ระดับสูงสุดของเนื้อหาที่ทดสอบด้วยเครื่องมือ AI จะยังคงลดลงต่อไป

ผู้เขียนบทความ แหล่งที่มา: Kafka

ข้อมูลนี้ฉันดึงมาเอง

บัญชีผู้สร้างเนื้อหา/AI บน X จำนวน 23 บัญชีที่ใช้ภาษาจีน ช่วงเวลาสองเดือน (เมษายน–พฤษภาคม 2026) รวมเนื้อหา 556 ชิ้น — บทความยาวบน X 64 บทความ ทวีตยาว 40 ทวีต และทวีตสั้น 452 ทวีต ทุกชิ้นมีจำนวนการดูมากกว่า 10,000 ครั้ง นี่ไม่ใช่การสุ่มตัวอย่างจากแพลตฟอร์ม X ทั้งหมด แต่เป็นตัวอย่างจากแหล่งที่มาเฉพาะ ดังนั้นข้อสรุปของบทความนี้จึงใช้ได้เฉพาะกับตัวอย่างนี้เท่านั้น

ก่อนขึ้นไปฉันคิดว่าฉันจะเห็นแผนที่เนื้อหา AI ภาษาจีน—ใครเขียน Claude Code ใครเขียน Codex ใครถอดแยกทักษะ แต่หลังจากขึ้นไปแล้ว สิ่งที่ทำให้ฉันจ้องมองเป็นเวลานานคือชุดตัวเลขอีกชุดหนึ่ง

ในคลังเนื้อหานี้ มีเนื้อหาที่มีจำนวนการดูเกินหนึ่งล้านครั้งทั้งหมด 17 รายการ แต่ไม่มีรายการใดเกี่ยวกับ AI รายการที่มีการดูสูงสุดคือ 12.58 ล้านครั้ง ซึ่งเป็นรูปภาพพรมสำนักงาน ในช่วงเวลาเดียวกัน บทความเกี่ยวกับ AI ที่มีการดูสูงสุดยังต่ำกว่ารายการที่มีการดูต่ำสุดใน 17 รายการนี้อยู่หนึ่งระดับ

ถ้ากลุ่มคนเหล่านี้ดูเหมือนกำลังเขียนเกี่ยวกับ AI แล้ว AI จริงๆ แล้วเป็นหัวข้อที่พวกเขาเขียนหรือไม่? ผู้อ่านของพวกเขาจริงๆ แล้วเป็นผู้ใช้ AI หรือไม่? รูปร่างที่แท้จริงของธุรกิจนี้คืออะไร?

รายงานฉบับนี้คือคำตอบที่ฉันเห็น มันไม่ใช่การพยากรณ์ หรือคู่มือ มันคือชิ้นตัด—หน้าตัดในขณะนี้ พร้อมมีด

ฉันจะชี้ให้เห็นบัญชีแต่ละบัญชีที่ถูกอ้างอิง เพื่อให้ทุกคนสามารถเรียนรู้ได้ง่ายขึ้น เพราะในวงการเนื้อหา AI ภาษาจีน ชื่อเหล่านี้เองก็เป็นส่วนหนึ่งของการอภิปราย ด้านล่างนี้ฉันจะอธิบายเพียงว่าพวกเขาเขียนอะไร เขียนยาวแค่ไหน และมีคนดูเท่าไหร่ การตัดสินใจปล่อยให้คุณเป็นผู้ตัดสิน

หนึ่ง: สายเลือดคร่าวๆ ของผู้สร้างสรรค์ 23 คน

บัญชี 23 บัญชีสามารถแบ่งออกเป็นห้ากลุ่มตามแนวทางเนื้อหาหลัก การแบ่งนี้เป็นการแบ่งแบบคร่าวๆ ผู้ใช้แต่ละคนมีการข้ามขอบเขตบ้างเล็กน้อย ด้านล่างนี้จะยกเฉพาะแกนหลักเท่านั้น

ผู้ปฏิบัติจริงด้านเครื่องมือ AI — ไบเนียน AI × การขยายตลาดต่างประเทศ (@yidabuilds)、Berryxia.AI (@berryxia)、เสว่ทาอูหยุน (@Pluvio9yte)、โป๋โจว (@bozhou_ai) พวกเขาเขียนเกี่ยวกับวิธีใช้ Claude Code ความแตกต่างระหว่าง Codex กับมัน และวิธีสร้าง Skill ของตัวเอง บทความของไบเนียนในปลายเดือนเมษายนเรื่อง “$155 เทียบกับ $15: ทดสอบ Codex เป็นเวลาหนึ่งเดือน แทนที่ Claude Code ของฉัน” ได้รับการดู 237,000 ครั้ง ส่วนบทความของเสว่ทาอูหยุนในปลายเดือนมีนาคมเรื่อง “วิเคราะห์ซอร์สโค้ด Claude Code ที่รั่วไหลออกมา พบว่าจุดสิ้นสุดของ 'Vibe Coding' คือการเป็นระบบทางวิศวกรรม” มีการดู 149,000 ครั้ง และบทความของโป๋โจวเรื่อง “การสอนแบบปฏิบัติจริง: จากศูนย์ถึงหนึ่งในการสร้าง Skill ของคุณเอง” มีการดู 131,000 ครั้ง กลุ่มนี้มีลักษณะเฉพาะคือมีการกระทำที่ชัดเจน สามารถทำซ้ำได้ และมีภาพหน้าจอพร้อมโค้ดประกอบ

การเรียนรู้และแนวทางการสร้างความมั่งคั่งด้วย AI — Koda (@wadezone) พ่อที่เข้มงวดที่สุดของ AI (@dashen_wang) Miles (@ma_zhenyuan) จินเชินมา (@jinchenma_ai) Luna (@LunaAI519) เวินจื่อ (@Eejoylove) กัปตันโนอาห์ดั๊ก (@noahduck283) ผลงานเด่นของพวกเขาไม่ใช่ “วิธีใช้เครื่องมือ” แต่เป็น “วิธีทำเงินจากมัน” หรือ “ฉันเพิ่มผู้ติดตามได้อย่างไร” Koda ได้รับการดู 427,000 ครั้งจากบทความเรื่อง “คนทั่วไปจะทำเงิน 1 ล้านหยวนในปี 2026 ได้อย่างไร” ซึ่งเป็นจำนวนการดูสูงสุดในจำนวนบทความ X ทั้งหมด 64 บทความ พ่อที่เข้มงวดที่สุดของ AI มีสองผลงานหลัก — “คู่มือการเปลี่ยนผ่าน AI สำหรับธุรกิจในปี 2026” ได้รับการดู 374,000 ครั้ง และ “วิเคราะห์โครงการ AI ที่สร้างรายได้ปีละล้านหยวน: การควบคุมโทรศัพท์จำนวนมากด้วยโมเดลขนาดใหญ่” ได้รับการดู 247,000 ครั้ง — ทั้งสองเรื่องไม่ได้สอนวิธีใช้ AI แต่สอนวิธีทำเงินจากโครงการ AI ที่นำไปใช้งานจริง

การสังเกตชีวิต / กลุ่มคอนเทนต์ไวรัล — Stanley (@Stanleysobest)、Ray Wang (@wangray)、Yuvi (@Li665508Li)、Da Fen Qi (@SuisPasDaVinci)、Ming (@PandaMing88) ผลงานเด่นของกลุ่มนี้ไม่ได้เขียนเกี่ยวกับ AI Stanley มีหนึ่งโพสต์เรื่อง “นักเขียนญี่ปุ่นอธิบายลักษณะใบหน้าของนักเรียนจีนส่วนใหญ่” ได้รับการดู 6.78 ล้านครั้ง Ray Wang มีหนึ่งโพสต์เรื่อง “ถ้าเจอบริษัทที่ปูพรมแบบนี้ตอนสัมภาษณ์ ให้หลีกเลี่ยง” ได้รับการดู 12.58 ล้านครั้ง ภายในคลัง素材 มีโพสต์สั้น 17 ข้อความที่มีจำนวนการดูเกินหนึ่งล้านครั้ง ทั้งหมดมาจากกลุ่มนี้

