【国金计算机&科技】“一人公司”探索性研究

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（来源：计算机畅想）

摘要

本周观点：

The Agency大火，以AI创造12部门、147人专业组织。1）近期，开源项目The Agency在GitHub爆火，发布2天即斩获1万星标，目前已突破7.7万星。2）该项目是一个集结了12个职能部门、147+位专业AI代理的“虚拟公司”开源库。通过将Agent的身份、规则和工作流结构化封装，开发者可以轻松组建跨部门数字团队，完成从MVP极速开发、多平台营销活动到企业级功能交付的业务闭环，成功验证了复杂、多智能体协同的实际效果。3）另一方面，The Agency目前仍面临三大局限：输出质量高度依赖底层基础模型的能力、无法完全替代人工决策仍需人类“监工”，以及多Agent高频交互会导致Token算力成本激增。

一人企业&AI组织的崛起条件：基模能力与算力成本的产业临界点。超级个体的集中爆发并非偶然。1）一方面，大模型加速向多模态感知与深度推理（如思维链CoT）演进，叠加Agent工作流复杂度的跃迁，确立了“数字员工”实质性替代人力的技术底座。3）另一方面，推理侧单位算力成本呈陡峭下降（如Claude 4.5价格断崖式下探），促使一人公司的业务扩张边际成本由线性增长的人力支出转化为单位成本逐步降低的算力调用。3）叠加通信能力的匹配，超节点与高速网络打破了多智能体高频协同带来的物理传输限制。

本质是以模型换人力，“不破不立”或是传统企业需要面对的选择。1）一人公司（OPC），AI+超级个体构成的精益型组织形态，其核心逻辑是“以模型换人力”。2）早在2024年，AI对生产效率的巨幅提升已有显现。以AI图像生成平台Midjourney为例，其团队仅包含8名研发、1名法务和1名财务，却实现了上线6个月破百万用户、2024年经常性收入达1.2亿美元的独角兽级跨越。而现在，伴随多个复杂Agents的协作成为可能，AIGC将在未来完全重塑组织运转的逻辑。3）“一人企业”业务管线的运转依赖大模型底座来驱动Agent工作流，这将为大模型厂商带来海量的长尾用量增长；同时，几十上百个AI Agent在后台并行调度与高频交互，会产生极为庞大的数据吞吐量，将驱动推理Token消耗量呈指数级扩张。4）The year of agent已经到来，大模型和原生应用已揭开时代序幕，而如何拥抱、如何转型将成为原有企业必须面对的议题。

相关标的

海外算力/存储：中际旭创、东山精密、胜宏科技、欧科亿、天孚通信、天岳先进、新易盛、工业富联、兆易创新、大普微、源杰科技、景旺电子、英维克、唯科科技、领益智造等；Lumentum、闪迪、铠侠、美光、SK海力士、中微公司、北方华创、拓荆科技、长川科技。

国内算力：寒武纪、东阳光、海光信息、利通电子、协创数据、华丰科技、浪潮信息、中科曙光、华勤技术、天数智芯、金山云、亿田智能、豫能控股、星环科技、首都在线、神州数码、百度集团、中芯国际、华虹半导体、润泽科技、大位科技、润建股份、奥飞数据、云赛智联、瑞晟智能、科华数据、潍柴重机、欧陆通、杰创智能。

CPU：海光信息、澜起科技、禾盛新材、中国长城、龙芯中科、兴森科技、深南电路、宏和科技、广合科技。

大模型&自定义Agent：智谱、Minimax、腾讯控股、阿里巴巴、科大讯飞。

风险提示

行业竞争加剧的风险；技术研发进度不及预期的风险；特定行业下游资本开支周期性波动的风险。

计算机周报：“一人公司”探索性研究

报告目录：

报告正文：

01 The Agency大火，以AI创造12部门、147人专业组织

开源项目The Agency在GitHub斩获7.7万星标。近期，GitHub开源项目The Agency引发极高关注，发布仅2天即斩获1万星标，截至4月10日已突破7.7万星标。该项目本质是一个结构化的“虚拟AI企业”专家库，集结了涵盖工程、设计、营销等12个职能部门的147+位专业AI代理。在功能兑现上，其赋能单兵开发者实现跨部门算力调度，一键完成从创投MVP极速构建、多平台矩阵营销到企业级功能交付的端到端闭环，实质性验证了Agent集群对复杂工作流的并行处理能力，大幅拓宽了超级个体的产能边界。The Agency把代理按职能划分成12个部门，每个部门下面又有多个细分角色，以部分部门为例：

