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AI 大模型正在從一種業務和產品，逐漸演化成公司運轉的基礎設施。
過去的軟件和硬件公司，通常按照產品劃分組織，AI 更多時候只是影像、語音、推薦或者交互中的一項功能。但大模型出現之后，AI 開始進入產品定義、用戶交互和服務分發等更底層的位置。過去按產品劃分的團隊，也需要重新圍繞模型能力做協同。
過去幾年，全球科技公司都在推動類似調整。Google 將 DeepMind 與 Google Brain 整合，Meta 不斷提升 AI 團隊在公司內部的優先級，并圍繞智能體方向調整組織。在國內，騰訊將更多 AI 相關業務統一納入 CSIG 體系，字節則拆分出 Seed 和 Flow 兩個部門分別負責模型和應用。
這些動作背后的共同趨勢是，AI 正從一個獨立的功能部門，變成需要貫穿公司各項業務的基礎能力。
小米集團近期也對小愛同學和 AI 相關業務做了一輪新的組織調整。這款已經誕生近十年的產品，正在從過去相對獨立的團隊，轉向由基座模型團隊、云端工程團隊和端側 OS 團隊共同支撐。
據國內媒體報道，小米此次調整后，小愛同學背后的技術體系將拆成三個部分：由羅福莉領導的 MiMo 基座大模型團隊提供底層模型能力；欒劍負責 MiMo 在小愛同學上的外部工程化系統等云端能力建設；原由小愛產品團隊承擔的端側能力，則下放到手機等子業務的 OS 團隊。
伴隨這輪調整，原小愛團隊負責人王剛據稱已調任。
此次調往小愛相關業務的欒劍，同樣是小米 AI 體系中的關鍵人物。
2023 年 4 月，小米正式組建大模型團隊，任命欒劍為技術委員會 AI 實驗室大模型團隊負責人，向技術委員會副主席、AI 實驗室主任王斌匯報。在此之前，曾在微軟中國工程院和微軟小冰語音團隊工作過的欒劍，負責的是小米 AI 實驗室語音生成團隊。
2025 年底，羅福莉加入小米后接替大模型業務，欒劍轉向 Agentic AI 算法方向，重點是讓大模型具備更強的自主成長和任務執行能力。
接下來，欒劍更重要的任務，是把基座大模型能力轉化為產品端可以穩定調用的接口。一內一外，小米未來的AI戰略正逐漸清晰。
關于此次架構調整，小米方面未予置評。但有知情人士透露，小米的 AI 相關團隊正在持續加強，業務也在逐步梳理，包括手機 miclaw 跟小愛同學合體等，都是為了加速 AI Agent 布局進展。
MiMo 出現之前，AI 實驗室、小愛團隊、手機 OS 團隊、汽車業務、IoT 業務，都已在各自場景中積累了可觀的 AI 能力。
MiMo 出現后，也沒有立刻變成所有業務的統一選擇。有知情人士告訴雷峰網(公眾號：雷峰網)，手機、汽車、IoT、小愛和其他團隊做具體功能時，仍然可以按效果、成本和上線節奏選擇模型。
但對小米來說，MiMo 不能只是一個“可選模型”，作為小米集團一項重要的長期戰略，MiMo 必須進入手機、汽車、家居、可穿戴和機器人這些核心場景，變成各條業務線都能調用的底層能力。
小米的業務分散在多個終端、多個系統里。如果每條線都自己搭 AI 能力，最后很容易變成車上一個助手、手機上一個助手、家里設備又是另一套邏輯。體驗割裂之后，“人車家全生態”根本無從談起。
這輪組織調整要解決的，正是這些問題。它需要讓不同終端基于 MiMo 擁有相近的理解基礎，再由手機、汽車、IoT 等業務系統按各自場景調度。
小米的組織方式，給 MiMo 的跨業務落地提供了一定條件。
小米內部有著極強的互聯網風格，各部門之間溝通頻繁，這也使得小米在面對共同攻堅目標時能迅速形成戰斗力，而小米過去最擅長的，正是在方向相對明確之后快速集結資源，用產品定義、供應鏈、渠道和執行效率實現后發先至。
