EMC2AI

E = MC²AI — AI时代的价值方程

1905 年，爱因斯坦写下 $E = mc^2$，揭示了物质的终极秘密：质量可以转化为能量。

2026 年，我们写下 $E = MC^2 \times AI$，揭示了价值的终极秘密：使命可以转化为赋能。

区别在于：物理学的 c 是常数，你无法改变；而价值方程的 C 是变量，你可以主动放大它。

$$ \boxed{E = M \times C^2 \times AI} $$

这不是比喻。这是架构。这是价值创造的操作系统。

价值方程的核心洞见：

爱因斯坦告诉我们，物质蕴含巨大能量，只需找到释放它的方式

E=MC²A 告诉我们，使命蕴含巨大价值，只需找到托举它的架构

那个架构，就是 C² × AI——连结、语境、与智能的乘法效应

“Without AI, a Repo is for developers. With AI, a Repo is for everyone.”

没有 AI，Repo 是程序员的密室。有了 AI，Repo 是所有人的广场。

版本: v2.2 | 更新日期: 2026-01-19 | 维护者: @taes

公式本质

$$ \boxed{E = M \times C^2 \times AI} $$

这个公式致敬爱因斯坦的质能方程 $E = mc^2$，重新定义了价值创造的底层逻辑：

Empower = Mission × Connection × Context × AI

价值 = 使命 × 连结 × 语境 × 协同智能

💡 核心洞见：公式的双重身份

视角	公式解读	说明
MAR 视角	E = M × C² × AI	架构公式：如何组织一个 Mission Repo
TAES 视角	T → A → E → S	运营公式：T营托举E队实现增长

关键发现：E=MC²A 和 TAES 不是两个公式，而是同一个价值创造过程的两种表达。

E = MC²A (MAR 架构公式)
    ║
    ╠══ M (Mission)       ←→  S 的核心载体（Scale 的起点）
    ║
    ╠══ C¹ (Connection)   ←→  A 的基础设施（Workplane = bit 可靠）← T营持有
    ║
    ╠══ C² (Context)      ←→  A 的智能层（AITa = Token 可用）← T营持有
    ║
    ╠══ AI (Allied AI)    ←→  A 的托举效应 = Frontier Model × Mission 适配
    ║                          ├── 模型层：当季最强 LLM（季度评估更新）
    ║                          └── 验收层：Mission 完成质量 ≥ 人类基线
    ║
    ╚══ E (Empower)       ←→  E队产出 + S 增长飞轮

为什么是 Allied AI？—— 与人类站在同一战线的智能

术语定位未来适应性
Frontier Model 当季最强模型 ⚠️ 每季度过时，需持续更新
Allied AI ✅ 任务导向的协同盟友 ✅ 无论模型如何演进，验收标准不变

Allied 的含义：不是”人工智能”，而是”盟友智能”——AI 与人类站在同一战线，共同完成 Mission。

Allied AI 定义：

维度门槛验收方式深层含义
质量 Mission 产出通过 Eval 验收 CLEAR 的 E 判定 AI 不是”做完”，而是”做对”
效率完成时间 ≤ 人类基线 × 50% 时间戳对比 AI 不是”能做”，而是”快做”
成本 Token 成本 ≤ 人类市场价 × 10% 财务核算 AI 不是”省钱”，而是”边际趋零”

核心洞见：这三个维度不是并列的，而是递进的——
质量 → 效率 → 成本 → 协同 → 自主
  ↓       ↓       ↓       ↓       ↓
 能用   好用    普惠    融合    托举
  ↓       ↓       ↓       ↓       ↓
 2023   2024   2025   2026   2027
  ↓       ↓       ↓       ↓       ↓
 门槛   提速   降本   共生    飞轮
年份阶段 Allied AI 的角色人的角色
2023 能用听指令干活写 prompt、审产出
2024 好用快速迭代定方向、做验收
2025 普惠边际成本趋零人人可用、按需调用
2026 融合 主动理解 Context，补全意图 只需表达”想要什么”
2027 托举 自主发现 Mission，提案执行 决策、验收、战略

一句话：能干活、干得快、干得省——这就是 Allied AI。

更深一层：Allied AI 不是 E队的工具，也不是替代 E队的成员，而是重新定义了 E队本身。

E队 = 人 + Allied AI = 智慧协同团队

这不是”人用 AI”，而是”人与 AI 共同构成一个新的组织单元”——边界变了，能力也变了。

2026 的跃迁：你不再需要写完美的 prompt，AI 会主动问你”你是不是想要这个？”

