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AI原生创始人如何用极小团队打造1.6亿美元公司 - How They Build - 2026年7月18日当周
2026年7月18日当周的创业与风投简报。本周各大播客中的创始人和运营者展示了AI原生公司的真实模样：从一个人打造、被Wix以8000万美元收购、如今销售额达1.6亿美元的产品,到把三份工作压缩成一个岗位的组织架构调整;与此同时也有运营者反驳称团队规模只会变大不会变小,还有一个每月成本高达一百万美元的分诊机器人。
How They Build
2026年7月18日当周:一个人,1.6亿美元
本周,创始人们展示了AI原生公司的真实模样:一笔从单人公司收购而来、如今价值1.6亿美元的生意;把三份工作合并成一个岗位的组织架构;还有一位传奇工程师在一个周末内克隆了自己写的软件。随后是反驳的声音:一个每月耗资百万美元的分诊机器人,以及一群运营者齐声表示"没那么快"。
数字焦点:一个人,8000万美元,如今销售额1.6亿美元
本周最惊人的效率数据不是生产力倍增系数,而是一笔收购。
在20VC节目中,Wix创始人兼CEO Avishai Abrahami讲述了公司如何收购Base44,其"氛围编程"(vibe coding,即用大白话描述需求就能构建应用的软件)产品。让主持人Harry Stebbings惊讶的是Wix收购的这家公司的规模:
"我们收购了一家只有一个人的公司。我想说清楚这一点。然后我们把很多Wix的人派了进去。"
Stebbings补充了具体数字:"一个人,8000万美元。此后这笔收购简直不可思议,显然如今的收入大概是你收购价的两倍……大概1.6亿美元左右。" Abrahami没有反驳。
细品一下这件事。一个人打造出的产品,Wix花了8000万美元收购,而年度经常性收入(订阅业务每年能确定拿到的销售额)此后大约翻倍到约1.6亿美元。Wix此后已经为这项业务配备了真正的团队(Abrahami坦言这笔交易最难的部分是"你得围绕它建一家公司"),但起点只是一个人。
而Wix完全负担得起继续投入:Abrahami说公司每年产生"约4亿美元"的自由现金流,并正在向Base44投入"两亿多美元"。他略带无奈地表示,公开市场对此"相当苛刻",Wix营收约21亿美元,而他估算的市值约为28亿美元。
20VC,《Wix创始人谈华尔街对AI和Wix的误解 | Base44能否赢得氛围编程之战……对话Avishai Abrahami》(2026年7月13日)。
Base44并非本周唯一的精简团队实证,只是最惊人的一个:
- 一家两人SaaS公司即将突破100万美元。 在Breaking B2B节目中,归因工具Fibbler创始人Adam Holmgren表示,公司两个人已经"非常接近实现我们的首个100万美元年度经常性收入",拥有500多名客户,通过自助服务模式每月获得"400到500个注册用户",完全自筹资金,没有外部融资。他的原话是:"创业和获取客户从未像现在这样容易过。"Breaking B2B,《第492期:如何获取你的前500名SaaS客户》(2026年7月13日)。
- 35人创造1000万英镑费用收入。 在The RAG Podcast节目中,Tom Kelly讲述了如何将他的太空行业招聘公司Evona从80名员工精简到约30人,关闭曼彻斯特办公室,裁撤管理、市场和合同团队。精简重建后,Evona在2026年上半年实现440万英镑净费用收入,并预计全年净费用收入达1000万英镑,EBITDA达350万英镑,平均员工人数为35人,四年间人均费用收入"增加了5万英镑"。"这确实非常精简,这就是我们利润率如此之高的原因。而且这是我们刻意为之的。"The RAG Podcast,《第九季第37集 Tom Kelly:35人团队实现1000万英镑太空招聘净费用收入》(2026年7月14日)。
