一個人的超級企業現實嗎？要讓一個小團隊的企業實現規模化和可持續發展，最好的工具和技術有哪些？
如果你在尋找一種逃離公司生活的方式，自由職業或者是自主創業也許正適合你。你可以憑藉軟件開發、設計或商業技能成為獨立承包人，獲得不錯的收入。
如果再進一步，你還可以創辦自己的公司，獲取更高的回報。然而，要打造一個可擴展的企業，通常需要資金投入、產品創意、市場調研、營銷能力、銷售技巧、技術解決方案，以及一支專業團隊來助你實現目標。換言之，這一切都需要資金和資源的支持。
不過，這一切正在發生變化。Tim Cortinovis在其新書《單槍匹馬的獨角獸：如何一個人打造十億美元公司》中，提到：只憑AI工具和自由職業者，一人也能建立起一家公司。
如今，網絡和AI工具讓你可以獨自甚至依靠極小的團隊，快速創建並擴展公司，唯一缺少的只是企業家的創新精神，以及識別並服務市場的能力。
Cortinovis在最近的一期播客中解釋道，打造可擴展的一人企業，關鍵在於正確的心態、工具和商業模式。隨著AI代理的崛起，“你可以應對一切，”他表示。
“這些AI代理幾乎可以在所有平臺上無縫運作。你有一個管理型代理，相當於大腦。下面分層設有子代理，你可以讓子代理訪問客戶信息、地址等內容。還有專門負責發票的代理。這些代理通過你的郵件客戶端（如Gmail、Outlook）或數據庫訪問信息。連接上WhatsApp後，客戶的提問和消息都能自動處理。管理代理則負責監督所有流程，並確保你的業務成功。”
一個人的超級企業真的現實嗎？坦白來說，這聽起來依然是件極其繁雜和令人焦慮的事。對於那些擴張企業的行業先鋒們，對於這種觀點也褒貶不一。
首先，這很大程度上取決於行業。例如，很難想象一個人能運營天然氣精煉廠或銀行。
“真正的問題不是一個人能否將業務做大，而是哪些行業適合這樣做，”Kozyr公司創始人兼CEO、谷歌首席決策科學家Cassie Kozyrkov表示，“在商業、內容、生產力等低風險領域，個人創業者完全有可能打造龐大的企業。基礎設施和工具都已具備，分銷渠道觸手可及。”
而在醫療、金融或法律等高風險行業中，“限制不在於技術，而在於運營：安全、合規、監管和可審計性都是負責任地部署解決方案、通過企業級審查的關鍵，”Kozyrkov補充道。
Orcus聯合創始人兼CEO Nic Adams表示：“已經有一些極具規模的個人創業公司走在行業前沿。藉助自動化、數據通道、自我進化的代理，個人或小團隊確實可以打造並擴展十億美元級的企業。關鍵在於與實時AI和模塊化、雲原生基礎設施進行結合，實現橫向擴展，擺脫人力瓶頸，比如組織架構和人數。”
Edstellar CEO Arvind Rongala也認同：“企業規模的擴展已不再依賴員工數量，而是依賴槓桿效應。現在的個人創業者無需事必躬親，只需設計一個系統，讓技術、全球人才和自動化承擔起最繁重的工作。”
但個人創業在打造超級企業的過程中，仍然存在極限。
“我並不認為Cortinovis的設想切實可行，”HeraHaven AI創始人Komninos Chatzipapas指出，“尤其是對於不具備技能的人來說，想靠AI實現企業擴展。我認為這種預測是達克效應的體現，許多人對AI瞭解有限，卻極度高估了AI當前的能力。”
他補充道：“確實有類似的成功案例，比如僅有11名員工的Midjourney估值已達10億美元，但他們是在開發AI產品，而不是用AI開發產品。AI的知識面很廣，但深度有限。它可以編程比大多數人強，但遠不如普通開發者。”
他強調，這與成功企業所需的恰恰相反。“企業的核心在於深厚的領域專長、無可挑剔的執行力，以及在某一領域做到極致，比如Midjourney極致在圖像生成、Google在於搜索。這是AI目前還無法辦到的。”
Chatzipapas還舉例說明AI尚未能全面支持大規模企業：“最能說明問題的是，內容寫作領域依然有大量人工參與，這本應是AI的拿手好戲。作為一家AI公司，我們依然僱傭多位寫手為網站創作內容，因為AI還達不到他們的水平。”
Rongala總結道：“AI可以生成、自動化和預測，但在抽象判斷、戰略敘事和企業級信任方面，仍然捉襟見肘。這些領域依舊屬於人類直覺的範疇。”
Adams也補充說，“在無縫AI編排和大規模安全自主決策方面，依然存在一些缺口。能夠端到端處理複雜、多領域工作流的真正自主代理還處於起步階段。此外，還需要超低延遲的AI威脅檢測，以防平臺遭受對抗性攻擊，這本身也是一場黑客軍備競賽。”
那麼，要實現和維持一人或小團隊大企業，最好的工具和技術有哪些？
Adams推薦：“用於彈性擴展的雲計算平臺；實現模塊化的容器編排（如Kubernetes）；針對領域任務微調的大型語言模型；AI編排框架如LangChain或自定義數據通道；以及用於監控突發行為的先進可觀測性工具。歸根結底，就是擁有具備自我修復、自我優化能力的全棧AI運營環境。”
Rongala認為，目前最好的工具是那些能消除瓶頸的工具，比如“AI輔助駕駛、智能CRM、全球支付平臺和模塊化API”。不過，他強調：“真正驅動成功的，是清晰的目標，知道怎麼做，然後讓系統自動運行其餘部分。這不意味著要做‘孤勇者’，而是要成為一個系統思考者。”
