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自打人們認(rèn)識到組織需要單獨(dú)研究之后，一直有一個(gè)癌癥一樣的問題伴隨著組織的存在：

組織總是在分權(quán)和集中之間來回倒騰，重復(fù)一抓就死，一放就亂的老故事。

希望管控的時(shí)候就抓職能和或者矩陣組織，希望激發(fā)活力的時(shí)候就抓BU。稻盛和夫的阿米巴興起之后往BU的沖動(dòng)越來越強(qiáng)，但不管怎么樣都還是面多了加水，水多了加面，來回倒騰。便利蜂等剛從BU往集中了走，阿里這個(gè)龐然大物則反其道而行。

(相關(guān)資料圖)

（職能式組織利于管控，但因?yàn)闄?quán)責(zé)反饋不直接等容易僵化）

（經(jīng)營單元式組織因?yàn)闄?quán)責(zé)更容易計(jì)算，能激發(fā)活力，但整體性容易被隔離，國內(nèi)的話尤其容易“起義”、貪腐）

那除了等最終結(jié)果來證明某個(gè)選擇的好壞，到底有沒有方法來判斷這種倒騰究竟是對是錯(cuò)，阿里這次又究竟是一個(gè)走向新高峰的起點(diǎn)還是一個(gè)負(fù)反饋的開始？如果這是對的，那是不是華為、騰訊等都需要調(diào)一調(diào)？

想看清這事，要先建立一個(gè)思維模式，然后再考慮未來趨勢中的核心變量，再之后就要算算賬了。

一、“總部”背后的賬本

阿里本次變革的核心還不是換帥而是調(diào)整了總部的職能，調(diào)整后總部的職能變輕了很多。

這種調(diào)整在不同公司調(diào)整方向可能完全相反，并且都可能是對的。但這不意味著這是一種隨性的行為，調(diào)整所需要考慮的變量和受到的約束其實(shí)是相對確定的。

在一般的EMBA課程里關(guān)于戰(zhàn)略的部分通常會(huì)講到總部的職能以及總部創(chuàng)造價(jià)值的機(jī)會(huì)（下圖參照的是北大國發(fā)院侯宏老師的講解）：

上圖中可以非常清楚地看到任何一種總部的正向作用總是對著一種很難防止的負(fù)面作用。這些負(fù)面作用再加上總部自身所耗用的資源等，就會(huì)導(dǎo)致在不同時(shí)期總部的收益可能是正值也可能是負(fù)值。覺得是負(fù)值的就會(huì)縮小總部的職能，比如阿里，覺得是正值的就會(huì)增加，比如便利蜂等。

對于阿里這類大平臺(tái)公司而言，一定程度上中臺(tái)是一種實(shí)現(xiàn)總部職能的工具，中臺(tái)提升效率的同時(shí)也會(huì)放大所有負(fù)面效果。比如原來會(huì)導(dǎo)致僵化，那中臺(tái)能夠讓僵化放大數(shù)倍，并且精準(zhǔn)可重復(fù)的僵化。

那大總部策略和中臺(tái)錯(cuò)了么？為什么阿里選擇反向而行。

二、“中臺(tái)”錯(cuò)了么？

在現(xiàn)在這個(gè)時(shí)間點(diǎn)，在阿里這樣一個(gè)企業(yè)里保持一個(gè)強(qiáng)大的中心化的總部，帶來的到底是正向收益還是負(fù)向的收益？

可以先定性再定量來看下這個(gè)問題。

從定性的角度看，作為基于互聯(lián)網(wǎng)中的平臺(tái)方，注定需要像太陽一樣把各種小行星等吸進(jìn)來，然后持續(xù)增加平臺(tái)自身所能創(chuàng)造的價(jià)值。平臺(tái)自身創(chuàng)造的價(jià)值越大，越是面向未來，企業(yè)也就越發(fā)展。與此同時(shí)，因?yàn)橛脩羰峭惶子脩?，越是統(tǒng)一最終用戶的體驗(yàn)越好，而非相反。作為平臺(tái)方，這種統(tǒng)一用戶體系、統(tǒng)一支付、統(tǒng)一基礎(chǔ)架構(gòu)等的過程大致相當(dāng)于修高鐵和公路，絕對不應(yīng)該不同的人分別修不同的高鐵和公路。

