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本文目录
先弄清楚几个基本概念
论调一：用AI Agent可以轻松赚钱
论调二：码农要失业了
论调三：花费大量Token训练出某个Skill
论调四：AI行业新型职位可以赚大钱
给普通人的付费建议
结语——热潮之下，保持清醒
如果你最近刷过短视频平台，大概率看到过类似这样的内容：“零基础学AI，月入过万”“AI Agent自动赚钱，躺着也能有收入”“程序员即将全部失业，再不转型就晚了”……这些说法听上去很吸引人，也很吓人。但它们是真的吗？作为一个没有编程背景的普通人，你可能既好奇又困惑：AI到底能帮我做什么？那些卖课的人说的是真话还是在忽悠？我该不该花钱去学？这篇文章不试图劝你买什么或不买什么，而是希望帮你理清几个基本概念，再逐一拆解网上常见的几种说法——它们哪些是真实的，哪些被夸大了，以及背后的逻辑是什么。最终决定权在你手上。
1. 先弄清楚几个基本概念
在讨论那些热闹的话题之前，有必要先搞清楚几个基础概念。这些概念并不复杂，但网上很多讨论恰恰是在概念模糊的基础上展开的。
什么是AI Agent（智能体）？简单来说，AI Agent是一个能够自主完成任务的AI程序。你给它一个目标（比如“帮我整理这个月的开支报表”），它自己会规划步骤、调用工具、执行操作，最后给你结果。传统的AI聊天机器人是你问一句它答一句，而Agent可以连续执行多步操作——像一个初级的“数字员工”。目前市面上流行的OpenClaw（俗称“龙虾”）、Hermes Agent（俗称“马/爱马仕”）等，都属于AI Agent工具。它们的共同特点是：开源、可定制、操作门槛在逐步降低。
什么是Token（词元）？Token可以理解为AI处理信息的基本计量单位。在中文语境下，大约1个Token对应1-2个汉字。你每次和AI对话、每次让AI生成内容，背后都在消耗Token。Token是需要花钱买的——调用大模型的API接口，按Token数量计费。
什么是Skill（技能包）？Skill可以理解为给AI安装的一个 “专项技能模块” 。打个比方：AI本身像一个受过通识教育的大学生，什么都会一点但什么都不精；安装一个Skill，就像让他去上了几个月的专业课，在某个特定领域变得更专业。比如“法律文书写作Skill”“Python代码生成Skill”等。但需要注意的是，Skill本身并不神秘——它本质上是一组经过优化的提示词、规则和流程的集合。国家互联网应急中心曾提醒，部分恶意Skill以“大模型越狱”“挖矿赚钱”等名义传播，诱导用户突破大模型安全限制或占用设备资源进行非法挖矿。这意味着，随便安装来路不明的Skill，可能存在安全风险。
弄清楚这三个概念之后，我们来看看网上流传的几种典型说法。
2. 论调一：用AI Agent可以轻松赚钱
2.1 这种说法是怎么来的？
2026年初，一款名为OpenClaw的开源AI Agent工具突然走红，被网友昵称为“龙虾”。随之而来的，是一轮疯狂的卖课潮。“用小龙虾做直播，一周场观从100人到1.8万人”“40岁宝妈靠‘龙虾’月收入7000元”“0基础可学，低成本赚钱”——类似的宣传话术在短视频平台上铺天盖地。课程价格从19.9元到1.89万元不等，价差超过950倍。据部分课程披露的数据，单门课程的“订阅”收入已达上千万元。参加线下“龙虾交流会”的人群涵盖大学生、创业者、宝妈乃至银发群体。64岁的林宏说：“最近在短视频上总能刷到‘龙虾’，就想了解看看到底是什么，真能赚钱不？如果能学会，多一份收入还能帮帮孩子。但报课程要几千元，太贵了。”
2.2 真实的部分
