组织资本：怎样让 1 + 1 > 2

本讲将探讨如何让一群优秀的人组成一家卓越的公司。你可能认为只要聚集顶尖人才便可大展宏图，实则不然。咱们先看一个正在上演的故事。

2025 年夏天，随着自家的大模型表现不及预期，Meta 面临从 AI 第一集团掉队的局面。扎克伯格再也坐不住了，直接导演了一出昂贵的人才版《复仇者联盟》。他先是花 143 亿美元投资 Scale AI，把其创始人亚历山大·王（Alexandr Wang）请来执掌新成立的“超级智能实验室（Superintelligence Labs）”，又从 OpenAI、Google DeepMind、Anthropic 重金挖了几十个研发主力，开出的待遇有的据说高到四年三亿美元，比 NBA 当红球星都高 [1]。

你或许会问，一个如此巨星云集、资金算力数据兼备的团队，即便不能立刻登顶，也该重返第一梯队了吧？

然而事实并非如此。这个全明星团队成立才两个月，就走了八个人，有人甚至不到一个月就掉头回了 OpenAI [2]……现在过去了一年才好不容易发布一个模型，却仍排不进与 GPT、Claude 同台的第一梯队。

这并非孤例。截至本文撰写之时（2026 年 6 月），Google 的模型也比 OpenAI 和 Anthropic 落后半个到一个身位了。硅谷的其他大厂，像苹果、亚马逊，包括微软，都早已脱离第一集团。

创立公司并非简单的化学反应，将人才、资金、GPU等资源堆砌起来，并不能自动催生出顶尖产品。1 + 1 不一定等于 2，它可以大于 2，也很容易小于 2。

本讲的思考工具是“组织资本”（organization capital）：如果说人力资本附着于个体，那么组织资本则根植于人际协作之间。

组织资本的定义与价值 #

“组织资本”这个概念是美国经济学家爱德华·普雷斯科特（Edward C. Prescott）和迈克尔·维舍尔（Michael Visscher）在 1980 年提出来的 [3]。他们的洞见在于：一个高效运转的公司，会自然而然地积累一笔无法从外部购买的专属资产——关于谁擅长何事、谁与谁配合最佳、何种任务交由谁最可靠的宝贵信息。这笔信息便是公司的组织资本——它并非由任何个体带来，而是团队在长期协作中逐步生长而成，专属于公司，而不归于任何个人名下。

团队竞争力的秘密就在这里。

加州法律禁止竞业协议。即便你是核心技术骨干，也可以自由跳槽至竞争对手处。你或许能带走理论知识、研究品味、个人声望乃至人脉，但你无法带走原公司的协作惯例、评测体系、失败档案、用户反馈、内部工具，更无法带走团队长期磨合出的默契。

正是组织资本的存在，使得优秀个体一旦脱离原有团队，其表现往往不如预期。

比如一篇 2006 年发表的论文专门研究了心脏外科医生 [4]。按理说做手术是一种高度个人化的技能，可是这个研究发现，那些在自己原本所在的医院做手术非常成功、病人存活率很高的医生，一旦跳槽去了另一家医院，他们的手术存活率就会下降。我们只能说，医生带走的是自己的双手，却带不走手术室的配合。

还有一篇 2008 年的论文发现 [5]，华尔街的明星证券分析师，一旦跳槽，业绩往往立刻下滑，而且能连着好几年缓不过来；但要是他带着原班人马一起走，或者跳进一家组织能力更强的公司，下滑就轻得多。

红花还得绿叶配，明星必须有团队，组织能力不等于个体能力之和。

组织资本，即一家公司通过长期协同所积累的、将分散于众多成员的知识转化为共同判断、共同产品和可重复行动的专属能力。

知识流动：构建组织资本的关键 #

那这个能力从何而来呢？是老板的高明指挥吗？是明星的榜样作用吗？是写在手册里的流程吗？

1998 年，英国管理学者珍妮·纳哈皮特（Janine Nahapiet）和印度裔管理学者苏曼特拉·戈沙尔（Sumantra Ghoshal）的一篇论文提出，组织资本的好坏，关键在于你这个公司是怎么让知识流动的 [6]。