這對 MiMo 的閉環至關重要。基座模型要成為真正的底層能力，不能只靠模型團隊單獨迭代；業務團隊需要把場景數據、用戶反饋和真實調用鏈路接入模型體系，才能讓模型持續優化的迭代。
當然，這種綁定也會帶來壓力。MiMo 必須證明自己能同時滿足手機、汽車和 IoT 對穩定性、響應速度、成本和安全性的要求，業務團隊也必須接受更深的協同要求。
對小米而言，這是組織層面的額外成本，卻是自研基座模型必須付出的代價。
只有這個閉環形成，小米繼續投入做基座模型才有意義。否則，MiMo 會變成一個投入巨大卻與業務若即若離的技術項目。
小米選擇繼續燒錢做基座模型，在今天看來是一件成本高昂、回報并不確定的事。但如果把它放到未來 AI Agent 對入口、服務和利益分配的重構中去審視，這或許是小米在 AI 時代最有戰略遠見的一次投入。
手機行業內部一直有一種共識，手機廠商沒有必要自研基座模型。更現實的選擇，是做好端側能力、系統功能和具體場景，再接入外部模型，借助手機、OS 和硬件生態完成產品落地。
這個判斷有充分的現實理由：基礎大模型投入太重，訓練、推理、人才和算力都是長期成本；手機廠商本質上仍然是硬件公司，現金流和利潤結構很難支撐一場與互聯網公司同等強度的資金消耗戰。
但過去十多年，手機廠商賣的是硬件，利潤卻不完全來自硬件本身。除了手機銷售帶來的毛利，預裝軟件、應用商店、瀏覽器入口、廣告、搜索、游戲分發、金融導流等互聯網服務，同樣是利潤結構中的重要組成部分。
AI Agent 對這套模式的沖擊在于，它會改變用戶進入服務的路徑，這會導致這套規則有了根本性變化。
過去，用戶要購物、打車、訂票等行為時需要打開應用、瀏覽器、應用商店或各類預裝入口。手機廠商正是通過入口、分發、推薦和廣告參與價值分配。未來，當用戶越來越多地直接向 Agent 下達任務，原來的入口鏈路會被壓縮。
用戶不需要打開應用商店搜索軟件，不需要經過瀏覽器入口，也不需要在信息流里點擊廣告。Agent 會根據用戶意圖直接調用服務，完成任務，再把結果交還給用戶。
有知情人士告訴雷峰網，未來一定會出現 Agent to Agent 的協作。不同公司的模型會互相對接，交換意圖，傳遞結果，完成跨平臺任務。
比如小米的 Agent 可以理解用戶需求，再把一部分服務請求交給騰訊、阿里、美團、攜程、抖音等平臺的 Agent 處理。
但騰訊不會讓 MiMo 直接調用微信的核心接口，小米也不會允許外部 Agent 直接控制自己的硬件。
模型之間的協作，背后仍是公司之間的利益分配。誰掌握用戶入口，誰掌握關鍵數據，誰擁有服務履約能力，誰就擁有更高的話語權。
這種情況下，缺少自己 Agent 的硬件廠商，就只能在別人的智能入口下做硬件承載方，由外部模型決定向用戶展示什么服務，調用哪一家平臺，如何排序，如何收費。
對小米而言，模型服務方如果成為用戶與設備之間的新中介，自己過去多年建立的人車家生態，就可能在智能層被重新分配。
因此，小米需要一個能夠代表自己生態利益的智能入口。哪怕 MiMo 不是行業里參數最大、榜單最高的模型，只要它能在小米生態里承擔 Agent 角色，就能幫助小米保住未來服務分發中的位置。
早年間小米與華米之間的關系就是一個極好的例子。華米曾經為小米手環、手表等穿戴設備提供重要支撐，但雙方圍繞用戶健康數據歸屬產生過長期拉扯。
同樣的問題，未來會在 AI、云、IoT 和汽車場景中更高頻地出現。用戶數據歸屬會成為新的利益分配問題，數據歸屬和服務入口的爭奪也會比過去更復雜。
短期看，MiMo 會消耗大量資金，也未必立刻帶來明顯收入。但長期看，如果 AI Agent 真的成為下一代入口，小米今天不做基模，未來可能要為失去入口付出更高代價。
（本文作者長期關注消費電子和新能源產業的人與事，歡迎添加微信 Luxbanee 溝通交流。）
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