#工业文明

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Susan STEM
5天前
新时代的麦肯锡：信息工作者在结构文明时代真正的炼丹熔炉 我认为CS人转型的窗口之一：成为真正的信息工作者（以前你还真不是） 工业时代的信息金字塔之巅 并不是我心血来潮要去分析麦肯锡，而是一个需要系统投入的长期研究方向。从现在开始，至少一个月，我会集中精力深度剖析工业时代（恰好从麦肯锡成立的 1920 年代，到 AI 崛起的整整 100 年）这个真正全球化的工业文明阶段中，位于最顶端的信息处理机构。 以麦肯锡为代表，这类全球顶级的管理与战略咨询公司包括 MBB（三巨头：麦肯锡、波士顿、贝恩）、四大会计师事务所，以及各类专注特定领域的专业咨询公司。同时，我也会分析新兴力量的崛起：Palantir（虽是数据平台，但其政府与企业项目浓厚地带有咨询属性）、QuantumBlack（麦肯锡旗下 AI/数据科学部门）、Bain Advanced Analytics Group（贝恩的数据与 AI 部门）、BCG Gamma（BCG 的数据科学与 AI 咨询部门）。 这些新生力量的出现，本身就印证了一个事实：这是计算机科学（CS）从业者转型的关键窗口期，因为理解这一切背后的技术与系统逻辑，对于 CS 背景的人来说，要比文科和商科背景的人更容易。 工业文明的三层架构 从现代文明的源头看，由于我出生时的中国在人口结构上依然是一个农业国，对于那些已经在工业化顶层运转了近百年的高端咨询机构来说，要洞察它们的生态逻辑并不容易。但从现代工业文明的三层结构来看，麦肯锡的生态位极为特殊：它并不直接生产商品，而是处于工业体系的高阶结构调度层，相当于现代经济的“中枢神经节点”之一. 物质生产层：制造业、能源、交通、原材料供应等部门，将物理资源转化为商品和基础设施。 信息与协调层：金融、法律、管理、物流等体系，在全球范围内调配资本、资源与人力。 结构与决策层：战略咨询、科研决策、政策制定等环节，负责设计和优化整个系统的运作方式。 麦肯锡恰恰位于第三层“结构与决策层”，但它既不是学术机构，也不是政府部门，而是一个商业化的跨行业结构优化中枢。它的功能可以分为三点：结构感知——捕捉全球产业、市场、政策信号；结构压缩——将复杂信息压缩成可执行的战略框架；结构调度——指导客户在资本、人力、技术上的资源配置。在工业文明的生态系统中，麦肯锡更像是一个“超级算法服务商”，只不过它运算的对象不是单纯的数据，而是行业和组织的结构路径。 在整个工业生态里，它与其他角色的关系清晰可见：对制造业，它提供战略方向（例如供应链全球化还是回流本土化）；对金融业，它提供行业洞察和投资策略框架；对政府，它参与政策设计、公共服务改革和国有企业优化；对科技行业，它帮助新技术找到可落地的商业模式与市场路径。它并不直接制造产品，却影响着资源配置的逻辑，因此起到“放大器”的作用。 这种生态位有几个鲜明特征：跨行业迁移能力——能够将一个行业的结构方案移植到另一行业（如将汽车制造的精益生产逻辑用于医疗运营）；低物质依赖性——核心资产是方法论、人才与信任网络，不依赖重资产；高杠杆影响力——员工不到 5 万，却能辐射全球几乎所有大型企业与政府部门。直到今天，麦肯锡依然是私人公司，2023 年营业收入高达 160 亿美元，纯靠“卖信息”为生。它是工业时代最纯粹的信息工作者形态——某种意义上，也是结构文明的早期雏形。几乎是纯手工静态交付，交付物是PDF和PPT。 到底谁才是信息工作者? 信息之神香农早就告诉你了 如果从香农的信息论角度精确区分，前 AI 时代所谓的“信息工作者”其实混淆了两类完全不同的角色：信息基础设施建设者与信息内容处理者。香农模型将信息分为两个层面：一是传递信息，即编码、传输、解码的过程，不涉及意义，只保证比特流准确送达，关注信道容量、抗噪性与延迟；二是信息的内容，即信息“说了什么”和“如何使用”的部分，直接关联意义、决策与执行，涉及结构化、解读、压缩、重组与再分发等高阶操作。 码农 在前 AI 时代，IT 从业者与码农的核心任务是建设和维护信息传递的基础设施——网络、数据库、操作系统、应用框架等，实现数据采集、存储、检索、展示，优化传输效率与系统稳定性。