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让出门问问盈利的一场内部革命:裁员、降薪、取消中层

宋思杭 2025/09/25 08:30
宋思杭 2025/09/25 08:30

邦小白快读

出门问问的“减法革命”核心做法在于通过精简组织提升效率。

1.实施裁员和降薪,公司规模从近400人缩减至不足200人,研发人员减少三分之二,研发支出由5500万元降至3800万元,薪资由4600万元降至2100万元。

2.开发Coding Agent软件实现工作痕迹可视化,如代码修改、功能迭代透明追踪,减少会议时间。

减法革命带来显著成果与实操挑战。

1.人均营收从54.2万元增至97.8万元,显示效率提升可行性。

2.但Coding Agent产品问题修复耗时过长,可能抵消部分效率收益,减员包括业务线调整和不适应的员工自然淘汰。

出门问问的产品研发策略转向务实聚焦。

1.放弃“造轮子”式创新,避免非核心复杂度,专注优势领域如软件和AI,停止尝试产品形态改变,选择成熟供应链的硬件载体如TicNote。

2.AI战略以Coding Agent为中心,强调“AI+效率”,放弃大模型研发,将其视为商品并聚焦应用创新。

组织变革与品牌定位关联启示。

1.通过AI化管理提升内部效率,人均营收近乎翻倍,强化品牌在技术创新形象上的务实转型。

2.但员工流失风险和透明化管理争议可能影响品牌稳定性,需平衡创新与执行力。

出门问问的商业模式和机会体现在组织变革中。

1.减法革命控制成本风险,裁员分业务线缩减和AI化适应淘汰两类,提供应对资源分散的案例。

2.新模式如“组织AI化”消除信息壁垒,市场部直接访问代码加速推广点确定,减少低效循环,带来增长机会。

风险提示与可学习点。

1.人均营收提升显示初步成功,但中层取消未完全实现,仍需时间验证潜在失败风险。

2.卖家可借鉴Coding Agent在协作效率上的方案,但需注意产品修复耗时等挑战。

出门问问的策略启示生产设计与数字化转型。

1.强调聚焦核心优势,避免“造轮子”冲动,减少硬件研发复杂度,选择成熟供应链载体优化资源分配。

2.Coding Agent引入AI驱动透明管理,代码痕迹追踪提升生产效率,人均营收翻倍实证效率改进。

商业机会与电商推进。

1.组织AI化模式可作为工厂数字化参考,如工作完全透明化消除层级,但需适应人员筛选机制。

2.风险在于技术依赖可能增加修复成本,工厂可学习控制不必要创新以提升产能稳定。

行业趋势与新技术以Coding Agent为核心。

1.AI驱动组织转型兴起,技术如实时代码查看解决客户痛点如会议低效、信息壁垒,市场部直接提问AI加速决策。

2.发展趋势指向“消除层级”,老板直连员工,提升协作效率,人均营收数据佐证效果。

痛点解决方案与前沿启示。

1.客户痛点如管理透明度缺失可由AI系统缓解,但Coding Agent修复问题耗时是新挑战。

2.服务商可参考出门问问案例开发类似效率工具,聚焦AI+效率整合方案应对行业变革。

平台需求与运营以Coding Agent为案例。

1.平台对透明化和高效协作的需求被满足,Coding Agent作为管理系统轴心,支持实时工作追踪,减少中间管理层依赖。

2.最新做法包括考核重构,绩效基于代码贡献自动计算取代主观考评,提升运营效率。

招商与风险规避启示。

1.平台模式需平衡收益如人均营收翻倍和风险如产品修复耗时问题,避免盲目推广。

2.风向规避通过员工自然淘汰实现,但中层未完全取消,显示转型中需谨慎评估可行性。

产业新动向聚焦AI化组织实验。

1.商业模式创新如“取消中层”探索层级消除,Coding Agent驱动透明管理,解决信息鸿沟问题。

2.新问题包括技术修复耗时和员工适应性争议,提供政策法规启示如AI在管理中伦理边界。

政策建议与深度逻辑。

1.认知转变案例:李志飞从“造轮子”冲动转向务实聚焦,显示公司战略深层调整。

2.研究者可分析人均营收提升作为初步证据,但终局验证需时间,启示AI转型需配套资源控制。

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我是 品牌商 卖家 工厂 服务商 平台商 研究者 帮我再读一遍。

