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【💸AI变现】西班牙AI网红Aitana:24小时不下线的“赚钱数字人”预计到 2030 年,AI 网红市场规模有望达到 450 亿美元,几乎是当前网红市场的两倍,而Aitana 只是这场赛博淘金热中的一个高辨识度样本。西班牙 AI 网红 ...
27/04/2026

【💸AI变现】西班牙AI网红Aitana:24小时不下线的“赚钱数字人”

预计到 2030 年,AI 网红市场规模有望达到 450 亿美元,几乎是当前网红市场的两倍,而Aitana 只是这场赛博淘金热中的一个高辨识度样本。

西班牙 AI 网红 Aitana,是 The Clueless 打造的虚拟时尚博主,从一套算法“捏”出的数字女孩。

她逐渐成长为 Instagram 上拥有超 12.1 万粉丝、单条广告报价超过 1000 欧元、月收入最高约 1 万欧元的商业 IP。

她被设定为粉色卷发、25 岁左右的西班牙女孩,日常“出没”在巴黎秀场后台、东京涩谷街头、清晨的早餐桌前,看起来像一个全球飞行、永远在线的时尚 KOL。

这些画面并非真人在世界各地奔波,而是团队用实景拍摄结合 AI 换脸与剧本算法,把真人模特的身体与虚拟人脸、AI 生成内容融合,流水线式生产她的生活日常。

Aitana 代表了 AI 网红的核心逻辑:用 AI 替代真人出镜,用团队运营“人设 + 内容 + 商业化”。

相比真人,她不会累,不会塌房,可以 24 小时发内容、接广告,形象完全可控,还能在技术层面被复制成多个不同风格的“姐妹款”网红矩阵。

Aitana 给普通人的三点创业启发,可以概括成:选对“适合 AI 的场景”、用工业化方法做内容、从一开始就想清楚赚钱路径。

第一,别一上来就想着做“下一个 Aitana”,而是先找“更适合 AI、但对你门槛没那么高”的细分赛道。

Aitana 所在的是时尚颜值赛道,本质是“形象驱动 + 视觉内容为主 + 对真人真实性要求不高”,这类场景非常适合用 AI 替代真人出镜。

普通人不一定要做国际时尚博主,但可以在本地生活、美妆试色、虚拟职场人设、AI 萌宠等更细分的场景里,用 AI 角色来承载内容,再叠加你熟悉的行业或圈层资源,做到“小而准”。

第二,把 AI 网红当作一个“内容工厂”,而不是一个偶尔出图的玩具。

Aitana 背后团队用的是实景拍摄 + AI 换脸 + 剧本算法,先设计清楚人设、世界观和日常生活,再流水线式生产她在不同城市、不同时间的内容,让账号看起来像一个真实在过日子的人。

对普通人来说,启发是:与其每天临时想今天发什么,不如先写清楚人物设定、口头禅、价值观、生活轨迹,再用 AI 批量生成符合人设的图文和视频,形成稳定的内容节奏,这样才有积累复利。

第三,从第一天就设计好可落地的商业模型,而不是“先涨粉、再看怎么变现”。

Aitana 的收入结构很清晰:以品牌广告、种草内容为主,单条广告超过 1000 欧元,月最高约 1 万欧元,完全对应中腰部网红的商单逻辑。

普通人在起步时就可以倒推:我未来是想赚品牌广告的钱,还是订阅/陪伴的钱,还是虚拟资产的钱?不同变现方式,对人设调性、内容题材、受众画像要求完全不同。

【💸AI变现】18岁当CEO,他用AI“拍照数卡路里,一年干成百万美金生意18岁的Zach Yadegari是Cal AI的联合创始人和CEO,这款AI卡路里追踪app让他从纽约父母家中起步,迅速成为百万美元生意。他7岁开始学习编程,高一时...
22/04/2026

【💸AI变现】18岁当CEO,他用AI“拍照数卡路里,一年干成百万美金生意

18岁的Zach Yadegari是Cal AI的联合创始人和CEO,这款AI卡路里追踪app让他从纽约父母家中起步,迅速成为百万美元生意。

他7岁开始学习编程,高一时创建游戏网站Totally Science,2024年2月以10万美元售出。

受健身需求启发,他与友人Henry Langmack、Blake Anderson和Jake Castillo合作开发Cal AI:用户上传食物照片,AI估算热量,准确率90%。