• 工程部是最庞大的，包含前端、后端、移动端、AI工程师、DevOps等23个角色。比如前端开发者专注于React/Vue/Angular，UI实现和性能优化；后端架构师负责API设计、数据库架构和可扩展性；AI工程师则处理机器学习模型部署和AI集成。

• 设计部是产品体验设计。UI设计师负责视觉设计和组件库；UX研究师做用户测试和行为分析；还有个“趣味注入者”角色，专门负责在产品中添加令人惊喜的微交互。

• 营销部的代理涵盖了Twitter、TikTok、Instagram、Reddit，还有小红书、知乎、B站、抖音等中国平台，每个平台的代理都了解该平台的算法和文化。

• 游戏开发部则覆盖了Unity、Unreal、Godot、Roblox等主流引擎，从关卡设计到着色器编程，从联网架构到音频工程，应有尽有。

在技术实现路径上，该架构展现出极高的轻量化与模块化工程特征。区别于传统SaaS庞大的后端架构，该项目将每个Agent的底层逻辑（身份设定、专业工作流、交付验证标准）直接封装为高度结构化的Markdown文件。通过提供标准化的转换与安装脚本，其能够与Claude Code、Cursor、GitHub Copilot等主流AI编程工具实现底层深度集成。开发者仅需在本地终端通过简单指令调用，即可将大模型的抽象推理能力，无缝转化为“开箱即用”的具体岗位数字员工。

尽管架构精妙，但该系统在深水区应用中仍受制于三大工程化硬约束。一是底层能力强依赖：其专业性本质为基于提示词工程的“人格调优”，实际输出质量存在对基础模型（如Claude/GPT）推理上限的绝对依赖；二是动态纠错能力不足：静态设定的工作流难以应对商业执行中的非标突发变数，系统无法完全替代人工决策，仍需人类作为指挥官进行高频监工；三是算力成本激增：多节点、长线程的Agent交互会导致Token消耗量呈指数级上升，且在发散性任务中若缺乏强收束机制极易导致逻辑崩溃。

02 一人企业&AI组织的崛起条件：基模能力与算力成本的产业临界点

以The Agency为代表的超级个体项目在GitHub爆火。除The Agency外，当前GitHub上赋能“一人公司”的开源基建已形成庞大且成熟的矩阵：如MetaGPT（超6.6万星标）开源框架，成功将标准化作业程序（SOP）编码进Agent集群，实现了从产品经理、架构师到工程师的完整软件公司模拟；微软主导的AutoGen（近5.7万星标）则为复杂商业流程的自动化提供了强大的多代理协作底座；CrewAI（超4.8万星标）与ChatDev（超3.2万星标）等项目也在角色化Agent编排与虚拟公司构建上展现出极高的产业活跃度。

模型能力进步、Agent复杂度提升、算力优化单位成本极速降低及多Agent通信能力匹配，是一人公司及超级个体得以规模化爆发的必然逻辑。

算力优化单位成本极速降低。2025年11月发布的Claude Opus 4.5在性能提升29%的同时，价格较前代产品降低67%，输入token价格从每百万15美元降至5美元，输出token价格从75美元降至25美元。百度文心大模型4.5的输入成本仅为4元/百万token，输出成本为16元/百万token，约合0.55美元/1.1美元，相比国际模型具有显著的成本优势。

