两个人加Agent怎么干翻2400人的？
想知道两个人是怎么干翻2400人的公司的吗？
Hims & Hers，卖减肥药和壮阳药的上市公司，年营收24亿美元，员工2400多人。
Matthew Gallagher，一个人加他弟弟，同赛道做出了18亿美元。
成本仅2万刀，只花了两个月。
他到底是怎么做到的?
我一步一步拆给你看。
第一步，想清楚哪些事自己绝对不碰
他做的第一件事不是写代码，不是搭网站，而是想清楚一件事。哪些环节我自己干不了？
答案很清楚。
医生问诊、处方开具、药房配送、合规管理。这些事传统公司要养几百人，每一步都有牌照要求、有监管门槛。
他一个人干不了，也不想干。
所以他找到了CareValidate和OpenLoop Health。
CareValidate做的是「远程医疗即插即用套装」，你只要负责找客户，医生网络、在线问诊、开处方、药房对接它全包了。OpenLoop更猛，连药房配送、合规、支付处理都替你搞定了。
甚至Stripe支付通道和LegitScript认证都已经弄好了，这两个东西自己搞要花6到12个月。
他没有建任何医疗基础设施，只是接入了一个现有的服务。
能学到的：创业最难的部分不一定是自己做出来的。
找到谁已经做好了、能不能直接用，才是真正的效率。
你自己建供应链可能要一年，接入别人的可能只要一天。
第二步，剩下的活全部交给AI
重活扔出去之后，剩下什么？建网站、写代码、做广告素材、管客服、分析数据。
这些全用AI干了。
写代码，ChatGPT、Claude、Grok三个大模型并行写。
不是写demo，是写生产代码。
整个网站、结账流程、后台系统都是AI写的。
三个模型并行有什么好处？
这个写不好的地方换另一个试，相当于同时有三个工程师在干活，不用发工资，不用开站会。
做广告素材，Midjourney出图，Runway出视频，HeyGen做AI人物视频，Suno生成背景音乐。
一个完整的广告制作团队，从创意到成片全链路AI化。
高峰期Facebook上同时跑5000多条广告。
一个设计师一天能出几张图？AI一天能出多少？效率差了几个数量级。
客服，ElevenLabs搞定。
他还干了一件我觉得特别聪明的事，克隆了自己的声音来处理个人琐事，打电话预约什么的，省出来的时间全用来做公司的事。
把语音克隆用在「给自己当助理」这个场景上，思路很清奇但很实用。
法务初期用LegalZoom，后期换律所。
财务初期用AI会计工具，后期换会计事务所。连这两个最保守的领域，他都用AI先把初期的活干了。
能学到的：你把这些列出来看一眼就明白了：
工程师用大模型替代，设计师用Midjourney加Runway替代，客服用ElevenLabs替代，分析师用AI Agent替代。
一个人加12个AI工具，干了2400个人的活。
这个工具箱可以直接搬。
第三步，用AI Agent把所有东西串起来
光有工具还不够。你得让这些工具之间能对话，数据能自动流转。
他自己写了十几个AI Agent做这件事。
客户在网站上提交问诊表，Agent自动把数据传给CareValidate的医生网络。
医生开完处方，Agent自动协调药房配送。客户有问题，AI聊天机器人先接，复杂的再转人工。
同时Agent还在后台持续分析业务数据，实时监控订单流。
整个流程跑起来之后，基本不需要人干预。
有一次他自己出去徒步旅行了几天，网站更新出了bug宕机了，他完全不知道。
是媒体代理公司发现一小时内没有订单才通知他的。
听起来是个事故。
但你换个角度想，一个公司的业务能在创始人不在的情况下自动运转好几天，这件事本身就很值得研究。
能学到的：工具是点，Agent是线。光有AI工具还不够，你得让它们之间自动串起来。
谁传数据给谁，出了问题谁来处理，这些流程不用人盯，Agent自己跑。
第四步，2万块启动，然后越滚越大
纽约时报原文写得很清楚：2万美元的成本，仅仅只有AI工具的订阅费，加上第一个月的Facebook广告费。
这就是一个验证MVP的成本。
但随着收入暴涨，成本结构变了。
最大开支变成了付给CareValidate和OpenLoop的平台费。
第二大是广告投放。
第三才是AI工具订阅。
这里有个很有意思的点。
传统公司规模化的时候，人力成本是线性增长的，业务翻倍人也要翻倍。
但AI驱动的公司不一样，工具订阅费是固定的，你营收1万和营收1亿，ChatGPT的月费是一样的。
真正的可变成本只有两个，后端平台费和广告费。
AI工具的边际成本几乎为零。
这个成本结构才是最颠覆的地方。
获客也是一套组合拳。
AI批量生成广告素材往Facebook上砸，启动联盟营销让第三方按佣金制推，再雇媒体代理公司专业买量。
三步叠加，第一个月300个客户，第二个月1000个，到2025年底累计25万用户。
但有些东西不能省
说完了可以学的部分，该说不该踩的坑了。
Medvi后来翻车了。800个AI生成的假医生账号在社交媒体上假装患者自问自答，减肥前后对比图是盗用真人身体然后AI换脸，主推的口服替尔泊肽根本没经过FDA批准。
FDA发了警告信，合作平台数据泄露了160万份患者记录。
他的翻车不是因为AI工作流有问题。
搭系统、写代码、生成素材、自动化运营，这些确实跑通了。
他翻车是因为在「信任」这个环节上，选择用AI造假而不是提效。
800个假医生不是AI自动生成的幻觉，是他主动决定的结果。
合规、数据安全、内容审核。这些「不产生收入」的环节，恰恰是活命的底线。
两个人做到18亿美元很酷，但两个人守不住160万份患者数据也很恐怖。
AI把创业的启动成本从几百万压到了两万块。
但创业的底线成本从来没变过。
所以，现在你可以做什么
说了这么多，落到你自己身上，能立刻动手的事是什么？
拿出纸笔，把你现在工作里每天做的事列一遍。然后逐条问三个问题。
这件事必须我自己做吗？有没有现成的平台或者服务可以替我做？
这件事可以用AI工具完成吗？写代码、做图、写文案、回邮件、整理数据，这些事AI都能干个七七八八。
这件事如果不做，会有什么后果？如果后果是「客户跑了」「合规出问题了」「数据泄露了」，那这件事就是你的底线，不能省。
列完之后大概有三种结果。一部分可以外包给别人或者别的平台。一部分可以交给AI工具。还有一小部分，必须你自己盯着。
马修做对了前两步，把能外包的外包了，能AI化的AI化了。但他把第三步也省掉了，该自己盯着的东西没人盯。
所以现在就可以开始。
先别想什么18亿美元，先把你手头重复性最高、最耗时的事情，找一两个AI工具试一试。不用完美，先跑起来再说。
工具就在那，方法也摆在桌面上了。
区别只在于，你用它来提效，还是用它来走捷径。
先干起来。
