O limite real dos conteúdos gerados por ferramentas de IA continuará a cair.

Autor do artigo, fonte: Kafka

Esses dados foram coletados por mim mesmo.

23 contas de criadores de IA/conteúdo em chinês no X, janela de dois meses (abril–maio de 2026), 556 conteúdos — 64 artigos longos no X, 40 tweets longos, 452 tweets curtos. Cada um teve mais de 10 mil visualizações. Esta não é uma amostra de toda a plataforma X, mas sim uma amostra de uma fonte específica; portanto, as conclusões deste artigo aplicam-se apenas a esta amostra.

Antes de rastrear, pensei que veria um "mapa de conteúdo em chinês de IA" — quem está escrevendo Claude Code, quem está escrevendo Codex, quem está desmontando Skill. Depois de rastrear, o que realmente me fez ficar olhando por muito tempo foram outro conjunto de números.

Ao todo, 17 conteúdos nesta biblioteca de mídia atingiram mais de um milhão de visualizações, e nenhum deles tinha como tema IA. O mais visto atingiu 12,58 milhões de visualizações, acompanhado por uma foto de um tapete de escritório. No mesmo período de tempo, o artigo mais visto sobre IA teve uma quantidade de visualizações uma ordem de grandeza menor do que o menos visto entre esses 17 posts de piadas.

Se todas essas pessoas parecem estar escrevendo sobre IA, a IA é realmente o tema que elas estão escrevendo? Seus leitores são realmente usuários de IA? Qual é a verdadeira forma desse negócio?

Este relatório é a resposta que vi. Não é uma previsão, nem um guia. É um corte — uma seção transversal do momento atual, com a faca.

Vou destacar cada conta mencionada para facilitar o aprendizado de todos. Porque, no círculo de conteúdo em chinês sobre IA, esses nomes já fazem parte da discussão. Abaixo, apenas descreverei o que eles escreveram, o quão longo foi e quantas pessoas viram. A julgamento fica por sua conta.

I. Quem está escrevendo: uma genealogia aproximada de 23 criadores

23 contas podem ser divididas aproximadamente em cinco grupos com base no foco do conteúdo. Essa classificação é grossa, pois cada pessoa tem algum grau de sobreposição; abaixo, consideramos apenas o eixo principal.

Ferramentas de IA na prática —百年 AI × Expansão Internacional (@yidabuilds), Berryxia.AI (@berryxia), Snow Treading Through Dark Clouds (@Pluvio9yte), Moored Boat (@bozhou_ai). Eles escrevem sobre como usar Claude Code, quanto Codex difere dele e como criar suas próprias Skills. O artigo de百年 de final de abril, “$155 vs $15: Testando Codex por um mês — ele substituiu meu Claude Code”, obteve 237 mil visualizações; o de Snow Treading Through Dark Clouds de final de março, “Analisando o código-fonte vazado do Claude Code, descobri que o fim do 'Vibe Coding' é na verdade a engenharia”, teve 149 mil; e o de Moored Boat, “Ensino prático: Do zero ao um, criando sua própria Skill”, teve 131 mil. O traço comum desse grupo é ação concreta, reprodutibilidade e acompanhamento com capturas de tela e código.

Aprendizado e metodologia da riqueza com IA — Koda (@wadezone), o pai mais rigoroso da IA (@dashen_wang), Miles (@ma_zhenyuan), Jin Chen Ma (@jinchenma_ai), Luna (@LunaAI519), Wenzi (@Eejoylove), Capitão Noah Duck (@noahduck283). Suas obras principais não são "como usar ferramentas", mas "como ganhar dinheiro com elas" ou "como aumentei meus seguidores". Koda, em maio de 2024, com o artigo "Como uma pessoa comum pode ganhar 1 milhão em um ano até 2026", obteve 427 mil visualizações, o maior entre os 64 artigos do X. As duas obras-primas do Pai Mais Rigoroso da IA — "Guia Completo para a Transformação da IA nas Empresas em 2026" (374 mil) e "Análise de Projetos de IA que Geram Renda Anual de 1 Milhão: Controle de Múltiplos Celulares com Grandes Modelos" (247 mil) — não ensinam como usar IA, mas como ganhar dinheiro com projetos concretos de IA.

