怎样用ai赚钱一名AI商业顾问的冷静实战笔记

作者：俊颜时间：2026-08-05 14:44 34 人浏览

标签：

网赚

2026年这个节点上，围绕“怎样用ai赚钱”的讨论变得有点嘈杂：社交平台上充斥着“零基础躺赚”“一天搞定被动收入”的截图，而我这类给企业和个人做AI商业咨询的人，反而成了别人眼里的“泼冷水专业户”。

我叫林砚，过去三年在深圳和上海两头跑，为品牌、电商团队、自媒体工作室和一些自由职业者，做的事情非常简单——帮他们找到：在各自场景下，用AI真正能赚到钱、且能持续下去的那个具体点。这篇文章想做的，只是把我在一线见到的、验证过的路径摊开，尽量说清楚：哪些是真的在赚钱，哪些只是情绪价值。

如果你点进来，是因为正在犹豫要不要“搞点AI副业”，或者你是团队负责人在想“AI到底能不能帮业务多挣点利润”，这篇更适合你。

一开始别问“做什么项目”，先搞清楚“谁在为你的AI买单”

看过太多人从“我想用AI做一个产品”起步，结果折腾半年，发现没有一个稳定付费的人。现实世界的路径基本相反——先看谁愿意掏钱，再决定你用AI干什么。

过去一年，我跟踪过大概几十个成功案例，付费方主要集中在三类：

企业和商家：
- 典型需求：降本增效、获客、内容生产。
- 例子：2025年底，某跨境独立站卖家用AI做英文广告文案+多语言客服，一年节省约40万元的人力成本，同时广告点击率提升了约18%。
- 他们的钱稳定，但对结果敏感。
内容创作者和小工作室：
- 典型需求：脚本、剪辑辅助、选题、运营数据分析。
- B站、抖音上，那些从2024年就开始用AI辅助剪辑的博主，到2026年不少已经稳定在月入3万~10万区间，但背后不是“AI会剪视频”，而是他们自己非常懂观众。
个体终端用户：
- 典型需求：效率、学习、求职、生活服务。
- 例子：语言学习、论文润色、简历优化、个性化健身饮食等AI工具。2026年初，国内头部几款“AI简历助手”工具月订阅用户已过50万，总体ARPU大概在每月30-50元之间。

真正能赚钱的AI项目，大多绕不开这三类付费者。你的起点问题不该是“我要不要做AI自媒体/AI电商”，而是：我是更懂企业、内容，还是更懂普通用户的某个具体问题？

从那一刻起，用AI赚钱就开始变得具体。

内容圈的AI红利：不是“自动写”，而是“更快做正确内容”

我手上接触最多的，是内容行业的AI变现项目。很现实的一点是：2026年，靠“全自动AI写作”裸奔的号几乎没有生存空间了。平台的算法更新得比教程快，对“重复、平庸”的内容非常敏感，推荐权重直接压下去。

但一批混得不错的创作者在悄悄做三件事：

把AI当“研究员”，而不是“写手”{image}他们让AI去干的是：
- 整理行业最新数据、报告要点
- 帮忙梳理话题框架、列出反对意见
- 找同类爆款内容的共性结构举个真实例子：
- 一个做职场赛道的公众号，2025年开始，利用AI每周抓取招聘平台的薪资、岗位数量变化，并配合AI做趋势可视化，2026年初公众号粉丝从10万涨到30万，广告报价翻了2倍。真正产出内容结构、观点的，还是创作者自己。
把“创作迭代速度”提高到以前的两三倍我有个短视频客户，以前一个脚本要写4小时，录完剪完再半天。现在流程是：
- 用AI给3个不同角度的脚本草稿
- 人手改、融合，保留自己观点和口吻
- 用AI出分镜建议、镜头节奏提示单条视频产出效率提升了一倍，账号保持高频更新后，来自品牌的年度合作从2024年的80万，涨到2025年的约180万。这些增长，确实和AI直接相关。
在“运营环节”惊喜地发现钱很多人忽略了一个事实：
- AI可以筛选留言、提取粉丝需求
- 自动统计不同选题带来的增粉/转化差异其中一个财经类创作者，用AI统计了过去一年视频在评论区被问得最多的10个问题，围绕其中3个设计了付费小课，2026年第一季度，光这3门课就贡献了将近60万元收入。

对内容人来说，“怎样用ai赚钱”这件事，往往不是做一个新东西，而是让你在原有赛道里，跑得比别人快一截、准一截。AI写得多不代表你赚得多，AI让你犯错更少，才有机会撑到变现那一天。

打工人那条路：AI不是“副业本身”，而是放大你已有的技能

很多人跑来问我：“我本职是普通运营/设计/HR/销售，有什么用AI赚钱的路？”

