互联网大厂曾以“连接一切”“效率至上”“普惠赋能”的叙事，将自己塑造成数字时代的普罗米修斯。但生成式AI的降临，撬动了这套解释系统——算力、模型与自动化指向的更多是控制、替代与集中，而非开放与平等。作者从组织叙事转向个体处境，借斯蒂格勒的“无产阶级化”和维纳“人有人的用处”的命题，指出大厂神话的祛魅恰恰是重新锚定人之价值的契机。当计算归于机器，不可计算的伦理直觉与意义追问，才是人无法让渡的栖居之地。
本文原载于《读书》2026年8期新刊，授权虎嗅转载，更多文章，可订阅购买《读书》杂志或关注微信公众号： 读书杂志 ，作者：冯韶文，原文标题：《<读书>首发 | 冯韶文：AI为何会让互联网大厂的叙事“塌方”》，题图来自：AI生成
回望过去十几年，中国的互联网大厂不仅仅是商业巨头，它们更像是一种当代的平台社会“神话”。我们也曾经共享着一套宏大的叙事，坚信互联网公司扮演着如普罗米修斯一般的角色。在这个故事里，互联网大厂用信息的火种，通过光纤和服务器，将其分发给大地上的每一个人。那时的“大厂人”，无论是写代码的工程师还是市场公关的从业者，都拥有一种天真的历史优越感。我们相信自己在通过“连接一切”来抹平世界的沟壑，在编织一张名为“为用户创造价值”的平台之网。
但AI的出现撬动的正是这套解释系统。模型、算力、数据和自动化工作流不再天然指向开放与普惠，它们更容易指向控制、替代、集中和责任风险。真正的问题已经变成：互联网大厂还能不能说服社会、员工和自己，它代表的仍是一种值得相信的未来？
“曾经的时代叙事”是什么
过去很长一段时间，互联网大厂的故事都讲得很顺，即便有问题，也会有一种不需要被说服的“错而有理”。我们每天打开手机，就在替它这种“叙事正确”做证——付款变快了，买东西变快了，叫车变快了，找人也变快了。很多过去要跑腿、要排队、要找关系的事，变成了一个按钮。那种体验很直接，世界好像被重新整理了一遍。
所以在“互联网+”时代的语境里，大厂的自我叙事其实很清楚，也很有感染力。不仅是单一的商业传奇故事，也是一整套数字时代造福和成功学语言。它把自己的扩张说成一种“基础建设”，把自己的产品说成一种“公共服务”，把自己的增长说成一种“社会效率革命”。
回溯来看，这套叙事大概有三层。第一层是“连接一切”。连接人，连接信息，连接市场，连接城市。它把自己描绘成新的道路系统。路修好了，人就会流动，货就会流动，机会就会流动。你很难反驳它，因为你确实在路上。你确实因此变得更方便。
第二层是“效率至上”。效率不仅是公司内部的效率，也是一种社会效率。它把自己放在“减少摩擦”的位置上：减少信息不对称，减少交易成本，减少中间环节。你甚至能在很多普通人的表达里听到这种逻辑：“它虽然赚钱，但它让生活变简单了。”这句话很关键。它让利润显得合理，也让平台的规模显得必要。
第三层是“普惠赋能”。在“互联网+”时代，技术普惠是那几年最强的“道德神圣化”的词汇。它暗示的是，技术不仅服务一线城市和白领，也能把机会带给更边缘的地方。一个小店能做电商，一个个体户能做直播，一个县城也能接入全国大市场。当然我们可以质疑其中的滤镜，但“普惠”让大厂拥有了一种公共性的外衣。它让大厂看起来不像资本，反而像现代化的一部分。
三层叙事叠在一起，就形成了互联网大厂最核心的时代角色——“现代化的引擎”。这也让这些大厂在“互联网+”时代不是普通企业，而像一种时代成就的推进器，进而让很多人相信，只要技术继续向前，生活就会更好，只要平台继续扩张，社会就会更高效。
但也正因为这套叙事太顺，也就带来一个隐含的，直到现在才被暴露的新问题：技术带来的新增价值，足够覆盖它制造的新熵。只要“变好”还在发生，这种冗余问题就可以被解释成代价、阵痛、阶段性……这也就是为什么在AI爆发前夜的那几年，大厂最擅长的不是解决所有问题，而是让问题显得“仍在路上”，以“迭代”和“小步快跑”“海量有损”的名义做着击鼓传花，步步拖延，越滚越大。
AI为何会让大厂叙事“塌方”