Observação da vida / Grupo de conteúdo viral — Stanley (@Stanleysobest), Ray Wang (@wangray), Yuvi (@Li665508Li), Da Fen Qi (@SuisPasDaVinci), Ming (@PandaMing88). As obras-primas desse grupo não envolvem IA. Um post de Stanley, "Um blogueiro japonês descreve a aparência da maioria dos estudantes chineses no exterior", obteve 6,78 milhões de visualizações; um post de Ray Wang, "Evite empresas que usam esse tipo de carpete em entrevistas", obteve 12,58 milhões. Dos 17 tweets na biblioteca de materiais com mais de um milhão de visualizações, todos são desse grupo.

Especialistas profissionais — Roland.W (@rwayne), Yang Jin (@shaozhu93314), Jaden’s Thinking Log (@Jaden_riku), A Chuan AI Thinking (@AI_jacksaku). Roland é médico; em abril, ele transformou um artigo de periódico médico em um texto de divulgação científica; Yang Jin, “Construindo a Arquitetura Básica de um Sistema IP”, obteve 226 mil; Jaden escreve sobre estudos no exterior. A grande diferença entre este grupo e os anteriores é — eles não veem a IA como um negócio, mas como uma ferramenta para fazer outros negócios.

A escola cética/reflexiva da IA — menor em número, mas com voz aguda. Linote 🎃 (@Alexjkman) publicou, em abril, um artigo de nove mil palavras intitulado “Você acha que está usando IA, mas na verdade está na fila para morrer”, com dez mil visualizações, começando com: “Este artigo não oferece soluções e nem pretende oferecer”. Roland.W, no início de maio, publicou “O que é ACPD — Transtorno de Personalidade Ajustável por Inteligência Artificial?”, criando um termo para descrever os efeitos colaterais de usuários intensivos de IA. O pai mais severo da IA, embora seu conteúdo principal trate de transformação e implementação, também inclui o post de 1º de maio “A indústria inteira de IA está eliminando sistematicamente o que mais precisa” — ele alterna com extrema facilidade entre suas duas faces.

Ao olhar os cinco grupos empilhados, o primeiro ponto importante a lembrar é: todos os conteúdos com o maior número de visualizações na biblioteca de materiais vieram do terceiro grupo (grupo de piadas da vida cotidiana), e não dos criadores de conteúdo de IA. Este é o primeiro contra-intuitivo que precisa ser encarado com calma neste relatório; voltaremos a isso mais tarde.

Dois: Quais são alguns modelos de frase que aparecem repetidamente

Em 64 artigos longos da X, as três categorias — testes práticos de ferramentas de IA, análise de projetos de IA implementados e metodologias de ganho com IA — juntas representam mais da metade; metodologias pessoais (IP, escrita, investimento) representam cerca de um quarto; o restante são temas verticais como medicina, estudos no exterior e observações de vida.

Mas mais interessante do que a distribuição dos temas são os vários modelos de linguagem que aparecem repetidamente.

“2026 + Guia Completo / Análise Detalhada” — Há 3 artigos que incluem diretamente “2026” no título: O Guia Completo de Transformação Empresarial em IA de 2026 do Pai Mais Severo da IA, O Guia Completo de Aprimoramento Pessoal em IA de 2026 e O de Koda: Como uma Pessoa Comum Pode Ganhar 1 Milhão em Um Ano em 2026. Embora a proporção não seja alta, duas dessas três entraram no Top 5 de visualizações do X article. O ano serve como âncora temporal para criar senso de urgência, e “completo” promete abrangência para aliviar a ansiedade; juntos, criam a expectativa psicológica de que “ler este artigo é suficiente”.

“Desmontagem / Análise pós-evento / Do 0 ao 1 / Arquitetura subjacente” — com maior frequência. O pai mais rigoroso da IA contribuiu sozinho com a série “Desmontagem de projetos de IA que geram milhões por ano”: controle em massa de celulares — 247.000, negociação — 92.000, comunidade feminina de IA — 61.000. O artigo centenário “Guia Completo para Coleta em Lote de Artigos de WeChat Official Accounts: 5 Métodos + Reverse Engineering de API + Script Prático” — 197.000. Yang Jin “Construindo a Arquitetura Básica de um Sistema de IP (Texto Completo Digitado à Mão, Confortavelmente Digestível)” — 226.000 — as oito palavras “Texto Completo Digitado à Mão, Confortavelmente Digestível” já estabelecem uma fronteira clara contra a escrita por IA, sendo um sinal específico contra a IA nesse ecossistema atual.