如果站在咨询顾问的视角，比较坦白的答案是：当你本职技能还在初级阶段时，AI赚给你的钱，更多来自“涨薪”和“晋升”，而不是马上靠AI开新副业。

过去一年，我见到比较可靠的路径有几种：

把AI当成你专业里的“外挂助手”
- 运营：用AI做活动方案A/B版本、用AI总结数据报表节省的时间去做用户访谈和数据复盘。
- 设计：利用代表本人观点风格参考稿、思路草图，把精力放在真正需要审美和经验的细节上。
- HR：AI帮你筛简历、写JD、整理面试反馈，再把更多时间用在候选人深聊上。这些看似“赚不到钱”的动作，在2025~2026年的行情里，往往直接体现在：你在同岗位里的表现拉开差距，绩效奖金、跳槽报价都高一个档位。
2026年1月猎聘发布的数据里，有AI应用经验的中高级运营职位平均薪资，比同级别无相关经验的高出约18%-25%。这就是非常硬的“用AI赚钱”。
以“AI+你的专业”为卖点做兼职服务我帮一位资深电商运营做过这样的设计：
- 提供“AI+电商运营诊断”服务，用AI快速分析店铺数据、竞品文案，再由他本人提出策略。
- 单次咨询定价1200~2000元，周期约2小时。2025年下半年，他通过这种方式累计服务了近80家店铺，额外收入接近12万元。
这类路径有一个共性：客户不是为AI付钱，而是为“你+AI的组合能力”付钱。AI只是帮你把原本需要3天的活，压缩成3小时。
用“AI能力”成为团队里那个不可替代的人很多企业现在在做内部AI培训，却往往缺一个真正能“落地具体场景”的人。如果你能在团队里建立起一套：
- 标准的AI提示词
- 常用流程模板（如周报生成、竞品分析、用户评论提炼）
- 简洁的使用指南你会变成那个被老板频繁点名的人。我服务过的一家互联网公司，从2024年开始内部推广AI工具，2025年内部评估显示，那些熟练使用AI的员工平均人效提升在15%-30%之间，而参与推动落地的员工，很多拿到了额外的项目奖金和晋升机会。

如果你是打工人，现在“怎样用ai赚钱”的核心，是先在工作里彻底用起来，把自己变成同岗位里那个“AI增强版”的人。等这一步稳了，再考虑向外卖服务、做课程、接顾问项目，会舒服很多。

创业和项目方的考验：用AI做产品，别只剩下“工具好用”

站在AI商业顾问的位置，我见过数量庞大的“好工具，坏生意”。工具确实很优秀，体验顺滑，但用户留存、付费率惨淡。这类项目的共性问题，往往出在两个字：场景。

2026年，大模型能力本身的门槛已经被拉低：

OpenAI、DeepSeek、字节、阿里、百度等都提供了性价比还不错的API
文本生成、图像生成、语音对话，算是基础能力真正决定赚钱与否的，是你选的场景有没有“刚需+付费意愿”。

我手上几个典型例子，可以做个对比：

两个“写作助手”的不同结局
- A产品：定位“通用写作助手”，能写公众号、文案、邮件，功能很多。上线半年，注册用户10万，付费转化不足1%，ARPU很低。
- B产品：只做“跨境电商英文客服邮件助手”，对接Shopify、Amazon，自动分析买家情绪、推荐回复模板，支持多语言。2025年全年付费商家约6000家，平均每家月费在199-399元之间，年营收在1500万左右。
差异不在技术，而在场景：
- B所处场景，商家有明确痛点（客服成本高、响应慢、语言压力大），愿意按月持续付费。
- A的通用写作，免费替代品太多，用户缺乏持续付费动力。
“AI学习类产品”的冷暖差异
- 随着2025~2026年AI教育产品爆发，有些“AI答疑机器人”流量很大，但付费很弱。
- 而另一类专做“AI+考试提分模拟”和“AI+个性化题目解析”的产品，反而活得很好。原因很简单：前者解决的是“好奇心”，后者紧贴“分数”和“结果”。

在我参与的项目里，以2025年数据来看，跑得比较稳的AI项目有几个共同点：

目标用户超级清晰（例如：跨境卖家、CPA考生、医美店老板，而不是“所有人”）
产品干的事情能被一句话说清楚：帮某类人解决某个场景的某个痛
面向的是“高频刚需”，而不是偶尔用一次的好玩功能

如果你想用AI做一个真正的赚钱项目，不妨丢掉那种“做一个通用AI平台”的幻想，从一个细到有点“抠门”的场景切进去，成功率反而高得多。

数据、案例之后，还是得回到那句老话：AI放大的是你本来的价值

做AI商业咨询久了，会产生一种有点残酷的感觉：同样是“怎样用ai赚钱”，不同底子的人的难度是完全不一样的。

对于已经在某个行业做了几年的人，AI更像是一个放大器，把你过去积累的理解、资源、洞察放大好几倍。
- 老电商用AI，往往是放大销量；
- 老咨询顾问用AI，是放大项目产出；
- 老创作者用AI，是放大内容的覆盖面。
对于完全没有积累的人，AI更像是一个加速器，把你“摸索期”的试错速度拉快。
- 你能用它快速试10个方向、踩10个坑，而不是慢慢拖个两三年。
- 但“自己到底对什么有感觉、擅长什么、愿意在哪个赛道熬”，这件事AI替你不了。

2026年的现实是：