夜雨聆风
洛杉矶的 Matthew Gallagher，在家里用两个月、2 万美金和十几个 AI 工具，做出了一个远程医疗平台 Medvi，第一年做到 4.01 亿美金销售额，今年预计年化 18 亿美金，全职员工只有他和弟弟两个人。
图片来源：The New York Times
这不是科幻，而是正在发生的现实。对任何做咨询的人来说，这个故事最扎心的地方在于：当别的行业已经出现“1 人公司 = 传统大公司营收”的样本，咨询赖以生存的“人效逻辑”，是不是也该被推倒重来？
一人公司如何长成 18 亿美金生意？
先看 Matthew 到底做了什么。
Medvi 并不是一个“概念很酷的 AI 产品公司”，而是一家卖 GLP‑1 减重药的远程医疗公司：线上问诊、线上开方、合作药房配药、物流配送，赚的是每一笔处方背后的毛利和现金流。 这条业务链并不新鲜，真正极端的是它的人力结构——业务运转所需的大部分“白领工作”被拆开、丢给了 AI 和外包。
网站前端和业务后台的开发交给了 AI 编程工具和低代码平台；文案、落地页、邮件话术由大模型生成；广告图片和视频交给 Midjourney、Runway 等生成式工具；客服由对话机器人和自动工单系统承接；运营与财务分析则用 AI 做数据聚合和报表，帮助他实时看懂业务。
医生、审方、药房、物流全部外包给远程医疗服务商和药房网络，Medvi 自己只做三件事：获客转化、产品与品牌设计、关键商业决策。
这背后是一套非常清晰的认知：只要一个环节可以写成 SOP 和 prompt，就不配占用一个全职岗位；只要有现成的 API 或基础设施，就应当优先“接入”，而不是“自建团队”。Matthew 把自己定位成业务架构师和最终决策者，其余工作都交给软件、模型和供应商。
当然，这条路并不干净。早期 Medvi 网站上大量使用 AI 生成的“减重前后对比”照片和虚构人物形象，很容易让消费者误以为公司被权威媒体报道、案例都是真实故事。 更严重的是，客服机器人曾多次“幻觉”，随意承诺不存在的产品线、报错价格、给出有误导性的回答，结果团队不得不出面承认错误价格、人工接听上千通电话，并引入专业律师、会计师和外部客服平台，收紧了 AI 在关键环节的权限。
如果从行业角度看，这个故事真正重要的，不是“AI 有多强”，而是“人可以被抬到多高”：
Medvi 不只是一家“AI 使用得不错的公司”，而是第一批真正把“人当最昂贵资源”来设计商业结构的案例之一。
咨询的人效模型，
是怎样被“人”锁死的？
再回头看传统咨询，尤其是战略和管理咨询，过去几十年，我们习惯了一套心照不宣的“人效公式”：一个合伙人，带 8–12 人左右的项目团队，一年做若干大项目，交付 300 万美金上下的营收。这组数字背后是一整套组织与商业逻辑。
第一，交付高度依赖“人脑”完成非结构化工作。从市场调研、内部访谈、竞品分析，到财务建模、假设检验、方案共创、roadmap 设计，大量时间花在理解上下文和协调人上，而不是跑模型本身。
过去，这些工作几乎无法被完全标准化，只能用更多的 analyst 和 consultant 去堆。
第二，盈利模式长期绑定在“人天”上。虽然大家都在讲“价值定价”、“成果导向”，但多数大客户内部的预算模型仍然以“项目周期 × 人数 × 日费/时费”为基础，导致最自然的扩张路径就是“多招人、多开项目组”，而不是“提高单人杠杆”。
第三，知识资产没有真正变成“自动化资产”。咨询公司当然有大量方法论、模板和行业洞察，但它们大多沉睡在 PPT、知识库和资深顾问的脑子里。每次项目来临，都需要团队自己去检索、吸收、重组，很难形成像 Medvi 那样“前端一套入口，中台自动调用资产”的体系。
这种状态下，一个合伙人的时间被三件事切割：卖项目、做项目、带团队。
AI 正在对这套结构做外科手术。越来越多研究指出，大模型和 AI 工具已经可以接管相当比例的“底层咨询工作”：资料搜索、文档梳理、定性访谈的初步编码、财务拆表与敏感性分析、PPT 初稿制作等，这些曾经被视为 analyst 核心价值的内容，如今可以在几小时内自动完成。 大型咨询公司已经开始感受到这种张力：底层金字塔正在被压缩，业务模式被迫从“卖人天”迁移到“卖成果、卖资产”。
咨询会出现“一人公司”，
还是“新型高杠杆小团队”？
在 Medvi 案例面前，一个直觉问题是：咨询会不会出现类似的“一人 18 亿美金公司”？
从严格意义上说，概率极低；但如果把“18 亿”换成“数百万到数千万美金级别的收入”，答案就没那么悲观了。
从供给侧看，AI 已经让很多“项目中间层工作”变成可以由工具完成的流水线。市场扫描可以通过 AI 抓取数千个信息源并自动总结；竞品和案例分析可以通过结构化 prompt 自动生成多维表格和洞见；建模可以通过模板化脚本快速跑出多个场景；PPT 可以从“结论框架”出发自动填充支持分析和可视化。