2027 的跃迁：你不再需要发现任务，AI 会说”我发现了一个机会，要不要我来做？”

TAES 映射：Allied AI = TAES 中的 A (Augment) 的具象化——托举效应的执行者。

当季 Frontier Model 参考（2026 Q1）：Claude Opus 4.5 / GPT-5 / Gemini 2.5 Ultra

注：T营每季度评估更新订阅组合，确保 E队使用”当季最强”。具体版本见 AI/AITa/

术语	定位	未来适应性
Frontier Model	当季最强模型	⚠️ 每季度过时，需持续更新
Allied AI ✅	任务导向的协同盟友	✅ 无论模型如何演进，验收标准不变

维度	门槛	验收方式	深层含义
质量	Mission 产出通过 Eval 验收	CLEAR 的 E 判定	AI 不是”做完”，而是”做对”
效率	完成时间 ≤ 人类基线 × 50%	时间戳对比	AI 不是”能做”，而是”快做”
成本	Token 成本 ≤ 人类市场价 × 10%	财务核算	AI 不是”省钱”，而是”边际趋零”

年份	阶段	Allied AI 的角色	人的角色
2023	能用	听指令干活	写 prompt、审产出
2024	好用	快速迭代	定方向、做验收
2025	普惠	边际成本趋零	人人可用、按需调用
2026	融合	主动理解 Context，补全意图	只需表达”想要什么”
2027	托举	自主发现 Mission，提案执行	决策、验收、战略

变量定义

符号	全称	中文	核心内涵	对应目录	TAES 映射
E	Empower	赋能	价值的终点。不仅是交付物，更是对受众的启发、对业务的驱动、对未来的改变。	`OUTPUT/`	E队产出 + S飞轮
M	Mission	使命	价值的起点。定义”要做什么”以及”为什么做”。是意义的密度，不是任务的数量。	`MISSION.md` + `MISSION/`	S 的核心载体
C¹	Connection	连结	可达性基础设施。确保网络可达、身份可用、付费稳定。框架的运行前提。	`CONNECTION/`	A (Workplane)
C²	Context	语境	时空的锚点。明确任务的物理环境、历史背景与参与者。没有语境，智能无法生效。	`CONTEXT/`	A (AITa)
AI	Allied AI	协同智能	进化的引擎。在特定 Mission 上达到或超越人类基线的 Frontier Model。	`AI/`	A (托举效应)

Mission vs Task：为什么用 M 而不是 T？

维度 Task（任务） Mission（使命）
问的问题 How（怎么做） Why（为什么做）
生命周期 完成即消亡完成即永生（Repo 是活的）
AI 角色 AI 执行 Tasks AI 托举 Mission
人的角色 分解、监督定义意义、验收价值

核心洞见：AI 时代，Task 层被 AI 吞噬——你只需定义 Mission，AI 会自动分解并执行 Tasks。

公式含义：M 是乘数。一个空洞的 Task，即使 C² 和 AI 完美，产出的也是空洞的 E。M = 0，则 E = 0。

维度	Task（任务）	Mission（使命）
问的问题	How（怎么做）	Why（为什么做）
生命周期	完成即消亡	完成即永生（Repo 是活的）
AI 角色	AI 执行 Tasks	AI 托举 Mission
人的角色	分解、监督	定义意义、验收价值

深层洞见：三个认知跃迁

洞见 1：AI 是执行层，不是助手

TAES 的核心认知：AI 不是”提建议的助手”，而是”真正干活的执行层”。

传统认知                          TAES 认知
───────────                      ──────────

  人 ────→ AI 助手               人 ────→ 意图定义 (I)
   │         │                    │
   │    提建议/回答问题            │
   │         │                    ↓
   ↓         ↓                  AI 执行层 ────→ 产出
  人工执行   参考                   │
   │                              ↓
   ↓                            证据链 (E)
 产出                              │
                                  ↓
                               可审计/可复制

为什么这是正确的？

维度	”助手”模式	”执行层”模式
成本结构	人参考后执行，成本仍高	AI 直接产出，边际成本趋零
质量一致性	人的”参考后执行”引入不确定性	AI 产出可控、可标准化
可追溯性	中间过程不可见	Intent → Output 全程留痕

E=MC²A 的启示：公式中的 AI 不是乘数的”一部分”，而是让整个公式”能够运转”的引擎。

洞见 2：C² 是 A 的具象化

TAES 的托举效应：A = 网络可靠(bit) × AI可用(Token)