Agent生态持续扩张，从Prompt到长Agent变迁。据英伟达GTC 2026大会博客：人工智能正从简单的、基于Prompt的工具发展成为能够推理、规划和行动的智能、长期运行的系统。这些自主Agent不仅能生成文本，还能编写代码、调用工具、分析数据、模拟结果并持续改进。大模型聚合平台OpenRouter的报告也提到：LLM的使用正从单回合交互转向智能推理，模型需要进行规划、推理和执行，并跨越多个步骤。它们不再生成一次性响应，而是协调工具调用、访问外部数据，并迭代优化输出以达成目标。早期证据表明，多步骤查询和链式工具使用正在增加。随着这种范式的扩展，评估标准将从语言质量转向任务完成度和效率。下一个竞争前沿是模型执行持续推理的有效性，这一转变最终可能会重新定义大规模智能推理在实践中的意义。科创板日报2026年3月3日报道，发布仅四个多月的开源智能体项目OpenClaw创造了历史——以超过24.8万的GitHub星标数正式登顶星标榜，超越Linux成为GitHub平台上最受欢迎的开源项目。OpenClaw的爆炸性扩散，标志着长运行Agent从实验阶段进入大规模生产部署。根据中关村人才协会，在实际应用中，AI Agent 展现出了惊人的效率提升：研发与迭代效率提升83%，市场与客服效率提升96.8%，财务与合规效率提升87.5%。

多Agent通信能力匹配。Agentic AI的另一个主流架构趋势是多Agent协作（Multi-Agent Systems）。Gartner报告显示，从2024年Q1到2025年Q2，多Agent系统的企业询盘量暴增1445%。Multi-Agent架构在提升任务复杂度处理能力的同时，引入了新的算力消耗维度：Agent间通信。Google DeepMind研究团队在2025年12月发表的《Towards a Science of Scaling Agent Systems》中指出，多Agent系统存在固有的通信瓶颈：并行Agent之间必须将全局上下文压缩为Agent间消息传递，产生不可避免的协调税（coordination tax）。

月之暗面的Kimi k2.5模型就重点推出了Agent集群的能力，它能根据任务需求，现场调度多达 100 个分身，并行处理 1500个步骤。所有的角色分配与任务拆解，无需预设，全由 K2.5 现场决策。给 Kimi Agent集群投喂 40 篇关于心理学和 AI 的论文。Kimi 先是通过多次调用工具，按顺序把这 40 篇论文通读一遍，以此确保上下文里完整保留了所有必要信息。紧接着，它衍生出几个子agent，本质上是Kimi的「分身」，分别负责不同章节撰写。最后，主 agent 负责把关验收，将所有内容汇总生成了一份长达几十页的专业PDF综述。

03 一人公司成为AI渗透新范式

3.1 OPC迈入爆发期，加速崛起为主流创业形态

OPC：AI+超级个体构成的精益型组织形态。一人公司（OPC）指单一自然人设立有限责任公司，AI时代的OPC的概念进一步升级为以AI为生产力基础设施、由单一自然人或极小团队（微团队）作为决策核心，通过调用大模型、算力、数据等虚拟资源，实现传统百人甚至千人组织效能的“AI+超级个体”精益型组织形态。AI时代的OPC为“1+N”结构，即1个自然人指挥官+N个AI虚拟员工（或包含少量人类外包或合作伙伴）。奥特曼所预言的“一个人+一万块GPU，打造数十亿美元公司”，正是AI时代OPC的极致写照，OPC已然成为一种人机协同、指数级产出的生产单元。基于OPC的核心理念，以OPC为定位的新型创业社区相应出现，为创业者提供物理空间的同时，更围绕算力支持、启动资金、资源对接等超级个体的核心需求，构建了差异化的服务体系。

多地密集出台OPC扶持政策。2026年《政府工作报告》首次提出“完善适应人工智能技术发展促进就业创业的措施”，为OPC模式提供了宏观政策导向。在国家战略的引导下，苏州、杭州、上海、深圳等密集出台地方性OPC专项政策，精准对接单人创业的核心需求，从资金、空间、技术到人才培养全方位赋能，让低成本、低风险创业成为可能，驱动OPC从现象级概念迈向主流范式的关键。

我国OPC数量爆发式增长，成为AI场景化落地新范式。1）规模显著扩张、渗透率加速提升：据《中国OPC发展趋势报告》，2025Q1全国新设企业中OPC占比达63%，较前五年提升28pcts；截至2025H1，我国OPC数量已突破1600万家，占企业总数的27.4%，新注册OPC数量286万户，同比高增47%，占全部新注册企业的23.8%。2）以服务业为主，AI赋能降本增效：我国OPC深度融合数字经济，高度集中于服务业，其中，电子商务领域以16.49%的份额成为OPC最大细分赛道。据新华社报道，2025年92%的高盈利OPC深度整合AI工具进入日常运营，极致压低管理成本；以跨境电商领域为例，OPC公司通过应用AI数字人应用可使人力成本降低70%，销售额增长300%，跨境电商、无货源电商、私域运营等模式在AI赋能下实现效率的指数级提升。

