据 ai987.cn 于 2026 年 10 月 1 日收到的消息 ‣ 人工智能并非自动致富的魔法棒，而是能让有能力的人大幅提升生产力的工具。Elegant Themes 博客近日发布深度指南，系统梳理了 2025 年利用 AI 赚钱的十大实战路径，并揭示了大多数人容易踩的坑。文章强调，赚钱的关键在于将 AI 与专业判断、领域经验、分发能力相结合，而非单纯追求量的堆砌。
榜单首位是构建并销售 AI 智能体与自动化方案。这被视为 AI 经济增长最快的角落。企业不需要会聊天的机器人，而是能处理收件箱分拣、更新 CRM、起草并定时发布内容、处理发票单据、仅在必要时移交人工的智能体。开发者可借助 Make、n8n、Zapier 等自动化平台，结合模型上下文协议（MCP），将大模型接入企业真实工具与数据。入门建议从“落地网站助手”切入，利用 Chatbase 或 DocsBot.ai 等工具，把回答问题延伸为完成后续动作，并深度集成客户现有的 CRM 系统。
第二大方向是提供 AI 咨询与兼职高管服务。许多企业已购买授权，却缺乏懂得如何落地的人才。咨询的核心是卖“决策”而非“交付物”：帮企业判断先自动化什么、留什么给人工、选哪个工具、成本几何、如何验证效果。兼职高管模式则以每月几天的节奏，为多家企业担任运营、营销或技术主管。切入点可从团队培训起步，建立共享提示词库、使用规范与实战案例库，进而延伸为长期合作。垂直行业知晓（如牙科诊所、律所、货运公司）比通用工具技能更具壁垒。
第三是开展网页设计业务。AI 让交付速度与质量双提升。Divi AI Agents 等可视化建站智能体能按自然语言描述规划布局、撰写文案、生成样式，并以待办清单形式展示每一步，关键变更需人工确认。即使不擅长传统设计，借助 AI 网站生成器与 WordPress 插件生态，也能快速上手。配套的落地页制作指南与盈利型网站构建教程可作为起步参考。
第四是利用 AI 开发应用。路径分四类：一是配合 GitHub Copilot、Cursor、Claude Code 等编码助手，以自然语言驱动多文件生成、测试与调试，适合开发 MVP；二是“氛围编码”，借助 v0、Bolt、Lovable、Replit Agent 等无代码平台用自然语言描述生成应用，再迭代优化，但需注意安全、扩展与维护短板；三是低代码平台（Power Platform、Retool、Airtable、Bubble、FlutterFlow、Glide、Softr）构建企业内部应用，耐用度高、客单价高；四是自由程序员利用 AI 提效，将重复性技能产品化为插件或扩展。
第五是 AI 赋能付费广告投放。平台层面的 Meta Advantage+ 与 Google Performance Max 已将定向与创意测试自动化，人工优势在于策略、创意方向与纠偏自动化的盲区（如预算错配、流量自蚀）。创意产出量是瓶颈，可先用平台内置工具，再接入 Creatify、AdCreative.ai、Pencil 等专用工具批量生成视频与图文素材。账户管理层可借助 Optmyzr、Madgicx、Bïrch、Adzooma 等第三方工具捕捉浪费、预警异常、自动化例行卫生检查。落地页体验是转化的另一半，配合 Divi AI Agents 等工具快速迭代测试，可将广告与落地页打包销售，掌握客户核心指标的完整链路。
第六是提供 SEO 与 AEO（答案引擎优化）服务。核心在于基于客户第一方数据（Search Console、GA4）而非第三方估算。SEO Gets、SEO Stack、SEOcrawl 等工具可接入 MCP 服务器，让 Claude 或 ChatGPT 直接查询真实流量数据，产出“流量衰减与异常月报 + 按失得点击排序的修复建议”作为留存型服务。针对 AI 搜索的 llms.txt 与 Markdown 页面目前仍属低成本实验，Google 明确表示搜索忽略该文件，Ahrefs 研究显示 97% 的文件零请求，建议仅按需配置，主推效果测量而非文件本身。
第七是代运营 YouTube 频道。BrightEdge 数据显示 YouTube 在 Google AI 概览与 AI 模式中的引用占比最高，Ahrefs 发现品牌在 YouTube 的提及与 AI 可见度相关性强于反链。服务模式为月度保留费：策划选题、录制专家口播、AI 剪辑（Descript 逐字稿剪辑）、包装优化（YouTube Studio A/B 测试标题缩略图）、自动配音扩展多语言、Ask Studio 挖掘选题。需遵守平台合成内容披露规则与变现门槛，真人出镜专家是合规与质量的基石。
第八是 AI 辅助写作服务。作者亲历表明，通用内容写作已被 ChatGPT 挤压，高价值在于文案撰写、原创调研、观点输出与编辑把关。构建“AI 先读的工作空间”：在 CLAUDE.md 或 AGENTS.md 写入常驻规则、语气样本、客户 Brief 与访谈笔记；将常见任务封装为 Skill（技能文件夹），实现标准化流程。核心卖点是模型给不出的：一手访谈、原创调研、独特视角、兜底纠错的编辑判断。
第九是 AI 分担杂务的联盟营销站点。用 AI 做品类调研、大纲起草、对比表制作、内容多渠道复用（如 Pinterest 图文变体）、内链自动化。道德底线即商业模式：仅推荐实测或深度调研产品，绝不让模型编造参数价格，明示联盟关系，承认不适配场景，定期用 AI 核对价格规格并标记需更新文章。流量积累需时间，建议以副业起步，深耕细分赛道。
第十是参与 AI 训练与评测赚取报酬。Surge AI、Mercor、Scale Outlier 等平台提供评分模型输出、撰写参考答案、红队测试、数据标注等任务，按小时计费，领域专长（法律、医疗、金融、翻译、软件）溢价显著。这是“无需客户、作品集、产品即可本周上手”的路径，虽非复利型业务，但能深度理解模型失效模式，反哺前九项技能。进阶形式是为自建 AI 工具的企业构建评测套件：用真实业务输入编写测试用例，设定打分规则，每次发布前跑全量回归，按类别读取分数变化，以留存服务形式随客户功能迭代而增值。
文章列举五类“99% 人做不成”的伪赛道：大量生成 AI 电子书冲击 Kindle、全自动“无脸”内容站与频道刷广告分成、倾销 AI 图片到素材与按需印刷平台、面向新手的“被动收入”量化交易机器人、只会氛围编码却不懂分发的 AI 应用。共同特征是把整活交给 AI、跳过技能审美与分发，本质是体量堆砌而非价值创造。
核心原则是：AI 是力量放大器而非捷径。随着工具普及，执行力与信任度的权重反而上升。四条建议：聚焦专用任务而非通用工具；工具不等于任务，需精通才能产出；真钱在硬活与经验活里；创造真价值，才能获得合理回报。最终，AI 最适合与专家级人类参与结合，增强现有优势或补足短板，而非替代人类。
综合自网络信息