他们将组织的知识流动拆解为认知、结构和关系三个维度——

“认知资本（cognitive capital）”，指个体头脑中分散的知识能否通过共同语言、共同标准和共同问题意识得以整合，进而形成相互理解；

“结构资本（structural capital）”，指正确的人是否被有效地连接起来，以确保在需要特定知识时能够迅速找到相关人员；

“关系资本（relational capital）”，则指成员之间的关系是否足够安全与信任，以促使大家勇于表达真实信息。

将公司信息比作足球，那么领导者便如同球队主教练：你所经营的不仅是一张首发名单，更是人才与人才之间产生的乘法效应。

认知资本：协调团队多样性 #

认知资本的关键是协调多样性。

我们曾探讨过控制论中的“好调节器定理”，即系统的良好调节器必须是该系统的一个模型。简而言之，若要有效控制某物，你至少需具备与其相匹配的复杂性。好调节器定理的提出者之一，W·罗斯·阿什比（W. Ross Ashby），还有一个类似的理论，叫“必要多样性定律（law of requisite variety）”[7]：要对付一个复杂多变的外部世界，你内部就得有足够匹配的多样性。

因此，一家公司需要拥有多元化的人才，他们最好来自不同领域，能够提供独特视角，每个人持有独立见解，方能集思广益，发挥群体智慧。你不能说市场上有 100 种情况，你的管理团队却只知道“加人”和“加班”这两招。

然而，多样性并非简单地将一群背景各异的聪明人聚集起来即可，关键在于有效的协调。

研究员关心模型能力，工程师关心系统稳定，产品经理关心用户体验，销售关心实际订单，安全团队关心别出事上新闻……大家都是对的，可是如果彼此听不懂对方在说什么，多样性就成了噪音，组织就成了菜市场。

未曾管理过大型项目的人，或许难以深刻理解协调问题的严重性。比如你手下有两个部门。你说“我们要重视产品质量”，大家都说好——结果一个部门理解的质量是指可靠性，另一个部门还以为你的意思是用户体验。你说“尽快上线”，一个理解成“这周就发”，一个理解成“成熟了立刻发”……

这其实就是为什么 1999 年 NASA 的火星气候探测器任务失败——洛克希德的团队算推进器点火的冲量（impulse）用的是英制，NASA 这边还以为是公制……结果是探测器在火星大气层中解体焚毁 [8]。

有效的认知资本并非要求所有成员意见一致，而是要求团队在语言、标准和问题意识上保持统一，确保彼此的“坐标系”完全对齐。领导者最重要的权力在于设定议程，明确标准、边界与优先级。你必须要求团队在以下三个核心问题上达成共识——

1. 我们究竟在解决什么问题？
2. 什么才算好产品？
3. 当质量、速度、成本和风险冲突时，哪个优先？

这如同驾驭一群AI协同工作，领导者的主要职责在于清晰地阐明指令。管理认知资本的有效方法，是将抽象概念具体化——你说“用户第一”，那就得在一次赶工发布里说清楚：为了用户，到底是该延迟上线，还是先上线再补救；你说“追求卓越”，就得讲明白：哪种缺陷绝不容忍，哪种缺陷可以留给下一版……

至于具体执行方式，各位专家可以有各自的见解，我们可以深入探讨——但“做什么”、“做到何种程度”，以及“为达成目标我们宁可牺牲什么”，则必须达成共识。

结构资本：构建高效的“专长地图” #

结构资本的关键是任何人有问题都知道该找谁。

一个技术服务人员在客户前线发现了产品的重大问题，他能不能直接找到产品负责人？一个工程师察觉训练数据异常，是不是得先写报告、报主管、等周会，再由主管去通知另一个主管？要提高生产力，必须确保知识能够快速流动。

优秀的组织不可能要求每个人都精通一切，但每个成员都应清楚谁掌握着何种知识、谁在哪个领域判断最可靠、以及遇到哪类异常情况时应向谁求助。为此你需要有一套“专长地图”，学术上叫“交易记忆系统（transactive memory system）”[9]，用来储存知识的“地址”。它可能存在于飞书、钉钉、知识库和项目文档里，但更多的是存在于人的脑子里，存在于人与人的互动习惯里。

