20260415 亦仁4小时直播文字精华版（1.4w字）

写在前面

这是一份 亦仁老大 在公域平台长达 4个多小时 的 年度直播文字精华版。

信息密度极高，个人认为值得每一位圈友认真学习理解。

核心探讨了AI工具的深度使用心得、AI时代的商业机遇（2026年赚钱方向）以及个人的心法与思考。

直播内容涵盖：

1、亦仁的私人AI工具库与真实使用场景

2、将AI融入业务的“四步法”标准化SOP流程

3、2026年的八大AI搞钱赛道与三大底层趋势

4、AI时代跨越周期的心法与生存法则

跨越了“器（工具）、术（方法）、势（趋势）、道（心法）”四个维度。

为了方便读者全面理解并能够实操落地，每部分都将从 核心问题、论证案例、实操技巧以及避坑指南 四个维度进行展开。

温馨提示：本文内容通过NotebookLm整理，人工校对，错漏之处还请指出，谢谢！~~

ps：想参与共创也可以联系我哈～

第一章：基础设施篇 —— 打造AI时代的“超级个人工作台”（器）

一、 核心问题：这部分到底在讲什么？

亦仁这部分内容表面上在讲“工具”，但其底层试图解决的核心问题是：在AI时代，普通人如何突破个体的时间、体力和认知瓶颈，实现生产力的指数级跃迁？

具体而言，亦仁试图通过他的亲身实践，解答以下三个维度的痛点：

1. 1. 认知转换的痛点：从“消费AI”到“投资AI” 绝大多数人还在犹豫要不要花几十块钱开一个AI会员，或者浅尝辄止地把AI当成一个免费的搜索引擎。而亦仁提出的核心观点是：对顶级AI工具的使用，是一种投资行为，而不是消费行为，且是目前ROI（投资回报率）极高的投资。他每个月在AI工具上的花费接近1000美金（约合人民币7000多元），这个成本可能还不如在一线城市雇佣一个实习生的底薪，但他却因此拥有了“全世界最牛逼的几个人”24小时为他打工的超级能力。
2. 2. 工作流割裂的痛点：从“多端零散办公”到“超级中央枢纽” 过去我们的工作极度割裂：沟通在微信、文档在飞书或钉钉、笔记在备忘录、查资料在浏览器。这种信息孤岛导致了极大的效率损耗。本章试图解决的，是如何利用AI（特别是本地化知识库结合大模型插件）将所有散落的信息收拢到一个唯一的“超级工作台”中，让AI成为自动为你整理、分类、提醒的“数字大管家”。
3. 3. 能力边界的痛点：从“不懂技术”到“万事皆可AI编程” 这章重点解决普通人“想做工具/产品但不会写代码”的无力感。亦仁明确表示自己并不是程序员，以前也不懂代码，但他现在的核心观点是：在AI时代，不需要懂代码，只需要有“导演思维”和“业务逻辑”，就能通过AI编程工具完成极其复杂的自动化任务和数据处理。

二、 论证与数据：亦仁是如何证明这套系统有效的？

为了证明这套“超级工作台”的威力，亦仁并没有讲空洞的理论，而是抛出了大量他在日常公司管理、财务处理、深度学习中的真实案例和数据：

案例1：用AI编程神器（Codex/Claude Code）代替人工，秒级处理几百封报销发票

• • 痛点：公司日常运营中，财务报销往往需要手动下载邮件附件、核对发票、录入Excel，这是极度枯燥的“脏活累活”。
• • AI解法：亦仁使用被他称为“万能双手”的AI编程工具（如Claude Code/Codex）。他直接给AI下达自然语言指令：“帮我登录浏览器打开邮箱，把这几百封公司报销发票的邮件全部下载下来。”
• • 结果：AI不仅自动完成了下载，还通过调用OCR（光学字符识别）技术，将每一张发票的内容精准识别、提取关键数据，并自动生成了结构化的财务表格。最后，亦仁只需将处理好的表格直接发给财务部门。甚至，他还能让AI抓包提取微信H5页面中一两百条无法直接复制的医疗诊断数据，全部抓取并整理成册。
• • 论证效果：这个案例极其震撼地证明了：只要你有想法，AI就能变成不知疲倦的数字员工，帮你干掉80%的重复性劳动。

案例2：用NotebookLM建立“外脑”，深度解构张小龙的《微信背后的产品观》

• • 痛点：面对几十万字的长篇巨著、个人的海量微信聊天记录，或者长达几小时的YouTube英文访谈，人类的阅读速度和记忆力是极其有限的，很难快速提取核心洞察。
• • AI解法：亦仁引入了Google的NotebookLM（被称为“学习神器”）。为了提升团队对产品审美的认知，他将张小龙极具含金量的《微信背后的产品观》全书电子版直接喂给了NotebookLM，并沉淀出一套专属的提示词进行深度提炼。
• • 进阶数据测试：为了测试AI能否真正理解他个人的思维方式，他将自己过去9年、高达150万字的内容沉淀导出为PDF，全部灌入知识库中进行提问。结果AI给出的深度回答不仅让他极度惊艳，甚至远远超出了第一版由技术团队开发的定制AI的效果。
• • 论证效果：这证明了AI不再只是一个“搜索引擎”，而是一个可以吸收你指定的海量硬核资料，并陪你进行深度学术或商业探讨的“顶级专家智库”。