这个App于2024年5月免费上线:
1️⃣订阅费2.49美元/月或29.99美元/年。
2️⃣首月收入超2.8万美元,次月11.5万美元。
3️⃣现月毛利140万美元,净营运收入27.4万美元。
4️⃣公司30名员工,广告支出近77万美元。

Yadegari虽入读迈阿密大学商学院,但计划一年后全职创业,并在豪宅派对,梦想连环创业,2年后出售Cal AI追求新AI项目。

Zach Yadegari的AI创业故事对普通人来讲有哪些可以借鉴的地方呢?

启发一💡:早点动手做“小项目”
不用一开始就做出下一个 Cal AI,先从任何你能完成的小产品、小网站、小服务开始。

Zach 从游戏网站到卡路里 App,是一路迭代过来的,而不是一上来就押注成名作。

对普通人来说,关键是尽早进入“做东西—给别人用—看反馈—再改”的循环,而不是只刷教程、做笔记。把每一个小项目都当成练习下一次大项目的肌肉。

启发二💪:从自己强烈的痛点出发
他做 Cal AI,源自自己健身、记录饮食的真实需求,而不是随便挑了一个听起来有前景的赛道。

普通人选方向时,可以先问:我在哪些场景里经常心里骂一句好麻烦?

如果你自己都懒得用的解决方案,很难打动其他人;反过来,如果连你自己都离不开,说明至少有一个真实用户。

启发三🏠:把副业当公司来运营
Zach 虽然年纪小,但从订阅定价、投广告、组团队、算利润这几步看,他对项目的态度是这是家生意,不是兴趣作业。

对普通人来说,如果真想通过某个项目改变人生,就要及早习惯用生意视角思考:目标用户是谁、愿意为什么买单、怎么持续赚钱、数据好不好,而不只是我喜欢不喜欢。

【📣每日新闻】养虾已经落后了?Harness Engineering在崛起最近,AI圈都在疯传一个新词:“Harness Engineering”。OpenClaw还没学明白,又要学新的了?其实这并不可怕,它讲的是一个我们最熟悉的逻辑——“...
21/04/2026

【📣每日新闻】养虾已经落后了?Harness Engineering在崛起

最近,AI圈都在疯传一个新词:“Harness Engineering”。OpenClaw还没学明白,又要学新的了?

其实这并不可怕,它讲的是一个我们最熟悉的逻辑——“驾驭”。

要理解它,我们可以把 AI 想象成一匹野马,那么AI这三年的进化史就是:

1. Prompt(提示词)时代:像是“口头指令”。AI 是木偶,你按一下它动一下。如果你指令(Prompt)写得不好,它就给不出你要的结果。

2. Context(上下文)时代:像是“背景资料”。AI 成了小助手,关键在于你有没有给它足够的参考资料。资料给得越准,它表现就越好。

3. Harness(马具)时代:也就是现在的“系统驾驭”。AI 已经进化成可以自己跑、自己做决定的“自主 Agent”了。这时候,单靠说话和喂资料已经管不住它,你需要一套完整的“马具系统”——包括马鞍(约束规则)和缰绳(反馈机制)。

三者的区别在于:Prompt 是教它“怎么说”,Context 是给它“看什么”,而 Harness 是规定它“能做什么”以及“做错时如何自纠”。

所谓“马具工程”,核心就是约束先行。它通过设置“护栏”让 AI 别乱跑,再通过“检查站”让 AI 干完活后先自查。

这种思维对普通人非常重要。未来你不再需要自己动手干活,而是要学会当一个“总指挥”。

通过设计一套规则系统(Harness),让 AI 就算在你睡觉时,也能安全、准时地帮你把爆文写好。

AI 这匹马跑得再快,最终的方向,还是由拉着缰绳的人说了算。

#人工智能

【📣每日新闻】AI 绘画又进化了:GPT Image 2这次要打败Nano Banana?GPT-image-2在圈内灰度测试的消息基本已经刷屏了。而且,大部分拿到灰度测试的朋友基本都给了GPT-image-2一致的好评!为什么?1️⃣ 中...
20/04/2026

【📣每日新闻】AI 绘画又进化了:GPT Image 2这次要打败Nano Banana?

