刀仔店鋪的單月數(shù)據(jù) 受訪者供圖

前前后后,我開過12家店(1688、淘寶、抖音、拼多多),后來優(yōu)化了8家,現(xiàn)在有4家主力店鋪。今年1月,單店平均銷售額5-8萬。剔除所有開支,并把費用均攤后,單月凈利在2.5-3萬左右。

傳統(tǒng)電商養(yǎng)一個團隊,每月成本至少兩萬。我現(xiàn)在只有2000元運營成本——主要是客服外包,其他幾乎沒有。我現(xiàn)在早上填個表,晚上看推廣數(shù)據(jù),每天工作兩三個小時足夠了。

網(wǎng)上有太多“一人公司”的神話,今天這個變現(xiàn)十萬,明天那個月入百萬,其實大多不靠譜。AI只是工具,如果沒有商業(yè)邏輯,再好的工具也沒用。我這次能成,七成是運氣——剛好在那個時間點選對了品類。但最重要的收獲是,跑通了一套方法論:用AI思考和決策,用外包解決人力,用最小成本驗證模式。

接下來,我打算把冬季鞋模式優(yōu)化一下,并嘗試做“跨境電商”。國內(nèi)市場季節(jié)性很強,如果做跨境,全年都能運營。另外,我也考慮把“一人公司”的方法論沉淀下來,不賣課,只做服務(wù)。

月耗65億Tokens、周更6個版本靠AI員工月入10萬美金

在悉尼和稀泥 | 30+歲 澳大利亞 SaaS產(chǎn)品創(chuàng)業(yè)

去年6月,我辭職了。

我覺得AI的窗口期已經(jīng)出現(xiàn),決定全職創(chuàng)業(yè)做產(chǎn)品。我找了兩個同伴,沒有雇傭關(guān)系,只是一起做事、一起分紅,共同負責(zé)產(chǎn)品的迭代。

其實早在2023年9月,我就開始把獨立開發(fā)作為副業(yè)。從第一天開始,這件事就賺了錢,也給了我后來辭職創(chuàng)業(yè)的底氣。

現(xiàn)在我的一天很簡單。

有時候要照顧孩子,7點就得起床沖奶;如果不用帶娃,我會吃完早飯,泡杯咖啡,然后坐到電腦前。除了三餐和睡覺,我基本不離屏幕,每周工作接近100小時。

但我不覺得在“拼命”,因為大部分活都是AI干的。

AI的關(guān)系,歷經(jīng)兩個階段。最初,它更像一個高級搜索引擎,確實節(jié)省去了很多查資料的時間,但并沒有真正改變我的工作方式。后來,隨著模型能力提升,我逐漸進入了“人機協(xié)同”階段。

現(xiàn)在,我更像AI的"老板"。

不再給它具體任務(wù),而是下達宏觀方向、目標(biāo)KPI,具體怎么執(zhí)行、怎么落地,AI自己完成。執(zhí)行過程中,只遇到關(guān)鍵決策,我才會介入。

過去30天,我大約消耗了65多億的Tokens。在AI的輔助下,我一個人能抵得上近十人團隊。僅過去兩周,我就完成了6個產(chǎn)品的大版本更新,提交了幾百次代碼——全部由AI生成。

“在悉尼和稀泥”的AI工作頁面截圖 受訪者供圖

目前,我和同伴一共做了24個獨立開發(fā)的產(chǎn)品,其中三四個是盈利主力,月流水約10萬美元。

這背后離不開AI在營銷上的發(fā)力。我主要靠四個渠道獲客:SEO優(yōu)化、廣告投放、紅人營銷和自然流。

AI不僅負責(zé)生成SEO內(nèi)容、挖掘長尾關(guān)鍵詞、分析競品流量,還能直接對接廣告服務(wù)平臺,制定投放策略并自動執(zhí)行——每小時調(diào)整一次。原本需要人工一天完成的工作量,它10多分鐘就能做完。找紅人、寫合作郵件,它也能一手包辦。

自然流量主要來自我的推特等社媒賬號矩陣。為此,我搭建了13個AI智能體,分別負責(zé)選題、撰稿、審稿、排版和發(fā)布。我寫代碼時,另一邊的AI會幫我自動生成并發(fā)布文章。

