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兩人公司靠 AI 日賺 2000 萬(wàn),你的工作可能是個(gè) Bug

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2 個(gè)人,年入 4 億美元,每天進(jìn)賬 300 萬(wàn)美元 。

Matthew Gallagher 和他弟弟搭起了一家賣(mài)減肥藥的公司 Medvi,2025 年?duì)I收 4.01 億美元。今年生意爆了,日均收入超過(guò) 300 萬(wàn)美元,全年目標(biāo) 18 億。

同樣是賣(mài)減肥藥,同樣是線(xiàn)上開(kāi)處方,美國(guó)遠(yuǎn)程醫(yī)療巨頭 Hims & Hers Health 雇了 2442 個(gè)員工,2025 年?duì)I收 24 億美元。


算一下人效:Medvi 是 2 億美元/人,Hims 是 98 萬(wàn)美元/人。差了 200 倍。

再算一下利潤(rùn)率:Medvi 凈利潤(rùn)率 16.2%,而那些雇了數(shù)千人的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手,利潤(rùn)率只有個(gè)位數(shù)。

所以那 2440 名員工在做什么?

他們沒(méi)有偷懶。銷(xiāo)售數(shù)據(jù)要有人匯總,匯總完要有人解讀,解讀完要有人傳達(dá),傳達(dá)完才能有人決策。這套模式每一家大公司里都存在,它有個(gè)名字叫「中層管理」。

曾經(jīng),羅馬軍團(tuán)發(fā)現(xiàn)一個(gè)人最多有效管理 8 個(gè)人,所以每 8 個(gè)人需要一個(gè)頭,每 80 個(gè)人需要一個(gè)頭,層層疊加。這叫 Span of Control,管理幅度。


人力資源管理中的一個(gè)術(shù)語(yǔ),管理幅度又叫控制幅度(Span of Control),是指管理者所能「有效」管理的人數(shù)

兩千年后的公司和羅馬軍團(tuán)用的是同一套邏輯,因?yàn)槿藗鬟f信息的帶寬沒(méi)有變過(guò)。

直到現(xiàn)在。

AI 把這條兩千年的鐵律撕開(kāi)了一道口子。單人十億美元的獨(dú)角獸公司,從奧特曼 2024 年說(shuō)的 OPC(One Person Company)概念,走向了現(xiàn)實(shí)。

但真相比我們想象的更荒誕,也更殘酷。

世界就是一個(gè)巨大的草臺(tái)班子,AI 把它具像化了

Matthew Gallagher 看起來(lái)和 AI、硅谷精英完全不搭邊。

一頭亂蓬蓬的卷發(fā),寬松的 T 恤,手臂和手上滿(mǎn)是刺青。沒(méi)有名校背景,大學(xué)沒(méi)畢業(yè),曾經(jīng)過(guò)著在汽車(chē)旅館顛沛流離的童年。


但在敏銳嗅覺(jué)和執(zhí)行力這方面,他的眼光并不比那些硅谷大佬要差。2024 年,當(dāng)風(fēng)靡全球的 GLP-1 減肥藥讓無(wú)數(shù)美國(guó)人趨之若鶩時(shí),Gallagher 敏銳地察覺(jué)到了一個(gè)巨大的痛點(diǎn):人們想要便宜的減肥藥,而且根本不想去診所看醫(yī)生。


Hims & Hers Health 官網(wǎng)

但在這個(gè)賽道里,早就有 Hims & Hers Health 這種上市巨頭。面對(duì)這種先來(lái)者的大型市場(chǎng)占據(jù),普通創(chuàng)業(yè)者根本連牌桌都上不了。

Gallagher 的思路極其清奇:既然供應(yīng)鏈已經(jīng)成熟,我為什么不把除發(fā)貨以外的所有環(huán)節(jié),全部扔給 AI?

他找來(lái)了 CareValidate 和 OpenLoop Health 這兩家提供「開(kāi)箱即用」遠(yuǎn)程醫(yī)療基建的公司。它們負(fù)責(zé)搞定最麻煩的合規(guī)、醫(yī)生問(wèn)診和藥房發(fā)貨。


OpenLoop 類(lèi)似于線(xiàn)上診所,擁有多個(gè)企業(yè)客戶(hù),Medvi通過(guò)「平臺(tái)–持牌醫(yī)生–藥房」分離架構(gòu)運(yùn)營(yíng):平臺(tái)負(fù)責(zé)患者接入和管理,持牌醫(yī)生(通過(guò)第三方網(wǎng)絡(luò)如 OpenLoop)開(kāi)處方,合規(guī)藥房負(fù)責(zé)配藥。

而 Gallagher 自己,則全權(quán)包攬了前端的所有臟活累活。確切地說(shuō),是他手下的 AI 包攬了一切。

他只花了兩個(gè)月時(shí)間,自掏腰包 2 萬(wàn)美元:

用 ChatGPT、Claude 和 Grok 寫(xiě)出了讓后端系統(tǒng)互相通信的底層代碼,并生成了網(wǎng)站上所有的文案。

用 Midjourney 和 Runway 批量生成了無(wú)數(shù)足以以假亂真的廣告圖片和視頻素材。

用 ElevenLabs 的語(yǔ)音大模型測(cè)試了 AI 客服的語(yǔ)音交互。

甚至,他還自己手搓了多個(gè) AI Agent,讓它們像流水線(xiàn)工人一樣自動(dòng)執(zhí)行日常的營(yíng)銷(xiāo)和運(yùn)營(yíng)任務(wù)。

在上線(xiàn)初期,Medvi 的網(wǎng)站充滿(mǎn)了粗糙的塑料感。那些笑得完美無(wú)瑕的模特一看就是 AI 換臉的產(chǎn)物,所謂的媒體報(bào)道也不過(guò)是用 AI 生成的虛假滾動(dòng)條。


Medvi 官網(wǎng)

稍微懂點(diǎn)行的人眼里,這就是一堆「AI 工業(yè)垃圾」。

但這些根本不重要。在與市場(chǎng)相當(dāng)?shù)膬r(jià)格(首月僅需 179 美元)和絲滑的結(jié)算體驗(yàn)面前,消費(fèi)者用真金白銀做出了選擇。

第一個(gè)月 300 個(gè)客戶(hù),第二個(gè)月飆到 1000 多個(gè)。到 2025 年底,4.01 億美元營(yíng)收,凈利潤(rùn)率 16.2%。

這套在 ChatGPT 對(duì)話(huà)框搭建的商業(yè)系統(tǒng),就這樣在洛杉磯的一棟民宅里自己跑了起來(lái)。每天醒來(lái),賬戶(hù)里就多了 300 萬(wàn)美元。


而且它還在加速。Medvi 不滿(mǎn)足于只賣(mài)減肥藥,它已經(jīng)橫向擴(kuò)張到男性健康、送餐服務(wù)、女性激素治療等多個(gè)領(lǐng)域。Matthew 的策略很簡(jiǎn)單:避免融資,避免擴(kuò)張團(tuán)隊(duì),保持閃電般的決策速度,繞開(kāi)傳統(tǒng)管理的內(nèi)耗。

他承認(rèn)這個(gè)「兩人帝國(guó)」有時(shí)候確實(shí)孤獨(dú),但 Medvi 的成功無(wú)疑提供了一個(gè)極端的未來(lái)商業(yè)藍(lán)圖:在 AI 時(shí)代,個(gè)人創(chuàng)造力和技術(shù)杠桿的融合,真的有能力撼動(dòng)行業(yè)巨頭。

世界就是一個(gè)巨大的草臺(tái)班子,這句話(huà)以前是個(gè)段子?,F(xiàn)在 Medvi 把它具像化了:原來(lái)真的可以這么草臺(tái),原來(lái)那些看起來(lái)很專(zhuān)業(yè)的東西,真的可以用 AI 兩個(gè)月搞定。

曾經(jīng)我做的事情,沒(méi)創(chuàng)造任何價(jià)值?

Medvi 證明了「AI 很厲害」,但也證明著「組織正常運(yùn)轉(zhuǎn)」這件事,比我們想象的需要的人少得多。

那些開(kāi)會(huì)、對(duì)齊、匯報(bào)、傳達(dá),不是因?yàn)楣ぷ鞅旧韽?fù)雜,是因?yàn)樾畔鬟f本身需要人工干預(yù)。但現(xiàn)在有了 AI 作為新的管道,不需要了。

所以真正令人不安的或許不是「我會(huì)不會(huì)被替代」,而是:原來(lái)我一直在做的事,有一大半是在填補(bǔ)一個(gè)系統(tǒng)性的缺陷。


文章鏈接:https://x.com/jack/status/2039003879841362278

前段時(shí)間,支付巨頭 Block 聯(lián)合紅杉資本發(fā)布了一篇極具野心的宣言《從層級(jí)到智能》,公開(kāi)討論他們準(zhǔn)備怎么重新設(shè)計(jì)公司結(jié)構(gòu)。

他們的判斷很直接:過(guò)去兩千年,層級(jí)結(jié)構(gòu)存在的唯一理由,是人類(lèi)傳遞信息需要中間人?,F(xiàn)在 AI 可以接管這個(gè)角色,那中間人就不需要了。


他們所設(shè)想的由 AI 的「世界模型」來(lái)驅(qū)動(dòng)的公司,由一套硬核的四層架構(gòu)組成:

第一層是「能力(Capabilities)」。比如支付接口、借貸系統(tǒng)、工資單結(jié)算。它們不是具體的產(chǎn)品,只是沒(méi)有任何 UI 界面的底層積木,有極高的合規(guī)和技術(shù)壁壘。

第二層是「世界模型(World Model)」。即所有的決策、代碼、討論、進(jìn)度,本身就是機(jī)器可讀的數(shù)字腳印。AI 完全有能力基于這些數(shù)據(jù),實(shí)時(shí)構(gòu)建出一個(gè)「公司世界模型」。誰(shuí)在推進(jìn),誰(shuí)被卡住了,資源流向了哪里,AI 比任何一個(gè)總監(jiān)都清楚。