GPT-image-2在圈内灰度测试的消息基本已经刷屏了。

而且,大部分拿到灰度测试的朋友基本都给了GPT-image-2一致的好评!

为什么?

1️⃣ 中文终于不乱码了!✍️

以前 AI 画中文像“鬼画符”,现在 GPT Image 2 能稳稳地生成繁体、简体、甚至复杂的专业术语。不管是做中文系功课、老黄历排版,还是社团招新卡片,它都能精准渲染,一个错字都没有!

2️⃣ 拿来做 UI/UX 设计简直是“外挂” 💻

如果你在读 Design 或 CS,它能直接生成逼真的 软件界面、直播间截图、甚至网店首页。按钮、弹幕、导航栏细节满分,交 Assignment 的 Mockup 效果直接拉满。

3️⃣ 告别“假假”的 AI 味📸

照片质感更有“相机拍出来”的感觉,光影和色彩非常自然。拿来做 Slide 或社交媒体配图,别人根本看不出是 AI 生成的,质感直接 Up 一个 Level。

4️⃣ 整理 Data 变简单了📊

它不只会画画,还会“排版”。能把体育战报、角色关系图、数据卡片这些复杂信息整理得整整齐齐,做 Presentation 报告简直不要太爽。

5️⃣ 简单几句就出大片💡

不需要像以前那样写一长串“天书”一样的提示词。简单用白话描述,它就能懂你的意思。对于不是 Design 专业的同学来说,门槛直接降到零!

AI 进化速度真比火箭还快!不管你有没有拿到灰度测试资格,都要先了解这个趋势。未来职场要的不是会打字的人,而是会驾驭 AI 工具的人。

想了解更多关于GPT-image-2画图实操案例,可以先关注我们!

#人工智能 #创作工具 #大学生必看 #效率工具

📣花143亿美元,Meta砸出全线模型Muse SparkMeta憋了个大招,推出全新AI模型Muse Spark,支持文本、图像等多种输入形式,具备真正的跨模态理解与交互能力。这是扎克伯格砸143亿美元重组团队,挖来OpenAI、谷歌的大...
16/04/2026

📣花143亿美元,Meta砸出全线模型Muse Spark

Meta憋了个大招,推出全新AI模型Muse Spark,支持文本、图像等多种输入形式,具备真正的跨模态理解与交互能力。

这是扎克伯格砸143亿美元重组团队,挖来OpenAI、谷歌的大牛一起做出来的。Muse Spark的看图片理解能力排世界第二,科学推理吊打同行,还特别省电(Token效率高)。

那这和ChatGPT、Gemini这些有什么不一样呢?

简单来讲,Muse Spark 不是面向所有场景通用开放的模型,而是一个为 Meta 自身产品场景高度定制的模型。

也就是说,大家未来会在Instagram、Facebook、Messenger和 WhatsApp里面用上Muse Spark这个模型。

这个模型出来就是服务social media?当然没那么简单。

试想一下,如果 AI 能直接理解图片、文本和复杂上下文,它就能更自然地做客服、导购、内容助手,替代大量重复性人工工作。

而且,它可以接入Facebook、Instagram、WhatsApp这些高频场景。AI 一旦嵌入这些产品,推荐、搜索、下单、转化就能连成一条链。

#人工智能 #大模型 #跨模态 #科技热点 #图像理解 #文本理解 #智能助手 #科技趋势 #行业观察

📢字节推出语音大模型 Seeduplex,语音助手的天花板来了?字节跳动近期推出的原生全双工语音大模型 Seeduplex,目前该模型已在豆包App 全量上线。它将语音交互从传统的“一问一答”模式,推进到了更接近真人对话的“边听边说”阶段。...
15/04/2026

📢字节推出语音大模型 Seeduplex,语音助手的天花板来了?