AI Agent确实降低了一些工作的门槛。过去写一个自动发邮件的脚本需要懂Python、会调API，现在用Agent工具配合自然语言描述，确实能完成不少自动化任务。另外，AI Agent作为一种新兴工具，确实存在真实的应用场景——比如自动整理数据、生成报告框架、辅助内容创作等。有人通过这些工具提高了工作效率，也有人接到了相关的兼职订单。这些是真实存在的。
2.3 被夸大的部分
但“轻松赚钱”这个说法，问题出在“轻松”两个字上。
第一，真正稳定赚钱的，往往不是“用龙虾的人”，而是“教别人用龙虾的人”。 每日经济新闻的调查发现，在这场“淘金热”中，真正赚到钱的，主要是卖课的那一方。授课“导师”多声称自己有“大厂背景”或“高管经历”，强调高收益案例，却鲜有可验证的依据。
第二，工具本身还在调试阶段，远未成熟。 OpenClaw作为一个开源工具，曾被曝出大量安全漏洞。仅2026年3月10日至4月2日，国家信息安全漏洞库就采集了OpenClaw相关漏洞155个，其中超危、高危漏洞超过40%。一个还在频繁出bug的工具，谈何“稳定赚钱”？
第三，“能赚钱”和“你能赚钱”是两回事。 AI Agent能帮你生成100条短视频文案，但它不知道哪条文案能火——这需要你对用户心理、内容节奏有判断力。Agent能帮你自动发布带货视频，但视频能不能带来订单，取决于选品、运营、用户洞察——这些能力，Agent给不了你。一个真实的案例：有消费者缴纳3000元购买了“AI自动带货”服务，宣称“解放双手、流量大爆”，结果半年下来仅卖出13.02元。涉事公司最终因涉嫌诈骗被警方立案查封。
第四，这类培训的本质，往往不是技术教育，而是焦虑驱动的商业变现。 国研新经济研究院创始院长朱克力指出，普通人愿意为AI培训课付费，核心是“焦虑驱动与需求错位并存”——对AI认知模糊，缺乏学习路径，愿意付费寻求“捷径”。而卖课的人，恰恰利用了这种焦虑。
结论：AI Agent可以成为提高效率的工具，但“轻松赚钱”是一个被严重夸大的说法。 那些宣称“零基础月入过万”的课程，大概率是在卖一个你不一定需要的梦。
3. 论调二：码农要失业了
3.1 这种说法是怎么来的？
2026年第一季度，包括亚马逊、Meta在内的十几家海外科技公司总计裁员4万多人，程序员是其中占比最大的一类。Meta已基本无人手写代码；谷歌2026年4月宣布，75%的新增代码由AI生成。中国互联网公司也在快速跟进。去年多数大公司的AI代码率还只有20%至30%；到2026年，不少大公司新产生的代码里，最高90%是AI写的。这些数据看起来确实触目惊心。“码农失业”的论调因此甚嚣尘上。
3.2 真实的部分
初级、重复性的编程岗位确实在被替代。 全球开发者数量已突破5000万，其中62%的团队开始采用AI辅助编程。传统软件开发需求整体下降约25%，但AI应用开发需求却增长60%以上。有一个更残酷的细节：最先被裁掉的，往往是工作三年或五年以上的“中层”码农。因为他们资历变深了、薪酬要求变高了，但能力提升有限——这些“经验和熟练度”恰恰是AI最容易替代的。2026年3月，AI行业头部公司Anthropic发布了最容易被AI替代的十个职业，计算机程序员位居榜首，有近40%的工作任务可被AI覆盖。
3.3 被夸大的部分
但“码农全部失业”这个说法，忽视了一个关键事实：被替代的是特定类型的编程工作，而不是整个职业。麦肯锡2026年全球研究报告给出了一个更精准的判断：AI将重新分配技能溢价，而非消灭所有工作。翻译成大白话——会用AI的人会赚得更多，不会用AI的人会被边缘化。具体来说：被替代的，是“搬砖型”程序员——写重复代码、调接口、做基础增删改查的岗位。这些工作的本质是“把需求翻译成代码”，AI最擅长的就是这个。不被替代的，是“决策型”程序员——做系统架构、做技术选型、理解业务需求并设计技术方案的人。AI目前还是工具，不是架构师。一个更准确的描述是：程序员这个职业不会消失，但能力要求正在被AI抬高。过去会写基础代码就能找到工作，现在不行了。GitHub Copilot的调研显示，使用AI辅助编程的开发者，代码产出效率平均提升55%——但这不意味着企业会雇佣更少的人，而是意味着企业更愿意为“具备架构设计能力+能驾驭AI工具”的复合型人才支付更高薪酬。
