4位顶级玩家教你AI时代怎么赚钱 | AI可以这么用

前一段时间，生财举办了【航海家年度 AI 大会】，2 天时间，1600人，12 场大会白天主分享， 30 场夜话，朋友圈铺天盖地好评~

这篇文章帮你总结，4位顶级玩家在AI时代怎么赚钱的

王煜全：下一轮最大的机会，在「服务平权」

听完王老师的开场，最大的感受是：我们对 AI 的理解，绝大多数都还是太窄了。他反复强调的一个判断，我认为是今年最值钱的方向之一：下一轮真正大的机会，都长在服务平权里。

什么是服务平权？说白了，就是把过去只有少数人买得起的高端专家服务，用 AI 产品化、规模化，变成普通人都能用得起的普惠产品。

AlphaGo 赢了人类，最值得关注的不是 AI 打败棋手，是它证明了：顶级教练的能力，是可以被无限复制的。原来好围棋教练是稀缺资源，越顶级越贵，只有少数人能享受，AI 出来之后，这个门槛直接被打破了。

这套逻辑放到所有行业都成立：教育里的顶级名师、医疗里的专家诊断、理财里的私人顾问，本质都是稀缺的高端服务。你只要想清楚：你所在的行业，哪块原来只有少数人能享受到的高质量服务，现在第一次能用 AI 批量做出来，你就找到大方向了。

王老师给了四个找方向的问题，一筛就能把 90%假机会筛掉，你不妨对着问问自己：

这个行业里，用户最愿意花钱的服务是什么？

这里面最依赖专家经验和判断的部分是什么？

这里面哪一段最容易先被标准化？

这件事做出来以后，是一次性交付，还是持续服务？

很多人挤破头去做那些看起来热闹的小功能，其实真正的大机会，就在这里。

老华：技术浪潮里，别丢了生意本质

别的嘉宾都在聊 Agent、模型、工作流，老华上来就说：很多词拼起来我没太懂。台下笑成一片，但我知道请他来的意义就是这个：每次技术浪潮来，所有人都盯着新技术，最容易丢的就是对生意本质的判断。

作为做成过好几个项目的连续创业者，他把判断一个好生意的核心，拆成了四个问题，每个都戳中现在 AI 创业的通病：

1. 需求够不够硬？

米课起步只有 3 万块，能活到今天还持续赚钱，核心就是切中了一个真刚需：外贸人要做网站要获客，自己不懂技术。这个需求的特点太清晰了：具体、高频、没法凑合、用户愿意长期付钱。

但也要分清楚：需求准，和市场够不够大，是两回事。米课现金流很好，但盘子就是这么大，这个要心里有数。

2. 差异到底落在哪里？

老华老师做马厂火锅，看起来差异化很简单：只做全红锅、只用鲜肉、不打折不做团购。很多人觉得这有什么难，学就完了。

但真正难的是差异化背后那一整套支撑：供应链能不能稳定供鲜肉？运营能不能扛住不打折？团队能不能稳定复制？用户愿不愿意持续为这个差异买单？

现在很多 AI 创业不就是这样？天天抄别人的产品、抄工作流、抄页面，最后赚不到钱，问题就出在：只抄到了表层，没抄到背后整套支撑系统。

3. 供给侧稀不稀缺？

老华老师的 1 亿实盘视频能爆，根本不是因为剪辑好、表达好，是因为这个内容本身就是供给侧稀缺：那个时间点，没人公开讲这个量级的真实实盘。

现在很多人做内容、做产品，天天卷标题、卷包装、卷发布技巧，这些当然有用，但如果你的东西本身就是稀缺的，天然就更容易起来。反过来，市场上一堆一模一样的东西，你再怎么包装也拉不开差距。

4. 组织和现金流接不接得住？

这是老华老师给所有人最重要的提醒：很多项目需求有、差异有、也稀缺，最后死在接不住。

比如：赚的钱都被投放、人力、算力吃光了；增长起来了，交付管理扛不住；团队不会迭代，只能赚一波快钱，拿不到长期结果。

所以你一定要提前想清楚两件事：

这件事赚的到底是不是高质量的现金流？

真的做起来了，你的组织接不接得住？

我见过太多项目，增长看起来很漂亮，其实死在“接不住增长”。增长不难，接住增长才难。

刘小排：你用 AI 赚不到钱，因为你只让它打零工

去年大会小排老师问：用过 AI 编程的举手，现场只有 10%；今年再问，已经到了 70%-80%。

然后他又问了一个问题：你离开电脑，AI 还会帮你持续产出结果吗？现场几乎没人举手。

戳中了绝大多数人用 AI 的现状：你每天让 AI 写文案、改代码、找资料，都是你问一句它动一下，你一停它就停。用了大半年，只省了一点时间，没真正帮你放大收入，为什么？

