在硅谷 ，Solace創始人Sarah Gwilliam只用幾天
，就讓她的冥想應用上線。注冊公司 、搭建網站
、設計界面、投放廣告，她幾乎沒雇人 。所有環節都由AI孵化器 Audos接手
。她的形容是：“AI就像我的聯合創始人。 ”

　　這故事出自《經濟學人》2024年8月號的一篇報道 。文章提出一個看似大膽的設想：生成式AI或許會催生第一個“單人獨角獸
”
。AI不只是提高效率的工具 ，而是能在開發 、銷售
、客服等環節扮演團隊角色。哈佛商學院隨即做了驗證：讓學員用AI在九十分鐘內創建一家零食公司
，包括市場調研、供應鏈設計和包裝開發 。結果顯示，“1人＋AI”的表現幾乎與“2人團隊 ”相當。

　　數據正在印證這種趨勢
。根據創業融資平臺Carta的季度報告 ，從公司成立到雇第一名員工的時間，已從2022年的不到6個月
，拉長到2024年的9個月以上。越來越多創業者把“員工越少越好
”當作榮譽勛章 。Wix花8000萬美元收購了一家叫 Base44的AI代碼公司，而那家公司只有8個人
。比起雇人 ，他們更擅長調AI。過去的公司
，是一群人組成的生產單元；如今的公司，可能是一個人加上千萬個算法 。在 AI 的協助下 ，最小的生產單位
，不再是公司，而是個人
。

　　這種變化在中國同樣明顯 ，只是語氣更務實。中國的一人公司
，不追求“獨角獸光環”，而追求“業務閉環 ” 。他們不談估值 ，而談現金流
。

　　在杭州
，“十點說話術”原本是知乎創作者，內容圍繞職場溝通。2023年起 ，他把寫作流程拆分交給大模型：生成結構，改寫語氣
，提煉標題；同時用飛書智能助手處理學員問答 。半年后，他只身一人運營三門課程 、兩個公眾號、一個淘寶店 ，營收超過30萬元
。他的總結是：“AI不是幫我節省時間
，而是復制了另一個我。
”

　　在廣州，電商創業者老陸曾在服裝公司做運營 。辭職后 ，他靠AI生成商品文案
、用剪映批量剪視頻
，再投放抖音廣告測試SKU。每天早上AI替他生成10條視頻，中午他看數據、篩出高轉化SKU ，晚上自動投放
。一個月后
，單款T恤銷量破5萬件。他笑稱自己“不做設計師，只做算法師” 。

　　在北京 ，前獵頭顧問婷婷則把職場咨詢產品化
。她整理出200份咨詢筆記
，交給 AI訓練出一個“面試模擬助手 ”。用戶先在AI端練習回答，再購買她的語音點評 。AI負責初篩與基礎反饋 ，她只處理高價值客戶
。這個混合服務，讓她的單日咨詢量從4單增至20單。

　　3個例子來自不同領域
，卻共享一種模式：個人輸出決策和經驗，AI接管重復勞動 。過去需要三五人的微型公司 ，如今一個人足矣
。

　　AI降低了創業門檻
，也讓“組織
”這個概念開始松動。以往，公司之所以存在 ，是因為分工帶來的協同效率：每多一個人
，多一份能力，多一個崗位 。而當AI能承擔大部分執行環節時 ，協同的邊際收益下降
。創業者不再依賴“團隊擴張”
，而依賴“智能體密度。你能調用多少模型，整合多少流程 ，就等于擁有多少生產力 。一個人的工作臺
，被拆解成一整套 AI 流水線：一個模型做市場調研，一個模型寫方案 ，一個模型跑廣告，一個模型做客服跟進。同一個人
，背后站著一支看不見的 ”算法團隊“
。最小生產單位，正不可逆轉地從
”公司“滑向”個體。

　　但這種“去人化 ”的輕盈背后 ，也有隱憂 。

　　首先
，AI擅長執行，卻缺乏商業判斷
。Anthropic的研究者曾讓Claude模型模擬創業 ，結果發現
，它確實能生成詳細的商業計劃，設計產品 、撰寫營銷文案 ，卻會忽略盈利邏輯
，最終“破產
”。它可以在幾秒鐘內給出幾十種方案，但無法告訴你哪一種在現實世界里站得住 。在模型眼中 ，完成任務就是勝利
，但在市場里，只有賺到錢
、活下去才叫成功
。

