对话 | 为什么说90%的OPC，从第一步就走错了？

今年以来，OPC成为AI创业圈最热的关键词之一。

所谓OPC，通常指“One-person Company”或“solopreneur”，即由一个人主导、借助AI和自动化能力完成产品、运营、交付与商业化的新型创业形态。它一度被视为AI时代个体创业的理想样本：一个人、一套工具、一批用户，就可能跑出过去需要一个团队才能完成的业务。

但热潮另一面，也开始出现反转。部分曾被追捧的OPC项目增长放缓，一些以“一个人创业”为卖点的案例也陆续遇到获客、交付和留存难题。被OPC群体高频使用的智能体工具，也面临用户活跃波动与场景黏性不足的问题。

当多数人在“追风口”与“恐崩盘”之间摇摆时，Leapility（跃向）创始人白双，却认为，问题不在于OPC是否过时，而在于它从一开始就被误解了。

“绝大多数OPC从一开始就错了。”白双直言，真正的AI创业，不是用AI让自己工作得更高效，而是把个人独特的经验、判断和Know-how产品化、资产化，并让它可以被持续交易和调用。

她并非天生的科技弄潮儿——巴黎高翻毕业，深耕翻译与媒体行业，2020年跨界闯入AI领域，从视频翻译工具起步，历经企业知识库搭建，最终在智能体浪潮中锚定方向。她给产品取名Leapility（跃向），正是想让每个个体实现 “能力跃迁”。

Leapility是面向专家型个体的商业化基础设施，让每一个有专家技能的个体，无需代码基础，就能把脑海中的知识、经验与能力沉淀为可复用、可交易的 AI 智能体资产，并通过平台完成构建、交易与全球分发，让一个人也能运营一家面向世界的 AI 原生公司。

Leapility创始人白双

近日，霞光AI与白双就OPC、Leapility以及AI时代个体生存方式展开一场对话。在对话中，她笃定地认为，未来的世界不会是AI代替一切，“我们更想看到的世界是：AI负责放大，人类负责创造；AI负责执行，人类负责思考。”

被误解的OPC和一个蓝海市场

霞光AI：从去年开始，AI就催生了大量OPC，今年年初更是成为全民话题。不过，进入4月以来，相继有大量OPC进入倒闭潮，被OPC追捧的“龙虾”OpenClaw也渐渐凉了。怎么看这个现象？

白双：很多人从一开始就没有认清什么是真正的OPC。OPC在国外的解释是“solopreneur”，solo是“一个人”，entrepreneur是“创业者”。区分生意人和创业者的核心，是产品能否规模化——当用户从1000万增长到3亿，公司规模需不需要线性变大。所以OPC的本质是：一个人，既能solo，又能scalable（规模化）。

但反观当下，大部分人对OPC的认知还停留在“用AI提升效率”上——你原来花一周服务10个客户，现在只需一天。但如果你有100个客户，还会遇到时间不够的问题，还得再招人，这就没有办法既solo又scalable。

所以，大量OPC倒闭的原因很简单：没有把自己独特的经验变成产品化的东西，也没有为其构建起可持续交易的商业闭环。真正的OPC，他应该站在商业的角度去思考这件事情，而不是只用 AI 提升效率。

不是所有能用AI的人都可以成为OPC。首先你得问自己：你的经验能否转化成一个可持续被需要的东西？AI只是第二步。

霞光AI：一个OPC真正的商业价值来自哪里？

白双：站在智能体经济的视角下，我们的判断是：大模型解决的是大量主流需求和标准化需求。但现实世界里还有很多长尾的、细分的、更加专业的需求，通用智能体很难真正解决。它什么都懂一点，但到了具体行业、具体场景、具体判断时，往往不够深。

这件事有点像早期的亚马逊。传统书店只能把有限货架留给畅销书，但亚马逊通过互联网货架，把大量小众、长尾的书连接给真正需要它们的人。单个需求看起来不大，但当它们被聚合起来，就会形成一个巨大的市场。

