2026年开年，一只红色龙虾横空出世，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。这一出圈现象，被英伟达CEO黄仁勋称为“有史以来最重要软件发布”的变革。
有人在这场热潮中尝到了效率飙升的甜头，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“一人公司”涌现成为可能。“由于AI的发展，很快就会出现估值超过10亿美元的单人公司。”OpenAI CEO山姆·奥尔特曼曾预言。
只要有一个创意、一项技术，再加上AI智能体的助力，无需庞大团队，创业者一个人就能独自运营一家公司，且一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年中国数字经济创业白皮书》也显示，全国已有超1200万个体创业者选择OPC（One Person Company，一人公司）模式。上海临港“零界魔方”、中关村AI北纬社区等特色载体，短短数月就吸引上百家一人公司集中入驻。
技术狂欢未散，现实问题也随之浮现：“一人公司”高度依赖AI智能体，其商业模式的可持续性究竟如何？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，“一人公司”究竟能走多远？
上图：只要有一个创意、一项技术，再加上AI智能体的助力，无需庞大团队，创业者一个人就能独自运营一家公司，且一人即可完成全链条运营。
当AI成为“超级员工”
深圳宝安区航城大道，大公坊iMakerbase国际加速器。如果不是门口那块招牌，你很容易把它当成一栋普通的工业厂房。但走进内部，密集的工位、白板上潦草的代码、角落里3D打印机的嗡鸣声，告诉你这里是深圳AI创业者的毛细血管末梢。
据了解，OPC社区办公的集中优势在于，能够在同一个园区内对接产业链上下游各类资源，完成一站式服务。“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，如果方向是智能硬件相关，还能申请共享工位免租3个月。650元，你就可以拥有一个“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，许多女性用户自拍补光只能靠下载纯色图片来完成。便想到，自己能否通过应用软件补光更方便。
在人工智能编程工具的帮助下，陈云飞仅耗时约一小时就完成了补光App的初版开发。产品推出后，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，自己一人无法完成这项工作。即使依赖团队合作，这一过程也可能耗费数月时间。
类似这样的OPC公司，在上海、深圳、北京等城市悄然蔓延。去年8月，上海临港新片区特别推出了“超级个体288行动”，明确为OPC提供“零租金”的创业空间；接着，上海张江和徐汇也陆续出台针对OPC的专项支持政策。从以往只看重“税收和就业人数”的招商逻辑，转向扶持“高人效的超级个体”。
“自OPC相关政策推出以来，一个月内，徐汇区就迎来约百家OPC入驻，计划今年上半年新增2500个面向超级创业者的工位，构建5个资源集聚的超级创业者社区。”徐汇区科委副主任、人工智能专班副主任林乐介绍。
记者发现，这种“一张工位撑起一家公司”的模式成为可能，背后正是那些正在激烈厮杀的智能体们。
目前市场上的智能体，大致可分为三个等级：“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；“升级款”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“完全体”，则将真正像人类一样自主思考、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家新晋独角兽，就有1家把智能体技术作为核心产品。更让人惊讶的是，营收排名前二十的 AI 智能体初创公司里，一半三年前还不存在。
热闹之下，创业者困惑：这些智能体究竟能帮我做什么？
中国科学院院士、上海交通大学讲席教授丁洪用数据佐证了这一变革的深度：以往需要10个人做一周的工作，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，效率更高，成本更低。“‘一人公司’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，反而坦陈当前最大的挑战是“用户教育”。他指出，就像DeepSeek爆火前大众对大模型的认知有限一样，“一人公司”这个概念也需要一次大出圈。
朱广翔给出了一个有趣的类比：如果把OpenClaw比作全品类超市，秒哒就是专注应用开发的专营店。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；秒哒则深耕应用开发垂类，专注写代码、做设计、搭应用。
它的核心逻辑不是教人写代码，而是让用户像指挥一个虚拟开发团队一样，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，最终生成一个包含前端界面、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一个新兴市场。官方数据显示，秒哒用户中91%为非程序员，主要为职场人群与高校群体。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方式。这些用户生成的应用已累计服务超过1000万终端用户。
北京创业者“黄阿玛”的故事颇具代表性。他用秒哒接单开发软件，已做了三款应用，入账15万元。更令人惊讶的是，他靠这套方法培训了3000多名学员，其中有人四个月靠卖应用赚了6万元；海南荣堂古村的一位老人，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，替代了以往高价采购的外包软件。“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神通。以阿里云AgentOne为例，它打通了天猫、京东、抖音等全域电商数据，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，为企业高管、中层、一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“全域经营一本账”。
360短剧智能体则让“一人影视公司”成为可能。360创始人周鸿祎在2026崇礼论坛上剧透即将推出一款新产品。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“一人公司”打开了另一个次元壁。
周鸿祎预测，未来十年算力消耗或增长10亿倍。“2024年是行业追逐大模型的一年，2025年是转型升级期，2026年将迎来‘百亿智能体’时代。”
他构想的未来中，互联网将分化为“两个互联网”：一个是服务于人类的互联网，用于信息消费和娱乐；另一个是服务于智能体的互联网，用于高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，而是彻底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高数码广场，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，另一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，技术适配性不足，用户认知仍是最大门槛。一位独立开发者吐槽：“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、斯坦福大学联合发表的《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，甚至主动交出系统最高权限。
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”的治理困境。60%的企业无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“一键终止”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。深圳一名程序员分享在安装OpenClaw的第三天，因API密钥被盗，在凌晨收到了高达1.2万元的Token账单。由于OpenClaw具有极高的自动化权限，一旦密钥泄露，AI便可能在后台疯狂调用模型，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，它用的是一台‘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，必须获取用户全部权限，风险较大。”
中国信息通信研究院副院长魏亮表示，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，除了及时进行升级更新外，还必须坚持“最小权限、主动防御、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，也有千分之一出错可能。如果让它全自动运行，一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：“不能完全放手让AI自己跑，人要多轮交流、监督结果，用人工辅助避免幻觉的负面影响。”
作为一种全新的公司形态，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盈利空间高度依赖算力与数据，但目前面向OPC的普惠算力和高质量开放数据仍显不足，一定程度上制约了AI模型的训练和产品迭代。
谈及未来，朱广翔认为有两个方向：一是基础研究让AI越来越通用，向AGI演进；二是专业化垂直智能体爆发，预先把某个行业的技能和模型打包好，让“小白”开箱即用。“比如金融小龙虾专门做财报分析，法律小龙虾专攻法律条款。而OpenClaw这样的通用AI需要用户自己配置技能，门槛高，适合极客。”
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