一人干翻十亿：5人?团队想让“一人独角兽”成为现实

更新时间：2026-01-22 06:12 来源：牛马见闻

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�正是其 AI 代理平台 Cofounder�成立于 2025 年 1 月的 GIC�GIC 发布Cofounder 1.

出！品|虎嗅(科技组 作者|李一飞 编辑|陈伊凡 头图|AI生成 “AI原生100”是虎嗅科技组推出针对AI原生创新栏目，这是本系列的第「43」篇文章。 想象一家“永不眠”的公司：白天，全天候运行的 Google Meet 与麦克风捕捉着办公室内的每一处沟通细节，AI 助理实时解析、拆解任务，并在次日清晨8点将策略与进度精准推送到员工指尖；夜幕降临，当人类休息时，另一套自动化流程无缝接管——监测报错、编写代码、生成PR，静待工程师次日一键合并。 这并非科幻小说，而是 The General Intelligence Company of New York（GIC）的真实日常。支撑这套昼夜不停、高效运转模式的，正是其 AI 代理平台 Cofounder。在这里，AI 不再是工具，而是拥有核心记忆的尽调员、工程师和行政官，用户只需提供创意与最终决策。 创始人 Andrew Pignanelli 的愿景极具煽动性：“好的基建应能支撑一人创造十亿美元的价值。”资本市场显然买单了：成立于 2025 年 1 月的 GIC，短短数月内便由 Union Square Ventures 领投完成两轮融资，总额超 1000 万美元。 然而，在顶级风投为这极致的“人效比”下注背后，摆在 GIC 面前的现实却充满挑战。 首先是算不过来的经济账。作为高频调用 Devin、Gemini 1.5 Pro 等昂贵算力的“中间商”，cofounder每天的运转，将消耗大量token。 其次是拥挤的战场。尽管 AI Agent 化是行业刚需，但大厂与初创公司早已布局。真正的壁垒不再是技术优劣，而是对行业 Know-how 的深度理解与场景化落地能力。 最后是隐私。全天候监听意味着将商业机密、代码库甚至人事纠纷毫无保留地上传云端，这对企业级用户而言无异于一场“合规噩梦”。 虎嗅和众多AI行业的创业者沟通，显然这是一个刚需，例如高度标准化、流程化和重复性强、决策逻辑可以量化的场景，可以AI Agent化。GIC的战场远比想象中拥挤。大厂以及一些初创公司也在企业通用流程平台上有所布局，但更关键的壁垒是需求认知，相比于技术的优劣，更加考验的是对于不同行业、不同岗位需求和knowhow的深入理解，甚至面对不同老板，是否能提供适用的Agent工具。 为何资本仍愿意豪赌这“一人干翻十亿”的愿景？GIC 究竟是在构建高效的未来，还是在挑战商业与伦理的边界？ <h5>"天才少年”的AI野心</h5> CEO Andrew Pignanelli 的履历是典型的“天才少年”叙事：18岁辍学即投身 AI 工具开发；2019 年创立 Velvet 服务私募股权基金；2021 年创立 Decheque Securities，成为史上最年轻的经纪交易商拥有者，并亲手操盘了 Anthropic、CoreWeave 等顶级 AI 公司的二级市场交易。 福布斯曾评价道：“年仅 20 出头的他，便达成了多数人穷其数十年才能企及的成就。然而，他并不认为这是他的最大野心。” 更大的野心，便是 GIC，而将野心落地的关键，是联合创始人 Abhishyant Khare。Khare 深耕机器学习系统多年，曾执掌 AI 可观测性先驱 Gantry 的工程团队。两人在硅谷知名的“从-1到0”创业社区 South Park Commons（SPC）相遇。在这个孵化了 Comun、Pulley、The Graph 等明星项目的摇篮里，两人一拍即合。 GIC 的发展速度堪称惊人。2025 年 1 月正式成立；4 月即获 Compound 和 Acrew Capital 的 200 万美元 Pre-Seed 轮融资，完成原型构建；9 月cofounder 上线，凭借独特的营销策略，仅一周注册量即破 5000。 高潮发生在 2025 年 12 月。GIC 发布Cofounder 1.5 版本，并宣布完成由老牌风投 Union Square Ventures（USV）领投的 870 万美元种子轮融资，总融资额迅速突破 1000 万美元。值得一提的是，USV 曾投出 Twitter、Coinbase、Stripe 等巨头，其合伙人 Rebecca Kaden 更是 Cofounder 的早期重度用户。这轮融资也标志着 GIC 战略的升级：不再止步于“AI 助理”，而是向“全栈 AI 代理公司平台”进化。 GIC 最具说服力的营销，或许是其自身的运营方式。从创立之初，创始人便是 Cofounder最忠实的用户（Dogfooding）。目前，整个 GIC 团队仅有 5 人（CEO、CTO、前后端与研究员），而Cofounder 承担了团队“第六人”的角色——从调研分析、日程管理到代码修复、视觉设计，这一“超级外脑”支撑着公司的高效运转。 