我是老陈，一个在技术和商业之间穿梭了十几年的连续创业者。这几年，我身边的变化比过去十年都大：以前饭局上聊的是“有个APP想法”，现在三句话离不开“AI”。我见过太多人，从技术极客到行业小白，都在问同一个问题：那些用AI技术赚钱的人，他们到底做对了什么？是不是都得是算法天才？
今天，我不跟你讲艰深的概念，就以一个观察者和参与者的身份，为你拆解一下，一个AI技术赚钱的人的典型成长路径和思维模式。你会发现，这条路的大门，比想象中开得更宽。
第一层：破除幻象——AI赚钱 ≠ 自己发明AI
这是最重要的认知起点。很多人一听到“AI技术赚钱的人”，脑海里立刻浮现出在实验室里写代码、训练模型的科学家形象。这只是一个侧面，甚至不是人最多的那一面。
当前的AI商业世界，更像一个巨大的“应用生态”。你可以把它想象成智能手机早期：
- 极少数的“苹果/谷歌”：他们研发底层操作系统和核心芯片（对应开发大模型的机构，如OpenAI、Google、国内的百度等）。这是技术金字塔的顶端。
- 一部分“APP开发者”：他们基于操作系统，开发满足各种需求的应用程序（对应利用大模型API开发具体应用或产品的创业者）。
- 更大量的“APP使用者与推广者”：他们精通如何使用各种APP提升生活和工作效率，甚至教别人如何使用（对应将现有AI工具深度融入某个行业，并以此提供服务的个人或团队）。
对绝大多数人而言，成为第三类人，是更现实、启动更快的路径。一个AI技术赚钱的人，核心能力往往不是“创造技术”，而是“理解技术能做什么，并用它解决一个真实世界的商业问题”。
第二层：角色地图——你更适合成为哪一类？
基于上述认知，我们可以描绘出几种主流的“人物画像”：
画像一：技术整合者（门槛适中，需求最大）
这类人是AI技术赚钱的人群中的“主流部队”。他们通常具备一定的技术理解力，但不一定深入算法底层。他们的核心能力是：“拼接”。
典型工作：利用现有的AI API（例如，语言模型、图像生成、语音识别）和低代码工具，为某个垂直行业搭建解决方案。比如，为一个外贸公司搭建一个AI客服+多语言产品介绍自动生成的系统；为一个教育机构开发一个基于AI的作业批改和学情分析工具。
赚钱模式：项目制开发费、定制化SaaS（软件即服务）订阅费。他们赚的是“技术选型+行业理解+工程实现”的钱。
画像二：行业赋能者（门槛较低，潜力巨大）
这是普通人逆袭机会最大的领域。他们可能是设计师、文案、教师、销售，本身就在某个行业里。一个用AI技术赚钱的行业赋能者，本质上是“本行业最会用AI工具的人”。
典型工作：一个跨境电商运营，用AI批量生成高质量多语言商品描述和广告文案，将内容产出效率提升10倍，自己接单或提升公司业绩。一个律师，用AI快速初筛海量案例和起草标准文书，提供更高效的法律服务。
赚钱模式：个人生产力提升带来的薪资溢价、对外提供基于AI的专项服务（如AI辅助文案服务）、培训同行如何使用AI。他们赚的是“行业知识+AI工具熟练度”带来的效率差价。
画像三：模型炼金术士（门槛较高，价值独特）
这才是通常意义上的AI技术专家。但他们当中赚钱的人，也分两种：
- 面向企业：为企业解决特定的AI模型优化、部署或数据清洗问题。例如，帮助一个制造企业利用计算机视觉进行产品质量检测。
- 面向消费者/创作者：训练具有独特风格的小模型（如一个国风水墨画风格的图像生成模型），提供给特定爱好者群体使用。他们赚的是“深度技术”的钱。
画像四：生态服务者（门槛多元，顺势而为）
他们在AI热潮中，为上面三类人提供服务。比如：
- AI工具测评与教学博主：帮助大家筛选和学会使用五花八门的AI工具。
- 提示词工程师/卖家：为通用AI模型设计并销售高效、专业的指令模板。
- 数据标注服务商：为AI公司提供高质量的训练数据。
他们赚的是“生态红利”的钱，关键在于敏锐的洞察力和服务精神。
