作者：
方少奕
在硅谷，Solace 创始人 Sarah Gwilliam 只用几天，就让她的冥想应用上线。注册公司、搭建网站、设计界面、投放广告，她几乎没雇人。所有环节都由 AI 孵化器 Audos 接手。她的形容是：「AI 就像我的联合创始人。」
这故事出自 《经济学人》2024 年 8 月号的一篇报道。文章提出一个看似大胆的设想：生成式 AI 或许会催生第一个 「单人独角兽」。AI 不只是提高效率的工具，而是能在开发、销售、客服等环节扮演团队角色。哈佛商学院随即做了验证：让学员用 AI 在九十分钟内创建一家零食公司，包括市场调研、供应链设计和包装开发。结果显示，「1 人＋AI」 的表现几乎与 「2 人团队」 相当。
数据正在印证这种趋势。根据创业融资平台 Carta 的季度报告，从公司成立到雇第一名员工的时间，已从 2022 年的不到 6 个月，拉长到 2024 年的 9 个月以上。越来越多创业者把 「员工越少越好」 当作荣誉勋章。Wix 花 8000 万美元收购了一家叫 Base44 的 AI 代码公司，而那家公司只有 8 个人。比起雇人，他们更擅长调 AI。过去的公司，是一群人组成的生产单元；如今的公司，可能是一个人加上千万个算法。在 AI 的协助下，最小的生产单位，不再是公司，而是个人。
这种变化在中国同样明显，只是语气更务实。中国的一人公司，不追求 「独角兽光环」，而追求 「业务闭环」。他们不谈估值，而谈现金流。
在杭州，「十点说话术」 原本是知乎创作者，内容围绕职场沟通。2023 年起，他把写作流程拆分交给大模型：生成结构，改写语气，提炼标题；同时用飞书智能助手处理学员问答。半年后，他只身一人运营三门课程、两个公众号、一个淘宝店，营收超过 30 万元。他的总结是：「AI 不是帮我节省时间，而是复制了另一个我。」
在广州，电商创业者老陆曾在服装公司做运营。辞职后，他靠 AI 生成商品文案、用剪映批量剪视频，再投放抖音广告测试 SKU。每天早上 AI 替他生成 10 条视频，中午他看数据、筛出高转化 SKU，晚上自动投放。一个月后，单款 T 恤销量破 5 万件。他笑称自己 「不做设计师，只做算法师」。
在北京，前猎头顾问婷婷则把职场咨询产品化。她整理出 200 份咨询笔记，交给 AI 训练出一个 「面试模拟助手」。用户先在 AI 端练习回答，再购买她的语音点评。AI 负责初筛与基础反馈，她只处理高价值客户。这个混合服务，让她的单日咨询量从 4 单增至 20 单。
3 个例子来自不同领域，却共享一种模式：个人输出决策和经验，AI 接管重复劳动。过去需要三五人的微型公司，如今一个人足矣。
AI 降低了创业门槛，也让 「组织」 这个概念开始松动。以往，公司之所以存在，是因为分工带来的协同效率：每多一个人，多一份能力，多一个岗位。而当 AI 能承担大部分执行环节时，协同的边际收益下降。创业者不再依赖 「团队扩张」，而依赖 「智能体密度。你能调用多少模型，整合多少流程，就等于拥有多少生产力。一个人的工作台，被拆解成一整套 AI 流水线：一个模型做市场调研，一个模型写方案，一个模型跑广告，一个模型做客服跟进。同一个人，背后站着一支看不见的」 算法团队 「。最小生产单位，正不可逆转地从」 公司 「滑向」 个体。
但这种 「去人化」 的轻盈背后，也有隐忧。
首先，AI 擅长执行，却缺乏商业判断。Anthropic 的研究者曾让 Claude 模型模拟创业，结果发现，它确实能生成详细的商业计划，设计产品、撰写营销文案，却会忽略盈利逻辑，最终 「破产」。它可以在几秒钟内给出几十种方案，但无法告诉你哪一种在现实世界里站得住。在模型眼中，完成任务就是胜利，但在市场里，只有赚到钱、活下去才叫成功。
