再引入外部投资者。

现在他拿出了3000万美元的个人资金，要做一件事：从零开始，给AI时代重新造一套企业办公软件。这套软件叫Neo，今年4月才刚在内测阶段。

“你想造iPhone，不可能拿诺基亚的零件来改装”

Turakhia的核心观点其实不复杂：那些在生成式AI出现之前就设计好的办公软件，哪怕往里面塞再多的聊天机器人，也没法真正适配AI时代的工作方式。你需要的不是给旧房子打补丁，而是推倒重来。

他自己打了个比方，说如果你想造一部iPhone，不可能把诺基亚的零件拆下来拼拼凑凑就完事。这个逻辑放到企业软件上也是一样的：AI不应该是一个你需要单独打开对话框去咨询的辅助工具，而应该从底层就嵌入到工作的每一个环节里，成为一个主动的参与者。

“如果你的产品在设计的时候AI还没出现，那它本质上就是为上一个时代服务的。你要么从头再来，要么就接受自己永远在追赶。”——Bhavin Turakhia

3个月搭出初始平台

Neo具体做什么？它是一个集成了项目管理、文档协作、文件存储和AI功能的企业工作平台。听起来好像跟现有的企业协作工具没什么两样，但Turakhia强调说，Neo从第一行代码开始就是以AI为核心设计的，而且支持多模型兼容——企业用户可以自由切换底层的AI模型，不需要被锁定在某一家供应商上。

有一个数字很能说明问题：Neo的初始平台只用了3个月就搭建完成了。Turakhia估计，要是放在生成式AI普及之前，同样的工作至少需要一年以上的时间，还得配备规模大得多的工程团队。AI加速开发效率的程度，在这个案例里体现得很直观。

目前Neo的团队大约有45人，其中18人是工程师。Turakhia表示，预计到今年年底团队会扩展到100人左右，新增的岗位主要集中在AI和软件工程领域。

先在自己公司里试

过去几个月，Neo一直在Turakhia旗下的公司（包括Zeta）内部试用。这种”自己先吃自己的狗粮”的做法，在 enterprise software 领域其实挺常见的，但Neo的情况有一点不同：它的创始人同时是好几家公司的老板，内部试用的样本量比一般创业公司大不少。

接下里的商业化路径是这样的：未来几个月先向中型企业推出，最初的目标用户是科技公司、咨询公司和专业服务公司的知识工作者。这个选择很合理——这些用户对企业AI工具接受度最高，也更愿意为提升效率付费。

2%的市场份额就够大了

企业AI这个赛道现在挤成了什么样？微软、谷歌、Salesforce三座大山各自带着完整的办公套件生态在厮杀；Anthropic和OpenAI这两家头部AI实验室也在推自己的企业解决方案；更不用提Notion、Superhuman这些已经在生产力工具里站稳了脚跟的创业公司。

Turakhia对这些竞争并不担心。他的理由是：企业软件从来都不是一个”赢家通吃”的市场。只要能拿到全球企业AI支出当中2%到5%的份额，这个体量就已经会超过他之前创立的所有公司加在一起的规模。

这个判断有没有道理？从某种程度上说，企业软件市场的确比消费市场更碎片化，不同规模、不同行业的公司需求差异很大，一家供应商通吃全部客户的情况不太会出现。但反过来，这也意味着Neo要同时跟巨头和创业公司抢市场，难度同样不容小觑。

Turakhia之前已经成功退出过好几次了，这次拿自己的钱出来单干，说明他至少是真心相信这件事值得做。至于Neo能不能在企业AI的红海里杀出一条路，接下来几个月推向市场之后的用户反馈会给出初步的答案。