從“一個人幹掉一個團隊”到更現實的生意邏輯
劉小排的電腦，日常會在後台跑著一個程序——掃描那些全世界範圍內不為人知、但很賺錢的產品。
這是一件聽起來並不“AI創業者標準動作”的事，畢竟程序捕捉到的“獵物”很具體——留學生報稅工具、英語線上翻譯閱讀、英國兒童課外班機構……
“我也是第一次知道這些項目。”劉小排抬高了聲調，語氣裡透著欣喜和驚訝，“很多現金流很好的產品，都是悶聲發大財，在主串流媒體上根本沒見過。”
劉小排，前獵豹產品總監，2024年底從獵豹離職創業。2025年他用一個人+AI的模式做的軟體，一度跑出了年千萬的營收。提起OPC（一人公司）熱潮，劉小排一定是一個無法繞開的標竿人物。當下全民熱議OPC，劉小排還與某社群合作開設了AI程式設計課程，預計今年賣課相關收入在整體營收中佔據不小比重。
如果把OPC當作一場全民參與的“AI低成本創業”，在當下階段，OPC正在發生變化。變化的方向不是更酷、更潮、更體面，而是更現實、更細碎、更接近現金流。
AI把“做產品”的門檻壓到前所未有的低。普通人不懂程式碼也能寫出可跑的程序，寫文件、寫指令碼、寫行銷話術的成本也被壓成了訂閱費。OPC因此被推上神壇：一個人、一台電腦、AI加持，就能把想法變成產品，把產品變成收入——甚至，把自己從職場裡“贖出來”。
但真正走進OPC這波浪潮，會發現核心分水嶺早已不在“能不能做出來”，而在“能不能賣出去”，以及“賣出去之後能不能交付好”。於是我們看到兩條幾乎同時發生的變化：
第一，OPC越來越多地轉向那些“明星創業者看不上”的活：小、散、甚至不夠體面，但付費更直接、回款更快。
第二，“AI+個人”把產能放大了，也把上限暴露得更早：當產品進入營運、交付、增長，這中間的瑣碎、判斷、承擔，都會讓單人模式成為過渡階段，而頂級玩家會盡快進入“小團隊作戰”。
這兩條變化，決定了今天OPC的真實樣貌：它不再是“一個人幹掉一個團隊”的敘事，而是一套更現實的生意邏輯。
01. 離開大廠，用AI做點自己的東西
2025年8月，劉小排一個人月消耗Claude token價值5萬美元，觸發了Anthropic全球限速，他在X上主動認領：“Anthropic追殺的那個每個月消耗數萬美金的人，原來就是我。”
AI已經嵌入到劉小排工作的方方面面，他的工作日常，就是先讓AI找尋那裡還有其可以入場的機會，隨後，用AI程式設計，去把機會變成一個可以落地的產品。
2024年12月31日，在獵豹干滿十年的那一天，劉小排離職，離開的原因很簡單，“該學的都學到了，那些大公司的缺點便開始凸顯出來。”他不喜歡大公司裡的溝通協調和人際關係，“我喜歡比較直接的創造價值”。
更重要的是，他在周末、國慶假期，用AI做了一些小產品，有使用者，也有收益。出來之前，他知道自己出來單干，用AI輔助程式設計一些軟體這件事是可行的。
2024年第四個季度，AI程式設計發生了質的飛躍，劉小排回憶，當時 Cursor深度整合了升級版的 Claude 3.5 Sonnet並推出了Composer功能，他意識到，普通人不需要學習任何程式設計，就能做出一個軟體。
在差不多的時間，和劉小排一樣意識到AI程式設計的奇點已經來臨的是James，2024年底，在外企做設計的James開始用Cursor自學AI程式設計。
2012年，James入職一家網際網路公司，彼時團隊內大家討論的產品形態，是美女圖、熱梗段子。而他想做點不一樣的東西，這種產品關乎自己的審美趣味，他學美術出身，熱愛藝術，最終說服了一個程式設計師同事，他倆合夥，做了一個每天欣賞一幅名畫的APP——EveryArt。
但因為不懂技術，他想做點什麼要找技術合夥人。新冠疫情前，他在北京找了個程式設計師，想做一個軟體教學學習網站，對方報價10萬，最後程式設計師說太複雜做不了，就此擱置。
這次的經歷讓他很受挫，不會程式設計，似乎是橫亙在他面前一個無法踰越的鴻溝，他想要把他腦子裡那一個個天馬行空的想法變為現實，就一定要借助他人之手。
是AI程式設計讓那些被擱置了十幾年的想法，終於有機會變成現實。一年多時間裡，他陸陸續續做了三十多個產品，2026年年初給自己定了個目標——做23個APP，過完年沒幾天，就做出十幾個了。模型能力快速進步，他創造出一個產品的速度也越來越快。
現在，他要再想作出一個類似的教學學習網站，“一個人在家用Claude，充個幾千塊錢就搞定了。”
02. 找到可能不夠高級的真需求