“Fiz X, então pode confiar em mim” — quase todos os artigos do X começam estabelecendo a credibilidade do autor. Koda fala sobre sua origem em uma vila rural em Henan, um diploma de ensino superior comum e como aos 33 anos conseguiu o resultado A8, seguido imediatamente por “5 milhões de visualizações em duas semanas e 500 assinantes verificados”. O pai mais severo da IA escreve na primeira frase: “Eu mesmo opero 2.000 sites de redes de sites, todos automatizados por IA”. O百年 começa com: “Gasto US$ 600 por mês em ferramentas de programação de IA”. Essas declarações de credibilidade sempre aparecem no início, com o objetivo de fazer o leitor completar a verificação de identidade antes mesmo de entrar no corpo do texto. Você pode não se lembrar dos métodos após ler o texto, mas vai se lembrar de “a pessoa que opera 2.000 sites em rede”.

“Eu pensei que X, mas na verdade Y” — atravessando otimistas e céticos. Linote, “Você acha que está usando IA, mas na verdade está na fila para morrer”; Capitão Nuoya, “Você acha que Sun Yuchen e Mi Meng têm boa escrita? Na verdade, estão sequestrando seu cérebro”; Berryxia, “A maior piada da era da IA: eu ainda estou usando e-mail para ganhar dinheiro desesperadamente”; Huang Xiaomu, “Estação de roteamento de API, mais lucrativa do que o tráfico de drogas” — todas são variações dessa estrutura. Seu poder reside no fato de que a própria frase do título realiza a ação de “subverter”; o leitor, ao clicar, já aceitou sua posição subvertida.

“Fazer fortuna em silêncio” — O artigo centenário “IA adivinha a sorte, faça fortuna em silêncio, não veja e perca a rota de centenas de bilhões” é a versão padrão, com 197 mil visualizações. Essas cinco palavras prometem duas coisas: isso realmente está gerando lucro; e poucas pessoas sabem disso. Juntar essas duas coisas em uma única frase é a estrutura de atração mais eficaz nesse ecossistema.

Cinco modelos sobrepostos fazem a mesma coisa: reduzir o tempo de decisão do leitor. "2026" reduz a incerteza sobre o futuro, "guia abrangente" reduz o custo de aprendizado, "o que eu fiz" reduz o custo de confiança, "você acha / na verdade" reduz o custo de julgamento, "ficar em silêncio e ganhar muito dinheiro" reduz a hesitação para entrar. Cada modelo está dizendo ao leitor a mesma coisa — não pense demais, aja agora.

A alta homogeneização dessa retórica em si é um dado. Ela indica que o caminho para o sucesso nesse ecossistema já foi amplamente validado, imitado e está entrando em saturação.

Três: A distribuição de tráfego é contra-intuitiva: artigos longos de IA não viram virais

Ordenar esses 556 conteúdos por visualizações produzirá um conjunto de dados contraintuitivo.

A mediana de visualizações das 64 artigos longos do X é 29.313, com o máximo de 427.000 (Koda). A mediana das 452 tweets curtas é 35.934, com o máximo de 12,58 milhões (Ray Wang). A mediana de visualizações das tweets curtas já supera a dos artigos longos do X, e o máximo é 30 vezes maior.

Ao todo, 17 conteúdos na biblioteca de materiais tiveram mais de um milhão de visualizações, todos sendo tweets curtos, e nenhum deles tinha como tema IA. Stanley sozinho responde por 12 deles: aparência de estudantes chineses no Japão (6,78 milhões), folha de respostas com um canto faltando (2,17 milhões), "depois disso, toda a minha vida foi dedicada a ganhar esses 800 reais" (1,76 milhões), multa de Bai Bing (1,65 milhões), custo anual de trocar o iPhone todos os anos (1,52 milhões). O tweet de Ray Wang com 12,58 milhões de visualizações, "evite empresas que usam esse tipo de carpete na sala de entrevistas", foi acompanhado apenas por uma imagem de um carpete de escritório.

Compare with the ceiling of AI content: The百年《$155 vs $15: Codex real-world test for one month》is the most-viewed pure AI tool review in this content library, with 237,000 views. Snow踏Uyun’s in-depth analysis on the Claude Code source code leak has 149,000 views. The most-viewed long-form AI article < the least-viewed Top 17 meme tweet.

