一文看懂AI 时代赚钱全链路,普通人最适的AI赚钱方式!

他过去这一年没闲着。学 AI 做视频，学漫剧，一键写文章写小说的工具试了一堆。AI 赚钱训练营也报了三四个。

他跟我说，唯独钱包没什么起色，整天还累的要死。

其实，想抓AI风口的， 用得溜不溜不是关键。一开始的想法就错了。

我们想一下历史上每次技术革命。电力时代每个家庭都用电，但赚到钱的是做电插头协议、做电网的人。互联网时代每个人都上网，但赚到钱的是做 TCP/IP、做平台、做应用的人。

AI 时代也一样。赚到钱的那批人，大多数不是 AI 用得最溜的。

我自己原来也以为，AI 时代靠 AI 赚钱就是把最新技术全部学全，用最好的模型，学更多的技巧。

后来才发现，完全不是这么回事。

今天我把这条 AI 时代可以赚钱的链路说给你看：10 个位置，你自己对号入座。

一、AI 时代真正赚的钱，是「搭桥」的钱

在这之前，我得先讲清楚一件事：AI 到底是什么。

最简单的理解，

你可以AI理解成，就是一个聪明的大脑。

它能写代码、能画画、能改 PPT、能给你做分析、能陪你聊天、能整理文档。你给它一段任务，它能出一份还像样的结果。

但这个聪明的大脑有自己的「语言」。

你打开 ChatGPT，看上去你在跟它「用中文聊天」。但其实它内部根本不懂中文，也不懂英文。它读懂你的方式，是把你输入的每句话拆成一个一个的 token(最小的文字片段)，然后根据训练时见过的几万亿个文字组合，去猜下一个 token 应该是什么。

token，才是 AI 真正的官方语言。

所以这个聪明的大脑，能读的、能消化的，是结构化文字：字、token、Markdown、表格、字段。

但人脑子里的东西不是这个东西。

我们脑子里的是，图像、声音、说不清楚的感觉、半成型的判断、想说但没说的话、做了一半的 PPT、录了三分钟的语音，也有可能是没有验证过的商业模式。

两边不兼容。

所以你想用 AI 解决问题，得先把你脑子里的乱翻译成 AI 那边能拆成 token 的字。

人脑想的是图，AI 读的是字。中间这道翻译，就是 AI 时代所有钱的来路。

谁能让人和 AI 这边的连接路径变短一点、损耗少一点，谁就在 AI 赚钱链路上有不可替代的位置。

我觉得吧，AI 时代的本质，是接口对齐的时代。每条链路的钱，都集中在那道「接口翻译」附近。

接口本身不发电、不传内容、不产出 PPT。但接口附近的所有钱，都来自降低两侧不兼容的损耗。

那这条链路到底长什么样？下一节一段一段拆开看。

二、这条链路到底长什么样？

好。我们一段一段看。

这条链路有 4 段：

人脑（图/PPT/录音/想法） → 翻译进去 → AI 跑 → 翻译出来 → 人脑（拿到产出）

链路上一共 10 个位置。每一段都有人在赚钱。

但每个位置的赚钱天花板差很多。也有些位置听起来像在赚钱。

下一节我们看：为什么有些位置赚得多，有些位置就算累死也赚不到？

三、价值流向：离人最近的，赚得最多

我刚才说，每个位置的赚钱天花板差很多。差到什么程度？

你看完链路图，可能以为离 AI 最近的位置肯定最赚钱，毕竟 AI 在那儿。

其实不是。

先说真正吃肉的：NVIDIA。

NVIDIA 2025 年 Q3，单是数据中心这一项营收 $512 亿美元，占总营收 90%，毛利率 70% 以上。它一家吃掉了全球 AI 加速器 80% 的出货。

AI 本身怎么跑，绝对值最赚钱。

但这个钱，普通人拿不到。芯片设计、芯片制造、超大规模数据中心，资本壁垒、技术壁垒、地缘壁垒堆在一起，一个 NVIDIA 的护城河比 100 个普通人的命都长。普通人最多间接参与：买股票。

