📢 转载信息
原文链接：https://www.kdnuggets.com/7-ways-people-are-making-money-using-ai-in-2026
原文作者：Abid Ali Awan
Image by Author
# 引言
如果您使用LinkedIn、X.com或Reddit，您可能已经注意到很多人现在正在使用代理AI工具来自动化部分工作甚至日常生活。更令人惊讶的不仅是自动化本身，更是许多人正将这些工具转化为真实的收入来源。
2026年的转变是清晰的。AI不再仅仅是一个回答问题的聊天机器人。借助代理系统、自动化平台和代码助手，个人可以构建小型系统来处理研究、外展、内容甚至产品开发。您不再需要庞大的团队或资金才能开始。如果您了解一个领域并知道如何正确使用这些工具，就可以将其转化为自由职业或长期合同。
在r/LocalLLaMA和r/Entrepreneur等子版块上，人们经常分享他们通过所谓的“Vibe Coding”推出小型初创公司的情况。一些人报告称，通过利基工具、微型SaaS产品或自动化服务，每月获得了200至500美元的早期经常性收入。对许多人来说，这始于一个副业项目，并逐渐发展壮大。
在这篇文章中，我将分享我在浏览了LinkedIn、Reddit和X上的数百篇帖子后观察到的一些模式。您可能会惊讶于这些收入来源的简单性。在许多情况下，公司愿意为本质上是简单的自动化系统或节省时间的轻量级AI系统支付数千美元。
# 1. 工作流自动化服务 (n8n及类似工具)
我在Reddit上，尤其是在r/n8n和r/LocalLLaMA上，看到了许多帖子，人们分享他们如何为客户创建n8n模板，然后仅仅通过维护或监控这些工作流就可以获得月费。
您可以构建这些管道来处理网络抓取、数据分析、通知、潜在客户路由、报告和内部工作流。大多数企业不想学习工具本身。他们只想要结果。所以他们会付钱给那些懂得如何正确连接一切的人。
最好的部分是，您可以收取双倍的费用。
赚钱方式很简单：
- 首先，为从零开始构建工作流收取设置费。
- 其次，为支持、监控、更新和修复API更改时的内容收取月度服务费。
即使是简单的自动化，对公司来说也可能价值数百或数千美元，因为它们节省了时间并减少了人工工作。这使得工作流自动化成为2026年开始利用AI工具赚钱的最简单方式之一。
# 2. Vibe Coding 微型工具和小型SaaS产品
这是金矿。
每天在Reddit和LinkedIn上，我都会看到有人推出一个微型工具，解决科技或商业领域的一个非常具体的问题。而且他们构建得很快——有时是七天，有时是周末。老实说，人们目前交付的速度令人惊讶。
现在真正的问题是收入。
一开始，不是每个人都在盈利。大多数人首先关注用户增长。用户注册，人们免费试用，收到反馈，然后一旦产品稳定且有用，就会引入付费层。
如果他们继续维护并持续证明产品确实节省了时间或金钱，一个小型的SaaS就可以远远超出其初期的规模。
是的，“每月5千美元经常性收入”的帖子是真的。您经常会在r/SaaS上看到创始人分享，他们在找到利基市场并坚持下去后，用户数量突破1000，达到了5000美元的月经常性收入。
赚钱方式很简单。
- 首先，按月订阅，用户支付少量经常性费用。
- 第二，终身交易以产生早期现金流。
- 第三，增值服务，如API访问、高级功能或团队计划。
从小处着手。快速交付。找到利基。然后扩展。
# 3. AI辅助文案 (以结果为导向，而非文字)
我就是利用AI写作并获得报酬的活生生的例子。
我不使用AI来生成随机内容。我用它来改进我已经写好的东西。我用它来事实核查、改进流程、修复SEO结构、生成特色图片，并在最后创建一个干净的摘要表，读者非常喜欢。
许多人也在做类似的事情。
他们使用AI来改进语法、撰写能真正得到回复的邮件、创建新闻通讯、起草YouTube脚本、构建研究框架以及润色网站文案。它加快了生产速度，但思考和定位仍然来自他们。
赚钱方式很简单。
- 首先，项目制写作，交付博客、登录页面、邮件序列或脚本。
- 第二，月度服务合同，管理公司的全部内容流程。
- 第三，基于绩效的工作，根据流量、参与度或转化率的提升获得报酬。
关键区别在于：他们不卖文字。他们卖的是结果。
公司仍然为能带来流量、建立权威并引起对其产品或服务的关注的高质量、听起来像人类的文章付费。
# 4. 数字内容制作 (设计素材、内容包、创意服务)
AI加速了可供买家实际使用的数字资产的生产。例如模板包、品牌套件、缩略图、内容包和利基设计库。平台不再忽视这一趋势。只要卖家使用自己的原始提示和输入创建，Etsy就允许使用AI工具。Creative Market也清楚地标记了AI生成的内容。
大多数创作者使用ChatGPT等工具进行文案和概念创作。对于视觉效果，他们使用Midjourney或Adobe Firefly。然后，他们将所有内容专业地打包在Canva或Figma中出售。
