AI来了,像更新软件一样更新自己

以下专栏内容整理自令姐的新播客《离钱近一点》。我们将访谈来自不同领域的商业与职场的从业者，听她们亲述 如何赚钱、如何踩坑的真实故事。这里没有滤镜，只有真实的向上攀爬的探索与行业背后的真相。离钱近的时候，也是离自己最近的时候。（持续更新中）

今年我搬进首章新所，扎进培风社 OPC 创业园区办公，身边聚集了一大批 AI 个体创业者。在这里我认识了 Victor，培风社 OPC 社区发起人。

他是同济大学数学系出身，法国留学，做过咨询、服务过国际大牌，也待过大厂，如今运营着入驻 53 个 AI 项目的 OPC 社区，前后看过 500 多个 AI 创业项目。我和他坐在园区会议室里深聊，外面就是湖泊草坪足球场，没有很重的班味。我们聊一人公司真实生存现状，怎么辨别真需求，什么样的项目能拿到现金流，AI 究竟给普通创业者带来了什么。

走出会议室，整个园区环境开阔，很多创业者骑着自行车上下班。茶水间、水吧随时能碰到各个项目的创始人，偶遇就能停下来交换想法。这就是培风社，一个完全围绕 OPC 一人公司搭建的线下社区。

Victor 的履历非常光鲜。本科读数学系，研究生在国外学习数据科学，深耕机器学习、深度学习底层原理。早期在海外头部科技咨询公司任职，服务迪奥、达能、卡地亚还有赛诺菲这类大型企业。后续大厂、初创公司、投资相关工作他都体验过。

拥有这样的背景，他没有走向学术或者留在大厂，转身做起 OPC 社区运营。最开始他只是想找一个现成的 OPC 社区加入，转念一想，不如自己打造一个。

AI 时代产品开发门槛被拉低，技术走向平权，普通人也有能力独立做出产品。但做出产品只是第一步，怎么分发，怎么让更多人看见自己，这件事变得越来越重要。机缘巧合之下，他接手运营培风社 OPC 社区。

聊到专业背景，他提到自己法国的学姐就是前段时间获得菲尔兹奖的王虹。很多数学系毕业的人会走向学术道路，而他毕业之后投身产业落地。早年做的工作，和现在大火的前沿部署工程师很像。去到企业内部梳理数据，完成数据治理，依靠机器学习的能力帮传统企业完成数字化转型。

深度学习依靠大量神经网络组成超大参数模型，很长一段时间在行业内并不被看好。早年落地更多依靠偏向数理统计的传统机器学习。那一套处理企业业务、落地模型的工作思路，和现在帮企业部署大模型逻辑高度相通。现在在社区，Victor 也在沿用这套能力，拆解企业真实业务问题，再对接给到社区里的创业者承接，充当类似项目经理的角色。

每天都有大量创业者申请入驻社区，累计看过五百多个初创项目，Victor 筛选项目没有一套复杂打分表格。他始终坚持创业最根本逻辑，找到还没有被满足的需求，并且把它实现，也就是大家常说的产品市场匹配。

AI 工具普及之后，做产品的门槛变得极低，很多人很容易陷入自我构想。觉得自己的创意足够厉害，却忽略市场会不会真的买单。和创业者沟通推演业务的时候，经常聊着聊着，创始人自己就能察觉到方向存在漏洞。

社区不会做一锤子的准入判定。有些项目沟通结束，创业者自己意识到方向行不通，就主动放弃入驻。遇到暂时没办法判断好坏的项目，也不会直接拒绝，给到对方观察周期，鼓励创业者走到市场里面验证想法，之后随时可以再来沟通，整个审核是滚动开放的状态。

他也跟我聊起前后两份工作巨大的感受差别。从前做咨询，属于人力密集型服务业，很难做到完全对等的合作关系。项目进度高度受制于企业预算，经常遇到工作推进一半，预算耗尽，项目被迫暂停。哪怕出差住很好的酒店，日常正装出席，本质依旧是服务业。

对比下来，现在运营 OPC 社区的状态是他更喜欢的。他把运营社区类比迭代一款软件，不会照搬传统地产园区的运营模式，持续调整更新整个社区生态。运营会带有个人主观判断，但社区是双向选择，理念同频的人自然会留下来长期共事。

看过大量项目之后，他把园区内的 OPC 项目划分成两类。第一种，长期维持小团队，做小而美的现金流生意，不追求大规模扩张。比如从传统 SEO 转型做大模型推荐优化的团队；还有一个只有两个人的小团队，接到二十万的生产管理系统定制订单，两个月就完成交付，是非常扎实的现金流业务。

第二种，OPC 只是创业路上的其中一个阶段。园区里有做机器人的项目，拿到融资之后团队需要扩张，就搬离社区去往投资人提供的办公场地。这类项目当下没有正向现金流，持续投入研发，赌长期的增长可能性。

大多 ToB 的现金流业务闭环很短，市场有真实需求，对接之后就可以接单变现。而 ToC 产品打磨周期漫长，充满不确定性。就算拿到融资，不少公司只有流水，没有实际利润。园区里很多研发向的创业者自驱力极强，晚上十一点，不少办公室依旧灯火通明。