这张“地图”正是在团队配合中逐渐形成的。

2005 年的一篇论文，专门研究了医院里的关节置换手术团队 [10]。研究者把“经验”拆成三份，分开来算：主刀医生个人做过多少台手术、整个医院做过多少台、还有这一组人“凑在一起”做过多少台。结果发现，哪怕医生本人是老手、医院也是大医院，只要这一组人没在一起配合够，开刀照样磕磕绊绊。

唯有“一起协作过”，方能培育出这张专长地图。初期，团队成员都在摸索谁擅长何事、谁的判断在哪个环节最可靠、以及一旦出现偏差第一时间应寻求谁的帮助。长到最后，就成了一种不用开口的默契：我知道你擅长开路、却容易忽略收尾，收尾我替你盯着；你知道我嘴上说“问题不大”、其实心里在掂量风险有多大；而我手还没伸出去，你已经把下一件器械递到了我掌心。

关系资本：营造团队心理安全 #

关系资本的关键，则是团队心理安全。

我们此前在探讨“安全感”时曾专门提及此话题。心理安全是优秀团队的首要共同基因，因为它能促使团队成员勇于表达。

一个工程师发现项目有重大缺陷，可说出来就要得罪负责人；一个年轻研究员冒出个奇怪的猜想，又怕被当成无知；一个中层判断战略方向不对，但公开反对老板，就意味着他“不够坚定”。这正是缺乏心理安全的典型表现。

“团队心理安全”这一概念的提出者，正是我们前面提及的艾米·埃德蒙森（Amy C. Edmondson）[11]。那还是上世纪九十年代，埃德蒙森在哈佛读博，被派去研究医院里护士给错药、发错剂量这类差错。她原本设想，一个管理得当、氛围好、护士长有领导力的小组，犯的错应该更少……结果发现不是。

她对比了两套互相独立的数据——一套是各个护理小组的差错记录，另一套是请人给这些小组的团队质量和领导力打的分——得到一个反直觉的发现：关系越好、领导越强的小组，差错记录不是更少，而是更多。

难道是这些团队管理松懈，导致成员懈怠吗？并非如此。

埃德蒙森没有停留在表面的统计上，她专门雇了个人下到病房里蹲点，又一个一个访谈，才把真相挖出来：好团队的护士，并不是手更笨、错更多，而是更敢把错误说出来——所以他们的差错记录才更多！那些气氛压抑的小组里出错就要挨训、要追责，护士的本能就是赶紧把错误盖住，往往根本就不会留下记录。

因此，如果你在团队中听不到坏消息，反而应当感到警惕。你的团队正在向你隐瞒真相。其实坏消息是系统的日常，一个健康的团队怎么能没有坏消息呢？

硅谷实证：新兴巨头与传统大厂的组织差异 #

过去一两年间，我曾与OpenAI和Anthropic的几位一线研发人员进行过私下交流。他们分享的一些洞见，恰好印证了本讲所阐述的理论。

我好几次问他们：“你们公司的护城河是什么？”他们不约而同地说是研究氛围。

最能说明问题的一点是，即便是一名年轻的新人，只要在研究中发现有价值的洞察，其成果也能迅速被吸收到公司的大模型产品之中。而在硅谷大厂，比如 Google，这几乎是不可能的——你得层层上报，很有可能根本就到不了一线。

这两家公司——以及硅谷众多新兴科技公司——的日常业务几乎都通过名为Slack的办公软件进行，其功能约等同于中国的飞书。领导发布任务、员工认领任务、交付任务和各种内部通讯，全都用 Slack。你可以让你的 AI 替你读 Slack，替你发 Slack，替你给 Slack 提交工作报告。从 Slack 上每个人都可以知道其他人在做什么，也都知道有问题该找谁。

对比之下，在 Google，你要想给你们团队以外的一个工程师安排一个什么任务，就得跟他和他的直属领导约个时间坐下来，开个正式会议，要走各种程序，可以说十分麻烦。

一位研发人员甚至向我坦言，相较于与Google L5（资深工程师职级）以下的工程师对接，他宁愿直接将任务交给AI——而在Anthropic，他从未有过这种沟通不畅的困扰。

