在AI技术加速渗透生活与产业的当下，曾经被科技巨头垄断的大模型技术，早已褪去“高冷”外衣，成为普通人可触可及的副业“掘金工具”。无论是职场新人想增加收入，还是自由职业者拓展业务边界，抓住大模型带来的机遇，都能打开全新的赚钱思路。

2025年中国国际服务贸易交易会上，枫清科技面向全球参会者系统阐述了“以数据为中心构建AI智能体平台”的技术逻辑与产业实践，其服务已覆盖化工、制造、能源、金融等领域超30家国央企及产业龙头。这一案例不仅印证了大模型技术正从实验室快速走向产业化落地，更揭示出一个覆盖“企业服务+个人创业”的全新商业生态正在成型。

沙利文联合头豹研究院发布的报告给出了更直观的数据：2025年上半年，中国大模型市场日均调用量突破10.2万亿Tokens，较2024年下半年激增363%。这一数据背后，是大模型应用从“试点尝鲜”到“规模化普及”的跨越，也为个人参与AI副业提供了坚实的市场基础。

1 、产业落地：从“边缘试水”到“核心赋能”

如今的大模型技术，早已告别单纯的“概念验证”阶段，进入到对各行业“核心业务场景”深度赋能的新时期。无论是传统制造业的生产优化，还是服务业的效率提升，都能看到大模型的身影。

在工业领域，中控技术研发的时间序列大模型TPT 2，就在中石油兰州石化榆林化工的乙烷制乙烯生产中发挥了关键作用——不仅让投炉时长缩短超25%，单炉乙烯收率还提升了0.373% 。要知道，对于大型化工企业而言，收率的微小提升都意味着每年数百万甚至上千万的利润增长。

这并非个例。过去大模型多应用于客服自动回复、文档格式转换等“边缘场景”，而现在，它正逐步渗透到生产调度、风险控制、研发设计等企业“命脉环节”。比如在汽车制造领域，大模型已能通过分析生产数据预测设备故障，将生产线停机时间减少30%以上，这种“降本增效”的实际价值，也让更多行业愿意为大模型技术买单，间接为个人副业创造了更多需求场景。

2、 商业创新：从“固定付费”到“效果分成”

随着大模型应用的深入，商业模式也在不断突破，其中最具代表性的，就是从传统的“项目制付费”“订阅制付费”，转向更灵活的“按效果付费”（Result as a Service, RaaS）模式。

2025年外滩大会上，蚂蚁数科正式推出这一创新模式，企业客户无需预先支付高额费用，而是根据大模型应用后产生的实际效果（如销售额提升比例、客服效率提升幅度等）付费。这种模式大大降低了中小企业尝试大模型的门槛和风险，尤其适合资金有限但想借助AI升级的中小商家——此前很多企业因担心“投入看不到回报”而对大模型望而却步，如今“先见效、后付费”的模式，让更多企业愿意主动尝试，也为个人承接中小企业AI服务订单提供了便利。

为了让“按效果付费”落地，蚂蚁数科还总结出大模型落地产业的“ACE”（Align-Construct-Evaluate）三步方法论：第一步与客户明确“价值目标”（比如帮电商客户提升15%的复购率）；第二步根据目标搭建解决方案和实施路径；第三步通过持续运营跟踪效果，确保最终达成约定目标。对于个人副业者来说，这套方法论同样适用，能帮助更精准地对接客户需求，提升服务成功率。

3 、行业应用：从“头部集中”到“全面开花”

从行业分布来看，大模型应用最初呈现“互联网+金融”双巨头主导的格局，两者合计调用量占比曾超90%。其中互联网行业以72%的占比居首，主要依托大模型进行内容生成（如短视频脚本、营销文案）和智能交互（如APP智能客服），形成“低延迟、高并发”的应用特点；金融行业则聚焦于风险评估、客户服务等场景，提升业务效率。

但现在，大模型应用正从“头部集中”走向“全面开花”。制造业、汽车、交通、教育、医疗等行业的应用需求快速增长，虽然这些行业多采用“嵌入式部署”或“阶段性调用”，呈现“低频高值”的特点（单次服务价值高，但调用频率低于互联网行业），但市场空间同样广阔。

以金融行业为例，大模型已从“外围服务”深入“核心业务”：工商银行通过“大模型+智能体”模式，将原本分散的业务流程串联，风险评估效率提升40%；建设银行为客户经理打造的“帮得”智能助理，更是让专营客户经理服务客户数从200人增至600人，直营客户经理服务客户数从几百人跃升至2万人 。而在教育领域，大模型已能根据学生学习数据生成个性化辅导方案，不少培训机构开始引入这类服务，这也为擅长“教育+AI”的个人提供了副业机会。

4 、技术演进：从“通用模型”到“专属定制”

大模型技术的发展，正朝着“开源与闭源并行”“通用与专属结合”的方向迈进。开源模型已成为企业级市场增长的核心驱动力，2023年全球149个基础大模型中，开源模型占比就达65.7% ，到2025年，开源模型的数量和应用范围已远超闭源模型，成为生态主流。

这种技术趋势对个人副业者极为友好：一方面，开源模型免费且可二次开发，个人无需承担高额的技术授权费用，就能基于开源模型打造适配特定场景的工具（比如为本地花店开发智能营销文案生成工具，为培训机构开发错题分析助手）；另一方面，行业对“专属定制模型”的需求激增，比如金融领域需要能解决“可解释性”问题的专业模型（避免AI决策“黑箱”问题），蚂蚁数科推出的金融推理大模型Agentar-Fin-R1、工行自研的金融大模型，都是为了适配行业专属需求。

