Replit 的创始人之一 Gian Segato 近日发表了一篇文章，借”一个人如何凭借 AI 在短短数月内创立估值十亿美元的公司”这一视角，阐述了随着 AI 工具极大降低创业门槛，Agency 正吞噬传统行业。我们对此文进行了编译，想要探讨 AI 是如何开启新的企业架构时代的。
以下为编译全文，原文链接：
https://www.piratewires.com/p/agency-is-eating-the-world
在2023年，OpenAI CEO Sam Altman曾表示：“很快就会有一家由一个人创办的价值数十亿美元的公司。”而在两年之后，我们成功见证了这个预言的成功，而这不仅仅是因为AI的发展，更重要的是那些掌握了AI技术的人。
近年来一种全新的公司模式正在逐渐兴起，他们并不像那些传统企业一样有着庞大的员工队伍。这些公司缺乏销售、市场部门，也没有正式的人力资源团队，甚至没有垂直领域的专业工程师。但这些员工稀少的初创公司正在成功地创造数亿美元的收入。这些公司仅依靠少数几个人，就能完成数百人的工作，并通过 AI技术放大自己的影响力。
多年来，许多人都在担心AI 技术发展会逐渐取代人类，这些初创公司的成功似乎就是证明。但随着AI技术重塑经济，AI不仅没有取代人类的创造力，反而增强了它。当今经济中的关键分界线不再是单纯的教育或专业化，而是agency本身：无需等待认可就将事情做成的原始决心。
Agency
“Agency”这个词如今被反复提及，但很多人都不能给它一个精确的定义。
包括我在内，许多科技界人士都在努力创造能够与外部环境互动并适应以实现特定结果的程序，我们将这些程序称为“代理（Agents）”。
一个法律代理可以自主扫描法庭文件并制定法律策略；一个金融代理可能持续监控市场状况并动态调整定价或投资策略。而在过去三年里，我一直是Replit核心团队的一员，而Repilt，正是一款可以自主编写、运行和部署软件程序的编码代理。
尽管代理（Agents）已经成为一个标准行业术语，但我越来越不喜欢这个词，我认为它不够准确。当我们构建一款代理时，我们赋予程序除了 agency之外的一切能力。而这些工具的魅力在于它们集能力、可操作性和可预测性于一身——当这些程序在执行复杂任务的时候，他们会完全听从命令来响应指令。举例来说，之前一些公司开始推出更加独立性的编程模型，但客户并不喜欢它们。而当今最成功的AI产品是回应用户的需求，而不是主动完成工作。而这种听话的程序正是大部分客户最想要的产品。
但 Agency不应如此。
我认为真正的Agency应该是一个难以驾驭的心理特征，它代表人们拥有未经明确验证、指导、甚至是许可就行动的想法。它就像你内心在呐喊“直接做就得了！”。正是这种想法让毫无学术背景的风险资本家创立了历史上最重要的AI实验室；让一个游戏开发者创建了一家价值300亿美元的军事企业；也让金融科技公司的CEO 开创并投入了私人航天领域。我认为真正的 Agency 应该包含反抗、随性、冲动的想法，而且这些想法在常人来看是不合理的。
即使不处于科技领域，你也会看到那些具备Agency想法的人，比如那些初创公司的创始人们。
虽然有能力的人不少，但由于精力有限，想要这些人自己推动一个公司发展是不可能的。我们现在正生活在一个复杂的世界中，想要完成任何大事，仍然需要那些专业人士的帮助。对于那些想要成功的人来说，达成目标要么聘请专家帮助自己解决问题，要么就要花费数年的时间来强化自己的知识。
十年前当我创立我的前一家公司时，我花了九个月的时间才让自己的想法落地，而这点时间足够让我了解构建数字产品所需的基础知识。然而即便如此，我花费的时间和精力仍然不能让我成为一名专业的软件开发、设计师或者是专业营销。称为一名专家，需要花费更多的时间。
而专业是成功的必要前提，我们生活在一个稳态平衡中：即使是最聪明和最有动力的人也无法同时完成每项工作。稳定的生态系统之所以能够长期自我维持，正是因为顶级捕食者无法无处不在。
这种动态解释了为什么更有技能和受过更好教育的人享有更久的优势，以及为什么我们的社会会那么看重学历。对于大部分人来说，他们想要获得事业上的成功就是和专业人士学习，专注自己的领域，做好功课，并沿着职业阶梯慢慢攀升。
但AI的出现，正在打破这种情况。
时代变了
AI的出现让我们面对一个不同的局面。AI正在侵蚀专业度的价值。对于许多人来说，原本需要几年才能了解的专业能力现在只要一个月付20美元的ChatGPT就能获得。
