【亿邦原创】2025年下半年以来，浙江、广东、江苏等多地相继出台政策，明确支持打造“一人公司（OPC）发展基地”，为独立创作者、数字游民和微型创业者提供集AI工具、孵化服务、税收优惠于一体的创新生态空间。这些报道中频繁出现“超级个体”“AI赋能”“新生产力代表”等词汇，勾勒出一幅令人振奋的未来图景：在生成式AI技术普及的时代，个人创造力将以前所未有的方式被解放，传统的组织形态正面临根本性挑战。在社交媒体上，“AI副业月入十万”“一个人就是一家公司”的案例分享获得百万级流量，进一步强化了“超级个体时代已全面来临”的公众认知。
然而，在这股浪潮中，我们需要保持冷静的思考：当个人能够借助Midjourney生成专业级视觉设计，通过Deepseek完成方案策划，利用AI数据分析工具洞察市场趋势时，这是否就意味着组织化的企业竞争优势正在消解呢？更本质的问题是：当前企业表现出的所谓“AI竞争力不足”，究竟是组织结构本身的失效，还是在AI技术冲击下，企业尚未找到发挥其核心优势的正确路径呢？
一、现象透视：超级个体崛起的真实图景与内在逻辑
在笔者看来，超级个体的崛起并非组织时代的终结，而是AI技术扩散早期阶段的特有现象。它的本质仍然是个人“船小好掉头”！而企业则出现了组织化数据要素竞争力建设的“真空期”——大多数企业尚未完成适应AI时代的管理重构和组织化能力升级，以至于暂时未能将自身庞大的数据要素转化为真正的竞争壁垒。
曾经，企业相对于个人，拥有的最大优势就是规模化的生产设备、组织化的行动体系、厚实的资本积累。但是，这些生产要素——注意，这里有一个关键的词，生产要素。在AI时代，企业的优势——资金、设备、人才、技术，都被另一个新的关键要素——数据，给平权了。而这个被平权，又很诡异地源自于其中的另一个要素——技术，一种特殊的技术——AI，又称为数智技术。
要理解超级个体现象，必须重新审视AI技术扩散所带来的颠覆性影响。过去十年，特别是2022年生成式AI爆发以来，技术应用的门槛发生了断崖式下降。譬如，在传统模式下，一名品牌设计师需要经过5-8年的专业训练才能独立完成全套品牌视觉设计。2023年，上海自由设计师李女士的案例颇具代表性。她利用Canva的AI设计工具、Midjourney图像生成和GPT-4的文案辅助，单人操盘了三个中小企业的品牌升级项目，总营收超过80万元。“过去需要一个3人团队两周完成的工作，现在我一个人3天就能交付初稿，而且客户满意度更高，因为AI能快速提供多个风格方案供选择。”李女士的案例并非孤例。有研究数据显示，2023年其AI设计工具Firefly的用户中，非专业背景创作者占比已达41%，他们创造的设计素材被下载次数同比增长300%。
又如，北京自媒体人张先生运营着一个历史科普账号，2023年以前，他需要组建一个5个人以上的团队（内容研究、文案撰写、视频剪辑、平面设计、运营推广）才能维持每周3次左右的高质量更新。接入AI工作流后，张澈利用AI进行史料整理和剧本创作，借助数字人讲解视频，通过AI进行多语言配音，单人可以完成90%的工作。“最核心的改变是，AI将我从重复性劳动中解放出来，能专注于最擅长的历史解读视角和叙事结构设计。”2025年，他的账号营收逆势增长170%，而团队规模缩减至3人。
这种AI技术的扩散创造了两个关键转变：一是由于大量的开放的免费的数据资源而训练出的AI，使得初等可用级专业技能获取成本急剧下降，许多过去需要一定时期训练的专业能力，现在可以通过“AI+基础理解”快速获得；二是企业与组织的生产力评估标准重构，从“专业技能深度”转向“问题定义能力+AI工具协同能力”。这两种转变，传统的企业并没有真正地准备好。而个人，特别是一小部分本身就是该领域的长期或多次创业者，则可以比较快速地适应这种变化，并将这些转换作为一种“铲子”卖给后来者。
