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“一人”更像是一個臨時形態。
來源|多知
作者|王上
“現在必須每天學習,我每天學習到深夜,因為AI變化太快了,不學習就落后了。”
“我5臺電腦不關機,全天侯干活,有20多個AI賬號。AI是不可逆轉的趨勢,窗口期有限,必須快速行動。先發優勢很重要,錯過再難追趕。”
“AI時代最核心的能力不是掌握某一個工具,而是不斷學習最新模型變化,并把這些變化快速嵌入業務。”
“AI無法完全補齊人的能力短板。如果對某領域一無所知,即使有AI工具也難以有效使用。”
說出這些感悟的創業者有90后、00后,也有80后。
他們曾經在大廠或成長性很強的公司里,處在比較“確定”的位置上:有人在關鍵項目里做過決策;有人帶過團隊、管過多條業務線;也有人實際操盤過數億級別的業務流水……
AI時代的主角敘事,總偏愛兩種人:一種是名校輟學、少年得志,創業即融資;一種是大廠高管、履歷光鮮,轉身即獲資本擁躉。
但今天我們要講的這群人,不在這些腳本里。他們有大廠的經歷,目前尚未抵達聚光燈下——仍在摸索,仍在路上,仍在用自己的方式,尋找新的出口。
在AI出現后,他們意識到,很多過去需要團隊、流程、甚至層級才能完成的事情,現在一個人加上AI,就能重新跑一遍,而且速度更快、成本更低,甚至在某些局部問題上,效果并不差。
于是,他們開始用“個人+AI系統”的工作方式重新開始。表面上看,這些人像是在做“一人公司”(One-Person Company,OPC):沒有團隊、沒有復雜的組織架構,一個人對結果負責。
但真正和他們深入對談之后會發現,他們并不太愿意被“OPC”這個詞定義。
因為在他們的理解里,“一人”并不是終點,而更像是一個臨時形態,像是一種過渡,一種在舊組織效率開始失效、新組織形態還未完全成型之間的探索。
01“5臺電腦全天不關機,同時運行著20多個AI賬號”
出生于1999年的王實原本是一名程序員,AI給了他重新開始的勇氣,他認為自己的核心競爭力在于“對于AI的認知”。
他是北航碩士畢業,校招進入騰訊,后來去了百度,做基礎架構和推理優化相關工作,這是離著AI最近的一層。
2022年ChatGPT出現的時候,作為IT工程師,他很自然地開始嘗試用大模型寫代碼、拆模塊、輔助推理。和大多數人的“工具式使用”不同,在Agent出現之前,他就開始做一件更激進的事:不是單點調用AI,而是把AI嵌進整個工作流里。
早期體驗并不穩定,模型會出錯、會不一致。但他看到的不是問題,而是趨勢。他逐漸意識到一個拐點正在出現:AI正在從“回答問題的工具”,變成“可以參與模塊化工作的系統組件”。
從那時起,一個更大的想法開始成形:也許未來的生產方式,不是人去使用AI,而是人和AI一起構成系統。
真正讓他走出大廠路徑的,是持續驗證。他利用業余時間搭建了一套自己的AI工作流系統:多個模型協同、通過約束和協議控制輸出、把復雜任務拆成鏈路,讓AI去執行整段流程。這套系統很快開始產生可見結果,一些原本需要人工完成的任務被穩定自動化完成。
他第一次意識到,這件事可能不是“效率提升”,而是“生產結構變化”。
于是他開始把它推向真實用戶,制作成課程教大家如何搭建工作流。最早的用戶來自幾個幾百人的學習社群,他在群里分享用AI生成的內容和方法,起初只是交流,但很快有人開始主動付費,他把價格定在399到599元之間。甚至在產品還沒有完整形態時,就已經出現穩定購買行為并且有復購。
在他看來,當用戶愿意持續付費,并且反饋真實提升,這件事就可行。他開始逐步從“業余驗證”進入“半創業狀態”。
今年春天,王實選擇離開大廠,全職做自己的事情。他現在5臺電腦全天不關機,同時運行著20多個AI賬號,不同AI負責不同任務:有人負責內容生成,有人負責課程拆解,有人負責案例擴寫,有人負責格式校驗。而他像一個“總導演”。
每天的工作,不再是親自寫內容,而是不斷給AI分配任務、檢查結果、優化流程。
這種狀態,和傳統創業已經完全不同。王實說:“不是我在工作,是AI在工作,我在驗收。”
更深層的判斷,是他對AI能力邊界的理解。他反復強調:“對AI的認知是一個人能否出來創業的關鍵,不是‘你知道AI能做什么’,而是‘你是否知道AI不能做什么’”。在他看來,這種邊界判斷能力,本身就是核心競爭力,甚至比經驗更重要。