หมวดเฉพาะทาง — Roland.W (@rwayne), หยางจิน (@shaozhu93314), Jaden บันทึกการคิด (@Jaden_riku), อาชวน AI thinking (@AI_jacksaku) Roland เป็นแพทย์ เมื่อปลายเดือนเมษายน เขาแปลงบทความวิจัยทางการแพทย์ของตนเองเป็นบทความเพื่อการเผยแพร่ความรู้ทั่วไป; หยางจิน 《การสร้างโครงสร้างพื้นฐานของระบบ IP》 226,000; Jaden เขียนเกี่ยวกับการศึกษาต่อต่างประเทศ กลุ่มนี้ต่างจากกลุ่มก่อนหน้าอย่างมาก — พวกเขาไม่ได้ใช้ AI เป็นธุรกิจ แต่ใช้เครื่องมือ AI เพื่อทำธุรกิจอื่นๆ

กลุ่มผู้สงสัย/ตั้งคำถามเกี่ยวกับ AI—มีจำนวนน้อยที่สุด แต่มีเสียงที่แหลมคม: Linote 🎃 (@Alexjkman) เขียนบทความยาวเกือบเก้าพันคำเมื่อปลายเดือนเมษายนเรื่อง “คุณคิดว่าคุณกำลังใช้ AI แต่จริงๆ แล้วคุณกำลังยืนรอคอยความตาย” ได้รับการดูมากกว่าหนึ่งหมื่นครั้ง โดยเริ่มต้นด้วยข้อความว่า “บทความนี้ไม่มีคำตอบ และก็ไม่ได้ตั้งใจจะให้คำตอบ” Roland.W เขียนบทความในต้นเดือนพฤษภาคมเรื่อง “อะไรคือ ACPD—ความผิดปกติของบุคลิกภาพที่ AI สามารถปรับสมดุลได้?” โดยสร้างศัพท์ใหม่เพื่ออธิบายผลข้างเคียงจากการใช้ AI อย่างหนักหน่วง แม้ว่าพ่อที่เข้มงวดที่สุดของ AI จะเน้นการเปลี่ยนผ่านและการนำไปใช้งานจริง แต่โพสต์เมื่อวันที่ 1 พฤษภาคมเรื่อง “อุตสาหกรรม AI ทั้งหมดกำลังกำจัดสิ่งที่มันต้องการมากที่สุดอย่างเป็นระบบ” ก็อยู่ในหมวดนี้เช่นกัน—เขาสลับระหว่างสองใบหน้าของเขาได้อย่างคล่องแคล่ว

เมื่อดูห้ากลุ่มเรียงต่อกัน สิ่งแรกที่ควรจดจำคือ: เนื้อหาที่มีจำนวนการดูสูงสุดในคลังเนื้อหาทั้งหมด ล้วนมาจากกลุ่มที่สาม (กลุ่มเรื่องตลกชีวิตประจำวัน) ไม่ใช่ผู้สร้างเนื้อหา AI นี่คือจุดแรกในรายงานนี้ที่ต้องรับมือด้วยความสงบเย็นอย่างมีสติ เราจะกลับมาพูดถึงอีกครั้งในภายหลัง

สอง: อะไรที่ควรเขียน: แม่แบบข้อความที่ปรากฏบ่อย

ในบทความ X จำนวน 64 บทความ หมวดหมู่ที่รวมกันสามประเภทคือ การทดสอบเครื่องมือ AI การวิเคราะห์โครงการ AI ที่นำไปใช้งานจริง และแนวทางการสร้างรายได้จาก AI 佔มากกว่าครึ่งหนึ่ง; แนวทางส่วนตัว (IP, การเขียน, การลงทุน) 佔ประมาณหนึ่งในสี่; ส่วนที่เหลือเป็นหมวดหมู่เฉพาะทางเช่น การแพทย์ การศึกษาต่อต่างประเทศ และการสังเกตชีวิตประจำวัน

แต่สิ่งที่น่าดูมากกว่าการกระจายหัวข้อ คือเทมเพลตการพูดที่ปรากฏซ้ำๆ

มี 3 บทความที่ใส่ “2026” ลงในหัวข้อโดยตรง: “คู่มือการเปลี่ยนผ่าน AI สำหรับองค์กรปี 2026” ของพ่อที่เข้มงวดที่สุดของ AI, “คู่มือการพัฒนา AI ส่วนบุคคลปี 2026” และ “Koda: วิธีที่คนทั่วไปจะหารายได้ 1 ล้านในหนึ่งปีปี 2026” แม้จะมีสัดส่วนไม่มาก แต่สองในสามบทความนี้ติดอันดับ Top 5 ในการดูบทความบน X การใช้ปีเป็นจุดอ้างอิงทางเวลาเพื่อสร้างความรู้สึกเร่งด่วน และคำว่า “ครบถ้วน” เพื่อให้คำมั่นสัญญาเกี่ยวกับเนื้อหาและบรรเทาความกังวล ทำให้ผู้อ่านรู้สึกว่า “อ่านบทความนี้แค่ฉบับเดียวก็เพียงพอแล้ว”

“การวิเคราะห์ / ทบทวน / จาก 0 ถึง 1 / โครงสร้างพื้นฐาน” — ความถี่สูงขึ้น บิดาที่เข้มงวดที่สุดของ AI ได้สร้างซีรีส์นี้เพียงคนเดียว: “โครงการ AI ที่สร้างรายได้ล้านต่อปี” ได้แก่ การควบคุมโทรศัพท์มือถือหลายเครื่อง 247,000, การซื้อขาย 92,000, ชุมชน AI สำหรับผู้หญิง 61,000 บทความบนเว็บเพจสาธารณะ “คู่มือการรวบรวมบทความแบบจำนวนมากอย่างสมบูรณ์: 5 วิธี + การย้อนกลับ API + สคริปต์ปฏิบัติจริง” ได้รับ 197,000 ยังจิน “โครงสร้างพื้นฐานของการสร้างระบบ IP (เขียนด้วยมือทั้งหมด รับรองความปลอดภัย)” ได้รับ 226,000 — แปดคำว่า “เขียนด้วยมือทั้งหมด รับรองความปลอดภัย” เองก็เป็นการกำหนดขอบเขตจากงานเขียนของ AI และเป็นสัญญาณเฉพาะที่ต่อต้าน AI ในระบบนิเวศนี้ในขณะนี้

“ฉันทำ X แล้ว ดังนั้นคุณสามารถเชื่อฉันได้” — แทบทุกบทความบน X เริ่มต้นด้วยการสร้างคุณสมบัติของผู้เขียน โคดาเล่าเรื่องราวการเติบโตจากชนบทมณฑลเหอหนาน จบการศึกษาจากวิทยาลัยสามัญ และอายุ 33 ปีได้ผลลัพธ์ A8 ทันทีตามด้วย “สองสัปดาห์ทำให้ได้ยอดเข้าชม 5 ล้านครั้ง และผู้ติดตามสีน้ำเงิน 500 คน” ผู้เป็นพ่อที่เข้มงวดที่สุดของ AI เขียนในย่อหน้าแรกว่า “ฉันบริหารจัดการเว็บไซต์เครือข่าย 2,000 แห่งด้วยระบบอัตโนมัติทั้งหมด” ฮัวเยียนเริ่มต้นว่า “ฉันใช้เงิน $600 ต่อเดือนกับเครื่องมือเขียนโปรแกรม AI” ข้อความอ้างอิงคุณสมบัติเหล่านี้อยู่เสมอที่ตำแหน่งด้านหน้าสุด เพื่อให้ผู้อ่านยืนยันตัวตนของผู้เขียนก่อนเริ่มอ่านเนื้อหาหลัก คุณอาจจำวิธีการไม่ได้หลังอ่านจบ แต่คุณจะจำได้ว่า “คนที่บริหารเว็บไซต์เครือข่าย 2,000 แห่งคนเดียว”

