2026年，聪明的创作者将如何赚钱（你来得早）

眼下，创作者们卖的几乎都是数字产品和服务。

coaching、课程、社群、训练营，还有订阅会员制。

这很合理。

它们的利润率极高，一个人就能规模化交付，比依赖平台分成或接品牌赞助更自由。而且可以说，这是人们能买到的最具改变人生效果的产品类型——以前从未有过这样一个时代，能让普通人以可负担的价格，向身处技能最前沿的人学习自己感兴趣的东西；而既然教育能影响行为，好的教育也就成了唯一能改变人生的东西。当然，这里也有浑水摸鱼的坏人。

现在，我对这件事的演化方向有一个预测。

如果你看懂了，未来几年或许能建立起竞争优势。

我的依据来自这三条信念：

信息永远不会免费

一方面，你刚提到的那个观点，沃兹，是说信息在某种意义上「想要」是昂贵的，因为它实在太有价值了——正确的信息出现在正确的地方，就能改变你的人生。另一方面，信息又几乎「想要」是免费的，因为把它传播出去的成本一直在下降。所以这两股力量一直在互相拉扯。

—— 斯图尔特·布兰德采访苹果公司的史蒂夫·沃兹尼亚克

信息并不会「想要」免费，因为信息没有欲望。

是人们想要信息免费，因为他们不懂：信息，本身就是劳动。

这话现在听起来可能像句陈词滥调，但如果一个人不肯付钱，他也就不会上心。只有和钱关系很差的人，才会对为关键信息付费这件事有障碍。

当然，信息存在得越久，价值就越低。它会变成常识，AI 也会在那些最流行、最相关的内容上完成训练，但还有另一类信息，会在可预见的未来里一直保有价值。

这正是创作者的用武之地。

创作者经营的是个人信息（文字、音频、视频），并且会继续如此。

问题正如布兰德对沃兹尼亚克说的那样：如何把正确的信息，送到正确的地方。

AI 永远无法开箱即用地给你最佳答案

问题不在于 AI 不如你。

而在于你还不够好，不足以让 AI 变得比你更强。

因为，如果你让 ChatGPT 帮你写一本书，它会写，但那本书不值一读。

如果你既擅长写书、又擅长提示词工程（主要是给 AI 下达清晰指令），那你大概能比以前快得多地写出一本了不起的书，而且那本书仍然出自你的知识，而非 AI 的。

AI 只有在高度依赖语境的领域（比如营销、写作、设计，或任何非机械性的事）里，在拥有足够多背景信息时，才真正有效。以至于到最后，提供知识的不再是 AI，它做的只是苦力活。

这个道理，你以后会懂的。

课程是静态的

产品方案分三种类型。

自己动手做（DIY）。陪你一起做（Done with you）。替你做完（Done for you）。

从社交媒体诞生起，创作者卖的就是这些。有人凭营销这类技能做自由职业；有人凭健康这类兴趣做教练；有人想往组合里塞一个低价产品，就卖课程。

但这三种各有短板。

课程是静态的信息，必须被正确解读才能奏效。

自由职业通常没什么成就感，因为你在做别人的项目，而不是自己的。

coaching 想要规模化，要么需要大量时间，要么需要不断扩充团队。

但如果，AI 现在让你能把它们全部压成一个呢？

如果一个数字产品，既能提供教育，又能基于你独有的知识帮你执行呢？

数字产品的未来

我这些年做过几个数字产品。

我的下一个，会是一个「30 天打造个人品牌」的挑战。

（因为我想先验证这个理论，再试着把它做成一个功能嵌进 Kortex——用自定义提示词共享工作区。）

现在，我们来走一遍场景。

假设我的数字产品有两块：

教育——以易于消化的方式铺开的课程体系或知识。

执行——基于那套特定知识构建的 AI 提示词，让你执行得更快。

这两块单独拿出来，都不如合在一起时值钱。

让 AI 替你完成任务，并不会教你如何自己完成，所以当 AI 不可避免地只给你一个初稿时，你并不知道如何做出能用的终稿。AI 解决不了「反复打磨」和「没结果」的问题（除非你知道该往哪儿引导 AI）。

这就是「氛围感程序员」现在做不出复杂东西的原因。

他们不懂代码的高层逻辑，所以一旦遇到 bug，要么得从头学编程，要么就卡死——因为他们把主动性外包了出去。即便有人能用自然语言写出一整个 App，也不代表会有人用。换句话说，你还是得学。