今年1月,我在推特發(fā)了十篇文章,平均每篇點擊量11萬——這些內(nèi)容我一字沒改,全是AI寫的。

目前,我同時在創(chuàng)業(yè)、讀博、做商業(yè)咨詢,聽起來很忙,其實并不辛苦。對我來說,最擔(dān)心的是網(wǎng)絡(luò)中斷,或者AI算力出問題。

我已經(jīng)很難想象沒有AI的日子了。

做AI視頻最高月入10萬,我的目標(biāo)是AI時代的皮克斯

等登等噔| 24歲 西安美術(shù)學(xué)院研三學(xué)生

如果沒有熬夜,我一般會在早上9點左右起床。醒來第一件事就是拿起手機,看消息。有的是甲方發(fā)來的需求,有的是AI創(chuàng)作群里的討論:今天又更新了什么模型、哪個工具出了新功能。

幾十甚至上百條消息,是我一天里最焦慮的時刻。

我是一名“半路出家”的AIGC導(dǎo)演,現(xiàn)在還是西安美術(shù)學(xué)院研三的學(xué)生。我本科和研究生讀的都是展陳設(shè)計和空間交互裝置設(shè)計,接觸AI視頻,最初只是出于興趣。

2024年初,Runway爆火。我用它生成了一支類似科幻微電影的短片,發(fā)在小紅書上。沒想到,從那條視頻開始,就不斷有人找我合作。到現(xiàn)在,我已經(jīng)為聯(lián)想、耐克、華為等品牌制作過TVC廣告片,也接連拿下阿里、百度、聯(lián)想舉辦的幾場AIGC創(chuàng)作大賽全國冠軍。今年春節(jié),我還為央視春晚義烏分會場制作了一支AI短片《尋》。

目前我的收入主要兩個來源:商單和設(shè)計比賽獎金。

AI視頻對外報價一般是每分鐘3萬到5萬元;設(shè)計比賽的獎金通常在8萬到10萬元之間。收入波動很大:有時候一個月光賽事獎金就能拿10萬元;但如果沒有項目和比賽,那個月就沒有收入。

上個月,我同時做了三支視頻,累計時長8分鐘。如果按照傳統(tǒng)動畫流程,一個人做3分鐘動畫可能要二三十天;如果是真人拍攝,一支TVC廣告,往往有幾十甚至上百人的團隊。

但現(xiàn)在,這些項目基本我一個人完成。

我每次工作時,電腦會同時打開很多窗口:ChatGPT、DeepSeek這樣的語言模型,還有即夢、可靈、Sora、海螺等視頻工具。

如果客戶沒有腳本,我會先讓大模型生成一個初稿;如果有腳本,就直接進入分鏡階段。我通常會在飛書建一個共享表格,把分鏡頭、景別、運鏡方式等信息整理進去,并附上一些草圖。客戶確認整體風(fēng)格后,才正式進入生成和剪輯。

技術(shù)發(fā)展很快。去年我其實也焦慮過:AI會不會把我這樣的創(chuàng)作者替代?但現(xiàn)在這種焦慮少了很多。因為我越來越意識到,真正難被替代的是價值。

評價一個作品,不能只看“完成度”,更要看“達成率”。“沒問題”只能算是技術(shù)上的及格線,創(chuàng)作不是為了生產(chǎn)一個完美的陳列品,其終極意義在于當(dāng)觀眾看到的某一刻,有沒有觸達人心,或者有沒有推動商業(yè)鏈條的運轉(zhuǎn)。在這個時代,能產(chǎn)生價值的美,才是真正有生命力的美。

現(xiàn)在也有公司找我做IP動畫,比如日更幾秒的小動畫。但這種項目我基本沒接——報價低,而且更像流水線生產(chǎn)。我想做有創(chuàng)意的項目,或者打造自己的IP。

我的理想,是做AI時代的皮克斯。但畢業(yè)在即,我面臨一個更現(xiàn)實的選擇:進大廠,還是繼續(xù)做獨立的AIGC導(dǎo)演。

我已經(jīng)拿到了一個大廠的offer。年薪雖略低于我現(xiàn)在兼職的收入,但勝在穩(wěn)定,也能給簡歷加分,如果入職,大概率就沒時間繼續(xù)創(chuàng)作了。