“ฉันคิดว่า X แต่จริงๆ แล้ว Y” — ข้ามผ่านกลุ่มผู้มองโลกในแง่ดีและกลุ่มผู้สงสัย ลินอต《คุณคิดว่าคุณกำลังใช้ AI แต่จริงๆ แล้วคุณกำลังยืนรอคอยความตาย》、นั่วเย่กัปตัน《คุณคิดว่าซุนหยูเชินและมี่เหมิงเขียนเก่ง? จริงๆ แล้วพวกเขากำลังยึดสมองของคุณ》、เบอร์รีเซีย《ความขบขันที่ยิ่งใหญ่ที่สุดในยุค AI: ฉันยังคงใช้อีเมลเพื่อหาเงินอย่างสุดชีวิต》、ฮวงเสี่ยวหมู《ศูนย์กลางการส่งผ่าน API ทำกำไรได้มากกว่าการค้ายาเสพติด》 — ล้วนเป็นรูปแบบย่อยของโครงสร้างนี้ จุดแข็งอยู่ที่หัวข้อได้ดำเนินการ “พลิกผัน” เรียบร้อยแล้ว ผู้อ่านคลิกเข้ามาโดยได้รับตำแหน่งที่ถูกพลิกผันไปแล้ว

“เงียบๆ รวยใหญ่” — บทความคลาสสิกเรื่อง “AI ทำนายดวง เงียบๆ รวยใหญ่ ไม่ดูแล้วพลาดเส้นทางมูลค่าแสนล้าน” มีผู้เข้าชม 197,000 ครั้ง ห้าคำนี้สัญญาว่าสองสิ่ง: สิ่งนี้กำลังสร้างกำไรอย่างแท้จริง; และผู้ที่รู้เรื่องนี้มีไม่มากนัก การรวมสองสิ่งนี้ไว้ในประโยคเดียวคือโครงสร้างแรงจูงใจที่มีประสิทธิภาพที่สุดในระบบนิเวศนี้

การซ้อนทับห้าเทมเพลตเพื่อทำสิ่งเดียวกัน: ลดเวลาในการตัดสินใจของผู้อ่าน “2026” ลดความไม่แน่นอนเกี่ยวกับอนาคต “คู่มือแบบครบวงจร” ลดต้นทุนการเรียนรู้ “ฉันทำอะไรไปบ้าง” ลดต้นทุนความเชื่อถือ “คุณคิดว่า/ที่จริงแล้ว” ลดต้นทุนการตัดสินใจ “เงียบๆ รวยใหญ่” ลดความลังเลในการเข้าร่วม เทมเพลตแต่ละอันกำลังบอกผู้อ่านสิ่งเดียวกัน—อย่าคิดมาก ลงมือทำตอนนี้

ความเป็นเอกภาพสูงของรูปแบบการพูดเช่นนี้เองก็เป็นข้อมูลหนึ่ง ซึ่งชี้ให้เห็นว่าเส้นทางสู่ความสำเร็จในระบบนิเวศนี้ได้รับการพิสูจน์ซ้ำแล้วซ้ำเล่า ถูกเลียนแบบอย่างกว้างขวาง และกำลังเข้าสู่ภาวะอิ่มตัว

สาม: การกระจายปริมาณการเข้าชมที่ขัดกับสัญชาตญาณ: บทความยาวของ AI ไม่ได้รับความนิยม

จัดเรียงเนื้อหา 556 ข้อนี้ตามจำนวนการดู จะได้ข้อมูลที่ขัดกับสัญชาตญาณ

ค่ามัธยฐานของการเข้าชมบทความยาว 64 บทความคือ 29,313 โดยสูงสุดอยู่ที่ 427,000 (Koda) ค่ามัธยฐานของการทวีตสั้น 452 ข้อความคือ 35,934 โดยสูงสุดอยู่ที่ 12.58 ล้าน (Ray Wang) ค่ามัธยฐานของการเข้าชมการทวีตสั้นสูงกว่าบทความบน X แล้ว และยอดการเข้าชมสูงสุดสูงกว่าถึง 30 เท่า

ทั้งหมดมี 17 เนื้อหาในคลัง素材ที่มีจำนวนการดูเกินหนึ่งล้านครั้ง ทั้งหมดเป็นโพสต์สั้น และไม่มีหัวข้อใดเกี่ยวกับ AI เลย Stanley คิดเป็น 12 โพสต์: บล็อกเกอร์ญี่ปุ่นอธิบายลักษณะหน้าของนักเรียนจีน (6.78 ล้าน), ใบตอบข้อสอบขาดมุมหนึ่ง (2.17 ล้าน), "ต่อมาชีวิตฉันต้องทำงานเพื่อหาเงิน 800 ดอลลาร์นี้" (1.76 ล้าน), ปรับ Bai Bing (1.65 ล้าน), ต้นทุนการเปลี่ยนโทรศัพท์ Apple ทุกปี (1.52 ล้าน) โพสต์ของ Ray Wang ที่มีผู้ดู 12.58 ล้านครั้งเรื่อง "ควรหลีกเลี่ยงบริษัทที่ปูพรมแบบนี้ในการสัมภาษณ์" ใช้รูปพรมสำนักงานเป็นภาพประกอบ

เปรียบเทียบกับขีดจำกัดของเนื้อหา AI: บทความทดสอบเครื่องมือ AI แบบบริสุทธิ์ที่มีจำนวนการดูสูงสุดในคลังเนื้อหานี้คือ “เปรียบเทียบ 100 ปี: $155 vs $15: ทดสอบ Codex เป็นเวลาหนึ่งเดือน” ที่มีผู้ดู 237,000 ครั้ง ส่วนบทความวิเคราะห์เชิงลึกเกี่ยวกับการรั่วไหลของรหัสแหล่งที่มาของ Claude Code โดย Xuetap Wuyun มีผู้ดู 149,000 ครั้ง บทความ AI ที่มีจำนวนการดูสูงสุด < บทความทวิตเตอร์แนวตลกอันดับที่ 17 ที่มีจำนวนการดูต่ำสุด

แต่ยังมีอีกด้านหนึ่งของเรื่องนี้ กลไก “รายได้ของผู้สร้างเนื้อหา” บน X จ่ายเงินตามจำนวนการอ่านที่มีประสิทธิภาพจากผู้ใช้ที่สมัครสมาชิกสีน้ำเงิน ไม่ใช่ตามจำนวนการเข้าชมทั้งหมด ผู้ใช้จำนวนมากกว่า 6.78 ล้านคนที่เข้าชมโพสต์ของ Stanley คือผู้ใช้ที่ไม่ได้สมัครสมาชิกเพียงผ่านไป; ในทางกลับกัน โครงสร้างผู้อ่านของบทความ AI ความยาวนั้นกลับกัน—ผู้ที่อ่านบทความ AI ความยาว 5,000 คำจนจบแทบจะแน่นอนว่าเป็นผู้ใช้คุณค่าสูงที่มีความสนใจอย่างจริงจังในหัวข้อนั้น Koda เองได้ให้ข้อมูลเปรียบเทียบโดยตรงในบทความเรื่อง “50 วันจากศูนย์สู่ 10,000 ผู้ติดตาม ฉันทำได้อย่างไร” โดยโพสต์ที่มีการเข้าชมสูงสุดที่ 2.5 ล้านครั้งเพิ่มผู้ติดตามเพียง 700 คน ในขณะที่โพสต์อีกอันที่มีการเข้าชมเพียง 140,000 ครั้งกลับเพิ่มผู้ติดตามได้ 1,400 คน—140,000 การเข้าชมเพิ่มผู้ติดตามได้มากกว่า 2.5 ล้านการเข้าชมถึงสองเท่า