- AI原生服务浪潮。 在AI to ROI节目中,嘉宾们梳理了在传统人力密集型行业中快速做大收入的初创公司:Abridge(AI医疗记录)截至5月已实现"1亿美元年度经常性收入",合作医疗系统超过150家,包括凯撒医疗集团、梅奥诊所和约翰斯·霍普金斯医院;EvenUp(人身伤害法律)"每周处理约1万宗案件,较六个月前的5000宗翻倍",服务2000家律所,估值达20亿美元;Harper(保险经纪)"在大约12个月内服务了超过5000家企业",承保交付时间为"24到48小时",而人工需要"五到七天"。*AI to ROI,《AI原生服务:专业服务行业的千亿美元颠覆》(2026年7月16日)。*而在The Prof G Pod节目中,主持人提到中国的智能体AI初创公司Manus今年已实现"5亿美元年度经常性收入",这样的数字过去往往需要数千人才能达成。The Prof G Pod,《中国解码:……腾讯回购Manus股份……》(2026年7月14日)。
创始人们做出的改变
他们有意将三份工作融合成一个岗位
本周最清晰的组织架构故事来自The Leader Factor节目,Tim Carle和他的同事Junior讲述了他们称之为"大融合"的现象。旧模式是:产品负责人写需求,交给设计师,设计师再交给工程师。而在他们自己公司的新模式是:
"现在我们看到的是,我们有产品构建者……越来越多的情况是,一个人既能兼顾商业模式做产品工作,又能做UI和UX,还能做工程,完成全部执行。协调成本大幅下降……你只需要拆掉围栏,它就变成了一个角色。"
他们把同样的逻辑应用到了全公司。他们的销售拓展职能(那支发送冷邮件的"SDR大军")"现在完全由智能体承担"。被问及是否仍雇佣社交媒体专员时:"以前有。现在还有吗?没有,没那个必要了。"他们的方法值得借鉴:他们列出了大约220项具体职责,然后逐一用一个筛选标准过滤:哪些可以由AI自主完成,哪些需要人在环路中把关,哪些必须完全由人来负责。原本"看似彼此毫无关联"的职责随后聚合成全新的角色和全新的头衔。Carle对自己团队的告诫是:不要把自己的身份绑定在某个职位描述上,因为"你的角色本身是动态的,它还会再次改变。"
The Leader Factor,《AI正在把三份工作压缩成一份:领导者接下来该怎么做》(2026年7月14日)。
两位财务主管点名了下一批会消失的具体岗位
在Village Global的Recall Sessions节目中,Jeff Cobourn(Gusto的财务负责人)和Rohit Divate(Tide)异常明确地谈到了随着财务团队转向Claude Code(Anthropic的命令行编码工具)哪些角色会消失。在一轮快问快答中,被问到"AI智能体会替代你的什么岗位?"时,Cobourn直截了当地回答:**"数据分析师。"**Divate则点名了第一个会被完全取代的职能:
"客户成功是其中之一。现在你有聊天机器人、语音智能体……我认为当你和投资人、董事会成员交流时,他们反复问的一个关键问题就是,我们什么时候能用AI来减少这部分开支,从而提高我们的毛利率?……所以我认为这是第一个会消失的岗位。"
两人都指出"中间层"——那些"本质上从事大量脚手架工作……协调工作"的人和岗位——是悄无声息的牺牲品,此外还有投资者关系等专业岗位,以及"仅仅在Tableau里搭建仪表盘、写SQL查询"这类工作。被问到新任财务负责人应该首先招聘什么岗位时,答案很说明问题:不是再招一名分析师,而是"一名数据工程师……把所有这些系统连接起来",其次是IT和安全负责人。那Excel呢?"死了。"
但请注意其中的转折:两人都没有说自己的团队会缩小。"我不认为我会停止招聘,"Cobourn说,"只是每个人做的事情会多得多。"关于这层张力,后文的反驳部分有更多讨论。
Village Global,《Recall Sessions:为什么两位财务负责人正在放弃Excel转向Claude Code | Jeff Cobourn(Gusto)与Rohit Divate(Tide)》(2026年7月16日)。
