DeepSeek火了这么久，对于个人来说，折腾来折腾去最终还是得回到最核心的问题上来：那就是包括DeepSeek在内的大模型到底对我们来说有什么用？而在商品经济时代，评价一个东西有没有什么用，最好的办法还是要看它能给我们挣多少钱。所以，有必要先从纯理论层面深入思考一下这个问题，然后就能更欢快地继续折腾起来。
（以下内容纯属个人理解和编造，不能作为生活、工作和投资之决策参考）
概念界定
首先需要说明的是，我们在说如何挣钱这个词的时候，我们其实说的是：为客户提供价值然后客户给我们钱。我们在这里说的客户，既包括我们通常理解的外部客户，也包括可以视为内部客户的我们的雇主、我们工作中的上级、我们企业里的内部需求方等等。
虽然我们是以个人的视角说挣钱，但这里的底层含义可以是一样的。如果我们想挣钱，我们总得为给我们钱的人创造一个给我们钱的理由，这个理由就是我们给那些人（也就是我们的客户）提供的价值。所以如何使用大模型挣钱这个问题，也变成了如何用大模型为我们的客户提供更多更好的价值。 具体说来，使用大模型挣钱可以分为三个方面：给我挣钱、帮我挣钱、帮我提升挣钱能力。 给我挣钱：如果我们能够做出一个大模型产品或者基于大模型做出一个产品，并且这个产品在为客户提供价值的时候需要大模型在背后持续支撑，那么我们就可以把它界定为大模型“给我挣钱”。在这种情况下，大模型构成我们产品的一部分。 帮我挣钱：如果我们能够在大模型的辅助下做出一个产品，并且这个产品在为客户提供价值的时候不需要大模型在背后支撑，或者我们在为客户提供服务或其他产品的时候，使用大模型帮助我们为客户更好的创造价值，那么我们就可以把它界定为大模型“帮我挣钱”。在这种情况下，大模型只是作为一个辅助的角色帮助我们服务客户。 帮我提升挣钱能力：如果我们能够使用大模型提升我们的知识和技能，从而让我们自己能够更好地为客户提供价值，那么我们就可以把它界定为大模型“帮我提升挣钱能力”。
概念界定完毕，再来具体说说每个方面上有哪些方向可以关注和努力。
给我挣钱：基于大模型
通用大模型产品是指我们直接开发出像GPT、DeepSeek、豆包这样的通用大模型，然后像这些大模型背后的公司一样，采用不管是会员付费还是API付费的方式挣钱。这个方向应该是AI领域当前最有希望挣钱的一条路吧，只是技术门槛太高，个人要干应该也得先组建个团队拉笔投资才行。 MaaS（模型即服务） 是一种基于云计算的服务模式，就是像硅基流动、腾讯云、火山方舟、阿里云百炼、华为云Modelarts这样，虽然自己不开发大模型（当然腾讯、字节、阿里有自己的模型，但是模型开发和提供MaaS应是不同的业务和团队，我们这里分开看只是说云计算这个业务和团队），但是需要自己买硬件部署开源大模型或者自研大模型，并且一般还提供模型微调、基于模型开发应用等多种功能，然后把这些功能放到网上去卖。这个方向技术门槛应该没有自研大模型那么高，但是资金门槛似乎有点高，个人应该也不需要重点考虑。 Token商店是指购买各个大模型提供商的API，然后整合到一起去买，主打就是一个“中间商赚差价”，OpenRouter可能是偏这种挣钱模式的？这个方向的技术门槛和资金门槛相对前面的两种低很多，个人创业者或许可以考虑，但是这种挣钱方式的底层逻辑可能很弱甚至消失，比如我用它的原因就是因为官方的GPT国内用不了，但是官方的用不了为什么第三方就一定可以用呢？所以可能风险很大。不过这个方向后面应该也可以向MaaS服务提供商转型吧。 垂直领域大模型产品是指基于垂直领域（如医疗、金融、法律）大数据对通用大模型进行微调或优化，使大模型更能胜任垂直领域的工作，这里面大概又可以分为模型微调产品和模型优化产品两类。对于个人来说，模型微调可能是技术门槛和资金门槛最高的一个应用方向了，但应该也是对于创业者来说最有希望出成果的一个方向，而模型优化（比如检索增强生成RAG，也就是通常所说的知识库的底层技术）门槛相对较低，但同样的应用领域也比较有限，价值也相对较低。个人创业者或许可以关注模型优化的基础上往模型微调的方向努力。 大模型应用产品：用一句时髦的话来讲，所有互联网领域的工具产品，都适合用大模型重做一遍，包括办公软件（这个微软和金山在做）、笔记软件（Notion和wolai在做）、浏览器（比如豆包）、翻译软件（比如欧路词典）、搜索（比如百度和微信搜索）、阅读软件（比如微信读书）、会议软件（比如腾讯会议），聊天软件如微信应该也有应用场景，比如直接接入和大模型对话的聊天机器人，好像现在已经有人在做聊天伴侣类的APP了。但是是否能够做出一款大模型应用产品从而获得巨大的成功，就有待创业者在实践中不断探索了。 大模型使用辅助产品简单说就是“套壳”和“卖铲子”，当大家都围绕大模型本身去淘金时，你给大家提供大模型使用的“铲子”，也是一个挣钱之道。这也是为什么我觉得Cherry Studio还是很有前途的一个原因，你不能因为铲子很简单，就觉得它没前途。这个方向门槛不算高，很适合有开发能力的个人，至于没有开发能力的人，说不定也能利用大模型开发一个使用大模型的APP？同时，对于这类产品，辅助使用大模型只是引流，完全可以往大模型应用产品方向延伸，比如增加知识库、翻译等功能。
帮我挣钱：利用大模型