ดังนั้นในระบบนิเวศนี้จึงมีตลาดสองแห่งที่แตกต่างกันโดยสิ้นเชิง:

ตลาด A——ได้รับการดูหลายล้านครั้งจากมีมเกี่ยวกับประเด็นทางสังคม แต่ความสามารถในการสร้างรายได้ต่อโพสต์ต่ำ อย่างไรก็ตาม ประสิทธิภาพการรวมตัวนั้นน่าทึ่ง (โพสต์ยอดนิยมหลายโพสต์ของ Stanley ในเดือนเมษายน–พฤษภาคม มีจำนวนการดูรวมสามล้านครั้ง)

ตลาด B —— ใช้บทความเชิงลึกเกี่ยวกับ AI ที่ได้รับการเข้าชมหลายหมื่นถึงหลายแสนครั้ง แต่การเข้าชมแต่ละครั้งสอดคล้องกับผู้ใช้ที่มีมูลค่าสูง ซึ่งเป็นช่องทางกรองที่แม่นยำสำหรับการแปลงเป็นหลักสูตร ชุมชน และพื้นที่ส่วนตัวในอนาคต

อัตราแลกเปลี่ยนค่าการเข้าชมของตลาดสองแห่งนี้ต่างกันอย่างสิ้นเชิง การดู 3 หมื่นครั้งของบทความ AI ยาวหนึ่งบทความอาจมีมูลค่ามากกว่าการดู 3 ล้านครั้งของเรื่องตลกสั้นๆ เนื่องจากภาพลักษณ์ผู้อ่านแคบลงและมีแนวโน้มที่จะจ่ายเงินมากกว่า

กฎนี้อธิบายว่าทำไมผู้สร้างเนื้อหาจาก AI ถึงรู้ดีว่าไม่สามารถแข่งขันกับปริมาณการเข้าชมของเรื่องตลก แต่ยังคงเขียนบทความยาวซ้ำแล้วซ้ำเล่า—พวกเขาไม่ได้แข่งขันเพื่อแย่งการเข้าชมกับ Stanley แต่กำลังคัดกรองการเข้าชมอยู่ แต่กฎนี้ยังซ่อนข้อสรุปที่ทำให้รู้สึกไม่สบายใจอยู่หนึ่งข้อ: เมื่อผู้สร้างเนื้อหาจาก AI ทุกคนต่างก็คัดกรองผู้อ่านที่มีมูลค่าสูงในประเภทเดียวกัน ผู้ใดกำลังคัดกรองใครก็เริ่มกลายเป็นเรื่องที่ไม่ชัดเจนอีกต่อไป

สี่、พวกเขาวนลูปได้อย่างไรกันแน่

หากพิจารณาเพียงว่า “เนื้อหาเขียนอะไร” นี่คือระบบนิเวศเนื้อหาของ AI แต่หากพิจารณาถึง “เนื้อหาไหลเวียนอย่างไร ผู้อ่านคือใคร และเงินไหลไปในทิศทางใด” สิ่งที่ปรากฏขึ้นจริงๆ คือวงจรภายในที่ค่อนข้างปิด

อ่านบัญชีทั้ง 23 บัญชีอย่างละเอียด พบเส้นทางวนซ้ำบางประการที่สามารถอ่านได้ตรงจากข้อความของพวกเขาเองดังนี้ หัวข้อนี้ไม่ได้ทำการประมาณค่า แต่แค่บรรยายสิ่งที่พวกเขาเขียนไว้

บัตรเข้าร่วม: การสมัครสมาชิกสีน้ำเงินและรายได้ของผู้สร้างเนื้อหา กลไกการสร้างรายได้ของผู้สร้างเนื้อหาบน X คือโครงสร้างพื้นฐานสำหรับการเข้าร่วมระบบนี้ โคดาเขียนว่า “ในสองสัปดาห์… ทำให้ได้รับการดู 5 ล้านครั้งและผู้สมัครสมาชิกสีน้ำเงิน 500 คน ซึ่งตรงตามเกณฑ์รายได้ของผู้สร้างเนื้อหาของมัสก์” บทความของเวินซือเรื่อง “รับรายได้จากผู้สร้างเนื้อหาภายในสามเดือนบน X: การทบทวนอย่างละเอียดของคนธรรมดา” พูดถึงเส้นทางนี้โดยเฉพาะ การสมัครสมาชิกสีน้ำเงินมีบทบาทสองอย่างในระบบนี้—มันเป็นทั้งแหล่งรายได้และเครื่องหมายยืนยันตัวตนระหว่างผู้สร้างเนื้อหา

บริบททางนิเวศ: การเรียนรู้แบบจ่ายเงินได้ก่อตัวเป็นตลาดที่เป็นอิสระแล้ว ผู้สร้างเนื้อหาที่เข้มงวดที่สุดในด้าน AI ได้ให้ตัวเลขชุดหนึ่งในบทความเรื่อง “การฝึกอบรม AI สำหรับธุรกิจ: ออกแบบหลักสูตรอย่างไร ให้การสนับสนุนอย่างไร และรับเงินอย่างไร”: “ขนาดตลาดการฝึกอบรม AI ของบริษัทจีนในปี 2026 จะแตะที่ 8.7 พันล้านหยวน มีองค์กรที่เข้าร่วมมากกว่า 300 แห่ง โดยมีอัตราการเติบโตต่อปีที่ 45%” อีกบทความหนึ่งของเขาเรื่อง “วิเคราะห์โครงการ AI ที่สร้างรายได้ล้านต่อปี: ชุมชน AI สำหรับผู้หญิง (พิเศษฉบับที่ 51)” ได้นำ “ชุมชน AI สำหรับผู้หญิง” มาเป็นกรณีศึกษาอย่างตรงไปตรงมา ส่วนบทความของ Luna เรื่อง “มีชุมชนแบบจ่ายเงินกี่แห่งบน X ที่สอนผู้หญิงให้ใช้ AI” เป็นการสังเกตจากภายนอกตลาดนี้ ทั้งหมดนี้ไม่ใช่รายงานตลาด แต่เป็นการที่ผู้สร้างเนื้อหาแสดงให้เพื่อนร่วมวงการเห็นว่าพวกเขาเคยเดินผ่านเส้นทางนี้แล้ว

ขอบของระบบนิเวศ: ธุรกิจสีเทาเช่นศูนย์กลางการส่งผ่าน API ถูกอภิปรายซ้ำแล้วซ้ำเล่า ฮวงเสี่ยวหมู “ศูนย์กลางการส่งผ่าน API ทำเงินมากกว่าการค้ายาเสพติด” (402,000 ครั้งในการดู) เป็นบทความ X ที่มีจำนวนการดูสูงเป็นอันดับสองในคลังวัสดุทั้งหมด ในสัปดาห์เดียวกัน จินเชินมา ก็เขียนบทความเรื่อง “ซุนหยูเชินและฟูเซิงเข้าสู่สนามอย่างเร่งด่วน ศูนย์กลางการส่งผ่าน API ด้าน AI เหมือนเครื่องพิมพ์เงิน” ได้รับการดู 22,000 ครั้ง เรื่องเดียวกัน เวลาเดียวกัน แต่ต่างกันถึง 20 เท่า ข้อมูลนี้เองก็บอกเรื่องหนึ่ง: การตอบแทนจากหัวข้อที่ซ้ำซากในระบบนิเวศนี้ลดลงอย่างรวดเร็ว—เมื่อคนที่สองเขียนเรื่องเดียวกัน แหล่งแร่ก็หมดแล้ว