統(tǒng)一的部分越大，也就是服務(wù)項(xiàng)目越多，對于一個(gè)已有用戶，每個(gè)用戶的價(jià)值也就越大，這構(gòu)成一種收益遞增的基礎(chǔ)（邊際收益遞增）。在這種前提下，最終所有數(shù)字驅(qū)動(dòng)（包括未來的智能）的公司最終的趨向一定是超級中心化，而這種企業(yè)的邊界就是數(shù)字和智能的邊界。特斯拉需要按車型或者機(jī)器人來拆解公司么？蘋果需要按產(chǎn)品線來拆解公司么？人工智能等技術(shù)越發(fā)展，就越不可能。微信越做越大一定程度上證明了這點(diǎn)。

所以從定性的角度看，數(shù)字類公司除非跨界去干房地產(chǎn)了，否則統(tǒng)一的好處要大于徹底拆分，并且越往后，獨(dú)立業(yè)務(wù)越不可能生存。否則當(dāng)年餓了么就不適合并購而適合獨(dú)立發(fā)展。

數(shù)字上需要先看下各個(gè)業(yè)務(wù)單元的現(xiàn)狀。

淘寶天貓商業(yè)：

國際數(shù)字商業(yè)：

本地生活：

菜鳥：

阿里云智能：

大文娛：

*數(shù)據(jù)來自于阿里財(cái)報(bào)

這組數(shù)字有兩個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)：一個(gè)是除了淘寶天貓商業(yè)、阿里云之外，其它業(yè)務(wù)長期虧損；一個(gè)是收入的同比增長遠(yuǎn)落后于EBITA。尤其是阿里云在耕耘十幾年后，增長率只有4%，仍然只是微利，按照BCG的說法其實(shí)這是瘦狗業(yè)務(wù)。

反過來說就是各個(gè)板塊營收的增長都面臨極大壓力，那在現(xiàn)有的外部環(huán)境下，營收還有可能高歌猛進(jìn)么？

應(yīng)該是很難了。

比如：阿里云的問題在于想用公有云的也就用了，沒用的估計(jì)也不會(huì)用。淘寶天貓一定程度上對京東、拼多多很難有效攻克，對抖音則因?yàn)槭橇髁肯亩撕鼙粍?dòng)。菜鳥、大文娛基本上都是缺乏變量的領(lǐng)域。國際數(shù)字商業(yè)倒是因人成事，很難說清。

總結(jié)特征的話就是長期相持。從這個(gè)角度看，俞永福說的“結(jié)硬寨、打呆仗”是對的。這種前提下就需要比微操，精細(xì)化運(yùn)營提高效率。

而越是“結(jié)硬寨、打呆仗”越需要戰(zhàn)略協(xié)同，而不能是你自己想干什么去干什么（科斯說的內(nèi)部交易成本低正對應(yīng)這種情形），釋放活性在相持的時(shí)候不解決核心問題。打呆賬越久就需要啟用一個(gè)正?；ヂ?lián)網(wǎng)企業(yè)不怎么用的指標(biāo)：人效，而提升人效其實(shí)需要各個(gè)層面回到精益的思路。與此同時(shí)越追求人效越需要共通的東西統(tǒng)一去做。彼得·圣吉在《第五項(xiàng)修煉》里舉了一個(gè)特別好玩的例子，他說：美國人拆完日本車后發(fā)現(xiàn)發(fā)動(dòng)機(jī)邊上的三個(gè)螺絲在日本人那里是三個(gè)一樣的螺絲，而在美國人這兒就是三個(gè)不一樣的螺絲，反向一追溯就發(fā)現(xiàn)沒有任何理由，就是因?yàn)槭侨锊煌娜俗龅?。越分散這種三種不同螺絲的情況就越多。