一款拥有十亿用户的应用现在让设计师提交代码,机器人先做审查
Snapchat工程高级副总裁Saral Jain讲述了一款服务近十亿用户的产品如今如何组织工作。他们运行"创业小队",即"由工程师、设计师、产品经理、数据科学家组成的非常精简的跨职能团队",在这些团队中"角色界限并不那么清晰"。设计师提交生产代码;"具备产品意识的工程师"则贡献产品直觉。他说,九个这样的小队"在很短时间内取得了令人难以置信的成果。"
让这一切在这种规模下依然安全的是机制,而不是人头数。一个名为CodeBal的代码审查智能体对所有代码进行初审:"它能在代码发布后五分钟内审查超过90%的代码……它理解的不只是被修改的代码,而是我们所有代码库中数千万行代码的整体情况,一次性全部理解。"目前,最终签字确认仍由人工负责。原型设计也已经脱离了设计画布:"瓶颈不在Figma原型图。瓶颈是我们直接搭建原型,然后展示原型,最好的想法胜出……目前大部分原型设计工作是在Claude Code里完成的。"
The Product Podcast,《Snapchat工程高级副总裁谈十亿用户应用如何让所有人都能提交代码……Saral Jain | 第304期》(2026年7月15日)。
"我不再需要40个人了",一位董事长把团队精简到12人
在AI First with Adam and Andy节目中,新书《Agents, Inc.》的两位共同作者分享了本周最值得引用的裁员规模故事。Andy讲述了他们进行的15次访谈中的一次:
"这家公司的董事长手下有一个40人的组织。这家公司已经成立超过15年了。他开始尝试使用[智能体]。他经历了一次彻头彻尾的智能体'开窍'时刻……在一到两周的时间里,他就意识到,我不再需要40个人了。那个组织现在,我想说,大概是12个人。所以由智能体导致的裁员肯定会发生。"
他们的普遍性结论是:"我们看每一家公司都会说,通常你可以用你目前大约一半的人头数来完成同样的工作。"他们更温和的一点是,幸存下来的人会成为"智能体系统的管理者",而不再"只是任务执行者",而失业的人可能会成为独立创业者——这是对一个真正直白的预测所做的乐观修饰:"大家都系好安全带吧……裁员潮就要来了。"
AI First with Adam and Andy,《速度、秩序、目标、解锁:Agents Inc.发布始末》(2026年7月16日)。
一位传奇人物在一个周末内重建了自己的软件
Mark Russinovich(Sysinternals工具的创造者、微软CTO)讲述了他如何用AI智能体为自己经典的ZoomIt工具打造完整的Mac版本。"这是ZoomIt在Mac上一个100%功能完整的克隆版本……完全相同的快捷键绑定,一切运行方式完全一样。这真是让人震撼。"耗时几何:
"基本上就是两天高强度的提示词编写。放在AI出现之前,你知道那得花上好几个月。"
他的联合主持人调侃他有一个反复出现的规律:"每一次都是,实际耗时只有你预期的十分之一。你总是想着,我要花接下来六个月来做这件事。结果晚饭前就搞定了。"值得注意的一个专业细节是:Russinovich让智能体参考了原始的Windows源代码("源代码本身就是一种提示词"),这也是为什么这个克隆版本能逐项功能精确匹配,而不只是大致近似。当就连写出原始工具的人自己都能在一个周末内重新生成它时,软件的成本正在发生真正的变化。
Scott & Mark Learn To...,《Polypost:一款多平台发帖编辑器》(2026年7月15日)。
计时收费制正受到来自律所内部的冲击
在All-In节目中,法律AI公司Legora的创始人阐述了AI如何重塑这个地球上最赚钱的行业之一。他指出,Kirkland & Ellis律所"每年营收约100亿美元",拥有4000到5000名律师,每位合伙人"每年利润在500万到1000万美元之间"。Legora的模式借鉴了Palantir的打法:"就像Palantir有前沿部署工程师一样,我们有前沿部署律师",这个角色他们称之为"法律工程师",与合伙人一起工作,帮助他们"从AI前时代过渡到AI后时代"。
