“我以前最多带过七八十人，现在就是我一个人，算是‘光杆司令’。”在采访现场，OPC（一人公司）创业者、虾客行数创科技有限公司负责人罗松坐下后没有回避组织规模的变化。做了20多年软件开发，做过大数据、高并发、AIGC和音视频开发，也长期带过团队，如今进入OPC园区，他把起步方式改成了另一种更轻的结构：先用“一人公司”把方向跑出来，业务来了，再按项目组织外部协作。
这一变化并不只是个体创业状态的切换，也对应着AI创业现实环境的变化。围绕OpenClaw智能体、AIGC内容生产和企业智能化转型，一批创业者不再先搭团队、再找项目，而是先用既有技术能力卡位具体场景，再借助园区、算力和合作资源，把服务能力逐步拼接起来。罗松向《中国经营报》记者表示，自己当前更确定的落点并没有铺得很开，主要集中在OPC本地化安装部署、园区算力接入，以及企业私有模型和局域网内OPC系统搭建。
“现在AI每周都在变，昨天觉得对的东西，今天可能就变了。”在这样的节奏下，创业起点的变化、服务形态的变化，以及云端与本地部署之间的重新分工，被放到了同一条线上。采访材料和公司对外资料也呈现出同样的指向：一边是“部署开发、课程培训、企业服务、硬件接入”等业务场景被不断铺开；另一边是创业者本人把当下最可落地的切口收束到安装、算力和私有化三件事上。变化已经发生，但真正决定这类“一人公司”能否站稳的，不只是会不会用AI工具，而是成本、效率、资源接口和市场特色能否形成闭环。
OPC创业者、虾客行数创科技有限公司负责人罗松
从“不会用”到“帮你跑起来”
“很多人不是不用，而是不会装、不会配，不会把它真正跑起来。”谈到眼下最直接的业务切口时，罗松把话题拉回到了技术服务本身。罗松向记者表示，自己进入园区后，当前最明确的业务落点主要围绕三类需求展开：一类是给企业，尤其是影视和AIGC相关从业者，做OPC的安装、部署和技术支持；一类是把园区与字节合作获得的算力资源，对接给园区企业；另一类则是面向企业内部，搭建私有模型和局域网内的OPC系统。
采访中，这三块方向并不是被并列摆出，而是随着罗松对实际使用门槛的描述逐步浮现出来。记者问到本地化部署的意义时，罗松的回答很直接：“真正做AIGC，尤其是影视类创作，本地化还是更合适。”在他的表述里，云端当然可以用，但并不等于适合深度使用。安装环境、命令行、模型接入、工具接入、流程配置，这些本来容易被忽略的环节，在实际生产中构成了使用门槛，也构成了技术服务的入口。
“本地部署虽然有一点门槛，但一旦跑通，灵活性、可控性、扩展性都更强。”这句判断，基本划定了他对当前业务边界的理解。对影视和AIGC从业者而言，问题并不只是有没有模型可用，而是能不能把模型和工具真正串起来，形成可反复调用的工作流。也因此，罗松并未把业务重点落在泛化的“AI咨询”上，而是放在更具体的交付动作里：安装、部署、接入、配置、跑通。
算力问题在采访现场被提到得更频繁，也更具冲击力。“现在普通用户在C端去生成视频，很多时候很慢，可能生成一次就要5个小时，排队甚至8个小时。”罗松向记者表示，这种体验差异会直接影响内容生产效率。而在园区拿到B端算力资源之后，视频生成效率会明显提升。围绕这部分资源接入能力，他把自己当前的服务定位从单纯的软件部署，进一步延伸到了算力接口的组织者角色。
这也解释了为什么在对外资料里，公司业务场景已经覆盖到智能体部署开发、课程培训、企业私有化服务和智能硬件接入等多个方向，但在采访中，罗松反复把重点聚焦到更少、更具体的落点上。课程培训、知识库、内部管理助手、硬件联动等场景仍在业务版图之内，但真正被他拿来作为当前起步抓手的，仍是最容易形成实际交付的三类能力：部署能力、算力能力和私有化能力。
组织方式的变化，也在这套业务重心中被重新定义。面对“从几十人到一个人，反而也能跑”的追问，罗松没有把重点放在个人英雄主义上，而是把它解释为生产关系的改变。“以前很多事必须靠人堆，现在未必。像UI这类工作，很多已经可以直接用AI辅助完成。真碰到需要堆能力、堆经验的部分，我再找外部合作就行。”罗松向记者表示，现阶段没有急着先养固定团队，更多是先把项目和需求接进来，再按项目组织协作。
