但我越研究越觉得，可能刚好不是这样。
OECD 2026年的研究认为，GenAI确实可以降低minimum efficient scale，让小团队用更少员工和固定成本进入过去门槛更高的市场。另一篇基于中国企业注册数据的研究也发现，ChatGPT之后的新增企业进入主要由small firms推动。
但往AI stack上游看，方向几乎反过来。
Cloud、GPU、data center这些环节资本极重，还有明显的规模经济。OECD同时警告，compute、data、cloud和hardware存在很强的集中风险。
这两件事其实可以同时成立。
一个3人startup之所以能这么小，是因为它不用自己建服务器、训练frontier model、造支付系统、养几十种基础能力。它直接调用别人已经做到巨大规模的基础设施。
所以很多“小公司”，本质上是在租用大公司的scale。
这也让我对“AI会让商业世界去中心化”越来越谨慎。应用层可能出现更多小团队，底层基础设施却可能更加集中。甚至foundation model这一层目前也很复杂：OECD统计的language-model developer从2024年初9家增加到2026年4月47家，质量调整后的模型价格同期大幅下降，说明竞争仍然很激烈。
所以我暂时不敢说未来一定是“两头大、中间消失”。
更值得问的是：一家公司的规模，到底创造了什么无法从外部租到的能力？
AI没有简单把公司变小。
它可能是在把“规模”从公司内部拆出来，重新分配到整个产业链上。