AI时代也会出现类似的机会。通用AI负责满足主流需求，而那些细分行业、专业场景、个性化判断里的长尾需求，会被空出来。谁能够填补这部分专业需求的缺口，谁就有机会从中获得收益。

未来真正直接服务需求端的，不只是通用智能体，还有大量由专家Skill驱动的专业智能体。所以，真正有商业化价值的OPC，不是单纯会用AI的人，而是那些拥有独特经验、专业判断和可复用Know-how的专家型个体。他们可以把自己的能力沉淀成Skill或Agent，去服务那些大模型覆盖不到、但用户又真实愿意付费的长尾需求。

霞光AI：OPC跟Leapility想要做的事情有什么关联？

白双：说到关联，要提到一个人，凯文·凯利。去年10月，我和凯文·凯利（KK）有一场对话，聊智能体经济。他有个判断：未来智能体经济的体量将远超我们当下的经济体量。与此同时，KK认为AGI就是一把瑞士军刀，什么都能做，但什么都做不好。这意味着，想靠通用模型提供真正有价值的Agent是远远不够的，必须依赖各垂直领域人类专家的Skill，这将产生巨大的市场机会。与之对应的，他多年前就提出“1000 True Fans”理论。

【编者注】Kevin Kelly"1000 True Fans"：一个创作者/专家，不需要拥有数百万粉丝才能成功。只需要 1,000 个真正信任你、愿意持续付费的铁杆用户，就可以建立一个可持续的事业。

该理论在2008年发表于其博客，后被收录进蒂姆·费里斯的畅销书《巨人工具》，是创作者经济领域被引用最广的理论之一。

Leapility的逻辑是：给真正有Know-how的人提供一套商业基础设施。专家在平台上创建Skill或Kit，用户按需订阅，平台则提供构建、交易、分发和运营支持。

如果一个专家能拥有1000个持续付费用户，每个用户每月支付5到10美元，那么他就有机会建立一个年收入超过10万美元的事业。这也是“1000 True Fans”理论在AI时代的一种新形态：过去，创作者出售内容和影响力；现在，专家可以出售被AI产品化之后的能力。

作为KK的粉丝，我对于Leapility 的构想也深受他的启发。智能体经济的崛起将需要与之匹配的支持系统，我们想深耕在“专家资产”这一层，用一种“专家驱动+私域社群”的方式将真实的供需关系构建起来。然而串联这种关系并非要靠一种中心化的平台模式，我们希望在Leapility上见证一个个多中心化的部落，部落之间形成链接。基于此，我们的产品、商业模式、市场策略也就有了方向。

AIM模型：专家型OPC的价值锚点

霞光AI：如何判断一个OPC的个体价值？

白双：我们用AIM模型来衡量一个超级个体是否有真实的商业价值。A是Agent，你是否能做出有专业价值的Skill，这直接反映你的专业深度；I是Influence，你有没有IP影响力，别人因为认可你而订阅你，这决定了你能不能持续获客；M是Marketability，你有没有构建自己私域社群的能力，能不能像公司的营销部门一样把产品推广出去。三个维度缺一不可。只能构建Agent、没有影响力，离成功OPC还有距离。

霞光AI：能举个具体的OPC变现的例子吗？

白双：我们平台上有一位叫Nash的专家，他的案例很典型，他之前在4A广告公司工作了四年，后来在Apple做了7年营销。他在我们平台上做了一个Kit（技能包），包含三个Agent：市场策略Agent、PPT Coach，以及写文案的Slogan Master。几乎所有营销人都会用到这三个工具，目前已经有900多人用过。他现在还在做一个面向创始人的BP叙事kit，帮创业者向投资人陈述“故事”。他通过参加活动推广自己的kit，也通过其他专家互推，把这些人沉淀到私域，再将其引导到平台完成订阅交易。

还有一个例子。我们公司做海外运营的同事，把自己做Reddit（海外社交新闻站点）的实战经验沉淀成Skills 和 Agent，她在小红书上发帖，聚集了第一批出海用户群，并在私域社群跟这些公司交流出海运营心得，现在已经有很多人为她的Kit(资产包)付费了。

