告别ChatGPT赚快钱时代，真正聪明人早已换上AI高阶玩法！

本文指出，虽然AI技术仍在发展，但最初的“赚快钱”模式（如写Prompt、AI绘画）已逐渐过时。真正有远见的人已转向利用AI创造实际价值，如为企业提供自动化解决方案、开发系统等。文章强调，AI正成为基础工具，未来的竞争关键在于如何将AI与个人专业技能结合，提升效率。AI不会取代程序员，而是取代重复性工作，让人更专注于业务理解、问题解决和创造价值。掌握AI并应用于实际工作，才是未来的核心竞争力。

前几天，一个朋友问我：

“现在 AI 还能赚钱吗？”

这个问题，我想了很久。

因为我发现，大家问的其实不是 AI 能不能赚钱，而是：

AI 的红利是不是结束了？

如果是两年前，我会毫不犹豫地回答：能。

那个时候，会写 Prompt 就有人买单，会用 Midjourney 就有人找你接单，整理几十个 ChatGPT 提示词都能卖几百块。

但到了今天，如果你再去搜索"AI 赚钱"，看到的还是熟悉的标题：

《7 天学会 ChatGPT 月入过万》、《AI 副业教程》、《零基础靠 AI 赚钱》；这些内容不是不能看，而是已经有点"过时"了。

真正赚钱的人，已经很少把"AI"挂在嘴边了。

AI 红利没有消失，只是第一波已经结束了

每一次技术革命都会经历同样的过程。最开始，赚钱的是掌握信息差的人。后来，赚钱的是卖信息差的人。最后，赚钱的是利用技术创造价值的人。AI 也是如此。

2023 年，Prompt 是红利。

2024 年，AI 绘画是红利。

2025 年，AI 课程、AI 培训遍地开花。

而到了 2026 年，你会发现，越来越少有人讨论 Prompt 怎么写了。

不是 Prompt 不重要，而是模型已经越来越聪明。很多时候，你直接把需求告诉 ChatGPT，它就能理解你的意思。过去需要反复调试提示词，现在更多是在补充业务背景和上下文。Prompt 的门槛，正在快速降低。

AI 真正改变的，是我们的工作方式

作为一名程序员，我几乎每天都在使用 AI。一开始，我只是让它帮我查文档、解释报错。后来，我开始让它写一些工具类、SQL、测试代码。

再后来，我发现，它已经可以完成越来越多原本需要我自己写的工作。比如新增一个接口。

以前，我需要先找到类似的代码，再复制、修改、调整参数、写校验、补异常处理。

现在，我把需求发给 ChatGPT、Codex 或 Claude Code，它很快就能生成一个完整版本。

很多简单的 CRUD、接口开发、SQL 编写、单元测试，AI 的完成度已经很高。

我的工作开始发生变化。以前，大部分时间是在写代码。现在，大部分时间是在看代码。以前是自己一行一行敲。现在是 AI 先写，我负责审核、修改和优化。甚至很多重复性的工作，我已经懒得自己写了。不是因为不会，而是没有必要。因为 AI 写得更快。

被取代的，不是程序员，而是重复劳动

很多人都在讨论：

AI 会不会取代程序员？我觉得，这个问题本身就有点偏了。真正被取代的，不是程序员。而是程序员每天重复做的那些事情。

例如：

写一个增删改查接口。补一个单元测试。生成数据库脚本。修复一个简单 Bug。整理接口文档。

这些工作越来越标准化。也越来越适合交给 AI。

以前，一个初级开发可能一天都在写这些代码。未来，这些事情可能几分钟就完成了。

真正值钱的能力，开始发生变化。不是代码写得快。而是知道为什么这样设计。为什么这样拆分。为什么这个方案更合理。AI 可以生成代码。但业务理解、架构设计、技术选型、风险判断，依然需要人来负责。

真正赚钱的人，已经开始卖结果了

最近接触了一些做 AI 创业的人，我发现一个很有意思的现象。

真正赚钱的人，很少说自己是做 AI 的。有人帮企业做自动化。有人帮客户开发系统。有人运营账号。有人搭建知识库。有人做 AI 客服。他们当然也在用 ChatGPT、Codex、Claude、Cursor。