这种变化在他的过往经历映照下更为明显。罗松介绍，自己此前给华为做过门店展示系统、视频展示和相关平台项目，几家供应商一起竞争，最终是凭技术能力把业务拿下来，几年的项目规模累计达到几千万元。与过去依赖团队规模和项目组织能力不同，如今他的创业起点更像是一种收缩：保留自己最熟悉的技术能力，把组织成本尽量压低，再借助园区资源把服务链条补齐。
快节奏下的轻创业
罗松对当前创业环境的判断，几乎都落在“快”这个字上。“过去创业，节奏没这么快；现在AI出来之后，真的是每周都在变。”采访中，他多次提到这种更新速度对创业者的直接影响：昨天还成立的判断，今天就可能失效；以前一个技术从领先到落后的周期相对更长，现在变化来得更快。围绕OPC展开的一人公司模式，正是在这样的速度约束下出现的。
这种约束首先改变的是组织方式。过去先搭团队、再铺业务的做法，对应的是相对稳定的技术周期和较长的业务验证期；而在AI持续快速迭代的环境里，固定团队意味着更高的前置成本和更重的试错压力。罗松向记者表示，自己现在更看重的不是先把人配齐，而是先把能力、场景和服务跑通。采访中，当被问及盈利时，他说得比较谨慎：“我们现在刚过来不久，确实有一些意向在谈，但如果我现在就说已经怎么盈利了，我觉得那是假的，不真实。”这意味着，当前阶段的重点仍然是把方向验证清楚，而不是提前放大利润叙事。
成本结构的变化，则体现在他对私有模型和本地化部署的判断中。罗松认为，未来中小企业甚至个人、家庭，自建私有模型加OPC会越来越常见，原因并不复杂，核心仍落在“便宜”和“安全”上。对企业来说，在自己的局域网里搭建OPC和私有模型，信息不会轻易外流，数据隐私和安全更可控；从使用成本看，本地化方案在特定场景下也更容易形成长期、稳定的投入结构。这里并不是对云端的简单替代，而是把不同部署方式重新按场景分工。
效率约束则把算力资源的重要性进一步抬高。罗松在采访中反复强调，普通C端工具在视频生成上的长时间等待，已经不只是体验问题，而会直接变成生产端的时间成本。园区能提供更便宜、更快的算力接入，在他看来，这不是附加项，而是决定服务是否能真正形成竞争力的关键一环。也因此，他把技术能力和园区资源接入放在一起理解：一端是自己多年在高并发、大数据、AIGC、音视频方向上的积累；一端是园区的工位、算力、专利和业务对接支持，二者叠加后，才构成了现实可操作的创业条件。
市场竞争格局的压力，则让“特色”成为他判断大厂和小团队位置时最常提到的词。采访中，罗松提到，无论是云厂商还是创业者，都必须有自己的核心能力和鲜明特色。若没有特色，在用户看来，华为云、腾讯云、阿里云“都差不多”，最后就会退回到价格竞争。这套判断同样被他用于小团队的处境：大厂的资源优势、资金优势和落地速度都更强，小团队并不存在抽象意义上的天然平权，但也并非没有机会，关键仍是能否把自身最擅长的能力做成明确的服务入口。
因此，罗松把自己的切入点收得很窄，也收得很实。他没有试图在采访中把OPC的想象空间讲得过大，而是始终回到自己过去最熟悉的那部分技术积累上，再把它与当前园区提供的算力和资源接口结合起来。对外资料中，“OpenClaw智能体+行业场景”的模式已经被延展到影视、教育、医疗、健康等更多领域，强调其可复制性；但在采访现场，罗松给出的表述更接近创业早期的真实状态：园区有资源，自己有技术，双方能够接上，这件事就值得做，先慢慢跑起来。
“落伍在这个时代太正常了，不是丢人的事。”采访临近结束时，罗松又把话题拉回学习和更新本身。有人现在还不知道OPC是什么，在他看来都很正常，真正重要的不是起点，而是是否愿意持续进入这条快速变化的轨道。放在这次采访的全部语境中，这句话对应的并不只是个人心态，也对应着一种正在形成中的创业方法：不先用规模证明自己，而是先用部署能力、算力效率和私有化场景把业务一段一段接起来。在AI创业进入按周迭代的当下，这种从“带队做项目”转向“单兵找入口”的变化，已经构成了OPC创业者最具体的一张现场切片。
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