张拼拼AI实战教练
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玩AI，你赚到钱了吗：三条路径，和一个大多数人跳过的前提

真人长视频 · EP0074 2026年7月30日 02:47
这一期讲什么

一个比较扎心的话题：玩 AI 这么久，你到底赚到钱了吗。

我把这件事拆成三条路径——降本、复制、解构重组。三条的难度递增，天花板也递增。但真正决定成败的不是你选哪条，而是三条底下压着的同一个前提：你本来就得是赚钱的。AI 是放大器，不是发动机。

先说结论

用 AI 挣钱，拆下来其实只有三条路径：降本、复制、解构重组。

三条路径的难度是递增的，天花板也是递增的。但比选哪条更要紧的，是三条底下压着的同一个前提——

你本来就得是赚钱的。

AI 是放大器，不是发动机。它能把一件已经能挣钱的事做得更快、更大、更自动，但它不负责从零给你变出一门生意。

第一条：降本

最容易看见的一条。原来十天的活，现在一天就能做完。

对个人来说，省出来的时间是可以再投的：去学习，去交付更多价值，换成升职加薪；哪怕只是省下来的业余时间，拿去做一点副业也行。

对公司来说，人力成本下降是实打实的。从我目前合作的客户看，只要是用 AI 去取代一个业务流程的，基本上能降掉 60% 左右的人力成本。

但这里有个陷阱。人力成本一降，公司的第一反应往往是「我能不能少用几个人」。

靠裁人往下走，是个恶性循环。 省下来的成本没有变成新的产能，只是把摊子做小了；下一轮再降本，就只能再裁。这条路的尽头是把自己缩到不存在。

第二条：复制

比降本高一层：把已经能重复变现的那件事、那个流程，做成一个自动化的产品；或者在同样人力的情况下，去跟进、服务更多的客户。

这条路难在两个地方，而且都很真实：

一是大多数公司现在缺的不是效率，是单子。 没有需求，效率提上去也没处使。

二是同质化。 如果你是一个一人公司，你会发现在有 AI 支持的情况下，99% 的人交付的东西没有本质上的区别。结果就变成了竞价——真正靠交付水平拿到溢价的人，非常少。

所以对一家公司来讲，这条路上更有价值的用法其实不在「生产端」，而在前面：

  • 线索池的扩充
  • 转化率的提升
  • 那些原本根本不会去跟进的线索，现在可以用比较高的水平跟进了

最后一条最容易被低估。过去不跟，是因为跟不起——人手不够、单个线索的期望产出撑不起人工成本。这个前提被 AI 改掉了。

第三条：解构重组

最难的一条，天花板也最高：用 AI 把整个业务拆开再拼回去。

它可能长成三种样子：

  1. 转化的链路短了 —— 中间环节被吃掉。
  2. 交付的内容变了 —— 比如原本交付的是一个课程，现在交付的是一个 AI 赋能下的陪跑。载体换了，客户拿到的东西也换了。
  3. 满足原来根本做不到的需求 —— 用原来不可能的方式，去接一些新产生的需求。

第三种最值得琢磨。我之前视频里提过用 AI 做个性化、基因级的营养管理这件事——原来是既没有资源、也没有办法做到的，现在很轻松。

它的意义不只是「多一个产品」：我可以在原本的用户池子里，在给他们提供产品的时候额外增加一些价值，把单个客户能获得的收益做上去。

同样的池子，更高的单客价值。这件事确实更难做到，但这是三条路里唯一能改变生意形状的一条。

三条路径下面，那个被跳过的前提

以上三点，都有一个前提：我现在是赚钱的。

我在过去一段时间去做的、去学的所有事情，都是为了让我之前赚钱的方式更快、更规模、更自动化地去做。

而不是——看到了一个新技术我就去学，看到了一个 skill 我就去安装。不是这样的。

这个区别看起来很小，实际决定了你一年之后站在哪儿。前者是在一件已经验证过的事情上做乘法；后者是在做加法，而且加的是别人的方向。

我服务客户也是同一个动作：先去找到对他现有生意最有价值的那个点，然后在那个点上做 AI 的赋能。不是把一整套新工具铺给他。

所以

真的可以停止关注那些「天又塌了」的视频。

花时间好好地踏下心来，去看看自己现在到底能用哪些方式赚钱——然后再往下走。

本期是真人出镜自录，2 分 47 秒，下半屏是我在手机端驱动 CC 干活的实时录屏。完整逐字稿在下面的「逐字稿」里。

我过去这段时间去做的、去学的所有事情，都是为了让我之前赚钱的方式更快、更规模、更自动化。