如果在十年前，我们需要九个月的学习和研究才能够推出一款原型产品。而现在，只要一周的时间，你就可以构建一个原本需要专业团队才能完成的项目平台。
当然，会有怀疑论者对这种技术乐观主义的看法提出反驳，认为AI技术的成果粗糙简陋，且容易出现幻觉等问题，甚至需要专家审核才能知道是否能够信任他们给出的结果。
我理解他们对于AI的怀疑，但并不同意他们的看法。
虽然专业人士的意见仍然很重要，但在某些方面，这种重要性正在下降。考虑到我们作为一个社会对风险的接受程度，我预计AI部署会出现双峰分布。
对于那些让未经过培训的人使用不完美的AI模型可能会导致严重错误的工作，专业问责制度仍然有极大地需求。比如国防、医疗、太空探索、生物研究甚至包括 AI技术发展等领域。只要出现错误有可能致命且AI无法证明几乎全知全能，我们就可以应该推出法规，强制设立自然屏障，并需要聘请专家进行监视和维护。这就像即使我们已经有了全自动驾驶的技术能力，但仍然需要有飞行员跟飞一样。
但对于大部分工作来说，并不需要这么麻烦。我预计在数据科学、市场营销、财务建模、教育、平面设计、咨询和建筑等领域都将迎来一批非专业的高agency个体。当然，大模型产品仍然会犯错误，但它们拥有惊人的学习速度。要知道在三年前，AI还只能自动完成小段代码片段。而两年前，AI已经开始修复损坏的程序。去年，它开始从头创建新项目。而现在，它已经能够理解由数千名人类开发者创建的大规模项目，甚至可以被非专业人士使用。
时代变了，获胜的方法也需要作出改变。拥有把握整体布局的架构能力已经取代技术实现能力成为成功的关键，而这个能力，正是那些多面手所擅长的。
对于这些人来说，职业之间的界限开始变得模糊。我们可以看到，一些产品经理开始专注开发商业财务模型；设计师会撰写商业广告；理发店建立了自己的预订系统；而餐厅老板在创建高级定价工具。即使是在农业这种看似远离科技的领域，也在受到这种影响，农民们正在建立作物追踪系统，以观察作物的生长。这些人一直都具备做这些事的能力，而关键的不同在于，现在学习这些不再需要多年的时间。
如果你把这个论点推到极限，你就会看到一个人经营一整家公司不再是问题。过去几年中，担人创业公司的份额几乎翻了一番，出现了仅由少数员工组成的公司创造了数亿美元收入的例子。Henri Shi花费近十年时间将super.com发展成为一个1.5亿美元ARR的企业，现在他正在朝着Altman的一人十亿美元公司的目标前进。
Henri Shi表示，他们公司的每位员工平均创造了280万美元的收入，巧合的是，这与过去二十年美国最有价值的上市公司苹果的收入相同。而像Midjourney这样的公司，拥有40名员工和每年5亿美元的收入。这代表了一种结构性转变，不仅仅是例外。这些公司现在充满了承担着多个团队工作的Agency 人士，并能够参与大公司的竞争之中。
我认为这代表“证书主义”的瓦解。日后人们要想在市场上占据优势，不再是要知道如何很好地去完成一件非常具体的事情，而是要偏重于实现它的整体目标。
新世界
我的整个世界观模型已经简化为一个字节：Agency 或 noAgency。
这种思想的转变肯定需要时间，而且必定伴随着一些牺牲。围绕资格证书建立的学习机构不会轻易退出历史舞台。而中层管理者也会为保持员工数量而奋战。而学校也需要一段时间来调整其教学方法和内容。但要知道，只有面对自下而上的市场竞争，才能促使行业变革。
而且这种一人团队也会面对很多的问题，比如缺乏团队的冗余性。当 AI 出现失误时，一人团队需要面对更混乱的情况，而且可能需要同时面对不同的问题。然而，随着AI技术的发展和完善，这些独立创业者仍然是大公司不可忽视的强大竞争对手。
就像《黑客帝国》中的Morpheus对抗Neo说的一样：“你以为你现在呼吸的是空气吗？”我们现在视为限制的学位、资格证书、专业技能、工作经验，日后将不再是我们的阻碍。就像Neo一样，日后我们面临的最大困难，可能仅仅是让自己相信自己可以成功。
最难的部分在未来将仅仅是相信我们可以做到。
本文作者Gian Segato是Replit的创始人之一，同时也是Replit数据科学家和工程师。Replit允许任何人（甚至非开发者）通过自然语言提示瞬间创建定制应用程序。现在，它已成为史上增长最快的产品和开发者社区之一。在Replit之前，Segato创立了Uniwhere，这是意大利首款管理大学生活的移动应用。
（文：硅星GenAI）