我的“一人公司”，是怎么搞錢的？

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?？蛻舸_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”?！皼]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。