在 E=MC²A 中，C² 实际上就是 TAES 中 A (Augment) 的展开：

C² = Connection × Context
   = C¹ × C² (两个 C 的乘积，因此称为 C 的平方)
   = (网络可达 × 身份可用 × 付费稳定) × (角色画像 × 背景叙事 × 时空约束)
   ↓
   = Workplane × (AITa + CONTEXT)
   ↓
   = bit 可靠 × Token 可用
   ↓
   = 托举效应 (A)

注释：C² 表示的是 Connection (C¹) 与 Context (C²) 两个不同的 C 的乘积，因其乘法放大效应，故借用“平方”的表述。

深层含义：

E=MC²A 变量	TAES 组件	物理类比
C¹ (Connection)	Workplane	导线（让电流能通过）
C² (Context)	AITa + 语境	电压（让电流有驱动力）
C² 平方效应	托举效应	功率 = 电压² / 电阻

洞见：托举效应是乘法关系，缺一则归零。这就是为什么 C¹ 必须先于 C²——没有导线，电压再高也无用。

洞见 3：E 的双重身份

在 TAES 中，E 同时代表两个含义：

E 的身份	含义	在公式中的位置
EdgeTeams (E队)	价值创造的主体	隐含的执行者
Empower (赋能)	价值创造的结果	公式的输出

E (EdgeTeams) 使用 MC²A 产生 E (Empower)
      ↓                           ↓
   执行者                        结果
      ↓                           ↓
   人的判断力        ×         AI的执行力
                     ↓
               协同价值 (TAES 核心)

协同分工原则：

👤 人负责：意图定义 (I)、条件判断 (C)、验收决策 (E)

🤖 AI负责：批量执行、模式识别、草稿生成

🤝 协同价值 = 人的判断力 × AI 的执行力

公式特性

1. 乘法关系：缺一归零

E = M × C² × AI
      ↓
  任何一项为 0，结果都是 0

缺失项	后果	类比	TAES 诊断
无 M	不知道要做什么	船没有目的地	Mission 五要素不完整
无 C¹	网络不通、账号失效	船搁浅在港口	Workplane 故障
无 C²	AI 不理解背景	船在雾中航行	Context 缺失
无 AI	普通人无法操作 Repo	船没有引擎	AITa 不可用

TAES 映射：这就是为什么 TAES 定义托举效应为乘法关系——bit 可靠 × Token 可用，缺一则归零。

2. 执行顺序：ICE 映射

在中国互联网环境下，C¹ 是 C² 的前提。

C¹ (CONNECTION) → C² (CONTEXT) → AI → M (MISSION) → E (OUTPUT)
      ↑
  "先确保可达性，才能建立语境，AI 才能工作"

与 ICE 三要素的对应：

执行阶段	E=MC²A	ICE 要素	CLEAR 要素
定义意图	M	I (Intent)	C (Context)
确认条件	C¹ + C²	C (Condition)	L (Limit)
执行验收	AI → E	E (Eval)	E (Eval) + R (Result)

3. 指数效应：托举的本质

C² 表示 Connection × Context 的平方效应：

C² = C¹ × C²
   = (网络可达 × 身份可用 × 付费稳定) × (角色画像 × 背景叙事 × 时空约束)
   ↓
   = Workplane × AITa
   ↓
   = 托举效应 (Augment)

为什么是平方而不是加法？

组合	C¹	C²	效果
无托举	0	0	0（无法工作）
只有网络	1	0	0（能连上但 AI 不可用）
只有 AI	0	1	0（AI 可用但连不上）
完整托举	1	1	1（乘法放大）

TAES 本质：T营的价值就是确保 C¹ × C² = 1，让 E队能够全力专注于 M。

关于 C² 的量化说明：

C² 是隐喻性的平方，而非严格的数学平方。其本质是强调乘法关系：

C¹ 和 C² 各自取值 0（不可用）或 1（可用）

乘积为 0 或 1，没有中间态

“平方”借用物理学的直觉：能量与速度的平方成正比，托举效应与基础设施的完备度也呈非线性关系

如需精确量化，可采用 SLA 指标：C¹ = Workplane 可用率（%），C² = AITa 响应成功率（%），乘积即为综合托举指数。

与 TAES 的深度映射

公式同构证明

E=MC²A	TAES	对应关系	说明
M	Mission (S的组成)	M ≡ Mission	任务是 Scale 飞轮的核心载体
C¹	Workplane (A的组件)	C¹ ⊂ A	网络可靠 = bit 可靠
C²	AITa (A的组件)	C² ⊂ A	AI 可用 = Token 可用
AI	Augment (托举效应)	AI = A	托举 = C¹ × C²
E	EdgeTeams + Scale	E ≡ E + S	价值创造方 + 增长飞轮

