陕西泡沫板胶厂 AI智能体浪潮下,“人公司”能走多远?

146 2026-05-18 12:32

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      2026年开年,只红龙虾横空出世,从“会聊天”向“会干活”的巨大飞跃,正在悄悄改变着创业的底层逻辑。这出圈现象,被英伟达CEO黄仁勋称为“有史以来重要软件发布”的变革。

  有人在这场热潮中尝到了率飙升的甜头,有人在虚拟的“龙虾”身上找到了以小博大的财富密码,当然,也有人面对这只“龙虾”举起了放大镜。

  当外界仍在争论“人工智能是否会取代人类工作”时,硅谷备受瞩目的AI公司Anthropic基本已实现90程序代码都由AI完成,这种AI智能体的快速迭代也让“人公司”涌现成为可能。“由于AI的发展,很快就会出现估值过10亿美元的单人公司。”OpenAI CEO山姆·奥尔特曼曾预言。

  只要有个创意、项技术,再加上AI智能体的助力,需庞大团队,创业者个人就能自运营公司,且人即可完成全链条运营。

  根据金融科技公司Carta发布的2025年上半年数据,全球单人创始人新公司占比已达36.3,较2019年增长53。《2025年数字经济创业白皮书》也显示,全国已有1200万个体创业者选择OPC(One Person Company,人公司)模式。上海临港“界魔”、中关村AI北纬社区等特载体,短短数月就吸引上百人公司集中入驻。

  技术狂欢未散,现实问题也随之浮现:“人公司”度依赖AI智能体,其商业模式的可持续究竟如何?AI智能体能否真正理解复杂的用户与瞬息万变的市场?在AI智能体的赋能下,“人公司”究竟能走多远?

上图:只要有个创意、项技术,再加上AI智能体的助力,需庞大团队,创业者个人就能自运营公司,且人即可完成全链条运营。

当AI成为“员工”

  圳宝安区航城大道陕西泡沫板胶厂,大公坊iMakerbase加速器。如果不是门口那块招,你很容易把它当成栋普通的工业厂房。但走进内部,密集的工位、白板上潦草的代码、角落里3D印机的嗡鸣声,告诉你这里是圳AI创业者的毛细管末梢。

  据了解,OPC社区办公的集中优势在于,能够在同个园区内对接产业链上下游各类资源,完成站式服务。“社区的工位是650元/月,包含物业费、网费和水电费。”运营人员告诉记者,如果向是智能硬件相关,还能申请共享工位租3个月。650元,你就可以拥有个“公司”。剩下的,全靠AI。

  以曾霸榜App Store的“小猫补光灯”为例,其开发者陈云飞在涉足AI创业之前,从未写过代码。浏览社交媒体时,陈云飞发现,许多女用户自拍补光只能靠下载纯图片来完成。便想到,自己能否通过应用软件补光便。

  在人工智能编程工具的帮助下,陈云飞仅耗时约小时就完成了补光App的初版开发。产品出后,赢得了好评,陈云飞又根据评论区反馈,迅速实现产品迭代。陈云飞说,如果没有AI工具的协助,自己人法完成这项工作。即使依赖团队作,这过程也可能耗费数月时间。

  类似这样的OPC公司,在上海、圳、北京等城市悄然蔓延。去年8月,上海临港新片区特别出了“个体288行动”,明确为OPC提供“租金”的创业空间;接着,上海张江和徐汇也陆续出台针对OPC的项支持政策。从以往只看重“税收和就业人数”的招商逻辑,转向扶持“人的个体”。

  “自OPC相关政策出以来,个月内,徐汇区就迎来约百OPC入驻,计划今年上半年新增2500个面向创业者的工位,构建5个资源集聚的创业者社区。”徐汇区科委主任、人工智能班主任林乐介绍。

  记者发现,这种“张工位撑起公司”的模式成为可能,背后正是那些正在激烈厮的智能体们。

  目前市场上的智能体,大致可分为三个等:“基础款”以简单的对话交互与信息检索为核心,能帮你做PPT、美化图片、翻译写作;“升款”具备跨应用穿透能力,能执行相对复杂的工作任务;而未来的“体”,则将真正像人类样自主思考、行动、学习。

  CB Insights的数据显示,在2025年追踪的1500多个科技细分赛道里,投融资交易数量排名前10的赛道中,有5个直接与智能体相关。每5新晋角兽,就有1把智能体技术作为核心产品。让人惊讶的是,营收排名前二十的 AI 智能体初创公司里,半三年前还不存在。

  热闹之下陕西泡沫板胶厂,创业者困惑:这些智能体究竟能帮我做什么?

  科学院院士、上海交通大学讲席教授丁洪用数据佐证了这变革的度:以往需要10个人做周的工作,在24小时待机的AI智能体助力下,只需几天甚至几个小时即可完成。而且,AI应用可以根据用户反馈实时优化,率,成本低。“‘人公司’不是短期风口,而是社会分工和经济活动单元形态发生巨变的长期趋势。”

重构人与工具的关系

  百度AI智能体“秒哒”产品负责人朱广翔在接受《新民周刊》采访时,没有谈论技术突破,反而坦陈当前大的挑战是“用户教育”。他指出,就像DeepSeek爆火前大众对大模型的认知有限样,“人公司”这个概念也需要次大出圈。

  朱广翔给出了个有趣的类比:如果把OpenClaw比作全品类市,秒哒就是注应用开发的营店。两者技术原理相通,但定位迥异——OpenClaw追求通用,能操作电脑上的任何工具;秒哒则耕应用开发垂类,注写代码、做设计、搭应用。