事实上，超级个体的崛起不仅依赖于AI工具，更得益于一套完整的平台化的支持生态系统。中国的平台经济发展为此提供了肥沃土壤。譬如，在浙江义乌，95后创业者陈先生的案例极具代表性。他利用抖音电商、AI客服系统和自动化供应链，单人运营着一个年销售额超过2000万元的家具用品店铺。他每天的工作就是：通过爬虫工具收集海外电商平台热销产品数据，用GPT-4分析趋势，用Midjourney生成改良设计图，然后利用AI自动匹配1688供应商，智能比价系统选择最优方案，再通过AI生成产品描述、营销文案，数字人自动生成产品讲解视频；同时，AI客服处理85%的咨询，复杂问题转人工（陈先生本人）；当然，还有一套智能系统自动对接物流商，跟踪发货流程。但是，“我不是一个人在战斗，而是站在抖音电商、AI服务商、供应链平台构建的‘超级基础设施’之上。”陈先生的这句话道出了本质——平台经济将复杂的商业能力模块化、服务化，个体只需专注于最核心的价值创造环节。
二、深度剖析：超级个体繁荣背后的企业困境与数据悖论
面对超级个体的迅速崛起，许多传统企业表现出明显的不适。这种不适并非源于技术落后——事实上，大型企业在AI技术采购和研发投入上远超个体——而是源于组织惯性带来的要素利用转型困境。
譬如，就在2025年，华东某地一家年营收约5000万元的广告公司经历了典型冲击。该公司长期服务某消费品牌，每年收取超过300万元的整合营销费用。2025初年续约时，客户提出：“你们提案中的市场分析、创意概念和视觉设计，和另一个3人小团队用AI工具做出的方案质量相当，但对方报价只有你们的40%，交付时间快一倍。”虽然最终该公司通过强调“策略深度”和“执行保障”保留了客户，但利润率被迫压缩了15个百分点。该广告公司负责人坦言：“我们有更好的数据资源（多年行业数据库）、更多的人才（专业团队）、更先进的AI工具（采购了全套企业级AI软件），但我们的决策流程需要5个层级审批，数据分散在5个不同系统中无法打通，团队成员习惯于传统工作模式抗拒改变。最终，我们的组织效率反而输给了轻装上阵的小团队。”
这个案例揭示了企业在AI时代里的，面对着数量庞大、门类繁多且具有非标准化、异构性、场景依赖性的数据要素，传统的机制与组织面临着重重困境。科层制决策流程无法适应AI时代快速试错、敏捷迭代的需求，而企业数据资产虽然庞大，但呈现一种“事实上的孤岛”状态，无法形成协同价值；组织习惯和激励机制仍基于工业时代的逻辑，抑制了部分有闯劲的员工的创新探索。
而更要更深层次的问题在于，当前企业管理哲学、管理思维的滞后！当前主流企业管理框架仍建立在20世纪的大工业时代的科学管理学基础之上，这些理论在面对AI驱动的数据要素时代时，显露出明显的不适应性。存在着“不会用”、“不敢用”、“不愿用”的“三不困境”。譬如，彼得·德鲁克的知识工作者理论强调“专业化分工”和“目标管理”，但在AI时代，这种框架面临挑战。因为专业边界模糊了，AI使跨领域能力获取成本降低，传统岗位定义正在瓦解；而创新的来源分散化，也就是说创新不再仅限于研发部门，而可能来自任何接触客户的节点；当数据成为新资本时，财务管理虽然可以快速作为无形资产纳入，但业务与管理部门，却还没有真正将数据资产的价值加以释放！
AI时代，企业的最大优势，恰恰就是其当前的最大困境之所在——规模化的数据资产。譬如，某全国性连锁超市拥有超过2000万会员、日均交易数据300万条、供应链数据超过10TB。理论上，这些数据足以构建精准的消费预测模型、优化库存管理、开发个性化营销方案。然而现实是会员数据在CRM系统、交易数据在ERP系统、供应链数据在WMS系统、线上行为数据在独立电商平台，彼此隔离。不同系统数据格式、标准、更新频率不一致，整合成本极高。关键的是，企业缺乏既懂业务又懂数据科学和AI的复合型人才，也没有建立数据价值分享和激励机制，各部门愿意开放数据却没有合格的使用者。结果，这家企业2024年仅在数据项目上的投入就超过800万元，但产生的直接业务价值不足200万元。讽刺的是，同一时期，一家仅用其1%数据量（公开电商数据+社交媒体数据）的初创公司，开发的选品推荐工具却获得了市场的认可。