这不就是认知资本、结构资本和关系资本吗？

提升组织资本的有效策略 #

或许，大型企业确实不适合进行高密度研发工作。对于大模型这类需要频繁迭代的项目，拥有一个精简高效的团队至关重要。

提升组织资本的有效方法，并非依赖思想教育或团队建设活动，而是如同我们此前所述，通过共同作战，尤其是进行高质量的复盘。有研究发现设计得当的复盘平均能把团队绩效提高约四分之一 [12]。但复盘不是领导点评手下，而是大家一起问四个问题：原本准备发生什么？实际发生了什么？为什么有差异？下一轮改什么？——复盘不是为失败找替罪羊，而是把一次经历，变成整个组织的记忆。

由此可见，一个优秀的组织需要一个稳定的、经过艰苦磨合形成协作能力的核心团队，避免频繁的人员变动。

然而，组织人员也并非一成不变才是最佳状态。特别是对于研发团队，有研究发现 [13]，一支队伍共事太久，成员就会越来越和内外部的关键信息源隔绝，技术绩效也就跟着往下掉。

因此，你既需要一个稳定的“骨架”，也需要一个流动“前沿”来保持活力和开放性。

结语 #

总而言之，领导力并非亲自成为公司中最强大的大脑；领导力在于创造一个场域，让众多大脑得以组合成一个更为宏大的智能体。

组织拥有其独特的智慧。1 + 1 > 2，是人类文明的基础。

注释

[1] Hugh Langley and Pranav Dixit, “Read Mark Zuckerberg’s Memo Explaining What Alexandr Wang Will Be Running at Meta,” Business Insider, June 30, 2025.

[2] Hayden Field, “What’s Really Happening with the Hires at Meta Superintelligence Labs,” The Verge, August 29, 2025.

[3] Edward C. Prescott and Michael Visscher, “Organization Capital,” Journal of Political Economy 88, no. 3 (1980): 446–461.

[4] Robert S. Huckman and Gary P. Pisano, “The Firm Specificity of Individual Performance: Evidence from Cardiac Surgery,” Management Science 52, no. 4 (2006): 473–488.

[5] Boris Groysberg, Linda-Eling Lee, and Ashish Nanda, “Can They Take It with Them? The Portability of Star Knowledge Workers’ Performance,” Management Science 54, no. 7 (2008): 1213–1230.

[6] Janine Nahapiet and Sumantra Ghoshal, “Social Capital, Intellectual Capital, and the Organizational Advantage,” Academy of Management Review 23, no. 2 (1998): 242–266. 注意这篇论文的用词是“社会资本”，但在我看来就是“组织资本”，只是不同学者的命名方式不同。

[7] W. Ross Ashby, An Introduction to Cybernetics. London: Chapman & Hall, 1956.

[8] NASA, Mars Climate Orbiter Mishap Investigation Board, Phase I Report, November 10, 1999.

[9] Yuqing Ren and Linda Argote, “Transactive Memory Systems 1985–2010: An Integrative Framework,” Academy of Management Annals 5, no. 1 (2011): 189–230.

[10] Ray Reagans, Linda Argote, and Daria Brooks, “Individual Experience and Experience Working Together: Predicting Learning Rates from Knowing Who Knows What and Knowing How to Work Together”, Management Science 51, no. 6 (2005): 869–881.

[11] Amy C. Edmondson, “Psychological Safety and Learning Behavior in Work Teams,” Administrative Science Quarterly 44, no. 2 (1999): 350–383；另见 Edmondson, “Learning from Mistakes Is Easier Said Than Done,” Journal of Applied Behavioral Science 32, no. 1 (1996): 5–28.

[12] Scott I. Tannenbaum and Christopher P. Cerasoli, “Do Team and Individual Debriefs Enhance Performance? A Meta-Analysis,” Human Factors 55, no. 1 (2013): 231–245.

[13] Ralph Katz, “The Effects of Group Longevity on Project Communication and Performance,” Administrative Science Quarterly 27, no. 1 (1982): 81–104.