案例3：把ChatGPT Pro当作“战略级私人教练”，进行70分钟的深度探讨

• • 场景：作为公司的CEO，亦仁每天需要做大量复杂的战略决策，这些问题通常很难跟下属或普通AI讨论。
• • AI解法：他购买了ChatGPT 的Pro版本，将其作为主力思考伙伴。在遇到需要深度思考的战略问题时，他会把详细的业务背景发给GPT，使用思考模式，其会进行长达半小时甚至70多分钟的深度思考会作答。
• • 结果：GPT不仅能给出解决方案，还能在亦仁情绪化或思路跑偏时，指出他的思维误区，甚至承担了类似“心理教练（Coach）”的角色。

三、 核心干货：有哪些具体可用的方法和技巧？（实操SOP）

这部分是我们最需要吸收的落地干货。亦仁的超级工作台并不是单一软件，而是一个各司其职的“AI兵器谱”。以下是四套可以直接抄作业的实操技巧：

技巧1：构建基于 Obsidian + Claude 的“个人超级中枢”

这是亦仁近期工作流中最大的一次升级，他已经不再把飞书或普通备忘录作为打开电脑的第一件事，而是转向了本地化的笔记软件 Obsidian。

1. a. 下载与安装：下载Obsidian，这是一个支持Markdown格式的本地笔记软件。
2. b. 配置核心插件：在Obsidian的插件市场中，安装并配置与Claude接口对接的插件（claudian插件）。
3. c. 信息截流与自动分类：日常工作中，无论是在微信上别人发来的重要消息、周五体检的待办事项、还是脑海中突然闪过的灵感，不再去手动打字分类。亦仁的做法是：直接截图，发给Obsidian里的Claude对话窗口，并下达指令“帮我记录过来，并自动分类整理，到时候提醒我”。
4. d. 网页信息捕获：安装如 Web Clipper 这样的浏览器插件，一键将网页上看到的优质长文、研报直接沉淀到Obsidian的知识库中。

• • 实操价值：你的大脑只负责产生想法和发现信息，而整理、归类、打标签、设定提醒等繁琐动作，全部由集成在笔记里的AI大模型替你瞬间完成。每天打开电脑，AI已经帮你梳理好了今天的待办和重点。

技巧2：利用 NotebookLM 打造“降维打击”的信息蒸馏场

如果你想研究某个行业、某个大佬，或者学习一门新知识，不要再去搜索引擎里看二手碎片信息，按以下步骤操作：

• ◦ 针对公众号/微信群：花几块钱在某鱼找人，或者自己写代码，将你极度认可的行业大佬过去几年的所有公众号文章、或者极具价值的付费微信群聊天记录（甚至几千页的PDF）全部导出来。亦仁曾把某投资高手的几年文章全导出，甚至借此推理出了对方的仓位情况。
• ◦ 针对海外硬核视频：使用Chrome浏览器插件（如 youtube to NotebookLM），一键将YouTube上长达几小时的顶级英文播客（如Lex Fridman的访谈）完整导入。
• • 第二步：导入与“蒸馏”。 将这些动辄几十万字的文档或视频文稿丢进NotebookLM。
• • 第三步：高维提问。 不要问简单的问题。你要问：“基于这些材料，总结该博主近三年的投资逻辑演变？”或者“如果我要做一个AI相关的小程序，结合材料中的案例，帮我写一份包含坑点提示的SOP？”你会得到一份极具深度的定制报告。

技巧3：全面启用“语音输入”与“AI会议记录”，解放双手提高效率

在信息交互的效率上，打字已经远远落后于说话。

• • 桌面端替换：立刻停止使用传统的拼音输入法敲长文。亦仁在Mac上全面改用语音输入法（如“typeless”、“豆包”等客户端的语音悬浮窗功能），脑子里想什么，嘴上说出来，AI瞬间转成极其流畅的文字。
• • 线下会议截流：对于线下的交流、探讨，使用带有AI转写功能的硬件（如：飞书豆），只要在说话就是在录音。录音结束后自动生成排版精美的会议纪要和逐字稿。
• • 实操价值：每天将这些语音转写的文档、纪要再次沉淀进自己的知识库，你的“AI数字分身”就会每天不断地学习你最真实的表达和思想，变得越来越懂你。

技巧4：打破信息差的“全球化”工具链

做业务要有全球视野（这在后续的八大商业方向中也会提到），首要前提是破除语言障碍。

• • 无缝阅读海外资讯：花小几百块钱购买 “沉浸式翻译” 的年费会员。在手机Safari或电脑Chrome浏览器安装插件，用于无障碍、中英双语对照阅读Twitter (X)、海外优质技术博客和YC等社区。
• • 海量海外数据抓取：如果需要研究特定领域的海外动态，可以去 RapidAPI 这样的接口市场购买Twitter的API，让程序帮你批量抓取上万条推文，然后翻译并导出为PDF，再丢进知识库深度分析。
• • 海外动态追踪：开通X (Twitter) 的Premium会员，直接艾特（@）马斯克旗下的 Grok 大模型，给它下达指令：“帮我深度总结一下最近X平台上关于XX技术防盗版的最新讨论和经验。” Grok能直接调取实时推文数据给你详尽的调研报告。

