近日，杭州上城区"中国数谷·未来数智港"，一个1997年出生的职高毕业生，叫张三，去年8月开始尝试用AI做App，到年底一共上线了120多个，其中90%有付费用户，主要卖到海外 。
这件事能引起讨论，恰恰是因为它卡在一个让人不太舒服的位置——你说它假吧，很多媒体报道了，当地政府还在推这种"一人公司"的创业生态 。你说它真吧，五个月120多个，平均一天要上线一个，确实超出大多数人的经验范围。
对此，有人称，做120个App不难，上线120多个才牛，上架流程、审核、开发者账号这些琐事一个人根本搞不定。有人说，AI编程出来的东西哪个没问题，哪怕现在最强的Claude都一堆Bug，这种速度做出来的能有多高质量？还有人说得更直接，都是抄来抄去的小程序，最难的是运营，上架不要钱吗，服务器不要钱吗 ？
这些质疑都有道理。但有意思的是，质疑的方向暴露了一个思维定式——都习惯性地把"做App"理解成一个技术活，所以本能地从代码质量、技术难度、审核流程这些角度去挑毛病。
但张三这个事，本质上已经不是技术问题了。
他每天的工作流程是这样的：早上醒来，AI已经替他完成了市场调研、需求分析、代码编写，他只需要花不到一小时验收、上架 。那个调研环节很关键——他让AI去扫描不同国家、不同行业的需求，找那些"有人需要但还没人做"的应用缺口。从美国的建筑行业工具，到西班牙水资源紧张地区的耗水监测App，再到新加坡的工程管理软件 。每一个都瞄准一个具体的、真实存在的需求。
这叫啥？这叫用AI做市场筛选，然后再用AI自动生成代码写APP。
很多人还在用"AI能不能写出完美代码"这个维度去衡量这件事，但张三已经把AI当成了一个"需求放大器"和"执行流水线"。他要的不是代码质量有多高，而是能不能快速验证一个需求是否真实存在。一个App做出来，有人愿意付费，说明需求成立，留下；没人付费，成本也就不到一天的时间，下一个。
这种模式放在以前确实不可能。一个人再厉害，市场调研、竞品分析、产品设计、代码开发、测试上架，一套流程走下来一个月都算快的。但现在，AI把中间那几层执行层给填平了。就像业内说的"氛围编程"，你只需要清晰描述功能需求，AI就能把代码给你 。技术门槛被拉平之后，真正的门槛变成了另一件事：你能不能找到那个值得做的需求。
张三最近做了一个叫"康心伴"的健康应用，在海外技术圈火了一下。功能就是帮用户记住自己生病的全部细节——体检报告拍照进去，AI帮你把结节尺寸、检查日期整理成时间线；肚子痛的时候用语音描述，系统帮你记录下来 。这个痛点不是技术问题，是观察问题。
所以回到那个问题：五个月120多个App，真的有市场吗？
从结果看，90%有付费用户，这个数据已经回答了问题。但这些付费用户买的可能不是什么颠覆性的产品，而是一个"刚好够用"的工具。在海外很多细分领域，尤其是专业性较强的小众工具，市场上根本没有成熟的产品。一个西班牙的水资源工程师，想要一个简单好用的耗水监测工具，自己做太麻烦，市面上找不到，这时候张三做的那个App可能就是他的选择。
彭埠街道那个"中国数谷·未来数智港"，给这种一人公司提供了6个月免费工位、政策速配、融资对接，还有每月发布的AGI场景需求清单 。政府不再是简单的场地提供者，而是"生态合伙人"。这种环境降低了试错成本，让一个人可以快速验证想法，不行就下一个。
当然，这个模式能不能持续，还需要时间验证。运营、客服、版本迭代，这些都是一个人做大规模之后必然要面对的问题。张三说他每天下午和晚上会逛逛技术社区，回复海外邮件和技术博客约稿 ，这种状态能维持多久，产品能不能真正留住用户，都是未知数。
但这件事真正值得琢磨的是质的变化：当技术不再构成门槛，个体和组织之间的边界就开始模糊了。一个人可以是一家公司，不是因为这个人有多全能，而是因为工具填补了那些原本需要团队协作才能完成的环节。
网友说得好，最难是运营。但换个角度想，如果运营也能被工具分担一部分呢？这个方向才刚刚开始。
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