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      我的“一人公司”,是怎么搞錢的?

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      AIX財經(AIXcaijing)原創

      作者 | 金玙璠 雷晶 陳丹 王漢星 王璐 李夢冉

      編輯 | 陳丹

      最近兩年,互聯網上關于“AI超級個體”的故事,大多被包裹在一種近似于神話的狂熱中。

      在這些故事里,個體的邊界被無限擴寬:一個人即公司,一個人即團隊。代碼、視頻、音樂,乃至復雜的商業架構,似乎都能在指令下瞬間帶來高額的現金回報。月入十萬、年入百萬,數字不斷刺激著大眾的神經。

      但在“看熱鬧”之外,一個更現實的問題是——AI到底改變了什么?

      是讓普通人掌握了贏得未來的杠桿;還是只是把一些原本需要團隊完成的事情,壓縮到一個人身上?

      最近,「AIX財經」跟六位“超級個體”聊了聊。

      他們之中,有的躺在病床上經營電商店鋪,有的獨立開發二十多個軟件產品,有的用AI拍廣告、寫音樂、做量化模型……行業不同、收入差距很大,但他們的故事有一個共同點:

      AI改變了他們工作的方式,但并沒有消滅賺錢的門檻。認知、決策能力,甚至運氣,同樣重要。

      骨折臥床70天,我用AI開了12家網店

      刀仔 | 35歲 河南 電商創業者

      我之前在直播行業做了五年多,從游戲主播到開了一家直播經紀公司,累計孵化過萬名主播,掙到了8位數。2024年中,我判斷直播風口已過,決定嘗試跨境電商。原本計劃是:租庫房、組建10人團隊,先在國內跑通供應鏈,再去跨境“降維打擊”。沒想到考察供應鏈時,貨車上的貨物砸下來,我的腿骨折了。這一躺,就是70多天。

      躺在病床上,我面臨兩個選擇:一切等腿好了再說;或者,用AI替代那10個人,先跑起來。我選了后者。

      發貨環節,我直接找工廠談一件代發。每雙鞋多加幾塊錢,品控風險也上升,但不用租庫房、壓庫存,資金壓力幾乎為零。

      客服最開始我自己上,但輸液、治療時很難滿足平臺30秒響應。后來,我找了外包,一個月1000元,再配上幾十元的AI自動回復,后半夜也覆蓋了。

      最關鍵的是運營。

      原本我打算高薪挖一個資深店長,但后來決定讓AI試試。我的判斷是,再牛的店長,在信息廣度和迭代速度上,也比不過萬億參數的大模型。

      AI主要幫我做兩件事:決策和提效。

      決策層面,比如我問AI:投流預算應該怎么定?結合天氣和過去五年數據,某款冬季鞋的需求趨勢如何變化?它給建議,我來拍板。

      提效層面,我會找到明星同款的頭部店鋪,讓AI分析關鍵詞和詳情頁邏輯,再批量生成文案和配圖,簡單修改后就能上架。后來我又用扣子(Coze,AI應用開發平臺)搭了一套工作流:每天抓銷售數據、天氣變化和競品價格,生成經營日報,并給出優化建議。


      刀仔店鋪的單月數據 受訪者供圖


      前前后后,我開過12家店(1688、淘寶、抖音、拼多多),后來優化了8家,現在有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。

      傳統電商養一個團隊,每月成本至少兩萬。我現在只有2000元運營成本——主要是客服外包,其他幾乎沒有。我現在早上填個表,晚上看推廣數據,每天工作兩三個小時足夠了。

      網上有太多“一人公司”的神話,今天這個變現十萬,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化一下,并嘗試做“跨境電商”。國內市場季節性很強,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。

      月耗65億Tokens、周更6個版本,我靠AI員工月入10萬美金

      在悉尼和稀泥 | 30+歲 澳大利亞 SaaS產品創業

      去年6月,我辭職了。

      我覺得AI的窗口期已經出現,決定全職創業做產品。我找了兩個同伴,沒有雇傭關系,只是一起做事、一起分紅,共同負責產品的迭代。

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

      現在我的一天很簡單。

      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。

      我和AI的關系,歷經兩個階段。最初,它更像一個高級搜索引擎,確實節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“人機協同”階段。

      現在,我更像AI的"老板"。

      我不再給它具體任務,而是下達宏觀方向、目標和KPI,具體怎么執行、怎么落地,AI自己完成。執行過程中,只遇到關鍵決策,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個獨立開發的產品,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在營銷上的發力。我主要靠四個渠道獲客:SEO優化、廣告投放、紅人營銷和自然流。

      AI不僅負責生成SEO內容、挖掘長尾關鍵詞、分析競品流量,還能直接對接廣告服務平臺,制定投放策略并自動執行——每小時調整一次。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,分別負責選題、撰稿、審稿、排版和發布。我寫代碼時,另一邊的AI會幫我自動生成并發布文章。