而在外部,AI 還可以構(gòu)建一個(gè)「客戶(hù)世界模型」。


第三層是「智能層(Intelligence)」。在傳統(tǒng)的公司里,如果想給一家遇到資金周轉(zhuǎn)困難的餐廳提供貸款,我們需要產(chǎn)品經(jīng)理去調(diào)研、開(kāi)立項(xiàng)會(huì)、讓研發(fā)排期。

但在新架構(gòu)下,根本不需要產(chǎn)品經(jīng)理。

智能層會(huì)主動(dòng)發(fā)現(xiàn):「這家餐廳馬上要遇到季節(jié)性資金短缺了」。然后,它會(huì)自動(dòng)從第一層抓取「借貸能力」和「支付能力」,組合成一個(gè)短期貸款方案,在老板開(kāi)口借錢(qián)之前,就直接推送到他的收銀機(jī)上。

第四層則是「接口(Interfaces)」。不管是 App、硬件 POS 機(jī)還是網(wǎng)頁(yè),它們是最終展示這套方案的屏幕,是智能層向用戶(hù)交付組合方案的出口。

在這套極度冷酷且高效的架構(gòu)中,傳統(tǒng)的「產(chǎn)品路線(xiàn)圖」徹底作廢了??蛻?hù)的真實(shí)痛點(diǎn)直接喂給 AI,AI 直接調(diào)動(dòng)底層能力生成方案。

他們計(jì)劃未來(lái)的公司會(huì)壓縮成三種角色:做具體工作的執(zhí)行者,負(fù)責(zé)解決特定問(wèn)題的負(fù)責(zé)人,以及帶人同時(shí)自己也還在做事的管理者。


沒(méi)有專(zhuān)職的中層,沒(méi)有專(zhuān)門(mén)負(fù)責(zé)「對(duì)齊」和「匯報(bào)」的崗位。

如果 AI 連規(guī)劃、路由和組合方案都做了,那公司里的人還能干嘛?

一人公司的真相:孤獨(dú)、擦屁股、AI 的無(wú)限循環(huán)

Medvi 的創(chuàng)始人在孤單的數(shù)錢(qián)。他在接受外媒采訪(fǎng)時(shí)曾表示,「其實(shí)到了現(xiàn)在這個(gè)階段,我有點(diǎn)想招人了……只是因?yàn)槲姨陋?dú)了。

一人公司做起來(lái)也并不容易。Medvi 早期面臨的問(wèn)題非常多:

網(wǎng)頁(yè)上列出來(lái)的醫(yī)生,根本沒(méi)有與 Medvi 合作。

用來(lái)展示減肥藥效果的模特一眼是 DeepFake 生成,從網(wǎng)上找的減肥前后對(duì)比照,把臉換掉了。

AI 客服存在的幻覺(jué)誤導(dǎo)了前來(lái)咨詢(xún)的客戶(hù),亂報(bào)價(jià)格、以及虛構(gòu)自己有治療脫發(fā)的業(yè)務(wù)。

甚至網(wǎng)站上滾動(dòng)展示主流媒體 Logo,讓人誤以為 Medvi 被這些媒體報(bào)道過(guò),但實(shí)際上,它只是投過(guò)廣告。

AI 確實(shí)讓他把公司做得極輕,但沒(méi)有讓他徹底省心,反而讓他變成了那個(gè)隨時(shí)準(zhǔn)備給系統(tǒng)擦屁股的人。


Medvi 像是 Block 這篇文章所描述的,未來(lái) AI 先行的公司,會(huì)是什么樣子。在采訪(fǎng)中,Medvi 透露接下來(lái)的計(jì)劃是:繼續(xù)擴(kuò)張產(chǎn)品線(xiàn),繼續(xù)用 AI 搭新系統(tǒng),繼續(xù)不招人。

與此同時(shí),它正在給一部分用戶(hù)分配真人客服經(jīng)理,讓他們記住客戶(hù)的生日和孩子的名字。為了做到這件事,這些客服經(jīng)理也在用 AI。

所以現(xiàn)在的局面是:公司用 AI 替代了人,然后用人來(lái)彌補(bǔ) AI 做不到的邊界,而那些人,又靠 AI 才能支撐起自己的工作量。

AI 正在改變公司的組織架構(gòu),它在這個(gè)系統(tǒng)里的循環(huán)還沒(méi)有終點(diǎn)。

一邊是 Medvi 這種草臺(tái)班子獨(dú)角獸在野蠻生長(zhǎng),一邊是 Block 這種巨頭在認(rèn)真設(shè)計(jì) AI 驅(qū)動(dòng)的新架構(gòu)。

兩條路徑,同一個(gè)結(jié)論:那個(gè)需要 2400 人才能運(yùn)轉(zhuǎn)的公司,正在被證明是一個(gè)歷史遺留問(wèn)題。

而你我,很可能就是那個(gè)正在被修復(fù)的 bug。

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