TAES 四字在公式中的位置

        T (TeamsCamp)
            │
            │ 持有 C¹ + C²
            ↓
┌───────────────────────────┐
│   E = M × C² × AI         │
│       ↑    ↑     ↑        │
│       │    │     │        │
│       S    A     A        │
│       │    │     │        │
│       M  C¹×C²  托举      │
└───────────────────────────┘
            │
            │ 产出 E (Empower)
            ↓
        E (EdgeTeams) + S (Scale)

商业模式的公式表达

T营 持有 (C¹ + C²) → 托举 E队 使用 AI → E队 产出 M → 价值闭环 (E)
                                              ↓
                                           Scale 飞轮
                                              │
                         ┌────────────────────┼────────────────────┐
                         ↓                    ↓                    ↓
                    Mission 飞轮         能力飞轮              规模飞轮
                   (发掘AM→完成)      (尝试→能力↑)          (沉淀→扩展)

洞见：E=MC²A 是 MAR 的架构公式，TAES 是组织运营公式，两者同构——描述同一个价值创造过程的两种视角。

赋能比 (E-Factor)：量化托举效果

定义

E系数（赋能比） 衡量 MAR 架构相对于传统人类团队（Baseline）的综合战斗力倍数。

$$ \mathcal{E} = \frac{\text{MAR 产出}}{\text{人类团队产出}} = \frac{E_{MAR}}{E_{Baseline}} $$

三维度量

维度	Baseline (1.0)	MAR (Empower)	推力计算	TAES 归因
💎 品质	主观承诺（及格品）	客观影响力（爆款）	Impact = 实际效果 / 承诺预期	C² (语境)
⚡ 速度	线性工时（5天）	瞬时响应（4小时）	Velocity = 历史工时 / 实际工时	AI (智能)
💰 成本	市场价（¥3000）	边际成本（¥30）	Efficiency = 市场价格 / 实际成本	C¹ (连结)

推力公式

$$ \vec{T} = \langle \text{Quality}{gain}, \text{Speed}{gain}, \text{Cost}_{saving} \rangle $$

实战案例：MAR-001《最后一课》

维度	传统模式	MAR 架构	倍数	归因
品质	浅层交付，易有幻觉	深度洞察，逻辑自洽	× 5	C² 提供全息语境
速度	灵感→润色，每步耗时	大纲到初稿仅需数小时	× 10	AI 7×24 并行处理
成本	编辑+插画+开发，沟通成本高	一人即一支队伍	× 20	C¹ 自动化工具链

综合 E 系数：$\mathcal{E} \approx 20.0 \times$

通俗解释（E队对比法）

假设你雇佣了一支标准的专家团队 (E-Team) 来执行任务：

对比项	E-Team	MAR	倍数	为什么？
品质	承诺”及格品”	交付”爆款”	超预期	AI 消除认知边界
速度	5 天	4 小时	× 30	AI 是执行层
成本	¥3,000	¥30	× 100	零边际成本

E系数 = 这三笔账算下来的综合战斗力倍数。

你不再是一个人战斗，而是一个拥有无限杠杆的超级个体。

核心洞见：TAES 视角的深层解读

洞见 1：Augmented 是必要前提，不是可选增强

没有 AI (Copilot) 托举，普通商业工作者无法操作 VSCode，也无法从 Repo 中受益。

传统 Repo → 开发者工具（程序员专属）
    ↓ + AI
MAR Repo → 所有人的工作台（普惠）

TAES 的表述：

传统认知	TAES 认知
AI 是”锦上添花”	AI 是”雪中送炭”
没有 AI 也能工作	没有 AI 则 Repo 不可用
Augment 是可选功能	Augment 是必要前提

公式含义：E=MC²A 中，如果 AI=0，则 E=0。这不是比喻，而是数学事实。

洞见 2：零边际成本打破”不可能三角”

AI 带来的零边际成本打破了传统协作的**“不可能三角”**（快、好、省无法兼得）：

传统模式：快 + 好 + 省 = 选其二
MAR 模式：快 + 好 + 省 = 全都要

为什么 MAR 能打破不可能三角？

传统成本	MAR 成本	差异来源
人力边际成本 > 0	AI 边际成本 → 0	Token 成本持续下降
协作摩擦成本高	Repo 驱动，协作无摩擦	Git 版本化 + Agent 执行
质量依赖人的能力	质量依赖 Context 完整性	C² 消除认知边界

洞见 3：价值闭环与 Scale 飞轮

M (定义任务) → C¹ (确保可达) → C² (建立语境) → AI (执行放大) → E (赋能交付)
      ↑                                                              │
      └──────────────── 反馈循环（Scale 飞轮）─────────────────────────┘