霞光AI：是不是所有的专家经验都可以转化成智能体资产？

白双：我们有个核心概念叫“living asset”，即活资产。这个资产背后，有专家在持续迭代——他根据私域社群用户的反馈不断优化，资产跟随专家一起成长。专家为什么愿意持续迭代？因为他有钱赚。这个正向激励是整个模型跑通的关键。

当然，也会遇到有些任务是自然语言表达不清楚的，靠直觉的部分Agent还做不到，那就需要专家本人来服务。未来可能是碳基和硅基融合的生产力模式——你可以先用AI交付，再按需找到真人服务，甚至让专家为你定制专属Agent。不会走向所有事情都靠Agent的极端。

霞光AI：把专家经验变成智能体资产这件事难度大吗？

白双：单纯依靠产品去撬动专家群体，是比较天真的。现在创建Skill或智能体的工具已经很多了，真正的卡点有两个。

第一，很多专家是“不知道自己知道”。他们的经验高度隐性，长期存在于判断、直觉和工作习惯里，还没有被系统萃取出来。面对一个空白对话框时，他们往往不知道该从哪里开始。

第二，很多专家虽然专业能力很强，但不一定清楚自己的知识在AI原生时代可以如何被应用、拓展和商业化。

真正既会使用AI产品、又有清晰商业认知的专家只是少数。如果只服务这一层，冰山下面大量有潜力的专家价值都会被浪费。

Leapility希望做的，是让专家型个体从“具备单点能力”，跃迁到“能够运营一家公司”，最终把专业经验变成可交付、可复制、可交易的智能体资产。而这背后，需要一套生态化的运营机制和创新的商业模式。

大模型之外的新生意：专家资产层

霞光AI：Leapility的商业模式是怎样的？

白双：Leapility并不是一个传统意义上的双边平台。我们不是简单把专家和用户放到一个中心化市场里撮合交易，而是围绕专家个体，帮助他们建立自己的智能体资产、订阅关系和商业闭环。

如果要找一个商业模式上的类比，我觉得Shopify更接近。Shopify本质上不是一个货架平台，而是给商家提供一整套商业基础设施，包括建站、支付、订单、营销和生态工具。它不替商家掌握全部流量，而是帮助商家把自己的生意做起来。所以它的逻辑是：商家成功，平台才会持续增长。

Leapility也是类似逻辑。我们不是卖一个AI工具，而是帮专家把自己的能力变成可订阅、可分发、可调用的商业资产。专家在平台上完成Skill或Kit的构建，用户可以订阅这些资产，并在自己习惯的AI终端里调用它们。

【编者注】Shopify：加拿大知名电商基础设施平台，帮助商家搭建店铺并完成在线交易；截至 2026 年 5 月，公司市值约在1300亿至1450亿美元之间。

霞光AI：这一模式和知识付费有什么本质区别？

白双：知识付费的本质是焦虑经济——用户买的是焦虑缓解，需要自己学完，自己去应用。但我们的逻辑是：订阅之后，专家的Know-how直接帮你交付结果，你甚至不需要理解里面的逻辑，只需要根据你的个性化需求拿到答案。

更进一步地解释，上一个时代的知识付费是情绪价值产品。而现在，知识在AI的加持下真正转化成了可交付结果的生产力，进入劳动力市场，实现范式级别的颠覆。另外，我们平台的专家和知识付费的大V也不是同一批人——我们要的是实际干事的人，不是擅长表达观点的人。能说和能做，是两回事。

霞光AI：Leapility和OpenAI、Kimi这些大模型的关系是什么？

白双：我们自己不做模型，接入市面上的主流模型——OpenAI、DeepSeek、Gemini、Kimi，根据专家需求灵活切换。我们在模型层和终端之间，不和巨头竞争，也不依附于单一终端。用户通过Leapility订阅专家资产Skill，然后在Codex、Claude、OpenClaw等终端里调用，弥补通用AI在专业场景的不足。我们通过Leapility CLI与终端连接，用户只需要一次安装，就可以在自己习惯的AI终端里调用平台上订阅过的所有专家资产。