其次，AI 生态高度集中，创新易被同质化。微软、亚马逊、谷歌、OpenAI 等巨头掌握算力和模型接口，底层能力被封装成一个个 API。就像十年前的云计算，赋能无数公司，却也让利润高度集中在云平台。当所有人都依赖同一批基础模型时，创新很快会被吞噬。AI 能帮你写文案、做客服、跑测试，对手也一样可以。在同一批工具之上，差异反而更难维持，更多溢价被锁在平台端。
最后是合规问题。AI 生成的内容涉及版权、隐私与广告真实性等。一人公司往往没有法务或风控能力，若 AI 输出违规内容，责任边界仍然模糊。监管机构正在制定 AIGC 内容指南，但具体执行细则仍处在探索期。技术演进的速度，远远快于制度更新。一人公司享受了 AI 带来的速度，也不得不承担 「制度空窗期」 的不确定。
对政府部门来说，「一个人公司＋AI」 既是机会，也是考题。应对这种变化，政策的回应不能只是笼统地 「鼓励创新」，而必须更新视角、重构工具箱。
首先，需要重新认识什么叫 「企业」。统计、审批、税收、社保等制度，长期都是围绕 「有人、有场地、有规模」 的公司设计的，而未来，会出现越来越多 「轻资产、高技术、强流动」 的个体或小团队。配套政策里，就要多一些针对这类主体的工具：注册流程能不能再简便一些，税收优惠能不能更灵活一些，对兼职、斜杠青年和多重身份能不能更包容一些？
同时，公共服务的重心也要从 「帮人找到一份工作」，转向 「帮人构建一套能力」。在 AI 时代，真正有安全感的，不是某个岗位，而是可迁移的能力：数据素养、工具使用、基础商业判断。政府不必自己去办多少培训班，但可以牵头制定标准，引导平台和机构共建课程，用补贴撬动社会培训资源，把 「一人公司」 也纳入技能提升的对象，而不是当作游离于体制外的 「边缘变量」。
另一条同样重要的，是把 「底线」 划清楚。AI 时代的小微主体多、变化快，更需要明确的规则：数据不能怎么用，广告不能怎么说，合约不能怎么写。边界越清晰，个体创业者反而越有安全感，可以放心地用 AI，而不是处处担心 「踩雷」。监管未必要更重，但可以更清晰、更前置——既把公共利益守住，又给新形态的创业留出空间。当一些地方政府还把招商的想象停留在 「引进一个大项目、建设一片新园区」 时，新一代创业者，已在算法驱动、平台工具与个体能动性交织的生态中自发聚合。也已在少数反应敏锐、制度灵活的城市里，被视为值得扶持的新型生产力单元，纳入政策视野和治理体系之中。
尽管风险不少，AI 对个体创业的推动依然不可逆。AI 让知识经验可结构化、工作流程可复制化、客户关系可自动化。AI 重塑的不是 「就业」，而是 「组织」。我们正站在一个转折点上：工业革命让 「公司」 成为社会的基本单位；AI 革命，可能让 「个体」 重新成为经济的原子。
过去，创业者的核心能力是整合人；现在，是整合算法。过去，公司靠人力放大规模；现在，靠智能体放大能力。AI 让一个人拥有部门级产能，也让 「公司」 的边界变得模糊。工业时代，一人公司是不完整的符号：意味着资源稀缺、成长受限。但今天，一人公司未必是缺陷，反而可能是一种优势：不依赖人，不累积包袱，更快迭代，更容易实验。
也许真正的革命，不是出现某个 「单人独角兽」，而是独角兽从此都开始缩小。员工不是人，是智能体；会议不是面对面，是自动化流程；办公室不是实体，是一套运行中的决策系统。企业的理想状态，不再是人数众多，而是结构精密、运行灵活、智能体密度极高。也许有一天，「个体户」 这个词会被重新赋义：不再是摆摊的小商贩，而是指一个拥有十个 AI 助手、能服务全球客户的独立生产者。未来的创业模式，可能不是 「组织扩张」，而是 「智能体扩张」。
（作者方少奕为人工智能与未来产业研究者，专注技术趋势与产业变革的深度观察）
（澎湃新闻）
文章转载自东方财富