赚钱方式如下：
- 首先，数字下载和许可，您可以一次又一次地销售相同的软件包。
- 第二，经常性的客户工作，每月交付固定数量的素材，例如20个缩略图、10个广告创意或每周内容包。
# 5. AI营销代理 (研究、内容支持、活动运营)
这个领域正在快速发展。营销团队将AI代理作为支持层，用于处理通常耗时的工作，如研究、内容规划、内容再利用和活动运营。这并非旨在取代营销人员。而是拥有一位永不离线的助手，能够提取见解、起草初稿、格式化素材并推动活动进行。
赚钱方式很简单。
- 首先，将其作为服务出售。为客户运行“AI代理驱动的营销运营”，负责研究、每周内容产出、登录页面更新、邮件草稿、广告迭代和报告。
- 第二，将其打包为服务合同。每月交付固定数量的输出，例如内容简报、帖子包、竞争对手研究、活动日历和绩效摘要，并按月收费，因为工作是持续的。
# 6. AI驱动的交易工具 (专注于系统，而非承诺)
这个领域充满了炒作，但实际的应用是构建改进交易流程的工具，而不是出售“保证盈利的机器人”。真正的价值在于帮助交易者做出更好决策和自动化重复性分析的系统。例如回测仪表板、智能警报、日志工具、标记系统、投资组合跟踪和自动化风险检查。
借助先进的模型和代理框架，构建研究机器人、信号扫描器甚至轻量级监控代理变得更加容易。人们不仅在试验；一些人正在将这些系统打包成真正的产品。
赚钱方式很简单。
- 首先，工具订阅。
- 第二，付费设置，为您构建和定制交易者或小型基金的系统。
- 第三，围绕数据管道、集成和监控进行咨询。
重点是构建稳健的系统以提高纪律性和可见性，而不是承诺不切实际的回报。
# 7. 咨询优先：先推销解决方案，再构建
这是2026年最可靠的方法之一。
与其构建一个随机的AI工具然后寻找客户，不如先销售成果。推销一个清晰的业务结果。减少支持工作量。提高潜在客户资格。加快报告速度。构建可靠的内容管道。然后围绕该结果设计AI工作流。
很多人找到我，他们有同样的问题。他们告诉我：“我已经能用ChatGPT做到了。”问题不在于能力。问题在于时间。逐一操作令人筋疲力尽。复制、粘贴、提示、重复。他们真正想要的是自动化。而为此，您需要合适的定制框架、工具和结构化的工作流。不只是提示，而是系统。
以下是赚钱的方式。
- 首先，付费发现。一个简短的诊断，您将映射他们当前的手动流程并确定自动化点。
- 第二，实施。构建工作流，连接工具，并测试一切。
- 第三，持续的服务合同。因为一旦奏效，他们就想要改进、监控和迭代。
这种咨询优先模式之所以有效，是因为企业不是在购买AI。他们是在购买清晰度、速度和结果。
# 总结
此表总结了本文涵盖的主要AI收入模式以及每种模式的实际创收方式。
| 方法 | 您实际做什么 | 如何赚钱 | 为何有效 |
|---|---|---|---|
| 工作流自动化服务 | 为抓取、报告、潜在客户路由、分析和内部自动化构建n8n或类似工作流 | 设置费 + 每月维护和更新服务费 | 企业需要结果，而非工具。自动化节省时间，减少人工工作 |
| Vibe Coding 微型SaaS | 快速构建小型利基工具，解决一个明确的问题 | 每月订阅费、终身交易、功能升级 | 小型专注工具在建立用户增长后可以扩展 |
| AI辅助文案 | 利用AI改进SEO、流程、结构、邮件、博客、脚本和内容系统 | 项目费、月度服务费、绩效合同 | 公司支付流量、转化率和权威性，而不仅仅是文字 |
| 数字内容制作 | 使用ChatGPT、Midjourney、Firefly、Canva、Figma创建模板包、品牌套件、缩略图、内容系统 | 数字下载 + 定期素材交付 | 生产速度加快，而产品仍可重复使用 |
| AI营销代理 | 使用AI代理进行研究、内容运营、报告和活动支持 | 月度营销服务费 | 企业需要持续输出和更快的执行速度 |
| AI驱动的交易工具 | 构建仪表板、警报、日志记录、标记、回测系统 | 订阅费、付费设置、咨询 | 交易者需要更好的系统和纪律，而非炒作 |
| 咨询优先模式 | 先销售业务成果，再构建定制AI工作流 | 付费诊断 + 实施 + 持续服务费 | 企业购买的是清晰度和结果，而非AI术语 |
Abid Ali Awan (@1abidaliawan) 是一位认证的数据科学家，热衷于构建机器学习模型。目前，他专注于内容创作，撰写关于机器学习和数据科学技术的博客。Abid拥有技术管理硕士学位和电信工程学士学位。他的愿景是构建一个使用图神经网络的学生心理健康AI产品。
🚀 想要体验更好更全面的AI调用？
欢迎使用青云聚合API，约为官网价格的十分之一，支持300+全球最新模型，以及全球各种生图生视频模型，无需翻墙高速稳定，文档丰富，小白也可以简单操作。
评论区