AI 赚钱不靠躺平：信息差、种子用户，和短视频不敢讲的骨感真相

来源：大师的AI小灶（@dashiAIxz）与木子（@ai_muzi）的 X 长视频对谈《看大家做 AI 项目赚到钱，我气的整晚睡不着》；原文见 X。

说明 本文是系列《播客整理 · 小宇宙精选》的第 3 篇，共 3 篇。 本文是播客/对谈整理稿，事实与数字尽量沿用原讨论，未经独立核实。观点出自嘉宾，不代表本人立场。

在创造者大会上，AI 博主大师的AI小灶请来了木子，两个人坐下来聊了将近两个小时。半个月前就开始线上通气，到了现场又彻夜长谈。原本想按观众口味挑噱头，后来改了主意：从业者心里觉得有价值的东西，直接摊开讲。短视频装不下的那些「不性感」的部分，反而成了这期的主菜。

话题绕着三件事转：AI 怎么赚钱，怎么把 AI 用到自己真正想要的效果，普通人怎么面对被取代的焦虑。标题那句「看大家做 AI 项目赚到钱，我气的整晚睡不着」，情绪是真的；摊开聊完，气更多变成对信息差和执行力的尊重。骨感的结论可以提前说完：很多「AI 赚钱」故事靠的是信息差和行业位置，AI 只是提效；提示词和 skill 的尽头是人怎么更无损地表达意图；焦虑很大一部分来自短视频营造的假象，以及公司里提效变成的政治问题。

AI 赚钱是不是躺着就能成？

约八成学 AI 的人，动机偏功利。有人怕岗位被切一块；有人刚毕业，想借这艘船找一席之地。大师以前做设计、做 PPT，也不是因为热爱 PPT，是因为它能换一碗饭，乐趣是后来的事。先谈它能带来什么，这件事说得通。

短视频里更性感的版本是另一回事：今天用 AI 赚了多少，流程多简单，最好还能躺着自动进账。这类内容真有，但不是多数人赚钱的主路径。两人自己也做过自动化尝试，事先就要讲清楚：自动化照样要投人力、做策略、想需求、跑通全流程。能跑通的并不简单；跑不通的，很多只是噱头，投资向的故事一试逻辑就不成立。

判断一门「AI 生意」能不能成，木子的习惯是先问：它为什么能做成？你会发现，不少行得通的项目并不依赖 AI 本身，而是本来就是一个信息差故事，AI 拿来提效。另一个常见叙事是「我用 AI 做了套网页，卖给国外客户当官网」。听多了会拍大腿：我也能做，为什么赚不到？点往往在客户资源。对方可能早就在那个行业里，能接触、能转化，再给你提供服务。跟企业对接做系统、做自动化，大量也是这种结构：商业闭环先跑通了，AI 才嵌进去。

「帮老人写自传」火过一阵。百万上下文刚出来时，有人宣传用 AI 写书很快：采够老人的料，整理装订成书就行。需求是真的。老人到了要回顾一生的岁数，手里多一本实体，付费意愿在；他自己又不会用 AI。信息差成立。可关键通常不在「怎么用 AI 写」，而在「怎么拿到老人客户」。大师说，把这件事交给一个完全不会 AI 的人练一周，也可能写出像样的自传。获客过程不会出现在性感短视频里。一旦讲清楚商机怎么来、自己固有优势是什么，故事就回到传统、平庸的商业模式，视频就不「性感」了。

像看演员翻十个跟斗：片子从第一秒翻到最后一秒结束，不会先放一个小时排练。制作者只剪高光，宣传就把功劳全归 AI。观众不买单，也在这里。更常见的结构是：你已经想清楚或跑通过一个模式，AI 让其中一环更容易、更省资源；以前做不到的环节，现在能做了。

人在行业里，AI 才能把手工变成流水线

木子第一次用 AI 挣钱，和音乐有关。他做过大约两年电子音乐，旋律自己写，编曲也懂。大约两年前 Suno 新模型出来，效果好，他就把模型做出的音乐接到网上卖。前提是他早就知道在哪个平台、什么价、怎么跟用户聊；谁都会用音乐模型，远远不够。以前自己做一首很慢；有了 AI，短时间能多接单，手工变成可批量的生产。交付还要人的审美：AI 每次不一样，你不可能第一个产出就用，得知道什么好听、什么用户会买。大师把它比成景德镇：手工陶瓷和流水线工厂不是同一门生意；AI 把批量生产叠进原来的流程，故事就变了。只会「做一首自己觉得好听的」，和「换成钱」，中间隔着整条已跑通的商业路径。