而当你只有教育、没有执行时，很难把知识套用到自己的情况里。很多人在课程上受挫，是因为他们试图照搬老师，却没意识到：自己独特的情况，会改变知识的应用方式。

这正是教育和执行二者结合才能大放异彩的地方。

AI 尤其擅长收集你的个人背景信息——只要你让它这么做——这样它就能把这些信息纳入考量去执行任务。

如果你跟我学做个人品牌，中间有很多流动的变量。你得提炼出自己的信念、观点、兴趣、想法，等等。AI 没法从你脑子里把这些掏出来，但它能引导你的心智，帮你把这些都想出来。

这就是课程的完成率和成功率如此之低的原因。

让我说得更清楚些：

想象一门 YouTube 课程。

它教：

如何生成有病毒传播潜力的选题

如何设计和迭代封面创意

如何搭出 YouTube 脚本的框架和要点

如何写好钩子和开头，降低划走率

如何做分镜，安排节奏、空镜、主镜头和画面

你需要明白的是：这件事没有「最好」的方法。

如果你让 AI 在没有任何语境的情况下做这些，它给出的会是网上能查到的泛泛信息。

但 YouTube，以及大多数依赖语境（非机械）的领域，其「奏效之法」变化得相当频繁。没有哪个 YouTuber 和另一个相同，可他们似乎都取得了某种成功。这意味着，哪怕是一个专做 YouTube 的 AI 软件也会有缺陷，因为它大概率是基于某一种「最佳实践」搭建的。如果人人都用那个 AI 工具，它产出的结果就会变差。

所以，对于这门 YouTube 课程，创作者是用自己的心智、模型和方法来搭建它的。

然后，当他们把上面的每个要点都变成一条提示词（比如选题生成、框架搭建、写脚本等等），魔法就发生了。

你不仅有教育，还有执行！

你意识到这有多疯狂吗？

一门 YouTube 课程，不再是一门课程。它是创作者心智的一块碎片，能自行运转。

你，作为一个个体，可以买下这块心智碎片，研读那份「使用说明书」，喂给它你自己的语境，然后它就替你干活了。

它给你选题，你选一个，它引导你搭框架，你做编辑，它按你自己的语感吐出一版脚本，而且见鬼，迟早有一天 AI 能生成整支视频，听起来像你，看上去也像你的风格。

那仍然是你在创作视频，只是你干的活更少了。

这不是 AI 电子泔水，因为它有语境。

如果你想看实操，去看我在 Kortex 频道做的那期视频。

那公司的内容团队呢？你不需要把那个人当自由职业者雇来，因为他们不在场也能替你干活。

那像健身教练这种没法替你干活的情况呢？嗯，他们依然可以有提示词，生成定制训练计划、营养方案，还有每日打卡来跟踪你的进展、减重，或别的什么。

你卖的不再是一门课程。

你卖的是一个完整的解决方案——一套 AI 永远无法开箱即用地给你的、个人化且特定的系统，因为它需要被专门训练才能做到——而这样的系统，更可能带来结果。

信息的价值没有下降，而是在急剧上升。

如何打造一款 AI 优先的产品

如果你是创作者，或想成为创作者，你能做的最好的事，就是学会把自己的知识变成一条提示词。

如果你是个新手，而且把这事做好了，恭喜，你现在就有了第一个能立刻开卖的产品！

以下正是我会做的事：

1）记录你的流程

打开一个笔记或文档来写。

如果你想轻松点，就在 Kortex 里做，这样等我们把它变成提示词时，你能在 AI 对话里随时引用那份文档。你当然可以在 ChatGPT 之类的工具间复制粘贴，但 Kortex 内置了 ChatGPT 模型和其他所有模型，所以你可以针对不同用途挑选不同的模型。

