AI变现的关键，其实不在模型

同一辆破旧自行车，竟然成交了两回：一次卖到65美元，一次只卖了38美元。

卖的人没变，买的人也没变。唯一不同的是：替卖家出面谈判的AI，上一次是Claude Opus 4.5，这一次换成了Claude Haiku 4.5。

价格差了将近七成，只因为换了个模型。

这并非玩笑，而是Anthropic刚披露的内部实验Project Deal：69名员工把买卖决策全权交给Claude，人类完全不插手。实验同时跑了4个平行版本，参与者既不知道自己在哪个版本里，也不清楚自己用的到底是高配还是低配模型。

等结果出来，数据让人脊背发冷。

用Opus的人，比用Haiku的人平均多做成2.07笔交易，p值0.001，基本可以视为非常确定的差异。Opus卖家平均多赚2.68美元，在中位数只有12美元的小市场里，这相当于15%到20%量级的提升。

更夸张的是极端组合：当Opus卖家遇到Haiku买家，强碰弱，平均成交价被推高到24.18美元；而Opus对Opus这种势均力敌的交易，均价反而只有18.63美元。

用大白话说就是：你一旦派了弱AI替你出面，基本等于默认要被别人家的强AI收割。

可真正让我越想越不对劲的，是另一组反馈数据。

实验结束后，Anthropic让参与者在不知道自己使用模型的情况下，对每笔交易的“公平性”打分：4分代表中间值，1分表示自己吃亏，7分表示对方吃亏。结果显示：Opus促成的交易平均4.05分，Haiku促成的交易平均4.06分。

几乎没有差别。

还有28个人在不同轮次里轮流使用过Opus与Haiku，让他们按体验满意度排序，只有17人把Opus排在Haiku前面，反倒有11人更喜欢Haiku。

也就是说，那些被弱AI代表、客观上少赚或多花的人，主观上往往毫无察觉。甚至有将近四成的人，反而觉得弱模型那一轮更让自己满意。

Anthropic在论文里的措辞很谨慎：如果真实市场里存在AI智能体能力差距，那么处于劣势的一方，可能根本意识不到自己的处境已经变差。

我读完这项实验的第一反应其实是：得马上盯紧AI代理，这可能就是下一个风口。

但冷静想想，我认为这份实验最值钱的启发，反而并不在AI本身。

你看，实验里还有一条与提示词工程相关的发现。参与者大致分两派：友好派的Mark会提醒Claude别太计较，更多是想和大家交流兴趣；强硬派的Brian指令直来直去：开局就猛砍，压价要狠。

按直觉，Brian这种打法应该更省钱，对吧？

但结果并不是这样。Anthropic做回归分析后发现，攻击性指令对成交率没有统计学显著影响，p值高到0.43。表面看攻击性卖家多卖了6美元，可一旦剔除他们一开始定价本就更高的因素，效果几乎归零；攻击性买家也没占到便宜，p值0.778。

说得直白点：你怎么教AI砍价、怎么打磨提示词，在这场实验里基本没什么用。

反倒是模型是Opus还是Haiku，能让同一辆破自行车硬生生拉出七成价差。

我想了想，把这事从AI语境里抽出来看，其实藏着一个很朴素的结论：

决定你能赚多少的，不是你把它教得多勤快，而是你自己的底子到底有多厚。

一个在行业里沉淀十年的人去用AI，和一个刚转行三个月的人去用AI，哪怕用的是同一套工具，结果也会天差地别。差距不在于后者不会写提示词，而在于前者脑子里原本就有行业认知、客户偏好、价格底线等“内功”，AI只是把这些能力放大了。

Anthropic这次实验只是把问题推到极致：在相同市场、相同物品、相同规则下，强模型天然能压着弱模型打。而你最终用什么模型，本质上取决于你愿意投入什么——钱、时间，或是你在行业里长期积累的认知资产。

所以，想靠AI赚钱，我一直更倾向于：别急着找“AI项目”，先回头盘点你手里到底有什么筹码。

你有公众号读者，就用AI把选题、写作、排版的产能提升三倍；你做二手iPhone，就让AI协助做定价、话术与自动回复；你掌握某个垂直领域的供应链，就让AI帮你解读行情、推演趋势、预估价格波动。

AI从来不是让一个从零开始的人凭空起楼的神力，它更像是让你在既有地基上，直接多加盖几层。

那个看完Anthropic实验就想立刻去做AI代理创业的人，某种程度上和实验里拼命写砍价提示词的Brian很像：方向不算错，但没戳中关键。你花三天研究更精巧的提示词，不如花三年深耕一个行业——后者才是真正属于你的“模型”。

回到实验本身，还有个细节我特别喜欢：Claude被要求扮演一个落魄牛仔，在Slack里四处卖货。对方开价75美元，它回55美元，理由是自己只是个想在乱世混口饭吃的卑微牛仔。对方说65？它把帽子按在胸前：成交。你刚刚让这位疲惫的老牛仔成了密西西比河以西最快乐的流浪汉。

同样的表演，Opus扮演的牛仔能卖到65美元，Haiku扮演的牛仔却只卖出38美元。

好笑的是，连AI都在用结果提醒我们：会不会演不重要，你“原本是谁”才重要；但我们却总沉迷在怎么写提示词。

呔咯喵观点

如果你今年也在思考怎么用AI多赚点钱，我只想送你一句：别先找项目，先清点资源。

把你过去三年攒下的东西都列出来：客户名单、行业经验、内容能力、供应链关系，甚至是某个冷门领域的信息差。然后问自己：这些积累里，哪一项如果效率翻倍、成本减半，能最快直接变现？

那个答案，就是最该交给AI去放大的部分。

别只盯着那些“AI一夜暴富”的故事。你看见的是有人用AI把效率拉满；你没看见的是，他手里那张牌，早就攒了很多年。

小编：小智 ｜