文｜富充

编辑｜苏建勋

2026 年春天，" 龙虾 " 火热异常，也直接带火了另一个概念：OPC（One Person Company，一人公司）。

一人公司的概念最早源于 2013 年英国公司法，原指法律意义上的 " 一人有限责任公司 "。在 AI 浪潮下，它被重新定义，演变为一种个人或极小型团队，借助 AI 工具，即可实现全链路闭环的新型创业模式。

越来越多的商业领袖为 OPC 概念站台。周鸿祎说，一人公司是 AI 时代 " 超级个体 " 的极端形态。本质是1 个人指挥 N 个 AI 智能体，人做决策、AI 做执行。美图创始人吴欣鸿则在内部设立专项基金，鼓励 10 人以下的小团队申请，同时美图也推出新产品 Meitu CLI，明确喊出要让 " 一人公司和初创团队 " 也能像专业团队一样调用影像能力。

从创业圈到成熟企业，AI 工具正在重塑产品开发的最小单元，其带来的效率杠杆，在 OPC 群体中尤为凸显。

一人创业加速社区鸿鹄汇 Honghub 近日发布《2026 一人公司洞察报告 · 重力、杠杆与进化》，首次提出面向一人公司 OPC 的 AI 效能评估指标 HACR（Human-AI Cost Ratio，人机成本比），并发布中国市场 2026 年基准值：一人公司每投入 1 元 AI 成本，等效替代约 72 元开发人力支出。

△图片来自 《2026 一人公司洞察报告 · 重力、杠杆与进化》

2025 年下半年以来，一人公司逐渐从创业圈的自发现象，演变为被政策体系正式接纳的新型经济单元。杭州、深圳、上海、苏州、北京纷纷出台专项扶持政策，据公开信息，目前全国已有 23 个城市发布 OPC 相关政策。

《智能涌现》对谈了这波浪潮中，两位颇具代表性的 " 超级个体 " 创业者：

" 遇见森林 " 创始人郑国俊已有多年创业经历，过去三年里，他把团队从 30 人压缩到 3 人，在 AI 工具辅助下效率不减；" 龙虾 " 赛道爆火后，他们又在 14 天内搭出了可上线的 Agent 协作新产品。

"00 后 " 创始人 Arvin 体现的则是 AI 降低创业门槛的典型样本，两人团队、十几万启动资金，在 AI 帮助下把原本资源有限的个人创业跑了起来；" 龙虾 " 出现后，他在语音硬件新项目 EinClaw 中，补齐对供应链和创业判断力的认知。

这些极小团队积极撬动 AI 杠杆，迅速补足执行层和知识空白，跑完从想法到产品的全过程。

但看得越深，我们越确认一个判断：AI 降低的是 " 入场 " 的门槛，而至少在现阶段，" 成功 " 的天花板却并未降低。

Demo 可以速成，但产品定位、审美品位、痛点挖掘——这些决定生死的判断力，AI 无法代劳。即便跑通了业务闭环，能否把它复制成可持续的收入、扩大客群，考验的依然是人的商务能力。

Honghub 鸿鹄汇发起人邹凌曾经对《智能涌现》表示，称职的极小团队 Founder，要会找机会、有执行力、能自我营销能把一人公司或者这种极小组织公司良好经营起来的 Founder，身上通常具备以下三种核心能力：

一，找机会的能力。他们往往在某个行业深耕多年，可以从自身行业经验中提炼真实痛点、找到可以用 AI 改进的低效环节。

二，快速执行力，能借助 AI 独立完成短时间内做出初版甚至多个 Demo，然后迅速获得反馈，聚焦最有潜力的方向迭代。

三，AI 时代，很多早期项目并不依赖 ToB 销售或获客团队，个人创业者还要擅长用社交媒体为自己 " 代言 "。得有找到早期用户、验证需求，甚至带来现金流的能力。

这篇文章记录了两位 OPC 创业者的真实经历。我们想呈现的，不仅是一套小团队创业的方法论，更是他们在这一轮变革中，那些值得被记住的收获与反思。

郑国俊：AI 代替了员工、客户、CEO，但商业化的关还得自己过

" 龙虾 " 火了不到两个月，" 遇见森林 " 联合创始人兼 CEO 郑国俊就决定关掉运营两年多的 AI 写真业务 "45AI"，彻底转向 " 龙虾 " 相关的新项目。

