Eileen 9月22日，阿里巴巴集团CEO吴泳铭在云栖大会主论坛谈AI时，再次用电力作参照。1882年，爱迪生在纽约珍珠街建电站，只能点亮400盏电灯，推广时还需免费赠送半年电力。今天的AI Coding或许也像那时的“电灯”，能帮人写代码、写报告，替代部分旧工作，但未来形态尚难看清。
电力进工厂后十多年，生产率并未立刻提升。早期工厂只是把蒸汽机换成大型电动机，中央传动轴和皮带齿轮仍在。直到小型电机能装到不同机器旁，工厂才重新设计设备、物流和工序，第二次工业革命才真正展开。今天企业也类似：模型已进入公司，但审批不会因模型升级自动缩短，部门边界不会因Token变便宜消失。一个岗位快十倍，可能只给下一环节带来加班和延期。
当天下午，云栖大会AI Native组织论坛继续讨论组织变革，这是阿里CPO和CIO首次共同讨论。阿里巴巴集团首席人才官蒋芳认为，AI Native组织是必然的进化方向，但不同企业反应不同。她总结，一号位懂AI并愿意动手、工作高度数据化、团队规模小、核心团队互信的企业更容易转型。而阿里有十几万员工，业务差异大，协作复杂，大量决策未完整进入数据链路，想先设计好未来组织再让全员切换，几乎不可能。
阿里云CIO蒋林泉的团队实践也印证了落差。2024年底，团队已大规模使用AI Coding工具，AI生码率越来越高，但真实需求的端到端交付没有显著变快。开发人员写代码只占约20%工作时间，其余用于沟通、设计、测试、Review、上线和运维。AI难处理的核心代码占比约30%甚至更少，却占资深人员80%的时间。年轻工程师用AI半天产出过去几天的代码，可能让Review骨干被大量平庸代码“DDoS”。若AI只提升吞吐，对端到端交付甚至会产生负价值。