　　其次 ，AI生態高度集中，創新易被同質化。微軟、亞馬遜 、谷歌
、OpenAI等巨頭掌握算力和模型接口
，底層能力被封裝成一個個API 。就像十年前的云計算，賦能無數公司 ，卻也讓利潤高度集中在云平臺
。當所有人都依賴同一批基礎模型時
，創新很快會被吞噬。AI能幫你寫文案、做客服 、跑測試，對手也一樣可以 。在同一批工具之上 ，差異反而更難維持
，更多溢價被鎖在平臺端
。

　　最后是合規問題。AI生成的內容涉及版權
、隱私與廣告真實性等 。一人公司往往沒有法務或風控能力，若AI輸出違規內容 ，責任邊界仍然模糊。監管機構正在制定AIGC內容指南
，但具體執行細則仍處在探索期
。技術演進的速度，遠遠快于制度更新。一人公司享受了AI帶來的速度 ，也不得不承擔“制度空窗期”的不確定 。

　　對政府部門來說
，“一個人公司＋AI ”既是機會，也是考題
。應對這種變化 ，政策的回應不能只是籠統地“鼓勵創新
”，而必須更新視角、重構工具箱。

　　首先
，需要重新認識什么叫“企業” 。統計 、審批
、稅收、社保等制度，長期都是圍繞“有人 、有場地、有規模 ”的公司設計的 ，而未來
，會出現越來越多“輕資產
、高技術、強流動”的個體或小團隊
。配套政策里，就要多一些針對這類主體的工具：注冊流程能不能再簡便一些 ，稅收優惠能不能更靈活一些
，對兼職 、斜杠青年和多重身份能不能更包容一些？

　　同時，公共服務的重心也要從“幫人找到一份工作
” ，轉向“幫人構建一套能力”。在 AI 時代
，真正有安全感的，不是某個崗位 ，而是可遷移的能力：數據素養
、工具使用、基礎商業判斷 。政府不必自己去辦多少培訓班
，但可以牽頭制定標準，引導平臺和機構共建課程 ，用補貼撬動社會培訓資源，把“一人公司 ”也納入技能提升的對象
，而不是當作游離于體制外的“邊緣變量
”
。

　　另一條同樣重要的，是把“底線”劃清楚。AI 時代的小微主體多 、變化快 ，更需要明確的規則：數據不能怎么用
，廣告不能怎么說，合約不能怎么寫 。邊界越清晰 ，個體創業者反而越有安全感
，可以放心地用 AI，而不是處處擔心“踩雷 ”
。監管未必要更重 ，但可以更清晰
、更前置——既把公共利益守住
，又給新形態的創業留出空間。當一些地方政府還把招商的想象停留在“引進一個大項目、建設一片新園區
”時，新一代創業者 ，已在算法驅動 、平臺工具與個體能動性交織的生態中自發聚合 。也已在少數反應敏銳
、制度靈活的城市里
，被視為值得扶持的新型生產力單元，納入政策視野和治理體系之中。

　　盡管風險不少 ，AI對個體創業的推動依然不可逆
。AI讓知識經驗可結構化、工作流程可復制化 、客戶關系可自動化。AI重塑的不是“就業”，而是“組織 ” 。我們正站在一個轉折點上：工業革命讓“公司
”成為社會的基本單位；AI革命
，可能讓“個體”重新成為經濟的原子
。

　　過去，創業者的核心能力是整合人；現在 ，是整合算法。過去
，公司靠人力放大規模；現在，靠智能體放大能力 。AI 讓一個人擁有部門級產能 ，也讓“公司 ”的邊界變得模糊
。工業時代
，一人公司是不完整的符號：意味著資源稀缺
、成長受限。但今天，一人公司未必是缺陷 ，反而可能是一種優勢：不依賴人
，不累積包袱，更快迭代 ，更容易實驗 。

　　也許真正的革命
，不是出現某個“單人獨角獸
”，而是獨角獸從此都開始縮小
。員工不是人 ，是智能體；會議不是面對面，是自動化流程；辦公室不是實體
，是一套運行中的決策系統。企業的理想狀態，不再是人數眾多 ，而是結構精密、運行靈活 、智能體密度極高 。也許有一天
，“個體戶”這個詞會被重新賦義：不再是擺攤的小商販，而是指一個擁有十個AI助手、能服務全球客戶的獨立生產者
。未來的創業模式 ，可能不是“組織擴張 ”
，而是“智能體擴張”。

　?。ㄗ髡叻缴俎葹槿斯ぶ悄芘c未來產業研究者，專注技術趨勢與產業變革的深度觀察）

（文章來源：澎湃新聞）