大师的故事更「闭塞」一点。他以前是做发布会的设计师。数码、科技、车企一个月发布会堆起来，从业者想把行业信息看全，不去现场也要大约四十到六十个小时。没人好好做「本月快讯」。他自己常做发布会，手里有现场图和截图，同行、代理、车企的人来要资料，要的人多了就建社群，按月收整理费：把发布会视频里的 PPT 页截成 PDF，一个月可能整理二三十套。

有了 AI，他写了个程序：画面帧变化够大，就当导播切了镜，自动截一张。两小时发布会大约能截出五百张，再收成 PDF 丢进社群。原来要实习生盯着截，现在自动化了。写程序当时并不轻松，很多方案是他自己调通再让 AI 实现；放到现在，写这类程序容易得多。难的仍是：你怎么知道这是一门生意，客户从哪来。一个客户都没有，会很淡；有了十个用着好的，他们会口口相传。

后来这门生意变薄了。流程越自动，人的动作越少，「到期了还续不续」这种惊喜化运营也没了，续费率掉下来；再加一点同行，一个月可能只剩几百块，构不成一门生意。需求并没断，信息还是藏在发布会某一帧里，不是一句通用提示词能爬出来的。

没有商机时，先找已经跑通的人逆向

AI 能做工具，也能做掉大部分自动化。两件事它很难直接替你完成：怎么知道这是商机；怎么知道什么叫好。自己目标都糊着，直接问 AI 决策，它给你 ABCDE，你也无法判断。执行方案也一样：AI 常高估人的执行力，把正常人半个月的活压成两天。用它出方案时，故意把人的参与估低一点、时间拉长一点，往往更落地。

小生意离不开自媒体。大师会盯一种信号：有人连续发几百条差不多的内容，流量也不好看，还在发。没有收益驱动力，人发不久。背后多半有一套模式，可以逆向。国外独立开发者那套也很朴素：先看谁做成了，市场被验证过；先别死磕差异化，把模式跑通更重要；差异化是第二步，往往要跟第一批用户聊完才长得出来。探索新模式时，有人愿意付费，大师甚至会先不收钱，只为访谈：他为什么愿意为这事掏钱。YC 那句也被提起：先做让一小部分人吃迷的产品，再扩大。

一个具体例子在某书上。有人卖十页左右的阿凡提故事 PPT，十块钱，能卖出几百套。买下来问身边有孩子的朋友，才知道小学里常见周五晚上锻炼演讲、全班轮流上台讲故事，后面得有带形象、甚至带一点动画感的片子。二三年级做不了，家长业余也难做一天设计师级的活。十块钱换家长两三天，模式就立住。做一套能卖很多人，AI 生成素材和页面之后，更像一门能摊成本的生意。货客路径也藏在你刷到那份 PPT 的地方：能刷到的人，就是受众。

抽离一层：凡是课业或工作之外还要临时上台分享的场景，都可能长出类似生意。大学生英语课轮流讲「宇宙」这类课题，需要有料的课件和英语稿；冷门但讲得像那么回事的内容，台上才不至于敷衍。AI 做内容、生图、规划账号，普通人也能试。大师做过类似小生意，做好了月入上万并不夸张，但门槛低，竞争会上来。汽车发布会那种难传播的信息差更「闭塞」；儿童 PPT 这种网上检索就能拼出来的，市场更大，也更容易被跟上。

四五套轮换的小生意，日子可以过得很舒服，钱不见得输给互联网大厂程序员。大师仍把精力挪去更难、竞争者更少的方向：能发现这种小生意的人会越来越多，盘子会被摊薄。他随口举过一个量级：一个月全行业加起来十万，慢慢就养不活你。对从没靠 AI 赚过钱的人，这类生意仍是很好的起步台阶。第一个生意更是建信心：大师把第一个小生意跑通曾用掉大约一年，稳定下来可能一个月五千，投入和回报不成正比；第二个会容易很多。