进入AI时代后，很多曾经辉煌的互联网大厂突然发现，自己不再是那个高高在上的观察者。曾经被视为工具的算法，开始展现出不可控的“涌现”特质；人们不再确切知道模型为什么输出这段代码，也不确切知道它何时会产生幻觉。过去的大厂依靠“网络效应”建立护城河，连接的人越多，壁垒越高。但在《浪潮将至》所描绘的未来中，人工智能的生成能力正在削弱这种连接壁垒。如果说“互联网+”时代的大厂像一台讲故事的叙事机器，那么AI时代的大厂更像一座工厂：它的中心不再只是平台、流量和增长，而是模型、算力、数据、芯片与供应链。也正因此，它越来越难再用“连接让世界更好”这一句话，把过去的故事说圆。
《浪潮将至》中译本封面（来源：douban.com）
这种叙事的塌方首先发生在“普惠赋能”上。互联网时代的普惠是一种轻盈的普惠。从传媒经济学角度看，大厂把一个APP做到全国可用，边际成本下降得很快。流量多了，服务自然就会更便宜。针对于此，大厂可以把自己讲成“基础设施”，还带一点理想主义——更多人被接入，更小的生意被看见，更多的机会被打开。
然而，事实已经逐渐证明，AI的普惠并非这种逻辑。AI的底层更像高门槛的工业体系：算力像电，数据像矿，模型像大型设备。它的成本结构、资源结构、供应链结构都更重且更集中。
叙事塌方接着发生在它一直标榜的“未来感”上。以控制论为基座的AI让技术的主旋律从“创新”转成了“控制”。一旦提到“控制”对任何人和组织都很难用浪漫方式来描述。大模型带来的风险并非互联网时代那种“内容失范”“流量成瘾”式的社会后果，而是更实在的系统风险：安全、偏见、失控、合规、泄露、责任归属。
美国数学家诺伯特·维纳（Norbert Wiener），于1948年正式创立“控制论”，核心思想在于将机器与有机体置于同一概念体系下，研究系统如何通过信息流动与反馈调节来实现其目标（来源：britannica.com）
而在这样的逻辑范式转换下，曾经的互联网大厂越来越像一个治理系统：它要划边界，要分权限，要做伦理评估。它像在不断回答一个问题：这东西会不会跑偏？会不会伤人？会不会引发不可逆的后果？如二〇二三年二月，Google Bard（Gemini的前身）宣传视频里出现事实性错误，引发市场对Google“被微软追上/被迫仓促应战”的观感，股价与市值受挫。这足以说明，当大厂想用“AI代表未来”续写神话时，最怕的就是曾引以为傲的惊艳叙事一上来就成为不可信的源头——新叙事还没立住，先在公众面前露出“这也会胡说”的裂缝。
这也是为何《浪潮将至》里“containment”（围控/遏制）会变成关键词。在作者穆斯塔法·苏莱曼（Mustafa Suleyman）的表述里，问题早已非“能不能用”，而是“能不能被控制”，甚至需要政府许可和规则把技术锁在可承受的范围内。当一个行业的自我叙事从“开拓”变成“控制”，大厂也就很难继续把自己讲成“天不怕地不怕的梦想的少年”，它更像“握着钥匙的管理员”。
叙事塌方最深化的一层，是“人的位置”变了。
如果说大厂组织的危机是权力的流失，那么对于身处其中的个体——那些年薪百万的互联网精英们而言，AI时代带来的是一种“斯蒂格勒式”的悲剧。
法国技术哲学家贝尔纳·斯蒂格勒在《技术与时间》中提出了一个概念：“无产阶级化”（Proletarianization）。斯蒂格勒定义的“无产阶级化”，并非是所谓的经济贫困，而是指“知识的丧失”（loss of savoir-faire）。他认为，工业革命通过机器将工人的体能技艺“外化”了，使得工人不再拥有手艺，只能出卖纯粹的劳动力。
在很长一段时间里，互联网大厂的白领精英们认为自己是免疫于这种“无产阶级化”的。我们拥有复杂的认知技艺：无论是架构设计、产品逻辑，还是危机公关的微妙措辞，这些都被视为不可替代的“脑力劳动”。
然而，生成式AI的出现，正在残酷地证伪这种优越感。当我们看到ChatGPT能够瞬间生成一段逻辑严密的代码，或者Gemini能够在几分钟内写出一份足以应对媒体诘问的公关声明时，我们不得不承认：认知的技艺正在被大规模地“外化”进模型之中。这才是大厂人焦虑的根源。
