中经记者 陈靖斌 深圳报道

2026年年初，随着人工智能代理（AI Agent）从“辅助工具”向“执行主体”加速演进，一种以“单人+AI系统”为基本生产单元的创业形态，开始从技术圈内部溢出，进入更具商业化想象空间的产业场景。不同于传统软件服务或外包模式，这类模式不再以“团队规模”衡量产出能力，而是以“人机协同效率”作为核心变量。

“以前写代码、做系统，是冷兵器时代的‘少林功夫’；现在AI更像热武器。”在接受采访时，OPC创业者贺方升对《中国经营报》记者表示，“我现在一边‘造枪’，一边‘练枪法’——既做智能工具代理，也到企业现场解决真实问题。”这一表述背后，隐含着一个正在发生的变化：AI不再只是效率工具，而是开始重塑生产关系本身。

OPC创业者贺方升（受访者供图）

与此同时，一个看似“轻量化”的创业路径，却在实际运作中呈现出与传统认知不同的复杂结构：从工具开发到场景落地，从个人产品到企业级服务，单人创业与产业级需求之间的张力正在显现。这种张力如何被调和，成为观察这一新兴模式的重要切口。

一个人背后是一整套AI系统

与多数仍停留在内容生成或轻量自动化阶段的AI应用不同，贺方升的实践路径呈现出一种从“工具可用性”切入，再向“场景深水区”推进的演进轨迹。

“OpenClaw当时突然爆火，我第一反应不是跟风用，而是判断它改变了交互方式。”贺方升向记者介绍，“以前ChatGPT是手机里的一个工具，现在它可以被‘隔离’到一台独立设备上，给了最大权限，接入记忆、任务调度、外部工具，通过微信调度，就像一个真正的‘员工’。”

这一判断直接催生了其早期项目——虾盘u-claw。贺方升向记者介绍，这是全球首个将完整AI助手运行环境装入U盘的产品。在原有开源智能代理复杂部署门槛的背景下，他将完整运行环境进行封装，内置多个国产大模型和数十个预装技能，形成可直接运行的“绿色版本”，进一步压缩为U盘形态，实现“插上即用”，极大降低了国内用户使用AI的门槛。

“很多人不是不会用AI，是被安装门槛劝退。”他表示，“我做这个项目，不是为了卖软件，而是为了降低进入门槛，看看真实需求在哪里。”

从结果来看，这一判断在短期内获得了快速反馈。虾盘上线不到一个月，便在开源社区获得超过1100个star。“现在有上万用户在用，也有人付费购买，但核心不是产品本身，而是后续的定制服务。”他补充道，包括公众号自动发文、视频剪辑流程、编程环境集成等，用户需求开始从“工具体验”转向“工作流重构”。

在这一过程中，“一人军团”的运作方式逐渐成型。

“现在就我一个人，但背后其实是一整套AI系统。”贺方升向记者表示，“编程、内容、运营、剪辑，都是智能代理在做。我现在管理的是‘AI员工’，不是人。”据其介绍，目前已实现14个媒体渠道内容的自动生成与分发，人工仅需进行简单审核与发布。

这一变化在生产效率层面表现得尤为直接。“以前很难找到高水平的设计和开发资源，现在这些能力可以24小时在线，几乎没有边际成本。”他表示。

从工具封装到流程自动化，再到多代理协同，其路径呈现出从“单点效率提升”向“系统性替代”的演进趋势。而这一趋势，也正在向更高价值场景延伸。

“我现在更关注的是工厂。”他向记者透露，目前正在参与的项目之一，是通过AI对生产流程进行实时监控与判断。“每一步操作是否规范，AI视觉系统可以即时识别，避免因为一个环节出错导致整批报废。”

这一类应用，与此前以内容生产为主的AI应用路径形成明显差异，其核心不再是“效率工具”，而是“风险控制与损失规避”。

真正的机会在企业端

从“虾盘”到工厂质检，路径变化背后，是商业模式重心的逐步迁移。

“短期我还是靠产品和服务收费，但不会把重心放在消费端。”贺方升表示，“真正的机会在企业端，尤其是高杠杆行业。”

这一判断，与贺方升过往经历存在一定延续性。其职业路径横跨政府机关、跨境贸易、电商与地产营销，本质上均围绕“信息分发与流量获取”。在贺方升看来，AI的出现并非孤立技术演进，而是“信息入口”的再次迁移。

“以前是搜索引擎，现在是AI。”他表示，“变化不在于技术本身，而在于用户获取信息和表达需求的方式变了。”

这一变化，直接影响商业化路径的选择。

在消费市场，工具类产品虽然具备快速传播能力，但付费转化与长期留存存在不确定性。而在企业端，尤其是生产制造与大型企业中，AI所带来的边际效率提升，往往可以被直接量化为成本节约或收益增长。

“哪怕只提升5%—10%的效率，对一些企业来说就是千万级别的收益。”他表示，“这才是商业化真正成立的地方。”

与此同时，这一路径也对能力结构提出了更高要求。

不同于标准化软件产品，企业端场景往往高度定制，涉及流程理解、数据接入、系统兼容等多重复杂因素。“不是简单把AI接进去就行，而是要重构流程。”他表示。

这一点，也解释了贺方升“练枪法”的另一层含义——通过不断进入真实场景，验证工具能力与业务需求之间的匹配程度。

从更宏观的角度看，这一模式的出现，与当前技术与成本结构变化密切相关。

一方面，大模型能力的提升，使得单个智能代理已具备跨任务执行能力；另一方面，推理成本的下降，使得多代理协同成为可能。这使得原本需要团队完成的复杂工作，被压缩至“单人+系统”的结构中。

但与此同时，这种模式也面临新的约束。

首先是需求侧的不确定性。企业对AI的接受度、改造意愿与投入能力，仍存在明显差异；其次是交付复杂度上升，从工具销售转向流程改造，对创业者提出了更高的行业理解要求。

此外，从长期看，人才评价体系也在发生变化。

“未来衡量一个人的能力，不是智商，而是他能调动多少AI资源。”贺方升表示，“一天用多少tokens，本质上就是‘算力使用能力’。”

在贺方升判断中，AI对智力劳动的冲击具有普遍性，但机会将集中在“能构建和控制AI系统的人”。“企业家和科学家仍然是核心。”他表示。

进一步延伸，这一逻辑甚至指向更远的技术方向。“AI for Science才是真正的下一阶段。”他指出，通过AI驱动实验设计与迭代，材料、化学等领域的创新速度可能出现指数级提升。

在这一背景下，当前以OPC为代表的创业形态，或许只是过渡阶段的一种表现形式，其本质不在于“一个人创业”，而在于“生产函数被重写”。

“别只看视频，直接用。”在采访尾声，贺方升对记者表示，“AI没有那么神秘，但确实好用。行动力，就是这个时代最大的变量。”

（编辑：赵毅 审核：童海华 校对：刘军）