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【央视新闻客户端】
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当AI的触角深入组织的每一寸肌理，一场系统性重构正席卷而来，“超级个体”崛起的时代拉开帷幕。
澳洲会计师公会华东和华中区委员会会长、澳洲资深注册会计师金科近日在接受21世纪经济报道记者专访时表示，AI降低了创业初期的固定成本,可以替代文案创作、代码生成、客户服务、数据分析等工作，单人无需组建团队即可完成产品研发、市场运营、客户服务全流程，让专业技能人才快速实现“一人成军”的创业梦想。
随着AI从“对话工具”向“执行主体”跨越，智能体带来了巨大的效率红利。但高权限智能体也带来了数据泄露与失控风险，企业必须建立覆盖AI全流程的风控机制，设置明确的安全底线与熔断机制，让智能体的能力释放始终运行在可控轨道之内。
从历史经验看，每一次重大技术变革（如互联网、移动通信）都会经历资本的集中涌入和市场的快速探索，这有助于加速技术成熟和场景落地。金科强调，目前AI在医疗、金融、制造、零售等多个行业已展现出明确的降本增效价值，因此整体投资并非“过度”，而是产业升级的必然过程。
从“一人成军”的组织重构，到“龙虾干活”的效率跃迁，再到财务报表科目的深刻改写，AI对商业的颠覆远不止于工具替代，而是一场从成本结构、组织边界到风险治理的底层逻辑重塑。
一人成军：词元经济助力“超级个体”崛起
《21世纪》：越来越多的人选择以“一人公司（OPC）” 形式创业，依托 “词元经济” 与数字化工具赋能，灵活开拓新市场。这种极简的组织形态带来了哪些颠覆性的改变？
金科：AI工具的快速进化和订阅制服务的普及，显著降低了创业初期的固定成本。AI可以替代文案创作、代码生成、客户服务、数据分析等工作，单人无需组建团队即可完成产品研发、市场运营、客户服务全流程，让专业技能人才快速实现“一人成军”的创业梦想。在全球最大API聚合平台OpenRouter上，MiniMax和智谱的词元收费仅为海外竞品如Claude Opus的1/16，这一极致性价比为OPC提供了极具竞争力的算力成本基础。在《中小企业数字化赋能专项行动方案（2025—2027年）》等政策支持下，依托数字人民币生态与跨境支付基础设施不断完善，OPC开展电子商务及出海业务的效率显著提升。澳洲会计师公会《2025-26年度亚太区小微企业调查》（以下简称《调查》）显示，去年超半数中国内地受访小微企业实现业务增长，持续创新与新市场拓展被视为核心增长动力。
OPC推动就业从传统雇佣制转向“超级个体+智能工具”模式，有助于促进高质量充分就业，成为培育新质生产力的重要力量。《调查》显示，去年就业形势整体保持平稳，36%的企业在2025年增加雇员，与上年基本持平，OPC正成为灵活就业与自主创业的重要补充。
OPC带来了组织形态的系统性重构，从金字塔结构的科层制企业转向“超级个体”模式，单人可完成市场营销、客服、运营、财务、人力资源等全流程，实现极致轻量化。同时，词元作为AI时代的核心计价单元，使创业者可按实际消耗量付费调用AI能力，无需自建算力，将创业从重资产转向轻资产、快迭代，显著降低试错成本。
OPC社区正在成为连接个体创业者与产业生态的桥梁，OPC凭借轻量化、高敏捷特性，成为产业链最小活性创新单元。北京海淀、上海临港、深圳华强北等地均已布局OPC社区，提供算力补贴、场地优惠、法律财税咨询等专业服务，加速大中小企业协同融通、共生共赢的新生态转型。
《21世纪》：AI算力正在成为一种新型生产要素。对于“一人公司”而言，词元消耗直接构成了核心运营成本。企业应如何将词元消耗纳入精细化成本管理？当AI能力成为像“水电煤”一样的基础设施时，你认为未来的财务报表科目会发生怎样的结构性变化？
金科：AI算力正从“技术投入”演变为“生产要素”，词元消耗如同工业时代的电力计量，成为企业核心运营成本。企业需建立三层精细化管理体系：在计量层，按部门、项目、用户维度拆解词元消耗，识别高成本低效场景，将“黑箱”转化为可视数据；在定价层，内部建立词元成本分摊机制，业务部门按需“采购”算力资源，倒逼使用效率提升；在优化层，通过提示词工程压缩输入长度、采用模型路由策略（简单任务用小模型）、实施缓存复用机制，在技术端降低单位词元成本。这样，企业最终形成“用量可追踪、成本可分摊、效率可优化”的闭环，使AI投入从费用视角转向价值驱动。
当AI算力进化为“水电煤”式的基础设施时，财务报表科目可能将发生深刻重构。在资产端，“AI算力使用权”或从费用化转向资本化，形成新型的无形资产；而“词元储备”可能成为存货类科目，反映预购的算力额度。
在成本端，“算力成本”或将独立列示于营业成本，替代当前模糊的技术服务费；按用途细分为“生产性算力”（制造费用）与“管理性算力”（期间费用）。
在损益端，或新增“算力效率损益”科目，量化模型优化带来的成本节约，使AI投入产出比透明且可审计。该科目独立于传统“研发费用”，涵盖模型压缩（蒸馏/量化）、缓存命中率提升、动态路由（大小模型切换）等技术手段的财务影响，直接反映在营业利润中，倒逼业务部门在追求AI能力时兼顾经济效率，避免“为智能而智能”的资源浪费。
“龙虾”干活：生产力狂欢下的冷思考