木子的 n8n 故事是另一条线。开源工作流，官网上能免费或付费分享，销量看得见。他挂上去试，有的卖得很好；当时每月大约八百多欧，最高一个月一千一百欧。性感之处是挂上去之后销售几乎自动。仍要先洞察做什么流、哪块还能自动化，需求已被满足的别硬撞。后来他觉得工作流会被更强的直接写脚本取代，而且用户买到的流必须百分百贴合，否则改不动。卖得好之后小老板来定制，价就按项目走，要人力。种子用户带来的行业认知，比单一工作流租金更值钱。木子后来说，自己也给公司做 AI 系统；客户行业怎么用 AI，对他个人是巨大价值，细节要对客户保密。

绕来绕去，用 AI 赚钱常落在两件事上：先把商机挖出来，这一步往往痛苦；挖出来之后，第一个种子客户能替你验证付费，也能让你围着同一批人用 AI 解决更多问题。工作流只是入口，定制系统、定制官网，客户来源可以是同一群人。

网页定制也是这样。用 AI 写前端已经不难，教程木子那边也有；难的是谁需要网页。大海捞针「任何公司都要网站」不精准；瞄准要做海外独立站的跨境电商老板，会好做很多。先做一批模拟案例（比如十个假想的跨境品牌官网），包装作品和报价；深圳跨境电商展一年大约五万人，哪怕千分之一感兴趣，场上准备一千张传单，也可能换到第一单。AI 能把前期材料做完，最后一步获客还是人的行动力，线下往往比线上容易跨出去。帮客户做成站之后，多语种素材、自动化工作流、GEO 和 SEO，都是同一标签客户身上的下一单。大师去过展会，现场几乎人人在谈 AI 提效。餐饮、母婴各行都有缝，要自己调研。没有统一答案，背景不同，路径就不同。对「什么都没有」的人，上面这条「找已验证模式 → 做案例 → 线下拿到第一单」至少是一条说得清的路。

没想法很正常。重要的是行动：真去看商业模式、用户文档和需求，把原来费人、现在能用 AI 提效的环节理清楚再跑。执行力差，大师自己也经历过，大概率是怕失败。失败四五次，反而可能坚信下一次，坑踩过了。最怕的是偶然跑通却不知道为什么，把运气当成实力。

提示词之外：消融实验和「别把审美外包」

赚钱聊完，两人转到日常怎么用 AI。短视频爱讲的「提示词技巧」一招鲜，他们都不太吃这套。木子更愿意说：跟 AI 把话谈到它能达到你的目的，过程是在理清自己要什么，人是决策者，AI 是工具，并不轻松。

大师直接不赞同「自然表达派」：以为大白话说明白就够。跟 AI 对话有技巧，但这技巧跟人说话、办事是通的，并不只属于提示词课。没 AI 的年代，这种能力很少被单独练，常被塞进情商课；跟模型又谈不上情商。有时一个关键词，就能把整个项目的走向拽偏或拽正。

他有个卡了一个月的例子。自己做设计向的 web coding，想让模型出更好的设计效果，叠规则。十条规则，输出明显好于不加；加到第十一条，突然变差，而那一条本身看不出错。加什么都回不到原来的九十分。后来跟做程序员的朋友聊天，对方随口说今天让 AI 跑了「消融实验」：车上十个零件，拆掉 1 号跑一轮，拆到 10 号再跑，十组结果里最好的那组，被拆掉的零件可能是冗余甚至起反作用的。控制变量，用到提示词和规则列表上，就是消融。复杂项目规则一多，规则之间会有隐性冲突，模型选错边，你就会越加越糟。把规则列出来交给 AI 做消融，或自己一条条抽，都行；知道这个词，叙述成本低很多。不知道的话，方法论本身也不会凭空出现。

生封面、写脚本也一样：第一遍总不好。别人的 skill 可以学用法，但生出来的像别人，不符合自己定位。要私人定制，迭代到第四遍第五遍才像自己。木子把话说死：不能把审美外包，外包了就没独特性，壁垒没了。

skill 还可以拆一层。把 JPEG 转成 PDF、把 PDF 拆成命名好的图片，是纯工具，几乎不夹作者品味，可以当 skill。市面上大量 skill 在工具流程上叠了创作者偏好；大师更常做的是拆开，让 AI 把流程和方法提纯，再把自己的想法接回去。提示词、skill，他愿意统称成「表达的释放」：模型可能强过人类很多，协作时仍使不上劲，因为人的表达有上限。语言描述脑子里的想法本身有损，再传给模型又损一层。更长周期要练的，是怎么把需求和判断更无损地递过去。

