刘小排的电脑，日常会在后台跑着一个程序——扫描那些全世界范围内不为人知、但很赚钱的产品。
这是一件听起来并不“AI创业者标准动作”的事，毕竟程序捕捉到的“猎物”很具体——留学生报税工具、英语在线翻译阅读、英国儿童课外班机构……
“我也是第一次知道这些项目。”刘小排抬高了声调，语气里透着欣喜和惊讶，“很多现金流很好的产品，都是闷声发大财，在主流媒体上根本没见过。”
刘小排，前猎豹产品总监，2024年底从猎豹离职创业。2025年他用一个人+AI的模式做的软件，一度跑出了年千万的营收。提起OPC（一人公司）热潮，刘小排一定是一个无法绕开的标杆人物。当下全民热议OPC，刘小排还与某社群合作开设了AI编程课程，预计今年卖课相关收入在整体营收中占据不小比重。
刘小排在工作（刘思洁摄）
如果把OPC当作一场全民参与的“AI低成本创业”，在当下阶段，OPC正在发生变化。变化的方向不是更酷、更潮、更体面，而是更现实、更细碎、更接近现金流。
AI把“做产品”的门槛压到前所未有的低。普通人不懂代码也能写出可跑的程序，写文档、写脚本、写营销话术的成本也被压成了订阅费。OPC因此被推上神坛：一个人、一台电脑、AI加持，就能把想法变成产品，把产品变成收入——甚至，把自己从职场里“赎出来”。
但真正走进OPC这波浪潮，会发现核心分水岭早已不在“能不能做出来”，而在“能不能卖出去”，以及“卖出去之后能不能交付好”。于是我们看到两条几乎同时发生的变化：
第一，OPC越来越多地转向那些“明星创业者看不上”的活：小、散、甚至不够体面，但付费更直接、回款更快。
第二，“AI+个人”把产能放大了，也把上限暴露得更早：当产品进入运营、交付、增长，这中间的琐碎、判断、承担，都会让单人模式成为过渡阶段，而顶级玩家会尽快进入“小团队作战”。
这两条变化，决定了今天OPC的真实样貌：它不再是“一个人干掉一个团队”的叙事，而是一套更现实的生意逻辑。
离开大厂，
用AI做点自己的东西
2025年8月，刘小排一个人月消耗Claude token价值5万美元，触发了Anthropic全球限速，他在X上主动认领：“Anthropic追杀的那个每个月消耗数万美金的人，原来就是我。”
AI已经嵌入到刘小排工作的方方面面，他的工作日常，就是先让AI找寻哪里还有其可以入场的机会，随后，用AI编程，去把机会变成一个可以落地的产品。
2024年12月31日，在猎豹干满十年的那一天，刘小排离职，离开的原因很简单，“该学的都学到了，那些大公司的缺点便开始凸显出来。”他不喜欢大公司里的沟通协调和人际关系，“我喜欢比较直接的创造价值”。
更重要的是，他在周末、国庆假期，用AI做了一些小产品，有用户，也有收益。出来之前，他知道自己出来单干，用AI辅助编程一些软件这件事是可行的。
2024年第四个季度，AI编程发生了质的飞跃，刘小排回忆，当时 Cursor深度集成了升级版的 Claude 3.5 Sonnet并推出了Composer功能，他意识到，普通人不需要学习任何编程，就能做出一个软件。
在差不多的时间，和刘小排一样意识到AI编程的奇点已经来临的是James，2024年底，在外企做设计的James开始用Cursor自学AI编程。
2012年，James入职一家互联网公司，彼时团队内大家讨论的产品形态，是美女图、热梗段子。而他想做点不一样的东西，这种产品关乎自己的审美趣味，他学美术出身，热爱艺术，最终说服了一个程序员同事，他俩合伙，做了一个每天欣赏一幅名画的APP——EveryArt。
但因为不懂技术，他想做点什么要找技术合伙人。新冠疫情前，他在北京找了个程序员，想做一个软件教程学习网站，对方报价10万，最后程序员说太复杂做不了，就此搁置。
这次的经历让他很受挫，不会编程，似乎是横亘在他面前一个无法逾越的鸿沟，他想要把他脑子里那一个个天马行空的想法变为现实，就一定要借助他人之手。
是AI编程让那些被搁置了十几年的想法，终于有机会变成现实。一年多时间里，他陆陆续续做了三十多个产品，2026年年初给自己定了个目标——做23个APP，过完年没几天，就做出十几个了。模型能力快速进步，他创造出一个产品的速度也越来越快。
James做的部分APP
现在，他要再想作出一个类似的教程学习网站，“一个人在家用Claude，充个几千块钱就搞定了。”
找到可能不够高级的真需求
刘小排从猎豹离职后，做的第一个产品是出海的AI生图软件。