หัวใจของการหมุนเวียน: เนื้อหาเกี่ยวกับเนื้อหา

เมื่อดูทั้งหมดข้างต้นร่วมกัน จะพบปรากฏการณ์ที่โดดเด่นมากในระบบนิเวศนี้—เนื้อหาเกี่ยวกับ “วิธีสร้างเนื้อหาบน X” นั้นเอง เป็นหนึ่งในเนื้อหาที่มีปริมาณการเข้าชมคงที่ที่สุดในระบบนิเวศนี้

Koda วิเคราะห์ตัวเองในวิดีโอเรื่อง “50 วันจากศูนย์สู่ผู้ติดตาม 1 หมื่น คนฉันทำได้อย่างไร”; วิดีโอของ Roland.W เรื่อง “ฉันเพิ่มผู้ติดตามบน Twitter 40,000 คนในสามเดือน ได้การรับรู้รวม 1.5 พันล้านครั้ง” มีการดู 250,000 ครั้ง; วินจื้อ “ทำ X สามเดือนได้รายได้จากผู้สร้างเนื้อหา”; เสียนปี “Gen Z ใช้ Claude Code ทำงานเสริม ได้รายได้เกิน 100,000 หยวนในสี่เดือน: เปิดเผยวิธีการและข้อมูลทั้งหมด” มีการดู 132,000 ครั้ง—ตัวละครหลักคือ Gen Z จากครอบครัวอื่น แต่ผู้เขียนใช้เรื่องของผู้อื่นเพื่อคัดกรองผู้อ่านของตัวเอง

ที่ชัดเจนที่สุดคือทวีตยาวของ Huang XiaoMu เมื่อวันที่ 29 เมษายน (ดู 150,000 ครั้ง) ข้อความต้นฉบับคือ:

ถ่ายวิดีโอสอนทุกหัวข้อที่กำลังฮิตบน X เช่น การเปิดใช้งานบลูเวิร์ท การใช้บัญชีธนาคารฮ่องกง บัตรโทรศัพท์ต่างๆ คุณจะมีผู้ติดตามหมื่นคนทันที ไม่ต้องขอบคุณฉัน ลงมือทำเลย

สามสิบคำนี้อธิบายโครงสร้างวงจรที่สำคัญที่สุดของระบบนี้: เนื้อหานี้มุ่งเป้าไปที่ "ผู้ที่ต้องการเป็นผู้สร้างเนื้อหา AI" ไม่ใช่ "ผู้ที่ต้องการใช้ AI" ผู้อ่านกลุ่มแรกจะไปใช้เครื่องมือหลังอ่านจบ แต่ผู้อ่านกลุ่มที่สองจะไปสร้างเนื้อหาชิ้นถัดไปเกี่ยวกับเครื่องมือนั้น ภาพผู้อ่านทั้งสองกลุ่มนี้มีจุดซ้อนทับกัน แต่ไม่ใช่กลุ่มเดียวกันโดยสิ้นเชิง

มาถึงตรงนี้ คุณสามารถกลับไปที่ประโยคสุดท้ายของภาคสามอีกครั้ง—ผู้สร้าง AI ไม่ได้แข่งขันกับ Stanley เพื่อแย่งการเข้าชม แต่กำลังคัดกรองการเข้าชม ถอยกลับไปอีกขั้นหนึ่ง: สิ่งที่พวกเขาคัดกรองออกมา คือผู้เข้าร่วมในรอบถัดไปของวงจรนี้

เงินแน่นอนว่าไหลเวียนอยู่ในวงจรนี้ — รายได้จากบัญชีสีน้ำเงิน ชุมชนแบบจ่ายเงิน ที่ปรึกษาองค์กร ผลิตภัณฑ์สำหรับตลาดต่างประเทศ การโอนผ่าน API — แต่เงินไม่ใช่เชื้อเพลิงที่ขับเคลื่อนวงจรนี้ เชื้อเพลิงที่แท้จริงที่ทำให้วงจรนี้หมุนเวียนคือสิ่งอื่นอีกชนิดหนึ่ง หัวข้อถัดไปจะพูดถึงเชื้อเพลิงนั้นคืออะไร

ห้า: เชื้อเพลิงคือความวิตกกังวล: สองเรื่องเล่าที่ขัดแย้งกัน กำลังได้ผู้ติดตามเพิ่มขึ้นพร้อมกัน

ถ้าเงินไม่ใช่แรงขับเคลื่อนของวงจรนี้ แล้วอะไรล่ะ?

เมื่อวางเนื้อหาสองเดือนนี้ไว้บนโต๊ะเพื่อสังเกต จะเห็นสิ่งที่น่าสนใจ: ในช่วงเวลาเดียวกัน บนแพลตฟอร์มเดียวกัน และสำหรับผู้อ่านกลุ่มเดียวกัน มีการเล่าเรื่องสองแบบที่มีความหมายขัดแย้งกันอยู่พร้อมกัน การเล่าเรื่องทั้งสองแบบนี้ไม่ได้ให้บริการกับผู้คนสองกลุ่มที่ต่างกัน แต่เป็นอารมณ์สองแบบที่ขัดแย้งกันของผู้คนกลุ่มเดียวกัน อารมณ์เหล่านี้แหละคือเชื้อเพลิงที่ขับเคลื่อนวัฏจักรนี้จริงๆ

ชุดที่หนึ่ง: AI เปิดหน้าต่างที่ไม่เคยมีมาก่อนให้กับคนทั่วไป หนังสือของ Koda เรื่อง “วิธีที่คนทั่วไปจะหารายได้ 1 ล้านในปี 2026” เป็นเวอร์ชันมาตรฐาน—หากใช้วิธีที่ถูกต้อง คนทั่วไปก็เพียงพอใน 12 เดือน คู่มือสองฉบับของพ่อผู้เข้มงวดที่สุดของ AI คือเวอร์ชันองค์กรและเวอร์ชันส่วนบุคคล หนังสือของไบเนียนเรื่อง “การทำนายโชคด้วย AI รวยเงินล้นมือ” และหนังสือของหวงเสี่ยวหมู่เรื่อง “ศูนย์กลาง API ทำเงินมากกว่าการค้ายาเสพติด” เป็นเวอร์ชันเชิงพาณิชย์สุดขั้วของเรื่องเล่านี้ ตรรกะภายในคือ: นี่คือโลกใหม่ กฎเกณฑ์เดิมยังไม่ทันปิดกั้น ใครเริ่มก่อนก็ได้กินเนื้อ

ชุดที่สอง: AI แท้จริงแล้วปิดอยู่ต่อหน้าคนทั่วไป และกำลังค่อยๆ ปิดลงอย่างเงียบๆ Linote บทความเก้าพันคำเรื่อง “คุณคิดว่าคุณกำลังใช้ AI แต่จริงๆ แล้วคุณกำลังยืนรอคอยความตาย” เป็นการถ่ายทอดที่สมบูรณ์ที่สุด Roland.W เรื่อง “AI คืออะไร” เป็นเวอร์ชันที่เบากว่า ซึ่งอธิบายถึงการเสื่อมถอยของผู้ใช้ AI หนักในการสื่อสารกับผู้อื่น ผู้เป็นพ่อที่เข้มงวดที่สุดของ AI เรื่อง “อุตสาหกรรม AI ทั้งหมดกำลังกำจัดสิ่งที่มันต้องการมากที่สุดอย่างเป็นระบบ” เล่าถึงโปรแกรมเมอร์คนหนึ่งที่พูดในเวลาตีสองว่าเขาผลิตงานได้มากที่สุด แต่กลับรู้สึกว่างเปล่าที่สุด ตรรกะภายในคือ: นี่ไม่ใช่ช่องว่างที่คนทั่วไปสามารถขึ้นไปได้อย่างง่ายดาย แต่เป็นหุบเหวที่ทำให้ผู้ที่คิดว่าสามารถขึ้นไปได้ยิ่งจมลึกมากขึ้น

