从共享中台到能力市场：资源怎么调度

关于资源调度，组织过去二十年默认的答案很固定：把共性能力收进中台、收进共享服务中心，前台来取。这个答案在互联网平台型组织里被用到极致，也被当成规模效应的来源。它的问题不在当下，而在它假设需求是稳定的、能力是标准化封装的、调度可以通过一个常设层低成本完成。AI 把这三个假设逐个拆掉，常设层从资产变成摩擦。

本文不打算再论证中台该不该退潮，那已经由阿里的 1+6+N 拆分解答过一次。要问的是：当中台和 SSC 那层协调能力被 AI 内化之后，资源到底靠什么机制调度。答案是内部能力市场，而市场要立得住，只有三件事：能力要可发现、可计价、可组合。

一、中台与 SSC：把资源收进一个常设层

先说清楚旧模型在解决什么。企业长大之后，每个前台都在重复造轮子：同样的支付接口、同样的风控规则、同样的对账流程，十几个业务线各做一遍，浪费且不一致。中台的逻辑是把这些共性能力抽出来，集中成一个常设层，前台只管调用。SSC 是同一逻辑在职能侧的版本，把 HR、财务、IT 的共性操作集中交付，靠规模摊薄成本。

这套模型成立的前提是协同需要人。把十个业务线的共性需求对齐、排期、审批、运维，必须有一个常设团队去承担，否则没人管。中台和 SSC 本质上不是技术架构，是用组织结构来承担协调能力。它们值钱，是因为在 AI 之前，协调能力只能长在人身上、长在部门里。

代价也写在同一个逻辑里。常设层一旦成立，就有了自己的 KPI、自己的编制、自己的政治。前台要取用能力，得先过常设层的排期和资源之争。阿里 2015 年推行大中台、小前台，几年后就在 2023 年的 1+6+N 里承认中台变重变慢，要求中后台全面做轻、做薄。一个被设计来解决重复建设的层，自己长成了新的瓶颈。这是静态供给的内生矛盾，不是某家公司执行不力。

二、AI 把协调能力内化

AI 改变的不是某个具体能力，而是协调能力本身。过去需要一个常设团队去对齐需求、去排期、去审批的那些动作，现在可以由 agent 直接完成。一个 HR agent 可以自行发起入职、调取政策、填写系统、通知相关方，全程不需要一个 SSC 坐席在中间转手。一个调度 agent 可以读目标、读可用能力目录、把任务拆给合适的模块，不需要一个中台部门来派活。

关键点在于：当协调不再依赖常设层，常设层就失去了独占理由。能力不再因为被某个人群维护才存在，而是因为能被调用才存在。Deloitte《2026 全球人力资本趋势》把竞争优势来源从规模改写为实时编排人力、技能、数据与技术，报告原话是组织要从在静态结构里分配人才，转向实时编排人、技能、数据和技术。这不是修辞，它描述的是调度权从静态结构流向动态编排。

还有一条容易被忽略的数据。同一份 Deloitte 调研里，60% 的高管已经在常态化使用 AI 辅助决策，但只有 8% 的受访者认为自己的变革与学习举措高度有效。意思是，AI 已经进到实时编排这一层，绝大多数组织却还没把背后的能力调度机制重新设计出来。技术先到位，组织机制还没跟上，这正是当下脱节的位置。

三、内部人才市场：能力市场的预演

在谈能力市场之前，先看一个已经跑起来的人本预演：内部人才市场。它把组织内的人和资源需求放到一个数字平台上来匹配，员工的能力被推断出来，推送到项目、兼职、导师、轮岗等机会上。它解决的是人的可见与流动，是能力市场的前一阶。

施耐德电气的 Open Talent Market 是其中最常被引用的真实案例。它由 HR 科技公司 Gloat 提供，2018 年上线，用 AI 把员工与短期项目、拉伸型任务、兼职、全职岗位和导师机会匹配。Deloitte Insights 在《Opportunity marketplaces》里记录，这套内部市场上线数周内就解锁了近 12.7 万小时原本隐形的产能，累计解锁超过 55 万小时，节省超过 1500 万美元，前两月员工 adoption 超过 60%。联合利华的 FLEX Experiences 是同一逻辑的内部市场，让员工在主业之外贡献跨项目任务。