霞光AI：你们如何确保平台上的专家质量？

白双：我们有一套联合孵化机制。平台会培训一批专家经纪人——这些人本身在某个行业有Know-how，能判断一个人是不是真专家。他们去挖掘和孵化专家，同时参与最终的交易抽佣分润。这个激励机制很重要：如果他孵化的不是真专家，最后没有人付费订阅，他为什么要花时间在上面？所以专家经纪人天然承担了识别和筛选的功能。

尤其是一些年龄比较大的资深专家，他们的Know-how真的只在脑子里面，但是每一个东西说出来都是非常有价值的，这类专家就更需要专家经纪人去服务。这些都是我们在实地服务这些专家的过程当中，发现的一些需要运营方式去弥补的东西。

霞光AI：专家经纪人的模型目前跑得怎么样？

白双：专家经纪人的模型目前还在早期，但已经跑出了比较清晰的经济账和模式雏形。

我们测算过，如果一个专家经纪人服务 30 位专家，平台分配的专家交易额提成是 1%，自主挖掘和孵化的专家提成是 2%。按每位成熟专家年交易额 10 万美元估算，一个经纪人一年大概可以获得 3 到 6 万美元收入。而且这不一定是全职工作，很多人可以先以副业方式参与。目前我们已经培训了第一批专家经纪人，他们也已经开始服务专家。

这个模式可以类比抖音上的 MCN 机制和贝壳的 ACN 网络。抖音本身不是 MCN，但抖音生态里的 MCN 帮助创作者完成定位、运营和商业化；贝壳的 ACN 则说明，一笔复杂交易背后往往需要多个专业角色协同。专家智能体资产化也是类似的：专家从经验萃取、资产孵化到商业变现，中间需要专业经纪人和不同工种共同参与。

霞光AI：平台上已经完成认证的专家大概有多少？

白双：现在有十几个，其他还有很多在转化过程当中，比如要跟他的粉丝做互动，根据反馈再进行一些打磨。

我们有一个 program 叫做 Expert 100，已经收到了很多国内外的申请，我们 6 月份的目标就是平台上有 100 个各领域的专家，并且有相当一部分已经产生收益。

本地孵化+全球交易

霞光AI：感觉这个模式特别考验用户的付费习惯。目前国内用户的付费习惯还不成熟，你们怎么考虑在国内外市场的布局？

白双：我们会把国内和海外市场分开看：孵化在本地，交易在全球。

海外用户的付费能力和订阅习惯更成熟，所以会是我们早期重点变现市场。国内市场的重点，则更多放在联合OPC社区共同孵化专家智能体资产上。

现在国内OPC社区正在快速出现，也有大量政策和补贴资源，但普遍缺少好的评估机制、孵化机制和退出机制。也就是说，资源投入之后，需要有一个真正的变现渠道，才能转化为税收和生态闭环。

Leapility和这个需求非常契合。一方面，我们可以联合社区通过Hackathon等形式筛选候选人，让他们直接做出Skill或Agent，而不是只看简历；另一方面，孵化出的专家智能体资产可以进入全球市场交易和变现。

所以我们正在运行的是一种新的范式：本地孵化，全球交易。这个模式未来也可以在全球复制。比如进入欧洲市场时，我们也会建立本地生态，提供属地化孵化支持，再把当地专家沉淀出的智能体资产聚集到全球市场流通。

霞光AI：现在整个项目的进度到什么阶段了？

白双：我们目前已经完成了项目的第一阶段，也就是从0到1的闭环验证。这个阶段的重点不是单点功能验证，而是验证整个商业闭环是否能够跑通。

具体来说，我们已经在三个方面形成了比较清晰的基础：第一，从产品到获客漏斗已经跑通，包括拉新、留存和后续放大的路径；第二，经济单元模型已经初步验证，目前已有10位以上创作者完成了变现路径；第三，专家运营模式也已经跑通，形成了内部团队、经纪人和专家之间的协同机制。