这些环节过去需要 2–4 名 analyst 几周时间，现在一个资深顾问配合 AI，在几天内即可完成第一轮质量尚可的成果。某些类型的咨询项目——尤其是偏诊断和策略建议类——在供给侧的“人力刚性需求”确实被大幅降低了。
从需求侧看，客户对咨询服务的期待也在改变。AI 让“what is happening（发生了什么）”、“what are others doing（别人怎么做）”这类问题更容易得到回答，反而把咨询价值压缩在“what should we do（我们该怎么做）”和“how do we pull this off（我们怎么真的做到）”上。
这两类问题，本身就更倚重资深顾问或合伙人，少依赖大团队。换句话说，AI 越强，越逼着咨询从“多劳型”转向“高判断、高关系、高落地”的专业服务，这反而对“一人公司”或微小团队有利。
因此，更可能出现的，是这样几类形态：深耕特定行业或问题的“高价专家型顾问”，依托 AI 工具和自研方法论，同时服务多个客户，给出的不是“项目团队”，而是“脑 + 框架 + 远程智囊”；构建自己咨询产品线的“小型工作室”，将诊断工具、benchmark、培训与顾问服务绑定，通过订阅或 retainer 提供长期支持，不再完全按项目计费；通过 AI 和外包重新设计交付链条的“平台型一人公司”，前端是个人品牌，后端是自由职业者池和一套自动化流程，自己不再管理大团队，只管理生态。
这些模式有一个共同点：人不再按“人头”计费，而是通过 AI 和系统放大个人价值，打破传统的“一个合伙人 ≈ 10 人团队 ≈ 300 万美金”这条隐形天花板。你能做到多大，不再只取决于你能养多少人，而在于你能搭多强的系统。
为什么咨询仍然
离不开“人”和“关系”？
但与 Medvi 不同的是，咨询不太可能走到“只剩一个人 + 一堆 AI 调用”的极端。原因不在技术，而在人性和制度。
首先，咨询是极度“关系密集”的行业。决定是否请你做项目的，从来不只是你的分析有多漂亮，而是客户是否相信你能理解他的局势、愿意在组织内部为他承担风险。
一个组织调整方案、一个业务收缩建议，很可能意味着数百人的去留和一个 BU 负责人的职业前途。客户在这个时候需要的，不是一个“更聪明的搜索引擎”，而是一个愿意在关键会议上站在他身边、与他共同扛压的人。这部分价值，来自长时间建立的信任和肌理感知，很难被抽象成数据接口。
其次，咨询很多时候扮演的是“制度中的责任节点”。当一个重大战略项目执行失败，或一次数字化转型 ROI 远不如预期时，董事会和管理层往往需要一个可以被问责、可以被复盘的外部角色。
咨询公司在这里承担的是双重角色：一方面作为“外脑”，为决策提供理性分析和备选方案；另一方面作为“缓冲垫”，把一部分组织内的矛盾和风险吸收掉。AI 今天还不具备签合同、出具法律意义上的意见书、在听证会上解释自己模型的能力，这些责任最终还是要落在可以被清晰指认的自然人和法人实体身上。
第三，咨询的很多关键时刻是高度线下化和情境化的。
在这些场合，你的价值是对房间里每个人的状态、权力结构、可承受度的把握，以及在合适的时机抛出合适的话。这些能力的判断基础，是多年经验沉淀出的直觉和对人性的理解，而不是单一问题的推理能力。
所以，与其说“AI 会让咨询变成纯线上自动交付”，不如说“AI 会把咨询从‘做很多活’解放到‘把最少的关键时刻做到最好’”。未来真正有竞争力的咨询实践，很可能是：用 AI 做到信息摄取和分析的极致高效，把节省出来的时间和认知带宽全部投资在客户关系、线下共创和高风险决策支持上。
从 Medvi 到 AI-first 咨询：
我们在探索什么？
如果把 Medvi 看成是“AI-first 生意”的一个极端样本，那么对咨询行业而言，更现实的路线不是照抄它的业务类型，而是学习它的设计原则：从第一天起，就把人当成最稀缺的资源，用 AI 和系统兜住所有能兜的部分，让有限的人力全部对准那些必须由“人”来完成的环节。
我们正在做的，正是这样一种 AI-first 咨询探索：一方面，把市场研究、资料梳理、建模、PPT 生产、项目管理等环节全部流程化、工具化，让每一个顾问身后都站着一支“看不见的 AI 分析师团队”；另一方面，有意识地在特定行业和问题上做纵深，沉淀可以复用的诊断工具、benchmark、脚本和小模型，把一次次项目经验，变成下一次可以直接调用的“资产”，而不是消失在某个文件夹里的孤立 deck。
与此同时，我们非常谨慎地保留并强化那些只能由人来做的部分：与关键利益相关者的关系构建、复杂场景下的风险判断、敏感项目的责任承担，以及把“方案”转化为“行为改变”的那段艰难旅程。
我们相信，未来最强的咨询形态，一定是“AI 驱动 + 人性深度参与”的组合，而不是“AI 替代人”。从这个意义上说，Medvi 不是一个可以复制的目标，而是一个提醒：你还在用人去做本可以交给系统的工作时，你已经在和一个完全不同杠杆的对手竞争了。
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