百万亿蓝海，OPC加速发展为主流经济生态。1）OPC加速规模化落地，2050年可实现渗透率过半：AI加速多元场景落地，将持续替代现有部分重复性工作并同时创造全新的数字岗位，据《全球OPC经济体发展白皮书》，2026年预计知识工作者总量10.2亿、全球OPC数量0.41亿，渗透率可达4%；以知识工作者总量以年均1.8%的速度增长计算，2050年其总量将达到15.5亿，届时全球OPC数量将攀升至10.08亿，年均复合增长率近14%，渗透率将高达65%。2）伴随AI+生态快速成熟，OPC打开百万亿巨大市场：OPC经济体量预计从2026年的2.8万亿美元增长至2050年的350万亿美元，年均复合增长率超20%，占全球GDP比重从2.5%跃升至65%，OPC将与平台、传统企业稳定共生；得益于AI效率提升与产业结构升级，人均产值可从7万美元增至35万美元，年复合增长率达6.5%，逐步成长为全球经济的主导形态。

3.2 OPC本质是以模型换人力，“不破不立”或是传统企业需要面对的选择

1×创始人+N×AI Agent架构，具备成本结构、决策速度、杠杆效应等多维优势。OPC以创始人为唯一核心，周围是AI智能体、外部协作者和自动化工具组成的动态网络，通过API化方式与外部世界连接，因此相较传统企业决策者-管理层-员工的多层组织架构，在决策集中度、决策速度、战略灵活性、市场响应速度、协调成本等方面具备天然优势。传统创业的固定成本包括办公室租金、员工薪资、管理成本等，OPC的固定成本主要为AI工具订阅费，年固定成本可控制在2万元以内，降幅超过92%，大幅压缩成本。OPC通过AI与数字资产结合，可实现24小时自动化收入，无需额外投入，AI驱动下此类产品构建的成本和时间大幅下降，杠杆效应指数级放大。

OPC商业化路径清晰，可快速成长为“一人独角兽”。1）OPC打造AI工具栈实现轻量化经营：OPC通过AI工具实现高效创业的数字化解决方案组合，协同实现开发-内容设计-运营管理的全流程自动化，核心工具如Claude Pro负责复杂推理、代码审查，Zapier连接工具、实现自动化重复任务，Canva负责视觉内容，Buffer调度社交媒体内容，亦可构建专门的AI Agent系统（如OpenClaw），实现24/7自动执行任务。2）从生存到规模化，商业模式快速进阶：OPC发展的初级阶段以咨询、代运营、设计、AI服务等产品为主，以快速获客并获得现金流；发展至中级阶段OPC已初步完成客户积累，商业模式转向产品/订阅变现，此类产品具备一次制作、无限复制、边际成本为零的特点，实现可复制资产的快速构建，使一次投入产生持续回报；OPC产品逐步验证成功、订阅收入区域稳定后，进入高级发展阶段，可通过AI智能体、行业模型、私域资产、品牌IP实现规模化，成长为目标月收入10万+的“一人独角兽”，此阶段产品规模化铺开驱动流量不断增长，用户与数据的增长反哺产品的增强，形成正反馈循环，不断筑高自身护城河。

Midjourney：C端AI图像生成领域王者，OPC独角兽典范。创始人David Holz于2021年8月创建了AI图像生成平台Midjourney，帮助用户通过简单的文字描述快速生成高质量的视觉内容，满足设计师、广告、影视制作等行业对视觉内容的高效需求，团队成员包括8名研发人员、1名法务、1名财务，半数研发是尚未毕业的本科生。Midjourney主要依靠会员订阅模式，依托Discord社区生态d 用户生成内容的分享与传播，实现规模扩张并降低获客成本。1）流量与付费情况：据DemandSage，Midjourney上线仅6个月内用户数便突破100万，截至2026年1月Midjourney的Discord服务器注册用户近1983万，预计2026年用户数可达2100万；公司用户粘性极强，2025年Midjourney Reddit会员订阅量超176万，同比大增54%，付费用户的留存率超85%。2）收入方面：公司2024年年经常性收入达到1.2亿美元，预计2025年年经常性收入将翻倍增长至5亿美元。Midjourney估值已达到数十亿美元量级，公司通过用户生成内容生态形成自我强化的商业闭环，Midjourney的现象级流量扩张与业绩增长，成功充分展示了OPC模式在低门槛、高效率、高创新领域的巨大潜力。