左边为创始人，右为CTO 这种从产品到运营深入骨髓的 AI Native 特质，或许正是其最核心的竞争力。 <h5>冷启动与特色营销</h5> 在 GIC 的哲学中，品味、产品叙事与工程能力被置于同等重要的位置，这种理念直观地体现在其官网 UI 设计与Cofounder独特的冷启动策略上。GIC 的官网与产品界面采用统一的彩色像素风格，所有视觉元素均由纽约街景与自然风光图片转化而来，调性鲜明且极具辨识度，这种对自然与色彩的偏好也延续到了其产品周边与营销布局中。 官网截图 Cofounder的冷启动是一场对社交媒体传播与视觉元素的极致运用。其病毒式传播的起点源于 Twitter 上的一张自拍：Pignanelli 身着一件印有公司 Logo 的定制彩色羊毛衫，将其称为公司周边。这件毛衣因与加州品牌 ERL 的渐变毛衣高度相似，在随后的数月内引发了大量转载与热议，成功将 GIC 带入公众视野。 紧接着，团队发布了一部动画宣传片，再次收割流量。短片以 Founder 在搜索栏输入“How to start up”为引子，引出 Cofounder这一角色，随即展开了一段为期一分多钟的“热血创业番”——从布置办公室、开会到写代码、解决问题，生动勾勒了创业者与 AI Cofounder 并肩从无到有、直至成功的路径想象，完成了一次极具感染力的产品叙事。 宣传片首页 产品上线后，惊喜并未停止。因 Cofounder生成的邮件风格与用户本人惊人相似，引发了新一轮的用户自发截图分享传播。这种热情远超 Pignanelli 的预期：团队原定目标为首周获客 500 人，实际注册人数却在短短一周内突破 5000。官网数据显示，截至目前，Cofounder已累计自动化执行了 59,191 个任务，代理系统每月处理超 180 亿个 Token，支持调用 100 多个工具并覆盖 19 类集成，真正实现了将个人时间从繁琐的重复性事务中解放，重新归还给决策与创意。 <h5>cofounder如何工作？</h5> 如果要用一句话来解释cofounder是工作的，那便是Agent managing Agent。Cofounder要做的，就是将管理的部分自动化，让用户只需要说一句话就能让公司组织自行运转，把人从琐碎协调里释放出来。 在工具层面，Cofounder集成了维持一家现代科技公司运转所需的全套生产力堆栈，并通过调度让它们各司其职： 虎嗅根据公开信息整理 GIC 将公司运营解构为一系列可重复的工作流（Flows）——从收发邮件、创建工单到汇报结果。Cofounder的作用便是将这些行为封装为标准的 Flows，支持事件触发、定时触发和手动执行三种模式。 以一个典型的错误处理flows为例：当错误监控工具Sentry收到警报时，Cofounder会自动协调后续动作：从产品分析工具Posthog获取相关用户数据，到部署平台Render拉取日志，再到在项目管理工具Linear中检查或创建任务，并将编码修复工作指派给AI工程师Devin进行代码编写，最后推送给人工审核确认，形成一个完整可复用的工作流。 类似的流程还可以广泛应用于日常运维、团队协作与信息同步等场景中： 1、开发进度同步：每当新的代码提交合并至主分支，Cofounder会自动向 Slack的 shipping频道发送commit信息，包括作者、链接与提交内容，帮助团队同步开发节奏； 2、日常简报：系统每天早晨自动整理会议日程、天气、新闻与与会者背景信息，生成一则briefing，通过Slack发给负责人； 3、健康监控：每小时运行一次测试，向指定频道发送“系统是否正常运行”的心跳信号； 4、会议纪要自动入库：配合Granola语音转录，将Notion中的新建会议记录自动分类为CRM数据，保留行动项和关键客户线索； 5、任务流增强：自动将自然语言转化为Linear工单，并从上下文中提取补充信息丰富工单内容； 6、知识检索代理：调用Notion中的企业知识库，当作搜索助手用于现场支持和快速调取公司语境信息； 7、邮件摘要：快速总结最近邮件更新，仅提取对工作进展重要的部分，避免信息冗余干扰。 Flows的运行虽然高度自动化，但这并不代表AI具有决策权。 每当Cofounder需要在外部应用里执行任务时，它会把动作拆成明确的请求发到用户的Inbox：用什么工具、做什么、为什么做、预期结果是什么，然后等待批准或拒绝。用户也可以把某些充分验证的例行Flows切换到自动批准，但这种模式虽然方便却也存在风险。 如果说工作流是Cofounder的“骨骼”，那么它独特的记忆系统就是其“大脑”。GIC团队认为，记忆是通用人工智能（AGI）迈向真正理解与协作能力的关键一环，同时也是AI Agent从工具向长期合作伙伴演进的核心所在。 为此，Cofounder设计了工作记忆、核心记忆、长期记忆三层记忆架构： 首先是工作记忆。这是最即时、最短暂的记忆层，属于临时记忆，用于维护当前会话的上下文信息，包括用户对话历史、工具调用中间结果和推理状态。