字节跳动近期推出的原生全双工语音大模型 Seeduplex,目前该模型已在豆包App 全量上线。

它将语音交互从传统的“一问一答”模式,推进到了更接近真人对话的“边听边说”阶段。

打个比方,我们以前跟AI对话像是在发对讲机,你一句我一句,反应慢还死板。

但有了Seeduplex,跟豆包聊天就像跟朋友打语音电话一样自然!AI讲话的时候你随时可以插话、打断、追问,它会根据你的反应立马调整节奏。

也就是说,AI语音助手讲话越来越像“真人”。

从商业角度看,这预示着“数字劳动力”的进一步降本增效:

1、📤服务升级:这种支持随时打断的交互,非常适合转化为24小时在线的“金牌客服”或“智能导购”,能极大地降低人力运营成本,同时提升用户留存。
2、📝垂直教育:针对口语练习、模拟面试等场景,全双工模型能提供更自然、更具压迫感的模拟环境,商业化落地路径非常清晰。
3、🚀沉浸式体验:在游戏或互动剧本中,NPC 的交互变得有来有回,能够显著提升产品的差异化竞争力和付费点。

#字节跳动 #豆包 #人工智能 #创业 #产品经理 #科技趋势 #全双工大模型

📣OpenAI提案:增收机器人税、推行四天工作制、设立公共财富基金最近,OpenAI发布了一份13页的蓝图。不是单纯在讨论“AI 怎么更强”,而是在讨论“如果 AI 真的把社会生产力拉高了,社会制度要怎么跟上,才能让多数人受益,而不是只让少...
14/04/2026

📣OpenAI提案:增收机器人税、推行四天工作制、设立公共财富基金

最近,OpenAI发布了一份13页的蓝图。

不是单纯在讨论“AI 怎么更强”,而是在讨论“如果 AI 真的把社会生产力拉高了,社会制度要怎么跟上,才能让多数人受益,而不是只让少数公司和资本受益”。

1. 设立公共财富基金🏦

如果AI未来赚了很多钱,这些钱不能只留在少数科技公司手里。

相反,这些利用AI赚到钱的AI公司应该拿一部分钱出来设立一个公共财富基金,然后把钱分给公民。

2. 增收机器人税💵

如果企业因为 AI 和自动化少雇人、提高效率、赚得更多,那应该对这些公司增收机器人税。

这些税费可以用来支持失业工人、职业转型和社会保障,避免AI把工作抢走后,风险全压到普通人身上。

3. 更高资本利得税📈

AI 时代最容易赚大钱的,往往是资本、股权和少数科技巨头。

要让这些高收益群体多交一点税,再把这部分钱用于帮助社会过渡到 AI 时代,缓解财富越来越集中在少数人手里的问题。

4. 四天工作周👨🏼‍💼

如果 AI 真的把很多工作效率提高了,那么人类不一定要继续按老样子拼命加班。

它想表达的是,生产力提升后,工作时间也可以缩短,但不一定要牺牲收入。

这样既能把技术进步变成生活质量提升,也能让大家分享效率红利。

5. 普遍 AI 访问🌐

AI 不应该只是少数技术精英、大公司员工或者付费用户才能用的东西。

基础 AI 能力应该尽量普及,让普通人也能像用电、识字、上网一样使用 AI,这样才不会出现“只有少数人掌握新生产力工具”的局面。

6. 快速社会安全网🕸

如果 AI 导致某些行业或岗位大规模变化,社会不能等到问题很严重了才补救。

所以要建立一种更灵活、更快反应的保障体系,包括失业支持、医疗保障、再培训等,让被冲击的人能尽快重新站稳,而不是被时代直接甩下去。

对此,你有什么看法呢?欢迎在评论区留言和我们说说你的想法🗣️

#人工智能 #大模型

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25/04/2025

掌握ChatGPT,不再是选择题,而是生存技能。
这10大行业,已经开始被AI全面重塑。

📷 自媒体与内容创作 — 文案、脚本、标题,一键生成,效率翻倍
📚 教育培训 — 备课、答疑、课件制作全能助手
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