48岁的出门问问创始人李志飞慵懒地坐在我对面的沙发里,眼前这个创业13年的工程师,早已没了早年“什么都想试一把”的冲劲,取而代之的是一种近乎偏执的笃定。从去年开始,他做了一个大胆的决定,给公司做“减法革命”。

“‘造轮子’本来是我作为工程师最大的乐趣,但这的确给过去的出门问问造成了很大困扰。”李志飞坦言道。

时间倒回至2024年4月24日这天,出门问问打着“AIGC第一股”的旗号在港交所上市。但IPO后的首次业绩报告却差强人意。直到最近,出门问问才接近扭亏转盈的状态。

在这其中,除了营收上涨,上文所提到的“减法革命”就是另一大关键因素。

据出门问问2025年中期业绩公告,公司研发支出从去年的5500万元缩减至3800万元,其中薪资由去年的4600万元下降至2100万元。而另据虎嗅独家获悉,出门问问从2024年年中的不到400人削减至如今的不足200人,其中研发人员规模减少了约三分之二。

在出门问问的语境下,“减法革命”具体指,通过给公司做减法的方式让公司业务更聚焦,这里的“做减法”包括精简业务线和裁员两种方式,这样才得以控制成本。但这场“减法革命”也并非是简单的成本控制。对李志飞而言,砍掉冗余人员、缩减研发开支,本质上是对AI行业趋势的判断,更是对公司发展路径的重构。

在控制成本之外,李志飞还希望达到的效果是,用更少的人力,完成更多的工作。所以,在这场大刀阔斧的精简背后,还藏着李志飞最近近乎痴迷的新爱好:一套由他亲手设计的Coding Agent软件,最初由李志飞亲手敲代码搭建框架,中后期拉来研发团队进群修补。

虎嗅了解到,这套Coding Agent软件目前实际上扮演着出门问问这家公司运转的“轴心”。而它本质上,是一家公司试图通过AI彻底改变以往管理体系和组织体系:从押注AI录音笔TicNote抢占硬件赛道,到死磕Coding Agent打通管理链路,再到提出“组织AI化”重构内部协作。出门问问正在经历的,是一场从组织架构到产品逻辑的AI转型剧情

作为工程师出身的管理者,李志飞从不避讳自己的“管理短板”。“跟做制造、零售的同班同学比,我真不擅长管人。”他笑着说。为了补上这块短板,也为了让出门问问这家AI公司找到适配的组织逻辑,他干脆把自己的技术执念搬进了管理 —— 这套Coding Agent,既是给公司定制的管理工具,也为了筛选出他心中的“理想员工”。

简单来说,这款Coding Agent软件可以实现让李志飞实时地看到他的工程师们在做什么工作。从代码生产到代码修改,再到产品验证阶段,出门问问的每一个人都可以通过Coding Agent查看每一个动作的痕迹,实现完全透明化。

在李志飞的规则里,研发人员的工作必须彻底透明。比起听工程师们 “把项目讲得天花乱坠”,他更愿意直接翻代码:一行行敲出来的指令,比任何口头汇报都更直观;功能迭代的痕迹、问题修复的细节,都藏在代码里。

可这种 “直接看代码” 的管理方式,在当下职场里显得有些格格不入。大多数工程师习惯了代码的“私密性”,不愿让自己的工作细节被如此直白地审视。于是,在出门问问这场AI进化过程中,一部分人选择离开,另一部分人则在适应中留下。在李志飞看来,这是一场必然的“筛选”。

有知情人士告诉虎嗅,“Coding Agent”这个项目在出门问问内部已经存在了超过半年。而其实早在半年前,李志飞就提出来一个概念叫”组织AI化”。当时,李志飞还在内部提出要“取消中层”。而Coding Agent这款产品的诞生,也正是脱胎于这些概念。

“取消中层”,会成功吗?

