政策明确支持「OPC（一人公司）」新模式。OPC概念源自OpenAI CEO山姆·奥特曼2024年提出的「一人独角兽」——一个人+一万块GPU打造数十亿美元公司。其核心不是法律上的单人股东，而是「1个决策大脑+N个AI智能体」的新型组织形态：数字原生、效率突增、场景驱动。截至2026年5月，全国已有超20个城市出台OPC专项扶持政策，苏州更提出到2028年新增OPC企业1000家。

北京这份政策并非孤例。2025年8月至2026年5月，国务院及三部门已密集出台5项国家级智能体政策，从11号文定下「2027年普及率超70%」的量化目标，到数据局将MCP接口标准化，再到三部委联合发文划定安全底线与19个典型场景，构建起「战略引领—数据底座—场景落地—规范治理」的全链条框架。北京措施是中央框架下的首个城市级落地细则。

政策鼓励Token经济，但市场已出现Token分销商——从上游模型方批量采购Token额度，转售给下游开发者赚取差价。北京雷腾律师事务所指出，Token业务按核心本质属于「以互联网为载体的信息内容经营活动」，面临双重监管：工信部管电信业务许可（转售、计量、互联互通），网信办管算法备案与内容安全。Token分销商踩的红线可能包括「无证经营增值电信业务」和「跨境数据流动违规」，风险比想象中大。

华为副总裁曹冲在WAIC2026上指出，金融生产级智能体面临三大挑战：专业知识的有效注入（银行专家经验如何与模型融合）、全链路安全合规、以及混合架构的可靠性——开源模型+私有化部署如何在成本与稳定间平衡。这不仅是金融业的痛点，也是政策从「鼓励部署」到「真正可用」必须跨越的鸿沟。「以模治模」的安全路径（搭建靶场、安全大模型）是当前最务实的解法。

真正值得追问的不是「OPC能不能成」，而是「OPC落地需要什么前置条件」。一个人+AI智能体，表面看降低了创业门槛，但核心壁垒在于：个体是否具备行业深度认知（能定义问题）、AI工具链搭建能力（能编排智能体工作流）、以及交付闭环的信任积累。OPC适合的是「小切口、深耕耘」的碎片化需求——如工厂柔性排产、特定材料AI辅助设计——而非通用市场。全国20+城市冲OPC目标，真正需要的是配套的AI技能培训体系与场景供需对接平台。