以前如果你想開一家科技公司，
第一個問題通常不是：
「點子好不好？」
而是：
你的人在哪裡？
誰寫程式？
誰做設計？
誰寫行銷文案？
誰回客戶？
如果以上四個答案都是「沒有」，
很多產品甚至連第一版都做不出來。
但現在，中國杭州正在出現另一種公司。
公司核心可能只有一個人。
其他工作，
先找 AI 幫忙。
年輕人找不到理想工作，乾脆自己開公司
《華爾街日報》9 月 20 日報導，中國一些年輕人正在轉向 AI 協助的單人創業。
背景其實很現實。
有人找不到滿意的工作。
有人已經受夠高工時的大公司生活。
也有人不是想打造下一家科技巨頭，只是想靠自己的產品養活自己。
而生成式 AI 剛好把過去最難跨過的一道門檻降低了：
沒有完整團隊，也可以先開始。
這些創業者利用 AI 協助寫程式、準備行銷內容以及處理客戶溝通，自己則把時間放在產品、客戶與商業判斷上。
這個現象也出現在一個很現實的就業環境裡。
中國官方數據顯示，2026 年 8 月，排除在校生後的 16 至 24 歲都市青年失業率升到 18.9%，是約一年來最高；7 月還是 17.9%。
對部分年輕人來說，
「找一家願意雇我的公司」
和
「乾脆自己做一家公司」
開始變成兩個可以同時考慮的選項。
杭州已經出現超過 2,000 家 AI 相關一人公司
杭州是這波現象最明顯的城市之一。
杭州政府英文入口網站引用《人民日報》資料指出，當地已有超過 2,000 家 AI＋OPC 企業，以及超過 50 個相關社群。
OPC，就是 One Person Company。
但這裡先釐清一件事：
「一人公司」不一定法律上真的永遠只有一名員工。
浙江後來公布的 AI OPC 團體標準，把它定義為「由一個核心個人控制」，通常員工人數不超過 10 人。
核心概念比較接近：
一個主要創辦人＋AI＋很精簡的人力。
所以它不是「全世界只剩一個人在工作」。
真正改變的是：
以前要先找五個人才能開始的事，
現在一個人可能先靠 AI 做出第一版。
有人已經把 80% 的程式交給 AI
杭州 Honghub 一人公司社群裡，有一名創業者李雲帆。
他過去帶過軟體團隊，後來轉成單人創業。
他做了一款 AI 作文批改產品。
學生拍下作文，
系統就可以協助提供回饋。
公開資料顯示，這個產品已有超過 15,000 名使用者。
更有意思的是，
李雲帆說：
現在約 80% 的程式開發工作由 AI 處理。
而他自己負責的角色變成：
策略。
產品經理。
營運。
換句話說，
他不是完全不工作。
反而是把時間從「每一行 Code 都自己寫」，
移到：
到底要做什麼？誰會用？下一步該做什麼？
以前缺工程師，產品可能直接做不出來
這才是一人公司真正重要的地方。
假設十年前你是一名老師。
你發現學生作文有個問題，
想做一個 App。
第一個障礙可能就是：
「我不會寫程式。」
於是你要找工程師。
再來：
「介面不好看。」
找設計師。
產品終於做出來：
「沒有人知道。」
再找行銷。
開始有人使用：
「誰回問題？」
再找客服。
一個很小的點子，
還沒有賺第一塊錢，
就已經需要一支團隊。
AI 正在改變的是這個順序。
現在可能變成：
先讓 AI 幫你做 Prototype。
再讓 AI 協助修改介面。
整理產品介紹。
草擬社群內容。
把重複的客戶問題先分類。
然後真正遇到使用者，
再決定哪個地方值得花錢請真人。
這並不是「AI 把所有職位消滅」。
而是：
以前你必須先組團隊才能驗證點子；現在你可能先驗證點子，再決定需不需要組團隊。
不會寫程式的人，也開始進來了
這件事另一個值得注意的地方，
是創業者本身也開始改變。
Honghub 2026 年的資料顯示，約 75% 的 OPC 創辦人來自非技術背景。
其中一名創業者曾曉峰，原本做 IT 顧問與解決方案架構，但沒有寫程式經驗。
他利用 AI 工具，
在兩週內做出第一個 App Prototype，
之後再學習 HarmonyOS 並持續與 AI 反覆修改，最後完成可運作的產品。
