今年以来，北京、上海、深圳、江苏等多地政府也争相布局OPC，陆续出台专项支持政策，打造一批专业化OPC服务社区，在办公工位、算力补贴、注册融资、资源对接等多方面形成了多套服务方案。

　　然而，记者在与OPC创业者、OPC社区负责人、经济学家以及法律学者的采访交流中发现，算力成本焦虑、数据安全、同质化竞争、社会信任度低、资源孤岛、制度空白等挑战被反复提及。

　　有创业者坦言，即使有AI做“生产力外挂”，企业经营并没有像“春风一吹，草就长起来”那样简单顺利，创业的“成功门槛”仍然很高。

　　首先，OPC面临的企业内部困境，包括AI技术的迭代能力、数据安全成本，以及创业者的商业嗅觉等方面。

　　当前，大模型、智能体等集中爆发，但AI技术整体处于上升阶段，并不成熟。大模型能力不均衡、智能体间横向协同不足等问题，制约了OPC生产力的提升。OPC创业者苏魁表示，智能体在执行业务宣传工作时并不专业。此外，AI生成视频时，在风格统一性、情感表达精准度上仍有欠缺。

　　比能力不足更令人担忧的是AI工具的使用风险。一位聚焦AI广告片策划的OPC创业者告诉记者，智能体会出具假调研报告，误导业务规划方向，甚至是恶意攻击本地设备导致商业数据泄漏。和以往人力员工犯错相比，AI员工“掉链子”的后果更不可控。此外，AI员工的“工资”也不容小觑，多位OPC创业者表示，安装、调用API（应用程序编程接口）的算力支出，以及租用服务器、存储云资源的固定成本，已占公司运营总成本一半以上。