结论：“码农要失业了”这个说法，对了一半——低端、重复的编程岗位确实在消失；但说反了另一半——能用好AI的程序员，反而变得更值钱了。 这不是“失业”，而是“洗牌”。
4. 论调三：花费大量Token训练出某个Skill
4.1 这种说法是怎么来的？
在一些AI社区的讨论中，有人声称自己“花费了数百万Token”训练出了某个Skill，暗示这个Skill非常“值钱”、非常“高端”。这种说法营造了一种印象：消耗越多Token = 投入越大 = 东西越有价值。
4.2 真实的部分
训练或优化一个高质量的Skill，确实需要消耗Token。大模型的API调用按Token计费，反复调试、测试、优化，确实会产生成本。一个复杂的Skill可能经历几十轮迭代，Token消耗量累积起来不是小数目。另外，Token消耗也确实是一个真实的成本指标——你不能说它完全不存在。
4.3 被夸大的部分
但“大量Token = 高质量Skill”这个等式，经不起推敲。
第一，Token消耗量和产出质量之间没有必然联系。 有分析指出，以Token消耗衡量生产力的逻辑有问题——仅仅以烧Token为目的，只要让AI不停运转就行了，Token用量和产出的结果之间并没有必然联系。一个低质量的Skill可能因为反复犯错、反复修正而消耗大量Token；一个高质量的Skill可能因为设计精巧而消耗很少。
第二，“烧Token”正在成为一种表演。 有报道称，部分公司将AI使用量与绩效挂钩，催生了“Token最大化”的表演式工作——年薪50万的工程师被要求消耗价值25万美元的Token，否则就是“没有充分利用AI工具”。2025年起硅谷大厂带头鼓励员工用AI，但到了2026年，亚马逊、微软等巨头开始收手，因为员工为刷榜狂烧Token，费用高昂却未必提效。
第三，Skill本身的技术门槛并不高。 如前所述，Skill本质上是一组经过优化的提示词、规则和流程——它不需要“训练”大模型，只是在“调用”大模型。把一个Skill包装成“花费了大量Token训练出来的”，有点像把一份菜谱说成“耗费了大量食材研发出来的”——菜谱可能确实经过了多次试错，但它的价值在于内容本身，而不在于试错过程中消耗了多少食材。
第四，来路不明的Skill存在安全风险。 国家互联网应急中心已明确提醒，部分智能体技能包以“大模型越狱”“挖矿赚钱”等名义传播，可能引发用户隐私泄露、账号封禁、设备性能下降等风险。
结论：“花费大量Token训练Skill”这个说法的技术内核是真实的，但叙事经常被夸大。 一个Skill的价值取决于它能不能解决实际问题，而不是它“消耗”了多少Token。那些刻意强调Token消耗量的说法，更可能是在为定价找理由，而不是在说明价值。
5. 论调四：AI行业新型职位可以赚大钱
5.1 这种说法是怎么来的？
随着AI技术的发展，确实涌现出了一批新职业：Agent产品经理、Prompt策略设计师、AI治理专家、AI工作流设计师、机器人巡检技术员等。猎聘数据显示，2025年AI技术类岗位需求同比增长逾40%，算法、多模态、AI基础设施、AI智能体研发人才的跳槽薪资普遍上涨20%-50%。BOSS直聘的数据也显示，AI岗位需求呈现“井喷式”增长。这些数据是真实的，新岗位也是真实的。
5.2 真实的部分
