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“一个创始人管理一群AI智能体”。
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。
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“世界上最好的编程模型”,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,他第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。
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