  它的核心逻辑不是教人写代码,而是让用户像指挥个虚拟开发团队样,通过对话让产品经理、程序员、设计师等不同智能体协同工作,终生成个包含前端界面、后端逻辑甚至数据库的完整应用。

  这种差异化定位正在催生个新兴市场。官数据显示,保温护角专用胶秒哒用户中91为非程序员,主要为职场人群与校群体。他们不是大公司,而是个人或小团队,正在用AI智能体重构自己的工作式。这些用户生成的应用已累计服务过1000万终端用户。

  北京创业者“黄阿玛”的故事颇具代表。他用秒哒接单开发软件,已做了三款应用,入账15万元。令人惊讶的是,他靠这套法培训了3000多名学员,其中有人四个月靠应用赚了6万元;海南荣堂古村的位老人,则用秒哒搭建了数字化博物馆,日访问量过千,甚至吸引了当地商户投放广告。

  甚至有石油工程师用它开发出油田生产优化系统,替代了以往价采购的外包软件。“使用者即开发者”——这个逻辑跑通了。

  除此之外,阿里云的AgentOne和360的短剧智能体也各显通。以阿里云AgentOne为例,它通了天猫、京东、抖音等全域电商数据陕西泡沫板胶厂,基于AI大模型驱动分析,能够智能生成场景化经营解读报告,为企业管、中层、线输出差异化策略建议。用阿里云的话说,助力企业真正盘清“全域经营本账”。

  360短剧智能体则让“人影视公司”成为可能。360创始人周鸿祎在2026崇礼论坛上剧透即将出款新产品。用户只需输入网络小说或剧本,智能体即可生成漫剧大片,为“人公司”开了另个次元壁。

  周鸿祎预测,未来十年力消耗或增长10亿倍。“2024年是行业追逐大模型的年,2025年是转型升期,2026年将迎来‘百亿智能体’时代。”

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  他构想的未来中,互联网将分化为“两个互联网”:个是服务于人类的互联网,用于信息消费和娱乐;另个是服务于智能体的互联网,用于频的数据交互与任务执行。未来的网站和App可能不再主要面向人类设计,而是作为智能体调用的底层工具库。

  从这个意义上说,所谓“赋能”,不只是帮你省几个人、省几块钱,而是重构人与工具的关系。

安全风险与监管挑战

上图:2026年3月11日,在位于浙江省湖州市吴兴区飞英街道的颐数码广场,电脑显示器在播放开源AI智能体“龙虾”的相关新闻。

  当智能体从概念走向实践,另个问题随之浮出水面:我们真的准备好了吗?多位业内人士指出,当前智能体同质化严重,技术适配不足,用户认知仍是大门槛。位立开发者吐槽:“调试AI的时间,比自己上手做还长。”

  3月12日,哈佛大学、麻省理工学院、斯坦福大学联发表的《混沌智能体》研究表明,模拟环境中,AI智能体两周内触发11起严重安全漏洞。攻击者仅用“社交工程”对话,就能让智能体在转发邮件时附带敏感信息,甚至主动交出系统权限。

  Kiteworks发布的2026年风险预测报告显示,当前多数企业和组织虽已投入资源对AI行为进行监控,却陷入了“能看不能管”的理困境。60的企业法强行终止异常智能体;63的企业难以限制失控智能体的使用范围;76的政府机构未配备“键终止”开关。

  有网友反馈,在“养龙虾”过程中,就出现了乱删邮件、隐私泄露等问题。圳名程序员分享在安装OpenClaw的三天,因API密钥被盗,在凌晨收到了达1.2万元的Token账单。由于OpenClaw具有的自动化权限,旦密钥泄露,AI便可能在后台狂调用模型,让用户在不知不觉中背负巨额消费。

  朱广翔认为,有些AI智能体风险相对可控,因为采取了云上虚拟机隔离,不干预本地电脑且不使用用户本地文件和个人信息,且限制授权。“我们不把智能体放在本地电脑,它用的是台‘假的电脑’,不需要银行卡密码等敏感信息。但通用AI要实现AGI(通用人工智能)理想,须获取用户全部权限,风险较大。”

  信息通信研究院院长魏亮表示,党政机关、企事业单位和个人用户,要审慎使用龙虾等智能体,任何网络产品的安全使用,除了及时进行升新外,还须坚持“小权限、主动御、持续审计”的原则。

  除了信息安全,AI的“幻觉”问题也不容忽视。朱广翔解释:“AI每个环节都有成功率,即使是99.9的成功率,也有千分之出错可能。如果让它全自动运行,次失误可能造成灾难,比如让它帮忙炒股,它可能把钱全投进垃圾股。”因此,他提倡人机协作:“不能放手让AI自己跑,人要多轮交流、监督结果,用人工辅助避幻觉的负面影响。”

  作为种全新的公司形态,OPC还面临个人财产和公司财产的界限模糊、AI生成内容的知识产权归属不明等问题。丁洪从技术角度分析道,OPC盈利空间度依赖力与数据,但目前面向OPC的普惠力和质量开放数据仍显不足,定程度上制约了AI模型的训练和产品迭代。

  谈及未来,朱广翔认为有两个向:是基础研究让AI越来越通用,向AGI演进;二是业化垂直智能体爆发,预先把某个行业的技能和模型包好,让“小白”开箱即用。“比如金融小龙虾门做财报分析,法律小龙虾攻法律条款。而OpenClaw这样的通用AI需要用户自己配置技能,门槛,适客。”

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