0 前言 | 为什么我要写这篇指南？
过去2年，我深度使用了100多款AI工具，赚到第一桶金的同时也踩过这些坑：
❌ 花3个月研究模型部署和底层Transformer架构，发现市场需求为0
❌ 盲目追求开源模型，错失2个商机窗口期
❌ 把AI当万能药，忽略真实业务场景
今天分享的认知框架，希望能帮你：
✅ 节省至少几个月试错成本
✅ 抓住AI红利的核心逻辑
✅ 建立可持续的变现路径
这年头为啥还有人给你分享如何赚钱哇？分为几种吧:
1️⃣ 想通过你挣钱
2️⃣ 想通过你帮他挣钱
3️⃣ 他是你爹🤦🏻♀️
我接近第二种，想通过分享一些有益的信息，获取平台流量，再考虑后续变现，也是一种思路，当然还有更多其他思路会在以后的文章中介绍。
附图：执行之前建议先把方向和认知搞清楚
1 认知重构：90%输在了起跑线
在任何领域，认知的高度决定了你能否找到正确的方向，而方向又决定了努力的价值。很多人陷入了“努力做无用功”的陷阱，以下是几个常见误区和真实案例： ###1.1 不要用DeepSeek本地部署：资源浪费的典型案例
deepseek本地部署，耗费资源，但是结果却不尽理想。满血版R1模型参数高达671B，模型文件就需要404GB的空间，运行时更需要1300GB显存。所以为啥呢部署一个残缺版的deepseek呢？是deepseek官网太卡顿吗？那就搜索一下几个替代网站。如果你想说你其实用不到deepseek的671B大模型，那么其实也论证了你对AI的逻辑的推理要求并没有那么高，也就意味着市面上多数模型也能满足你的要求。
附图：一些网上的本地部署服务
所以，对于大多数中小企业和个人创业者来说，研究底层模型或本地部署并不划算。直接使用成熟的付费工具（如Monica集成了很多大模型）可以大幅降低试错成本。
附图：Monica的界面
总而言之：AI≠技术竞赛，而是ROI（投资回报率）游戏中小企业生存公式：变现效率 > 技术先进性
1.2 二梯队模型的陷阱：效率与效果的双重折损
根据2024年市场调研数据显示，使用开源模型（如LLaMA或BLOOM）的企业，其AI项目上线速度比直接使用付费API的企业慢、而用户留存率也更低。内容如下：
行动建议： ✅ 初期直接使用成熟方案（如Monica、扣子接入deepseek或者gpts等） ✅ 将技术投入控制在总成本30%以内
2 信息差的本质是认知差距
信息差是许多AI项目赚钱的核心逻辑，而信息差的根源在于认知差距。AI让信息差的利用更加高效，但关键在于如何发现和利用这些差距。
2.1 信息差的具体体现
附图：信息差可以分为场景、应用和技术
相关的实战案例：
▸ 初级套利：闲鱼倒卖AI绘画教程（月流水2-3万）
▸ 高级玩法：用Coze搭建行业解决方案（客单价5万+）
附图：扣子平台可以搜索到对应的辅助工具
所以信息差还可以这么利用：
1️⃣ 工具级：AI替代人工（如自动生成周报）
2️⃣ 流程级：优化关键节点（如医疗影像AI初筛）
3️⃣ 生态级：重构商业模式（如AI+私域自动化）
3 AI只能成为业务的节点，关键是找到业务的痛点
每个行业都有自己的痛点：
正确的解决路径是：
附图：先识别痛点再研究应对策略，而不是反过来
附图：AI的发展路径
通过AI的技术发展路线可以看到，单纯依赖AI聊天机器人（如DeepSeek或豆包）并不会产生太大价值。我们应该利用AI Agent（AI代理）的思路，找到垂直领域的核心痛点，将痛点转化为某个AI Agent的核心节点，并通过不断优化提示词来解决问题。这才是AI的真正落地方式。
附图：coze平台，生成ai营销海报，ai 能力只是其中某个节点
附图：ai工具集
4 行动清单
STEP 1 工具包准备
▸ 基础工具：Monica/扣子/deepseek...
▸ 提效神器：提示词库/工作流模板
STEP 2 最小可行性测试
✅ 选择1个细分场景（如小红书爆款生成），让AI帮你分析你的痛点
✅ 依托于扣子工作流实现，72小时内产出首个MVPSTEP 3 构建飞轮闭环
流量获取 → 需求验证 → 产品迭代 → 提高行业效率
4 思路清单
这是我的一些思路：
1 面向结果：不要浪费时间在低效的技术上，选择最优工具，快速验证方向。
2 长期主义：短期套利虽然诱人，但真正的财富来自长期价值的积累。短期项目收益见效快，但容易被复制；长期项目虽然起步慢，却能形成护城河。
3 跟随技术趋势：关注AI技术的长期发展方向，如多模态模型、生成式AI等。
4 积累用户资产：通过AI工具服务用户，形成稳定的用户群体。
5 AI是节点，痛点是关键：找到业务流程中的痛点，用AI优化节点，提升整体价值。
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附图：“合集” 里的网络资料
附图：“合集” 里的网络资料