关停旧业务并非因为 " 不赚钱 "，今年 2 月，45AI 还在稳定产生现金流，之前最火的时候零市场预算情况下，上线 7 天超 10 万付费用户。

但郑国俊判断：既然已经看到 Agent 是 AI 创业的未来方向，存量业务增长有限，要做就把有限的资源 All In 在新赛道。

郑国俊毕业自哥伦比亚大学数学系，做过投资；创业前在 " 出门问问 " 担任 AI 产品经理的经历，让他对用户需求和产品形态的变化更为敏感。

△郑国俊（左二）在一人公司社区 HongHub 的对谈活动现场，图片：采访对象提供

新项目名为 Clawroom，让不同主人的 Agent 能在同一套协议下接活、协作、交付，这可以解决目前 " 龙虾 " 难以跨组织沟通协作的问题。

具体而言，现在的初步产品像个 " 龙虾 " 协作 " 聊天室 "：甲方给自家 " 龙虾 " 下任务，它直接在这里对接乙方 " 龙虾 " 执行，人只负责验收和兜底。

比如，甲方说 " 下周发 5 篇小红书笔记 "，自家 " 龙虾 " 就在 Clawroom 里指派给乙方 " 龙虾 "，甲方等结果即可。

最初，郑国俊其实还没想清楚产品具体长什么样，只是看到 B 端客户有想让企业 Agent 之间更高效协作的诉求。产品思路是他和 Claude 一轮轮聊出来的，然后 Claude Code 完成多款 Demo。从立项到第一版上线，3 个人，14 天。

郑国俊估计，放在前 AI 时代，这至少需要一个 10 人的团队，花费 2 个月；更大的可能是，团队会因为周期太长和不确定性直接放弃这个新业务。

这也是 AI 时代产品开发的明显变化：不再憋大招，而是可以先做出最小原型，放进真实场景里快速迭代。

过去三年，郑国俊的团队从近 30 人缩减到 3 人，AI 几乎参与了公司事务的每一个环节。

最初的替代从实习生开始。问卷调研、用户需求挖掘——这些重复性高、创造空间小的工作，交给 GPT-3.5 后，一个实习生能完成过去几个人的活。

后来是程序员。GitHub Copilot 让一天的工作量压缩到四小时，擅长 AI 编程的人能把三周的工作量四天干完。

替代不止于执行岗。郑国俊甚至让 AI 扮演 CEO：拆解竞品功能、分配开发任务、制定迭代计划—— AI 完成得有条不紊。

最近，在 " 龙虾 " 承担起运营等工作的情况下，原本只负责写代码的 CTO，也开始独立运营一个新的小红书账号，发布商品推广图文。最初有客人来询价时，CTO 并不清楚该怎么报价，还是 " 龙虾 " 客服向对方提出了价格方案。

但效率的提升，并没有让创业变得更容易。

郑国俊越来越清楚：AI 改变的是效率，不是商业的底层逻辑。团队可以更小，开发可以更快，Demo 可以更容易做出来——但客户不会因此自动出现，获客这些市场行为，仍然离不开人。

而且，极小团队的项目，往往不是资本青睐的类型，就更要把商业化闭环跑通。

2022 年之后，融资环境变差，郑国俊想明白一个道理：融资和做生意是两套逻辑。融资青睐的是可规模化、可上市退出的故事，但一人 AI 创业项目通常基于某个细分需求和创意，很难符合这个预期。

更重要的是，股东多了，转身就会慢。比如关停 "45AI" 这件事——郑国俊清楚，存量业务的增长已经到头，继续维持只会分散精力。在这个三个月就变一次的行业里，决策速度比钱值钱。但如果公司有多位股东，就难以执行：会有更多人劝他不要关掉一个赚钱的业务。

所以郑国俊反复强调：如果选择做生意，Day 1 就要想好怎么赚钱。不要被热钱冲昏头脑。

从 30 人到 3 人，不只是一个 "AI 提效 " 的故事。它真正说明的是：AI 让团队更轻了，让转身更快了，但商业这道关，最后还是得创始人自己过。

Arvin：一个不想做 " 牛马 " 的 00 后，在 AI" 一人创业 " 里迭代判断力

正是 AI 工具的出现，让 EinClaw 项目联合创始人 Arvin 意识到 " 我也能先把公司开起来 "。

2025 年 10 月，Arvin 从上家公司离开，扎进 AI 创业，做截图管理 App。他的基本盘并不 " 华丽 "：" 双非 " 大学延毕两年，国际商务专业，在区块链公司做过三年产品经理。十几万的启动资金，行业资源有限，团队只有他和合伙人 Affe 两人。

