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本文由 简悦 SimpRead 转码, 原文地址 juejin.cn

0 前言 | 为什么我要写这篇指南?

过去 2 年,我深度使用了 100 多款 AI 工具,赚到第一桶金的同时也踩过这些坑:

❌ 花 3 个月研究模型部署和底层 Transformer 架构,发现市场需求为 0

❌ 盲目追求开源模型,错失 2 个商机窗口期

❌ 把 AI 当万能药,忽略真实业务场景

今天分享的认知框架,希望能帮你:

✅ 节省至少几个月试错成本

✅ 抓住 AI 红利的核心逻辑

✅ 建立可持续的变现路径

这年头为啥还有人给你分享如何赚钱哇?分为几种吧:

1️⃣ 想通过你挣钱

2️⃣ 想通过你帮他挣钱

3️⃣ 他是你爹🤦🏻‍♀️

我接近第二种,想通过分享一些有益的信息,获取平台流量,再考虑后续变现,也是一种思路,当然还有更多其他思路会在以后的文章中介绍。

附图:执行之前建议先把方向和认知搞清楚

1 认知重构:90% 输在了起跑线

在任何领域,认知的高度决定了你能否找到正确的方向,而方向又决定了努力的价值。很多人陷入了 “努力做无用功” 的陷阱,以下是几个常见误区和真实案例: ###1.1 不要用 DeepSeek 本地部署:资源浪费的典型案例

deepseek 本地部署,耗费资源,但是结果却不尽理想。满血版 R1 模型参数高达 671B,模型文件就需要 404GB 的空间,运行时更需要 1300GB 显存。所以为啥呢部署一个残缺版的 deepseek 呢?是 deepseek 官网太卡顿吗?那就搜索一下几个替代网站。如果你想说你其实用不到 deepseek 的 671B 大模型,那么其实也论证了你对 AI 的逻辑的推理要求并没有那么高,也就意味着市面上多数模型也能满足你的要求。

附图:一些网上的本地部署服务

所以,对于大多数中小企业和个人创业者来说,研究底层模型或本地部署并不划算。直接使用成熟的付费工具(如 Monica 集成了很多大模型)可以大幅降低试错成本。

附图:Monica 的界面

总而言之:AI≠技术竞赛,而是 ROI(投资回报率)游戏中小企业生存公式:变现效率 > 技术先进性

1.2 二梯队模型的陷阱:效率与效果的双重折损

根据 2024 年市场调研数据显示,使用开源模型(如 LLaMA 或 BLOOM)的企业,其 AI 项目上线速度比直接使用付费 API 的企业慢、而用户留存率也更低。内容如下:

行动建议: ✅ 初期直接使用成熟方案(如 Monica、扣子接入 deepseek 或者 gpts 等) ✅ 将技术投入控制在总成本 30% 以内

2 信息差的本质是认知差距

信息差是许多 AI 项目赚钱的核心逻辑,而信息差的根源在于认知差距。AI 让信息差的利用更加高效,但关键在于如何发现和利用这些差距。

2.1 信息差的具体体现

附图:信息差可以分为场景、应用和技术

相关的实战案例:

▸ 初级套利:闲鱼倒卖 AI 绘画教程(月流水 2-3 万)

▸ 高级玩法:用 Coze 搭建行业解决方案(客单价 5 万 +)

附图:扣子平台可以搜索到对应的辅助工具

所以信息差还可以这么利用:

1️⃣ 工具级:AI 替代人工(如自动生成周报)

2️⃣ 流程级:优化关键节点(如医疗影像 AI 初筛)

3️⃣ 生态级:重构商业模式(如 AI+ 私域自动化)

3 AI 只能成为业务的节点,关键是找到业务的痛点

每个行业都有自己的痛点:

正确的解决路径是:

附图:先识别痛点再研究应对策略,而不是反过来

附图:AI 的发展路径

通过 AI 的技术发展路线可以看到,单纯依赖 AI 聊天机器人(如 DeepSeek 或豆包)并不会产生太大价值。我们应该利用 AI Agent(AI 代理)的思路,找到垂直领域的核心痛点,将痛点转化为某个 AI Agent 的核心节点,并通过不断优化提示词来解决问题。这才是 AI 的真正落地方式。

附图:coze 平台,生成 ai 营销海报,ai 能力只是其中某个节点

附图:ai 工具集

4 行动清单

STEP 1 工具包准备

▸ 基础工具:Monica/ 扣子 /deepseek...

▸ 提效神器:提示词库 / 工作流模板

STEP 2 最小可行性测试

✅ 选择 1 个细分场景(如小红书爆款生成),让 AI 帮你分析你的痛点

✅ 依托于扣子工作流实现,72 小时内产出首个 MVPSTEP 3 构建飞轮闭环

流量获取 → 需求验证 → 产品迭代 → 提高行业效率

4 思路清单

这是我的一些思路:

1 面向结果:不要浪费时间在低效的技术上,选择最优工具,快速验证方向。

2 长期主义:短期套利虽然诱人,但真正的财富来自长期价值的积累。短期项目收益见效快,但容易被复制;长期项目虽然起步慢,却能形成护城河。

3 跟随技术趋势:关注 AI 技术的长期发展方向,如多模态模型、生成式 AI 等。

4 积累用户资产:通过 AI 工具服务用户,形成稳定的用户群体。

5 AI 是节点,痛点是关键:找到业务流程中的痛点,用 AI 优化节点,提升整体价值。

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附图:“合集” 里的网络资料

附图:“合集” 里的网络资料

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