“作為一名創業者,你預見性一定要強,在新技術出來,你要能第一時間捕捉到,并判斷出其價值。”王實進一步解釋。未來不會獎勵“更會用 AI”的人——因為所有人都會用 AI,它只會獎勵那些判斷長在自己實踐之上的人。
王實對“組建團隊”這件事非常審慎,他認為:“‘我個人+AI系統’的組合效率可能已經超過小團隊。”但他還是想找到合伙人,只是感覺“這是一個比做AI產品還要難的過程”。
目前他的收入仍然在小規模階段,他也在嘗試融資,但過程充滿不確定性。他說,不管是想跟他合伙的,還是想投資的,他都見過不少不靠譜的人。“你根本想象不到現在騙子有多少。”
他承認現在確實也會焦慮,主要來自時間窗口:“AI變化太快,機會不會等人。”
他相信:AI時代不是長期漸進過程,而是一個短窗口競爭。在這個窗口里,關鍵不是“做得完美”,而是“跑得更快”。先發優勢很重要,錯過再難追趕。
也正因為如此,王實沒有公開自己的產品,只是發給付費的用戶。他說,“這款產品還很早期,只能在‘水下’發展,否則很快被抄襲。”
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(王實項目BP的一頁介紹)
在他看來,自己做的是AI原生的產品。所謂AI 原生,不是把 Agent 套到舊業務上,而是因為 AI 的出現,重新定義業務里那個最核心的對象。
他說:“現在很多產品都是把大模型包上一層界面,接幾個工具,起個Agent 的名字,就自以為很強大。但只要底層模型一更新,這種‘強’很多就會瞬間消失。”
王實認為,下一代的生產方式,不是把人替換掉,而是讓少數高認知的人,借助 AI,擁有過去一個團隊、甚至一個組織才能擁有的創造力。
這也是他正在探索的過程。
02“文科生一人也可以做出AI產品”
90后的小滿(化名)由于頂尖名校畢業,個人學習能力強,她的職場軌跡幾乎精準踩在了時代的每一個浪尖上。
從在線教育風頭正勁時的直播課探索,到AI教育初興時AI學習系統的研發,再到大模型爆發后投身前沿的AI團隊,大廠高強度的歷練錘煉出她產品落地的能力。
然而,隨著技術進入大模型時代,真正讓小滿感到震撼的,不只是技術,還有變化速度。
在她看來,過去老一輩人的成功方法論是基于工業時代社會分工的:花二十年在一個領域深耕成為專家,再花幾十年穩定輸出、尋求突破。然而在日新月異的大模型團隊里,她看到,“專家的穩定貢獻周期被極度縮短了”。
“你可能花幾天時間死磕最新的架構成為了專家,但僅僅穩定交付了一個月,隨著下一個更新、更強的架構誕生,你過去的存量經驗就瞬間作廢。”小滿說。
她意識到,盲目死守某個特定品類的時代已經過去,AI時代真正需要的,是一種不依賴存量經驗、能迅速與AI協作成為“階段性專家”,并在極短時間內快速給出可用產出的終身學習能力。
這種對技術對生產力影響的洞察,也自然而然地引導她去思考大廠組織的運行效率。
在成熟的商業生態里,為了抵抗風險,大公司必須建立起一套精密、復雜的跨部門協作和評審機制。
小滿理解并尊重這種系統,但也感到一種創意的損耗:“一個產品從想法到落地,需要經過無數次討論;一個功能上線,往往涉及多個部門協調。”
很多時候,人們花費大量時間討論流程,而不是解決問題。“有時候你會發現,大家不是在創造價值,而是在維護組織運行。”她說。
而AI技術的爆發,這種組織狀態被打破了。讓她興奮的是:她發現,AI時代,一個中文系出身的文科生,真的能靠自己把產品做出來。
她僅憑自己和一些AI工具,就做出了一款AI產品,目前正在測試階段。
在大廠工作時,小滿最寶貴的資產之一是學習能力。面對AI浪潮,她第一時間掌握了所有主流AI工具:文生視頻、Vibe Coding、OpenClaw、Harness……
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從技能到方法,她幾乎都遷移到創業場景。如今,她自己撰寫PRD(產品需求文檔)、調試Agent、設計產品流程、尋找合作伙伴,幾乎把過去一個團隊才能完成的工作,一人包攬。
“以前在大廠,你做一個功能,需要無數人達成共識。”她說,“但現在我可以直接把自己的價值觀寫進產品里。”這讓她非常著迷,她說:“很暢快的感覺!”