那离 AI 第二近的位置呢？

教别人怎么用 AI、用 AI 接私活、用 AI 批量做内容，这些位置都离 AI 很近。

但它们赚得最辛苦。

代写代做 PPT单价最低，被 AI 自己吃掉最快。客户开始想我自己用 ChatGPT 不就行了？

卖提示词课,信息一卖即贬值。今天的「独家提示词」，明天就有人免费分享。

AI 内容农场:平台规则一改就归零。前两年靠 AI 漫画号月入十万的人，现在大部分账号都被限流了。

奇怪了。离 AI 最近的位置反而卷得最厉害。

真正赢家通吃的，在桥的另一头：「用户根本不知道里面是 AI」

Cursor 是一个 AI 编程工具。它做对了什么？

它让你像往常那样写代码，AI 在后台默默补全、默默重构、默默修 bug。你打开 Cursor，感觉就像在写 VS Code，根本不觉得自己在用 AI。

结果呢？Cursor 2025 年估值 99 亿美元。2026 年单年收入做到约 60 亿美元。今年初 xAI 出价 $600 亿美元收购它，10 倍 PS。

Figma 是一个设计工具。它的 AI 功能不是单独一个「AI 模式」，是直接嵌进你画图的过程里。你拖一个组件，它顺手给你优化样式；你画一个流程图，它顺手帮你对齐。两个季度，AI 功能给它带来 9 万付费团队。

Figma 2025 年 7 月 IPO，市值 560 亿美元，年收入 8.21 亿美元，PS 68.6 倍。在 SaaS 领域是炸裂的估值。

飞书妙记是一个会议工具。你开会，它录音、转文字、整理纪要、提炼待办。你只感觉「我在开会」，完全不觉得「我在用 AI 转录」。

这些产品有个共同点。用户用它们的时候，做的都是自己原本就会做的动作。

开会、画图、写代码、聊天。AI 是隐形的、嵌在工作流里的、用户感受不到的。

真正赢家通吃的位置，是用户根本不知道里面是 AI。

让用户感觉不到 AI = 你站在了离人最近的位置。

那为什么会这样？为什么离 AI 越近反而赚得越少？

四、那算力源头到底是不是最赚钱的？

回到最开始那个问题。

NVIDIA 这种公司，是不是 AI 时代链路上最赚钱的？

我跟你说实话，绝对值上是。

但有两个分裂，你得知道。

第一个分裂：赚钱不等于普通人能进。

这个上一节讲过了。芯片设计、芯片制造、超大规模数据中心，资本壁垒、技术壁垒、地缘壁垒堆在一起，普通人最多间接参与：买股票。

但还有第二个分裂，更值得说。

第二个分裂：不是所有 AI 路线，都吃算力红利。

什么意思？

你可能默认 AI = 大模型 = 烧 GPU。但其实小模型路线和端侧路线正在绕开算力红利。

DeepSeek 国产之光。用更少的算力做出了大模型 90% 的性能。

清华大学智能产业研究院的院长张亚勤是这么说的：

「DeepSeek 标志着中国 AI 技术路线分化突破的出现。中国转向拥抱更轻的模型、更聪明的架构、更高的效率和更低的价格。」

这条路线赚的不是算力的钱。

苹果端侧 AI,你手机上的 Apple Intelligence，模型直接在你手机芯片上跑，不依赖云端 GPU。它赚的是什么钱？设备整合、隐私保护、响应速度,AI 是嵌进硬件里的，硬件本身才是产品。

端侧小模型，比如 Phi 系列、Mistral 小尺寸、各种蒸馏模型，越做越小越聪明，用消费级硬件就能跑。

边缘 AI / IoT AI，比如智能家居、车载芯片、机器人、监控系统里的 AI。这些场景根本不用云端大模型，赚的是设备 + 算法 + 场景嵌入的钱，跟 NVIDIA 那条路完全不一样。

所以

NVIDIA 的钱，普通人拿不到。NVIDIA 的钱，也不是 AI 时代唯一的钱。

你回头看上一节的 Cursor。它确实用了 NVIDIA 的算力，但 600 亿估值在自己手上。算力对它来说是成本项，不是收入项。NVIDIA 赚 NVIDIA 的，Cursor 赚 Cursor 的，两条路各赚各的。

