邁爾·什洛莫（Maor Shlomo）耗費7年時間，將自己創建的數據企業擴張到百人規模。到了這一步，如果不靠風投，如何繼續發展？

4個月后，他建成了Base44，客戶可以通過聊天機器人描述需求，然后構建軟件應用，這種開發方式被叫作“vibe coding”。

2025年2月，Base44正式上線，不到一個月，訂閱收入達150萬美元。今年6月，網站搭建平臺Wix以8000萬美元收購了它。

這也許就是未來的創業方式，一個人，以AI為輔助，輕松創建一家企業。在全球范圍內，獨立創業者浪潮似乎正在興起。

5月份，來自美國的統計數據顯示，目前全美有2980萬家無雇員企業（OPC，一人公司），總營收達1.7萬億美元，占美國GDP的6.8%。

隨著云計算、電商基礎設施和自由職業平臺的發展，獨自創業經營的門檻一直在降低。在新一代AI工具的刺激下，創建大項目需要的時間不斷壓縮，成本和專業門檻也在同步降低，今天的創業經濟學已經不同于過去。

單人獨角獸企業不再是夢？

在硅谷，人員規模極小的高估值公司其實并不稀缺。例如，2012年Facebook以10億美元收購Instagram，當時Instagram只有13名員工。2014年Facebook收購WhatsApp，當時的WhatsApp也只有約55名員工，最終WhatsApp賣了190億美元。同一年，微軟25億美元收購《我的世界》開發商Mojang，公司只有40名員工。

有專家認為，單人創立十億美元公司是趨勢發展的必然。

紐約大學斯特恩商學院創業學教授J·P·埃格斯表示：“觀察成立不滿一年的初創企業，平均雇員數一直在下降，20年來一直在下降。15–20年前，一家公司平均可能有7–9人，到了2–3年前，人數降到了3–4人?！?/p>

初創公司更多依賴外包來完成營銷、法律、設計等工作，現在許多工作甚至可以用AI工具填補。

一些人在問：“如果是單人初創公司，到底能擴張到多大規模？”具體要看企業的業務類型是怎樣的。如果企業的供應鏈短、監管要求不高，比如消費級軟件，一個人或者一個小團隊就可以支撐擴張。如果合規要求復雜、涉及實體供應鏈、需要維護企業銷售關系，擴張就會更難，因為涉及到人力監管。

在單人企業引入AI時，如果嚴重依賴編程，擴張就會很容易。Base44正是這樣的企業，它證明了新創業模式的可行性。當然，即使是軟件行業，如果缺乏行業知識，也會受到限制。紐約大學斯特恩商學院曾經做過實驗，讓MBA學生用AI智能體從零開始創業。

實驗發現，AI擅長執行離散任務、加速頭腦風暴，但沒辦法替代行業專家的判斷力。也就是說，你不能盲信AI生成的結果，也無法掌握不同領域所需的深度專業知識。

對于極簡初創公司，每月的AI費用可能高達數十萬美元。如果公司全部依賴AI智能體，成本可能不降反增，最終不比人工便宜，反而更高。對于超小企業而言，人力成本是固定的，算力成本更有彈性，如此一來，創始人便無須分出更多股權。但獨立創業也是有代價的：壓力極大。

雖然股權更集中，更多人走向“獨立創業”，但失敗的概率依然會很高。市場容量是有限的，不可能所有人都成功。在以往模式中，工作分攤給大團隊，現在這些工作被AI接手，財富也會流向更少的人群。在未來世界，貧富差距可能會更加懸殊。

“高影響力個人貢獻者”掌控整個項目

在過去，“單人獨角獸”完全是矛盾的說法。

過去，初創公司靠人員規模實現增長——資本買來人才，人才打造產品、對接客戶、管理運營，邏輯一直是線性的，收入增長就需要更多人手。

AI正在打破這套等式，編碼、設計、客戶支持、銷售拓展、財務建模、法律文書撰寫，這些都可以交給AI完成。現在創業的約束條件不再是勞動力，而是創始人的判斷力、品味，以及調度智能系統創造價值的能力。

一些工作，放在過去，可能需要團隊花一周時間才能完成?，F在AI抹平了協調成本，組織架構也必然隨之轉變。

AI驅動應用開發初創公司Lovable增長負責人埃琳娜·韋爾納（Elena Verna）認為，現在出現的個人創業者可以被稱為“高影響力個人貢獻者（High?Impact Individual Contributor）”。他們不管理下屬，但依然可以推進一個項目。以前的個人貢獻者只負責工作流程中的一部分，現在高影響力個人貢獻者可以掌控整個項目。

紅杉資本合伙人朱利安·貝克（Julien Bek）幾個月前曾表示，當前每投入1美元在軟件上，就有6美元投入到服務中。下一個萬億級企業，可能只是出售成果而非工具。也就是說，企業如果想交付成果，可以拋開層層疊加的協調管理成本，只需要一些擁有超強能力的個人，搭配AI智能體就能完成。

凱鵬華盈在參與AI投資時強調，AI是運營引擎而非產品本身。谷歌旗下AI投資機構Gradient Ventures也說，一些小而精的團隊用AI產出超額成果，這些組織是他們青睞的對象。

但在組織架構的變革中，有一個問題值得警惕，即AI對個人能力的放大作用極強，但對團隊的放大作用卻很有限。簡單來說，當我們嘗試做一件事，有了AI之后成本極低，但討論的成本可能并沒有太大變化。如此一來，審批成了阻礙。

由于AI大面積推廣，管理者的敬業度在下降。以前的管理者，敬業度高于個人貢獻者，現在呢？干活的人比管理者更敬業。這可能也是AI帶來的副作用吧。

也許，AI的核心作用是提供“平均智力”，也就是說，AI的智力不算頂尖，也沒有創新性或差異化，卻能在設計、營銷、代碼和文案領域達到中等專業水平。但即使AI的智力只是平均水平，也足以顛覆整個企業世界。

實際上，哪怕有能力保持單人模式，大多數創始人也不打算永遠單干。孤獨感是真實存在的，單點風險足以讓人不安，而且有些項目確實需要人類團隊才能拿下。

到2030年，全球可能會誕生十幾家單人獨角獸企業，但這種模式可能一直會是小眾現象。不是因為AI支撐不了，而是大多數人本身就不適合單獨創建大企業。（小刀）