但客户并不关心他们用了什么工具。

客户只关心：

事情有没有做好。成本有没有降低。效率有没有提高。以前卖的是工具。后来卖的是教程。现在卖的是结果。

这也是为什么，我越来越觉得：

未来真正赚钱的人，不是最懂 AI 的人。而是最懂行业的人。

因为 AI 正在慢慢变成一项基础能力。

就像电脑、互联网一样。没有人会因为你会用 Word 而付钱。也不会有人因为你会用 Excel 而高薪聘请你。

AI 也会走向同样的方向。

AI 红利还在，只是门槛变了

很多人觉得 AI 红利结束了。其实不是。只是赚钱的方式变了。

以前，会用 AI 就能赚钱。现在，会用 AI 已经只是一个起点。

真正拉开差距的，是谁能把 AI 和自己的专业结合起来。

程序员，可以把 AI 当成第二个开发。

运营，可以把 AI 当成内容团队。

设计师，可以把 AI 当成创意助手。

销售，可以把 AI 当成自己的销售助理。

未来，每个人都会拥有属于自己的 AI 同事。

真正的竞争，不再是谁会不会用 ChatGPT。

而是谁能借助 AI，把自己的效率放大三倍、五倍，甚至十倍。

最后

很多人总问我：

“AI 会不会抢走我们的工作？”

我的答案一直没有变。

AI 不会直接抢走你的工作。

它会先抢走那些不需要思考的工作。

那些重复的、标准化的、流程固定的事情，未来都会越来越多地交给 AI。

而人，需要把时间花在更重要的地方。

去理解业务。去解决问题。去做判断。去创造价值。

技术的发展，从来都不是为了取代人，而是为了让人把时间留给更有价值的事情。

AI 的红利没有结束。只是从"卖 AI"变成了"用 AI"。

未来真正赚钱的人，可能不会天天讨论哪个模型最强、哪个 Prompt 最厉害。

他们只是默默地，把 AI 变成了自己的生产力。

大模型的知识又多又杂，到底怎么学？

做这行久了，被问最多的问题就一个：大模型的知识又多又杂，我到底先学啥？翻了一堆资料，看啥都像重点，结果啥都没学进去。今天把我自己一路摸出来的顺序捋一遍，零基础、应届生、转行的都适用。跟着走，至少方向不乱、不瞎忙，学完拿得出手。

第一阶段（10天）：初阶应用

这一阶段就一个目标：把大模型真正"玩明白"，不是只会聊天那种，而是能调教它、能用代码把大模型和业务接起来。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

这阶段正式进实战，目标很实在：做出两个能拿出手的东西——一个私有知识库，一个 agent 对话机器人。

• 为什么要做 RAG

• 搭建一个简单的 ChatPDF

• 检索的基础概念

• 什么是向量表示（Embeddings）

• 向量数据库与向量检索

• 基于向量检索的 RAG

• 搭建 RAG 系统的扩展知识

• 混合检索与 RAG-Fusion 简介

• 向量模型本地部署

• …

走完这 30 天，Python 或 JavaScript 背景的基本能独立做一套 RAG 应用，简历上也敢写"大模型应用开发"了。

第三阶段（约20天）：动手微调

学到这，你已经开始 “造” 模型了 —— 通过微调，搞出垂直领域的专用小模型。

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你从 “只会用” 变成 “能造” 的 AI 小子。那么你还想往下探索吗？

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第四阶段（20天）：商业闭环，部署落地

技术学完，落地才算数。这阶段带你搞明白大模型怎么真正跑起来、用起来。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

想要入坑大模型的朋友，给大家准备了一份2026 年最新 AI 大模型全套学习资料：

1、大模型系统化学习路线

2、大模型学习视频教程

3、大模型学习书籍&电子文档

4、AI大模型最新行业报告

5、大模型项目实战&配套源码

6、2026大模型大厂面试真题

7、为什么要学习大模型？

我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着AI技术飞速发展，预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。

8、适合谁学？

• 传统后端 / Java / 前端开发，想转型 AI 应用
• 大学生、应届生，想拿更好的 offer
• 产品经理、运营，想武装职业竞争力
• 技术负责人，想给团队落地提效

学习是反人性的，但回报是真金白银。技术会更新，赛道会切换，但只要你先动手，机会就永远站在你这边。

9、这些资料真的有用吗？

这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

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好了，就写到这。路线是死的，人是活的，卡住了随时来问我。觉得有用就点个收藏，别让它进收藏夹吃灰——动起来比啥都强。