สิ่งที่น่าสังเกตที่สุดของเรื่องเล่าสองชุดนี้ไม่ใช่ความขัดแย้งระหว่างกัน แต่คือมักจะถูกเขียนขึ้นโดยคนเดียวกัน ตัวอย่างที่ชัดเจนที่สุดคือพ่อของ AI ที่เข้มงวดที่สุด—เขาเขียนทั้ง “คู่มือครบวงจรสำหรับการเปลี่ยนผ่านธุรกิจด้วย AI ปี 2026” เพื่อสอนบริษัทว่าจะใช้ AI ให้เกิดผลจริงได้อย่างไร และในเวลาเดียวกันก็เขียน “อุตสาหกรรม AI กำลังทำลายสิ่งที่จำเป็นที่สุดอย่างเป็นระบบ” เพื่อวิพากษ์วิจารณ์การว่างเปล่าของอุตสาหกรรม บทความทั้งสองถูกเผยแพร่ห่างกันไม่ถึงสองสัปดาห์ จากมุมมองของเขาว่าเป็นผู้สร้างเนื้อหา บทความทั้งสองคือกระสุน: บทความแรกมุ่งเป้าไปที่ “ผู้บริหารที่ต้องการเปลี่ยนผ่าน” ส่วนบทความที่สองมุ่งเป้าไปที่ “ผู้ประกอบวิชาชีพที่ถูก AI บีบให้สงสัยในชีวิต” กลุ่มผู้อ่านทั้งสองมีการทับซ้อนกัน แต่มีสถานะทางอารมณ์ต่างกัน และต้องการเนื้อหาที่แตกต่างกันโดยสิ้นเชิง

เช่นเดียวกับ Roland.W—เขาเขียนทั้ง “วิธีเพิ่มผู้ติดตาม 40,000 คนในทวิตเตอร์ในสามเดือน” และ “ACPD” เพื่อหยอกล้อการพึ่งพา AI อย่างรุนแรง Berryxia มีทั้งบทความเชิงปฏิบัติและมองโลกในแง่ดีอย่าง “หัวเราะใหญ่ในยุค AI” และทวีตสั้นๆ ว่า “芭比 Q 了”

ทำไมผู้สร้างเดียวกันต้องเขียนเนื้อหาสองแบบที่ขัดแย้งกัน? เพราะเนื้อหาทั้งสองแบบนี้ตอบสนองความต้องการทางจิตใจที่ต่างกันของผู้อ่านในช่วงเวลาที่ต่างกัน

เมื่อผู้อ่านเปิด X พวกเขารู้สึกถึงอารมณ์สองแบบที่ขัดแย้งกัน: อย่างหนึ่งคือ “ฉันอยากจับโอกาสนี้ ห้ามพลาด” อีกอย่างคือ “ฉันถูกทิ้งไว้ข้างหลังแล้ว ฉันจะทำอย่างไร” อารมณ์แรกทำให้พวกเขาคลิกเข้าไปดู “คนทั่วไปจะหารายได้ 1 ล้านในปี 2026 ได้อย่างไร” ส่วนอารมณ์ที่สองทำให้พวกเขาคลิกเข้าไปดู “คุณคิดว่าคุณกำลังใช้ AI แต่จริงๆ แล้วคุณกำลังยืนรอคอยความตาย”

เนื้อหาเชิงบวกให้ใบอนุญาตในการลงมือทำ ส่วนเนื้อหาเชิงสงสัยให้ใบอนุญาตในการหยุดนิ่ง หนึ่งทำให้คุณเชื่อว่ายังทันได้ที่จะทำตอนนี้ อีกหนึ่งทำให้คุณเชื่อว่าการไม่ทำก็ไม่จำเป็นต้องผิด ใบอนุญาตทั้งสองประเภทจำเป็นต้องถูกออก ดังนั้นเนื้อหาทั้งสองประเภทจึงต้องมีอยู่อย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้

เมื่อเข้าใจโครงสร้างนี้แล้ว ก็จะเข้าใจว่าทำไมบทความของ Linote ที่มีการดูเพียง 10,000 ครั้ง ในขณะที่ของ Koda มี 420,000 ครั้ง — ไม่ใช่เพราะบทความของคนแรกพูดผิด แต่เพราะผู้ที่ต้องการ "ใบอนุญาตในการกระทำ" มีจำนวนมากกว่าผู้ที่ต้องการ "ใบอนุญาตในการอยู่" อย่างไรก็ตาม อัตราส่วนนี้ไม่ได้คงที่ แต่จะเปลี่ยนแปลงตามอารมณ์ของตลาด เมื่อผู้ที่ซื้อใบอนุญาตในการกระทำเริ่มพบว่าการกระทำนั้นไม่มีประโยชน์ และไม่เต็มใจรับผิดว่าตัวเองผิด เขาจะหันไปหาเนื้อหาของฝ่ายสงสัยเพื่อหาความสบายใจ วันที่เกิดเหตุการณ์นี้ขึ้น จะเป็นจุดเปลี่ยนที่ผู้สร้างเนื้อหาอย่าง Linote จะก้าวจากกลุ่มเล็กๆ สู่กระแสหลัก

ย้อนกลับไปดู: เชื้อเพลิงสำหรับวงจรนี้ไม่ใช่ความอยากรู้อยากเห็นของเครื่องมือ AI แต่คือความไม่แน่นอนของชนชั้นกลางต่อสถานการณ์ปัจจุบันของตนเอง AI เป็นสื่อของความวิตกกังวลในช่วงเวลานี้ แต่สิ่งที่อยู่เบื้องล่างนั้นเก่าแก่กว่า AI มาก

หก: ผู้อ่านย้อนกลับ: พวกเขาเป็นใครโดยทั่วไป

คลังข้อมูลที่มีเฉพาะข้อมูลจากฝั่งผู้สร้าง แต่ไม่มีข้อมูลจากฝั่งผู้อ่าน จะสามารถย้อนกลับมาสร้างภาพผู้อ่านได้แต่เพียงคร่าวๆ แต่ก็ยังมีบางจุดที่สามารถสรุปได้

พวกเขาสามารถข้ามกำแพงอินเทอร์เน็ตได้ ในบริบทหลักของผู้ใช้จีน X ยังคงต้องการทักษะทางเทคนิค การเปิดใช้งาน X อย่างเสถียร ติดตามนักสร้างสรรค์ AI จีนหลายสิบคน และอ่านบทความ AI ความยาว 5,000 คำ ขีดจำกัดนี้ได้กรองผู้ใช้อินเทอร์เน็ตทั่วไปส่วนใหญ่ออกไปแล้ว ประโยคแรกของทวีตยาวที่มีการดู 280,000 ครั้งของกัปตันโน่ย่าคือ “ถ้าคุณสามารถข้ามกำแพงอินเทอร์เน็ตได้ และคุณใช้ AI แสดงว่าคุณมีความสามารถพื้นฐานในการสร้างรายได้แล้ว” — เขาก็ตระหนักดีว่าขีดจำกัดนี้เป็นใบอนุญาตเข้าถึง