这些案例的价值不在于证明人可以流动，而在于证明了三件事：第一，隐性能力一旦被目录化、被推断，就会被看见；第二，看见之后，人会主动去撮合，不需要一个中心部门分配；第三，撮合发生后会沉淀出数据，组织第一次能看清自己到底有哪些能力、被用在哪。这三点，恰好是能力市场的雏形。差别只在于，它匹配的是人，而能力市场匹配的是被拆出来的能力单元。

四、从人才市场到能力市场：能力变成 API 与 agent

人才市场解决人的流动，能力市场走得更远：它把能力本身拆成可调用的模块。一个风控建模能力，不再只是某个团队里的几个人，而是可以被封装成一个服务或一组 agent，前台按目标调用，按用量计费，用完即释放。人仍然在，但能力可以脱离某个固定岗位、某个固定部门，变成一个能被检索、能被计费、能被拼装的资源单元。

这一步的技术前提正在就位。Gartner 在 2026 年及以后的预测里写到，到 2028 年，90% 的 B2B 交易将由 AI agent 撮合，对应超过 15 万亿美元支出；领先组织 80% 的客户面流程将由多 agent AI 驱动。当 agent 开始在企业间和企业内以机器速度撮合资源，能力作为可调用的服务单元就不再是一种比喻，而是一种接口事实。Gartner 在同一预测中明确提到可组合、云原生产品架构，这恰是能力可被拼装的技术底座。

把视角拉回组织内部。过去中台提供的是粗粒度的共性能力：一个支付中台、一个用户中台。能力市场提供的是更细粒度、可独立计价、可独立拼装的能力模块。当一次市场活动需要风控、文案、数据看板三件事，它不再去向三个部门申请排期，而是向能力目录发起三次调用，由价值流 owner 把结果拼成一条完整的流。调用的成本即时可见，拼装的方式即时可变。

五、能力市场的三要件：可发现、可计价、可组合

能力市场不是把中台换个名字，它要立得住，只有三件事，缺一个都会退化成又一层官僚供给。McKinsey 在《Making a market in talent》里谈人才市场时说过，市场要有定价、协议与披露三套机制才能运转。把这套逻辑平移到能力市场，就是可发现、可计价、可组合。

可发现，对应 visibility，也对应 McKinsey 说的披露。能力必须被目录化、被标注、能被检索，不能埋在某个部门或个人脑子里。一个资深员工脑子里的方法论、一个团队私有的脚本、一段没文档化的流程，只要不被登记进能力目录，市场就撮合不到它。组织的隐性能力必须被显式化，这是市场成立的前提。做不到这一点，能力市场就只是把信息不对称换了个入口。

可计价，对应 McKinsey 说的定价。每一次能力调用都要有成本信号，可以是 token、算力、人时，也可以是风险敞口。计价的意义不是收钱，而是让资源分配由价格而非职级和政治决定。一个调用成本过高的能力，会自动倒逼流程优化或被替代；一个被反复调用的能力，会获得更多投入。价格信号把资源配置这件事从会议室争论，变成调用发生时的实时选择。没有计价，能力市场就会退化为大锅饭，谁嗓门大谁占资源。

可组合，对应 McKinsey 说的协议，也对应 Gartner 说的可组合架构。能力必须是带接口的模块，能被即时拼装成一条价值流，任务结束即解散。可组合要求每个能力单元有清晰的输入输出契约，不依赖某个固定团队上下文才能工作。它让组织从养一个常设层，变成按目标临时组装能力网络。三要件合起来，能力市场才区别于旧中台：中台是常设、免费、按编制供给；能力市场是按需、计价、按目标拼装。

六、对比中台退潮：市场替代层级

把能力市场和正在退潮的中台放在一起看，差异会非常清楚。中台退潮的本质，不是共性能力不重要了，而是用常设层级来供给共性能力的方式失效了。阿里是最完整的样本。2015 年张勇推行大中台、小前台，把分散在各业务线的技术、数据、产品能力统一到中心化体系；到 2023 年 1+6+N 拆分，集团中后台被要求全面做轻、做薄，中台能力下沉到各业务集团。一次大拆分，等于承认分权路线回归、常设中台层不再适配。

2026 年阿里又动了一次，但方向不是把中台加回来，而是把能力底座换掉。据钛媒体等媒体报道，2026 年 3 月阿里成立 Token Hub（ATH），整合通义实验室、MaaS 业务线、千问事业部、悟空事业部、AI 创新事业部；4 月设立集团技术委员会，由 CEO 吴泳铭任组长；6 月合并成立 Token Foundry。收的不再是业务共享能力，而是算力、模型、人才这一代 AI 能力底座，并用 Token 作为统一计量单位。