2024年 9月,杭州湖畔大学的课堂上,马云关于组织管理的分享让台下的李志飞陷入沉思。听完之后,李志飞的直观感受是,自己一定学不来。在一部分管理者眼中,和员工聊天谈心是一件快乐的事情,但在李志飞眼中,这很痛苦。

相比于华为、阿里等巨头所依赖的一套“使命 - 价值观 - 文化 - 目标”管理体系,技术出身的李志飞并不擅长这些。

但他同时也看到了存在于出门问问这家上千人公司的“组织管理短板”问题,他毫不避讳地向虎嗅承认“我们的组织能力太差了”。

在李志飞口中,“组织能力差”指的是,出门问问过去组织架构带来的弊病——从老板到一线员工之间,隔着总监、经理等多个中间管理层,而这些层级往往却只负责 “开会分配任务”,不直接创造价值。这也是为什么李志飞提出要“取消中层”。

在过去,他希望执行层做的工作,与执行层实际工作产出之间永远存在“鸿沟”。李志飞认为,这个“鸿沟”是“中层”导致的。从老板的角度去看,李志飞认为他无法辨别员工向他汇报内容的真实性;而从员工角度去看,李志飞认为,员工无法真正理解老板所表达和所希望达到的。

在李志飞的设想中,他希望用AI来改造组织,具体是指上文提到的Coding Agent。在他亲自设计的Coding Agent里,每一行代码的修改痕迹、每一个功能的迭代细节,都在他的视野里清晰可见。在他眼中,研发部门的绝对透明化,可以消除信息壁垒。这种透明化正是李志飞希望达到的效果——让一切有迹可循、每一个动作和交付都可以落到实处。

在出门问问,被AI改变的,不只是“中层”这个层级的“淡化”。此前,出门问问内部的信息壁垒还存于产品经理与市场部之间。在一家科技公司,产品经理与市场部沟通时,常因 “语言障碍” 陷入低效循环:产品经理先内部讨论亮点,再与市场部对齐,接着还要跟PR等部门反复开会,一个月下来,最终确定的推广点可能早已偏离核心。

据李志飞介绍,目前市场部可以直接访问Coding Agent中的代码文件,拖动文件后就能向AI提问 “这个功能是什么”“和竞品有什么区别”,整个过程无需冗长会议。

而在这种完全AI化的管理理念下,出门问问的考核逻辑也被重构了。过去,出门问问对员工的考核偏向主观,用李志飞的话说,经常是“听员工讲得天花乱坠,却不知道实际在做什么”。

但在Coding Agent系统中,员工写的每一行代码、修改的内容、上线后的调用量,甚至代码对应的营收贡献,都能被清晰追踪。“你的工作有没有成绩,不用说服我,说服AI就行。” 李志飞举例说,就像美团和滴滴的系统会自动计算外卖员和司机的收入,无需管理层干预。

李志飞希望让Coding Agent充当这个“裁判”,绩效、360度考评这些传统方式,在他看来都将变得不再重要。

而这个纯AI化的组织模式最重要的,甚至可以说它的终极目标就是“消除层级”。在李志飞的设想中,老板可以直接与一线员工沟通,中间环节被彻底砍掉。未来也不会有中间管理层、不会有层级,所有人都能围绕任务高效协作。

