普通人如何用 AI 大模型赚钱？2025 年低门槛变现技巧

一、垂直领域定制化解决方案：从通用模型到行业专家

1. 数据壁垒构建：与行业龙头合作获取独家数据（如医院病历、工厂设备日志），通过联邦学习技术在保护隐私的前提下训练模型。例如，山东移动威海分公司基于九天大模型构建的 AI+APS+SCM 系统，将生产排程时间从 6 小时压缩至 30 分钟，不良率降低 20%。
2. 轻量化部署：针对边缘计算需求，开发适配消费级硬件的轻量化模型。华为 “1+N” 边云架构已实现 50MB 以下模型在工厂设备的离线诊断普及，这类解决方案在制造业、能源行业需求旺盛。
3. 合规性设计：医疗、金融等敏感领域需符合数据跨境和版权合规要求。例如，中国联通元景大模型在服装设计中通过区块链技术实现设计版权溯源，避免侵权风险。

二、开源生态变现：从免费模型到服务溢价

1. 分层收费策略：提供基础模型免费使用，同时推出企业级定制服务。例如，智谱 AI 的 GLM-4.5 模型开源基础版，但为 B 端客户提供包含模型微调、系统维护和培训的付费套餐，单项目收费可达百万级别。
2. 算力与服务捆绑：DeepSeek 通过 tokens 收费模式，理论上单日利润可达 47 万美元，其核心在于优化 GPU 利用率并实现多线任务并发。阿里云则通过千问大模型吸引客户接入阿里云，带动云服务收入增长 7%。
3. 开发者生态运营：构建开源社区，通过工具链（如模型压缩工具、低代码平台）和培训课程增强粘性。例如，Qwen 开源模型通过开发者竞赛和技术文档吸引了超过 10 万开发者参与生态建设。

三、数据服务超级周期：从人工标注到智能标注

1. 技术驱动的标注升级：传统人力密集型标注模式将被淘汰，具备智能标注平台的企业将主导市场。澳鹏 Appen 通过 MatrixGo 平台实现亿级数据的自动化标注，其中国业务营收在 2024 年增长 71%，大模型相关业务增长 526%。
2. 垂类知识沉淀：医疗影像标注需具备医学背景的标注员，金融数据标注需熟悉反欺诈规则。企业可通过构建行业知识库（如疾病分类标准、金融术语库）形成差异化竞争力。
3. 全球化合规交付：跨国企业需符合 GDPR、CCPA 等数据隐私法规。澳鹏在全球 9 个高信安基地的布局，使其能为中国客户提供符合欧盟标准的多语言数据标注服务。

四、个人与中小企业机会：从技术赋能到商业模式创新

1. 内容生产工业化：利用大模型生成短视频脚本、广告文案和游戏剧情。例如，中国电信星辰大模型可实现短剧制作全流程自动化，成本降低 60%。自由职业者可通过接单平台提供定制化生成服务，客单价从几百到数千元不等。
2. AI 原生应用开发：基于开源模型开发垂直工具。例如，针对跨境电商的智能客服系统，可集成多语言翻译、订单查询和售后处理功能，通过 SaaS 订阅模式盈利。
3. 数据经纪与合规咨询：帮助中小企业解决数据合规问题，提供数据清洗、脱敏和标注服务。例如，为医疗企业提供符合 HIPAA 标准的病历标注解决方案。

五、风险规避与长期竞争力构建

1. 技术迭代风险：大模型技术更新速度加快，需保持技术敏感度。例如，2025 年边缘计算和多模态融合成为新战场，企业需提前布局相关技术。
2. 商业化验证：避免盲目投入通用模型开发，优先选择有明确付费意愿的场景。例如，制造业的预测性维护、零售业的库存优化等已被验证为高 ROI 领域。
3. 伦理与法律合规：生成内容需避免侵权，金融领域应用需防范算法偏见。建议引入第三方审计机构进行合规性评估。

六、投资策略：从硬件红利到生态价值

1. 算力基础设施：GPU、AI 芯片等硬件需求持续增长，英伟达等供应商仍将主导市场。
2. 开源生态参与者：关注在特定领域建立技术壁垒的开源企业，如专注医疗的 DeepSeek Health 或工业领域的 Qwen-Industrial。
3. 数据服务龙头：具备技术平台和垂类知识的企业（如澳鹏 Appen）将在数据服务超级周期中受益。