這裡有一個很大的轉折。
以前科技創業最重要的問題之一是：
「你會不會寫？」
現在開始慢慢變成：
「你知不知道該寫什麼？」
知道客戶問題在哪裡。
知道使用者真正需要什麼。
知道哪個功能不該做。
甚至知道什麼時候 AI 做錯了。
這些判斷反而變得更重要。
兩個小時，甚至就能先做出 Prototype
這個趨勢最近還在繼續。
9 月 17 日，APEC Young Entrepreneurs Conference 在杭州舉辦一場單人創業工作坊。
參與者組隊後，用 AI 工具處理成本、管理、客服等真實商業問題。
活動核心是一場只有 兩小時 的 Hackathon：
想點子。
做 Prototype。
除錯。
最後直接現場展示。
兩個小時當然不可能建立一家成熟公司。
但它說明了一件事：
從「我有個想法」到「我有個東西可以拿給別人看」，中間的距離正在縮短。
而對創業來說，
這可能比 AI 能不能考高分重要得多。
但有 AI，不代表一個人就可以做所有事
看到這裡，很容易走向另一個極端：
「那以後公司是不是都不用請人了？」
並不是。
《華爾街日報》這篇報導同時提醒，很多單人創業者收入仍然有限，也需要頻繁調整產品方向。
AI 可以降低做第一版產品的成本，
卻不會自動替你解決：
有沒有人願意買？
價格訂多少？
客戶為什麼離開？
產品出了問題誰負責？
合約怎麼簽？
資料能不能使用？
公司現金夠不夠？
這些事情並沒有因為 Chatbot 出現就消失。
甚至可能更辛苦。
因為以前五個人一起承擔的決策，
現在最後還是集中在一個人身上。
「一人公司」真正省掉的，可能不是員工
更準確地說，
AI 降低的是：
開始之前必須擁有的資源。
你可以沒有專職文案，
先做第一版介紹。
沒有完整設計團隊，
先做 Prototype。
沒有全職工程師，
先把產品跑起來。
沒有客服部門，
先把常見問題分類、整理，再由自己處理重要問題。
等到真的有客戶，
真的有收入，
真的知道哪個地方最需要真人，
再把人加進來。
這和「用 AI 把所有員工裁掉」
其實是完全不同的故事。
一個是：
公司已經有 100 個人，
想用 AI 變成 20 個人。
另一個則是：
一開始只有一個人，但因為有 AI，所以終於有機會先做出東西。
而且連「一人公司」的數字，都還要小心看
這個概念現在很熱門，
不同統計也採用不同口徑。
例如杭州公開資訊曾稱當地已有超過 2,000 家 AI 相關 OPC。
但浙江省 8 月公布的 OPC 地圖，在正式團體標準下則列出浙江九個城市共有 2,536 家 OPC，其中杭州為 1,128 家。
因此這些數字不能直接當成同一套統計互相比較。
但不管採用哪個口徑，
方向都很清楚：
AI 已經不只是公司裡的一個工具，它開始改變「一家公司的最小尺寸」。
對一般人來說，這件事真正重要在哪裡？
也許你根本沒有打算創業。
但這個故事還是跟你有關。
因為以前我們習慣用「職位」思考工作：
工程師。
設計師。
行銷。
客服。
現在 AI 開始把一些工作拆成能力：
做第一版網頁。
整理資料。
寫草稿。
回常見問題。
做簡單視覺。
分析使用者意見。
當這些能力可以被一個人＋AI 組合起來，
工作的基本單位也可能開始改變。
未來真正有價值的，
可能不只是「我是哪一種職位」。
而是：
我能不能自己定義問題，再把 AI、工具與真人組合起來，把事情做完。
一個人能不能真的變成一家公司？
現在答案可能開始從：
「不可能，你缺人。」
變成：
「你先做做看。」
這可能才是一人公司真正值得注意的地方。
AI 並沒有讓一個人突然變成工程師、設計師、行銷和客服四個真人。
它只是讓一個人第一次可以用更低的成本，
暫時取得這些工作的部分能力。
至於最後能不能變成一家真正活得下來的公司，
真正的考試仍然沒變：
有沒有人願意為你做出來的東西付錢？
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