第三层：能力内核——除了技术，他们更擅长什么？
观察那些成功的AI技术赚钱的人，你会发现一些共通的、甚至比技术更重要的能力：
1. 问题定义与拆解能力
这是首要能力。面对一个模糊的需求（比如“我想用AI提升销量”），高手能将其拆解为一系列可被AI执行的具体任务：用户评论情感分析 -> 痛点提取 -> 针对痛点的文案生成 -> 个性化广告投放。这种结构化思维，是连接商业与技术的桥梁。
2. 技术“翻译”与场景想象力
他们能快速理解一项AI技术（比如“自然语言处理”）的能力边界，并能在脑中将其“翻译”到不同的应用场景。比如，同样的文本总结技术，可以用在会议纪要生成、法律条文摘要、学术论文速读等完全不同场景。这种跨界的场景想象力，是创新的来源。
3. 工作流设计与自动化思维
他们不满足于用AI做单点改进，而是致力于用AI重塑整个工作流程。他们会思考：这个流程中，哪些环节是重复、枯燥、可标准化的？能否用AI串联或替代这些环节，实现“半自动化”甚至“自动化”流水线？这种思维能带来效率的指数级提升。
4. 持续学习与工具嗅觉
AI领域迭代以月甚至周计。成功的用AI技术赚钱的人，都是高效的学习者。他们保持对新技术、新工具的敏锐度，能快速判断哪些工具能为自己所用，并迅速上手验证。
第四层：新手启航——你的“最小可行计划”
如果你也想朝这个方向前进，别再空想，按照这个“最小可行计划”启动：
第一阶段：成为“超级用户”（第1个月）
目标：深度体验，建立直觉。
- 选一个主攻方向：从“图像生成”或“文本处理”中选一个，这决定了你初期学习的工具集。
- 浸泡式使用：如果选文本，就注册一个主流大模型产品；如果选图像，就学习一个主流AI绘画工具。在未来30天，每天用它解决一个你工作或生活中的真实小问题（写邮件、做大纲、做海报、修图）。目标是形成“肌肉记忆”。
- 加入社群：进入相关社群，看别人在讨论什么、解决什么问题。
第二阶段：寻找“结合点”（第2-3个月）
目标：发现你的价值锚点。
- 盘点你的资源：我目前在哪个行业？我有什么独特的技能或经验？
- 进行“思维实验”：在我的日常工作中，哪个环节最耗时、最枯燥？如果有一个“AI助理”，它应该帮我做什么？把这个环节具体描述出来。
- 验证需求：去社交媒体、知识付费平台或行业论坛看看，有没有人为你发现的这个“痛点”付费？有没有相关的服务或产品？
第三阶段：交付“最小产品”（第3个月起）
目标：完成商业闭环。
- 设计你的服务：基于你的“结合点”，设计一个最简单的、你能交付的服务。例如：“AI辅助一周社交媒体文案规划”（交付物：一份包含7天文案和配图建议的文档）。
- 定价与上架：在闲鱼、小红书或行业社群里，以极低的价格（如99元）推出这个服务。
- 交付与复盘：服务1-3个种子客户。全力交付，并请求他们详细的反馈。这次经历的价值，远超几百元收入。它验证了你是否真的能用AI技术赚钱。
最后的忠告：关于长期主义与陷阱
1. 警惕“技术眩晕”：不要沉迷于追逐每一个新发布的模型。商业的本质是解决需求，技术是手段。牢牢抓住你要解决的问题。
2. 构建“复合护城河”：单一技能（如只会写提示词）的门槛会越来越低。把你的行业知识、沟通能力、项目管理能力与AI技能结合，才能形成难以被替代的复合竞争力。
3. 重视合规与伦理：数据隐私、版权、生成内容的真实性，是悬在头上的达摩克利斯之剑。从一开始就建立合规意识，这是事业常青的基础。
说到底，成为一个AI技术赚钱的人，这场游戏的规则已经变了。它不再仅仅是技术的竞赛，更是“技术洞察力”、“问题破解力”和“价值交付力”的综合比拼。它奖励那些能俯身理解行业痛点，又能仰头连接技术可能性的“桥梁型人才”。这条路，现在正敞开大门。你的第一步，应该是选择一个AI工具，并承诺在接下来的一周里，每天用它解决一个实际的小麻烦。行动，是唯一的起点。