整条链路上，算力是基础层最赚钱的位置，但不是 AI 链路全局最值钱的位置。

OK，到这儿我们已经把链路、价值流向、算力路线都讲清楚了。

那普通人到底站哪一格能赚钱？

下一节我们就把「该选哪一格、不该选哪一格」全部摆出来。

五、那普通人到底站哪一格能赚钱？

OK，硬货来了。

先把「普通人」定义清楚：没大笔启动资金（启动预算可能就几百到几千美金），没技术团队，但你有自己的专业能力或者行业经验。可能是独立运营，可能是小团队（2-3 人）。

这种人，在 10 个位置里，能站哪几个？

我直接给你三档：下策 / 中策 / 上策。

下策：7 个位置，能不碰就不碰

这 7 个位置都有个共同点：赚的是「AI 红利的余温」，不是 AI 时代的真钱。

中策：看运气，慎入

• • 自媒体涨粉：你能起号、能稳定输出、能跟上平台算法变化，可以做。但这本质是平台游戏，不是 AI 游戏，平台规则一改就动摇。关键判断：你愿不愿意把自己的命运交给一个随时改算法的平台？
• • AI 出书 + 周边（第 9 位置）：能做，但拼的是品牌和渠道，不是 AI 本身。关键判断：你有没有现成的内容资产和粉丝池？没有就别从这儿起步。

上策：4 个位置，普通人最该看的

这 4 个位置，每一个我都展开讲。

① 给某个具体行业搭 AI 工作流装置 ⭐ 最强位置

这是第 10 位置（让用户感觉不到 AI）的「小型版」。你不可能去做一个像 Cursor、Figma 这样规模的产品。但你可以选一个具体的行业，给这个行业的小老板做一个垂类工具。

关键词：懂的具体行业。

举几个例子：

• • 你有 15 年餐饮经验 → 给餐饮老板做「AI 进销存 + 排班 + 客户分析」工具
• • 你有 10 年财务经验 → 给中小企业做「AI 报销 + 自动归类 + 发票识别」工具
• • 你做过律所助理 → 给小律所做「AI 合同审查 + 案例检索」工具
• • 你做过口腔诊所 → 给同行做「AI 排班 + 患者复诊提醒 + 治疗方案模板」工具

为什么这个位置最强？

数据告诉你：2026 年美国独立经营者（solopreneur）已经达到 4180 万人，贡献 1.3 万亿美元 GDP。这群人的工具栈年成本只要 $3-12k，比传统团队成本降了 95-98%。77% 的独立经营者第一年就盈利——这个数据来自 Upwork 的 Freelance Forward 报告。

我给你看个真实例子：

HuskyApp：一个 No-code 平台，让「课程卖家、训练营主、教练、咨询师」快速把课程、PDF、会员内容变成一个带品牌感的 App。No-code、无需设计师、几分钟创建。

它解决了什么问题？以前这群人内容散在 PDF、会员区链接、微信群、Telegram，体验很散、学员留存差、退款和复购都不好控制。HuskyApp 把这一切打包进一个 App 里，用户感受到的是「我在自己品牌的 App 里学习」，根本不觉得「我在用一个 No-code 工具」。

闷声发大财：靠精准服务「课程卖家」这个垂类，靠 know-how 立壁垒，不靠流量。

关键警告：选你不懂的行业 = 通用工具被原厂吃掉。你只有「懂这个行业的具体痛点」才能立壁垒。AI 是工具，行业 know-how 是壁垒。

② 专家 + AI 精修服务 ⭐ 已有专业能力的最佳过渡

如果你已经是设计师、写手、程序员、律师、会计师，你已经在某个领域有专业判断力。

你的位置不是「用 AI 接私活」（那是下策第 5 条），是「AI 出一稿，你做关键判断和精修」。

数据：自由职业者平均 $50-100/小时。AI 让 40 小时的工作压缩到 10 小时。你按「40 小时的活儿」收钱（可能 $1500-2000/项目），实际花 10 小时干完。差额就是你的利润。

卖的是什么？原创经验 + 战略判断 + 客户关系：这 3 件事 AI 替代不了。

③ AI 咨询 / 集成服务 ⭐ 高单价低频

帮中小企业评估「AI 在哪里能省时间」，然后帮他们搭起来。

模式：Fractional CXO（分时高管），每个客户每月付你 $10,000-15,000，你服务 4-5 个客户。算下来年收入可以到 $50-90 万美金。