她也在暢想未來的組織形態,在她眼里,“可能會打破以前那種很強的上下級關系。可能會比傳統公司更自由,也更平等。”
現在,小滿依然保持著高效的學習節奏。她說:“必須每天學習,我每天學習到深夜,因為AI變化太快了,不學習就落后了。”
03“將AI帶來的變化快速嵌入到業務之中”
韶華(筆名)是一名不斷轉換賽道的00后。
他大學學的是土木工程專業,畢業后進入一家房地產公司,做過施工管理,也做過裝修項目的協調崗位。那幾年他的狀態很簡單:人很累,但很踏實。每天的工作就是進工地、看進度、對接班組、處理沖突。一個項目往往牽涉上千人之多,問題永遠在現場發生,也永遠在現場解決。
那段經歷后來被他反復提起,不是因為懷念,而是因為那是他對“復雜的現實世界”的第一次建立認知。他說,從那之后再遇到什么難題,都不太容易被壓垮了。
后來行業變化,他離開了房地產行業。之后短暫進入新能源行業,做偏商務的工作。這是一個高度依賴資源、人情和外部關系的工作方式,他不喜歡這種商務應酬。
他說:“我必須從原來的行業里‘爬出來’。”
機緣巧合下,他進入新媒體領域,做公眾號、拍攝剪輯、IP運營,也做數字人和AI相關項目,他感覺“比之前的工作開心,因為不斷有正向反饋”。
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(韶華參加線下AI活動)
也就是從這時起,他既是業務執行者,也是客戶對接者,同時還要承擔內容創作和交付判斷。他說,那時候開始真正進入“自己養活自己”的創業狀態,也可能是大家所說的OPC。
很快,生成式AI爆發,2023年初,AI寫作、PPT、會議紀要都不穩定,但他已經隱約意識到:“這可能是一個新的時代入口。”
他報線上課、線下課、參加社區、研究工具、參加AI線下活動,并給活動方幫忙。幾年下來,他在AI領域的學習投入已逾數萬元,且保持著對各類AI工具的高頻付費使用。但他認為,花的錢不算什么,因為得到的“認知回報”是最高的。
在他看來,AI時代最核心的能力不是掌握某一個工具,而是不斷學習最新模型變化,并把這些變化快速嵌入到業務中。
不過,他的工作效率提高了,但工作時長反而變長了。
“因為 AI 最大的變化,不是替代工作,而是讓學習變成了一件停不下來的事。”韶華說。
模型每天更新、工具不斷迭代、客戶也在學習AI。他不僅要跟技術變化同步,還要比客戶更快一步理解這些變化,再把它轉化為可交付的內容。這讓他的生活變成一種循環:學習、驗證、再學習、再交付。
他現在自己負責核心判斷,兩三個大學生兼職負責執行,再配合AI工具完成調研、文案初稿和資料整理。AI負責提效,人負責篩選與審美。
韶華不是傳統意義上的“老板”,也不是標準公司的管理者,而是一個把資源、能力、兼職伙伴、AI 工具重新組織起來的人。
在他看來,這種結構不是理想主義,而是現實選擇。因為業務不穩定,標準化團隊反而會帶來更高的成本壓力。
他坦言,現在有時候客戶很多,會焦慮不敢接;有時候項目空檔,又會陷入不確定感。他做過成功項目,也經歷過合作分成不清導致中途退出的失敗案例。他后來逐漸只做兩類業務:基礎內容服務,以及高客單價但篩選極嚴的項目。
他對“做大公司”這件事也持保留態度。短期內,他不打算標準化擴張團隊,因為業務結構還在變化。他更傾向于先做試驗型項目,再決定是否進入更深的組織化階段。在他看來,很多行業還沒有穩定下來,過早規模化反而會限制靈活性。
