Vol.68 年薪百万？风光无限？2024的AI行业还值不值得卷？

像GPT这样的AI工具未来会越来越多，越来越精细，并且可能会成为像以前的Office一样，成为每个人简历上都具备的技能。多年前，有位前辈曾经对我说：“既然你已经从事AI行业，那你就拥有了天然的信息差。”他甚至建议我投资五千元，去找一个懂得如何将GPT部署到微信聊天和微信公众号上的人，让他把SOP写好，这样你再去推广一个项目，这让我积累了一些能力。之后我在观察各种广告活动时，能够通过文案和图片，基本了解到其背后的运作模式，以及资金来源，是谁出资、目的是获客还是其他方面，这些都能基本推断出来。

在职场前景未知的情况下，我开始寻找非传统的赚钱途径。我希望能够帮助每一个热爱尝试的年轻人，首先实现他们人生中的第一个一百万。欢迎来到“满地找钱”，大家好，我是伊玲。我是一名AI产品经理，之前在美团负责了一个名为“AI写真馆”的项目，后来又跳槽到了这条赛道最顶尖的公司。由于涉及一些公司的隐私和数据红线相关的话题，我很少在自媒体上谈论AI具体的业务或细节。但今天我正好要见一位零后朋友，他也是我的同行，所以我想与大家聊一聊AI行业的现状，以及2024年想要入局AI、想往高收益领域发展，是否还值得。

现在让我们欢迎嘉宾莉莉，来给大家做一个简单的自我介绍吧！大家好，我是莉莉，一名AI产品经理，00后。这也是我第一次来录制作播客。让我介绍一下我在AI领域的发展历程。我是在2023年初，也就是大概3月份开始入局AI的，个人感觉还算比较早。这一年多的时间里，我尝试过早期的GPT Talk应用，接着又参与了AI图生图的项目，还做过数字人智能体等工作。听起来，我们所做的事情仿佛是在2020年左右时我所经历的，当时还没有大模型。我参与了商汤和微软小冰的项目，具体是做一些图文相关的工作。在小冰那边，我参与了对话聊天机器人以及虚拟男友和女友的开发，而在商汤则主要进行图像训练，之后在美团也有过一段时间的数字人相关工作。总的来说，AI行业来也回去折腾的事情似乎都差不多。

那么，我们现在回到节目的正题——“满地找钱”，一个比较普遍的话题就是：你是如何获得人生中的首个100万的？不过鉴于你才工作了一年多，并且也是00后，所以我们可以从规划的角度来聊，假如你还没有达到100万，你目前的计划是什么？我目前仍未达到100万，但我的副业探索歷程其实挺长的。我从九年前就开始研究副业，试图赚钱，这是我高一的下学期开始的。实际上，我打工的经历也相对较早，第一份工作是在2021年，那时因为疫情导致学校无法返校上课，我便向老师申请不再计算平时成绩，期中期末考试也请假。自此，我就开始了持续的工作状态。

从我的工作经验来看，实际上我承担的任务与全职正式员工无异。我的工龄查税务的APP显示，居然是从2019年开始的，哇，那你真的是有五年的工作经验了。不过毕竟还是学生身份，学校的事情也必需兼顾。当时我做过哪些副业，和什么相关的工作呢？我可以简单讲一下。大概是2017年左右，我曾做过一年多的微商，售卖一些服装、化妆品，以及无线WiFi等流量卡。这些项目让我在高中时期的生活得以维持。后来我在做淘宝客时赚到了第一波比较大的钱。那时候淘宝客还处于早期红利阶段，佣金可以高达30%，某些品类甚至高达40%到60%。我是一名高中生，买了一些生活用品，并在QQ空间上刷到了相关的广告，顺着广告的线索进入了一个群，发现商家每天分享优惠券且实际能收到货。于是我开始探索这个商家是怎么做到的，逐渐了解并自己尝试。