这类工作属于符号层的搬运与处理，类似“信道工程师”，确保信号不失真地抵达，而大概率不参与信息意义的解读与决策设计。 相反，战略咨询公司等文科、商科为主的办公室团队才是真正处理信息内容的人，他们收集高熵信息（市场、财务、政策、技术趋势），将其压缩并结构化为可执行的战略框架，再转化为决策建议与资源配置方案，属于语义层与结构层的高阶加工，直接影响现实世界的运作路径。 因此，在前 AI 时代，IT 人并非核心的信息工作者，他们掌握的是传输与工具，而信息的“主权”掌握在咨询公司的内容处理者手中。 信道与信息是分开的 工业时代信道与信息之所以长期分离，本质上源于当时的技术条件、组织分工和经济激励，使得这两类职能必须由完全不同的体系来承担。在技术层面，工业时代早中期的信息传输与信息内容处理依赖截然不同的能力：信道建设需要电报、电话、卫星、网络、数据库等工程技术，核心是物理与电子工程、通信技术；而信息内容加工依赖经济、法律、管理、战略等领域知识，核心在于人文、商科、社会科学的分析能力。 由于当时的计算机与通信系统无法处理复杂语义或策略，信道只能负责将比特送达，而内容必须由人类专家解读、压缩并转化为决策。组织上，这种差异被泰勒制与流水线式的分工固化下来：工程师与 IT 部门负责工具、基础设施与数据流动，管理层与咨询公司则掌握信息意义的解读与资源调度，形成“信道保证信息可达，信息处理者保证信息可用”的职能分立。 经济上，真正的高价值环节在于“信息如何指导行动”，而非“信息如何送到”，基础设施建成后边际价值迅速下降，而战略决策与结构优化直接影响资本流向与生产布局，回报丰厚，因此咨询公司、智库与管理层位居价值链顶端，信道建设者则长期处于支撑位置。 此外，在 AI 出现之前，计算机在自然语言理解与语义分析上能力有限（这才是重点），无法用同一系统同时完成信息传输与信息理解，信道层的工作可用固定协议标准化，而语义层工作依赖人类推理与跨领域经验，难以形式化，最终形成物理层与语义层的天然分离。 所以，工业时代的信道–信息分离是技术、组织、经济三方面共同作用的结果：技术上物理传输与语义理解差距巨大，组织上分工体系固化，经济上决策端掌握高价值而基础设施端可替代性强。而进入 AI 时代，这一分离被打破——符号处理与语义处理能力开始融合，IT 人可以借助 AI 直接参与信息内容的结构化与决策生成，从单纯的“信道工程师”转型为“协议设计者”和“执行调和者”，从“造管道”升级为“用管道直接调度世界”，这正是 CS 人接管过去由文科商科团队独占的信息内容主权的关键窗口期。 其实你想一下，文科商科是什么时候开始变得不好找工作的？ 其实就是系统给我们反馈的一个信号。 过去几十年，文科和商科背景的人之所以在就业市场中占据高位，是因为他们掌握了“信息内容处理权”——负责结构化、解释、压缩、再分发高熵信息，并据此影响决策和资源配置。而 IT/码农更多是做“信道工程师”，提供信息流动的基础设施。 但近十年，尤其是 AI、大数据、自动化决策系统 的普及，让系统本身具备了自动处理大部分基础性内容工作的能力： 数据的收集、清洗、归档 → 机器自动化 行业信息的归纳和对比分析 → AI 模型可以实时完成 报告生成、PPT 框架 → 模板化、自动化产出 这就直接冲击了文科、商科内容处理者的“低中端环节”，导致岗位需求萎缩。换句话说，系统正在逐步接管他们的“信息结构化”职能。 当然现在轮到低端码农了，我们各有窗口，可以各取所长，利用AI融合。所以不要分什么文科理科的了，不转型都完蛋。 （1/N)
#麦肯锡 #信息工作者 #CS转型 #工业文明 #AI
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背包健客
6个月前
钟睒睒哽咽向员工喊话，我们的钱是干净的 农夫山泉创始人钟睒睒在年会上哽咽发言，他表示，我们的钱是干净的，是所有员工一瓶瓶水卖出来的。“2024年之前吃的亏主要是我造成的，因为我受农耕思想影响太严重，认为我个人要低调，要不宣扬，人有善举不一定要他人知道，但这种思想在工业文明的社会中是错的，我们每一次都是最早捐赠最早抵达，大家为什么没有享受到这份荣誉，是因为我的存在拖累了大家。”
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