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）

（文章来源：澎湃新闻）