是啊，我当时做那个UI图也是用美图秀秀加一个模板去批的，学着别人怎么做我就怎么做，然后再加一些有趣的表情包。因此，当时做的这件事情就类似于你去发现一些有优惠的好货，将它分享给别人，自然可以赚取佣金，其实就是中间商。其实，这套模式现在也在各种APP中运用，采用相似的底层逻辑去推广东西。比如，美团外卖会有一些公众号每天分享“买20减3”的这种优惠券，其实原理是相似的。而像淘宝、京东等各大电商APP也会有一些平台，它们将这些优惠链接整合在一起，用户只需复制某个商品的链接，然后在另一款APP打开并购买。这个我其实知道，因为有一个朋友之前通过返利网做过这个，赚了五六十万。他可能在裂变方面做得特别好，参与的人数远不止40人。

其实我也在用返利，作为一个羊毛爱好者。我在微信上有一个聊天机器人，每次想在淘宝买东西时，我只需复制链接并发给聊天机器人，这个机器人能告诉我这个东西是否有专属的优惠券。如果购物后能返利多少钱，我前段时间查看我的数据，发现用这个机器人两年以来我已经返利得了1500多块钱，可能我买了两三万的东西，返利就返回了1500，这确实是一个不错的羊毛渠道。像17年时，返利会更多一些。大学时，我搞外联活动，外联的职能是给团体组织去拉赞助，有活动的时候去外面与商家合作，他们会提供活动经费或物料，比如托盘、红布、水和奖杯等。

在这个过程中，我发现一些外联商家做的事情中，涉及到一个信息差。比如，Summer这款社交APP上，我知道我曾经在上面做过招聘，这里有很多大学生。我会在上面发布字节跳动要招某某某实习生的信息，然后让他们来试试。这段时间，商家给我一个人头奖励，信号是30块钱。那段时期，许多互联网APP都通过这样的方式来获客。我自己去下载了三门APP，发现完全可以不通过商家挣这份钱，自己注册一个号去拉新，然后从中抽佣，全部的钱都到自己的账号里。类似的事情我还做过许多，逐渐积累下来，我从过去赞助的学生变成了可以提供外联渠道的商家。我给别的学校提供外联活动，因为我本身也是学生，比较容易沟通，大家都能理解，交流起来也方便，信任感也强一些。

通过把自己变成外联商家的身份去搞这些活动，从中抽成。这也是一个相似的逻辑，涉及信息差和逐步摸索项目源头的能力。让我积累了一项能力，后面我在看到各种广告和活动时，可以通过文案和图片来了解它们背后的运作模式，源头资金的流向也是很清晰的，谁出钱是为了获客还是其他目的，基本上都能看出来。我觉得这个技能在我工作后仍然会受用。当支付宝来信时，我记得曾经出现过一波波的悬赏金活动，就是用你的二维码让朋友扫，他们能获得几块钱，若把这笔钱用掉，你也能获得同样的金额。我参与了一个团队，里面有十来个人一起整合一个号，最终这个号赚到了超过一百多万，但我负责的工作较底层，最终分到了1万多，差不多2万块钱，我觉得也挺不错的。

是的，其实就是薅大公司的羊毛，因为那个时候他们需要拓展客户，而我们手头正好有很多学生和职场人资源，我们能为他们提供价值，抹平这些信息差，所以拿到这些钱也是应得的。就像水网市里的王安全，通过提供信息差来帮助推广。实际上，这也是为各种APP的推广期助力，帮助他们获得客户。

进入AI行业是否也与赚取高收入有关呢？这里肯定是有一些关系的。我对AI的好奇心始于2023年3月，第一次接触到GPT，与其对话时，我询问了一个产品相关的问题，发现它给出的回答与我自己的想法完全一致。这个让我感到震撼，因为与过去那些非Transformer型的人工智能相比，GPT的表现非常出色。经过多年学习和积累经验，我得出的结论，GPT通过数据训练处理后也能达到相似的水平。当时，我和老师聊天时达成了共识，像GPT这种AI工具将来会越来越多、越来越精细，甚至可能成为像多年前的Office一样，成为人人简历上都有的一项技能。现在看来，这个方向确实在逐步发展，因此我决定进入AI行业。

