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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 。