门槛是什么？懂业务流程，不是懂 AI。AI 是工具，业务流程才是你能卖钱的东西。

④ AI 审核 / 合规 / 纠错 ⭐ 被低估的反脆弱位置

帮人识别 AI 输出错、做合规检测、AI 代码 review。

为什么这是反脆弱？

AI 越泛滥越值钱：监管会强制要求 AI 内容标注，AI 错误会越来越多需要人审。现在不起眼，但未来 5 年会爆发。

这 4 个位置都靠同一种能力立壁垒：你对某个行业、某种业务、某类判断的真懂。

不是靠你懂多少 AI 技巧。AI 只是底层工具，真正能让你跟别人拉开差距的，是你过去几年（甚至十几年）在某个具体场景里磨出来的「懂」。

六、从哪里开始

OK，到这儿你心里可能有个具体疑问。

「知道了，搭垂类工具。但怎么开始？我又不是技术天才，连 SKILL 都不会写。」

我跟你说大多数人卡在哪：

不在「会不会用 AI」。AI 越来越好用，傻瓜化越做越好。

不在「会不会写代码」。AI 帮你写。

真正卡的是这个：怎么让 AI 真的读懂你。

回到第一节我们讲的事。AI 是一个比较聪明的大脑，它的官方语言是 token。它能读结构化文字，读不懂你脑子里的乱。

你的行业 know-how、你过去几年磨出来的判断力、你客户的具体需求模式、你这个人的工作流，这些 AI 全部读不懂。

它默认你跟所有人一样。你问它一个行业问题，它给你一个所有人都能查到的标准答案。

它不知道「你这个餐饮老板有 15 年经验」，也不知道「你这个律所只接小企业合规案子」，更不知道「你的客户在什么情况下会愿意付钱」。

每次对话，AI 从零开始。AI 永远不认识你。

LifeOS 干的就是这件事：把「你这个人」持续翻译给 AI。

这是个人侧的翻译装置。它把你的：

• • 价值观、行为模式、思考偏好 → 翻译成结构化的个人画像文件
• • 战略、目标、当前项目 → 翻译成结构化的状态文件
• • 每天的决策、复盘、踩过的坑 → 翻译成结构化的航行日志
• • 你这个垂类的工作流、判断标准、客户原话 → 翻译成可复用的 SKILL 模板

装上 LifeOS 之后，AI 不再是一个对所有人都一样的聊天机器人。它读得懂「你这个人」，然后帮你做基于「你这个人」的判断。

你想搭上策①（给某个行业搭垂类工具），LifeOS 就是地基。

你把你的行业 know-how 灌进去，让 AI 真懂你这个行业。基于这个「真懂你」的 AI，你搭出来的工具才是别人替代不了的。

LifeOS 适合谁，我得说清楚。

适合的人：

• • 你已经在某个行业里摸爬滚打几年，想把 know-how 沉淀成可复用的系统
• • 你想做 4 个上策里的任何一个（搭垂类工具 / 专家+AI 精修 / AI 咨询 / AI 审核）
• • 你愿意花一点时间学怎么搭，不追求「零基础速成」，能接受「半年磨一把刀」
• • 你把 AI 当作升级自己的工具

不适合的人：

• • 追求「装上明天就赚钱」
• • 想要一键解决方案、不愿意学
• • 没有任何专业积累、想靠 AI 从 0 到 1 速成
• • 想用 AI 替代自己工作

七、最后一件事

AI 会升级、模型会迭代、链路会重画。

但有一件事不会变。

你站在哪个位置上，被这个位置磨出来的能力，会留在你身上。

站在「卖知识」的位置，磨出来的是「把信息卖出去的能力」。

站在「垂类工具」的位置，磨出来的是「懂行业、懂客户、懂搭工具」的能力。

站在「专家+AI 精修」的位置，磨出来的是「专业判断力」。

站在「AI 审核纠错」的位置，磨出来的是「识别错误的标准」。

这才是真正的反脆弱。AI 时代的风越大，根扎在「人的能力」那一侧的人，站得越稳。

我是谁：

我是梵睿，AI 架构师。1年时间，搭成「军师」系统LifeOS。解决成长路上的各种问题，帮你建立自己的「人生操作系统」。