选择做AI生图这个软件，原因只有一个，他判断这是一个能做二十年的事情，“人们对于AI生图这件事，一直都会有需求”。当时，有人知道刘小排要做这个产品，有点吃惊。
“人家像看傻子一样看着我，这个赛道卷疯了。”
但刘小排认为这是他们不懂，“重庆几千家几万家火锅店，海底捞也有它的价值。海底捞之后，巴奴火锅也有他的价值，只要有需求在，就永远有机会。”
在这一红海赛道中，刘小排的AI生图软件稀缺点只有一个——免费，不用注册。而赚钱的部分则是软件附加的付费功能，如去掉生成图片的水印、生图过程无需等待等。正是凭借这这一稀缺性，许多用户在社交媒体上主动为其宣传，“这个产品我一分钱的投流都没花。”
这个产品现在每个月还有200万月活，是目前公司还在运营的十几个产品中盈利能力最强的一个。产品赚钱了，也不是一个人+AI的偶然。这当然得益于刘小排在猎豹十年里所积累的经验。产品设计、出海运营、AI应用……十年积累让他具备了精准判断需求、快速跑通商业闭环的能力。离职前，他已利用周末、节假日用AI验证多个小产品的可行性。AI只是将他的能力放大十倍，而那个“十倍的基数”，是十年行业经验沉淀的结果。
刘小排做的生图工具Raphael AI
聊起只要有需求，就有机会。刘小排举例他们孵化了一个用AI帮大学生找工作的项目，该项目主要从AI技能培训和实习经历包装两方面帮助用户提升求职竞争力，项目负责人是他在猎豹时手下的实习生。“现在这种就业形势，帮大学生们找工作，他们的付费意愿是很高的。”很多真正赚钱的产品并不在聚光灯下。当工具把“做出来”变得容易时，稀缺的不再是产品，而是能走通的商业路径。
连续创业者老石最早在华为，自己创业做过工业数据化，拿到过融资。目前，他做了个面向学生的陪伴型Agent，不直接向消费者销售该Agent，而是服务那些对他的软件有需求，同时自己又有客户积累的中国大陆的B端商户，如小城市里的教培、传统零售。他的两个社交平台加起来不到2000粉丝，但转化了70多个合作伙伴。
他做的事情乍看不体面，大厂不屑做，主流创业者看不上，但有人愿意付钱。
他总结了一套方法论：找到那些极度需要你、而且很难替代你的合作伙伴。他主动回避一线城市的技术团队，因为那些人对他的依赖不强。而那些不太懂AI的中小企业们，又极度需要他。
这套逻辑，是他踩了十年坑之后总结出来的。
同样的，有百度、美团、阿里三段大厂技术经历，创业了三次的蓝衣，也认同这个观点。
第一次创业，他沉迷于技术开发，最终迫于经济和精神的双重压力重回了大厂。第二次创业，他做了个撮合企业和自由职业者的平台——这是大厂创业者最喜欢做的“平台型创业项目”，尝试了许多盈利方向都失败了。而现在，他在帮中小企业做AI落地服务，这次“终于挣到钱了”。
刘小排观察，这一波靠着AI赚到钱的人，都是找到了真需求的人。“愿意付出代价才是真需求，钱和时间都算。”
在刘小排看来，个体创业者不必执着于大厂定义的“高频、刚需、广阔”。在互联网红利殆尽的今天，那些真正能被大厂看上的黄金赛道早已拥挤不堪。相反，他主张寻找那些虽然小众、甚至不够“高级”，但用户真实存在且愿意为之付出代价的需求。
从“作品逻辑”切换到
“生意逻辑”
如果只看见刘小排年入千万的“暴富神话”，你或许会忽略他所面对的那些失败。
刘小排几乎无时无刻不在面对失败。一个产品，从一个想法到落地实现，不到几天就会被他自己推翻——这是刘小排创业的常态。
但在刘小排看来，这叫快速试错。“很多产品做出来，我们内部可能都不知道，我觉得产品不行，就不会再推进了。”
他不觉得自己的产品有啥技术上的“护城河”，“我们小创业者不谈什么护城河，那都是大企业谈的，我们考虑的是哪里能够创造价值。”目前刘小排手上有十几个产品在运营，但大多数产品他不愿意对外宣传，“我们的这些产品很容易被抄”。
刘小排也很坦然自己做的这些用AI编程的软件，就是套壳产品，“套壳产品没啥不好的，它们能让大众获得更好的产品体验。”
AI大大降低了编程的门槛，但一个有商业机会的产品被复制和抄袭的门槛也大大降低了。
时刻保持探索，成了关键。目前刘小排手上最挣钱的AI生图软件，已经经过了几轮的迭代，当下的用户量和收入其实在下滑，关于这个产品，他想着是接下来能面向更垂直群体推出一些功能，如给淘宝或小红书的电商推出他们所需要的生图功能。
当AI把“做产品”变成一件相对容易的事，一种错觉也会随之而来：只要做得足够多，就会撞上赚钱的那个。
但现实是，问题不在于执行力，而在于需求本身。