所以我们现在的判断是，项目已经完成第一阶段验证，具备了进入下一阶段规模化复制的前提条件。下一步的重点会是验证这个模型能否在更多创作者、更多专家和更大流量规模下持续成立。

霞光AI：你们的融资进展如何？

白双：我们在2025年年中把项目的整个方向算真正想清楚了。此后完成了1000多万元人民币融资，开始加速产品和商业闭环验证。现在已经有十几位专家通过平台获得收入，第一阶段的验证基本完成。

下一阶段，我们计划启动新一轮融资，目标是在6到12个月内，把平台扩展到1000位专家创作者，形成50多个Kit品类，认证34位专家经纪人，并推动月GMV达到200万美元。这些都是下一阶段规模化复制时要重点验证的目标。

霞光AI：你们团队规模多大？

白双：现在有10个人。维持一个小团队的背后是与AI的大量协同，我们现在每个月的算力消耗是1万美元左右。

AI负责放大，人类负责创造

霞光AI：你是巴黎高翻毕业，没有技术背景，怎么走上AI创业这条路的？

白双：我是2017年回国的，2020年开始正式创业，最开始看到了视频翻译的痛点——一段45分钟的视频可能要上万块钱翻译费。我用当时的语音识别、机器翻译技术重构了整个流程，以不到三分之一的价格拿下了别人拿不下的大客户。这让我学会了怎么从需求出发做产品，把自己训练成了一个产品经理。

后来2022年底ChatGPT出来，我面临一个选择：继续用大语言模型赋能翻译产品，还是直接跳出这个赛道？我们选择了后者。2023年上半年观望了大半年，然后开始转型做企业知识库，做着做着发现，知识库很难给企业带来真正可见的效率提升。2024年上半年我们看到Agent和超级个体的趋势，就锁定了专家资产这个方向，在打磨产品的同时，也想清楚了我们的生态位和市场战略。

霞光AI：你如何看待一些关于AI替代人类的声音？

白双：大家都在聊AGI让人类边缘化，但我们的判断相反：AI越强，越让具备真正创造力的人类更稀缺。通用模型能处理存量信息，但增量的价值——新的经验、新的洞见、新的发现——这些都来自于人类与真实世界的交互和深度思考，这是AI不具备的能力。这些具备创造力的人类才是最珍贵的。

霞光AI：你觉得，AI时代个人真正稀缺的是什么？或者说当AI变得无所不能，我们应该如何与之相处？

白双：在AI原生时代，真正稀缺的不是工具，而是那些热爱生活、有创造力、能与现实世界紧密交互的人。AI让构建的成本会越来越低，但真正把人与AI区分开的，是人与世界交互的能力、持续学习的能力、以及把经验变成可复用资产并持续迭代的能力。

我们不相信未来的世界是AI代替一切。我们更想看到的世界是：AI负责放大，人类负责创造；AI负责执行，人类负责思考。

AI对我来说是一个延伸，不是让你更高效干活的工具，而是把你工具属性的那部分接管过去，让你有更多时间和精力去探索、去创造。上一个周期里，人的工具属性被放得很大——996、牛马式工作让人没有了自己的思考；AI来了，反而可以打破这种状态，让人回归工作与生活的平衡，更有时间去补足精神层面的需求。

霞光AI：你选择这条创业路的源动力是什么？

白双：我一直有一种内心的使命感，觉得自己要在这个时代做一些事情。这让我屏蔽掉了很多外界的声音——“你是文科生”、“你没有技术背景”，但我感受到了这个calling，就去做了。做的过程里，当别人看到你是发自内心去做的，自然会吸引好的合作伙伴、好的员工和好的投资人。

我始终相信，技术本身是中立的，使用它的人决定了它的走向。我们更愿意传播一种跃迁的思维方式——不要给自己设限，持续探索，发现新的东西，而不是站在原地焦虑地等着AI来替代自己。

这也是我们把平台叫做Leapility的原因，Leap——跃迁。