对于个人而言，无需掌握复杂的底层开发技术，只要能熟悉开源模型的微调方法、了解特定行业的痛点，就能通过“模型定制+场景落地”的方式开展副业，比如帮餐饮店微调大模型，使其能根据到店人数、季节变化推荐菜品组合，这种“小而美”的定制服务，往往更受中小商家欢迎。

5、 挑战与机遇：直面痛点，才能抓住红利

尽管大模型副业前景广阔，但行业现存的痛点，恰恰是个人可以切入的机会点。目前最突出的问题集中在“数据”和“适配性”两方面：

在数据层面，宇树科技创始人、CEO王兴兴曾提到，当前机器人领域的数据存在“采集难、噪声多、质量低”的问题，数据模糊导致大模型落地效果打折扣。这一问题在很多行业都存在，比如线下零售门店，缺乏标准化的用户行为数据，难以用大模型做精准营销。对于个人副业者来说，这正是机会——可以提供“数据整理+模型适配”的配套服务，帮助中小商家梳理数据、清洗数据，并基于清洗后的数据微调模型，这种“从数据到效果”的全流程服务，溢价空间更高。

在适配性层面，大模型的“通用性”与行业“专业性”存在矛盾。比如基础大模型的预训练数据中，金融相关知识仅占约5%，直接应用到金融场景会出现“专业性不足”的问题；教育领域的大模型，若不结合当地教材和考试大纲，生成的辅导内容也会脱离实际。对此，个人可以发挥“小而灵活”的优势，聚焦细分领域做“垂直适配”，比如专门针对K12阶段的小学数学，开发基于本地教材的AI习题生成工具；针对县域中小企业，开发适配其业务规模的简易版库存管理AI助手，这种“聚焦细分、精准适配”的思路，能有效避开与大企业的竞争，快速打开市场。

6、 个人掘金路径：4条实战副业方向，小白也能上手

结合大模型产业的发展趋势和个人能力门槛，以下4条副业路径实操性强，适合不同基础的人切入，只要找对方法，月入过万并非难事：

1. 大模型轻量应用开发

无需掌握深度学习底层技术，借助百度飞桨、阿里通义千问等平台提供的“低代码开发工具”，就能基于开源模型开发轻量应用。比如枫清科技通过“云-边-端”结合的方式，为不同规模企业提供适配服务，实现营收三倍增长，个人可以借鉴这种思路，聚焦本地生活服务场景：为奶茶店开发“智能点单推荐系统”（通过用户历史点单记录推荐搭配），为健身房开发“个性化训练计划生成工具”（结合用户体重、目标、时间安排生成方案）。这类工具开发周期短（1-2周即可完成），且可按“一次性开发费+后续维护费”收费，单客收入可达3000-10000元。

2. AI内容创作与优化

随着企业营销、新媒体运营对AI内容的依赖度提升，“会用大模型做内容”已成为核心技能。但很多企业员工虽有大模型工具，却不懂“提示词工程”，生成的内容质量参差不齐。个人可以提供“AI内容定制+优化”服务：比如为企业写产品宣传稿（用大模型生成初稿后，结合行业特点优化语言风格、突出产品卖点），为短视频博主做脚本创作（根据账号定位，用大模型批量生成脚本并筛选优化）。此外，还能开发“提示词模板”，比如针对电商行业的“详情页文案提示词模板”、针对教育行业的“课程宣传文案模板”，按模板付费（99-299元/套）或会员订阅模式盈利，一旦形成口碑，被动收入可观。

3. 行业专家+AI服务

如果你本身具备某一行业的专业知识（比如会计、教师、HR、设计师等），将“行业经验+大模型”结合，能打造不可替代的竞争力。比如：

• 会计从业者：用大模型开发“小微企业税务申报辅助工具”，帮助企业自动整理发票数据、生成申报表格，降低申报出错率；
• 教师：结合本地教学大纲，用大模型制作“分层作业生成系统”，为不同成绩的学生定制习题；
• HR：用大模型优化“简历筛选+面试问题生成”流程，帮助中小企业提升招聘效率。这类服务因贴合行业实际需求，客单价高（单次服务5000-20000元），且客户复购率高。

4. AI工具培训与陪跑

很多企业员工和个体创业者虽购买了AI工具，但因不会用而闲置。个人可以开展“大模型工具实操培训”：针对企业，提供“定制化内训”（比如教客服团队用大模型高效回复客户、教运营团队用大模型做数据分析）；针对个人，开设“小白AI副业训练营”，讲解常用大模型工具（如ChatGPT、Midjourney、讯飞星火）的实操技巧、副业变现方法。培训形式可多样化，线上直播课（99-399元/人）、线下小班课（1000-2000元/人）、一对一陪跑（5000-10000元/人），只要课程内容实用，很容易形成口碑传播。

大模型产业的爆发，给普通人带来的不仅是技术变革，更是一次“低门槛、高潜力”的副业机遇。不同于传统副业需要大量资金或人脉积累，大模型副业更看重“思路+执行力”——只要能找准细分场景、解决实际问题，哪怕是技术小白，也能在AI浪潮中找到自己的掘金赛道。关键在于，不要被“技术门槛”吓退，从简单的工具应用、内容优化做起，逐步积累经验，就能在这场AI副业浪潮中实现收入突破。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

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