S (Scale) 的三层飞轮：

飞轮层	描述	公式位置
Mission 飞轮	发掘 AM → 用 Repo 实现 → 加速完成 + 提升品质	M → E
能力飞轮	不断尝试 → 队员 AI 能力 ↑ + E队协同力 ↑	C² + AI
规模飞轮	能力沉淀 → 实践规模扩展 → 回归更多 AM	E → M (循环)

洞见 4：Repo 驱动是 AI 治理的必要条件

维度	聊天式 AI	Repo 驱动 AI (MAR)
资产沉淀	❌ 对话散落	✅ 版本化存储
可审计	❌ 无法追溯	✅ Git 历史完整
可复用	❌ 每次重来	✅ 模板复制
协作边界	❌ 个人账号	✅ Org/Repo 权限
合规友好	❌ 难以证明	✅ Evidence 链

结论：Repo 驱动不是”偏好”，而是”AI 治理的必要条件”。这也是为什么 E=MC²A 必须落地在 MAR（Mission Augmented by Repo）架构上。

公式演化：从物理到数字

版本	公式	说明	TAES 对应
v0	E = mc²	爱因斯坦质能方程（致敬）	—
v1	E = M × AI	Mission × AI = Empower	E队 + A
v2	E = M × C × AI	加入 Context	E队 + A + 语境
v3	E = M × C² × AI	C 分为 Connection + Context，平方效应	TAES 完整映射

为什么致敬 E=mc²？

爱因斯坦公式	MAR 公式	类比
E = 能量	E = 赋能	价值的终点
m = 质量	M = 使命	价值的起点
c = 光速	C = 连结+语境	传播的介质
c² = 平方效应	C² = 托举效应	乘法放大

深层含义：就像质量可以转化为能量，使命 (M) 也可以通过托举 (C²) 和智能 (AI) 转化为赋能 (E)。

应用场景：CLEAR 视角

AM = Augmented Mission：能被 AI 托举的任务才值得启动。

场景	C (Context)	L (Limit)	E (Eval)	A (Augment)	R (Result)
写论文	研究课题 + 文献	字数/格式/截止日	通过率	Copilot	高质量论文
做演讲	演讲主题 + 受众	时长/场合	观众反馈	Copilot	感染力 PPT
开发项目	需求定义 + 技术栈	工期/预算	测试通过	Copilot	可运行代码
创作小说	故事大纲 + 世界观	章节/风格	读者评价	Copilot	完整小说

⚠️ 公式的边界：哪些任务不适合 E=MC²A？

任务类型	不适用原因	替代方案
高度隐性知识	如：品酒、中医把脉——Context 无法完全数字化	人类专家 + AI 辅助记录
强监管合规	如：法律签署、医疗诊断——AI 产出不具法律效力	AI 草拟 + 人类签字
实时物理操作	如：外科手术、精密装配——需要肉身在场	AI 规划 + 人类执行
高度创意突破	如：范式级创新——AI 擅长组合，不擅长颠覆	人类灵感 + AI 放大
情感连接核心	如：心理咨询、临终关怀——人类的”在场”不可替代	AI 辅助 + 人类主导

公式边界原则：当 Context 无法数字化 或 人类在场不可替代 时，E=MC²A 从”主公式”降级为”辅助公式”。

口诀：能数字化的用公式，不能数字化的用公式辅助。

总结：公式的三重身份

身份	视角	表达
架构公式	MAR	E = M × C² × AI
运营公式	TAES	T Augments E → S
验收公式	CLEAR → ICE	Intent → Condition → Eval

E = MC²A
    ↓
    ├── MAR：如何组织一个 Mission Repo
    ├── TAES：如何让组织协力增长
    └── CLEAR/ICE：如何定义和验收一个 AM

参考资源

资源	路径	说明
MAR 架构总览	README.md	完整架构说明
TAES 框架	CONTEXT/Story/TAES/Framework/Taes.md	组织运营方法论
TAES 核心洞见	CONTEXT/Story/TAES/Strategy/Core-Insights.md	战略分析
Mission 定义	MISSION.md	当前任务看板
AI 智能中枢	AI/README.md	AI 能力说明
Taes Agent	AI/Taes/README.md	TAES 框架教练

E = MC²A — 让每一个任务都有生命力，让每一次工作都有 AI 托举。

生命力 = Repo，是代码，是 Markdown 构建的软件实体。

協力營托举E队，CLEAR 启动，ICE 执行，飞轮增长