“过去做一个系统，至少得拉上产品、开发、测试、运维一整支团队，现在一个懂业务的人，几天就能把东西做出来。”
做养老数字化项目的孙昱还记得第一次接触AI无代码工具时的感受。当时他的团队正在做智慧养老项目。行业需求已经很明确：老龄化加速，但传统养老服务管理仍大量依赖人工，监管和服务之间存在断层。如果按照传统软件开发流程，一套多角色管理系统至少需要半年开发周期，小团队既等不起，也耗不起。
去年10月，孙昱一边摸索一边用AI工具生成系统，花了约7天时间，搭建了一套多角色、多功能的养老系统，最终拿下了第一个项目。之后，他们又把方案标准化，逐渐复制到更多养老场景中。如今，这套系统已经为当地9万多名老人建立动态健康档案。
类似的故事，正在AI行业里密集出现。
有人在用AI做装修报价系统，有人把公众号排版、视频生成和内容分发串成完整流水线，也有人开始尝试用AI搭建心理陪伴产品、旅游平台，甚至短剧生产链路。过去几年，AI行业最常讨论的是“模型能力”，到了2026年，一个更频繁出现的词，开始变成“OPC”（One Person Company，一人公司）。
OPC所描述的，并不仅仅是“个人创业”，而是一种新的组织方式：原本需要多人协作完成的内容生产、软件开发、运营管理和客户服务，正在被AI工具链重新拆解。越来越多原本不懂技术的人，第一次拥有了把想法快速变成产品的能力。
但另一面，随着“超级个体”“一人公司”概念爆火，新的问题也开始出现：AI似乎让做产品这件事变得越来越容易，真正困难的事情还剩下什么？
AI第一次把“公司能力”带给个人
过去一年，AI行业最明显的变化之一，是“工具”开始从单点功能走向完整工作流。
最早的大模型更像聊天机器人：帮人写文章、改标题、生成图片。但现在，越来越多产品开始尝试覆盖从调研、生成到发布、运营的完整链路。也正是在这个过程中，许多人第一次意识到，AI改变的并不只是效率，而是组织结构本身。
AI科技博主栗噔噔深有感受。
她在腾讯做过7年产品经理，去年离职后，开始全职做AI教程内容和品牌运营。创业的经历让她感受到：今天运营一个账号已经越来越像经营一家小型公司。做选题、做研究、写脚本、做封面、做剪辑、处理商务、财务和合同流程，背后对应的是很多岗位。
最开始，她也只是把AI当成辅助工具，但后来逐渐发现，真正有价值的不是“AI帮你写点东西”，而是把AI嵌进整个工作流。
她开始让AI读取自己的Obsidian知识库。里面存放着过去写过的文章、案例、表达风格以及品牌信息。AI会在学习后根据这些内容调用各种技能，自动生成新的案例、封面和排版，还能把图文内容进一步拆解成视频脚本，再串联视频生成工具完成内容制作。
在她看来，这已经不是简单的“AI写作”，更像负责运营的COO。她透露，目前月收入是过去的5倍。
这种变化，本质上是“组织能力”的一次下放。过去，一个成熟的内容团队背后往往对应策划、设计、运营、视频、商务等多个岗位，而现在，大量职能正在被Agent和Skill模块化。原本属于公司和团队的能力，被拆解成个人也能调用的能力。
百度智能云事业群总裁沈抖把这种变化描述为：“过去缺的不是想法，而是验证想法的资源。”这也是为什么“超级个体”会在今年迅速流行。
在很多AI从业者看来，真正变化的并不是某个行业，而是“一个人能完成的事情边界”正在被重新定义。
更典型的变化，发生在软件开发领域。
过去很长时间里，“开发软件”本身是一种高度专业化的能力。一个产品从需求到上线，需要产品经理、前后端工程师、测试、运维、服务器等完整体系支撑。但AI Coding和无代码工具的普及，正在快速压缩这个过程。
在做AI内容的数字生命卡兹克看来，软件也是新时代表达的一种媒介。人类历史上的很多媒介，都经历过类似过程：最开始是少数人的特权，后来变成专业工具，最终成为大众表达方式。摄影、视频、音乐都经历过这个阶段，而现在，软件开发也正在发生类似变化。
过去做软件是一种特权，后来变成程序员和极客的工具，而现在，普通人也开始拥有“创造软件”的能力。
他举例，团队内部曾想做一个更加私密和情感化的日记产品，用户不仅能口述，还能自动生成四宫格漫画。如果放在过去，这类产品需要完整开发团队才能完成。但现在，团队成员通过与AI对话数轮，就做出了网页版本。
而真正让很多人感到变化剧烈的，并不是“能不能做”，而是“做的速度”。
过去半年里，大量创业者都在谈同一种感受：很多原本需要数月完成的项目，如今几天就能看到Demo。