劉小排從獵豹離職後，做的第一個產品是出海的AI生圖軟體。
選擇做AI生圖這個軟體，原因只有一個，他判斷這是一個能做二十年的事情，“人們對於AI生圖這件事，一直都會有需求”。當時，有人知道劉小排要做這個產品，有點吃驚。
“人家像看傻子一樣看著我，這個賽道卷瘋了。”
但劉小排認為這是他們不懂，“重慶幾千家幾萬家火鍋店，海底撈也有它的價值。海底撈之後，巴奴火鍋也有他的價值，只要有需求在，就永遠有機會。”
在這一紅海賽道中，劉小排的AI生圖軟體稀缺點只有一個——免費，不用註冊。而賺錢的部分則是軟體附加的付費功能，如去掉生成圖片的水印、生圖過程無需等待等。正是憑藉這這一稀缺性，許多使用者在社交媒體上主動為其宣傳，“這個產品我一分錢的投流都沒花。”
這個產品現在每個月還有200萬月活，是目前公司還在營運的十幾個產品中盈利能力最強的一個。產品賺錢了，也不是一個人+AI的偶然。這當然得益於劉小排在獵豹十年裡所積累的經驗。產品設計、出海營運、AI應用……十年積累讓他具備了精準判斷需求、快速跑通商業閉環的能力。離職前，他已利用周末、節假日用AI驗證多個小產品的可行性。AI只是將他的能力放大十倍，而那個“十倍的基數”，是十年行業經驗沉澱的結果。
聊起只要有需求，就有機會。劉小排舉例他們孵化了一個用AI幫大學生找工作的項目，該項目主要從AI技能培訓和實習經歷包裝兩方面幫助使用者提升求職競爭力，項目負責人是他在獵豹時手下的實習生。“現在這種就業形勢，幫大學生們找工作，他們的付費意願是很高的。”很多真正賺錢的產品並不在聚光燈下。當工具把“做出來”變得容易時，稀缺的不再是產品，而是能走通的商業路徑。
連續創業者老石最早在華為，自己創業做過工業資料化，拿到過融資。目前，他做了個面向學生的陪伴型Agent，不直接向消費者銷售該Agent，而是服務那些對他的軟體有需求，同時自己又有客戶積累的中國大陸的B端商戶，如小城市裡的教培、傳統零售。他的兩個社交平台加起來不到2000粉絲，但轉化了70多個合作夥伴。
他做的事情乍看不體面，大廠不屑做，主流創業者看不上，但有人願意付錢。
他總結了一套方法論：找到那些極度需要你、而且很難替代你的合作夥伴。他主動迴避一線城市的技術團隊，因為那些人對他的依賴不強。而那些不太懂AI的中小企業們，又極度需要他。
這套邏輯，是他踩了十年坑之後總結出來的。
同樣的，有百度、美團、阿里三段大廠技術經歷，創業了三次的藍衣，也認同這個觀點。
第一次創業，他沉迷於技術開發，最終迫於經濟和精神的雙重壓力重回了大廠。第二次創業，他做了個撮合企業和自由職業者的平台——這是大廠創業者最喜歡做的“平台型創業項目”，嘗試了許多盈利方向都失敗了。而現在，他在幫中小企業做AI落地服務，這次“終於掙到錢了”。
劉小排觀察，這一波靠著AI賺到錢的人，都是找到了真需求的人。“願意付出代價才是真需求，錢和時間都算。”
在劉小排看來，個體創業者不必執著於大廠定義的“高頻、剛需、廣闊”。在網際網路紅利殆盡的今天，那些真正能被大廠看上的黃金賽道早已擁擠不堪。相反，他主張尋找那些雖然小眾、甚至不夠“高級”，但使用者真實存在且願意為之付出代價的需求。
03. 從“作品邏輯”切換到“生意邏輯”
如果只看見劉小排年入千萬的“暴富神話”，你或許會忽略他所面對的那些失敗。
劉小排幾乎無時無刻不在面對失敗。一個產品，從一個想法到落地實現，不到幾天就會被他自己推翻——這是劉小排創業的常態。
但在劉小排看來，這叫快速試錯。“很多產品做出來，我們內部可能都不知道，我覺得產品不行，就不會再推進了。”
他不覺得自己的產品有啥技術上的“護城河”，“我們小創業者不談什麼護城河，那都是大企業談的，我們考慮的是那裡能夠創造價值。”目前劉小排手上有十幾個產品在營運，但大多數產品他不願意對外宣傳，“我們的這些產品很容易被抄”。
劉小排也很坦然自己做的這些用AI程式設計的軟體，就是套殼產品，“套殼產品沒啥不好的，它們能讓大眾獲得更好的產品體驗。”
AI大大降低了程式設計的門檻，但一個有商業機會的產品被覆制和抄襲的門檻也大大降低了。
時刻保持探索，成了關鍵。目前劉小排手上最掙錢的AI生圖軟體，已經經過了幾輪的迭代，當下的使用者量和收入其實在下滑，關於這個產品，他想著是接下來能面向更垂直群體推出一些功能，如給淘寶或小紅書的電商推出他們所需要的生圖功能。
當AI把“做產品”變成一件相對容易的事，一種錯覺也會隨之而來：只要做得足夠多，就會撞上賺錢的那個。