在AI介入工作流之后，大厂管理者也面临一种尴尬的“认知被架空”。以前，一个大厂中层的价值在于他拥有下属所不具备的经验判断；现在，当一个微调过的垂直模型在判断力上超越了人类专家时，这个“人”的存在价值就被悬置了。为了掩饰这种悬置，大厂内部涌现出了大量的“表演性工作”。召开更多的会议来讨论AI生成的方案，用更精美的PPT来包装AI产出的数据。赵汀阳在《人工智能的神话或悲歌》中曾发问：如果人工智能在智力上构成了对人类的“本体论溢出”，那么人类作为主体的位置在哪里？在大厂内部，这个问题变得异常具体而残酷：当我的经验、我的判断，甚至我的灵感，都可以被我亲手训练的数据集所覆盖时，我还是这个系统的创造者吗？
赵汀阳《人工智能的神话或悲歌》封面（来源：douban.com）
这是一种极其危险的倒置。在海德格尔看来，技术本应是人通向解蔽真理的路径，但在今天的互联网大厂，技术成为“基座”的主人，而人——那些曾经意气风发的互联网大厂精英——则变成了维持这个“算法黑箱”运转的、可被随时替换的“燃料”。
当“降本增效”成为唯一的正确，大厂终于撕下了温情脉脉的面纱。它不再许诺通过连接带来平等，而是赤裸裸地展示了技术的冷酷逻辑：凡是不能被算法优化的，都是多余的；凡是不能被数据量化的，都是可疑的。
在这个意义上，AI时代的到来，并没有让大厂变得更像“人”，反而让它彻底变成了一台冷酷的机器。而在其中的员工，正逐渐失去作为“人”的痛感，只剩下了作为“零件”的疲惫。
要“视人为人”，更要审视“人有人的用处”
行文至此，我们在讨论“互联网大厂叙事塌方”时，这种焦虑本质上仍然是组织视角的，甚至带有某种资本和管理层的惋惜。但如果我们把目光从高耸的写字楼移开，回到具体的办公桌前，这套宏大叙事的解体，或许并非最值得哀悼的事情。或者说，在轰轰烈烈的AI转型期，大厂神话的祛魅只是表象，真正紧迫且关乎每一个从业者命运的核心命题，是我们需要重新回答诺伯特·维纳（Norbert Wiener）在七十多年前提出的那个振聋发聩的问题：在高度自动化的机器时代，什么是“人有人的用处”？
《人有人的用处》（The Human Use Of Human Beings: Cybernetics And Society）1950年版封面（来源：monoskop.org）
作为控制论的奠基人，维纳在一九五〇年出版的《人有人的用处》中，早早预言了今天大厂内部的生存困境。维纳的深刻之处在于，他没有将机器视为人类的绝对对立面，而将人和机器都视作抵抗世界“熵增”（无序与沉寂）的信息处理系统。但他提出了一个严厉的警告：如果我们把人类安排在那些无法发挥其全部认知、道德和创造力潜能的岗位上，让他们像齿轮一样去执行机械的、确定性的指令，这不仅是对人力资源的浪费，更是对人类尊严的根本性贬低。
回望过去的“互联网+”时代，大厂那套“连接一切”的叙事，恰恰在无意间完成了这种贬低。在这套追求极致效率和ROI（投资回报率）的商业机器里，数以十万乃至百万计的高学历大厂员工，在某种程度上被异化成了高阶的“生物API”（API，应用程序编程接口）。代码的搬运、数据的清洗、无休止的对齐会议、精细到小数点后两位的A/B测试……这些工作虽然披着“改变世界”的华丽外衣，其本质却是在执行算法和系统的意志。
在技术尚未出现如此大规模跃迁时，大厂的宏大叙事提供了一种精神麻醉剂，让身处其中的人误以为自己是系统的缔造者，而掩盖了他们正在被系统当作“计算节点”来残酷折旧的现实。
而今天生成式AI的强势介入，如同揭开了那件“皇帝的新衣”。大模型不仅接管了底层的代码生成和文案撰写，甚至开始蚕食中层的策略分析和逻辑梳理。当大厂人引以为傲的“脑力劳动”被证明可以被算力以极低的边际成本大规模替代时，叙事的塌方就成了必然。然而，从维纳的控制论视角来看，这恰恰是一次解放的契机。机器终于把原本就属于机器的、机械的、基于概率统计的计算工作拿了回去。
如果机器负责了“计算”，那么留给人的，就是那些“不可计算”的领域。维纳反复强调，人类区别于机器的最伟大之处，在于我们拥有“目的性”（teleology）和在不确定性中建立秩序的能力。AI可以基于过往的百亿语料生成一篇逻辑自洽的公关稿，但它无法在危机爆发的瞬间，基于对公序良俗的直觉和对受害者处境的悲悯，做出那个“不合乎短期商业利益但合乎道德”的决断；大模型可以穷尽所有的产品交互排列组合，但它无法像真正优秀的产品经理那样，从日常生活的微小痛点中，捕捉到那份不合逻辑却直指人心的情感需求。