Mas há outro lado da história. O mecanismo de "receita para criadores" do X paga com base na leitura efetiva por usuários assinantes verificados, não no total de visualizações. Os 6,78 milhões de visualizações de Stanley consistem principalmente em usuários não assinantes que passaram; a estrutura de leitores dos artigos longos de IA é oposta — quem consegue ler um artigo de IA de 5.000 palavras é quase certamente um usuário de alto valor, com sério interesse nesse campo. O próprio Koda apresentou uma comparação direta em seu artigo "50 Dias para Ir de Zero a 10 Mil Seguidores: Por Que Eu Consegui?": seu post com 2,5 milhões de visualizações ganhou apenas 700 seguidores, enquanto outro com 140 mil visualizações ganhou 1.400 seguidores — 140 mil gerou o dobro de seguidores a mais que 2,5 milhões.

Então, nesse ecossistema, existem na verdade dois mercados completamente diferentes:

Mercado A — obteve milhões de visualizações por meio de piadas sobre questões sociais, com baixa capacidade de monetização por postagem, mas efeito agregador impressionante (as poucas postagens virais de Stanley registradas em abril-maio somaram 30 milhões de visualizações).

Mercado B — com artigos longos cheios de conteúdo sobre IA, obtém dezenas de milhares a centenas de milhares de visualizações, e cada visualização corresponde a usuários de alto valor, formando um funil preciso para conversão em cursos, comunidades e domínios privados posteriores.

A "taxa de valor de tráfego" desses dois mercados é totalmente diferente. Três mil visualizações de um artigo longo de IA podem valer mais do que três milhões de visualizações de uma piada, pois o público-alvo é mais restrito e mais disposto a pagar.

Essa regra explica por que os criadores de IA, apesar de saberem que não conseguem competir com o tráfego de piadas, continuam escrevendo artigos longos — eles não estão competindo com Stanley pelo tráfego, mas sim filtrando-o. Mas essa regra também esconde uma implicação desconfortável: quando todos os criadores de IA estiverem filtrando o mesmo tipo de leitor de alto valor, começa a ficar pouco claro quem está filtrando quem.

Quatro: Como exatamente eles fazem o ciclo

Se você olhar apenas "o que o conteúdo diz", é um ecossistema de conteúdo de IA. Mas se você observar "como o conteúdo circula, quem são os leitores e de onde vem o dinheiro", o que surge é na verdade um ciclo interno relativamente fechado.

Ler一遍 os 23 perfis, as seguintes pistas cíclicas podem ser lidas diretamente em suas próprias palavras. Esta seção não faz estimativas, apenas descreve o que eles escreveram.

Credencial de entrada: Assinatura Blue V e receitas para criadores. O mecanismo de receitas para criadores do X é a infraestrutura de entrada para este ecossistema. Koda escreveu: “Duas semanas... alcancei 5 milhões de visualizações e 500 assinaturas Blue V, alcançando diretamente o limiar de receita para criadores de Musk”. O artigo de Wenzhi, “Conseguir receitas para criadores em três meses no X: uma análise completa de uma pessoa comum”, aborda especificamente esse caminho. A assinatura Blue V, neste ecossistema, possui simultaneamente duas identidades — é ao mesmo tempo uma fonte de renda e um distintivo de reconhecimento entre criadores.

Contexto ecológico: A aprendizagem paga já formou um mercado independente. O pai mais rigoroso da IA, no início de “Treinamento em IA Empresarial: Como Criar Cursos, Como Acompanhar e Como Cobrar”, apresenta um conjunto de números: “Em 2026, o mercado de treinamento em IA para empresas chinesas atingirá 8,7 bilhões de yuans, com mais de 300 instituições atuantes e uma taxa de crescimento anual de 45%.” Seu outro artigo, “Desmontando Projetos de IA que Geram Milhões por Ano: Comunidade de IA Feminina (Especial 51)”, analisa diretamente a “comunidade de IA feminina” como caso de estudo. O artigo de Luna, “Quantas comunidades pagas no X ensinam mulheres a usar IA?”, oferece uma observação externa desse mercado. Estes não são relatórios de mercado, mas sim criadores mostrando aos colegas que já percorreram esse caminho.

