你以为制作AI赚钱必须会编程？错了，这才是普通人的机会

我是老陈。过去几年，我带领团队从零开发过AI应用，也经历过惨痛的失败。我发现，很多人一听到“制作AI赚钱”，就立刻被吓退，脑海里浮现出复杂的算法和天书般的代码。今天，我要彻底颠覆你这个认知：现在，普通人完全可以用“组装”和“调教”的方式，制作出能解决实际问题的AI，并以此赚钱。这篇文章，我将分享我们从零到一的过程，并给你一套无需编程、可直接上手的方法论。

一、 核心认知：今天“制作AI”，不等于“编写算法”

首先，我们必须把“制作AI”这个概念从神坛上请下来。在今天的技术环境下，对于绝大多数想用AI赚钱的普通人来说，制作AI更接近于“**乐高式搭建**”和“**教练式培训**”。

想象一下，OpenAI、谷歌、百度等大公司已经为我们生产好了各种强大且通用的“AI积木块”（比如ChatGPT、文心一言、Stable Diffusion等大模型）。你的工作，不再是烧制泥土做成砖（从头研发模型），而是：1. **理解市场需求**，确定要盖一座什么样的房子（解决什么具体问题）；2. **挑选合适的积木块**；3. **按照图纸（工作流）把它们巧妙组合起来**；4. **对房子进行精致的装修（调优和交互设计）**，让它好用又好看。

你的核心价值，从“发明砖头”转向了“**基于需求的设计能力和组装能力**”。理解这一点，是开启所有制作AI赚钱可能性的钥匙。

二、 真实经历：我们如何从“技术自嗨”到“市场买单”

我们曾投入大量资源，试图开发一个能自动撰写行业深度分析报告的AI。团队吭哧吭哧搞了半年，模型效果勉强及格，但成本高昂，市场反馈冷淡。

转型始于一个微小需求。一个做跨境电商的朋友抱怨：“每天要回复几百个关于产品尺寸、材质、物流的重复问题，客服成本太高，能不能搞个智能客服？”这一次，我们没有从头开发，而是做了三件事：

1. 用“乐高块”快速搭建： 我们使用“扣子”这类低代码AI平台，接入了大模型，并上传了朋友店铺的所有产品文档、物流政策作为知识库。
2. 设计“对话逻辑”： 我们设定了AI客服的性格（礼貌、专业）、回答的流程（先确认问题类型，再引用知识库回答），并预设了转接人工的触发条件。
3. 进行“实战训练”： 我们把过去一个月的真实客服对话记录“喂”给AI，不断修正它的错误回答，就像训练一个新员工。

一周后，一个能解决80%常见问题、24小时在线的专属AI客服上线了。朋友为此支付了年费，远低于他雇佣一个客服的成本。这个项目让我们明白：**市场不为“高科技”买单，只为“解决真问题、降低成本、提升效率”的方案买单**。制作AI的正确起点，永远是一个具体、微小、可被验证的商业痛点。

三、 三种主流方向：你可以“制作”什么AI来赚钱？

根据你的目标客户和资源，可以从以下三个方向选择。

方向一：制作垂直领域智能体（AI Agent）—— “专属数字员工”

这是什么： 为一个特定行业或场景打造的、能执行复杂任务的AI助手。它不止是聊天，更能按照你的设定自动完成工作。

举例：
? **电商运营助手：** 自动监控竞品价格、生成商品上新文案、撰写营销邮件。
? **法律文书助手：** 根据用户提供的案件基本信息，自动生成起诉状、合同草案的初稿。
? **个人学习教练：** 根据用户的职业目标，自动制定学习计划、推荐资料、并定期提问考核。

如何制作与赚钱：
1. **平台选择：** 使用Coze、扣子、或阿里云、腾讯云的AI平台，这些都是可视化的搭建工具。
2. **核心步骤：** “定义任务” -> “配置知识库（上传专业资料）” -> “设计工作流（用流程图连接不同功能）” -> “调试与优化”。
3. **变现模式：** 按年/月收取软件服务费（SaaS），或为大型客户提供定制开发部署服务。

方向二：制作AI工具套件或插件—— “针对单点的瑞士军刀”

这是什么： 解决一个非常具体、高频的痛点，通常功能聚焦，用户即开即用。

举例：
? **小红书爆款标题生成器：** 用户输入关键词，AI一键生成10个不同风格的标题。
? **PPT智能美化插件：** 用户上传粗糙的PPT，AI自动调整排版、配色、并生成图表。
? **AI肖像照生成器：** 用户上传自拍照，选择“职业照”、“古风照”等风格，一键生成。