这个案例突显了当前的企业“数据要素悖论”，即拥有最多的数据资产，却最难将其转化为竞争优势。而“超级个体”们则恰恰相反，他们的数据资源有限，却能快速整合、敏捷应用，不仅可以快速变现，还可以在小范围内实现数据价值最大化。
三、破局之道：构建组织化数据要素竞争力的四重变革
但是，随着组织化数据要素价值释放理论——企业数据要素竞争力理论的成熟与实践的深入，企业将展现出远超个体创业者的AI盘活力和数据要素价值挖掘能力，从而重新定义AI时代的竞争格局。
在这个过程中，企业首先认知层面正在完成根本转变。企业正在将数据从“技术副产品”重新定义为“核心生产要素”，将AI从“效率工具”重新定位为“能力重构引擎”。请注意，这里的企业，是指所有的企业，而不是特指的某些数据领域的企业。也就是说，无论是制造业企业，还是采掘业企业，还是服务业企业，数据要素，都是一个现代企业所必须关心和经营的关键性资源要素。
数据资产入表曾经一度成为人人关注的热点。但随着时间的推移，人们并没有直接看到这一战略性举措所带来的直接的好处。如同热门技术的Gartner曲线一样，这一新概念也正在进入“稳步爬升光明期”。在低调务实的发展中，这一重大战略的应用场景、方法和最佳实践逐渐清晰。毕竟，传统会计体系无法有效衡量数据资产价值，这导致企业在决策时低估数据投资的重要性。人们开始借鉴金融领域的期权定价思想，将数据视为“看涨期权”——其价值不仅取决于当前用途，更在于未来潜在的应用可能。
更重要的是，人们开始识别企业从数据采集、治理、分析到商业应用的全链条价值分布，重新调整并明确投资重点。而且，随着企业建立指标衡量数据使用的规模效应——越多部门使用，单位数据价值越高。譬如，某知名企业集团自2023年起在内部试行“数据资产负债表”，将数据资产正式纳入财务管理范畴。虽然具体估值方法仍在探索，但这一举动本身已经改变了资源分配逻辑：数据项目不再只是成本中心，而是能够产生长期回报的战略投资。
数据要素的价值释放，更深层的因素在于企业结构的调整。传统科层制组织天然形成数据壁垒，每个部门成为数据孤岛。AI时代需要的是能够促进数据自由流动、快速组合的新型组织形态。譬如，某企业的“数据使能”组织变革。通过设立首席数据官（CDO）职位，直接向轮值董事长汇报，统筹全公司数据战略；建设统一的数据中台，将分散在200多个系统中的数据标准化、服务化；在原有功能部门之外，建立横向的“数据虚拟团队”，成员来自各业务部门，专门负责跨领域数据应用场景；将数据共享和应用成效纳入各部门KPI考核，并与奖金挂钩。等等。经过三年转型，企业初步实现了“数据要素一盘棋”。
企业数据要素的更深层价值在于，这些数据要素具有更专业、更精准、更现实的数据获取渠道——企业的数据获取力，才是企业区别是个体的最关键性力量来源。AI时代的企业组织不是要消灭专业分工，而是要在保持专业深度的同时，建立强大的横向连接能力。有研究将这种组织称为“矩阵2.0”——既有垂直的专业轴线，也有水平的数字能力轴线，二者在数据中台上交汇创新。
无论任何时候，AI都不应是为了要取代人而设计，而是要与人类形成新的协同关系。因此，企业大可不必在一谈到AI时，就想到裁员，而是需要系统性培养新时代的“人机协同”能力，进行形成特殊的企业“数据洞察力”。传统的能力框架强调“专业知识+工作经验”，AI时代需要的则是企业能够在多样化的研发、生产、销售、供应链管理和服务场景下模糊的情境中识别核心问题，并将其转化为AI可解决的形式——企业AI盘活力。这种盘活力还在于能够与企业原有的业务结合，在理解不同AI工具的适用边界，能够有效组合使用于业务效率提升之中。当然，如果能够单独从数据视角理解业务，发现数据资产的全新价值，能够提出可数据化验证的假设，则是企业业务创新的又一个重大来源。