the year of agent到来，OPC等AI渗透新范式接踵而至。2025年AI Agent能力的大幅跃升使AI彻底从ChatBot向任务执行者升级，加速向实现完整工程化工作的交付者演进，2026年OpenClaw爆发下AI Agent以成熟的复杂任务全流程执行能力加速赋能千行百业，AI Agent超越“数字员工”的“个人公司”商业化价值已经显现。据麦肯锡，未来一个典型团队可能只包含2-5名核心人类成员，但他们能同时管理和协作50-100个AI智能体，完成从客户获取到财务结算的完整业务流程。我们认为，AI Agent势不可挡，正在加速重塑所有人的工作与生活模式，the year of agent已经到来，Agent时刻下积极拥抱的先发者机遇无穷。

04 相关标的

建议关注OPC基础设施方向——大模型、算力。

大模型：OPC的核心商业模式是“以模型换人力”，直接驱动Token消耗量呈指数级爆发。OPC没有建制化的实体团队，其所有业务管线的运转必须依赖大模型底座来驱动Agent工作流。OPC的规模化普及，将为大模型厂商带来海量且极具粘性的长尾用量增长。

算力：在OPC模式下，几十上百个AI Agent在后台并行调度与高频交互，会产生极为庞大的数据吞吐量，算力消费主体长尾市场崛起，将驱动推理Token消耗量呈指数级扩张。

• 海外算力/存储：中际旭创、东山精密、胜宏科技、欧科亿、天孚通信、天岳先进、新易盛、工业富联、兆易创新、大普微、源杰科技、景旺电子、英维克、唯科科技、领益智造等；Lumentum、闪迪、铠侠、美光、SK海力士、中微公司、北方华创、拓荆科技、长川科技。

• 国内算力：寒武纪、东阳光、海光信息、利通电子、协创数据、华丰科技、浪潮信息、中科曙光、华勤技术、天数智芯、金山云、亿田智能、豫能控股、星环科技、首都在线、神州数码、百度集团、中芯国际、华虹半导体、润泽科技、大位科技、润建股份、奥飞数据、云赛智联、瑞晟智能、科华数据、潍柴重机、欧陆通、杰创智能。

• CPU：海光信息、澜起科技、禾盛新材、中国长城、龙芯中科、兴森科技、深南电路、宏和科技、广合科技。

• 大模型&自定义Agent：智谱、Minimax、腾讯控股、阿里巴巴、科大讯飞。

05 风险提示

• 行业竞争加剧的风险：

在信创等政策持续加码支持计算机行业发展的背景下，众多新兴玩家参与到市场竞争之中，若市场竞争进一步加剧，竞争优势偏弱的企业或面临出清，某些中低端品类的毛利率或受到一定程度影响。

• 技术研发进度不及预期的风险：

计算机行业技术开发需投入大量资源，如果相关厂商新品研发进程不及预期，表观层面将呈现出投入产出在较长时期的滞后特征。

• 特定行业下游资本开支周期性波动的风险：

部分计算机公司系顺周期行业，下游资本开支波动与行业周期性相关性较强，或在个别年份对于上游软件厂商的营收表现产生扰动。

报告信息

证券研究报告：《计算机行业研究报告：“一人公司”探索性研究》

对外发布时间：2026年4月11日

报告发布机构：国金证券股份有限公司

证券分析师：

刘高畅：SAC执业编号：S1130525120005

邮箱：liugaochang＠gjzq.com.cn

陈芷婧：SAC执业编号：S1130525120008

邮箱：chenzhijing＠gjzq.com.cn

鲍淑娴 SAC执业编号：S1130526020002

邮箱：baoshuxian＠gjzq.com.cn