核心就是：你一直让 AI 做一次性任务，没给 AI 安排一个持续性的岗位。

让 AI 写一篇文章，这是任务，做完就没了；让 AI 每天固定抓选题、筛优先级、出提纲、写初稿，这是岗位，它会持续给你产出结果。一个是提效，一个是放大，完全不是一回事。

那怎么给 AI 写岗位说明书？很简单，你怎么教新来的实习生，就怎么教 AI，一共六个要素，写清楚就行：

目标：这个岗位最后要交什么结果

输入：每天吃什么数据、素材、信息

流程：按什么顺序做

标准：什么算合格，什么算不合格

升级：哪些情况 AI 自己处理，哪些要转人工

输出：结果交去哪，用什么格式

给你举个能直接抄的例子，「公众号选题岗」：

目标：每天产出 3 个可写选题，1 份带标题的提纲

输入：行业新闻、读者评论区、竞品公众号、销售聊天记录

流程：抓取信息 -> 去重归类 -> 打标签 -> 评估优先级 -> 输出选题提纲

标准：和业务相关；有明确用户痛点；能找到案例数据支撑

升级：涉及敏感内容、不确定数据转人工

输出：飞书表格 3 条选题 + Markdown 提纲 1 份

写到这个程度，AI 才像个真正能干活的员工。

很多人上来就要做全自动化，顺序错了。第一批最适合交给 AI 的岗位，一定要满足四个条件：高频、重复、低风险、结果好验收。

不用上来就搞大系统，先挑一个小岗位，跑通一个闭环，你对 AI 的理解直接上一个台阶。

Zero：零基础做到月入万刀，爆款是练出来的，不是碰出来的

Zero 老师这场现场反响炸了，很少有人想到，这个靠 AI 视频做到 40 亿+播放、月入万刀的玩家，2017 年还是电脑零基础，做过餐馆服务员、工地种树，连 Excel 都不会。

他把 AI 爆款短视频拆解成了可练可复制的「631 法则」：一个视频能不能爆，6 成看剧本，3 成看画面张力，1 成看制作质量。没有玄学，全是基本功。

1. 先判断：这个剧本值不值得做

很多内容做不出来，和制作好不好、用什么模型没关系，从一开始结构就错了。好剧本不是你觉得好，是市场觉得好。

新手最简单的方法：找同赛道已经跑出来的爆款，看发布 1-3 天的数据反馈，对标它的结构写，别自己瞎创新。一个好剧本，哪怕制作烂一点，播放下限也有保证；没好剧本，制作再精良也留不住人。

2. 做对张力，第一眼抓住人

Zero 老师说张力不用讲什么审美，就抓这几类最抓注意力的元素：

冲突、反差、暴力、异常、欲望、情绪翻转

做内容的时候，至少勾选 2 个再动手。比如同时有「反差+情绪翻转」，就比只有干信息的内容留得住人多了。

3. 塞对密度，不让用户滑走

很多人对密度有误解，以为就是塞信息，不对。真正的密度，是在单位时间里，持续给用户新的刺激。

他给了三个简单的检查标准，做视频的时候直接用：

每 1-2 秒，有没有一个新的信息点？

每个镜头，有没有新的动作或表情变化？

字幕、语气、画面，是不是同步给刺激？

满足这三点，完播率直接往上走。

4. 新手练爆款，就用「仿拆量」

Zero 老师自己就是这么练出来的，这套方法非常笨，但非常有效：

仿：不是抄标题抄题材，是一比一复现，视角、机位、动作、节奏全对齐，新手先练控制能力，先能把验证过的结构稳定做出来，再谈创新。

拆：拉 100 条同类爆款，逐条对比，做拆解表，记下来：标题钩子、第一个冲突第几秒、用了哪几个张力元素、中段给了什么回报、结尾怎么收、哪一点最影响完播，找出来反复出现的核心爆点。

量：就是堆量，拆够 100 组，仿够一定量，形成肌肉记忆。

Zero 老师说：爆款当然有运气，但爆款首先不是玄学，是一套能被拆解、被训练、被复制的能力。普通人零基础，只要方法对，照样能做出来大结果。

写在最后：

不管你是做副业还是创业，本质就是两件事：借 AI 的杠杆，守生意的本质。

别乱追热点，别总想一口吃个胖子，先把你手里的事，用今天这几个逻辑捋一遍，找一个最小的切口，先跑通一个小闭环，比什么都强。

一年能抓住一个真正的机会，就足够了。

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