在那时，我还在做一家电子墨鱼的公司。这个帐号在前几年抖音上特别火，因为用户可以在手机上敲墨鱼。我很好奇这个公司是如何变现的。不过，说出来可能会让大家失望，因为公司没有推广预算去选品，领导用的是一种比较偏门的逻辑，通过气脉数据分析工具网站寻找应用的搜索热词，比如“电子木鱼”，这个词的搜索指数达到了6000到7000。

那我们做一个电子木鱼，快速上架到各大应用市场。一般来说，它每天就会有一个比较稳定的新增用户量，通常大于200。这样，每个应用的开屏广告就能够覆盖掉一部分开发成本。因此，电子木鱼这个产品的成功其实是借助了它的铃铛声。它的变现模式主要是接广告，广告收益占到70%，充值收益占到30%。因为公司整体会有上百款APP，而像这种0-1阶段的简陋APP比较多，1.0版的目标就是快速赞助这个名字，赞助后再观察数据。数据方面比较看重两个指标：新增用户数量和广告的eCPM值，因为这两个因素会直接影响到APP的收益。

从做一个简单的工具产品跳到AI行业，其实本质上都是在做工具。当时我在公司工作时关注到AI这一领域，老板也支持我去探索一些创新的东西，毕竟我们是为了赚钱。后来我做过一款名为GPT智能对话的应用，在政策尚未收紧之前，快速上架，并在不到一个月的时间里成为公司APP充值收益的巅峰期。虽然短暂存活过一阵，但随后被下架，因为这样的项目层出不穷。我记得你之前也是从非AI转向AI的，你为什么选择AI呢？这个话题很有意思。其实我本科和研究生都学的是心理学，但在研究生入学之前，我们突然接到了一个人工智能的专项计划，这引发了我的关注。

在了解人工智能后，我感到十分焦虑，担心未来会被替代，不知道该如何生存。所以我决定进入这个领域去看看。我选择了商汤这家公司，当时的技术还比较初级，进入后逐渐缓解了我对人工智能的焦虑。后来我又去了小兵和美团，一直顺着这个思路走下去。每个阶段，我似乎都因某个人的引导而来到某家公司，就像得到贵人的帮助。我也在我的知识星球上写了一些关于AI行业的看法，以及我从心理学转到AI赛道的经历，这一切都充满了机缘巧合。

你提到的套课网站，我也有类似的体验。2023年初，我用到了GPT，感觉和你的体验很像。它似乎更擅长处理人际问题。当我询问一个心理相关的问题时，GPT不仅给出了解决方案，还有Plan A和Plan B。我想将这个工具分享给更多人，因为当时关于文心一言等产品还不普及，想用GPT的人需要翻墙等。这时我写了一个小册子，介绍如何通过API将GPT部署到微信公众号上，让用户在微信聊天时获取GPT的回答。事实上，这个项目我也尝试过，而且收益还不错，虽然分给几个人后并没有赚太多，但这是在AI行业初期的一次尝试。

关于AI行业的现状，大公司往往会专注于具体的落地场景，而个体与小公司则面临着显卡租不起、研发成本高等难题，因此只能做一些大公司不屑一顾的事情。最近，我们也希望分享一些AI行业对人才的需求。今年，我刚好经历了一次跳槽，莉莉也刚经历完校招。莉莉先分享一下作为在校生和实习生的建议。

我觉得现在入行相对容易一些，因为公司对实习生的要求较低。只要你表现出对这个领域的热情和好奇心，并有一定的作品，很可能会获得机会。我是双非本科，起初简历很难进入大厂，但如果对某个大厂很憧憬，就必须做好作品集。虽然由于学历等因素可能会有所限制，但经历或作品的亮点可能会让你脱颖而出。此外，除了常规的招聘平台，可以加入一些行业相关的社群，像是人人都是产品经理这样的网站，积极自我介绍并展示你的经历，或许能绕过筛选的难关，直接认识行业内人士，通过社交媒体如极客和小红书等方式也能同样尝试。