最后，在AI时代，企业需要重新定位自己在一个开放创新生态体系中的角色——从封闭的竞争者转变为开放的数据价值链挖掘平台——企业具有特殊的数据价值链协同力。譬如，汽车行业正在经历深刻变革，某知名品牌采取了独特的数据链价值生态战略，其与供应商、经销商、合作伙伴建立安全的数据共享机制，基于数据来共同优化供应链；通过向初创企业和研究机构开放部分匿名数据，联合开发新应用；通过让客户运用数字孪生技术参与产品设计过程，数据反馈直接指导研发。这种数据价值链生态化战略的效果是双向的。对内，帮助企业获得了远超自身数据范围的学习素材；对外，建立了以自己为中心的创新协同生态，增强了行业影响力。最终，客户满意度得到了提升，而研发成本则反而降低了近15%。
四、从超级个体到超级组织：构建强大数据要素竞争力的新型企业
“消灭小偷的，不是警察，而是移动支付”。AI时代的企业竞争格局必将被重塑。而超级个体，也许就是那个破壁者，如果组织化的大型企业不能实现对这些先行的竞争优势实现超越，其衰亡也是有可能的。但随着企业数据要素竞争力的觉醒，AI时代的竞争将呈现三个维度演进，即从“工具应用竞争”到“数据能力竞争”、从“单点突破竞争”到“系统创新竞争”、从“个体创造力竞争”到“组织学习速度竞争”。此前后十余年，我们将见证几种适应AI时代的新型组织形态的崛起，即数据驱动型组织（DDO）、平台赋能型组织（PEO）和人机融合型组织（HMO）。这些组织的一个共同特点，那就是具有强大的企业数据要素竞争力！
需要澄清的是，强调企业数据要素竞争力，并非否定超级个体的价值。恰恰相反，在成熟的企业数据生态中，超级个体将找到新的、更重要的定位。他们将是生态内的超级个体，不再是与企业对抗的竞争者，而是企业创新生态的关键节点；是专业领域的超级个体，特别是在需要高度个性化、情感化、创意化的领域继续发挥独特价值。
当前超级个体的繁荣，不应被误读为组织化企业的没落，而应被理解为AI技术扩散早期的阶段性现象。它的真正意义在于，为所有企业敲响了警钟：在数据成为核心生产要素的时代，任何组织如果不能系统性构建数据要素竞争力，即使拥有庞大的数据资产，也可能在竞争中落后于轻装上阵的个体创新者。
然而，这只是故事的开始，而非结局。企业的根本优势——规模化数据资产、系统创新能力、风险抵御能力——不会因为AI的到来而消失，反而可能变得更加重要。关键在于，企业需要以足够的勇气和智慧，完成从工业时代管理思维向AI时代管理思维的范式转换。这一转换的核心行动体现就在于将数据从沉睡的资产变为活跃的生产要素，将AI从提高效率的工具变为重构能力的引擎，将组织从封闭的科层体系变为开放的学习生态。
那些率先完成这一转变的企业，将展现出强大的竞争力量。它们不仅能够复制超级个体的敏捷创新，更能够实现个体永远无法企及的系统创新、规模效应和持续学习能力。到那时，我们将会看到，AI时代的真正主导力量，不是孤军奋战的超级个体，而是那些成功唤醒自身数据要素竞争力的“超级组织”。
正如管理思想家彼得·德鲁克曾经指出的：“每一个时代都有其独特的组织形态。”工业时代创造了科层制大企业，信息时代催生了平台型公司，而AI时代，我们将见证数据驱动型组织的崛起。这个过程不会一蹴而就，但方向已经清晰。
对于各地正在建设的“一人公司发展基地”，这一洞见也提供了新的思考维度：最好的支持不仅是提供工具和空间，更是帮助个体创业者理解如何与正在转型的企业数据生态系统对接，找到自己在新价值链中的独特定位。毕竟，在AI时代，最成功的可能不是“一人公司”，而是“在强大平台支撑下的卓越个体”——这正是个体自由与组织力量在新时代的完美结合。
AI时代不是超级个体的天下，而是那些能够将个体创造力与组织数据优势相结合的新型竞争者的天下。这场变革已经开始，而最大的赢家，将是那些最早理解这一本质并付诸行动的组织和个人。亿邦智库将持续关注企业数据要素竞争力的发展，报道优秀AI化企业与数据要素开发利用的先进经验，以及相关产业链发展的最新成果。
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