录音口喷、先给参考图再图生视频、深度图、用 Blender 跑白膜做镜头预演再喂给生视频模型、对话框旁边打开可标注的工作台，都是在用别的通道逼近意图。口喷看起来省事，木子说每次开口仍在整理：会停顿，想下一句怎么说才不把模型带沟里。语音缩短了「脑子到文字」那一截，思考没有消失。创作者三麦阿文做过一个三维穿梭隧道：小女孩往前走每一帧，场景里元素都要构图好看。语言很难说清「左上角那个往哪移多少」。他在建模里用手挪到满意位置，再跟 AI 对齐。大师写公众号图文教程时也搭过脚手架：先把做网页的过程录屏，丢进类剪映的工作台里截帧、画箭头写说明，再让模型按截帧和标注合成图文。自然语言在简单任务上够用；进到复杂业务，想把模型用到极致，只靠大白话往往不够。

AI 焦虑有多少是短视频假象？

最后一个话题更贴普通人：怕被取代。木子也有。大师的说法更拧：怕它乱来，又怕它不来。迭代太快，去年的教学视频大面积失效，留下的主要是粉丝量和信任；不迭代，AI 博主又没存在感。夹缝里的工种。

木子看变量和不变量。技术按月迭代是夸张的变量；不变量是人的需求，以及怎么理解世界。做内容和做产品没有本质区别，都是解决问题，教程只是更直白的形态。智能体前后是两套需求市场，新工具出来又会长出安装、编排一类新题目。抓住需求能压住一部分焦虑，技术仍要跟，不能躺在「我懂需求」上偷懒。

大师解决焦虑的方式更物理：做了 AI 之后很少刷同行。看到别人数据好会生气，情绪会污染自己的输出，所以尽量不看。普通人没法完全躲开信息源，他提醒另一面：网上那些几十秒搞定一切的教程，背后是巨量抽卡和设计过的展示。模型在演示里能做到，不代表你换个场景也能同样快。他试过用建模再导入生视频，也要四五套才摸到边界。人为摸索需求、审美和行动，替不掉。

企业里「AI 提效」常不是技术问题。帮公司做提效明明双赢，却经常做不下去：对老板是效率，利益透不到员工时，员工会把提效理解成取代自己或加活，说服成本变成政治。有匿名朋友在老派公司：大家都偷偷学 AI，却不敢在老板面前承认。一旦承认，可能被要求把同事全教会；老板默认全员到了同一水平，指标抬上去，教会别人的人反被不容。于是默契变成齐头并进，一点点渗透。提效扯上同事关系，普及速度就被拖住。

再一个类比：Office 和 PPT 用了大约二十年，教程还在卖，说明连基础办公软件都远没普及到人人会。AI 更早。真要「原生就会用 AI」的一代进场，可能需要更长时间。短视频把顶尖用法推到你脸上，营造人人都会的假象，焦虑就来了。多学一点、往前一点，常常已经强过身边大多数人。模型又进步一截，跟你有没有动手，经常不是一回事。

两人最后打了波玩笑广告：去关注木子和大师的账号，看视频，来交流。玩笑归玩笑，收束很明确：今天三条线其实通着，真相偏骨感，常规短视频故意不讲。

骨感的部分，短视频故意不讲

收束时两人承认：今天讲的东西在常规视频里不好播。不性感，骨感，知道了甚至会失望。它就是一步步积累。用 AI 赚钱，落点经常不在模型，而在发现商机和执行力；使用技巧落到最后，是人的表达能力怎么释放，而不是多背几句交互口诀；焦虑则混着媒介结构和公司政治，技术向下传没有那么丝滑，普及率也没有看上去那么高。

这些才是他们觉得有价值、又反焦虑的部分。审美、策略、自己到底想要什么，是壁垒，也难被替代；另一面是在实践和教程里把模型的能力边界摸清楚。他们自己也还在路上。一年后再看，有些判断可能过时，欢迎评论区骂，大师说可以下场对线。

本文整理自 大师的AI小灶 × 木子 的 X 长视频对谈《看大家做 AI 项目赚到钱，我气的整晚睡不着》，参与讨论的是大师与木子。

欢迎到原视频评论区继续讨论；也欢迎一年后再来对照今天这些判断还成不成立。