在CES2026的现场，麦肯锡全球总裁鲍勃·斯特恩费尔斯（BobSternfels）扔出了一个灵魂拷问：“你准备好和AI坐同桌了吗？”

这真不是喊口号，他说麦肯锡现在拥有4万名人类员工，却已悄然部署了2.5万个AIAgent员工，并预计在今年内实现1:1的人机配比。

而在过去的一年，这些“数字员工”已经在搜索和信息整合上就为麦肯锡节省了超过150万个工时——相当于700多名顶尖顾问不眠不休一整年的产出。

现实世界的变化速度正在远超我们的想象。

很多年前，有一本畅销书说过：当硅基生物跨过智力“奇点”之后，碳基生命就再也没有反超的可能性了。

彼时，人类还在嘲笑人工智能宛如“人工智障”。

但是随着大语言模型横空出世之后，人类和硅基生物的最大差异可能只在于——人类掌握了大规模分工协作的能力。回望人类进化史，从部落的狩猎采集，到现代企业的科层制组织，文明的每一次跃迁都是协作复杂度的升维。

过去两年的大模型竞赛，本质上仍在“个体智商”的维度内卷：参数越来越大，幻觉越来越少，但终究是一个“超级大脑”在独自思考。

但是，就在昨天，Kimi发布了K2.5模型，并且内置了AgentSwarm（智能体集群），给我带来了很大的震荡。

这可能是AI第一次拥有了“组织力”。

它不再是一个孤独的思考者，而是一个能够瞬间调度100个分身的智能指挥官。当接到复杂任务时，K2.5会自动扮演"包工头"角色，动态创建并指挥一个完整的数字班组：AI搜索员负责信息采集，AI分析师负责交叉验证，AI可视化专家负责图表生成，AI事实核查员负责数据溯源——所有Agent在‘至多1500次并行工具调用’的支持下同时开工，自主规划、自主纠错、自主整合。

现在，我们设想一个具体的工作场景。我作为投资人，正在主导对一家商业航天企业的Pre-IPO尽调，传统流程是怎样的？

合伙人带队出差，访谈技术团队、拆解供应链、梳理政策风险、对比十余家竞品的技术路线——团队封闭作战两周，产出一份百页报告，成本数十万，北京pk10官网且往往因为信息滞后而错过最佳决策窗口。

而在K2.5的Agent集群模式下，这一过程被彻底重构：

当你输入"完成对XX商业航天企业的全面尽调"指令后，K2.5瞬间激活了它的数字专家团：

市场分析Agent：分析商业航天产业链上下游，拆解各环节价值链，给出投资机会指引；

公司分析Agent：抓取上游供应链采购与下游发射场排期的实时数据，交叉验证产能爬坡的可行性；

技术分析Agent：并行读取行业内专利及学术论文，分析产业技术趋势，识别出公司技术路线与国内外同类型公司的差异；

投资分析Agent：同步分析国内8家同赛道企业的融资节奏、估值水位与产品迭代速度，生成动态竞争格局热力图。

10分钟后，你拿到的不是一堆零散资料，而是一份几万字、带数据溯源、图文并貌的尽调报告初稿（摘录部分内容如下图）。

过去需要消耗一个团队两周认知带宽的脏活累活，现在被压缩到了一杯咖啡的休闲时间。

而你，只需要专注于最重要的事情：依赖人类理性与直觉的决策黑箱。

KimiK2.5的颠覆性，在于它将麦肯锡级别的专家协作能力产品化、平民化。

API定价已降至输入¥4/百万tokens（仅为ClaudeSonnet4.5的20%），这意味着“百人研究团队”的边际成本正趋近于零。

在这个意义上，Kimi不仅发布了一个模型，更是开启了智能组织的新时代——AGI的文明维度。

而对于广大一二级投资机构来说，这也预示着全新的竞争范式：

还在靠堆人头做尽调、写研报、整理底稿的机构，已经过时了。

未来，投资机构之间，不再是拼谁的人更多、谁更勤奋，而是拼谁能更好地驾驭智能体集群，将AI的组织力转化为投资决策的认知密度。

换句话来说，未来投资的护城河，不是说你招了多少常青藤PhD，而是你能不能像指挥一个百人公司那样，驾驭成百上千个Agent替你干活。

算力时代拼的是显卡，Agent时代拼的是谁更会当包工头。

所以，可能正如马斯克说的那样：

“留给（不会用Agent的）人类的时间可能真的不多了。”

最后，留个小小的彩蛋环节：

（上图不构成任何投资建议）

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