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

      目前,我同時在創業、讀博、做商業咨詢,聽起來很忙,其實并不辛苦。對我來說,最擔心的是網絡中斷,或者AI算力出問題。

      我已經很難想象沒有AI的日子了。

      做AI視頻最高月入10萬,我的目標是AI時代的皮克斯

      等登等噔| 24歲 西安美術學院研三學生

      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。有的是甲方發來的需求,有的是AI創作群里的討論: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導演,現在還是西安美術學院研三的學生。我本科和研究生讀的都是展陳設計和空間交互裝置設計,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。到現在,我已經為聯想、耐克、華為等品牌制作過TVC廣告片,也接連拿下阿里、百度、聯想舉辦的幾場AIGC創作大賽全國冠軍。今年春節,我還為央視春晚義烏分會場制作了一支AI短片《尋》。

      目前我的收入主要是兩個來源:商單和設計比賽獎金。

      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。

      但現在,這些項目基本我一個人完成。


      圖源 / pexels


      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。客戶確認整體風格后,才正式進入生成和剪輯。

      技術發展很快。去年我其實也焦慮過:AI會不會把我這樣的創作者替代?但現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”只能算是技術上的及格線,創作不是為了生產一個完美的陳列品,其終極意義在于當觀眾看到的某一刻,有沒有觸達人心,或者有沒有推動商業鏈條的運轉。在這個時代,能產生價值的美,才是真正有生命力的美。

      現在也有公司找我做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。我想做有創意的項目,或者打造自己的IP。

      我的理想,是做AI時代的皮克斯。但畢業在即,我面臨一個更現實的選擇:進大廠,還是繼續做獨立的AIGC導演。

      我已經拿到了一個大廠的offer。年薪雖略低于我現在兼職的收入,但勝在穩定,也能給簡歷加分,如果入職,大概率就沒時間繼續創作了。

      用AI攢出“炒股”大模型,論文還被金融大佬關注

      姜一平|35歲 自媒體作者

      我曾是一名文字工作者。AI浪潮剛出現的時候,我幾乎每天都在焦慮: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的習慣,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、如何設置權重,再讓AI把分析的結果寫成代碼。

      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,是把股民的評論轉化為“情緒數學向量”。

      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“關燈吃面”,AI會自動解碼為“悲0.8+無力0.9”。

      模型每天盤后收集數據,次日盤前給出當日大盤走勢預測,并結合我關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;后來不斷調整模型參數,預測準確度提升了不少。從去年下半年到現在,平均每天的收益在1%左右,而每天Token消耗成本只有幾塊錢。

      當然,也可能是因為大盤整體行情不錯。


      姜一平做的產品提供的3月4日盤前預測 受訪者供圖


      有時候,模型也會錯得離譜。

      去年年底,我根據預測模型的算法寫了一篇論文,發給了幾位圈內大佬。其中一位給我回了郵件——Didier Sornette。他是知名經濟學家,“龍王模型”提出者,該模型曾被應用于金融危機預測。


      姜一平的論文截圖 受訪者供圖


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

      現在,我的生活節奏很簡單: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就可以幾周之內做出一個軟件,它還能收集數據、量化分析、實時監控輿情并調整策略。過去幾個人都不一定能干好的事,現在一個人就可以輕松做到。

      用AI服務了100個客戶,但我還需要一個“人類”合伙人

      鐘黑黑 | 29歲 上海 AI教培創業者

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

      現在,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行業的前沿動態,如果出現像“千問”或“OpenClaw”這樣能夠打通數據的新技術,我會花時間深入研究。這已經成了我每天的固定儀式。

      我的主要工作,是為各類客戶設計量身定制的AI學習方案。從需求溝通、目標拆解,到行業調研、課程框架設計,幾乎每一步都離不開AI。

      但我不會直接把問題丟給模型,而是先自己做結構化梳理,再引導AI輸出。這樣既能提升工作質量,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屆生;想做AI項目驗證想法的創業者;與高校合作做科研項目的師生。

      根據項目復雜程度不同,收費從1000元到5萬元不等。創業五個月,我已經服務了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船舶專業的碩士生,通過AI項目訓練,成功入職一家無人船AI初創公司,年薪比傳統船廠高出約20萬元。

      現在,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,成為基礎設施。未來,每個人都需要學會與AI協作。因此,AI培訓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


      當然,我也清楚自己的瓶頸。雖然AI參與了工作中的每個環節,但我依然需要一個關鍵角色:合伙人。因為,從客戶咨詢、建立信任,到服務結束后到溝通反饋,這些環節都需要細膩、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,從為愛發電到一年賺了18萬版權費

      老周 | 40+歲 浙江 AI獨立音樂人

      從大廠打工人到AI音樂創作者,我的人生經歷了兩次“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、恒生電子等公司工作過,做過互聯網UI設計師、產品經理,也折騰過攝影、電商,職業軌跡一直在變化。

      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。


      圖源 / pexels


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

      那首歌像打開了一道情緒的閘門。從那以后,我開始持續創作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,幾乎都是為愛發電。但后來有一首歌突然火了,接著又有七八首作品陸續獲得流量。版權公司也開始聯系我。

      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18萬元版權費。其中一首歌播放量接近千萬,日播放最高20萬。

      傳統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,每個月還能穩定產出3到5首。

      雖然收入不如以前在大廠時高,但我現在的狀態很平靜。創作不能像寫代碼一樣埋頭苦干,它需要時間和情緒。我現在給自己定的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”。

      *題圖來源于pexels,應受訪者要求,文中姜一平、老周為化名。

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