AI赚钱难？别急，这三个方向藏着未来的“摇钱树” 北大林宙辰教授在第50届清华

AI赚钱难？别急，这三个方向藏着未来的“摇钱树” 北大林宙辰教授在第50届清华大学中国与世界经济论坛上表示：“所有AI企业没一个盈利，连OpenAI一年营收百亿照样亏”。这话听着扎心，但仔细想想，AI行业现在就像个“烧钱大赛”——模型训练要电费，算力要花钱，好不容易做出个产品，用户还觉得“免费才香”。不过别慌，赚钱的机会不是没有，关键得找对方向。今天咱就唠唠，AI未来咋才能从“赔钱货”变成“摇钱树”。 第一个方向：给传统行业“打工”，赚“实在钱” 现在AI最火的是啥？ChatGPT、AI绘画、大模型……但这些C端产品看着热闹，赚钱门道其实不多。你想想，普通人用AI写个文案、P张图，谁愿意掏几十块钱？真正能赚钱的，反而是给企业“打工”——帮工厂提质、帮医院提效、帮农民增产，这才是“硬需求”。 比如制造业，以前工厂质检靠人眼，累还容易出错。现在用AI视觉检测，摄像头一拍，次品秒识别，效率提30%，成本降20%。这种“AI+工业”的活儿，企业愿意掏钱，因为能直接看到“省下的钱”。还有农业，AI通过卫星图像分析土壤、预测病虫害，农民用了能多打粮食，这钱花得值。中国为啥推“AI+”？就是让AI别老飘在天上，落地到各行各业，先帮别人赚到钱，自己才能分一杯羹。 第二个方向：把“通用模型”拆成“定制小工具” 大模型是很牛，但对90%的企业来说，“大而全”不如“小而精”。比如一家小电商，不需要能写论文的AI，只需要一个能自动回复客服消息、优化商品标题的工具。这时候，把大模型“拆”成一个个垂直领域的小工具，收费更低、落地更快，反而更容易赚钱。 举个例子，现在有AI公司专门做“AI+法律”，帮律师自动整理案卷、生成合同初稿，按次收费或者包月。还有“AI+教育”，给学生定制学习计划，家长愿意买单。这些小工具不用烧钱搞千亿参数，靠精准解决某个痛点就能活下去。OpenAI那种“all in大模型”的玩法，烧钱太猛，普通公司学不来。反而是这种“小而美”的垂直工具，可能先一步实现盈利。 第三个方向：数据“变废为宝”，隐私计算是关键 AI的核心是数据，但现在很多企业不敢用AI，怕数据泄露。比如医院有海量病历，能训练出好的医疗AI，但谁敢把病人隐私随便给出去？这时候“隐私计算”就派上用场了——数据不用“拿出来”，AI模型直接在数据“原地”训练，既能用数据，又不泄露隐私。 举个场景：银行想联合保险公司做风控模型，各自有客户数据，但不能共享。用隐私计算技术，两家数据“不见面”就能一起训练模型，既合规又安全。这种技术解决了“数据孤岛”问题，未来可能成为AI盈利的“隐形基础设施”。谁能把数据安全和AI效率平衡好，谁就能在这个赛道抢得先机。 当然，AI赚钱肯定不是一蹴而就。林教授说“中国模式更可持续”，其实就是说咱们不盲目追热点，而是让AI先“接地气”。未来几年，那些能帮企业降本增效、解决具体问题的AI公司，大概率会先跑出来。 所以从我的理解，AI+将来大有作为，相信AI行业一定能改变人类。