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今天这个案例的戏剧性,是我写这个号以来最强的。
主角叫 Nick,1996 年生,保加利亚裔加拿大人。家里是东欧移民,小时候经济条件不好。大学念的是行为神经科学——听起来很学术,本来可以走心理学家、外科医生这些路子。但他中途辍学了,去做生意。
辍学之后干的第一份正经活是什么?挨家挨户敲门推销。不是打电话,不是发邮件,是真的走到商户门口,敲门,推销 200 美元一单的营销服务包。每天敲 50 到 100 家。
现在呢?他的 AI 自动化社区每月收入大约 33 万美元(作者自述 / 平台页面口径),YouTube 频道 40 多万订阅,所有业务加在一起年收入超过 400 万美元。从来没融过资。
从敲门推销到月入 33 万美元,中间他经历了夜店策划、在线课程、婚礼摄影、疫情归零、自学编程、AI 内容代写、自动化咨询——整整七八次转型,每一次都是被逼的。
但这篇我想拆的不只是他的故事。真正值得看的是他在 AI 自动化这条路上摸出来的一个模型——"产品化模板"。他靠这个模型,一个人做到了月入 7 万多美元,然后再把这个模型教给别人,做到了月入 33 万美元。
这个模型在国内有没有对应的玩法?有的。后面会讲。
八次创业,四次归零
先快速过一遍他的创业时间线。不是为了渲染"大佬多牛",而是因为这条时间线本身就是一堂课——每一次转型的逻辑都不一样。
第一个生意:大学夜店策划。大约 20 岁的时候,他在大学里组织夜店活动。干了一年半,赚了大概 3 万美元。听着还行,但算下来时薪很低,而且完全没有杠杆——每场活动都要从头操办。
第二个生意:在线课程。他跟一个合伙人一起在 Udemy 和 Skillshare 上做课程,前后做了大约 20 门课。投了 2000 美元,赚回来 8 万美元。这是他第一次体会到"做一次、卖多次"的杠杆感。
第三个生意:挨家挨户推销。这是他最"地推"的阶段。做的是 B2B 营销服务,每单 200 美元。每天敲 50 到 100 家商户的门。最好的一个月做到了 2 万美元,全年大概 15 万美元。后来合伙人散了。
我之所以要特意提这段,是因为后面他做 AI 自动化卖得动,跟这段经历直接相关。他不是一个"技术宅学会了 AI 然后开始赚钱"的人,他是一个"推销员学会了 AI 然后卖得更狠"的人。这两种人做出来的东西完全不同。
第四个生意:摄影摄像。婚礼、企业宣传、房地产——什么都拍。做到了月入 1 万美元。然后 2020 年疫情来了,所有拍摄项目一夜之间取消。收入直接归零。
到这里为止,他 24 岁,创过四次业,经历过两次归零(夜店和摄影),手里没有任何一个还在跑的生意。
疫情归零之后,自学编程
摄影生意归零之后,他做了一个在当时看起来很冒险的决定:自学计算机科学。
他没有回大学。他找了两套开源课程——Teach Yourself CS 和 OSSU(Open Source Society University),花了大概 5 个月时间,从零开始学编程。然后去 Upwork 上接活。
这 5 个月很苦。他自己说过,那段时间基本就是每天 10 个小时对着屏幕硬啃。但正是这 5 个月,把他从一个"推销员"变成了一个"会写代码的推销员"。后面所有的故事都建立在这个基础上。
学会编程之后他做的第一个产品叫 1SecondPainting——用 StyleGAN(一种图像生成模型)微调出来的抽象画生成器。这个东西上了 Hacker News 的第一名,巅峰的时候月收入 2200 美元。后来他把它卖给了一个美国投资人。
2200 美元一个月,听着不多。但这是他第一次靠"写代码做产品"赚到钱。意义不在于金额,在于验证了一条路。
AI 内容代写:从赚到 10 万美元到被 ChatGPT 干掉
1SecondPainting 之后,他做了另一个生意:1SecondCopy。
这是一个用 GPT-3 做内容代写的机构。一开始在 Upwork 上接单,每个词收 0.02 美元——很便宜。但因为 AI 生成速度极快,实际上利润率非常高。他慢慢把价格涨到了每个词 0.10 美元,建了团队,巅峰时期月收入大约 10 万美元(作者自述口径)。
然后 2022 年底,ChatGPT 公开发布了。
所有人突然发现"原来 AI 能写文章",他的客户纷纷自己去用 ChatGPT。利润率暴跌。一个靠信息差赚钱的生意,在信息差消失的那一刻就死了。
"信息差被抹平的速度,比你建护城河的速度快。"
这段经历对他后面的选择影响很大。他不再做任何"靠用户不知道 AI 能干这个"来赚钱的生意。他转向了一个用户知道 AI 能干、但自己搞不定的领域——AI 自动化。
关键转型:从定制项目到产品化模板
他成立了一家叫 LeftClick 的 AI 自动化咨询公司。一开始做的是传统模式:客户说一个需求,他做一套定制化的自动化方案,收费几千到几万美元不等。做到了月入大约 2.5 万美元。