Borda da ecossistema: Negócios cinzentos como intermediários de API são frequentemente discutidos. O artigo de Huang Xiaomu, “Intermediários de API: Mais lucrativos que o tráfico de drogas” (402 mil visualizações), é o segundo artigo mais visualizado da biblioteca de materiais. Na mesma semana, Jin Chenma também publicou “Sun Yuchen e Fu Sheng entram na corrida: Intermediários de API de IA são como máquinas de imprimir dinheiro”, com 22 mil visualizações. Mesmo tema, mesmo período — diferença de 20 vezes. Esses dados em si dizem uma coisa: o retorno a tópicos homogêneos nesse ecossistema decai extremamente rápido — quando a segunda pessoa escreve sobre a mesma mina, ela já está esgotada.

O núcleo do ciclo: conteúdo sobre conteúdo

Ao analisar juntamente as linhas acima, percebe-se um fenômeno muito peculiar nesse ecossistema — o conteúdo sobre "como criar conteúdo no X" é, por si só, um dos mais estáveis em termos de tráfego dentro desse ecossistema.

Koda, "50 dias de zero a 10 mil seguidores, por que eu consegui?" — desmontando seu próprio caminho; o vídeo de Roland.W, "Como aumentei 40.000 seguidores no Twitter em três meses e alcancei 150 milhões de impressões acumuladas" — 250 mil visualizações; Wenzi, "Fazendo X por três meses e obtendo renda como criador"; Bai Nian, "Gen Z usando Claude Code para um trabalho paralelo: ganhando mais de 100 mil em quatro meses — métodos e dados totalmente divulgados" — 132 mil — o protagonista é outro Gen Z, mas o autor usa histórias alheias para filtrar seu público.

A mais direta é a longa thread de Huang XiaoMu em 29 de abril (150 mil visualizações), originalmente:

Faça vídeos tutoriais cobrindo todos os tópicos em alta no X, como ativação de verificação azul, cartões bancários de Hong Kong, diversos cartões de telefone, etc., e você alcançará 10 mil seguidores. Não me agradeça, comece agora.

Esses 30 caracteres descrevem a estrutura cíclica mais central desse ecossistema: o conteúdo realmente voltado não é para "quem quer usar IA", mas para "quem quer se tornar criador de conteúdo de IA". O primeiro grupo, após ler, vai usar a ferramenta; o segundo, após ler, vai criar o próximo conteúdo sobre a ferramenta. Esses dois perfis de leitores se sobrepõem, mas longe de serem o mesmo grupo.

Chegando aqui, pode-se retornar à frase no final da terceira seção — os criadores de IA não estão competindo com Stanley pelo tráfego, mas sim filtrando-o. Avançando mais um passo: eles estão filtrando os participantes da próxima rodada deste ciclo.

O dinheiro certamente flui dentro desse ciclo — rendimento de verificação azul, comunidades pagas, consultoria corporativa, produtos para o exterior, intermediário de API — mas o dinheiro não é a fonte de energia desse ciclo. O verdadeiro combustível que faz esse ciclo funcionar é outra coisa. A próxima seção discute o que é esse combustível.

V. O combustível é a ansiedade: duas narrativas opostas, ganhando seguidores ao mesmo tempo

Se o dinheiro não for a fonte de impulso deste ciclo, o que é?

Ao espalhar o conteúdo destes dois meses sobre a mesa para observar, verá algo interessante: durante a mesma janela de tempo, na mesma plataforma, voltado para o mesmo público, duas narrativas semanticamente opostas estão ocorrendo em paralelo. Essas duas narrativas não servem a dois grupos diferentes, mas às duas emoções opostas da mesma pessoa. Essa emoção é o verdadeiro combustível que alimenta este ciclo.

Primeiro conjunto: A IA abriu uma janela sem precedentes para as pessoas comuns. O livro de Koda, "Como uma pessoa comum pode ganhar 1 milhão em um ano em 2026", é a versão padrão — com os métodos corretos, 12 meses são suficientes para uma pessoa comum. Os dois guias de 2026 do pai mais rigoroso da IA são as versões corporativa e pessoal correspondentes. "Adivinhação por IA, enriqueça em silêncio" de Bai Nian e "Estação de roteamento de API, mais lucrativa que o tráfico de drogas" de Huang Xiaomu são versões extremamente comercializadas dessa narrativa. A lógica interna é: este é um novo mundo, as regras antigas ainda não tiveram tempo de serem fechadas; quem agir primeiro comerá a carne.