这种速度变化，也让AI创业的门槛第一次出现明显下降。
“星期一研究室”主理人郑紫洁讲了一个OPC的赚钱案例，传统装修行业从客户咨询、报价到施工跟进，流程高度依赖人工和线下沟通，周期往往长达两三个月。后来，有团队开始利用AI和无代码工具，把装修风格、报价、施工进度等流程数字化，用户在线上就能完成大部分操作，整个成交周期被压缩到两三周。
类似的场景，还有旅游、陪诊、电商、知识付费、自媒体等。它们未必都是高科技项目，但有一个共同点：过去需要“公司”完成的工作，现在越来越多由个人就能完成。
OPC最大的坑
随着“一人公司”概念快速走红，另一个问题也越来越明显。做产品，正在变得前所未有地容易；但把产品变成生意，依然很难。
前硅基流动联合创始人杨攀接触了大量开发者。在他看来，今年AI行业最普遍的问题，是很多人沉迷于“做东西”的快乐，但没有人真正形成商业闭环。
“程序员们兴致高昂，每天可以烧几千万、几亿token，做了很多很酷的东西，但最后需求是什么、谁在用，没有搞出闭环来。”他提醒：不要只沉浸在“创作”的快乐里，忘了市场才是检验价值的标准。
这是当前AI Agent热潮里最典型的矛盾。过去一年，大量AI项目都停留在Demo阶段：做一个网页、做一个应用、生成一个Agent，再发到社交媒体获得关注。但真正能够长期留存用户、形成收入的产品，其实并不多。
尤其随着“Vibe Coding”概念流行之后，开发门槛迅速下降，“做出来”本身已经不再稀缺。真正稀缺的，反而变成了行业理解。
例如，养老项目能够落地，并不是因为模型更先进，而是团队长期在养老行业；装修数字化能够形成闭环，是因为行业本身已经存在明确痛点；自媒体工作流能够成立，也是因为创作者原本就存在稳定的内容生产需求。
换句话说，AI真正放大的，其实是原本已经存在的行业能力。这也是为什么今年越来越多AI从业者开始反复强调“场景”。
在多位业内人士看来，AI行业已经从“技术驱动”逐渐进入“需求驱动”阶段。过去拼的是模型参数，现在拼的反而是谁更懂用户。行业开始讨论一个越来越明显的误区，就是“伪OPC”。
随着社交平台不断出现“一个人月入十万”“AI帮你轻松创业”，OPC逐渐被包装成一种近乎理想化的财富神话。但现实情况往往比社交媒体复杂得多。
很多所谓“一人公司”，背后依然依赖供应链、渠道、客户资源和行业经验。AI能够压缩组织规模，但并不意味着商业复杂度消失。尤其在交付、售后、客户关系和持续运营层面，人仍然是重要的因素。
“创业要谨慎，我们提倡一人成军，但不是所有人都适合一人成军。”WeOPC创始人向上上提到，OPC首先仍然是一门生意。能不能赚钱，依然是商业最核心的问题。
向上上观察到，OPC创业最大的坑有两类，第一类是没有真的商业模式，第二类是有商业模式和产品，但力量有限，没办法让它快速触及到客户，导致失败。也因此，当前越来越多OPC平台开始尝试提供园区、资本、市场和产业资源的连接，希望帮助这些“超级个体”补齐商业化能力。
今年AI行业里另一个越来越热的方向，不是“完全替代团队”，而是“重新组织团队”，把组织颗粒度变小。未来的公司，也许会变成由大量超级个体组成的协作网络，而AI负责压缩其中的协作成本。
杨攀提到，现在很多企业并不一定需要完整的软件公司，而更需要能够快速进入现场、基于AI工具解决问题的人。这种角色被一些人称为FDE，即“前沿部署工程师”。
过去企业数字化改造往往依赖外包公司，流程长、成本高、失败率也高。而现在，很多小型AI团队甚至个人，就能直接进入企业，用Agent和无代码工具快速做出原型和流程。
一个有代表性的场景，来自温州一位8岁的小学生扑满。他已经通过秒哒零代码做出校园里的找伞互助工具、自研AI操作系统。尽管系统还有很多Bug，界面尚显稚嫩，但真正重要的是，创造力的门槛变低了。一个原本不可能参与软件创造的小学生，如今已经能够通过自然语言尝试“做产品”。
这或许也是OPC热潮真正值得关注的地方。它未必意味着“人人都会成为独角兽”，但它确实第一次让更多普通人拥有了接近公司级生产能力的工具。
至于最终谁能真正跑出来？答案依然朴素：谁真正理解用户，谁真正解决问题。
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刘佳
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