做個(gè)簡單總結(jié)，根據(jù)上面的分析似乎不管是從戰(zhàn)略還是微觀層面看似乎都是合勝于分，那未來呢？新技術(shù)比如人工智能會(huì)加持哪個(gè)方向？

三、未來站在哪一邊

未來趨勢就更清楚，人工智能越發(fā)展就越會(huì)出現(xiàn)超級中心節(jié)點(diǎn)。超級中心化的趨勢只可能愈演愈烈。

就像我們之前無法想象在全球GDP是100萬億美金的時(shí)候會(huì)出現(xiàn)市值2萬億的公司（蘋果等，過去的巨頭如IBM遠(yuǎn)遠(yuǎn)被拋開），未來的中心節(jié)點(diǎn)很可能比現(xiàn)在還大十倍。在過去這是充分?jǐn)?shù)字化的結(jié)果，數(shù)字化讓到達(dá)每個(gè)用戶的成本變得極低，同時(shí)提供了平臺(tái)模式這種增加用戶粘性的手段，在未來這種超級中心化的力量則很可能來自于人工智能。

我們拿OpenAI來想象下未來。假設(shè)智能會(huì)相對于現(xiàn)在的GPT4還有10倍提升，那會(huì)發(fā)生什么？

這會(huì)導(dǎo)致每個(gè)人都有一個(gè)深度使用的助理，其對個(gè)人的影響程度遠(yuǎn)超當(dāng)前的各種應(yīng)用，而會(huì)更像鋼鐵俠的戰(zhàn)甲和Jarvis，離了它你就不是你自己。

一旦到達(dá)這種程度，如果OpenAI做橫向展開，提供人與人的連接和Facebook進(jìn)行競爭，那誰會(huì)更有優(yōu)勢？答案是OpenAI，因?yàn)閷τ阡撹F俠別的東西的重要度加一起也不如Jarvis。

所以智能越發(fā)展，就越會(huì)為出現(xiàn)比現(xiàn)在公司規(guī)模再大十倍的中心節(jié)點(diǎn)貢獻(xiàn)力量。這不是純粹的想象，抖音等就是一個(gè)平臺(tái)支撐了短視頻、直播、帶貨等一系列功能，然后靠算法做支撐（雖然不能說是人工智能算法）。

四、回到對錯(cuò)

這樣一來，事情就變得很有意思，不管是從現(xiàn)狀還是趨勢看似乎都不支持分散，但阿里就這樣做了。那就必然有必須這么做的理由。我們因?yàn)樾畔⒌娜笔б膊⒉徽娴哪軌蛟u判阿里一眾高管的決策是對是錯(cuò)。而只能說這似乎與一般趨勢不符合。干反了。

確實(shí)也有無數(shù)因素讓這種決策合理，比如：

它失去了一種統(tǒng)一的力量。這種統(tǒng)一的力量可以是價(jià)值觀、可以是人、可以是其它別的什么。

不管如何，這看著不是一個(gè)面向未來的選擇。在過去我們可以尊重一放就活一抓就死的周期，但當(dāng)新的科技力量在重塑組織規(guī)則（新組織規(guī)則是什么這話題比阿里換帥還長）。這時(shí)候恰如從ERP到中臺(tái)，似乎應(yīng)該考慮怎么借助科技的力量向前，而不是單純地回到傳統(tǒng)，還是用純粹的組織方法解決問題。

五、小結(jié)

歷史很多時(shí)候會(huì)導(dǎo)致思維慣性，比如如果食物總不夠，那就會(huì)天生滋生零和博弈的思維。而我們之前所有的直覺、經(jīng)驗(yàn)是基于只有人才提供智能來確立的，所以在隱含的思維模型中其實(shí)沒有人工智能這個(gè)維度，這在有的時(shí)候其實(shí)是危險(xiǎn)的。從歷史中尋找答案和從科技上尋找答案，往往會(huì)導(dǎo)致非常不一樣的選擇。