这不是旧中台复活，而是把能力底座换成更底层、更可被计价的东西，再围绕它重组。旧的集权是收业务权力，新的集权是收能力底座的计价权。两种集权表面像，底层逻辑不同：一个是层级管控，一个是用统一计价单位驱动能力调度。把这套读法套回去，阿里真正变化的，是战略重心从 Model First 转向 Agent First，模型是发动机，agent 才是整车。当能力以 Token 计价、以 agent 交付，资源调度自然从层级派活，转向围绕目标的调用与拼装。

七、资源调度的市场机制：谁定价，谁组合

能力市场最容易被做成形似神不似的，是把它又交回一个中心部门去管价格、管排期。那等于造了一个看不见的中台。市场机制的关键，是定价权和组合权都要下沉到调用发生的地方。

定价不该回到中心部门，而该交给调用发生的地方。每一次能力调用产生成本信号，谁发起调用、为结果负责，谁就面对价格。一个业务线反复高价调用某个能力，市场会逼它要么优化、要么内置；一个能力长期无人调用，市场会逼它要么重构、要么下线。组织要做的，是提供计价规则、披露机制和仲裁接口，让市场跑起来，而不是替市场做每一个决定。这也是 McKinsey 说的人才市场三机制：定价、协议、披露，缺一不可。

组合权同样下沉到任务。价值流 owner 按目标把能力模块拼起来，而不是由职能老大按编制分配人头。一个临时组建的能力网络，任务结束即解散，人带着能力标签回到目录，等下一个目标来调用。这和 Deloitte 2026 提到的 Blend（人机组队）、Bridge（跨边界解锁人才）、Break（重设工作与结构）是同一套动作。组织从分配编制，变成编排能力。

回到开头的判断。中台和 SSC 的答案没有错，它只是属于协调能力还长在人身上、长在部门里的那个时代。当 AI 把协调能力内化，常设层从资产变成摩擦，资源调度的下一形态是内部能力市场。市场要立得住，只有三件事：能力可发现、可计价、可组合。内部人才市场已经证明人能流动，Gartner 的预测提示 agent 会以机器速度撮合，阿里的 Token Hub 把底座换成可被计价的算力与模型。剩下要做的，是把定价、协议与披露这三套机制，从概念写进组织的接口和账本里。

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参考信源

• 【覆盖 76 个国家、9000 名领导者；70% 商业领袖把未来三年首要战略定为快与灵；竞争优势来源从规模改写为实时编排人力、技能、数据与技术；传统职能日益过时；Buy/Borrow/Build/Bot 之外新增 Blend/Boost/Bridge/Break；60% 高管常态用 AI 辅助决策；仅 8% 认为变革与学习举措高度有效】：Deloitte《2026 Global Human Capital Trends》（与 Oxford Economics 合作），2026。
• 【人才市场要有效运转，必须有定价、协议与披露三套特殊机制；这是能力市场三要件的可追溯理论源头】：McKinsey Quarterly《Making a market in talent》，Lowell L. Bryan, Claudia I. Joyce, Leigh M. Weiss。该文为 McKinsey 早年的组织研究，非 2026 年发布，此处作为底层框架引用，不与 2026 调查数据混同。
• 【到 2028 年 90% 的 B2B 交易由 AI agent 撮合，对应超 15 万亿美元；领先组织 80% 客户面流程由多 agent AI 驱动；可组合、云原生产品架构；22% 货币交易到 2030 年可编程】：Gartner《Top Predictions for IT Organizations and Users in 2026 and Beyond》，2025 年 10 月发布（预测覆盖 2026 及以后）。
• 【2018 年上线，AI 匹配员工与项目/兼职/岗位/导师；数周解锁近 12.7 万小时隐性产能，累计超 55 万小时，节省超 1500 万美元，前两月 adoption 超 60%】：Schneider Electric Open Talent Market（Gloat 提供），由 Deloitte Insights《Opportunity marketplaces》与 Gloat 案例研究记录。属已验证真实案例，非 2026 年数据，作为能力市场的人本预演引用。
• 【2026 财年第四财季阿里云 AI 相关产品收入 89.71 亿元，连续 11 个财季三位数增长；2026 年成立 Token Hub、集团技术委员会、Token Foundry，以 Token 为统一计量单位，战略从 Model First 转向 Agent First】：钛媒体《阿里重回大集权时代》（2026 年报道）等媒体披露。该部分架构与人事主要见于媒体报道，未见阿里官方完整公告，引用时以据媒体报道视之。