证据就在Legora自身的交易活动中。这位创始人表示,公司"今年迄今已收购了四家企业。我们用自己的工具在内部完成了尽职调查。我们做过最快的一笔交易,从意向书到交割只用了12天。"他对企业为何要把法律工作转为内部处理的解释,一针见血地指出了激励机制问题:"律师的动机是,如果他们把这笔交易搞砸了,不希望被你起诉……他们的激励是拖延时间。而你的激励是尽快完成交易。"同一期节目还采访了一位语音AI创始人,他的公司年度经常性收入达6亿美元,员工仅600人(即每百万美元收入对应一名员工),在不到两年内从1亿美元增长到6亿美元,每个职能部门都嵌入了工程师,"我们的人才团队会有一名工程师,我们的法务团队也会有一名工程师。"
All-In,《AI正在颠覆的万亿美元行业:语音、法律与计时收费制的终结》(2026年7月13日)。
反驳声音:"团队会变大,而不是变小"
每有一位创始人在压缩组织架构,本周就有人反驳称整个前提是错的。这些反驳很值得完整阅读,因为最聪明的怀疑者并非卢德分子,而是那些正在大规模运行AI的运营者。
- Glean联合创始人Arvind Jain认为人头数会上升。 在20VC节目中,他提出了一个反直觉的观点:"人均生产力会大幅提升,但需求也会随之提高。要实现同样的收入,未来你必须打造出好十倍的产品。"他的逻辑是,AI提高了所有人的门槛,所以你需要更多能力更强的人,而不是更少——这是对"减半人头数"阵营的直接反驳。20VC,《为什么OpenAI和Anthropic赢不了应用层 | 为什么团队会变大而不是变小……Arvind Jain,Glean》(2026年7月11日)。
- 一位CTO说,"20万美元工程师"这笔账是个陷阱。 在The Tech Leader's Playbook节目中,主持人抨击了那种想当然的替代人力算法:"每个人都在谈论……用AI替代一名年薪20万美元的工程师。很少有人谈到隐性成本",包括流失的机构知识、重新招聘费用、再培训成本,以及AI本身的账单。他给出的数据是:"55%的这类公司正在后悔自己的决定……在多个已报告的案例中,重建这些团队的成本明显高于最初节省的成本。"他用理发来打比方裁员:"你总是可以多剪一点,但你没法把头发粘回去。"关于出错风险,他的说法是:AI既能"放大你的卓越,也能放大你的混乱"——一份由智能体发送的糟糕邮件模板,会变成"上千份同样的错误。"The Tech Leader's Playbook,《正在让扩张型公司损失多于节省的AI裁员失误》(2026年7月17日)。
- "衰减漏斗":代码更多,价值未必更多。 在The Data Exchange节目中,分析师Evangelos Simoudis和主持人Ben Lorica用实际研究对生产力叙事进行了压力测试。没错,开发者写出的代码"多了两倍、三倍"。但实际交付的软件只增长了"大约30%",而真实的终端用户使用情况——应用下载量、功能使用率——"几乎没有变化。"他们认为,AI是"你现有团队的放大器",而不是神奇的倍增器:实践成熟的团队会大获全胜,做事草率的团队则不然。对创始人而言诚实的细微差别是:初创公司确实在用"少得多的人"交付"0.5版本的产品"(真正的资本效率),但把"更多代码"误当成"更多价值",正是过度裁员、交付不足的根源。The Data Exchange with Ben Lorica,《AI正在产出更多代码,但它产出了更多价值吗?》(2026年7月11日)。
把这些串联起来的线索是:即便是本周的信徒(Snapchat的Jain仍在每次代码签字确认中保留人工;Gusto的Cobourn说"我不认为我会停止招聘")最终也落到了同一个结论上——AI改变的是人们做什么,而不是干净利落地把他们整体删除。那些适合截图传播的裁员金句是真的;但反面证据同样成立。
成本角落:百万美元机器人与token这笔账
如果说精简团队是上个季度的故事,那么这个季度的故事就是账单。有两个数字尤为突出。