Segundo conjunto: A IA, na frente da maioria das pessoas comuns, na verdade está fechada e está sendo silenciosamente fechada. O artigo de 9.000 palavras de Linote, “Você acha que está usando IA, mas na verdade está na fila esperando pela morte”, é a expressão mais completa. “O que é ACPD”, de Roland.W, é uma versão mais leve, que descreve a deterioração na comunicação de usuários intensivos de IA com outras pessoas. O pai mais severo da IA, “Toda a indústria de IA está eliminando sistematicamente o que mais precisa”, relata um programador às duas da manhã dizendo que produziu o máximo, mas se sente mais vazio. A lógica interna é: este não é um momento em que uma pessoa comum pode entrar facilmente, mas sim um labirinto que afunda ainda mais aqueles que acreditam poder entrar.

O mais notável sobre essas duas narrativas não é sua oposição, mas sim o fato de que frequentemente são escritas pela mesma pessoa. O pai mais severo da IA é o exemplo mais típico — ele escreve ao mesmo tempo "Guia abrangente para a transformação empresarial com IA em 2026", ensinando empresas como implementar a IA, e "A indústria da IA está eliminando sistematicamente o que mais precisa", criticando a esvaziamento da indústria. Os dois artigos foram publicados com menos de duas semanas de diferença. Do ponto de vista dele como criador de conteúdo, ambos são projéteis: o primeiro atinge "empresários que querem se transformar", o segundo atinge "profissionais esgotados pela IA e que passam a duvidar da própria vida". Os dois públicos se sobrepõem, mas estão em estados emocionais diferentes e precisam de conteúdos completamente distintos.

Semelhantemente, há Roland.W — que escreve tanto “Como aumentar 40.000 seguidores no Twitter em três meses” quanto “ACPD”, brincando com a dependência excessiva de IA. Berryxia publica tanto artigos práticos e otimistas como “A maior piada da era da IA” quanto tweets curtos como “Baba Q deu certo”.

Por que o mesmo criador precisa escrever dois conteúdos opostos ao mesmo tempo? Porque esses dois conteúdos atendem a diferentes necessidades psicológicas do mesmo leitor em momentos distintos.

Quando os leitores abrem o X, duas emoções opostas estão em conflito dentro deles: uma é "Quero aproveitar esta onda, não posso perder", e a outra é "Já fiquei para trás, o que faço?". A primeira os leva a clicar em "Como pessoas comuns podem ganhar 1 milhão em um ano até 2026"; a segunda, a clicar em "Você acha que está usando IA, mas na verdade está na fila para morrer".

O conteúdo otimista dá uma licença para agir; o conteúdo cético dá uma licença para permanecer. Um te faz acreditar que ainda está a tempo de agir agora; o outro te faz acreditar que não agir não é necessariamente errado. Ambas as licenças precisam ser emitidas, portanto ambos os tipos de conteúdo são inevitáveis.

Entendendo essa estrutura, entende-se por que o artigo do Linote teve apenas 10 mil visualizações, enquanto o do Koda teve 420 mil — não porque o primeiro esteja errado, mas porque há muito mais pessoas buscando uma "licença para agir" do que uma "licença para permanecer". Mas essa proporção não é fixa; ela varia conforme o sentimento do mercado. Quando aqueles que compraram licenças para agir começarem a descobrir que a ação não funciona e não querem admitir totalmente seu erro, eles se voltarão para conteúdo cético em busca de conforto. O dia em que isso acontecerá será o ponto de inflexão em que criadores como Linote passarão de nicho a mainstream.

Olhando para trás: o combustível desse ciclo nunca foi a curiosidade das ferramentas de IA, mas a incerteza da classe média sobre sua situação atual. A IA é o veículo dessa onda de ansiedade, mas o que está por baixo é muito mais antigo do que a IA.

Six: Readers' reverse inference: Who are they likely to be?

Uma biblioteca de materiais com dados apenas da extremidade de criação, sem dados da extremidade do leitor,必然 produzirá um perfil do leitor grosseiro. Mas algumas coisas ainda podem ser inferidas.