我和你的感受也差不多。在我三年前求职、参加校招时，如果学历优秀且有大厂经验，一般能顺利获得大厂的offer。然而，随着竞争的加剧，现在的求职者在进入AI行业时，需要更加注重提升自己的技能和作品。

在选择职业时，越来越多的公司并不太看重你本科所学的专业背景。例如，即使我本人是学心理学的，依然能够找到机会进入美团。然而，这两年的经济形势确实不太乐观，因此现在的求职者往往需要非常专业化的技能。我最近参加了一场面试，面试的方向有很多，我个人主要从事视觉产品相关的工作，例如图像生成平台、数字人视频剪辑工具、图生图文生成等项目。此外，还有一些面向C端的图像产品。在这样的情况下，我的求职范围被限制在图像方向，像美图秀秀、我目前所在的公司或一些规模较小、专注于生图的公司。不过，如果我想转向文字方向，比如开发对话机器人，那将非常困难，行业的垂直化程度已达到这种地步。

在当前这个时点，入局AI行业可能会显得有些晚。我并不想给出盲目乐观的观点，但我依然认为还是存在机会的。建议可以多积累你对AI行业的理解，持续输出一些内容，哪怕是每天与大家分享一个AI产品，这样面试官就能够看到你具备一定的内容丰富性和理解能力，可能会因此愿意给你一个机会。同时，积累一些实践经验也非常重要。如果你无法参与到真正的AI创新产品开发中，做一些微小的尝试也是可行的。目前，AI行业吸引了大量人涌入，特别是对于非科班出身的人，更需要认真积累实践经验。

总的来说，想要进入AI行业，尤其是担任AI产品经理，面临的挑战非常多。首先，产品经理的门槛在近几年不断提高，需求量也在减少。如果想要转型，考虑运营等岗位也是不错的选择。例如，我之前的公司里离职的一位运营同事成功面试到了烟草行业，而我则面临了更多的挑战。产品经理这个岗位对经验的要求非常高，特别是一些细分领域，几乎仅有大厂有需求，中小企业则难以拓展。因此，目前AI产品经理所面临的挑战确实不少，我们在项目开发中直观感受到的，就是不确定性不断增加。AI产品往往依赖于模型的能力，而模型的特性和概率性问题使得不确定性增多。作为产品经理，我们需要将这些不确定性转化为可控因素。

这段文字中提到的参数调试过程实际上涉及了大量繁琐的工作。最终，我们会经过多次调试和测试，形成一个能够有效控制效果并将崩溃概率降至最低的模型。对于用户来说，如果十张图片中仅有一张出现问题，我们可以对其进行补偿并重新渲染，这样的问题其实并不算大。然而，如果十张图片中有八张崩溃了，用户会认为这个产品存在严重问题。多年前，许多人对电脑的了解还很有限，电脑上一个字体设置变化就可能让他们觉得是电脑坏了，希望能修好。而现在，AI用户也常常会产生类似的误解。我们能够做的，就是降低图片崩溅的概率，创造出更多新内容，让用户真正喜欢这些图片。它不仅仅满足用户的基本需求，区别于工具类产品的是，工具主要解决实际的效率问题，而像AI Mirror这样的产品，用户更多是把它当作一种玩具来享受，满足他们的表达欲、创作欲和分享欲，而非解决实际问题的需求。

实际上，要求AI解决问题的期望过高了。目前，还有很多人高估了AI的能力。就我个人而言，前不久面试时就深切体会到，AI的能力还没有那么强大。关于AI产品面临的挑战，我们讨论这么多，实则这个行业仍然充满希望。与其他传统行业相比，它的不成熟之处也恰恰意味着有很多机会尚待探索，而且市场需求仍有许多未被满足。如果能在未来的某一天满足这些需求，便能够实现盈利。因此，我们也想探讨一下如何以较低门槛进入AI行业。这方面我们之前讨论过，作为在校生，寻找实习机会相对容易。如果希望尽早入局，抓住这样的机会非常重要。

