AI时代，一个人的独角兽公司将诞生

前些天，看到一个报道：RIZZ.AI的开发者、两位创始人仅用了四个半月的时间，就实现了下载量150万。RIZZ.AI是一个“AI约会教练”软件，在ChatGPT基础上进行开发，一个旨在通过在安全与可控制环境中利用实时AI反馈技术提高用户沟通水平、进而提高约会成功率的应用程序。RIZZ.AI自推出以来，下载量达到350万次，月活跃用户数高达100万。

之前OpenAI CEO Sam Altman在接受采访时就说过，AI时代会创造出一种全新的创业公司：一个人的独角兽公司。他说，在一些科技公司CEO的群里，他们有一个赌注，赌的就是什么时候会出现第一个只有一人的十亿美金公司，这在没有AI的情况下是无法想象的，而现在却将成为现实。

一、免费的大模型调用，将助推一人公司‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

前些天，幻方作为国内最头部的私募量化公司，投资源进行大模型研究是合情合理的。给算力学校研究也算回馈社会、培养人才。打响大模型调用降价第一枪：236B大模型DeepSeek-V2 API调用价格，输入百万Tokens/1元， 输出百万Tokens/2元真被秀到了。

上周各大厂跟进：

1. 因为稀缺性与垄断，卖铲子的赚了所有的钱

截至5月24日收盘， 英伟达市值2.62万亿美元， 超过了德国全部上市公司总市值。财报显示，英伟达该季营收达260.4亿美元，同比增长262%，环比增长18%；净利润148.8亿美元，同比增长628%。

可以想见，在各大厂、企业持续加大大模型投入的情况下， 英伟达的神话还将继续。魔幻的一幕也将持续：下游做应用的公司并不赚钱，还在赔钱赚吆喝，而因为竞争压力，还要持续买铲子，各家都持续买GPU卷起来， 结果谁都无法产生垄断优势，无法卖出高价。

2. To B不赚钱、营销赚钱是由中国基本面决定的

在和一些大模型创业公司的朋友聊天时，他们有时会抱怨已有提效，但甲方并不买单。这不只是大模型应用面临的问题，是所有To B都会面临的问题。对甲方来说，提效不是目标，成本收益才是，能带来流量、带来转化，成本能被收益覆盖，提效才是有价值的。

大模型To B市场，还是美国更有优势。当前A股IT服务公司市值也是远低于美国的。2010年那时，笔者在汤森路透工作，当时汤森路透的金融终端全市场占比是彭博的略高。我当时负责一些国内银行巴塞尔协议市场风险实施、FICC（外汇固收商品）实施的项目。我们团队项目实施的人工报价是5000美元/天，那时Oracle、IBM等IT供应商基本都是这个价。民生银行的一位IT领导，也是我后来的老板，项目实施过程中有一天就坐在我后面看了一天，之后意味深长地说道：“你们就做了这些事呀。” 后来我也从乙方跳到甲方。在我民生银行的老板眼里，那实施过程完全不值5000美元一天。为什么要付？是因为当时没有国产系统能胜任。

汤森路透我所在的大团队也有中国台湾、中国香港的同事，还有一位德国帅哥想在中国玩几年，就转到亚太团队。那几位前同事基本上都一直在做相关的工作，本来外汇、固收的国际金融市场过去几十年就没啥变化。在国外，甲方们并不认为5000美元/天太贵，和他们理发、修空调人工对比，是可以接受的。在欧美市场，ChatGPT的To B系统服务替代的人工的收益也远超国内。

前几天，在一个群里也看到类似观点：中国和美国企业的生意模式有什么区别？也提到一点，美国劳动力很贵，中国劳动力便宜。对于中国来说，由于人工这个主要成本低廉，成本不是问题，难点在于如何获取订单，所以中国企业愿意付出高昂的销售费用，广告平台容易赚大钱。2024年互联网广告市场规模达到12000亿，其中字节和阿里就占了差不多50%。

这些年的网红经济也契合中国基本国情。这两年就业不好，好些大学生在校期间就开始直播、小红书立人设、持续经营粉丝， 也是一种一人公司。

云计算在美国能赚钱，在中国很难赚钱。在中国，投资人基本都觉得娱乐工具才是AI更好的方向。也是因为美国的人工成本太贵，生产力工具的需求旺盛，中国的人工便宜，还有996、11116，根本看不上生产力工具。比如前几年美国云计算牛X，就把阿里云当块宝，结果在中国情况不同。腾讯前几年曾把产业互联网当做重要方向，最后发现，短视频才是方向。

大模型应用也是如此，即使AI有比云计算更高的增长率，在中国大模型平台公司还是不会赚钱的。

二、相对于10年、20年前， 当前一人公司要容易很多‍‍‍‍‍‍

之前看过一本书，《一人公司》，2023年国内翻译，2009年美国出版，内容以2001~2004年的访谈为主。即在一次互联网泡沫的打工人经历，同样适用于2007年次贷危机，也同样对2023年的我们有参考意义。悲伤的故事一直在周期性持续，并不是现在00后毕业生、35岁打工人独有的悲惨。