AI确实创造了新的就业机会。58同城的报告指出，AI催生了近50类“人机协作”新岗位，覆盖工业机器人操作、AI视频制作、AI数字人开发合成等多个领域。一些新岗位的薪资确实可观。例如，具备AI基础知识的AI产品经理月薪中位数在3万至4.5万元之间，比传统产品经理高出40%至60%。AI智能体相关人才需求环比增速达40%。这些机会是真实存在的——如果你具备相应的能力。
5.3 被夸大的部分
但“新职位可以赚大钱”这个说法，省略了一个关键前提：这些高薪岗位对能力的要求，比传统岗位更高，而不是更低。
第一，岗位门槛在提高，不是在降低。 AI岗位需求已从“会做算法”走向“算法+应用+智能体”的复合结构。这意味着，过去只会写代码就能拿高薪的日子已经过去了。现在需要的是复合型人才——既懂技术，又懂场景，还能驾驭AI工具。
第二，“高薪岗位”和“你能拿到的高薪岗位”是两回事。 数据显示，掌握垂直领域大模型训练及优化能力的人才供需比降至约0.3——也就是说，3个岗位抢1个人。但这是“具备相应能力的人”，而不是“所有想进这个行业的人”。供需比低的是顶端人才，不是入门岗位。
第三，AI也在创造低门槛的新岗位，但薪资并不“惊人”。 例如数据标注员、AI训练数据采集员等岗位，门槛确实不高，但薪资也更接近普通工薪水平，而不是“赚大钱”。
结论：AI新职位是真实存在的，高薪也是真实存在的——但它们属于那些有能力驾驭AI的人，而不是属于所有“想赚钱”的人。 这些岗位的门槛不是降低了，而是转移了——从“会不会写代码”转移到了“能不能用AI解决实际问题”。
6. 给普通人的付费建议
在了解了以上四种论调之后，如果你正在考虑是否要为某个AI课程或工具付费，以下几个问题值得先问自己：
6.1 先问自己：我到底想解决什么问题？
不要因为“别人都在学”而付费，要因为“我真的需要”而付费。如果你只是想了解AI的基本概念和用法，网上有大量免费资源——各大模型的官方文档、开源社区教程、B站和知乎上的免费课程，足够你入门。付费课程的价值在于体系化和针对性，而不在于“独家秘籍”。如果你已经有具体的应用场景（比如想用AI辅助自己的工作、想做某个方向的副业），那么针对性的付费课程可能值得考虑——但前提是，你先清楚自己要什么，而不是让课程告诉你“你应该要什么”。
6.2 再看课程：它承诺了什么？
警惕一切承诺“轻松赚钱”“零基础月入过万”的课程。这类承诺大概率是营销话术，而不是真实承诺。中消协在2026年5月点名了七类技能培训违规套路，其中就包括“以高薪兼职为诱饵吸引报名”。一个简单的判断标准：如果卖课的人自己真的能用这个方法稳定赚钱，他为什么要把时间花在卖课上，而不是花在赚钱上？ 这不是说所有卖课的人都在骗人——优质的教育内容本身就有价值——但那些把“教你赚钱”当成主要卖点的课程，需要格外警惕。小心“免费引流→低价课→高价课→加盟代理”的层层加码套路。有消费者在直播间被“300元学AI”吸引，结果前前后后交了1000多元，还被鼓动购买2980元的高级课程。
6.3 三查来源：谁在说？有什么依据？
查一下讲师的真实背景。 很多AI课程的主讲人声称有“大厂背景”或“高管经历”，但网上根本查无此人。有些甚至提前买了SEO服务，编造虚假资料。查一下是否有可验证的成功案例。 那些伪造的收入截图和学员证言，在短视频平台上比比皆是。真正的成功案例应该可以追溯到具体的人、具体的项目、具体的收入来源——而不是一张模糊的截图。查一下课程的实际内容。 部分用户反馈，付钱后的课程内容还不如B站上的免费教程。如果可能，先看看有没有试听课，或者在网上搜索一下已经购买过的人的评价。
6.4 四看价格：定价是否合理？