在寻找实习的过程中，有些公司会要求实习生必须实习三个月以上，甚至半年，但如果由于学校的规定无法满足，设计一些策略就显得尤为关键。例如，提前承诺三个月或更长的实习时间，然后在第二个月时向公司解释学校的安排发生变化，自己无法继续留任。这种操作在很多人看来可能不太容易，但其实更多人对此是不敢尝试的。实际上，承诺一些可能无法做到的事情，确实可以为自己争取更多机会，这就涉及到双向博弈的问题。

另一个思路是，除了之前提到的，建立一个分享AI见解的自媒体账号外，还可以考虑创建一些小型课程或网站，进行实际项目的落地。此外，积极挖掘和链接一些与AI相关的创业者或项目，他们往往需要人才，能够与他们合作可以提升成功的概率。例如，我的第一份实习是在字节跳动担任HR，专注于招聘。那时我只是想去字节跳动了解这个公司，尽管我不打算长期从事HR，但我意识到我与许多大公司的程序员和产品经理交流，应该会有想法产生。于是我主动与他们沟通交流，其中一位程序员透露他们正在找AI产品经理的实习生，最终帮我引荐，促成了我的第一份AI产品实习。如果没有这样的关键人际关系，我可能就很难进入一个优秀的AI公司。

真实的行业经验和人脉关系未必是容易获得的，但它们能大幅降低招聘方对你的信任成本。如果你能展示出具体的项目经验，情况会截然不同。我还想分享一个我在美团工作的经历。在那里，我主要参与了2B或内部项目的AI产品开发，因此在面试其他公司时，很难将经历负责的内容展现给对方。比如，他们常常希望查看我所做的产品或分享具体数据，而我却不得不解释这些涉及公司机密的情况。然而，唯一一个较为公开的2C项目是名为AI写真馆的产品。在这个项目中，由于团队人力不足，封面直接使用了我的照片，运营工作几乎都由我一人完成。在面试时，我很自然地向面试官展示这个产品，通过搜索他们就能找到我的成果。这种通过落地项目直接展示成果的做法，确实有助于降低其他人对你的信任成本。

最后，我们可以聊聊一些与行业薪资相关的话题。AI行业之所以吸引许多人，收益情况无疑是一个重要因素。我们可以讨论一下在这个领域工作的薪资范围。首先，我可以简单划分为两个方面。一方面，直接在行业内工作的人的薪资；另一方面，未必在行业内，但通过一些噱头进行营销的人的收入。在营销方面，比如我曾经通过撰写一本书分享我的经历，设定课程教别人如何使用某个工具。按我所了解，靠这样的方式，年收入能够达到一百万左右。

我刚刚看了一下别人销售的份数和单价，算下来我觉得一个月赚个八九千，甚至上万的生活费是可以做到的。如果再差一点，比如我做了一个多月，也能赚一万多。不过，这部分主要是营销上的费用。现在如果想做Talk网站，政策上其实已经不太允许了，所以我们在这里不做推荐。其次，在AI行业中，人的薪资范围我不太了解小厂的情况，但大厂的工资还是相当体面的。比如，如果是运营岗应届生，至少可以拿到一万以上的收入，而作为产品岗，大多数大厂的起薪都是两万。如果是技术岗，比如算法、后端等，算法工程师的工资相对来说最高，因为现在这方面的人最缺。我了解到，去年有应届生拿到年薪百万，基本上是做大模型的。如果是硕士的话，中位数的薪资范围大概在四十到六十万之间，而博士的年薪可能会在五十到七八十万之间，特别优秀的人甚至可以超过百万。