一个每月耗资100万美元的单一智能体。 本周最令人瞠目结舌的成本数字来自Arvind Jain在20VC节目上的分享。Glean打造了一个分诊智能体来处理工程事故,承担了原本由一支15人待命团队负责的工作:
"我们打造了这个智能体,如今它实际上能自动处理其中大约95%的问题。但即便如此,这样做的成本其实也存疑……我们每月在那个智能体上花费一百万美元。而这实际上比[那些人力]的成本还要高。"
Jain更深层的观点打破了一条延续了几十年的规则:"从历史上看……我们从未把技术成本和人力成本放在同一个句子里讨论过。这是第一次……我宁愿要更少的人,更多的token。"他还指出了一点,应该让任何指望价格下降来做预算的人感到担忧:"过去六到九个月里……每个模型实际上都提高了它们的单token价格,"这与所有人的预期正好相反。而在公司内部,token使用量遵循一条残酷的幂律分布:"有些人每月花费1万或1.5万美元的token。而另一些人每月只花20美元。"20VC,《为什么OpenAI和Anthropic赢不了应用层……Arvind Jain,Glean》(2026年7月11日)。
Token正在成为与薪资并列的一项预算科目。 Village Global节目中的财务负责人们描述了这在实践中具体是如何被管理的。Cobourn说:"我们肯定正在走向这样一个世界,除了人头数之外,你还有token……这是你员工成本的另一部分,你必须把它算进去。"Divate则详细说明了具体做法:在缺乏真正的投资回报衡量体系的情况下,"你基本上只能说,好吧,这里有一个经验性的美元数字……也许某个部门每人每月的token使用预算是500美元,也许是1000美元,或者工程师可能更多"——然后随着需求波动,每月重新审视这个数字。在产品端,他提醒,不断上涨的token成本"必须相应调整……你得把这一点纳入你的毛利率和服务成本核算中。"Village Global,《Recall Sessions:为什么两位财务负责人正在放弃Excel转向Claude Code》(2026年7月16日)。
没人真正定价过的宏观天花板。 在20VC的新闻圆桌节目中,Jason Calacanis和Rory O'Driscoll对经济体究竟能承受多少AI支出做了一番算术。他们大致的共识是:软件公司或许能容忍"把毛利率的10%花在AI上",O'Driscoll称之为"智能体版的10%软件税","就像亚马逊十年前对软件征税一样。"但编程这一支出类别可能已经接近上限。援引美国劳工统计局的数据,O'Driscoll指出,美国"只有180万名开发者……薪资总支出约为2500亿美元",如果Anthropic和OpenAI大部分的企业收入都来自编程业务,"那他们其实已经接近20%了。他们已经达到了。"据报道,Anthropic的年化运营收入已经从年初的90亿美元"暴涨到如今可能高达500亿美元",他令人不安的问题是,"成为人类历史上增长最快公司的代价,可能是你会比人类记录历史上任何一家公司都更快触及[你的整体市场]的天花板。"20VC,《苹果起诉OpenAI | ……Jason Calacanis从种子期转向成长期离职……》(2026年7月16日)。
还有一个给AI前时代软件公司的警示故事。 同一场圆桌节目剖析了Constellation以7000万美元收购Touch Bistro——一家营收7000万美元、Toast的竞争对手——这是一笔一倍市销率(1x)的交易。Calacanis的判断是本周对传统SaaS创始人最刺耳的一句话:那些拥有"黏性收入"的单点解决方案"在AI时代已经是终局了。"教训是:"如果你不想让自己的公司只值一倍市销率,那就趁还没太晚,做点什么。"
Ben Lorica在The Data Exchange节目中补充了这种挤压的内部版本:一种"K型预算分配",CFO们正在悄悄地把资金"从某些IT项目里……挪到AI项目上。"他给出的应对噪音的原则是:"关注任务完成情况,而不是token消耗量……衡量交付的价值,而不是活动量。"