Eles contornam a firewall. No contexto principal dos usuários chineses, o X ainda exige um nível técnico. Conseguir acessar o X de forma estável, seguir dezenas de criadores chineses de IA e ler um artigo longo de 5.000 palavras sobre IA já filtra a maioria dos usuários comuns da internet. A primeira frase do longo tweet do Capitão Nuoyah, com 280 mil visualizações, é: “Se você contorna a firewall e usa IA, parabéns — você já tem capacidade básica de ganhar dinheiro” — ele próprio reconhece que essa barreira é um certificado de entrada.

Eles provavelmente estão passando por alguma forma de ansiedade profissional. Os principais pares de palavras-chave mais frequentes na biblioteca de materiais são "35 anos", "demissão", "emprego paralelo", "substituído" e "deixado para trás". Os principais criadores de artigos no X, como AI's Strictest Dad, Koda e Century, abordam todos o mesmo problema central: o estado atual do leitor não é sustentável.

Seu relacionamento comercial central é aprendizado pago, não compra de produtos. Esse público assina contas verificadas, compra "cursos de treinamento em IA" e se junta a "comunidades pagas" — mas não são compradores corporativos reais de ferramentas de IA. Se fossem tomadores de decisão de TI corporativos ou líderes de equipes de IA de grandes empresas, eles leriam artigos da Hugging Face e do LessWrong, não do X chinês. O que compram não é conhecimento, mas uma sensação de "estou acompanhando". Se o curso é útil ou se a comunidade gera discussões valiosas é secundário; o principal é que o ato de assinar alivia a sensação de "talvez eu esteja sendo deixado para trás".

Eles reagem muito mais a "números concretos" do que a "argumentos abstratos". O ensaio cético de 9 mil palavras do Linote teve 10 mil visualizações; a frase única do Koda, "50 dias, de 0 a 10 mil seguidores, um único post com 2,5 milhões de visualizações", teve 420 mil visualizações. O primeiro é totalmente análise causal, o segundo é totalmente números concretos. Os leitores desse ecossistema não são incapazes de pensar, estão apenas cansados de pensar — eles preferem pagar por "narrativas confiáveis que já aconteceram". Isso também explica por que as declarações de qualificação do tipo "o que eu fiz" devem ser colocadas na frente: não são argumentos auxiliares, são substitutos dos argumentos.

Eles estão em um estado de “também querem se tornar criadores”. Luna: “Pessoas comuns devem vir ao X para gerar tráfego”, Wenzi: “Fazer X por três meses para obter receita de criador”, Koda: “De zero a 10 mil seguidores em 50 dias”, Huang Xiaomu: “Se você transformar todos os posts virais no X em tutoriais, terá 10 mil seguidores” — o público presumido desses conteúdos são pessoas que já começaram a considerar entrar no X. Isso difere fundamentalmente da imagem do usuário típico de IA: o usuário comum de IA, após ler um tutorial sobre Claude Code, quer usar o Claude Code; já o público desse ecossistema, após ler, quer se tornar o autor do próximo tutorial sobre Claude Code.

Empilhando esses cinco pontos, surge um retrato de um usuário chinês bastante específico: que usa ferramentas de contorno, tem cerca de 35 anos, está insatisfeito com sua profissão atual, possui experiência básica no uso de ferramentas de IA e está considerando seriamente transformar a "criação de conteúdo" em uma entrada para um trabalho paralelo ou principal.

Este retrato se sobrepõe fortemente aos retratos dos 23 criadores — não é coincidência, é uma característica estrutural. É um mercado altamente homólogo entre produtores e consumidores: o leitor de hoje é o criador de amanhã, e o criador de hoje também foi o leitor de ontem. Essa homologia faz com que a disparidade de informação se reduza extremamente rápido, pois assim que um método eficaz é publicado, seus leitores rapidamente se tornam os próximos usuários, depois os próximos transmissores, e a vantagem original é diluída em duas ou três camadas de transmissão.

É por isso que "2026" precisa ser constantemente atualizado — porque os métodos de 2025 já não funcionam em 2026, e os métodos no início de 2026 já não funcionam no meio de 2026. O conteúdo desse ecossistema precisa produzir continuamente novos "agoras", caso contrário seu produto principal (a assimetria de informação) se desvalorizará imediatamente.

Conclusão: Alguns eventos que podem ocorrer nos próximos 6–12 meses

Deixe algumas conclusões finais. Conclusão é conclusão, não previsão.