四、 避坑指南：实际应用时要注意什么？

听起来这套工具流犹如神兵利器，但在真正落地的过程中，亦仁强调了几个绝对不能踩的坑，这也是这套方法论中极具价值的“防御性心法”。

1. 1. 最大的风险：对云端大模型产生感情，忽视“数据主权” 这是亦仁用血泪教训换来的警告。他被封了十几个Claude账号。

• • 注意点：Claude虽然极度聪明且懂你，但对于中国用户而言，由于各种风控原因，随时面临账号被无预警封禁的风险。
• • 解决方案：必须坚持数据本地化。 绝对不要把你所有的思考、提示词、人生规划全都裸奔存在网页版的Claude或ChatGPT对话框里。这就是为什么亦仁要以本地软件 Obsidian 作为主阵地。所有的核心笔记、想法全存在自己的电脑硬盘里，并通过 iCloud 或其他本地网盘进行实时备份。在调用大模型时，只是通过API接口或插件与之交互。你的数据必须永远归属于你，而不是归属于某个随时可能封号的平台。

1. 2. 数据隐私的安全边界：什么该喂给AI，什么不该喂？ 为了让大模型懂你，亦仁甚至把自己的护照、身份证、以及公司的财务报表全给喂给了大模型。

• • 注意点：这种极度开放的做法并不适合所有人。亦仁作为私企老板和决策者，他判定大模型目前不会恶意泄露他的商业数据，且这种效率的提升远大于潜在的隐私风险。
• • 解决方案：因人而异。 亦仁在直播中特别警告：如果你是体制内人员、公务员，或者处理涉密项目，绝对不能这么干！ 普通职场人上传公司敏感数据前也必须慎重，尽量脱敏处理后再让AI分析。

1. 3. 新手初期的迷失：工具贪多嚼不烂，容易被高门槛劝退 亦仁展示了十多款顶级工具，总花费近千美金，其中包括各种复杂的抓包、API调用和插件配置。

• • 注意点：普通小白一上来就去搞这套极其复杂的流程，或者花大价钱去买海外虚拟卡注册Claude，很可能遇到网络问题、封号问题，最终产生强烈的挫败感，直接放弃AI。
• • 解决方案：先用低门槛工具跑通闭环。 如果你预算有限或者搞不定网络环境，亦仁极度务实地建议：就用国内的大模型。 只要你每天能保持一半的时间强迫自己用AI来解决问题（无论多小的问题），把所有的“闲置时间”都投入到与AI的交互中，这本身就比寻找完美的工具重要一万倍。

1. 4. 打破固有执念：接受“人机合一”带来的降维打击 很多人在使用AI时，依然保持着传统的“外包思维”——我先写一个初稿，再丢给AI润色；或者我把AI当作一个搜索引擎。

• • 注意点：这种思维会极大限制AI的潜力。不要总是去想“以前我的能力是什么”，在AI时代，旧能力（比如纯手工敲代码、纯手工做PPT）可能会退化，但你长出的是“驾驭机器”的新能力。
• • 解决方案：养成“万事皆可AI（万事问AI）”的肌肉记忆。 遇到任何问题，不要先自己死磕。像亦仁一样，自己去医院看病的诊断报告，都要用AI抓包下来整理；自己做的演讲，把录音丢给AI，让AI帮他反向整理出一份比他自己写得好一百倍的图文逐字稿。限制你效率的，不再是你的体力和技能，而是你的想象力。

本章小结

这部分绝不仅是推荐几个APP或是AI工具，而是向我们展示了一种全新的AI协作模式。

亦仁通过每个月一千美金左右的“生产力投资”，搭配GPT的深度思考、Claude的代码执行、NotebookLM的硬核学习，以及Obsidian的本地知识中枢，为我们描绘了一个极致高效的个人数字公司运转模型。当你能熟练搭建并驾驭这套工作台时，你就会像亦仁一样，体会到那种“强得可怕”的极度自信。因为站在你背后的，不再是你个人的血肉之躯，而是一个算力无穷尽、全知全能且永不疲倦的超级数字军团。