为了实现这个目标,李志飞不惜用“减法”筛选员工。

过去一年,出门问问的减员分两类:一类是业务线缩减带来的必然调整,另一类则是AI化组织模式下的“自然淘汰”,不适应透明化管理、跟不上协作节奏的人,只能陆续离开。

只有适配这套体系的员工,才能陪出门问问走下去。对此,李志飞的态度很坚决。

然而,对于这些减员行动、对于李志飞的“组织AI化”实验,并非出门问问的全部员工都支持。有接近出门问问的知情人士向虎嗅这样描述李志飞,“他是很典型的精英主义,很多时候,他根本无法理解执行层的员工。”

但这种组织AI化的尝试,依然给出门问问带来了一个好结果。据出门问问2025年中期业绩报告显示,集团人均营收从2024年同期的54.2万元飙升至97.8万元,近乎翻倍。

尽管如此,这并不能证明Coding Agent是百分百成功的。至少从目前来看,李志飞还远未看到他理想中的组织形态,同样Coding Agent也不是目前最完美的一版。 有接近出门问问的知情人士告诉虎嗅,目前在出门问问内部,“中层”也并没有完全取消,也就是说这场AI对于组织体系的改变还在进行之中。

虎嗅向接近出门问问的知情人士了解到,Coding Agent给研发部带来积极变化的同时,也带来了新的挑战:虽然老板可以直接看代码了,整体效率确实有提升;但是Coding Agent产品本身存在的代码问题修复起来也很耗时。“经常遇到的情况是,改这个问题本身的时间远超过了使用Coding Agent节省出来的时间。”上述人士告诉虎嗅。

李志飞的认知之变

回顾出门问问过去13年的创业历程,这家公司经历的几番调整,都离不开创始人李志飞在心态上发生的变化。

可以说,李志飞本人的认知转变,也是这家公司转型的深层逻辑。

作为一名工程师,“创新”或者说那种什么都想尝试的冲动,是他与生俱来的。以前的李志飞,尽管很清楚地知道“不能重复造轮子”,但当他回忆起过去出门问问的发展历程时,他坦诚地告诉虎嗅,“过去造轮子本身就是我最大的乐趣,但后来我意识到了问题。”

这种“造轮子”的冲动,也确实曾让过去的出门问问陷入困境。早年做智能手表时,公司选择用高通芯片、谷歌系统,试图在AI、硬件、商业模式上同时创新,结果研发复杂度远超预期,资源被严重分散。

然而,对于彼时的出门问问而言,要让投资人看到结果,就不能无限地耗费资源。

李志飞从中吸取的教训是,让创新逻辑变得更加务实,即不挑战非核心的复杂度,只在自己的优势领域深耕。

在硬件上,出门问问不再试图改变产品形态,而是选择供应链成熟的硬件载体,将核心精力放在软件和AI上。

在软件上,今天的他,放弃了做大模型的想法——“坦白来讲,这点儿投入不可能搞大模型的。”李志飞说道。在他看来,大模型如今已是“商品”,就像移动互联网时代的芯片,真正的机会不在于造芯片,而在于用芯片做出像抖音这样的爆款应用。

为了克制自己“喜欢尝试新事物”的冲动,李志飞需要找到一个出口。而今天,这个出口就正是Coding Agent。他每天将大部分时间和精力都花在这款软件上,尽管出门问问是一个软硬件兼备的AI公司,但在李志飞眼中,Coding Agent才是整个公司的基石。而在Coding Agent背后,其本质是“AI+效率”,而这同样也贯穿于出门问问的公司战略中。

今年,是出门问问走过的第十三年。外界对于这家公司和其创始人李志飞都有着褒贬不一的评价。然而,这位在外界看来带着几分 “固执” 的创始人,似乎并不会在意外界的看法。同样地,对于他想实现的“组织AI化”这件事情,他坚信Coding Agent一定会成功,就像他过去坚信所有他曾试验过的想法一样。

的确,从业绩报告上看,李志飞的这一实验已经算是一个好的开端,也印证了方向的初步可行性;但从“组织AI化”的终局来看,尚需时间去验证;以及李志飞口中的“取消中层”到底能否真的实现,也需要继续观察。

就在出门问问发布2025年中期业绩的一星期后,虎嗅与出门问问创始人李志飞进行了对话,在AI推动组织转型之外,李志飞也向我们分享了他对于公司创新和节奏的思考,关于这部分的内容我们以对话实录方式呈现于下,内容有删减:

虎嗅:从2024年到2025年,你们有一个很大的转型,就是软硬件更加紧密地结合起来了。在这个中间你们克服了什么挑战?