在找到刚需这件事上，James也遇到了困难。
那个运行了十多年，获得过设计界奥斯卡奖项之称的“红点奖”EveryArt，总计收入十万元左右，而他用AI编程做的另外一些软件，收入寥寥。这些APP均上架于苹果的APP Store，苹果的体系，对独立开发者更友好，在盈利方面，他尝试过软件的一次性买断模式，也尝试过订阅制。但是营收并不理想，他想，大概因为他做的并不是用户的刚需产品。“很少有人会愿意为了每日欣赏一幅画，一首诗而付费吧。”
James做的软件诗情画意
当下，James所能想到的盈利的方式是做大自己的YouTube账号，用流量给自己的产品导流。目前James的Youtube账号已经做的小有成色，六万的粉丝。单条视频的上单报价为600美金。
商业闭环在另一条路径上慢慢滚动起来。
很显然，OPC正在从“作品逻辑”切换到“生意逻辑”。
反思自己在大厂的经历，刘小排觉得，自己最初也不懂得如何真正把生意做成，他是向一群草根的创业者学习，慢慢实践，才搞明白该如何赚钱。
“很多大厂出来的人不知道自己不知道什么。大厂培养的是螺丝钉。出来之后才发现，以前跟你协作的那些人做的事，都是你需要的，但你以为那不重要。你在大厂没人教你怎么跑通一个完整的商业闭环。”
顶级的OPC玩家，
早已不玩单人模式
当你真正进入“生意逻辑”，天花板也会随之而来——你很快会遇到“AI+个人”的上限。
两个月前，因商单需求激增，James聘请了一名剪辑与一名运营来协助处理各项工作。
在做了“OPC”三个月后，刘小排也招了自己的第一个员工，目前他有四个同事。
刘小排从未把自己定义为OPC，“OPC不是什么光荣的事情，光荣的事情是你给别人创造了什么价值。没有人去关注阿里巴巴有多少人，是不是一个人做出来的。一个人做出来这件事本身，没什么好骄傲的。”
刘小排喜欢和团队在一起工作。目前，十几个软件的运营，课程的开发，传播等工作他基本上都交给了同事。他自己则有了更多的时间，去把脑子的一个个想法，用AI落地。当然，AI编程也不能解决所有技术上的难题，刘小排还有个技术合伙人，专门负责软件在运营阶段遇到的技术上的难题。
运营、增长、传播……这些环节，往往意味着持续的琐碎工作、持续的判断、持续的责任承担。这正是OPC们很快触到的核心现实：AI能把“生产”放大，但无法替代“选择”和“责任”。
青山公仔的上限则来得更“残酷”。
2024年从一所大专纺织专业毕业的青山公仔，自学四个月Vibe Coding（自然语言编程）后，在闲鱼挂出了“29.9元定制小工具”的链接，一个引流价，具体需求会一事一议。半个多月里，他收到的唯一一份正式需求，是一个多平台电商自动化的复杂系统。正规外包报价至少十万起步，而青山公仔看着那一千多字的需求文档，甚至连第一步该如何开始都毫无头绪。
青山公仔的闲鱼挂单
受限于电脑性能和昂贵的模型费用，他无法使用最顶尖的AI工具，只能在一些免费平台上徘徊。虽然他也用Vibe Coding作出过一些开源小工具，但在真实的商业战场前，他感到了某种无力：“AI编程的上限，取决于我描述问题的能力。而真要攻克复杂需求，我或许需要补的是传统编程。”
事实上，比起传统编程，青山公仔需要的更是工程化思维：需求拆解、风险控制、交付节奏。当你不知道从哪里开始时，AI的更快产出，只会把混乱放大。
老石也坦言，他现在的工作其实更像是一种超级个体之间的合作模式。他用自己的社交账号发布AI相关内容，沉淀出对他所做事情感兴趣的人到共创社群中，再通过社群筛选出代理商或共创伙伴，每个人都是AI加持下的强个体，社群成员相互配合完成工作，彼此之间不是雇佣关系。
这也是OPC们必然要面对的下一阶段：要么把业务限制在可控范围内、要么形成超级个体的协作网络、要么形成小团队。
一人公司，更像只是创业的一个阶段。刘小排觉得创业早期，一个人能在没有任何组织冗余的情况下，以极低的成本完成从“创意”到“变现”的闭环验证。他鼓励创业者在早期在一个人把自己的想法落地后，再找合伙人。顶级玩家们，早已不执着于单人，而是执着于效率和闭环。
真正拿到结果的人，也从不沉迷于体面叙事，而是勉力于——找到刚需、迅速低成本验证、拆解复杂需求、乃至找到合适的协作伙伴。
当下，AI赋予了每个人创造的工具，真正拉开人与人之间差距的也不再是工具本身，而是背后的认知、经验、资源与商业闭环能力。而这些，从来都需要时间和实践去沉淀，AI无法凭空赋予。
（感谢“青来Anw”OPC社区对本文的协助）