第二章：实操方法篇 —— 普通人利用AI拿结果的标准化“四步法”（术）

这部分内容是整场直播中最具实操指导价值的“业务流转骨架”。

很多人拥有了顶级的AI工具，却依然只能用来写写邮件、聊聊天，根本无法将其转化为生产力或金钱。

亦仁在这部分旨在解决的核心问题是：如何将碎片化的AI工具，整合成一套普通人也能跑通的“商业外挂系统”，从而实现从“单点提效”到“全链路闭环”的跃迁。

他提出了一套极度标准化的“四步法”：

收集高质量信息源 -> AI调研与深度决策 -> AI编程高效执行 -> 数据沉淀与复用。

一、 核心问题：这章到底在试图解决什么？

在AI时代，大多数普通创业者或职场人面临着三个致命痛点，这正是“四步法”要彻底解决的核心问题：

1. 1. 信息摄入的“垃圾进，垃圾出”（Garbage In, Garbage Out）痛点：如果你喂给大模型的信息本身不够优质，大模型反馈给你的战略决策也一定是极其廉价的。如何跳出信息茧房，获取顶级的一手信息？
2. 2. “空有想法，无法落地”的执行痛点：很多人看到了海外的一个好方向，或者发现了公司财务流程的一个漏洞，但由于不懂代码，无法自己开发工具去抢占先机或解决问题。如何打破“必须依靠技术团队”的诅咒？
3. 3. “用完即走，没有复利”的数据流失痛点：绝大多数人把AI当成百度搜索，问完问题就把网页关了。而真正的高手，是把每一次对话、每一次业务流转都变成喂养自己“数字分身”的养料。

二、 拆解“四步法”：论证案例与极度具体的实操SOP

亦仁通过大量的亲身实践，将这四个步骤拆解成了极具可操作性的动作。我们一步步来看：

第一步：高质量信息源的获取与“知识蒸馏”

【核心逻辑】：好的信息就像你吃的高级食材，如果你天天看信息垃圾，你的思考能力和AI的决策质量一定不会高。必须建立属于自己的高质量信息截流管。

【具体实操方法与案例】：

• ◦ 实操：微信群和公众号里藏着大量的实战干货，但日常阅读效率极低。你可以自己写代码，或者极度务实地花几块钱（比如9.9元）去某鱼等平台，找人帮你把你认可的行业大佬过去几年的公众号文章，或者某个高质量付费微信群的全部聊天记录导出为PDF。
• ◦ 案例：亦仁曾经把某位投资高手过去几年的所有公众号文章全部导出，扔给大模型分析。AI不仅提炼了其投资逻辑，甚至反向推理出了对方在哪些标的上的仓位比例。这就叫跨越时空的信息降维打击。
• ◦ 实操：不看二手的解读，直接看原著。寻找电子书导入AI。
• ◦ 案例：为了提升团队的产品审美，亦仁直接把张小龙几十万字的《微信背后的产品观》电子书喂给 NotebookLM，并通过专属提示词让AI带领团队进行深度学习，这比报任何几万块的产品经理培训班都有效。
• ◦ 实操1：不要在国内看翻译剪辑版。使用谷歌浏览器插件 YouTube to NotebookLM，一键将长达几小时的顶级英文播客（如Lex Fridman访谈全球顶级AI大佬的视频）的文稿导入知识库。
• ◦ 实操2：使用海外的接口市场 RapidAPI 购买推特（X）的数据抓取接口。如果你要研究某个海外推特博主，直接用接口批量抓取他上万条推文，翻译并导出为PDF，再投喂给大模型。这是人力绝对无法完成的信息收集量。

第二步：调研、思考与决策的“降维打击”

【核心逻辑】：有了海量一手信息，人不一定能想清楚。必须让具备极强推理能力的大模型（如Claude、Grok或NotebookLM）充当你的战略参谋长。

• ◦ 实操：把公司的周报、月报全部收集起来导出。
• ◦ 案例：亦仁会把公司几万字的员工周报全部导出，发给AI大模型，并下达极其锐利的指令：“基于这些业务描述，深度分析我们公司哪些任务是可以被自动化脚本替代的？哪些是可以工具化、流程化的？”。AI直接通过分析周报，找出了可以抢走几十个人工工作量的冗余环节。
• ◦ 实操：看到一个好点子，立刻让AI出具调研报告和执行方案。
• ◦ 案例：亦仁看到“AI婚纱照”这个风口很火，他没有自己去查资料，而是直接在手机上给模型（Manus）下指令：“帮我去调研这个项目，并给我生成一个从0到1000万利润的具体落地执行方案（SOP）。”由于AI摄入了大量的全网数据，它能直接给你一份包含坑点提示的配置文档。

第三步：用AI编程实现高效执行（将想法化为数字苦力）

【核心逻辑】：一旦决策定下，最大的鸿沟是执行。AI时代最大的红利，就是“万事皆可AI编程”。你不需要懂代码，只需要懂业务逻辑和当一个“导演”。掌握AI编程，就是掌握了AI时代的“英语”。

• ◦ 实操：遇到任何重复性劳动、数据抓取、财务核算，不要让人工去干，立刻让AI编程工具写脚本。
• ◦ 案例1（财务发票处理）：公司邮箱里有几百封含有报销发票附件的邮件。以前财务要一张张下载、核对、录入Excel。亦仁直接用AI编程（Claude Code / Codex）下达自然语言指令：“登录我的浏览器打开邮箱，把这几百封邮件的附件全下载下来，识别发票里的内容，并整理成结构化的Excel表格。” 瞬间搞定，直接发给财务。
• ◦ 案例2（突破网页反扒获取数据）：亦仁去医院看病，有100-200多条诊断数据在微信的H5页面里，由于没有网页版无法直接复制。他直接用AI工具进行抓包（尽管他自己都不懂底层逻辑），瞬间把所有隐藏在H5里的数据全抓取并整理成册。
• ◦ 带来的心理质变：当你熟练掌握这一步，你会经历一个极度自信的阶段——觉得“自己强得可怕”。因为你不再是一个人在战斗，只要有想法，你就能迅速指挥机器写出程序满足需求，突破了体力和技术的双重限制。

