35岁大厂程序员辞职后一个人做了款AI工具,现在每个月稳定进账3万块

上个月跟一个做独立开发的朋友聊天，他说了句话让我愣了半天：「现在做一个AI工具的成本，比请一个实习生还低，但赚的钱能顶三个人的工资。」

我当时觉得他在吹牛。直到我翻到了一位前大厂程序员的真实经历——他叫李明，35岁，去年从某大厂辞职，一个人闷头做了款AI工具App，现在每个月稳定进账「3万块」左右。

他不是天才，也不是什么赛道踩得特别准。他就是看到了一个被很多人忽略的缝隙。

💡 大模型火了之后，大公司都在疯狂接入AI能力。但中小团队根本玩不起——光模型调用的费用就够喝一壶，更别说招懂AI的工程师了。另一方面，普通用户对AI功能的期待又越来越高，一款App要是没有AI功能，用户连下载的兴趣都没有。

这就是他看到的那个缝隙：帮中小团队低成本接入AI功能。

他做的第一个产品是一个AI写作工具，专门给小型电商团队用的。比如自动生成商品描述、写社交平台种草文案、批量产出短视频脚本。这些东西大公司有自己的AI团队做，但一个三五人的小团队根本搞不定——找人写太慢，外包又太贵。

他的收费模式也很简单：按月订阅，基础版「99块一个月」，高级版「299块」。不用一次性掏几万块定制开发，也不用自己研究大模型接口。

第一个月只有十几个付费用户。但他没急着扩张，而是花了两周时间，一个一个跟用户聊，问他们到底哪里觉得不好用、哪个功能是鸡肋。

三个月后，付费用户涨到了「200多人」。月收入突破了3万。

💡 这里有个细节特别值得注意：他做的不只是工具，而是把「AI能力」打包成了「业务解决方案」。

什么意思呢？他不是做一个「通用AI写作工具」然后让用户自己摸索怎么用。他是直接针对电商场景——商品描述怎么写转化率高？社交平台文案哪些关键词流量大？短视频脚本前三秒怎么抓人？这些他全帮用户想好了，用户打开工具就能直接用。

这种做法有一个好处：用户粘性特别高。因为一旦你帮用户把业务流程跑通了，换工具的成本就很大——不是技术上的成本，而是他们已经习惯了你的那套工作流。

他算了笔账：目前「200多个付费用户」里，有将近一半已经连续订阅超过6个月了。续费率超过「70%」。这在SaaS产品里算是相当不错的数字了。

当然，这条路也不是一帆风顺的。他踩过最大的坑是「定价」。

一开始他把价格定得太低了——基础版「29块一个月」。结果用户倒是不少，但算上服务器成本和大模型API的调用费，每个月反而在亏钱。他后来才意识到：做AI工具，定价不能只看竞品，得先算清楚自己的成本底线——模型调用一次多少钱、服务器一个月多少钱、用户平均每月用多少次。把这些算明白了，再去定价格。

还有一个坑是「用户预期管理」。很多人觉得AI是万能的，以为输入一句话就能生成完美内容。但实际上AI生成的内容至少需要人工稍微改一改才能用。他现在的做法是：在产品里直接标注「AI辅助生成，建议人工审核后使用」，把预期提前管理好。

💡 回头看他的经历，有几个点挺值得琢磨的。

第一，他选的不是「做一个大而全的AI平台」，而是「在某个具体场景里做到极致」。电商内容生成这个场景，看似小，但需求是实打实的——全中国几百万电商卖家，每天都需要写商品描述和营销文案。

第二，他不是技术最强的那个，但他离用户最近。那两周跟用户聊天的经历，让他摸清了用户到底要什么，而不是闭门造车想当然。

第三，他控制住了成本。一个人开发、一个人运营、一个人做客服，在没有验证模式之前坚决不招人。这样即便前几个月收入不高，也不会被烧钱压垮。

这个案例给我最大的感触是：AI时代赚钱的机会确实很多，但真正能赚到钱的，往往不是那些追着热点跑的人，而是沉下心来在某个细分场景里持续耕耘的人。

*素材信息来源于网络收集，仅供分享交流，不代表任何投资或创业建议。如有侵权请联系删除。

追梦信息差吧·每天拆解项目信息差