大模型”给我挣钱“的方向对于大多数个人来说可能意义并没有那么大，利用大模型”帮我挣钱“或许才是普通人更现实的方向了吧。 编程助手：利用大模型进行编程开发应该也是目前大模型应用比较广泛和深入的一个领域了，现在不仅有代码辅助编程，还有很多人工智能开发平台，前两天还用年前看过一般Python的数，前段时间想要看懂一段Python代码，还简单问了GitHub Copilot几个问题，感觉还能用，至少我一个有一点编程基础知识但是没怎么编程的人也能通过它看懂一些内容。 办公助手：利用大模型写报告画PPT写Excel公式，应该是目前又一个利用大模型赚钱的主流方向了，毕竟ChatGPT出来不久，Microsoft Copilot就跟着出来了，只是不知道是不是真的能发挥好的效果，因为我也还没用过。但是至少我用WPS的AI功能就很脑残，不知道是不是底层大模型不好的原因，最近他们换了DeepSeek，有待体验一下，可以折腾来做个PPT写个Excel公式试试。 咨询助手：利用大模型替代人工客服是目前很多企业认为大模型最有潜力的一个方向，但对于专业领域的咨询师（包括但不限于金融、法务、管理、心理等）来说，面对客户提出的问题，即使使用大模型辅助个人提供更有价值的服务，应该是一个很好的可以充分利用大模型挣钱的手段，至少在大模型的智能水平暂时还没有高到足以取代这些人之前。关于这一点的我的个人体验，可以参看：我找到了DeepSeek在工作中的三个应用场景 方案助手：利用大模型写方案，包括但不限于营销方案、人力资源方案、年度总结报告等，应该都是值得重点关注的一个利用大模型挣钱的方向，普通个人需要着重关注大模型在这个方向上的发展进程，并充分利用好未来可能不断涌出的新的工具。 写作助手/文案助手：偶尔看到微信公众号上信息流里面有标题党说用可以DeepSeek写作赚钱，我没有进去看，应该大概率就是个标题党，我用过一次大模型润色我码的字，感觉有点浪费时间，就放弃使用了。不过文字毕竟是大模型最擅长的领域，我觉得这是个人创作者利用大模型挣钱值得关注的一个方向，至少在大模型的写作水平暂时还没有高到足以取代这些人之前。另外，据说大模型擅长输出小红书文案，我没有体验过，但是这个方向和写作助手一样，个人可以关注。 画图助手/设计助手：不知道用大模型画的图是不是真的在生产环境里面能用，但是本公众号的头像和封面配图都是豆包画的，虽然浪费了我很多时间，而且我也还没挣到钱，但是大模型在解决基本设计需求方面应该还是很有潜力的，应该要用好它。 IT小助手：利用大模型解决各种电脑问题软件问题还有APP问题，我觉得还是非常好使的，我就用DeepSeek解决过一个HDMI投屏单个应用的问题，后面我一遇到软件使用这类有正确答案的问题就打开DeepSeek，虽然没有最开始那么经验，但已经是很不错的了，可以大幅提升工作效率。关于这一点的我的个人体验，可以参看：我找到了DeepSeek在工作中的三个应用场景
帮我提升挣钱能力：使用大模型
大多数时候，使用大模型并不能直接“给我挣钱”，而在“帮我挣钱”方面暂时也还需要探索，但是在“帮我提升挣钱能力”这一块，应该相对来说是最容易产生效果的了吧。 笔记助手：笔记助手和知识库应该是大模型应用最流行的一个领域了，据说Notion的AI效果还挺不错，只是我没有用过。之前主要体验了wolai的AI，效果跟WPS AI差不太多，没有太多用下去的冲动。最近一段时间DeepSeek+Cherry Studio的知识库解决方案教程比较火，腾讯的ima.copilot也蹭了一波流量，不过我最终用的还是Obsidian Copilot。Obsidian Copilot可以通过API选择大模型，既可以进行常规问答，也可以基于笔记知识库进行问答，但是基于笔记的问答可能是因为我用免费嵌入模型，感觉效果还是一般，但是这个领域目前看应该是大模型最能发挥作用的一个领域了吧，尤其对于个人来说，确实有必要用起来，可以持续关注RAG相关技术的改进。 知识助手：大模型似乎本来就适合做知识助手，所以可以充分地把它利用起来，对于不懂的尤其是有明确答案的问题，可以直接问AI，整体效果应该还很不错，可以减少搜寻知识的时间，但是要注意甄别大模型回答的真假性。而如果知识库建立起来之后，这个知识助手应该就更有效了吧。 翻译助手：现在AI翻译太方便了，通过AI来阅读英文材料或者提升英语能力，都不失为一个好通过大模型提高挣钱能力的途径。 总结助手：虽然发文章给大模型总结、让大模型输出书籍提纲等等目前也搞的火热，但是我在这块是持冷眼旁观态度的，阅读大多数时候的作用不是为了从文章里或者书里抽几条所谓的关键信息的，一本传递关键信息的书本或者文章，那个叫教科书和教程，真正的阅读应该是在阅读中持续思考并内化为自己的认知体系，没有思考的过程，接收不了真正有深度的信息。所以我觉得另一种通过大模型来进行学习并提升挣钱能力的方式反而是这样：（以下内容引用自网络，我本人有增删改动）
- 先看书，划线，用任何形式都可以
- 把书的简介喂给 deepseek，让它根据书的信息、你的职业/兴趣、公开的搜索资料，向你提出10-15个问题
- 筛选其中你觉得特别有意思的问题，再回想书的内容，如果忘记了可以再翻书，开始回答
- 把问题和回答记录到笔记软件，可以的话也整理成一篇文章或书评
- 未来你就可以用好笔记软件的 AI 问问题了
兴之所志