AI会让企业更多外包还是更少？
本文探讨AI对商业外包和“一人企业家”趋势的影响。一方面，AI可能进一步降低交易成本，促进单人创业和外包；另一方面，AI也可能因欺诈和不稳定性增加交易成本，使企业更倾向于内部化。文章引用交易成本理论，并分析AI带来的双重可能性。
诺亚·史密斯
2026年6月29日
照片由Jerry Zhang在Unsplash上提供
在疫情爆发之前，美国商业活力下降曾引发广泛担忧，新公司创建率持续走低。然而，新冠疫情几乎一夜之间扭转了这一趋势。到2024年，商业申请数量仍远高于疫情前水平，显示出这一变化具有持久性。
新公司激增的原因尚不明确，但技术进步使个人创业所需员工数大幅减少是一个关键因素。根据Stripe Economics的博客文章，“一人企业家”正在崛起。美国人口普查局在2022年修改了企业分类方法，发现非雇主企业数量远超预期。这些独立商人根本不雇佣他人，而是利用互联网和AI工具独立运营。
一人企业家自2008年以来持续增长，疫情进一步加速了这一进程。法律变化如奥巴马医保和税收优惠，以及互联网平台如Substack、Twitter和Stripe，使得个人创业更加容易。Stripe Economics认为，AI将把这一趋势推向新高度。AI代理可以帮助创业者选择工具、整合资源，填补他们在市场营销、编程、定价等方面的技能空白。Sam Altman将此称为“点子王的复仇”。
Kim和Koning的最新研究显示，当前创立的“AI原生”公司员工数量比同类企业少约25%。这暗示着自我雇佣可能成为未来就业的主流，人们将像船长一样指挥AI代理团队，而非依赖同事。
然而，AI也可能增加企业间的交易成本。交易成本理论由Ronald Coase在1930年代提出，后由Oliver Williamson完善。该理论认为，企业之所以存在，是因为内部交易有时比市场交易更便宜。过去，互联网大幅降低了外包成本，促进了专业化分工。但AI不仅能分析信息，还能创造信息，从而引入新的风险。例如，AI可以生成虚假公司、伪造评价，进行大规模欺诈。BBC曾报道，不法企业利用AI生成的图像和虚假背景冒充英国家族企业，诱骗消费者。
即使使用AI进行采购和验证，也需要前沿模型和大量计算资源来甄别真假，这本身就是高昂的交易成本。此外，AI的个性、目标和能力随时间变化，难以建立长期稳定的信任关系。信任的频繁重建会带来巨大成本，正如比特币依赖大量电力来持续验证交易，最终限制了其作为交换媒介的实用性。
因此，AI对商业组织的影响存在两个截然不同的方向：如果AI能大幅降低交易成本，将推动全球性的外包和一人经济；但如果AI反而因欺诈和不可靠性抬高了交易成本，企业可能会回归内部化。最终结果取决于信任验证的实际成本。