如何制作与赚钱：
1. **制作方式：** 对于简单工具，甚至可以用“GPTs”或“AI画廊”功能快速创建。复杂一点的，可能需要结合一些前端界面开发，但核心AI能力依然调用大厂API。
2. **变现模式：** 采用免费+付费增值模式。基础功能免费吸引用户，高级风格、批量处理等功能收费。也可以在微信小程序、Chrome插件商店上架销售。

方向三：为传统软件/硬件注入AI能力—— “老树开新花”

这是什么： 你不需要做一个全新的APP，而是帮助现有的企业，将他们正在用的软件（如CRM客户管理系统、ERP进销存系统）或设备，变得更智能。

举例：
? **给建材商的ERP加上“智能销量预测”模块：** 分析历史数据，预测下个月哪种建材该备多少货。
? **给儿童玩具加上AI语音交互功能：** 让毛绒玩具能和孩子进行有教育意义的对话。

如何制作与赚钱：
1. **你的角色：** 你更像一个“解决方案集成商”。你需要懂一些目标行业的知识，然后利用AI平台的开放接口，将AI能力“嫁接”到原有系统上。
2. **变现模式：** 项目制收费，利润空间较大。这是将制作AI赚钱从C端转向更有付费能力的B端的关键路径。

四、 新手起步“三步法”：从想法到原型

如果你跃跃欲试，请严格遵循这个从简到繁的路径：

第一步：定义“最小可行问题”
不要想做一个“万能AI”。找到一个你能清晰描述、且身边人可能愿意付费的小问题。例如：“帮独立咖啡馆老板，每天自动生成3条不同风格的朋友圈宣传文案”。这个问题足够小，且价值明确。

第二步：选择“最快实现平台”
根据你的问题复杂度选择工具：
? **纯对话/知识库类：** 直接用“扣子”或“Coze”，10分钟内就能搭建一个对话机器人原型。
? **需要简单界面：** 考虑用“简道云”、“宜搭”这类零代码平台，拖拽生成界面，后台连接AI能力。
? **需要复杂逻辑：** 学习使用“集简云”这类自动化工具，通过串联不同AI和软件API来实现功能。

第三步：完成“概念验证”
做出一个哪怕很粗糙但能跑通核心流程的原型。然后，找到3个目标用户（比如3个咖啡馆老板），免费给他们使用，并记录下所有反馈：“哪里不好用？”、“还希望加什么功能？”。他们的反馈，比你空想一个月都有价值。

五、 从“原型”到“赚钱”：必须跨越的桥梁

制作出能用的AI只是第一步，让它赚钱还需要完成产品化跨越：

1. 优化体验与稳定性： 把原型界面做得更友好，处理各种异常输入（比如用户胡言乱语时AI如何回应），确保服务稳定不宕机。

2. 设计商业模式： 明确你的收费方式。是按月订阅，还是一次性买断？是免费使用基础功能，按用量付费，还是区分免费版和高级版？清晰的定价是商业化的前提。

3. 解决获客与信任： 制作一个介绍视频或图文教程，清晰展示你的AI如何解决问题。通过内容营销（写文章、拍短视频）、在垂直社群分享、或与行业博主合作来获取第一批种子用户。

4. 核算成本与定价： 务必厘清你的成本，主要包括：AI平台API调用费用（按token或次数计算）、服务器费用、你的时间成本。确保你的定价能覆盖成本并有合理利润。

六、 核心心法与重要避坑

心法一：需求驱动，而非技术驱动。 永远从“谁在什么场景下有什么麻烦”出发，而不是“我这个酷炫的AI技术能用在哪儿”。前者造就生意，后者往往制造玩具。

心法二：追求“可用性”，而非“完美性”。 不要等到你的AI能100%准确才发布。先解决70%的常见情况，让用户先用起来，在反馈中迭代，这远比闭门造车有效。

必须规避的深坑：
1. **数据隐私与安全：** 如果你处理用户数据，必须明确告知并获得授权，确保数据存储和传输的安全。这是红线，绝不能碰。
2. **合规性风险：** 你制作的AI不能用于生成虚假信息、诈骗、侵犯版权或从事任何违法活动。平台方的审核规则也必须严格遵守。
3. **低估持续运营成本：** AI不是一劳永逸的。需要根据用户反馈持续优化，知识库需要更新，模型可能需要微调。这是一个需要持续投入的“服务”，而非一次性“商品”。

写在最后

制作AI赚钱这条路，已经从一个高不可攀的技术竞技场，变成了一个充满机遇的“应用创新工场”。它前所未有地拉低了创造的门槛，将竞争的焦点从“谁能发明更强大的引擎”转向了“谁能更深刻地理解需求，并用现成的引擎造出更实用的车”。这对于有商业嗅觉、懂用户、善于整合资源的普通人来说，是一个黄金时代。现在，你最想用AI为哪一群人解决哪一个具体的小麻烦？请从定义这个“最小可行问题”开始，打开一个低代码平台，开始你的第一次“AI组装”。