接下来，假装你在给另一个人下详尽指令，好让他能做出你做的事。

这会花点时间。

如果你是 YouTuber，那你需要为自己的流程每一步都建一份文档。看看前面的要点，把每一条都展开。

比如做 YouTube 开头，大致可以是这样（放在一份文档里，因为又长又细）。

当然，几乎任何任务你都能这么做。如果你从没做过，可能会觉得难。你其实是在学习如何管理和「教」一名员工（AI），而这需要时间。

但是，你只记录一次，却可以永久复用。

而且，你也可以把它当成你课程体系的提纲。

前期要下点功夫，但回报巨大。

这是值得专注的高杠杆动作。

1.5）借用别人的流程

我建议你，自己的东西还是手动来做。

但为了价值和教学，这里还有件事你可以做：

选一个你想完成的任务

在 YouTube 上找一个教它的高手

或者，找一本教它的书的 PDF

把它喂给 AI（你可以链接一个 YT 视频，或往 Kortex 上传 PDF）

让 AI 拆解出详尽指令

存成一份文档，在第 2 步里引用

上面那个 YouTube 开头的指令，我就是这么做的 😉

我找了个教它的视频，让 AI 拆解开。

我有一个免费的 AI 迷你课程，讲了多个这样的例子。

2）把每个环节变成提示词

花 30 到 40 小时自学提示词工程，是值得的。

我显然没法在这里全讲完。

正因如此，我想给你一个我自己在用的捷径。

我喜欢根据任务不同，把提示词分成两个阶段来组织。

阶段 1 = 收集语境的阶段，通过访谈用户，获取把任务做好的相关信息。

阶段 2 = 执行阶段，拿到用户的信息后去执行任务。

如果任务是做 YouTube 开头这种，那你显然需要用户语境。你需要他们想做成视频的那个选题，还需要一份语感拆解来参照，好让成品像他们。

你最好还有一个选题生成提示词。这样，你就能把它的输出，喂进 YouTube 开头的提示词里。

这些任务彼此之间，总会以某种方式层层叠加上去。

先是选题生成提示词，收集你兴趣相关的语境，吐出高表现力的主题

然后，你把其中一个主题作为语境，喂给 YouTube 开头提示词，它同时还会收集你想用的要点

接着，你把它作为语境，喂给框架提示词

再然后，你把它作为语境，喂给脚本提示词

简而言之，你要做相当多条提示词，才能把整个流程封装进去。

现在，说捷径。

我有一条能造出超强提示词的提示词。

所以，你告诉它你想完成什么任务，把任务的指令给它，再让它把提示词的输出按两个阶段来组织。

你可以直接在这里复制这条提示词，或者进 Kortex 的 Chat → Create Incredible AI Prompts，让它帮你搞定。我喜欢用 Gemini 2.5 Pro 或 Claude 3.7 Sonnet 来做这事。

这是造提示词的提示词长什么样。

注意我是怎么把指令以文档形式提供、并组织成两个阶段的。这是那条提示词的输出。

最妙的地方在于，你可以把提示词存成文档，随时整理和引用。

3）自己先用，并迭代

你大概以为到这就完了。

但你没有。

我知道你想要 AI 当那个无所不能的魔法，替你把活全干了，但如果你想要它好，事情不是那样运转的。

把它当成初稿。

这就跟你为自己的生活搭建任何系统一样。

你定了一套例行流程，试一周，注意到哪些不管用，然后试新东西，直到它产出好结果。健康、写内容，都是如此。

接下来几周你的任务，是用你自己造的提示词，给它们的好坏打分，然后改提示词，直到结果达到你水平的 80% 到 90%。

那时，你才有拿得出手、能给别人的东西。

眼下，AI 永远需要一个人类来给输出打分级、做编辑。

如果它吐出一版 YouTube 脚本，当然，你可以用，也能看到些不错的结果……大概比大多数人强，但你还是会想把它当草稿，再加上自己的收尾润色。

4）编写文档

恭喜。

现在你有了一座提示词库，既能自己用，也能当产品给别人。

接下来，你需要做课程体系那部分。

你既要教别人怎么用这些提示词，也要教他们做这件事该懂的知识。

好在，你的流程已经铺好了。

你只需把它展开、组织成一个能把人从 A 点带到 B 点的产品。

我在这里写过一篇关于打造数字产品的超长指南，如果你想深入。

不啰嗦到下一个钟头了，以下是我会用来做出这个数字产品的做法：

买一份看起来卖得不错的别人的产品

全部存成 Kortex 里的独立文档

让 AI 拆解这个产品的结构和套路（为什么它好用）

结合上面学到的，把它变成一条提示词

喂给它你自己产品的细节

让它引导你做出自己的产品

你在这里学到的，不只是怎么做产品。

它是一种和 AI 共事的方式。

是你教 AI 去做任何你想达成之事的方式。

我就留你到这里。

感谢阅读。

—— Dan