用AI攢出“炒股”大模型,論文還被金融大佬關(guān)注

姜一平|35歲 自媒體作者

我曾是一名文字工作者。AI浪潮剛出現(xiàn)的時候,我?guī)缀趺刻於荚诮箲]:自己會不會被淘汰。

后來我想,與其等著被AI淘汰,不如試著用AI去賺點錢。因為平時有投資理財?shù)牧?xí)慣,我決定先從炒股入手。

最開始,我試過一些AI行情分析軟件和量化Agent,但效果都不太理想,在模擬交易里,虧的遠比賺的多。

于是,我決定自己做一個模型。

問題是,我完全不會寫代碼,整個項目幾乎是靠提示詞完成:我先讓AI幫我分析市場情緒如何量化、如何設(shè)置權(quán)重,再讓AI把分析的結(jié)果寫成代碼。

前后花了兩周時間,我用DeepSeek攢出一個市場情緒量化軟件,成本只有一塊多錢。

模型的核心思路,是把股民的評論轉(zhuǎn)化為“情緒數(shù)學(xué)向量”。

程序會自動抓取各個渠道的股民評論,然后通過算法把情緒拆分成多個維度,如喜、懼、悔等。同時還會識別一些股市的特有情緒,如FOMO(錯失恐懼)、貪婪等。

例如評論里出現(xiàn)“關(guān)燈吃面”,AI會自動解碼為“悲0.8+無力0.9”。

模型每天盤后收集數(shù)據(jù),次日盤前給出當(dāng)日大盤走勢預(yù)測,并結(jié)合我關(guān)注的個股的基本面信息,給出個股趨勢判斷。

一開始,我只用小額本金測試,一個月賠了幾百塊;后來不斷調(diào)整模型參數(shù),預(yù)測準(zhǔn)確度提升了不少。從去年下半年到現(xiàn)在,平均每天的收益在1%左右,而每天Token消耗成本只有幾塊錢。

當(dāng)然,也可能是因為大盤整體行情不錯。

姜一平做的產(chǎn)品提供的3月4日盤前預(yù)測 受訪者供圖

有時候,模型也會錯得離譜。

去年年底,我根據(jù)預(yù)測模型的算法寫了一篇論文,發(fā)給了幾位圈內(nèi)大佬。其中一位給我回了郵件——Didier Sornette他是知名經(jīng)濟學(xué)家,“龍王模型”提出者,該模型曾被應(yīng)用于金融危機預(yù)測。

姜一平的論文截圖 受訪者供圖

老爺子先是把我罵了一頓,但沒有否定我用AI做量化的思路,給我提了一些修改建議。

現(xiàn)在,我的生活節(jié)奏很簡單:白天用AI炒股,晚上改論文。

AI實在太強大了。完全沒有計算機基礎(chǔ)就可以幾周之內(nèi)做出一個軟件,它還能收集數(shù)據(jù)、量化分析、實時監(jiān)控輿情并調(diào)整策略。過去幾個人都不一定能干好的事,現(xiàn)在一個人就可以輕松做到。

用AI服務(wù)了100個客戶,還需要一個“人類”合伙人

鐘黑黑 | 29歲 上海 AI教培創(chuàng)業(yè)者

我是算法專業(yè)畢業(yè),之前一直在做無人駕駛與機器人相關(guān)的研發(fā)。去年,我從大廠離職,創(chuàng)立了自己的“一人公司”(OPC),專注AI培訓(xùn)。

現(xiàn)在,我的“同事”主要是四個模型:Claude、DeepSeek、ChatGPT、Gemini。

每天早上九點,我會先速覽AI行業(yè)的前沿動態(tài),如果出現(xiàn)像“千問”或“OpenClaw”這樣能夠打通數(shù)據(jù)的新技術(shù),我會花時間深入研究。這已經(jīng)成了我每天的固定儀式。

我的主要工作,是為各類客戶設(shè)計量身定制的AI學(xué)習(xí)方案。從需求溝通、目標(biāo)拆解,到行業(yè)調(diào)研、課程框架設(shè)計,幾乎每一步都離不開AI。