这样的起点，在过去很难撑起一个产品团队。但在 AI 时代，它变得可行了。开发、法务、财务、隐私政策——没经验的事，先问 AI；有了产品想法，就让 Vibe Coding 工具执行开发，人不需要在大量沟通和会议中浪费精力。

这也是 Arvin 最初对 " 一人公司 " 的理解：不想在大厂做低效运转的 " 牛马 "，而是尽可能无损地把自己的能力直接转化进业务。

但 AI 是帮手的同时，也是竞争者。

12 月 30 日，Arvin 留意到了当时还名为 ClawdBot 的 " 龙虾 "，但判断这是一款有安全风险的 Claude Code，没有过多关注。1 月 10 日，他初次试用后，失眠到凌晨四点。那一晚他做出的判断不是 " 来了个新工具 "，而是 " 之前的 App 功能会被 " 龙虾 " 覆盖，项目必须转向 "。

后来的故事一路加速。

2 月，Arvin 开始考虑做一款能接入 " 龙虾 " 的语音硬件——像 Plaud 一样挂在身上，不用解锁手机，就能语音输入想法并传给 " 龙虾 " 执行任务。他和合伙人在 3 月初的上海 DIIS 硬件黑客松上，把 " 语音 +Agent+ 硬件 " 的想法完整串起来，获奖，项目开始启动预售。

△ DIIS 硬件黑客松上，Arvin（左）和合伙人 Affe 的 " 龙虾 " 语音硬件创意获奖，图片：采访人提供  

接下来才是真正的难点。因为他和合伙人都没做过硬件，供应链磨合一开始就走了弯路。熟人报来的硬件方案价格要 20 万元，对一个刚起步的小团队来说，这不是个小数目。

项目一度陷入停滞，直到 Arvin 的另一位朋友指出，其实上述方案在 5 万元以内就可以做下来并推荐了相应供应链，项目才得以继续。

在 Arvin 看来，创业至今，业务具体内容变了，但底层逻辑其实没变。无论是最早的截图 App，还是后来的语音硬件，本质上都在解决同一个问题：帮用户沉淀日常产生的大量 context，并真正把它调用起来。

真正变化的，是 Arvin 对创业的理解。

他会反思自己对业务的研判有些 " 滞后 "：为什么 12 月 30 日看到那个产品时，没有更早一点认真试用？为什么被供应链报出 20 万元后，没有再继续找其他供应链验证信息是否属实，导致项目陷入了短暂的停滞？

他慢慢意识到，有了 AI 作为执行层之后，极小团队中真正稀缺的，是创始人的判断力。

如果说，Arvin 眼中大公司的 " 苦 " 在于消耗，那么小团队创业的 " 苦 "，就在于没有缓冲层。判断的后果，要自己承担；一个成员状态差，团队产能就会立刻打折；方向判断慢一步，窗口可能就没了。

AI 的杠杆，让 Arvin 这样的年轻人有机会低门槛开启创业，也逼着他们更早面对创业里最硬的一层：能力不只是做得快，还包括想得对。

Arvin 在过去 8 个月摸出了一套现实经验：

团队再小，也要有个 "J" 人能排优先级、搭框架；

合伙人最好先在黑客松这类高压协作里验一遍——能不能一起扛压力，比履历更重要；

AI 工具要多用，但也要知道它做不了什么——设计、审美、营销判断这些事，自己不够强就得尽快找专业人士帮忙；

办公环境不是小事，对极简团队来说，一个能迅速进入心流的空间，本身就是生产力。

△ Arvin 最近离开工作多年的深圳，入驻杭州 HongHub 办公室，他选择在办公室里搭帐篷住，图为和好朋友一起参观他的帐篷 ，图片：采访人提供  

Arvin 说起，自己创业的动力，也包括极强的、对运转效率低下的旧公司体系的厌恶，因此即使退回到起点，仍然会选择 " 极小公司创业 " 这条路。

" 因为别的路也要吃苦，只是那些苦不是他想吃的，自己做创业，最差最差，也不过是一场白日焰火。"Arvin 说。

封面来源｜AI 生成

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