全球科创者齐聚乌镇，聚焦OPC如何跨越商业化关口

21世纪经济报道记者柳宁馨 杭州报道

“我们是深耕AI内容的OPC创业团队，目前全网粉丝已超过130万，最近正在和部分头部影视公司沟通接洽。”谈起最新的创业进展，画心月狐总经理肖铃声语气中透着几分期待。

这支团队的成员大多来自传统短视频和影视创作行业。创业之初，他们并没有完全抛开原有的创作经验，而是尝试让AI更多参与前端内容生产，再将传统影视制作工艺融入后期环节。从创意生成到成片打磨，AI与传统影视流程由此形成新的协作方式。

11月2日晚，2026“直通乌镇”全球互联网大赛“数字之翼”创新之夜举行，来自全球的创业者、投资人和产业代表围绕AI时代的创业模式与产业机会展开讨论。

活动现场还发布了OPC行业观察报告，系统解读AI时代“超级个体”的创业特征、能力模型与生态需求。围绕“创新者说：超级个体的进阶之路”这一主题，不同行业的创新者展开讨论。

根据浙江省经信厅公布的数据，本届大赛共有来自31个国家和地区的1347个项目报名。大赛前七届获奖项目中，有40.6%的项目获得新一轮融资。

浙江希望把赛事从一次性项目选拔，延伸为长期的创新资源连接机制。“依托‘数字之翼’生态合作社群，大赛全年开展交流对接，让一次参赛变成长期连接。”浙江省经信厅相关负责人表示。从选出一匹黑马，到培育一片雨林，浙江把赛事变成生态，让创新者扎根生长。

活动现场，美国硅谷天使投资人、大赛联席主席史蒂夫·霍夫曼结合自身投资经验，分析了AI技术对创业模式的重塑。他表示，中国在具身智能、机器人等领域的产业优势正受到全球关注，为全球创业者提供了重要合作机遇。

浙江是制造大省，“人工智能+制造”空间广阔。浙江省经信厅相关负责人表示，浙江非常重视OPC这一新型创业形态。资源要变成合作，关键在对接机制。“数字之翼”社群正在常态化开展政策、市场、融资、产业链、技术、人才六个方面的对接。

OPC最有可能率先在哪些领域跑出商业模式闭环？产业界会更看重OPC的哪些能力？

“本质上，在交付简单、责任边界清晰的领域，OPC借助AI才能快速规模化复制。”蚂蚁集团副总裁兼首席技术安全官韦韬认为，OPC目前处于非常早期阶段，谈成熟为时尚早。获客闭环、交付快捷、责任边界清晰，这是第一波勉强能谈成熟的OPC必须具备的条件，目前这个赛道很拥挤，正是因为商业模式看起来最容易进入。

韦韬分析，一些特色案例已经进入大家视野，例如内容制作领域的OPC创业。这一领域交付简单且需要承担的社会责任较小，所以发展得非常快。而与企业协同做事的领域，由于售后服务非常复杂，会给OPC带来巨大压力。

“OPC作为一人公司什么都缺，但对于它周期短、交付责任压力低的特点，我们有切身感受。”手工川工作室主理人、Yoda 开发者邢健是一名OPC创业者，AI视频制作是其创业方向之一。

OPC用AI做视频快到什么程度？邢健举例，他最近去不同地方聊天，随手架起相机拍短视频，随后快速用最好的模型处理视频，一顿饭吃完差不多2小时，视频也同时剪出来了，而且效果很好。

“我们是随机拍、张口就来、不做底稿。这在以前无法实现，因为没那么多精力去挖故事亮点。AI恰好擅长抓取重要信息并以模板呈现。”邢健说。

但在肖铃声看来，技术提升内容生产效率只是第一步，商业判断力同样重要。AI时代的OPC内容创业，变现空间不应只局限于流量和短视频制作，更值得关注的是版权价值，包括影视版权开发和IP衍生。

OPC能否持续经营，取决于商业闭环和持续交付能力。

OPC有不同形态，有些是传统个体户，有些是AI时代的新OPC形态。韦韬认为，除了获客闭环和交付简单，AI时代新的OPC创业，背后对创业者认知要求极高，不仅要能认识到值得进入的领域并抢先行动，同时要能形成持续交付能力。真正用AI构建一个能持续服务、放心交付的产品非常难，行业远未跨越这个变化点。事实上，OPC仍面临数据和算力约束。

“OPC现在的短板是很难获得企业敏感数据，但OPC要发挥专家专长，必须有数据供给。”韦韬表示，目前的现状是，企业有数据但缺算力和专业知识，专家有AI赋能和专业积淀但缺数据，算力在云上但太贵，用算力又不敢给明文数据。

牛津大学一位专家在主题分享中表示，开源技术与人工智能的深度融合将释放巨大产业动能，但决定行业未来格局的核心，不仅是技术迭代速度，更是能否为“会行动的机器”建立可信授权规则。未来全球产业竞争，终将是技术实力、信任架构与治理能力的综合比拼。

“工业4.0把机器连到一起，AI让网络变得更加智能。我坚信我们会越过AI、超越AI，超越机器的转型。到2030年时对我们很重要的产业，可能今天尚没有名字，但我们需要想清楚未来的信任架构。”皮特·萨赫逊表示。

“密算能让企业数据、OPC专业技能和云上算力实现供需对接。走通这件事，OPC会迎来下一波高潮。”韦韬建议，真正的OPC从业者要有深刻的认知，千万不要以为现在的AI是固定形态，需要对技术迭代速度保持清醒的认识。