莉莉，你这边的情况如何？我先分享一下我面试和以前工作的经历。我没进过大厂，薪资范围主要在月薪1.5万到2万之间。如果想进大厂，基本上薪资都在2万以上，一些创业公司或独角兽企业也给得差不多。不过，由于我相对同龄人积累的经验比较丰富，薪资也比同背景的同龄人偏高。明白了，实际上无论是小厂还是大厂，至少我们都有1万的底薪，大厂可能会有2万的底薪。2024年我们也面试了很多家AI公司，关于AI行业是否有最新洞察，莉莉你先分享一下。

我想借着刚才聊的一个话题，谈谈我们入局AI产品经理的门槛。我觉得这两个话题是有一定关联的。我在做电子沐浴的那家公司之后，转到AI绘图的公司，再到做数字人的公司，实际上是在沐浴公司时开发了GPT Talk应用。那时，我也有了教授他人使用翻墙工具以及GPT的经历。我写了一份教程，售价在60多元，提供一对一的培训，有时收费更贵一些，但基本上可以确保学习者能够掌握技巧。经过我的经验，通常一个小时内可以教会一个人，甚至有些人十几分钟就能上手，所以实际上赚得还不错。

我发现，在做AI的过程中，付费思维的转变非常重要。同一份教程或技能，有人卖9.9元，有人卖99元，有人甚至卖999元，但实际上内容差不多。确实会有人认为收取那么高的费用会让人觉得不好意思，产生不配得感。其实这是一种比较重要的思维转变。毕竟，学习这些技能时，我也付出了时间和精力，所总结出的经验可以帮助他人节省时间，更快速地掌握要点。因此，定价时只需要参考市场价，不必觉得不好意思。定价过低，可能会让人觉得便宜的东西不值钱。例如，如果我收9.9元，可能会让人怀疑这内容的价值。观察市场价就好，收钱时不妨豁达一些。后来我入职一家AI绘图公司，那时岗位的薪资标注很高，比我之前的工资还高出一倍。虽然最终薪资并没有达到那个数，但相比原来的工资，依然涨幅超过30%，对于2023年来说已经算是不错的增长了。

因为在环境不好的情况下，我想分享一下我在跳槽过程中对AI行业的一些新观察。2022到2023年，我明显感觉到资本对AI的支持非常强烈，他们根本不在乎具体的落地场景或商业价值，只要做一些创新尝试就很可能获得资本的追捧。在那两年中，AI行业的人被允许犯很多错，进行许多不带来利润的探索，尤其是在大厂中。但今年我有个明显的感受：首先，想入职AI行业变得越来越难；其次，跳槽所需的经验越来越垂直。此外，产品落地已经成为了基本操作，现在的AI产品都在追求商业化，如何打正ROI，确保投入成本和人力成本之后，实现的营收大于这些投入，其实90%的公司都做不到。因此，只有掌握足够资金才能在这个游戏中继续玩下去。

比如说，instant生成技术可以通过一张图像进行换脸，再比如，了解一下convUI工作流的相关知识，你需要接触新知识，并展现出对这个行业的宏观认知，才能被企业所青睐。即使你进入的岗位是拧螺丝的工作，你至少也要有一个造火箭的梦想，才能进入这些公司。这是我今天的一个深刻感受。实际上，我和伊玲姐姐有着很多相似的想法。去年，大家都在试错，市场也允许这种试错，但今年似乎大家对AI变得更加谨慎，认为成本很高，挣不了钱，投资者同样变得小心翼翼，融资变得不那么容易。因此，中小公司在试错方面就更为困难。

此外，面试方面确实存在一个问题：面试官接收到的信息才是最终有效的信息。当我们进行强输出时，在表达内容时需要考虑对方的认知和接受成本。如果面试官走神了，即使我们表达的信息再完美，对方也听不进去，那都是无效的。因此，我们需要考虑面试官可能想听到哪些内容，有时你可以积累一些新的知识，让他觉得除了考核你，还可以增长一些见识。好，这期节目就到这里。如果你想了解更多AI相关的知识，或希望与我深入交流，欢迎订阅我的知识星球“10的发财星球”，我会在节目附注中放上订阅链接。

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