AI在他這里的角色也很清晰:不是替代人,而是放大個人能力邊界的工具。
在一個極端情境下,如果完全沒有AI,他說自己的個人效率可能會“接近停擺”,但業務仍能運轉。因為真正支撐一切的,始終是人、經驗和判斷,而不是工具本身。
他再次強調,在AI時代,唯一確定的,是一個人不斷學習、不斷連接、不斷適應變化的能力。
他依然可能會轉身,但不論如何,未來,他都會按照自己的方式工作。
04“人的能力有邊界,AI無法完全補齊人的能力短板”
大飛(化名)的經歷幾乎是80后一條典型的成功路徑,AI則為他打開了新的方向。
他畢業于985高校,研究生階段進入國內頭部媒體從事廣告營銷,曾實現個人銷售業績過億。隨后在移動互聯網高峰期轉入頭部互聯網大廠,之后又先后在頭部教育機構負責大客戶運營,又在一個互聯網公司負責職業教育板塊,曾經管理過數億流水的業務……
雖然歷經多次轉型與行業起伏,但大飛始終站在時代主航道上。然而,疫情打亂了他的節奏,他開始思考更長遠的職業規劃,他選擇轉身為下一程蓄力。
辭職后,他經歷過創業挫折和迷茫。他反思:“人在職場高光時,往往會產生錯覺,覺得自己無所不能。其實,每個人都有自己最擅長的領域,也有自己的能力邊界。”
創業受挫后,大飛在家陪孩子的時間變多,也終于有時間輔導孩子的學習。但輔導孩子并不是想象中那么簡單,尤其是英語,需要每個單詞,每個句子反復帶著孩子跟讀,糾正發音,這耗費了他大量的時間和精力。過程枯燥,效率低,親子關系還面臨挑戰。
那段時間ChatGPT的出現,讓他開始重新梳理自己的能力邊界與跨行業積累,并意識到AI可以把這些能力重新組合。
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大飛在陪讀的閑暇里參加了人工智能應用工程師培訓,并拿到了工信部認證證書,他也是為數不多在早期獲得該證書的人之一。
很快,他開始利用AI輔導孩子學習,還做了英語課本的AI視頻內容,沒想到在社交平臺獲得良好反饋,隨后,他開始為一些學校和機構提供AI課程與培訓服務。
現在的大飛,無論體感還是心理,都比以前輕松、自由許多,不再像大廠時期那樣緊繃焦慮,也沒有了尋找方向時的迷茫。
他坦言:“現在依然忙碌,因為很多事都是要自己親力親為,但心理上很從容。”
談到“一人公司”,大飛認為一人公司不是降低了門檻,而是提高了門檻。他說,“OPC聽起來好像是一個人在做一個公司,其實它對于人的能力要求反而是更高的。”
因為在大公司里,有很細致的分工,你只需要負責自己的崗位即可,而OPC則是“銷售、生產、產品、市場、公關,所有職能你必須一個人全部把它完成。”
在他看來,AI只是放大器,使用AI的前提是使用者對相關業務有基本認知,知道要讓AI做什么,并且能夠對AI的輸出結果給出評判。AI無法完全補齊人的能力短板。如果對某領域一無所知,即使有AI工具也難以有效使用。
他認為,現在很多人跟風做OPC,這股風過去以后,90%的人可能會撐不下去。“AI只是你的超級助理,提升你的工作效率,真正決定能否存活的,是創業者過去積累的認知、經驗和能力邊界,這更考驗創業者的決策能力。”
對大飛來說,OPC只是起點,他還是想擴充團隊,做一個小而美的公司。
(本文中王實為實名,其余受訪者均為化名)
作者:王上
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