李志飞:对于一家做软件的公司,他们要去做硬件,可能会恐惧供应链,但我们从2014年就开始做硬件,所以并不会恐惧这方面。

但我觉得对我来说的挑战是,不要什么都想创新,因为执行起来是要投资源,投人力,投精力的。

比如硬件的研发我们本身不要去挑战它的研发复杂度。现在我们还是以软件、AI为核心,硬件就是尽量合作,不要自己去改变产品形态。比如现在大家觉得眼镜比较好,但这个技术复杂度太大了。那就不要去挑战它。选择一个形态、供应链技术都比较成熟的,我们主要做软件。

虎嗅:从创新这个角度,你是什么时候开始意识到不应该什么都要去创新?

李志飞:因为我们曾经就什么都想去做。我的心路历程是作为一个工程师,会对什么都感兴趣,即使别人说了不要重复造轮子,但造轮子本身就是我最大的乐趣。

比如我们之前做手表非常复杂,用高通芯片、google系统,最后的问题就是研发非常复杂,因为AI、硬件、商业模式都想创新。但资源是有限的。别人给我们融资是看结果的。

所以最后还是要聚焦,了解你的能力和资源,我现在觉得Agent本身和别人做的不一样是有机会的。

虎嗅:这个逻辑可能适用于做硬件,那做软件也是一样的逻辑吗?

李志飞:你是说大模型吧?坦白来讲,这点投入不可能搞大模型的。DeepSeek出现之后我们要往前看,大模型我的确做过,但现在大模型对我来说就是个商品,我只要能够真正理解它,我就能创造出更厉害的产品。

就像移动互联网时代,刚开始芯片厂商想做手机,手机厂商想做芯片,但后面发现是不可能的。现在同样地,可以把大模型看成芯片,应用就看成手机,或者是手机里面的那个抖音。所以想想你应该把主要资源花在什么地方?

虎嗅:作为一个本身很喜欢探索的工程师而言,你怎么避免自己这种喜欢创新的冲动?

李志飞:这确实是真实发生的,就比如我们在做的《飞哥说AI》这个公众号,它就是一个很好的实践。它不仅仅是一个内容平台,更像是一块“思想试验田”,让我们能用一种轻量、可控的方式,去系统化地沉淀和验证那些前沿、甚至尚未完全成熟的想法。所以很多时候你总得找到一个代价比较低的“出口”。

虎嗅:那现在这个“出口”在哪?

李志飞:现在出口就在这个软件上(Coding Agent)。我现在发现对自己越来越了解,我是一个兴趣变化很快的人,不专注这是我的毛病,可能一会儿对这个东西就不感兴趣了。

但Coding Agent做出来后我每天花大量的时间在上面。因为现在很多的coding软件我会嫌弃它们,虽然我自己做的也会嫌弃,但我可以一直改。相当于我把我的全部时间都消耗在这里面,就可以缓解这种冲动。

虎嗅:感觉你现在更多的时间都放在这个agent上面,但你们除了软件还有像TicNote这样的硬件,它们会让你觉得割裂吗?或者你的重心在哪?

李志飞:会有一些割裂,但是我觉得不重要。我现在做的这个事情,我认为是整个公司的基石。因为用到研发上,只有把这些夯实,才能完成更复杂的任务。

注:文/宋思杭,文章来源:虎嗅APP(公众号ID:huxiu_com),本文为作者独立观点,不代表亿邦动力立场。

文章来源:虎嗅APP

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