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      麥肯錫的2.5w名數字員工,被Kimi給開源了?

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      阿里、DeepSeek、Kimi,三件事連著發生,只用了不到 7 天。這可能不是巧合,是 AI 圈在同時在“轉向”,而且轉得很急。

      很多人還在糾結“哪個模型更聰明”,但真正的變化是:AI 不再是問答助手,開始學會像公司一樣干活了。

      三家同時變招,AI 正在集體換賽道

      在這三家公司中,Kimi算是近期最出圈的一個,甚至從國內火到了海外。1月27日,Kimi 發布并開源了 Kimi K2.5,不僅登上X熱搜榜,在大模型競技場的編程領域也拿下開源第一的地位。乍一看,好像又是一次模型升級,但仔細看會發現有點不對勁。



      Kimi這次幾乎不講模型有多大,而是反復講:“能干多少活”。

      從氣質來看,Kimi正在走一條不同于其他國產AI的道路——不卷應用,卷生產力。看起來,越來越像中國版的Anthropic了。



      而且這個時間點很敏感,不是巧合,而是AI大廠的集體轉向:

      阿里:Qwen回歸閉源,試圖打造行業生態
      DeepSeek:用 Qwen 做 OCR 2,走的是工程路線。
      而Kimi:專注生產力模型的開源,大力押注Agent

      這說明從2026年起,AI正式進入“下半場”,誰能找到新的AI落地場景,誰就贏。

      麥肯錫已經給出答案:Agent 正在變成“員工”

      如果你覺得AI和生產力還離得太遠,那我們看看頂級咨詢公司在干什么。



      (圖中麥肯錫公司全球總裁鮑勃·斯滕菲爾斯(Bob Sternfels))

      麥肯錫全球總裁說:公司內部已部署 2.5 萬名“數字員工”,預計到 2026 年底,人類與 AI 員工比例將達到 1:1。

      現在的麥肯錫規模 6萬人,但你仔細一看數據會嚇一跳——其中只有 4 萬是真人,剩下的 2.5 萬個全是“AI Agent”。去年,這些 AI 幫麥肯錫節省了 150 萬個小時工時——相當于 700 多名頂級顧問不吃不喝干一整年。

      更狠的是,麥肯錫的目標是到今年年底,實現 1:1 的人機配比。換句話說:你未來看到的咨詢報告,很可能一半不是人寫的。

      AI時代的工業革命,可能從此開啟

      回到國內,這次 Kimi K2.5 的發布,最重要的信號來自他們推出一個新功能:Agent集群。

      什么是Agent 集群?說白了就是一個AI兵團。你不用再花時間和AI對話了,只用給一個目標,AI會自己拆任務,并現場分身成不同的崗位角色、并行推進,像一支真正的“員工團隊”一樣把事情做完。

      提到Agent,可能不少人都知道Manus,但這個Agent集群不一樣,它不是一個,而是一群。

      第一:AI開始領導AI干活了

      在 Kimi K2.5 里,Agent 集群能自主創建100個分身,并自主進行分工協作。這個分工和執行情況,像極了人類員工的工作流程。

      如下圖所示:
      優伶負責閱讀文獻
      陸欽負責創造子代理和提取文件信息
      陸薇負責讀取其他文獻。



      第二:不是提線木偶,都是現場決策

      傳統的 Agent,本質還是腳本,會根據提前寫好的工作流來執行。

      但Agent集群完全不同了,這些角色不是你提前指定的,而是 AI 根據目標即時生成的。

      這意味著,Agent不再是流水線工種,而是有“思想”的團隊。



      第三:群體智商涌現

      人類的工作情況是:做一點,發現問題,然后調整,再推進工作。

      在我的實測下,Agent集群竟然擁有了這種“非線性工作”的思維。

      每一個Agent都有自己的判斷標準,在執行過程中,他們會停下來思考、討論,再繼續推進,最終交付了更高質量的文件。

      這讓我想到,人類文明的每一次進步,都源自組織協作能力的大幅提升。

      而在眼見的將來里,AI可能也會從高智商的個體,轉變為能夠大規模協作的AI集群。



      這不是危言聳聽,這些崗位會被重構

      Kimi 2.5的“Agent集群”這種路線一旦跑通,將對許多行業帶來前所未有的影響。這絕不是取代某個崗位,而是讓“低效人力密集型工作”徹底失去存在的意義。



      (1)咨詢行業:過去需要10個分析師一周完成的市場調研,現在K2.5的100個Agent一天就能搞定,且數據更全、分析更深。
      (2)客服行業:Agent集群可同時處理1000個客戶咨詢,且能根據問題類型自動分配“情感安撫Agent”“技術解答Agent”“投訴處理Agent”,效率是人類的100倍。
      (3)教育行業:老師批改作業、生成教案的重復勞動,將被K2.5的“教學Agent團隊”取代,甚至能根據學生表現動態調整教學方案。
      (4)設計行業:K2.5的視覺編程能力,讓“設計師+程序員”的協作模式過時。未來,客戶可能直接用自然語言描述需求,AI團隊自動生成可用的網頁/APP。

      對個體和中小企業來說,則意味著技能平權。過去請不起的“市場調研、數據分析、商業計劃書”,現在一個AI團隊全搞定,老板自己就能做決策。

      這不是工具升級,是勞動方式變了

      第一波AI出來的時候,催生了許多一個人的公司,一個人就能寫文章、做視頻、做圖片。但那個階段,本質上還是一個人在干活。

      而今年,這種現象可能會開始轉變。Agent集群出現后,你只用定目標、控制大方向,剩下的全部交給AI團隊。

      從一個人公司進化到了:一個人指揮千軍萬馬。

      這種變化,已經在許多行業里悄悄發生:
      (1)影視行業: 許多影視公司以前它的劇本創作和視頻分析需要大量人工去翻閱、標記,現在用AI接入劇本生產線,節約的大量人工成本。
      (2)跨境電商:很多頭部賣家利用Agent,一個人能管幾百個店鋪,還可以扒競品視頻和營銷網頁。
      (3)頂級咨詢公司(像麥肯錫、普華永道等):用Agent和人類員工協作調研和撰寫報告

      也許未來,最值錢的,不是你會干多少活,而是你能指揮多少“智能體”。

      過去 5 年,我們一直在問:AI 會不會取代人?但 Kimi 給出的答案是:它不是取代人,而是在賦能個體。



      AI 的上半場,比的是誰更聰明;下半場,比的是誰更會干活。

      當一個普通人,也能隨手調動一支AI團隊時,被終結的不是人,而是低效的勞動方式。




      盧松松是一位自媒體人、短視頻博主。也是創業者必看的賬號,關注草根創業圈、科技互聯網、自媒體和短視頻行業。感謝您的關注!

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