但現實是，問題不在於執行力，而在於需求本身。
在找到剛需這件事上，James也遇到了困難。
那個運行了十多年，獲得過設計界奧斯卡獎項之稱的“紅點獎”EveryArt，總計收入十萬元左右，而他用AI程式設計做的另外一些軟體，收入寥寥。這些APP均上架於蘋果的APP Store，蘋果的體系，對獨立開發者更友好，在盈利方面，他嘗試過軟體的一次性買斷模式，也嘗試過訂閱制。但是營收並不理想，他想，大概因為他做的並不是使用者的剛需產品。“很少有人會願意為了每日欣賞一幅畫，一首詩而付費吧。”
當下，James所能想到的盈利的方式是做大自己的YouTube帳號，用流量給自己的產品導流。目前James的Youtube帳號已經做的小有成色，六萬的粉絲。單條視訊的上單報價為600美金。
商業閉環在另一條路徑上慢慢滾動起來。
很顯然，OPC正在從“作品邏輯”切換到“生意邏輯”。
反思自己在大廠的經歷，劉小排覺得，自己最初也不懂得如何真正把生意做成，他是向一群草根的創業者學習，慢慢實踐，才搞明白該如何賺錢。
“很多大廠出來的人不知道自己不知道什麼。大廠培養的是螺絲釘。出來之後才發現，以前跟你協作的那些人做的事，都是你需要的，但你以為那不重要。你在大廠沒人教你怎麼跑通一個完整的商業閉環。”
04. 頂級的OPC玩家，早已不玩單人模式
當你真正進入“生意邏輯”，天花板也會隨之而來——你很快會遇到“AI+個人”的上限。
兩個月前，因商單需求激增，James聘請了一名剪輯與一名營運來協助處理各項工作。
在做了“OPC”三個月後，劉小排也招了自己的第一個員工，目前他有四個同事。
劉小排從未把自己定義為OPC，“OPC不是什麼光榮的事情，光榮的事情是你給別人創造了什麼價值。沒有人去關注阿里巴巴有多少人，是不是一個人做出來的。一個人做出來這件事本身，沒什麼好驕傲的。”
劉小排喜歡和團隊在一起工作。目前，十幾個軟體的營運，課程的開發，傳播等工作他基本上都交給了同事。他自己則有了更多的時間，去把腦子的一個個想法，用AI落地。當然，AI程式設計也不能解決所有技術上的難題，劉小排還有個技術合夥人，專門負責軟體在營運階段遇到的技術上的難題。
營運、增長、傳播……這些環節，往往意味著持續的瑣碎工作、持續的判斷、持續的責任承擔。這正是OPC們很快觸到的核心現實：AI能把“生產”放大，但無法替代“選擇”和“責任”。
青山公仔的上限則來得更“殘酷”。
2024年從一所大專紡織專業畢業的青山公仔，自學四個月Vibe Coding（自然語言程式設計）後，在閒魚掛出了“29.9元定製小工具”的連結，一個引流價，具體需求會一事一議。半個多月裡，他收到的唯一一份正式需求，是一個多平台電商自動化的複雜系統。正規外包報價至少十萬起步，而青山公仔看著那一千多字的需求文件，甚至連第一步該如何開始都毫無頭緒。
受限於電腦效能和昂貴的模型費用，他無法使用最頂尖的AI工具，只能在一些免費平台上徘徊。雖然他也用Vibe Coding作出過一些開源小工具，但在真實的商業戰場前，他感到了某種無力：“AI程式設計的上限，取決於我描述問題的能力。而真要攻克複雜需求，我或許需要補的是傳統程式設計。”
事實上，比起傳統程式設計，青山公仔需要的更是工程化思維：需求拆解、風險控制、交付節奏。當你不知道從那裡開始時，AI的更快產出，只會把混亂放大。
老石也坦言，他現在的工作其實更像是一種超級個體之間的合作模式。他用自己的社交帳號發佈AI相關內容，沉澱出對他所做事情感興趣的人到共創社群中，再通過社群篩選出代理商或共創夥伴，每個人都是AI加持下的強個體，社群成員相互配合完成工作，彼此之間不是僱傭關係。
這也是OPC們必然要面對的下一階段：要麼把業務限制在可控範圍內、要麼形成超級個體的協作網路、要麼形成小團隊。
一人公司，更像只是創業的一個階段。劉小排覺得創業早期，一個人能在沒有任何組織冗餘的情況下，以極低的成本完成從“創意”到“變現”的閉環驗證。他鼓勵創業者在早期在一個人把自己的想法落地後，再找合夥人。頂級玩家們，早已不執著於單人，而是執著於效率和閉環。
真正拿到結果的人，也從不沉迷於體面敘事，而是勉力於——找到剛需、迅速低成本驗證、拆解複雜需求、乃至找到合適的協作夥伴。
當下，AI賦予了每個人創造的工具，真正拉開人與人之間差距的也不再是工具本身，而是背後的認知、經驗、資源與商業閉環能力。而這些，從來都需要時間和實踐去沉澱，AI無法憑空賦予。 （36氪）