AI 会让企业更外包还是更内化：一场围绕「个体创业者」的经济学辩论

美国在疫情前曾长期面临商业活力下滑的困境：新企业创立速度持续放缓，无论是高增长初创公司还是小型个体工商户，增速都低于历史水平。疫情打破了这一趋势——美国人突然又开始大规模注册新公司，并且这一势头延续至 2024 年仍未回落。

「个体创业者」的崛起

这一现象背后，「solopreneurship」（无雇员独立经营）成为重要驱动力。Stripe Economics 团队的研究显示，自 2008 年以来，个体经营者在绝对数量和占新企业比例上都在持续上升。原因包括平价医保法案让自雇者更容易获得健康保险、税法和扣除规则的优化，以及电商平台、内容订阅服务（如 Substack）、社交媒体和在线支付工具的成熟。

作者本身就是这一趋势的典型案例：通过 Substack 发售内容、用 X 平台推广、借助 Stripe 收款，全程没有雇佣任何员工。

AI 如何进一步压低创业门槛

Stripe Economics 认为这一趋势才刚开始。AI 正在大幅扩展「一个人能做的事」的范围：评估市场规模、写代码、产品定价、营销策划乃至促成交易，过去需要不同专长人类协作完成的环节，现在可由 AI 代理补位。Sam Altman 曾将这种现象概括为「点子王」的复仇。

由此推断，AI 对商业形成的拉动作用远未见顶，「20% 的影响」只是下限而非上限。

对企业规模与就业的冲击

即便一个人无法完全独立撑起一家公司，AI 也会普遍压低公司所需人数。Kim 与 Koning 的最新工作论文显示，新成立的「AI 原生」企业员工数量比同行平均少约 25%。这对就业结构具有深远含义——自雇可能成为未来就业的一种主流形态，人们将像「私船长」一样指挥自己的 AI 团队。

交易成本理论的视角

理解这一现象，需要回到科斯在 1930 年代提出、经威廉姆森等学者发展的交易成本理论：企业的存在，是因为某些交易在内部执行比外部市场更便宜。但在过去半个世纪，运输和通信技术的改进让跨地域、跨公司的外包越来越顺畅——从全球供应链到 SaaS 软件，企业内部完成的业务比例持续下降。

AI 进一步改变了这一权衡：当 AI 代理可以低成本、高质量地替代大量专业职能时，企业内部执行的比较优势被削弱，外包和自雇的吸引力同步上升。换言之，AI 让「自己干」和「交给别人干」都变得更容易，问题的关键不在技术能不能，而在哪种安排的交易成本更低。