《21世纪》：近期OpenClaw（龙虾）的火爆标志着AI从“对话工具”向“执行主体”的跨越。你认为这种“真干活”的智能体，将带来哪些颠覆性的效率红利？
金科：智能体的出现将带来一系列效率红利。从“单点辅助”升级为“端到端自主执行”，流程效率重构。过去对话式AI仅以提供信息参考、简单应答为主；OpenClaw打破了传统AI Agent依赖API接口的桎梏，让AI从单纯的语言理解走向视觉动作的落地执行，并通过工具组合、协作优化，让大模型能力发挥极致。不同于需要复杂配置的企业级系统，OpenClaw目前在个人使用层面也有许多应用案例，能够解决高频但细碎的痛点，推动效率从“辅助提升”走向“范式重构”，真正实现AI价值落地。
普惠效率升级，助力小微企业释放生产力。依托云原生技术加持，OpenClaw实现“分钟级部署”，大幅降低了AI Agent的使用门槛。让AI Agent从技术从业者的专属工具，变为全民可及的通用生产力工具。它大幅降低了数字化转型门槛，助力小微企业、“一人公司”突破时间、精力、技能的三重限制，以极低投入实现高效自动化运营，真正实现“低成本、高赋能”。
催生新赛道新机遇，推动产业生态重构。OpenClaw让AI Agent的自我进化成为行业新的发展方向，未来技术竞争将不再局限于基础的推理和执行能力，更聚焦于代码自主率、自我修复成功率和持续进化能力。智能体可对接上游供应商、中游运营、下游客户与金融、物流、合规等第三方服务，实现订单、库存、对账、交付、回款的端到端打通，提升产业链整体韧性与周转效率；同时也催生了全新的“数字人代工”服务业态，社交媒体和电商平台涌现出“上门安装龙虾”的付费服务，成为科技产业与民生服务结合的新赛道，也为普通创业者提供了新的就业和创业机会。
《21世纪》：机遇总是伴随着风险。“龙虾”虽然能干，但也带来了权限过高、数据泄露甚至“失控”的风险（如Meta工程师邮件被误删）。从企业治理和风险控制的角度，你认为企业在引入此类“高权限”智能体时，必须设立哪些“安全底线”或“熔断机制”？
金科：建议采取以下措施控制风险，守护数据安全。以专业风控工具实现系统化智能化风控：建立覆盖AI规划、部署、应用、迭代全流程的管理机制，从企业顶层明确权责划分、操作流程与问责机制，摒弃单点式防控思路。AI治理框架不仅要满足合规要求，还要为用户提供清晰的指导、信心和道德准则，明确界定哪些工具是允许使用的，以及可以使用的条件、如何审查和验证输出结果等，以确保适当的风险管理、隐私和问责机制。企业也引入如COSO（美国虚假财务报告委员会下属的发起人委员会）发布的生成式人工智能风险与控制管理工具等，将AI风险全面嵌入企业内部控制体系，实现风险可管、责任可究。
依托权威可靠指南落实防护措施。在部署OpenClaw这类高权限智能体时，要根据国家互联网应急中心等联合发布的OpenClaw安全使用实践指南，做好环境隔离、权限管控、隐私数据保护等防护措施，确保智能体应用的安全可控。
借政策红利强化数据合规与网络安全。近期印发的《人工智能科技伦理审查与服务办法（试行）》释放了明确信号，将加大对中小微企业的支持力度，包括由政府力量牵头设立中心提供审查、培训、咨询等服务，帮助企业降低合规门槛。建议企业主动参加各地网信、工信部门组织的免费合规培训，提升员工安全意识和实操能力，并选用低成本SaaS安全工具实现日常基础防护。
去伪存真：AI热潮下的场景锚定与轻量化验证
《21世纪》：在当前这股AI热潮下，你观察到哪些行业或场景正在出现“过度投资”或“泡沫化”的苗头？企业该如何甄别“真需求”与“伪概念”？
金科：当前AI领域的投资热潮是技术革命进程中的正常现象。从历史经验看，每一次重大技术变革（如互联网、移动通信）都会经历资本的集中涌入和市场的快速探索，这有助于加速技术成熟和场景落地。目前，AI在医疗、金融、制造、零售等多个行业已展现出明确的降本增效价值，因此整体投资并非“过度”，而是产业升级的必然过程。部分领域（如通用大模型、AI生成内容等）虽受到高度关注，但这反映了市场对AI潜力的积极预期，属于技术发展早期的必要试错和资源集聚。企业应理性看待这一热潮，既不盲目追逐风口，也不因短期波动而错失机遇。
为了甄别“真需求”与“伪概念”，企业需锚定具体业务痛点，反向匹配技术。首先梳理自身最迫切、可量化的业务问题（如客户响应慢、库存周转低、营销转化难等），再评估AI能否以可接受的成本解决该问题。凡是从具体场景出发、能明确预期收益的，即为“真需求”；反之，脱离业务空谈技术概念，则需谨慎。
采用轻量化试点，用数据验证价值。无需追求全流程AI化，通过“先试点、再推广”的方式，优先选择1-2个高频、低风险的场景（如智能客服回函、销售话术生成、财务发票识别），引入成熟的第三方AI工具或API进行小范围试点，设定明确的效率或成本指标，在1-3个月内验证实际回报。
关注技术成熟度与生态支持。优先选择经过市场验证、口碑稳定的AI工具（如主流SaaS平台的AI模块、大厂提供的轻量化模型服务），避免追逐未经检验的前沿概念。可参考政府或行业协会发布的典型案例、推荐目录，降低选型风险。
保持组织能力的同步提升。AI落地的关键在于“人机协同”。企业应同步培训员工使用AI工具，建立内部应用指引与效果评估机制。当组织具备基本AI素养后，自然能识别真需求、过滤伪概念。
（文章来源：21世纪经济报道）
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