这一层确保Cofounder在同一次连续交互中能维持连贯理解，不会说完就忘。 其次是核心记忆。这是个性化的短期记忆层。它会整合用户最近的几次会话内容，从中提炼出用户的偏好、沟通风格和近期关注的重点。比如，它会记住你更喜欢简洁的报告风格，或者你最近在密切关注某个特定的项目。 最后是长期记忆。长期记忆存储公司的关键信息，例如团队结构、产品路线图、战略目标和历史决策记录。它可以与企业现有的知识库深度融合，使Cofounder在任务执行时能够调取组织集体智慧，确保不会偏轨。 这套三层记忆系统让Cofounder不仅能完成任务，还能在完成任务的过程中不断学习和进化。在较为权威的MemoryAgentBench测试中，Cofounder在“准确检索”等关键记忆维度上表现优于MemGPT、Self-RAG等现有架构。 只有当Cofounder 比 Linear 更懂代码背后的业务逻辑，比 Slack 更懂聊天记录背后的决策脉络时，它才拥有真正的护城河。 除了三层记忆系统架构，为了让记忆更快更准确地被调用，GIC引入了休眠期计算（sleep-time compute）的思路，即在后台系统处于低负载时，cofounder会自动进行推理与信息重组。 这—过程包括将短期记忆中的零散信息重新分配到长期知识图谱中，消除冗余，并识别出跨部门的潜在关联。这种异步的计算模式使得cofounder在实时交互时能够以极低的成本调取经过优化的上下文信息，缓解系统在面对海量动态数据时的准确率减弱的问题。 目前Cofounder的能力在其公司内部已被广泛验证，尤其适用于产品、工程、运营等流程高度协同的组织。 但其仍存在一定局限，例如目前仍缺乏网页感知与操作能力（无法像人类一样浏览网页），高度依赖 API 兼容性，复杂逻辑仍需人工介入。 合规隐忧是企业级落地的最大障碍。Cofounder的官网隐私政策略显笼统，虽承诺了基础保护，但在细节上缺乏针对性说明。考虑到该服务涉及会议机要、代码库及客户数据等核心资产，企业用户的安全红线远高于个人。想要赢得真正的信任，GIC 必须尽快补齐清晰、透明的数据隐私安全边界。 <h5>市场与竞合</h5> AI Agent市场正处于爆发期，AI浪潮的推动和代理需求的涌现推动着更多创业公司的出现。根据市场研究机构的数据，全球AI Agent市场规模预计在2030年飙升至470亿至520亿美元之间。技术和资本的涌入意味着未来将有更多应用企业的任务由特定的AI Agent来处理。 在这片炙手可热的战场上，玩家们大致可以分为垂类代理和平台操作系统两类。 垂类赛道上，明星公司如AI软件工程师Devin和客户服务公司Sierra AI。Devin能够独立完成复杂的编码任务，从需求理解、编写代码到调试部署，在2025年9月估值已飙升至102亿美元；Sierra则由前Salesforce联席CEO创立，专注于为企业提供对话式的客户服务AI Agent，旨在解决70%以上的常见客户服务问题，最新估值高达100亿美元。 垂类Agent为了把单点能力做到极致，需要积累大量高质量行业数据、领域知识和方法论，比如客服需要知识库与政策边界，编码则需要工程语料与调试链路，其优势是足够专业、高效、交付明确。 但GIC想做的是将一个个垂直代理横向勾连起来，用平台级的Agent去管理调度其他垂直Agent，从而自动化一家公司的全栈业务流程，其想要改变的是公司的普遍组织形态。 而这种Agent managing Agent的理念与Google提出的Agent2Agent协议极其类似。Agent2Agent旨在让来自不同供应商或不同框架构建的AI智能体彼此通信和协作完成任务，从而形成更大规模的多智能体协同生态。 这当然也带来了GIC另一个隐忧，就是成本结构。GIC的产品逻辑依赖于“长链条”的Agent自主运行。例如，为了修复一个Bug，Cofounder可能需要反复调用Devin（目前最贵的AI工程师Agent）、Gemini 1.5 Pro（用于长文本理解）以及OpenAI的模型。每一次Agent的“自我纠错”和“推理循环”，都是在燃烧Token。GIC如何解决成本问题？ 另一个问题是，不同Agent之间的打通问题，这需要一个强大的生态整合能力，把不同的Agent集合到cofounder这个调度系统上来。 这家公司面临的另一个挑战来自科技巨头，通用流程化Agent已经被证明是大厂的游戏，未来，诸如Google这样拥有更完整生态的科技巨头是否会直接挤占GIC的生存空间？ GIC的愿景足够宏大，产品也已跑出雏形，但离真正可规模化的“公司操作系统”仍有很长的路要走。 未来GIC的发展犹未可知，但它向市场抛出的核心问题引人深思：我们究竟是在购买一个好用的工具，还是在购买一种全新的公司组织形式？如果是后者，GIC挑战的不仅仅是代码和算法，而是人类沿袭了数百年的管理学。 本文来自虎嗅，原文链接：https://www.huxiu.com/article/4828352.html?f=wyxwapp

编辑：兰道夫·菲尔兹