因此，在AI重塑一切的当下，大厂人最不需要去执念的，就是公司那套旧叙事该如何缝补。我们真正应该关注的，是如何在日常的原子化工作中，重新锚定作为“人”的绝对价值。正如维纳所启示的，人之所以为人，不在于我们能像海绵一样处理海量信息，或者因为我们能像机器一样精准执行任务。人的用处，在于我们能够承担责任，在于我们具备感受痛苦与共情的能力，在于我们能够在算法的黑箱之外，提出那个关乎意义的“为什么”。
这意味着一种深度的觉醒。互联网叙事的倒塌，实际上是把定义个人价值的权力，从庞大的组织结构手里，重新交还给了个体。当我们不再需要依附于一个名为“大厂”的利维坦来确认自己的时代站位时，我们才终于有机会直面技术浪潮，重新学习如何像一个真正的人那样思考与栖居。
叙事在哪里，人的位置就该在哪里
海德格尔在晚年的演讲《泰然任之》中，给出了另一种可能：“沉思思维”。这并非要求我们像卢德分子一样去砸毁服务器，或者逃离北上广深去深山隐居。海德格尔所说的“泰然任之”，是对技术持有的一份“既是又不是”的态度：我们利用技术系统工作，但我们拒绝让技术系统定义我们的本质。
这意味着一种职业伦理的根本转向：从追求“更快的计算”，转向追求“更深的理解”。当AI可以秒生成一万字的代码或文案时，“判断”便取代了“生产”，成为最稀缺的资源。在这个充斥着自动生成的廉价内容的世界里，唯有那些包含了人类伦理抉择、审美直觉和价值承担的“沉思”，才具有不可替代的价值。
贝尔纳·斯蒂格勒在《技术与时间》中也留给我们一种行动指南。斯蒂格勒认为，宇宙的趋势是熵增（无序和均质化），而生命和技术（作为药的解毒一面）的使命是“逆熵”——创造出差异、秩序和新的可能性。目前的生成式AI，虽然看似能创造万物，但其本质是基于概率的“平均值的统计”。它善于归纳过去，却难以通过非逻辑的跳跃去开启未来。它能生成无数篇平庸的公关稿，却无法写出那种能在危急时刻击中人心的、带有体温的文字；它能复刻无数个类似的APP，却无法像乔布斯那样凭借直觉定义一个新的交互范式。
这正是“人”的栖居之地。最后，我们回到文章开头的问题：AI时代下，曾经代表“互联网+”的大厂叙事该在哪里？它不应再飘浮在“改变世界”的云端，也不应沉沦在“降本增效”的泥沼。它必须重归大地。
在《浪潮将至》的结尾，苏莱曼呼吁建立一种新的技术遏制机制，以保护人类的未来。而在微观的组织层面，这种保护必须体现为对“具体的人”的尊重。我们必须承认，那个只要学会一套大厂黑话和方法论就能年薪百万的镀金时代结束了。但另一个时代正在开启：一个属于“工匠”的时代。无论是在大厂内部还是外部，那些能够驾驭AI工具，同时又拥有深厚人文积淀、独特审美趣味和敏锐伦理直觉的个体，将重塑新的叙事。这套新叙事不再关于“连接”，而关于“独特性”；不再关于“规模”，而关于“意义”。
这也许是当下面对AI的冲击该何去何从时能给出的最诚恳的注脚。它会在每一次组织重组、每一次权限收紧、每一次“你先按流程来”的提醒里，慢慢变成一种日常的自我审问。你越往里走，你越会发现：AI时代的互联网大厂真正改变的，不只是业务结构，而是人理解自己和技术的方式。
让我们来试想一下，还在互联网大厂中的工程师、产品经理或其他从业者，在面对AI时代的革新时，不再是普罗米修斯，也不再是系统里的螺丝钉。他们也终于有机会在人机协同中做一个有限、脆弱但真实的人，站立在大地上，注视着那朵巨大的“AI之云”，既不顶礼膜拜，也不惊慌失措，而是平静地问一句：“好的，你算得很快。然后，我们要去哪里？”
（《浪潮将至》，[英]穆斯塔法·苏莱曼、迈克尔·巴斯卡尔著，贾海波译，中信出版社二〇二五年版；《人工智能的神话或悲歌》，赵汀阳著，商务印书馆二〇二二年版；《人有人的用处》，[美]N. 维纳著，陈步译，商务印书馆二〇二二年版；《大厂病：从个体困境到组织表演》，席凡君著，生活·读书·新知三联书店二〇二六年版）