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2024年初，OpenAI CEO奥尔特曼（Sam Altman）提出，AI 时代，很快就会出现估值10 亿美元的一人独角兽公司（“1-Person” Billion Dollar Company）。这在当时听起来很遥远，但在今天这一预测已越来越近了。 在海外，一份“顶尖精益AI 原生公司”的榜单颇受关注，该榜单长期追踪团队规模较小、但营收可观的初创公司，以衡量我们距离“一人十亿美元”创业现实还有多远，在榜单中，44家公司的平均团队规模为27人，但年度总收入达到近38亿美元，单个员工的估值超过1亿美元。 2025年，Agent（智能体）能力逐步深入行业，越来越多人开始相信一人独角兽公司的未来。在近日长江CEO 20周年论坛上，阿里前总参谋长、长江商学院前战略管理教授曾鸣表示，智能组织会成为未来十年主流的组织形式，未来公司核心员工大多不会超过百人，个人能力的优势被极限放大，传统的管理思路受到越来越大的挑战。 传统公司的结构是”人管理人”，但在以AI为核心的公司中，这个模式变成了“一个创始人管理一群AI Agent”。 在AI时代，传统人力密集型企业将受到更多挑战，长江商学院科技与运营教授孙天澍判断，那些企业领先的核心优势可能未来也会变成核心负债。 “一人独角兽”更近了 9月30日，Anthropic 发布Claude Sonnet 4.5，称其为“世界上更好的编程模型”，可以连续从事复杂工作超30小时，在编程、数学能力超越前一代旗舰模型的同时，价格较其降低了80%。 有行业人士感叹，这样顶尖的编程能力与开发者能够负担得起的价格相结合，预示的可能是“一人公司”的黎明到来。iGent AI的CEO表示，Sonnet 4.5可以自主处理30多个小时的代码，使工程师在极短的时间内处理数月的复杂架构工作，这意味着不再需要过去庞大的团队。 AI编程在过去一年进展迅速，事实上，离一人独角兽公司最近的案例也是在AI编程赛道。 base44是一家位于以色列的氛围编程（Vibe Coding）公司，由90后程序员Maor Shlomo独自创办，从未进行外部融资，去除高昂的大模型token 成本后，5月仍实现了18.9万美元的利润。成立短短6个月base44就被海外互联网巨头Wix以8000万美元收购。 Maor Shlomo曾在采访中提到，他之一个员工是在被收购前一个半月才入职的，大部分时间都是自己在独立运营公司，管理 “AI 团队”来编写代码。他表示，过去三个月内自己几乎没写过一行代码，但 Base44 的前端依然有很大变化，这些代码都是AI编写的。 “随着大模型的进步，像那些 10 倍效率的工程师会产生更大的影响力，他们将成为 100 倍效率的工程师，因为他们能管理大模型。”Maor Shlomo认为，团队规模和资金不是能否在某个领域胜出的必要因素了。 同样作为AI编程领域的明星产品，Cursor母公司Anysphere在12名员工时估值就已经达到4亿美元，目前有约60人，年化收入已达到5亿美元，估值约 99 亿美元。而在文生图领域，明星企业Midjourney仅靠40人团队，就实现年营收5亿美元，至今未融过资，业界预计其估值已高达100亿美元。 在AI时代，涌现的这些创业公司员工人数不多，但造血能力极强。过去，一个复杂的软件项目需要一个从产品经理到工程师的团队，而现在，一个有想法的开发者，加上几个AI Agent，理论上可以独自完成这些环节。 曾鸣接触过很多创业团队，他表示，自己看到的AI团队都非常小。“去年夏天我在硅谷办过一个小型座谈会，一个创业者感慨最头疼的问题是团队太大，管理起来困难。其他创业者问他团队是多少人，回复说30多人，更奇妙的是，其他人都说，真是太多了。” 曾鸣表示，这是去年夏天发生的故事，而在今年夏天，他在硅谷发现，3个人、10个人的团队是极为常见的，而那些团队人员多的创业公司，往往是有一批人在做一些“用机器做成本还太高”的事，没有高附加值。 在这个趋势里，个人能力的优势被AI极限地放大了，曾鸣看到，顶尖AI研究员的学习成本大幅降低，他们可以利用超强的元认知能力和广泛的AI工具，快速学习各种领域的知识，提出原创的解决方案。 “今天一个好的研究员就可以调用千万个Agent，能够创造特别多价值。原本一个产品需要七八个工种前后协调才能做出来，现在一个人就可以做，不需要专门的产品经理、技术、研发、测试这些环节。”曾鸣判断，一个人可以适应多个岗位后，未来的组织形态会发生根本性的变化，也会越来越智能。 不过，Maor Shlomo认为，独立创业也并不适合所有类型的公司，如果要创办一家 B2B企业服务公司，需要组建销售团队、投入营销预算，那单打独斗会非常困难。但如果开发的是具有病毒式传播潜力的产品，能够快速实现产品市场匹配，独立创业会更具优势。 “AI+”而非“+AI” “一个5000人的企业想缩小到50人，和一个从0开始的创业公司扩大到50人，难度是不一样的。”孙天澍提到，如娱乐行业、服务行业，甚至教育行业，很多传统人力密集型的企业，过去领先的核心优势未来或许会变成核心负债。庞大的组织规模使其难以迅速调转船头。 SparkXGlobal创始人袁俊长期在美国，他发现，海外企业都在快速地往AI转型，越大的企业拥抱AI的主动性就更强，从传统人力的工作模式在变成SaaS管理的模式，但国内还是人力密集型的模式，一个300人左右的企业量级，和美国40-50人的企业量级差不多，人效的比例是四至五倍的差距。 “（国内）很多企业都还没有用过SaaS，去用AI Agent很难。”袁俊认为，企业本身的组织力管理、CEO一号位思维等，造成了现在节奏上的不适配。CEO需要能驱动整个企业在运营管理层面往AI的方向转型，跟随AI Agent能力的去迭代业务模型。 不少行业人士都观察到企业转型思维上的差别。Marketingforce迈富时创始人赵旭隆发现，国内如火如荼地在推进AI产业，但只是ToC端、小公司转型更积极，大中型企业在应用AI和智能体的时候较为困难。 一方面，业务都在整个组织架构流程中进行，突然要推倒，用AI原生的方式，没有人敢承担责任，此外，高层管理人员的认知也还未拉齐，要推动AI转型的人也并不一定会从全局的角度考虑。因此，这些大中型企业在拥抱AI的时候，往往会从局部、半自动开始。 孙天澍也观察到，95%的企业选择的是“业务+AI”，即在已有流程的基础上，让AI融入某个环节做优化和改造。 “就像企业来了一个新员工，企业不会变，新员工必须适应企业。”他表示，这种情况下能释放的价值很小，因为企业并没有重构。 孙天澍提出，现在的AI并不是工具，而是智能本身，“AI+”是以智能体为中心，去思考如何将其无限记忆的能力释放出来，AI原生的架构非常重要。他认为，AI时代巨大的红利和互联网时代巨大的红利都有一个类似的特点，最终原生企业抢到大部分的价值。 例如，在移动互联网时代，字节跳动用抖音这样的产品真正释放了智能手机的手指交互能力，这在PC端是无法实现的。滴滴则是用移动原生的模式围绕着实时可取的位置数据，重构了这个行业的关系。 “今天很多企业在做的事情和出租车公司很像，可能在企业里面做了一些局部改造，但是当这个产业真正发生重构时，AI原生的企业会形成降维打击，AI会重构整个行业的逻辑。”孙天澍认为， AI时代怎样释放出原生的活力很重要。 AI世界里有一道巨大的鸿沟。8月，麻省理工学院的NANDA项目组发布了一份名为《The GenAI Divide》（生成式AI鸿沟）的深度报告，他们调研了52家组织和300多个AI项目后，得出一个结论：尽管全球企业已投入300-400亿美元，但高达95%的组织在生成式AI上获得了零回报，只有约 5% 的 AI 试点项目实现了收入的快速增长。 生成式AI鸿沟并非源于投资或兴趣不足，而是受制于现有信息孤岛与异构系统环境，不能将AI融入核心业务流程以产生可衡量的收益影响。许多公司在试点AI方案，极少能规模化部署。 报告总结建议，AI项目失败并非技术本身，而是企业整合与落地能力不足。企业需要进行全面内部评估，确保数据基础设施与员工技能支持AI应用。我们仍处于更大转型的早期，需要的不只是新工具，更是新的工作方式。 我们正处在一场组织革命的开端，未来真正的赢家，不会是那些把AI当作工具嵌入旧流程的公司，而是那些以智能为内核、重构业务逻辑的创新者。