第四步：数据沉淀与思维复用（建立数字分身）

【核心逻辑】：项目做完不是结束，闭环产生的数据是你最大的资产。人和人的核心差别在于“认知模型”（思考方式），通过沉淀个人的所有对话和思考，你可以让AI反向帮你找回你思维的盲区。

• ◦ 实操：放弃传统的多端备忘录。在支持Markdown的本地笔记软件 Obsidian 中，安装 Claude 插件。日常中，微信上的待办、一闪而过的灵感、沟通记录，全部“截图”发给这个插件，指令AI：“帮我记录、分类，到时候提醒我”。这就建立了一个极度懂你的中央工作台。
• ◦ 实操：把你自己过去一年的朋友圈、飞书聊天记录、写过的文章、甚至你向大模型提问的历史记录，全部导出成一个巨型的个人知识库。
• ◦ 高阶指令：你可以这样提问大模型：“这是我最近的所有输出和思考内容，请你深度分析，我存在什么样的思维误区？有什么盲点是我没有意识到，但一旦改变就能对我人生或业务产生巨大提升的？”。
• ◦ 效果：这比任何人类导师都要犀利。大模型会根据你海量的真实数据，指出你在逻辑推理、情绪控制或战略聚焦上的漏洞。这就是真正意义上的“个人数据资产复用”。

三、 实际应用时的避坑指南与战略注意点

在这套看起来行云流水的“四步法”背后，亦仁特别强调了几个极度危险的坑，普通人实操时必须高度警惕：

1. 1. 知行合一的错觉：不要陷入“准备学习的焦虑”中

• • 坑点：看了这套SOP，觉得必须先去报个班学Python，或者必须把所有抓包工具研究透彻才敢动手找项目。
• • 对策：亦仁强调，普通人不要天天研究“怎么学AI”，你要做的是“用AI去解决具体的问题”。先干起来。只要跑通一个小闭环（比如用AI做几条视频赚了几百块，或者用AI帮你写了一个抢票小脚本），你就会建立极大的正反馈,。AI编程不需要你有代码基础，你要做的是拥有“万事皆可AI”的肌肉记忆，遇到问题先丢给大模型。

1. 2. 工具选择的迷茫：不要被高级工具劝退

• • 坑点：一上来就去搞极其复杂的RapidAPI推特抓取，或者去折腾Claude的封号边缘测试，导致受挫放弃。
• • 对策：量力而行。重要的是你每天有一半的时间在使用AI解决问题，而不是你用的工具到底有多小众。

亦仁的这套“四步法”并非高深莫测的技术文档，而是一套完全可复制的SOP。

这套方法论的绝妙之处在于：

它抹平了文科生和理科生的界限。只要你敢想（有Idea），这套闭环就能帮你极其低成本地验证和落地。

第三章：商业风向篇 —— 2026年八大AI搞钱赛道与三大底层趋势（势）

这部分内容是整场直播的“商业核心”。很多人掌握了极其先进的AI工具，却依然停留在“用AI写总结”、“用AI做精美图片”的自我感动中，无法将其转化为真金白银。亦仁在这部分的分享，极其硬核且极具前瞻性。

一、 核心问题：这章到底在解决什么痛点？

这部分内容试图解决的根本问题只有一个：“我知道AI很强，但我作为一个普通人，到底怎么用它搞到钱？”

具体来说，它击中了普通人在AI商业化变现中的三大痛点：

1. 1. 迷茫与跟风：市面上每天都有无数的“AI搞钱”教程（卖课、卖提示词），普通人像无头苍蝇一样跟风，今天做短视频，明天做小红书，最后成了被割的韭菜。这章要解决的是“如何看清未来2-3年的长线风口”，提前布局。
2. 2. 定位的偏差：很多人觉得“我不是程序员，我不懂技术，做不了AI应用”。这章要打破这种思维局限，重新定义AI时代的“核心竞争力”。
3. 3. 组织的臃肿：过去创业，第一步是找合伙人、招员工、租办公室。这章要彻底颠覆这种传统认知，提出“一个人就是一支军队，一个人就是一家公司”的新商业物种概念。

二、 论证与数据：亦仁是如何证明这些赛道可行的？

亦仁的商业嗅觉极度敏锐，他发布的“超级标”（即对未来商业趋势的预判）在过去一年半中已被星球圈友大量验证。他并不是在讲空洞的理论，而是用极其震撼的真实数据和案例来论证他的判断：

1. 1. 论证“全球化出海（做海外工具/应用）”的爆发力

• • 真实数据：亦仁提到，有圈友通过AI做海外的小程序或Web网站，目前的利润达到了极其恐怖的“日入10万美金”。
• • 案例细节：这位圈友在这之前甚至不是做海外产品的，但借助AI打破了语言和技术的壁垒，用极小（甚至没有）的团队，实现了超越绝大多数中国上市公司的净利润。这证明了海外市场极高的付费意愿和极大的利润空间。

1. 2. 论证“AI编程是普通人逆袭的最佳杠杆”