但我不會直接把問題丟給模型,而是先自己做結(jié)構(gòu)化梳理,再引導(dǎo)AI輸出。這樣既能提升工作質(zhì)量,也能減少時間和算力的浪費。

我的客戶主要有三類:希望給簡歷加分的應(yīng)屆生;想做AI項目驗證想法的創(chuàng)業(yè)者;與高校合作做科研項目的師生。

根據(jù)項目復(fù)雜程度不同,收費從1000元到5萬元不等。創(chuàng)業(yè)五個月,我已經(jīng)服務(wù)了100多位客戶,其中三分之一來自老客戶推薦。

最讓我有成就感的一個案例,是幫助一位同濟大學(xué)船舶專業(yè)的碩士生,通過AI項目訓(xùn)練,成功入職一家無人船AI初創(chuàng)公司,年薪比傳統(tǒng)船廠高出約20萬元。

現(xiàn)在,我的一人公司平均月收入已基本和以前我在大廠時差不多,但波動很大。

我依然選擇堅持做下去,因為我相信,AI會像水電一樣,成為基礎(chǔ)設(shè)施。未來,每個人都需要學(xué)會與AI協(xié)作。因此,AI培訓(xùn)是一個充滿潛力的藍海市場。

有了“AI同事”后,鐘黑黑的時間更加自由 受訪者供圖

當(dāng)然,我也清楚自己的瓶頸。雖然AI參與了工作中的每個環(huán)節(jié),但我依然需要一個關(guān)鍵角色:合伙人。因為,從客戶咨詢、建立信任,到服務(wù)結(jié)束后到溝通反饋,這些環(huán)節(jié)都需要細膩、真實的人類交流。

這部分工作,目前AI還遠遠做不到。

我用AI寫歌,從為愛發(fā)電到一年賺了18萬版權(quán)費

老周 | 40+歲 浙江 AI獨立音樂人

從大廠打工人到AI音樂創(chuàng)作者,我的人生經(jīng)歷了兩次“離別”。

第一次,是母親的離世。

我今年快50歲,過去在微軟、央視網(wǎng)、恒生電子等公司工作過,做過互聯(lián)網(wǎng)UI設(shè)計師、產(chǎn)品經(jīng)理,也折騰過攝影、電商,職業(yè)軌跡一直在變化。

很多人不理解,為什么我要放棄一份又一份看起來體面且高薪的工作,我其實只想做一些有意義的事情。2021年母親的離世,尤其讓我意識到,人盡量要做對自己來說高能量的事情,這樣才會快樂,生命才會有價值。

第二次“離別”,來自我的狗。

2024年,陪伴我十多年的愛犬去了汪星球,為了紀(jì)念它,我寫了一首歌。那也是我第一次嘗試用AI創(chuàng)作音樂。

那首歌像打開了一道情緒的閘門。從那以后,我開始持續(xù)創(chuàng)作AI歌曲。

我逐漸摸索出一套自己的方法:歌詞一定自己寫。我會讓GPT或Gemini幫我整理情緒、拓展意象,但核心內(nèi)容必須來自自己的生活。編曲則主要用Suno完成,封面會用即夢生成。

最開始的半年,幾乎都是為愛發(fā)電。但后來有一首歌突然火了,接著又有七八首作品陸續(xù)獲得流量。版權(quán)公司也開始聯(lián)系我。

一年時間,我寫了30多首歌,其中15首被打包賣給某音樂平臺官方工作室,總共獲得18萬元版權(quán)費。其中一首歌播放量接近千萬,日播放最高20萬。

傳統(tǒng)音樂團隊制作一首歌,成本通常在3萬到5萬元甚至更多,而我一年只花了2000多元的Suno會員費,每個月還能穩(wěn)定產(chǎn)出3到5首。

雖然收入不如以前在大廠時高,但我現(xiàn)在的狀態(tài)很平靜。創(chuàng)作不能像寫代碼一樣埋頭苦干,它需要時間和情緒。我現(xiàn)在給自己定的KPI,是每月4首歌。

我依然在探索,也希望未來能找到志同道合的寫詞人一起合作。很多人以為AI音樂只是工具拼接,但在我看來:AI只是賦能者和助手,靈魂仍然來自人。

我希望寫出有溫度的歌,而不是流水線式的“塑料作品”。

*應(yīng)受訪者要求,文中姜一平、老周為化名。 

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