警惕价格与价值严重不匹配的课程。 如前所述，“龙虾课”的价格从19.9元到1.89万元不等，价差超过950倍。高价的未必好，低价的未必差——关键看内容。小心“限时优惠”“最后名额”等催单话术。 这是典型的销售技巧，目的是让你在没有充分思考的情况下做出决定。真正有价值的东西，不会因为你“错过今天”就永远消失。注意付款对象。 如果付款是打到个人账户而不是公司账户，或者签约主体与收款主体不一致，需要格外警惕。有诈骗团伙注册多个“套壳公司”打游击，被举报了就换一个马甲继续。
6.5 五想替代：有没有免费的替代方案？
在付费之前，先想想这个问题。想学AI基础知识？各大模型平台都有官方文档和免费教程。想学Agent开发？开源社区有大量免费资源和教程。想了解某个具体技能？B站、知乎、技术博客上有海量的免费内容。付费课程的价值在于节省你的时间、提供体系化的路径——而不是提供“别人不知道的秘密” 。如果一门课让你觉得“这个东西网上根本找不到”，那大概率不是因为它太珍贵，而是因为你的信息检索能力还需要提升。
7. 结语——热潮之下，保持清醒
AI是一项真实的技术进步，它确实在改变世界——改变芯片行业、改变就业结构、改变我们与信息互动的方式。但技术的进步，和围绕技术的商业炒作，是两回事。AI Agent确实能帮你做很多事情，但它不是“自动提款机”。程序员确实面临冲击，但能用好AI的程序员反而更值钱了。Token确实是真实成本，但“烧了多少Token”不等于“创造了多少价值”。AI新职位确实存在，但它们属于有能力的人，而不属于所有“想赚钱”的人。热潮之下，最稀缺的不是信息，而是辨别信息的能力。
面对那些“错过了就再也没有”的催单话术、“零基础月入过万”的诱人承诺、“花费数百万Token”的炫技式营销，不妨多问几个问题：
这个说法有没有可验证的依据？
卖课的人自己靠这个赚到钱了吗？
如果所有人都能轻松赚钱，钱从哪里来？
我真正需要的是什么？是这门课，还是解决某个具体问题的方法？
AI不会消失，热潮也不会停止。但你可以选择——是被人牵着走，还是自己看清楚方向再迈步。
参考来源
每日经济新闻，“实探疯炒的AI‘龙虾课’：宝妈抢着学，最高卖到18999元”，2026年3月25日
雷科技，“AI骗局完成‘产业升级’：从卖课到Token传销”，2026年4月8日
央广网，“‘AI自动带货’培训乱象调查：‘躺赚’万元背后的收割陷阱”，2026年3月16日
36氪，“智能体致富课，割了谁的韭菜？”，2025年8月20日
蓝鲸财经，“AI带货‘躺赚’陷阱重出江湖”，2026年1月26日
搜狐，“理性面对AI技术迭代热潮”，2026年5月11日
腾讯新闻，“AI写了90%的代码，大厂程序员的煎熬时刻”，2026年7月1日
36氪，“这次真的不是‘狼来了’：AI主导下，码农职场彻底洗牌了”，2026年2月8日
中培伟业，“2026年IT就业市场K型分化加剧”，2026年6月25日
央广网，“训练机器人、创作AI漫剧 人工智能催生就业新蓝海”，2026年6月11日
中国经济周刊，“人机新分工：AI时代的职业进化”，2026年6月15日
智东西，“AI智能体人才需求增速40%”，2026年6月18日
科技日报，“‘人机协作’新岗位密集涌现”，2026年1月6日
光明网，“‘轻松月入过万’？部分‘AI+’培训‘围猎’年轻人”，2026年3月17日
关于本文
本文首发于个人博客 serene-skin.com。前序文章分别探讨了开源技术的认知普及、开源领域的就业与教育、AI对产业与就业的全方位重塑，以及龙岗鸿蒙AI教育的具体实践。本文则将视角转向普通用户——针对网上流传的几种关于AI的典型论调，逐一分析其真实成分与被夸大之处，并为考虑为AI课程或工具付费的读者提供一些参考建议。文中所有案例、数据与引述均来自公开可查的媒体报道、政府文件及权威研究报告，截至2026年7月1日。本文不构成任何投资或消费建议，最终决策请结合自身实际情况。欢迎交流讨论，如有转载请注明出处和作者。