书中提到技术工作者对自己的处境有种高度个性化的责任观念。他们认为自己是“一人公司”，是从事定义、改进和营销 “个人品牌”工作的持续劳动的企业家，他们始终坚信，市场最终会回报他们的灵活性、辛勤工作和牺牲精神。2009年跟踪的结果并没有得到回报。现在回过头来看，当年大多创业从事网站开发，没有云计算的支持，成本太高。

而现在，技术上更有利：大模型API免费，加上云计算的持续降价，将更有利于小团队、一人公司。

书中作者还积极地评价了他们一人公司的精神：他们的超级个人主义立场和对市场的信心是新自由主义意识形态内在化的结果。他们对自身处境的理解是在接受新自由主义世界观的基础上形成的。

其实只要那位作者再往之前研究研究，就能发现这样的精神来自于市场经济对人的异化。马克斯·韦伯《新教伦理与资本主义精神》中就探讨了这样精神的来源：“清教徒想要成为职业人，而我们则必须成为职业人。因为，苦行已经从修道士的书斋进入了职业生活，并开始支配入世之道德，苦行帮助建立那种现代经济秩序的强大宇宙。这种秩序受到机械生产的技术和经济条件的限制。它无以复加的强制力，决定着（或将决定）每一个人出生在这一机制中个人的生活，即便他不直接从事经济营利。也许这种决定作用会一直持续下去，直到最后一滴化石燃料烧尽为止。”

TikTok、抖音、小红书带来的全世界青年觉醒，斜杠青年、在躺和卷中不断摇摆等等也是一人公司的社会基础。这就要从后现代进行探讨，笔者最近有空时正在思考，敬请期待。先抛一个观点：当年起源于尼采、福柯现代性反思，以及后面那么多社会学家、哲学家射出的子弹， 在TikTok、抖音、小红书的本意就成为了奶头乐的平台加持下，终于击中青年们的精神大脑，杀死了原有精英、主流媒体把持的价值观， 而后现代的基本概念：反中心、反形式、不确定性、解构、反讽等等将持续。

三、主观、精神类消费在经济中占比有利于一人公司

笔者之前的文章经常引用的“人均年社会消费品零售总额”大抵是反映一个区域生活水平的重要指标。 

数据来源：国家统计局+百度

根据2020年全国人口普查，每十万人拥有的各种受教育程度人口：大专及以上人数为15467人，也就说中国有2.1亿大专及以上教育程度人口。考虑到美国没有大专，对比本科及以上教育程度人口，中国是0.94亿，美国大约是1.9亿。从受高等教育人数来看，中美已相差无几。可以预见，由主观价值决定的经济规模在我国经济中的占比将持续提高。而西方世界早已如此。

面对更加多样性的主观需求，依托于大模型能力，一人公司可更灵活地应对，RIZZ. AI大约就是如此。

四、ChatGPT改变了智力劳动在全行业链路中的相对稀缺性，没有人敢等等

ChatGPT是对更大范围数据的更有效利用的方案。人类受限于自身存储、计算能力，无法探索图像、文字表达的全部空间，而机器可以，再根据人类的偏好，构建人类感兴趣的、合理的大集合，自然能在一些领域代替人类智力劳动。     

前些日子，OpenAI CEO Sam Altman在斯坦福的演讲中表示：GPT5在人类历史中，绝对是最令人瞩目的事件之一。他现在就能预见GPT5会比GPT4聪明得多，而GPT6则会比GPT5的智慧程度更高，而且我们还远未触及这个智能极限。似乎暗示目前很多创业公司在修补ChatGPT的缺陷，其实这是在赌大模型不会变得更好，但GPT5、GPT6会让这样的工作没有意义。领域应用其实可以等等。

5月23日晚间，阿里巴巴集团发布2024财年年报，股价再次被拼多多超越。同时，在董事长&CEO联合署名的致股东信中提到，未来十年，没有哪个行业能免于AI带来的颠覆。AI不会为旧的做事方式提供保护，必须重新点燃我们的创业激情和想象力，还提到了大公司病。没过两天，京东的刘强东的“兄弟”又被再定义，也提到大公司病。在巨大变革面前没有公司敢等等。也就只有卖铲子的赚得盆满钵满，而前面开拓新大模型应用场景的大公司基本都是亏的。

五、未来是“大模型+云计算平台+领域平台+一人公司”的模式？

按之前OpenAI CEO Sam Altman在接受采访时的说法延展下，AI 时代很可能的模式是“大模型+云计算平台+领域平台+一人公司”的模式。那些现有的大厂以及领域领导者自然有压力。要在GPT5、GPT6带来的领域变革中保持领域领导优势，可不是买买GPU就能搞定的。

本文来自微信公众号：FIN AI 探索（ID：fin_ai_research），作者：袁峻峰（复旦大学金融学硕士、FRM金融风险管理师）