AI时代，如何绕过技术学习直接盈利

事实上，那些在AI领域最为精通的人，

往往并非是收入最高的那群人。

因为当前深入研究AI这项技能，

已经逐渐成为许多努力者的标配。

各种提示词、工作流，

根本学不完。

学习新工具的门槛，

会无限趋近于零。

一个新工具问世，

三天后就会有新的教程出现，

一周后就会有合集问世，

一个月后，

从入门到精通的教程，

就开始免费提供。

所以，

拼命去学习工具，

无异于用最宝贵的时间，

去做最廉价的事情。

你们可以回想一下，

大约在2000年左右，

那批学习五笔输入法的人，

现在好像也没有什么特别的动静。

实际上，真正稀缺的特质只有两种：

审美和决策能力。

这里的审美，并非指

能够创作出优秀作品的能力，

而是懂得创作什么内容才具备市场价值。

决策能力，是指懂得如何运用工具。

AI可以生成图像，

但要生成什么样的图像？

能提供给谁使用？定价多少？

这才是决策力的体现。

工作流程可以实现自动化，

但应该自动化哪个环节？

节省下来的时间可以用来做什么？

这同样是决策的问题。

目前在AI变现方面做得出色的人，

其路径大致可以归纳为以下几类：

构建工作流并提供月度付费服务的人；

开设AI课程教授如何使用AI的人；

开设AI课程教授如何利用AI赚钱的人。

他们售卖的，

并非是技术本身，

而是

关于“将其应用于何处能够盈利”的判断能力。

费尽心思地运用各种工作流，

每个月花费数千元购买token，

这真的不如花3000元，

聘请一名实习生。

你可能会说，实习生不如AI懂得东西多。

但请放心，

实习生也会主动去使用AI，

甚至他们可能还需要自己承担token的费用。

因此，将执行层面的工作外包出去，

花费几百或上千元，

或者找个人工来完成，

都是可行的。

然而，什么项目值得去做？

制作出来的产品卖给谁？

如何进行定价？

这些是无法外包的，

也无人能够替代。

所以，真正值得我们去锻炼和提升的，

是让自己的判断力变得更加精准。

那么，具体的实践路径该如何操作？

每次看到赚钱的案例，

不要去问他们使用了什么工具，

而要问他们发现了哪些

别人未曾察觉的需求。

每当有新技术诞生，

先不要急于思考自己是否能够学会，

而是要问：

这项技术能在什么行业、

什么场景下发挥作用，

并且能够产生价值？

纵观历史，

每一次生产力工具的革新，

最先获利的，

往往不是技术最精湛的那批人。

AI作为一种生产力工具，

同样不会打破这一规律。