พวกเขาส่วนใหญ่น่าจะกำลังเผชิญกับความวิตกกังวลเกี่ยวกับอาชีพ คำหลักที่พบบ่อยที่สุดในคลังเนื้อหาคือ "อายุ 35 ปี" "การเลิกจ้าง" "งานทำเสริม" "ถูกแทนที่" และ "ถูกทิ้งไว้ข้างหลัง" ผู้สร้างเนื้อหาบน X ที่มีผู้ติดตามมากที่สุดอย่าง AI พ่อที่เข้มงวดที่สุด, Koda, และ Bai Nian ล้วนมีหัวใจหลักของบทความเดียวกัน—สถานการณ์ปัจจุบันของผู้อ่านไม่สามารถยั่งยืนได้

ความสัมพันธ์ทางธุรกิจหลักของพวกเขาคือการเรียนรู้แบบจ่ายเงิน ไม่ใช่การซื้อผลิตภัณฑ์แบบจ่ายเงิน ผู้อ่านกลุ่มนี้จะสมัครสมาชิกบลูวี ซื้อหลักสูตร "การฝึกอบรม AI" และเข้าร่วม "ชุมชนแบบจ่ายเงิน" — แต่พวกเขาไม่ใช่ผู้ซื้อระดับองค์กรที่แท้จริงสำหรับเครื่องมือ AI หากพวกเขาเป็นผู้ตัดสินใจด้านไอทีขององค์กรหรือหัวหน้าทีม AI ของบริษัทขนาดใหญ่ พวกเขาจะอ่านเอกสารจาก Hugging Face และ LessWrong ไม่ใช่ X ภาษาจีน พวกเขาไม่ได้ซื้อความรู้ แต่ซื้อความรู้สึกว่า "ฉันยังตามทัน" การใช้งานหลักสูตรหรือการพูดคุยในชุมชนได้ผลหรือไม่นั้นเป็นเรื่องรอง; สิ่งสำคัญที่สุดคือการสมัครสมาชิกเองช่วยบรรเทาความรู้สึกว่า "ฉันอาจกำลังถูกทิ้งไว้ข้างหลัง"

พวกเขาตอบสนองต่อ“ตัวเลขเฉพาะเจาะจง”สูงกว่าการโต้แย้งเชิงนามธรรมมาก บทความเชิงสงสัยของ Linote ความยาวเก้าพันคำ มีการดู 1 ล้านครั้ง; คำพูดเดียวของ Koda ว่า “50 วัน จาก 0 เป็นผู้ติดตาม 1 หมื่นคน วิดีโอเดียวมีการดู 2.5 ล้านครั้ง” มีการดู 42 หมื่นครั้ง บทความแรกเป็นการวิเคราะห์เหตุและผลทั้งหมด ในขณะที่อีกอันเป็นตัวเลขเฉพาะเจาะจงทั้งหมด ผู้อ่านในระบบนี้ไม่ได้ไม่สามารถคิดวิเคราะห์ แต่เหนื่อยกับการคิด—they ยินดีจ่ายเงินเพื่อ “เรื่องเล่าที่เชื่อถือได้ที่เกิดขึ้นแล้ว” สิ่งนี้อธิบายได้ว่าทำไมการระบุคุณสมบัติในรูปแบบ “ฉันทำอะไรไปแล้ว” ต้องวางไว้ด้านหน้าสุด: มันไม่ใช่เพียงการสนับสนุนการโต้แย้ง แต่เป็นการแทนที่การโต้แย้ง

พวกเขาอยู่ในสถานะที่ “ตัวเองก็อยากเป็นผู้สร้างเนื้อหา” Luna 《คนทั่วไปต้องมาใช้ X สำหรับการกระจายข้อมูล》, วินจื่อ 《ทำ X สามเดือนได้รายได้จากผู้สร้างเนื้อหา》, Koda 《50 วันจากศูนย์ไปสู่ผู้ติดตาม 1 หมื่นคน》, ฮวงเสี่ยวหมู 《ถ้าคุณนำโพสต์ที่ฮิตบน X มาทำเป็นบทเรียน คุณจะมีผู้ติดตาม 1 หมื่นคน》—ผู้อ่านที่ถูกสมมติไว้สำหรับเนื้อหาเหล่านี้คือคนที่เริ่มพิจารณาจะลงมือทำ X แล้ว สิ่งนี้แตกต่างจากภาพลักษณ์ของผู้ใช้ AI ทั่วไปอย่างสิ้นเชิง: ผู้ใช้ AI ทั่วไปอ่านบทเรียนเกี่ยวกับ Claude Code เพื่อต้องการใช้งาน Claude Code แต่ผู้อ่านในระบบนิเวศนี้อ่านจบแล้วต้องการเป็นผู้เขียนบทเรียน Claude Code ถัดไป

การวางห้าข้อนี้ซ้อนกันจะสร้างภาพของผู้ใช้จีนที่มีลักษณะค่อนข้างเฉพาะเจาะจง: ใช้การหลีกเลี่ยงการควบคุมอินเทอร์เน็ต, อายุประมาณ 35 ปี, ไม่พึงพอใจกับอาชีพปัจจุบัน, มีประสบการณ์พื้นฐานในการใช้เครื่องมือ AI, และกำลังพิจารณาอย่างจริงจังที่จะใช้ “การสร้างเนื้อหา” เป็นจุดเริ่มต้นสำหรับงานอดิเรกหรืออาชีพหลัก

ภาพนี้ทับซ้อนกับภาพของผู้สร้างสรรค์ 23 คนอย่างมาก — นี่ไม่ใช่เรื่องบังเอิญ แต่เป็นลักษณะเชิงโครงสร้าง นี่คือตลาดที่ผู้ผลิตและผู้บริโภคมีโครงสร้างเหมือนกันอย่างสูง: ผู้อ่านวันนี้คือผู้สร้างสรรค์วันพรุ่งนี้ และผู้สร้างสรรค์วันนี้ก็คือผู้อ่านเมื่อวาน ความเหมือนกันนี้ทำให้ช่องว่างข้อมูลลดลงอย่างรวดเร็ว เพราะเมื่อวิธีการที่มีประสิทธิภาพถูกเผยแพร่ออกมา ผู้อ่านของมันจะกลายเป็นผู้ใช้งานรายถัดไปอย่างรวดเร็ว แล้วจึงกลายเป็นผู้ถ่ายทอดรายถัดไป ข้อได้เปรียบเริ่มต้นจะถูกเจือจางจนหมดภายในสองหรือสามชั้นของการแพร่กระจาย

นี่คือเหตุผลที่ "2026" ต้องถูกอัปเดตซ้ำแล้วซ้ำเล่า — เพราะวิธีการของปี 2025 ไม่สามารถใช้งานได้อีกในปี 2026 และวิธีการในช่วงต้นปี 2026 ก็ไม่สามารถใช้งานได้อีกในช่วงกลางปี 2026 เนื้อหาของระบบนี้ต้องผลิต "ปัจจุบัน" ใหม่อย่างต่อเนื่อง มิฉะนั้น สินค้าหลักของมัน (ช่องว่างข้อมูล) จะเสื่อมค่าทันที

