2013 年 5 月，家电企业海尔的四名员工想做一款给游戏玩家用的笔记本。他们翻遍了 3 万条游戏电脑的网上评论，归纳出 13 个痛点，然后给周兆林写信，恳求见一面。周兆林是海尔一个平台的负责人，笔记本业务就在这个平台下面。
「我的第一反应是把这个项目毙掉。」周兆林后来对《哈佛商业评论》的加里·哈默尔和米歇尔·扎尼尼说。
接着他意识到，这其实不该由他拍板。「做决定的时候，」他说，「得让用户和创业者说话，不是让管理者说话。」他给了团队 180 万元种子资金，约合 27 万美元，说好市场认可了才有后续的钱。2013 年 12 月，第一批 500 台笔记本在网上开卖，五天卖光。几周后第二批 3000 台，20 分钟就被抢完。
这不只是一位管理者的开明。海尔当时正在把自己拆成一个个小单元，到 2018 年已超过 4000 个，每个单元都有三项明文规定的权力：自己定战略、自己招人、自己定薪酬。其余经过见案例，包括代价：《哈佛商业评论》提到，海尔近年辞退了一万多名员工。
分寸问题
一百多年前，执掌一家法国矿业冶金公司的亨利·法约尔写下他的管理原则时，就讲过周兆林面对的这道题。他写道，集权「本身并不是一种或好或坏的管理制度」，多少总会有一些。集权还是分权，「纯粹是个分寸问题，要找的是对企业最有利的那条界线」。
他给的定义今天照样好用：「凡是提高下属作用的，都是分权；凡是降低下属作用的，都是集权。」
法约尔说，放到什么程度，要看领导、看下属、看企业的处境。一位能力强、精力足的领导，可以把权高度集中，让副手只当「单纯的执行者」；一位更愿意借重下属经验和意见的领导，则可以大幅分权。这些人的能力一直在变，所以合适的分寸也「始终在变」。这也不只是最高层的事。他写道，任何一级的管理者，都能在一定程度上扩大或缩小下属的主动权。
他的检验标准很实在：「让全体人员的能力得到尽可能好的发挥。」
分权的代价
把决定往下放，是有代价的。2012 年，亨利克·克尼伯格和安德斯·伊瓦尔松介绍了 Spotify 怎样把工程师编成一个个小「分队」（squad），每个分队都像一家迷你创业公司。同一篇文章里，他们就把代价说在了前头：「完全自主可能的坏处，是丢掉规模经济。A 分队的测试工程师，也许正在为 B 分队的测试工程师上周就解决了的问题发愁。」Spotify 的办法，是跨分队的「分会」和「公会」，想在「不牺牲太多自主」的前提下，找回「一部分规模经济」。后来，一位在 Spotify 做过产品经理的杰里迈亚·李写道，这套分队模式「始终只是一个愿景，从没完全落地」。详见案例。
海尔碰到的是同一个问题，办法也相近。它把小单元编进一个个平台，平台主的任务是把各单元拉到一起，帮它们找合作的机会。没有人向平台主汇报，平台主手下也没有人。
所以真正要选的，从来不是「集中还是不集中」，是哪些决定、放在哪一层、各块之间用什么粘起来。
三家理发店
设想一个人开了三家理发店，每一笔折扣都要亲自点头。一位老顾客说染的颜色不太均匀，想少付几十块。理发师给老板发消息，老板正在城另一头的店里给客人剪头。顾客等了一会儿，不高兴地走了。让每家店的店长在一定额度内自己给折扣，价目表仍由老板统一定，也许就能解决排队，又不至于让价格乱掉。要是有一家店长的折扣给得比别人多得多，老板也许会把这家的额度收回来一阵子。这就是法约尔说的「始终在变」。
给智能体放多少权
和 AI 智能体一起干活的人，也在拧同一个旋钮，而且一直在拧。Anthropic 研究 Claude Code 的使用情况时发现，用了不到 50 次会话的新用户，约 20% 的会话会让智能体全自动批准；到了 750 次会话，这个比例超过 40%。
老用户并没有撒手不管。他们中途打断智能体反而更频繁：约 9% 的轮次，新用户只有 5%。Anthropic 的解读是监督方式变了，从逐个批准每一步，变成在旁边看着、需要时插手。智能体自己也在调整：在最复杂的任务上，Claude Code 停下来请人澄清的频率，是最简单任务的两倍多。
Anthropic 的结论，听起来很像法约尔。智能体实际有多大的自主，它写道，「是模型、用户和产品共同塑造的」。要看领导、看干活的、看处境，而且随着各方的变化一直在变。
周兆林仍旧是平台主。他让出去的只是一个决定：他认定该由团队和用户来做的那一个。