• • 真实案例：亦仁举了一个名叫郭东超的圈友的例子。此人完全不懂代码，跟着社群学了AI编程后，自己做了一个小程序，在抖音和小红书上推广。结果这个小程序服务了几万名会员，上个月做到了百万级的营收。
• • 核心论点：这证明了AI编程不需要你有任何技术背景，只要你有业务逻辑和流量思维，就能变现。

1. 3. 论证“垂直细分领域（小号/小店）”的吸金能力

• • 真实数据：一位圈友听了亦仁的分享后，去做“保险”这个极度垂直细分领域的全球化账号，去年一年赚了几千万。
• • 真实案例（联合办公圈友）：有一个原本在阿里云做程序员的圈友，转型做“一人公司”，在小红书上卖虚拟产品（极度垂直的小店），现在每天有稳定1万块钱的纯利润。

1. 4. 论证“AI企业服务”的千亿级蓝海

• • 宏观数据支撑：中国大约有 6700万家企业（公司）。这些企业中绝大多数都没有很好的AI能力，团队里也没有懂AI的人。
• • 变现逻辑：只要你自身的AI能力溢出，去服务这些传统企业（比如帮影楼做AI摄影降本增效），这就是一个极具确定性的千万级甚至千亿级蓝海市场。

三、 核心干货：2026年八大搞钱赛道与三大底层趋势

这是本章最具实操指导意义的“财富密码”。我们先看作为骨架的“三大底层趋势”，再看作为血肉的“八大具体赛道”。

（一） 三大底层趋势（看懂趋势，才不会在风口上走偏）

亦仁认为，无论你选什么具体的项目，你的商业模式都必须符合以下三个趋势之一。如果能同时踩中三个，那就是“终局玩法”。

• ◦ 逻辑：“出海”仍然是不错的选择。海外用户的付费习惯极好，且赚取的是美金汇率差。
• ◦ 实操：懂技术的做海外微型SaaS（工具网站），不懂技术的去做海外油管（YouTube）。
• ◦ 逻辑：这是一种全新的组织形态。一人公司不代表真的只有“1个人”，而是指“极少数的人（1-3人）”。借助AI，这几个人的产出能抵得上过去几十人的大团队。
• ◦ 实操：坚决不盲目扩大团队规模、不租大办公室。所有的客服、设计、开发、数据分析，全部用AI Agent和自动化工作流替代。
• ◦ 逻辑：未来的应用不再是复杂的大型软件，而是针对细分场景的“智能体”。比如专门写爆款小红书的Agent、专门选品的Agent、专门做企业知识库的Agent。
• ◦ 终局公式：“一个人（OPC） + 驾驭一群智能体（Agent） + 做面向全球赚钱的业务（全球化）”，这就是亦仁认为的AI时代最完美的终局商业形态。

（二） 八大具体搞钱赛道（可以直接落地的业务方向）

赛道1：AI 编程（所有赛道的“底座”）

• • 认知颠覆：亦仁强调，AI编程是AI时代的“英语”。你不需要成为程序员，但你必须学会。不懂AI编程，在未来就是“文盲”。
• • 具体打法：普通人必须强迫自己使用 Cursor 或 Claude Code。哪怕你现在只用它写一个帮你抢火车票的脚本，或者帮你批量改文件名的工具。一旦掌握，你的脑暴想法可以直接变为商业产品。

赛道2：AI 视频（被严重低估的视觉红利）

• • 认知颠覆：视频的红利远远没有结束，甚至因为Seedance2.0 等大模型的爆发，迎来了2.0时代。
• ◦ 初级：做YouTube的AI搬运和内容矩阵，赚取平台的高额广告分成。
• ◦ 进阶：各大平台目前极度缺内容。利用AI制作“短剧”、“漫剧”，甚至“AI脱口秀”、“AI穿搭号”。只要你的内容足够好（甚至让别人看不出是AI做的），在视频号、抖音上依然可以迅速起量并实现带货或接单几十万的变现。

赛道3：AI 企业服务（降本增效的ToB生意）

• • 认知颠覆：不要总想着做C端爆款，服务B端老板赚钱更快、更稳。
• • 具体打法：找准一个极度细分的传统行业。比如，你发现某个跨境电商公司需要雇10个人写商品描述和作图，你直接帮他们部署一套基于AI的自动生成工作流。你不需要懂他们深奥的业务，你只需要懂怎么把大模型接入他们的业务。帮老板省下100万的人力成本，你收20万的服务费，这就是极好的生意。

赛道4：AI 教育与技能培训（卖铲子的生意）

• • 认知颠覆：大多数人还在观望AI，未来半年到一年，会有海量的人焦虑并渴望学习AI。
• • 具体打法：除了直接做AI科普自媒体接商单（有圈友年入百万），还可以做垂直领域的培训（比如专门教设计师怎么用AI，专门教电商运营怎么用AI自动化选品）。前端用培训获客，后端可以筛选高净值老板转化成“AI企业服务”的客户。

