OPC的终局:不是AI工具大比武,而是行业洞察的深水区
OPC这个词，从去年底开始到今年全国两会，被讲了不知道多少遍。但我在接触了大量在做OPC的人之后，有一个清晰的判断：大多数人做的，根本不是OPC，是在用AI工具包装的自由职业，然后贴了一个更好听的标签。 这两件事有本质的区别，弄混了会付出很大的代价。
今年很多城市在建OPC社区、OPC孵化器，里面有写代码的、做设计的、做内容的，每天都在开发产品、打磨工具。气氛很热闹，大家都说AI让个人的生产力指数级提升，一个人可以做一个公司。
但有一个问题几乎所有人都没有认真回答：你的客户在哪里？
这个回答是错的，而且是系统性错的——不是因为这件事不可能发生，而是因为这种思路的底层逻辑是“供给驱动”，在一个供给已经过剩的世界里，供给驱动的逻辑不成立了。
这两件事的差距，不是工具的差距，是需求洞察的差距。
有一个人，原来在一家食品企业做采购。他出来做OPC之后，没有开发任何产品，没有搭建任何平台，做的一件事是：帮同类的中小食品企业处理供应商资质审核和合规文件。
这件事用AI做，他一个人一天能处理的案量相当于原来一个三人团队。他收的费用是按单计算的，每单100到300元不等，单量大的时候一个月能做到两万多单。
这是一个月60万到70万的收入，一个人，没有员工，没有融资，没有平台。
他做到这件事，不是因为他的AI工具特别厉害，而是因为他在食品采购行业待了十年，知道这件事有多烦，知道哪些文件最容易出错，知道客户最担心的不是效率而是合规风险。
稀缺性是指你提供的东西，市场上能替代你的人少不少。如果你做的是通用型的设计、通用型的翻译、通用型的文案，AI普及之后这类服务的定价会持续下压，因为竞争者多。但如果你做的是某个细分行业里的专业判断，比如农业病虫害的精准识别建议、某类合同的法律风险评估，替代你的人就少得多。
可交付性是指你能不能把你的服务做成可以清晰定义边界的交付物。客户付钱之前，他需要知道他买的是什么、能得到什么、不能得到什么。含糊的服务边界意味着无休止的追加需求和定价困难。
可复购性是指客户在第一次用完之后，会不会再回来。一次性服务可以做，但很难形成稳定的现金流。最好的OPC模式，是把某个持续存在的需求，做成一个持续交付的服务。
用这三个变量衡量自己在做的事，能帮你判断它是不是真正站得住脚的OPC模式，还是只是一个暂时能跑通的接单。
反直觉的判断：很多人认为，AI时代的OPC就是用AI工具的人，AI用得越熟练，OPC就越成功。
这个判断在起步阶段有一定道理，但到了一定规模就会失效。
原因是：AI工具的能力是公开的，学习门槛是持续下降的。今天你比别人更熟练是竞争优势，但六个月后大家都熟练了，这个优势就消失了。
真正持久的OPC竞争力，不在AI工具的使用熟练度，在行业洞察的深度。
洞察是不能被AI替代的，因为洞察来自于在某个具体领域里待足够长的时间、经历足够多的真实问题。这件事没有捷径，也不会因为AI更强大而变得更容易获得。
还有一件事，两会里有代表把OPC称为“数字经济新增长极”，这种说法不是假的，但会误导很多人。
“增长极”暗示着这是一片蓝海，所有人进去都能分到好处。
实际上，OPC和所有其他商业模式一样，是一个分层竞争的市场。做得好的人会把很多流量和需求集中在自己这里，做得差的人会发现越来越难找到客户。
如果你本身在某件事上没有足够的积累，AI只是让你变成一个效率稍微高一点的普通人，而不是让你变成超级个体。
OPC热了一年之后，我最好奇的一个问题是：三年后，哪些人会继续用OPC的方式生存得很好，哪些人会悄悄回到传统就业里——这两类人，今天有什么本质的不同？
有答案的或者正在做OPC的，欢迎来跟我说说你的真实情况。
夜雨聆风