ข้อสรุป: บางสิ่งที่อาจเกิดขึ้นในอีก 6–12 เดือนข้างหน้า

เหลือการตัดสินใจไว้ไม่กี่ข้อ การตัดสินใจคือการตัดสินใจ ไม่ใช่การพยากรณ์

ขอบเขตของเนื้อหาการทดสอบเครื่องมือ AI จะยังคงลดลงต่อไป หัวข้อที่ Codex เปลี่ยนมาแทน Claude Code เมื่อปลายเดือนเมษายนสามารถดึงการเข้าชม 237,000 ครั้งจาก Bai Nian ได้ เพราะการเปรียบเทียบนี้ยังคงเป็นสิ่งที่ผู้อ่านส่วนใหญ่ยังไม่ได้ทดลองด้วยตัวเอง เมื่อผู้สร้างเนื้อหาจำนวนมากผลิตเนื้อหาประเภทเดียวกันอย่างต่อเนื่อง และผู้อ่านรู้สึกเหนื่อยล้าจากการสลับเครื่องมือหลายรอบ ปริมาณการเข้าชมที่เพิ่มขึ้นจากบทความเปรียบเทียบการทดสอบเครื่องมือจะลดลงเรื่อยๆ ผู้สร้างเนื้อหาที่มีความมั่นคงที่สุดในกลุ่มนี้ เช่น Xuetar Wuyun, Bozhou และ Bai Nian กำลังย้ายจุดเน้นเนื้อหาจาก “การทดสอบเครื่องมือ” ไปสู่หัวข้อที่ลึกกว่า เช่น “แนวทางเชิงวิศวกรรม” “ระบบทักษะ” และ “การจัดการบริบท” โดยอัตโนมัติ นี่ไม่ใช่เรื่องบังเอิญ แต่เป็นสัญญาณจากปริมาณการเข้าชมที่บอกพวกเขาว่าจำเป็นต้องย้าย

เนื้อหาต้นฉบับจะมีปริมาณมากกว่าเนื้อหาที่ทดสอบด้วยเครื่องมือ การเขียนฟีดแบ็กสำหรับ “วิธีทำเงินจากเนื้อหา AI บน X” สั้นกว่ามากเมื่อเทียบกับ “วิธีใช้เครื่องมือ AI” — ฟีดแบ็กแบบแรกต้องการเพียงผู้อ่านรู้สึกอิจฉาเพื่อเสร็จสิ้นครึ่งหนึ่งของการทำธุรกรรม ขณะที่แบบหลังต้องการให้ผู้อ่านลงมือตรวจสอบเพื่อให้เกิดวงจรปิด เมื่อมีช่องว่างที่ชัดเจนในวงจรฟีดแบ็ก ตลาดจะเลือกโดยอัตโนมัติไปสู่วงจรที่สั้นกว่า นี่ไม่ใช่การตัดสินใจของผู้สร้างเนื้อหาแต่ละคน แต่เป็นทิศทางแรงดึงดูดของระบบนิเวศทั้งหมด

สัดส่วนของเนื้อหาที่สงสัยจะเพิ่มขึ้น แต่จะไม่กลายเป็นกระแสหลัก เมื่อผู้อ่านจำนวนมากที่ดำเนินการตามเส้นทาง “1 ล้านในปี 2026” พบว่าหนึ่งปีต่อมาพวกเขาไม่มีเงิน 1 ล้าน พวกเขาไม่ต้องการแผนการกระทำเพิ่มเติม แต่ต้องการคำอธิบายที่ช่วยให้พวกเขาถอยออกมาอย่างมีเกียรติ ท่าทีแบบ Linote, Roland.W นั้นถูกเตรียมไว้เป็นวัสดุสำรองสำหรับช่วงเวลานี้ แต่มันจะไม่กลายเป็นกระแสหลัก—ยังมีผู้อ่านที่มองโลกในแง่ดีใหม่ๆ เข้ามาตลอด พวกเขายังไม่ได้เดินทางผ่านเส้นทางที่ทำให้พวกเขาต้องหันมาพึ่งผู้สงสัย อัตราส่วนระหว่างผู้มองโลกในแง่ดีกับผู้สงสัยจะค่อยๆ เปลี่ยนจาก 9:1 เป็น 7:3 แต่จะไม่กลับกัน

กลุ่มเนื้อหาแบบเรื่องตลกและกลุ่มเนื้อหาแบบ AI จะแยกออกจากกันมากขึ้น เนื้อหาที่เป็นไวรัลของ Stanley สามารถได้รับการดูหลายล้านครั้ง แต่โปรไฟล์ผู้อ่านกระจัดกระจายอย่างมาก ในขณะที่เนื้อหาแบบ AI มีจำนวนการดูต่ำ แต่โปรไฟล์ผู้อ่านแคบและมุ่งเป้าชัดเจน รูปแบบทั้งสองนี้ให้บริการกับความสัมพันธ์กับผู้อ่านที่ต่างกัน จึงยากที่จะรวมกัน ดังนั้นจึงจะเดินทางของตัวเองบนแพลตฟอร์ม X พร้อมกัน บัญชีที่พยายามจะทำทั้งสองอย่าง—เขียนเรื่องตลกและเนื้อหาเชิงลึกแบบ AI—พร้อมกัน จะถูกอัลกอริทึมทั้งสองฝ่ายตีความว่าสัญญาณไม่ชัดเจน และยิ่งทำได้ยากขึ้น ความมุ่งมั่นคือผลประโยชน์ของยุคนี้

"真人 / แสดงใบหน้า" จะกลายเป็นพรีเมียมที่ชัดเจน Linote บทความอีกชิ้นหนึ่งชื่อ《การแสดงใบหน้า เป็นสินทรัพย์ที่หายากที่สุดในบ้านโจรไซเบอร์นี้》แม้มีการดูเพียง 15,000 ครั้ง แต่ได้ชี้ให้เห็นแนวโน้มที่กำลังเกิดขึ้น: ยิ่งเนื้อหาที่สร้างโดย AI แพร่หลายมากเท่าใด สัญญาณของ "มนุษย์จริง" ก็ยิ่งหายากขึ้นเท่านั้น วิธีหนึ่งที่ Roland.W เพิ่มผู้ติดตามได้ 40,000 คนในสามเดือนคือเริ่มถ่ายวิดีโอ เมื่อ AI ทำให้ต้นทุนของเนื้อหาที่ "ดูเหมือนจริง" ใกล้เคียงศูนย์ สิ่งที่ "จริงแท้" จะเริ่มมีมูลค่าเพิ่ม

นี่คือการสังเกตเกี่ยวกับบัญชี 23 บัญชี เนื้อหา 556 ชิ้น และช่วงเวลาสองเดือน มันสามารถบอกคุณได้ว่าระบบนิเวศนี้มีลักษณะอย่างไรในขณะนี้ แต่ไม่สามารถบอกคุณได้ว่ามันจะเปลี่ยนไปเป็นอะไรต่อไป สถานการณ์ที่เป็นไปได้มากที่สุดคือระบบนิเวศนี้จะยังคงผลิตเนื้อหาซ้ำๆ จำนวนมาก ฝึกอบรมผู้สร้างเนื้อหาจำนวนมากที่มีลักษณะคล้ายกัน และใช้ผู้อ่านที่มีลักษณะคล้ายกันจำนวนมาก จนกว่าวันหนึ่งป้ายกำกับ AI จะถูกเปลี่ยนเป็นป้ายกำกับถัดไป

การเปลี่ยนแปลงจะไม่มีการประกาศ และจะไม่มีโหนด มันจะเกิดขึ้นอย่างเงียบๆ ในสัปดาห์ใดสัปดาห์หนึ่งที่ทุกคนไม่ทันสังเกต—อาจเป็นสามเดือนหลังจากที่รายงานนี้เสร็จสมบูรณ์ เมื่อแท็กถัดไปปรากฏขึ้น คำว่า "คู่มือแบบบูรณาการปี 2026" ทั้งหมดในวันนี้จะถูกเปลี่ยนเป็น "คู่มือแบบบูรณาการปี 2027" และ "การวิเคราะห์การประยุกต์ใช้ AI" จะถูกเปลี่ยนเป็น "การวิเคราะห์การประยุกต์ใช้หุ่นยนต์ / ตัวแทน / XR / คำถัดไปใดๆ ก็ตาม" คำพูดยังคงเหมือนเดิม ผู้อ่านยังคงเหมือนเดิม วงจรยังคงเหมือนเดิม

สิ่งที่เปลี่ยนไปคือหน้ากากที่ความวิตกกังวลรอบนี้สวมอยู่