赛道5 & 6：垂直小号 + 垂直小店（深耕细分IP）

• • 认知颠覆：在各种平台（尤其是公众号、小红书、视频号）做大杂烩内容的时代已经结束。平台算法现在极度偏爱“极细分领域”的内容。
• ◦ 做细分IP（垂直小号）：比如专门讲“某种偏门技术”的小号，或者“专门讲某类保险”的科普号。哪怕粉丝很少，但因为信任度极高，转化率惊人。
• ◦ 变现闭环（垂直小店）：在这个细分领域下做抖音CPS、视频号小店或小红书店铺，通过AI批量生成该领域的图文/视频内容，带细分领域的货或虚拟产品。

赛道7：全球化出海（高利润的微型应用）

• • 认知颠覆：国内市场内卷严重，同样的代码换个皮出海，利润可能是国内的七倍（汇率优势）。
• • 具体打法：用AI编程开发解决某一极小痛点的工具网站（比如：专门去除图片背景、专门将某种特殊格式PDF转为Word）。只做订阅制（SaaS），只要有几百个老外愿意每个月付10美金，你就能活得非常滋润。

赛道8：一人公司（OPC）

• • 认知颠覆：摒弃传统的“先拉个大团队再做事”的思维。
• • 具体打法：把上述7个赛道中的任何一个，用极度精简的人力（1-2人）跑通。把行政、财务、开发、剪辑全部交给大模型。追求极致的“人效”和净利润，而不是追求规模和营收。

四、 避坑指南：实际应用时必须警惕的“生死线”与心法

知道赛道和方法并不等于能拿到结果。

亦仁在这部分的最后，给出了极度珍贵的几个“避坑心法”，这决定了你是成为“黑马”还是成为“韭菜”。

1. 1. 最大的雷区：陷入“无限准备”的迷思（拒绝行动的借口）

• • 痛点：很多人觉得，“我不懂编程，我要不要先去报个班学几个月AI编程？”“我要不要先把几十款大模型全研究透了再开始？”
• • 亦仁的解法（干货）：绝对不要“先上课再干活”。AI时代的法则是“一边干一边学”。找一个小切口（哪怕是帮自己用AI整理一次会议纪要），遇到问题再去问AI怎么解决。你的核心是去“解决具体问题”，而不是把学习当成逃避落地的借口。

1. 2. 核心战略：发现小利润后，死磕到底，绝不轻易换赛道

• • 痛点：AI时代的新鲜玩意儿太多了，今天看AI视频好，明天看AI出海棒。很多人每个项目浅尝辄止，最后一事无成。
• • 亦仁的解法（干货）：必须极度聚焦。如果在任何一个方向上，你跑通了一个极其微小的闭环（比如你做小红书带货，赚到了你人生的第一个“几千块钱”），绝对、绝对不要轻易放弃和更换项目。
• • 深层逻辑：对于普通人来说，能在当今内卷的市场上赚到几千块，这绝不是运气，这证明了这个赛道有极其巨大的深挖空间。这个时候你要做的不是去看别的项目，而是把所有的算力、精力和AI工具全部砸在这个项目上，想办法把这几千块放大到几万、几十万。

1. 3. 利用你的“边缘人优势（Fringe Advantage）”

• • 痛点：普通人常觉得：“那些大厂员工、那些有钱的老板比我聪明比我有钱，他们做AI肯定赢，我拿什么拼？”
• • 亦仁的解法（干货）：如果你现在没有好工作、没有成型的项目、甚至不太懂AI，恭喜你，你拥有在商业变革期最可怕的武器——“边缘人优势”。
• • 深层逻辑：那些传统业务做得很好的老板，每天被客服、发货、管理几百号员工的琐事缠身，他们根本没有时间深度去体验和拥抱AI。而你“船小好掉头”，你没有任何历史包袱。只要你花半个月时间，每天花一半的时间泡在AI里，你的AI实操能力瞬间就能超越那些大老板。商业的颠覆，往往都是由毫无包袱的“边缘人”完成的。

1. 4. 遇到瓶颈的解法：把“宏观焦虑”降维成“具体问题”

• • 痛点：很多人做了一段时间没有结果，就会抱怨“这个项目没反馈，是不是不行了？”。
• • 亦仁的解法（干货）：永远不要问“宏观问题”。没有反馈的背后，到底是流量没获取到？还是内容做得不够好？如果是内容不好，是因为没有拆解爆款，还是有了爆款但AI生成的文案没有灵魂？把宏观的抱怨，拆解成极其具体的操作细节。一旦问题变得具体，你在AI的辅助下就一定能找到答案。

本章为我们彻底扒开了AI搞钱的底层逻辑：

未来的商业不再是大鱼吃小鱼，而是“快鱼吃慢鱼”、“超级单兵降维打击传统正规军”。

通过“AI编程”打底，向左可以做企业服务和垂直小店，向右可以做AI视频和全球化出海。

最后，将其收拢在“一人公司（OPC）”的终极形态里。这就是亦仁给普通人画出的最清晰的一张AI时代财富航海图。

第四章：认知蜕变篇 —— 跨越周期的AI心法与生存法则（道）

前面我们聊了顶级工具（器）、落地四步法（术）、以及三大趋势和八大赛道（势）。但亦仁在长达四个多小时的直播中反复强调，如果没有底层的“心法（道）”作为支撑，你拥有再好的工具也赚不到钱。这部分是整场直播的灵魂。