辨别真需求的标准其实很朴素，看用户愿不愿意为这件事付费。Victor 和我分享了一个让他印象很深的小工具。很多人坐飞机的时候，手机地图定位失效，看不到飞机实时位置。有创业者做了一款小工具，可以追踪航班实时动态，落地之后还能生成完整行程总结。对他自己来说这就是实打实的痛点，如果卖十块钱，他愿意直接付费。

创业不一定非要做体量巨大的生意，不需要海量用户。找到属于你的那一小群人，服务好这部分人，就足以撑起一门小生意。

OPC 也就是 one person company，一人公司。Victor 对它的定义，并不完全看执照和人数。哪怕只是个体户，只要依靠个人，完成过去需要一整个团队交付的事情，就属于一人公司，五个人以内的小团队，也归到 OPC 范畴。

网上经常能看到唱衰一人公司的内容，到处传播 OPC 创业倒闭的案例。在他看来这是非常正常的商业现实，就像街边总会有关门的面馆，任何商业形态都会有失败。不少这类文章甚至是 AI 批量生成，里面的数据有很多夸大成分。创业自带风险，一人公司当然也不会例外。

选择做 OPC，HR、行政这类事务可以交给社区承接，帮创业者减少很多琐碎摩擦。但研发和销售两件事，创业者是躲不开的。很多个体创业者埋头打磨产品，却忽略分发销售。

产品做出来，不会自动有客户找上门。一定要搭建自己的用户池，找到分发渠道，做自媒体就是效率很高的路径。他举例子，黄仁勋本身并不喜欢公开演讲，依旧站上舞台输出，本质是推销产品，马斯克很多对外表达，也是在为业务做叙事。做创业者，就要放下清高，亲自走到台前做推广。

这点我深有体会。我做消费品创业早期，赶上时代红利，流量会主动涌过来，那时候我并没有走完完整的创业闭环。等到红利褪去，我才真正理解创始人的基础责任，你必须亲自售卖产品，搭建渠道，向外输出你的理念和服务。现在产品供给过剩，如果创业者选择沉默，就很容易被海量信息淹没。

AI 拉高了个体的生产力上限，但不会替你思考。AI 时代做一人公司，最难的早就不是怎么做产品，而是你手里有没有值得售卖的东西，有没有真实的受众，这件事能不能长久点燃你的热爱。

很多人会有刻板印象，做 AI 创业就必须懂技术、会写代码。但社区里面有不少反例。有一位 23 岁的年轻人，学认知科学相关专业，完全不会写代码，依靠无代码工具开发出 AI 视频剪辑工具。

现在 AI 生成视频，风格经常飘忽不定。他的工具可以沉淀固定模板，保证机构产出内容风格稳定统一，精准击中很多内容团队的现实痛点。

普通人接触 AI，最好的方式就是干中学。不用先啃完一整套课程，实操过程遇到问题直接问 AI，边做边学。付费课程适合愿意花钱换取时间的人，普通人完全可以自己动手摸索。Victor 本人订阅多款海外大模型服务，日常生活里也高频使用豆包，识别花草，解答生活里各类问题。

AI 能够批量生产内容，网上到处都是数字虚拟人产出的信息，线下真实人与人的见面交流，反而变得愈发珍贵。培风社刻意强化线下的价值，希望打造类似海外 hacker house 的生态，像一个小型村落，大家一起办公，互相碰撞想法。

社区会定期举办 AI 小饭桌，大家一边吃饭一边聊天，参与人员一半来自社区内部，一半对外开放。原本计划八个人的饭局，报名直接爆满。过来交流的人背景很多元，做芯片、小模型研发，还有在海外创业回国休整的从业者。

除此之外还有各类主题沙龙，通过公众号、小红书以及活动分发平台对外发布。内部也按照业务赛道搭建不同主题社群，方便创业者互相交流对接。

线上信息再多，也替代不了线下见面带来的活人感。

把 AI、一人公司这些热门标签全部拿掉，普通人做生意的底层逻辑依旧不变，找到还没有被满足的需求。就算市场看上去产品过剩，差异化永远存在，可能是地理位置，可能是体验，也可能是服务，你总能找到一小批属于你的用户。

如果清空自己所有技术积累和资源，从零开始创业，Victor 会优先选择从现金流小业务起步。手里握有现金流，创业者才不容易焦虑，不会因为生存压力打乱做事节奏，才有底气布局长期项目。

聊到当下值得关注的 AI 细分方向，可以分成两类。追求现金流，传统企业 AI 数字化改造，还有大模型推荐优化，是两个很不错的赛道。大量传统企业还没有完成 AI 渗透，亲眼看到 AI 可以降本增效，就会产生真实需求。现在越来越多人直接用 AI 工具做消费决策，大模型会直接输出具体产品型号，品牌都会在意如何被大模型优先推荐。

对于个体创业者，不建议直接下场做大模型这种重人力的巨型项目。更多机会在垂直应用工具，瞄准真实工作场景痛点，帮用户压缩工时，节约人力。普通人最容易落地的路径，从自身痛点出发，如果自己愿意为之付费，大概率会有一批同类用户拥有同样需求。

当然有少数顶尖创业者，可以挖掘用户自己都感知不到的潜在需求，但这属于少数人的能力。绝大多数普通人，优先观察自己和身边人的现实困境，从中寻找机会。

AI 帮个体把过去需要一群人完成的工作，压缩到少数人手里，解决的是效率问题。但它没有办法替创业者回答，你为什么要做这件事。想清楚这件事，才是创业真正的起点。