O limite do conteúdo de testes práticos de ferramentas de IA continuará a cair. A discussão de finais de abril sobre o Codex substituindo o Claude Code atraiu 237 mil visualizações para Bainian porque esse comparativo ainda era algo que a maioria dos leitores não havia testado por conta própria. Quando muitos criadores produzem continuamente conteúdo semelhante e os leitores, após várias mudanças de ferramentas, ficam fatigados, o tráfego marginal dos artigos de "testes comparativos" diminuirá cada vez mais. Os poucos mais consistentes desse grupo — Xuetah, Bozhou e Bainian — já estão automaticamente deslocando o foco do conteúdo de "testes de ferramentas" para temas mais profundos, como "metodologias de engenharia", "sistemas de Skills" e "gerenciamento de contexto". Isso não é coincidência; é o tráfego dizendo a eles que precisam migrar.

O conteúdo original superará em quantidade o conteúdo testado por ferramentas. O ciclo de feedback para "Como ganhar dinheiro com IA no X" é muito mais curto do que "Como usar ferramentas de IA" — o primeiro exige apenas que o leitor sinta inveja para completar metade da transação, enquanto o segundo exige que o leitor realize ações para fechar o ciclo. Quando há uma diferença clara nos ciclos de feedback, o mercado naturalmente se inclina para os ciclos mais curtos. Não é uma escolha de um único criador, mas a direção da gravidade de todo o ecossistema.

A parcela do conteúdo cético aumentará, mas não se tornará dominante. Quando muitos leitores que seguem o caminho de “1 milhão em 2026” descobrirem que, um ano depois, não têm 1 milhão, o que precisam não é mais planos de ação, mas uma explicação que lhes permita sair com dignidade. O tom adotado por Linote, Roland.W, é o material de reserva preparado para esse momento. Mas ele não se tornará dominante — sempre haverá novos leitores otimistas entrando, que ainda não percorreram o caminho que os levaria a precisar do ceticismo. A proporção entre otimistas e céticos mudará lentamente de 9:1 hoje para 7:3, mas não se inverterá.

As comunidades de memes e de conteúdo de IA se separarão ainda mais. Os conteúdos virais de Stanleys podem alcançar milhões de visualizações, mas o público é muito disperso; já o conteúdo de IA tem visualizações menores, mas um público mais estreito e concentrado. Esses dois modelos atendem a tipos diferentes de relacionamento com o leitor e são difíceis de combinar, por isso seguirão caminhos distintos dentro da mesma plataforma X. Contas que tentam agradar ambos os lados — escrevendo ao mesmo tempo memes e conteúdo técnico de IA — serão consideradas como tendo sinal confuso pelos algoritmos de ambos os lados, tornando-as ainda mais difíceis de crescer. Foco é o benefício desta era.

"Vivo / com rosto visível" se torna um prêmio explícito. O outro artigo de Linote, "Mostrar o rosto é o ativo mais escasso neste bordel cibernético", embora tenha apenas 15 mil visualizações, aponta uma tendência em curso: quanto mais abundantes se tornam os conteúdos gerados por IA, mais escasso se torna o sinal de "ser um ser humano real". Um dos métodos de Roland.W para ganhar 40 mil seguidores em três meses foi começar a fazer vídeos. Quando a IA reduz o custo de tudo o que "parece real" a quase zero, o fato de ser "realmente verdadeiro" começa a ter prêmio.

Este é um observação de 23 contas, 556 conteúdos e uma janela de tempo de dois meses. O que ele pode lhe dizer é a forma atual deste ecossistema, mas não o que ele se tornará a seguir. A situação mais provável não é um colapso súbito ou um crescimento repentino deste ecossistema, mas sim que ele continue gerando grandes quantidades de conteúdo repetitivo, treinando muitos criadores semelhantes e consumindo muitos leitores semelhantes, até que, em algum dia, a etiqueta de IA seja substituída por outra.

A substituição não terá anúncio nem nó. Ela ocorrerá silenciosamente em alguma semana em que todos não perceberão — talvez três meses após a conclusão deste relatório. Quando o próximo rótulo aparecer, os atuais "Guia Completo 2026" serão trocados por "Guia Completo 2027", "Análise da Implementação de IA" será substituído por "Análise da Implementação de Robôs / Agentes / XR / Qualquer Próxima Palavra", e a linguagem, os leitores e o ciclo permanecerão inalterados.

O que muda é apenas a máscara que a ansiedade desta rodada atual veste.