这部分试图解决的是AI时代最隐蔽、最致命的“认知与心理障碍”：

1. 1. “不愿花钱，捡了芝麻丢西瓜”：很多人四处寻找免费破解版的大模型，却不愿意每个月花几十美金开通顶级工具，导致产出质量极其低下。
2. 2. “自卑与无力感”：觉得自己没钱、没资源、没技术、甚至连目前的本职工作都做不好，觉得AI搞钱是大厂精英或大老板的专利，自己只能做个看客。
3. 3. “宏观焦虑与浅尝辄止”：今天看别人做短剧赚钱，明天看别人做小红书带货赚钱。每个项目做三天没看到收益就放弃，陷入深深的“宏观焦虑”中。

亦仁通过极其犀利的逻辑反差，彻底击碎了这些痛点。

二、 核心论证与心法干货：普通人的“破局四法则”

法则一：建立“顶级生产力投资”思维（告别白嫖心理）

【认知颠覆】：对AI工具的使用，绝不是消费行为，而是目前世界上ROI（投资回报率）最高的投资行为。

• • 论证与实操：亦仁自己每个月在各类AI工具上的花费不到1000美金（折合人民币约7000多元）。但这笔钱雇不到一个优秀的实习生，却能让他拥有全世界最顶尖的算力、最牛逼的几个“数字大脑”24小时为他打工。
• • 避坑与建议：亦仁极度严肃地建议：对于普通人，哪怕你现在的月收入只有8000块，你也应该拿出10%的收入去投资最顶级的AI工具（如开通Gemini Pro和ChatGPT Plus）。你可以把出去聚餐的钱省下来，但在AI时代，“再穷不能穷模型，再省不能省token”。经常使用顶级模型和一般模型，你们获取的信息质量和产出效率，根本就不在一个起跑线上。

法则二：利用“边缘人优势（Fringe Advantage）”降维打击

【认知颠覆】：如果你现在没有项目、没有资源、甚至不懂技术，你不要焦虑，这反而是你在AI时代最可怕的杀手锏。

• • 深层逻辑：亦仁提出，每次巨大的时代机会来临时，往往是最主流、最成功的那批人无法第一时间抓住。因为那些传统业务做得好的老板，每天被发货、找供应链、管理几百号员工的琐碎事物缠身，他们根本没有时间和精力去深度学习和拥抱AI。
• • 实操心法：作为没有历史包袱的“边缘人”，你“船小好掉头”。你不需要去和大厂比拼资本，你只需要强迫自己连续十天半个月，每天花一半的时间泡在AI里深度探索。你的AI实操能力瞬间就能超越那些大老板，从而实现降维打击。创新往往是从不经意的边缘地带爆发的。

法则三：破除信息茧房，获取“视野红利”

【认知颠覆】：一个人的命运改变来源于行动改变，行动改变来源于认知改变，而认知改变来源于“视野上的改变”。这个世界上99.99%的人都是“因为看见，所以相信”，极少有人能“因为相信，所以看见”。

• • 论证与实操：为什么很多人知道AI厉害，却始终不行动？因为他们“没看见”别人是怎么赚到钱的。亦仁为了获取这种“视野”，每年花十多万、甚至大几十万去加入全国最顶尖的创投圈、投资圈。他不是为了成为风投大佬，而是为了获取“多元思维模型”。
• ◦ 离开每天只聊明星八卦、吐槽老板的职场环境。
• ◦ 去参加高质量的线下聚会（如联合办公空间、千人大会）。当你在线下真实地看到，台上那个跟你背景差不多、学历差不多的人，利用AI实实在在地赚到了钱，你会产生巨大的震撼、不服气和笃定感，这种真实的刺激会逼着你回去立刻行动。

法则四：将“宏观焦虑”降维成“具体问题”（死磕与聚焦）

【认知颠覆】：不要问“这个项目是不是不行了”，而要问“我卡在了哪个具体环节”。

• • 实操心法——关于项目选择：对于小白，刚开始“方向是不是最对的”其实没那么重要，最重要的是“先干起来”。只要你不反感，挑一个小切口，一边做一边学。
• • 实操心法——关于死磕到底：如果一个普通人，在一个项目里赚到了几千块钱（跑通了最小闭环），绝对、绝对不要轻易换项目！在内卷的时代能赚到几千块，证明这个赛道的背后有百万级甚至千万级的巨大空间。
• • 遇到瓶颈怎么办：当你做了半年没有正反馈时，不要发泄情绪抱怨赛道不行。你要问自己具体的细节：是流量没获取到吗？如果是，是因为内容发得不够多，还是没有模仿爆款？如果是模仿了，是钩子没做好，还是网感不到位？把抽象的宏观焦虑，拆解成123个具体的问题，一旦问题变得具体，AI就能直接给你答案。

亦仁在直播的最后说了一句极具力量的话：“乾坤未定，你我皆是黑马。”

他相信，在这个AI爆发的临界点，每一个人都有一次巨大的、逆天改命的机会，只要抓住一次就足够了。

生财有术第十年，会陪着所有圈友一起，找到属于自己的那个机会！