但他很快发现这个模式的天花板——定制项目很难做大。每个客户的需求都不一样,每个项目都要从头搭,交付周期长,利润被时间吃掉了。跟他之前做摄影、做夜店策划一样,又是一个"卖时间"的生意。
然后他做了一个关键转变。
他发现虽然每个客户嘴上说的需求不同,但底层要解决的问题其实就那么几类:自动化邮件跟进、自动化客户数据录入、自动化内容生成分发、自动化报价和提案。他开始把这些反复出现的需求做成标准化的自动化模板——在 Make.com(一个可视化自动化平台,类似国内的 n8n 或者飞书自动化)上预先搭好流程,客户买了之后,只需要花 30 分钟做一些简单配置就能跑起来。
每个模板卖 1000 美元以上。交付时间:30 分钟。
你算一下这个账。定制项目,一个项目可能要做两周,收 5000 美元。模板化之后,同样的方案卖 1000 美元一个,但 30 分钟就交付完了,一天可以卖好几个。
不是赚更多,是赚的方式变了。从"卖时间"变成了"卖方案"。
靠这个模式,他一个人把 LeftClick 做到了月入大约 7.2 万美元(作者自述口径)。没有团队,就他一个人。
"不要卖定制项目。把你做过的项目变成模板,卖模板。"
再上一层:不卖自动化,教别人卖自动化
做到月入 7 万多美元的时候,他又做了一次跃迁。
他发现来找他买模板的人里面,有很多人其实也想做 AI 自动化的生意——他们看到了需求,但不知道怎么搭、怎么卖、怎么定价、怎么获客。
于是他在 Skool(一个海外的付费社区平台,类似国内的知识星球)上开了一个叫 Maker School 的社区。教人怎么用 Make.com 搭自动化模板,怎么定价,怎么找客户,怎么交付。
会费每月 184 美元。
截至目前,这个社区有 2200 多个付费成员,累计培训超过 10000 人。每月收入大约 33 万美元(平台页面口径)。他的 YouTube 频道是主要获客渠道,两年不到从零做到了 40 多万订阅。
这是一个经典的"meta 层跃迁"——先做一件事,做出结果;然后不做这件事了,教别人做这件事。教人赚钱,比自己赚钱更赚钱。
我的看法:注意他的层级。他不是一上来就做"教别人"的生意。他是先自己做到了月入 7 万美元,有了可验证的结果,然后才开始教。这个顺序不能反。先教后做的人,通常被叫"割韭菜"。先做后教的人,才有资格叫"培训"。这中间的区别在于——你教的东西,你自己有没有用它赚到过钱。
撇开他的个人光环和时间窗口,他这条路径里有一个底层结构是可以迁移的——"做定制项目 → 提炼可复用模板 → 卖模板 → 教别人卖模板"。
国内对应的工具生态已经有了。Make.com 在国内最接近的替代品是 n8n(开源,可以自己部署),如果你在企业场景里做,飞书自动化和钉钉连接器也能实现不少流程。AI 部分可以接国产大模型的 API。
社区平台方面,Skool 在国内的对应物是知识星球。如果要做视频获客,B 站和小红书视频号是主战场。
但核心问题不在工具,在于你有没有能力完成"定制 → 模板化"这个转化。这需要你先去给真实客户做过真实的自动化项目,踩过真实的坑,才能提炼出真正有用的模板。
如果你是技术出身,卡点在找客户。他早年敲门推销的经历就是他的壁垒。在国内,同等的获客方式可能是在闲鱼或者小红书上发"帮你搭 AI 自动化工作流"的服务帖,先用低价接几单,积累案例和口碑。
如果你是销售出身,卡点在技术能力。他自学 5 个月编程的经历说明一件事:你不需要成为程序员,但你至少要能用 n8n 这类低代码工具把流程搭出来。现在用 AI 辅助学习搭建自动化,门槛比他当年低得多。
这个案例真正值得拿走的东西
Nick 的故事里最有价值的不是"月入 33 万美元"这个数字。数字是别人的,抄不走。
值得拿走的是两个认知:
第一,"卖时间"和"卖方案"是两种完全不同的生意。他做过的每一个"卖时间"的生意(夜店策划、摄影、定制自动化项目)都撞上了天花板。只有当他把服务"产品化"——变成可以 30 分钟交付的标准模板——杠杆才出现了。如果你现在在做任何一种按时间收费的服务,问自己一个问题:这里面有没有哪些部分是可以标准化的?能不能把它变成一个模板卖给下一个客户?
第二,每一次"归零"都不是白费的。夜店策划教他做活动运营,在线课程教他做数字产品,敲门推销教他做销售,摄影教他做服务交付,自学编程给他技术能力,GPT-3 代写给他 AI 经验。这些全部叠加在一起,才有了后面"产品化 AI 自动化模板"的能力。没有任何一段可以删掉。
他自己说过一句话:
"我不是突然成功的。我是在连续失败了足够多次之后,终于把之前所有的经验叠到了一起。"
他从一个在加拿大街头敲门推销 200 美元营销包的辍学生,到现在每月 33 万美元。中间不是一条直线,而是一条来回折叠、反复归零、每次归零都多带一项技能的折线。
这条路不短,也不轻松。但它说明了一件事——如果你每次失败都在积累而不是在重复,那每一次归零都是下一次起点的抬高。
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