四川
2026年4月，清华大学沈阳教授带着团队给出的一份研判——绝大多数人或许将不再依赖朝九晚五换饭吃，而能独自撑起一家公司的时代，正悄悄逼近门口。
听上去像天方夜谭。但要是知道沈阳教授这支队伍最近在干什么，可能就笑不出来了。
先说一个数字：八个人。这是团队里被称作＂超级个体＂的核心人数。每人每天烧掉的AI算力，都在一亿以上。整个小队加起来，一天能耗破百亿。
这八位的产出，相当于过去一家中型公司全员的活儿量。
最离奇的地方在哪？干这事的人压根不是压缩领域的专家。团队成员自己承认，并不真懂这门技术，从头到尾，是把任务交给AI去想、去试、去改。AI连续运转了七天七夜，自己设计、自己写码、自己调优。
人没碰键盘几下，结果跑出了世界级水准。
类似的事还不止一桩。团队里有个大三的本科生，用AI辅助编程，七天七夜捣出了一个名叫Open Edu的沉浸式课堂平台，代码量四万行。按老规矩，这个工作量两年都未必干得完。
把这些零散的故事串起来，沈阳教授看到的画面就是——传统公司那种你传我、我传他、层层汇报的结构，正在松动。他给这种现象取了个名字，叫＂组织溶解＂。
溶解之后是什么？两种新形态。
第一种，叫＂一人公司＂。整家企业明面上就一个人，那就是CEO，剩下的同事全是AI。第二种更彻底，＂零人公司＂，这个唯一的人连CEO都不当，只挂个投资人的名，公司日常完全由AI自主跑。
读到这儿，年纪稍长的朋友难免要犯嘀咕：那大家都不上班，吃饭怎么办？
沈阳团队给出的方案是UBI，也就是国际上讨论多年的＂基本收入计划＂。意思是社会上大头的活儿交给少数超级个体加AI承担，其余人由公共财政托底，保障基本生活。
这只是一种推演，未必明天就能落地。能不能成、几时能成，谁说了都不算。但放眼现在，可以确证的趋势已经摆在桌面上。
举个例子。2026年4月的行业流水显示，AI做的短剧，广告进账已经爬到真人短剧的三分之一。沈阳教授一句话：传统短剧这门生意，＂快结束了＂。
不是危言耸听。团队跟央视合作过国内第一部AI全流程微短剧《中国神话》。到四月份这个时点，他们一个月能制作的AI短剧产能，是一百部。
横店那些灯光师、化妆师、布景师，以后路在哪里？这是个躲不开的现实题。
听到这儿，可能不少人心里凉了半截：那普通人岂不是没用了？
倒也不是。沈阳教授有句话挺扎心，他说：＂可能我们是人类最后一代知晓细节的专家，因为AI遮蔽了细节。＂老一辈那种凭手艺、凭经验、凭对工艺细节的钻研立足社会的逻辑，确实在被改写。
但他紧接着补了一句——AI再厉害，本质上是个＂超级加速器＂，把人类几十年的试错压缩到几小时。它能在已有的知识里高速筛选、重新组合，可人类语言中根本没出现过的东西，它造不出来。最终决定方向的，还是会提问、会判断的人。
团队给这种新角色取了个名字，叫＂意图建筑师＂。不一定亲手敲代码，但要懂代码背后的骨架；不一定测试每个按钮，但要清楚什么叫可靠；不一定盯每一个细节，但要说得清细节为谁服务。
换句话说，未来值钱的本事不是干活，是定方向。
经济学的底子也在跟着变。沈阳教授判断，过去这门学问研究的是＂稀缺＂——东西不够分，所以贵；今后研究的核心，将转向＂意义＂。当生产成本几乎归零，能打动人、有共鸣、独此一份的内容，才是真正的硬通货。
那AGI——也就是真正意义上的通用人工智能——到底啥时候到？团队没玩虚的，给了两条朴素标准：要么AI只用1905年以前的人类资料，独立把广义相对论推出来；要么AI写的歌登上人类音乐排行榜第一名。后一条，可能比预想中来得快。
2026年，变化跑得比绝大多数人的反应速度还要快。＂零人公司＂四个字今天听着新鲜，但七天七夜写出的算法、四万行代码的课堂平台、一个月一百部AI短剧，都已经不是PPT里的概念，而是落地的事实。
剩下的难题，反倒不在技术。它落到了政策制定者、企业管理者，以及每一个普通家庭头上——这趟车开得这么急，社会的座椅、扶手、安全带，准备好了吗？
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