--- title: '四种"无聊"AI 服务是 2026 年 AI 百万富翁的真实路径' video_id: Tjtr2LrP7wU url: https://youtu.be/Tjtr2LrP7wU title_en: "The “Boring” AI Offers Making Millionaires In 2026" channel: Michele Torti published: 2026-06-11 duration: "13:20" topics: [AI 变现] noted: 2026-07-08 value: A views: '56' --- [![封面](https://i.ytimg.com/vi/Tjtr2LrP7wU/maxresdefault.jpg)](https://youtu.be/Tjtr2LrP7wU) > Michele Torti · 13:20 · 发布 2026-06-11 · 56次观看(截至抓取) · [观看原视频](https://youtu.be/Tjtr2LrP7wU) ## 主旨 给想做 AI 服务但总在"什么 AI 模型/工具最火"里打转的人点出真正赚钱的市场不在软件(约 3,000 亿美元)而在 AI 替代的"无聊"劳动(约 11 万亿美元工资支出),并拆解四种具体服务产品(AI 合规、对话 agent、lead gen、转型伙伴)及各自的定价、买家与实操框架。 ## 核心论点 1. **真正的 AI 钱不在 3,000 亿软件市场,而在 11 万亿工资市场**——AI 能做的"无聊劳动"才是体量最大、ROI 最显性、复购最稳的赛道。([[#1-11-万亿工资市场-vs-3000-亿软件市场-0011|→ 详解1]]) 2. **四种"无聊"AI 服务(合规 / 对话 / lead gen / 转型)共享同一公式:无聊 + 重复痛点 + 显性 ROI + 已有付费买家**——满足即能月月收款。([[#2-四种-offer-共享的同构公式-0006|→ 详解2]]) 3. **AI risk management 是把"nice to have"卖成"must have"的范式**——利用 EU AI Act 等强制合规窗口,目标 $5M-$100M 客户,审计 $5-15K + 路线图 $15-50K + 月度 retainer $3-10K。([[#3-ai-risk-management把-nice-to-have-卖成-must-have-0445|→ 详解3]]) 4. **对话 agent 三套产品同模板批量化**——speed to lead / lead reactivation / AI receptionist,定价 $2-15K 实施 + $0.6-2K/月 retainer,可复制给每个客户微调 prompt。([[#4-conversational-agents三套同模板可批量化复制-0641|→ 详解4]]) 5. **AI transformation partner 用 ECI 框架把"一次性项目"做成"年单"**——教育(workshop)+ 咨询(audit)+ 实施(项目+retention),首年 $32K、长期 $36K/年,客户量不用大(不必 100 个)。([[#5-ai-transformation-partner--eci-框架可长可久的年单-1021|→ 详解5]]) 6. **选哪个 offer 不取决于 AI 能力,而取决于你已有的网络/技能/行业**——build 是商品,offer 与 sell 才是真本事。([[#6-build-是商品offer-与-sell-才是真本事-1244|→ 详解6]]) ## 知识点详解 ### 1. 11 万亿工资市场 vs 3,000 亿软件市场 [00:11](https://youtu.be/Tjtr2LrP7wU?t=11) 博主开场用一组对照给出主命题:全球企业每年付 11 万亿美元工资让工作被完成,而"所有人都在抢"的 AI 软件市场只有约 3,000 亿美元[00:02](https://youtu.be/Tjtr2LrP7wU?t=2)。把"AI 工具"和"AI 替代的劳动"两件事的体量倒过来看,意味着大部分 AI 创业讨论聚焦错了目标物——大家都在抢的 3,000 亿只是小盘子,真正没人抢的是 11 万亿的"无聊劳动"。 支撑这一判断的现实数据是:美国仅约 1/5 企业真正在用 AI,小企业里使用率仍是个位数;同时 2026 年 IBM CEO 调研发现 86% 的 CEO 认为自己员工已经具备 AI 技能,但实际只有 25% 的员工在常规使用 AI——61 个百分点的认知/现实差[10:21](https://youtu.be/Tjtr2LrP7wU?t=621)。这两个数字叠加意味着:知识差是站在"卖方"那一边的,你不需要说服市场"AI 有用",你只需要让市场知道"你已经会做"。 "无聊"是关键词。博主用"the boring work that AI can now do, meaning the labor that runs real businesses and most of our economy"点出:不性感、不上 Twitter、不会出 demo 视频的工作,正是生意最稳的部分。 ### 2. 四种 offer 共享的同构公式 [00:06](https://youtu.be/Tjtr2LrP7wU?t=6) 视频末尾博主总结四种 offer 都同时满足四个特征:**boring(不性感) + 有重复问题要解 + 有明显 ROI + 已有买家正在为此付费**[12:30](https://youtu.be/Tjtr2LrP7wU?t=750)。这条公式比"列四种 offer"更值得记——下次评估任何一个新 AI 服务产品时,过这四关,过任意一关没把握就放弃。 这一公式的反面是创作者永远在追的东西:酷炫 demo、能上 X 病毒传播、一年就被新模型替代的"新工具"。博主用的对照是: > They chase the shiny new model, the demo with a million views, and the tool that will almost likely get replaced next month.[00:25](https://youtu.be/Tjtr2LrP7wU?t=25) 注意 100 万次 demo 视频 ≈ 没有客户的工具——这是 AI 创作者普遍的坑。博主给的不是"哪个工具最好"的答案,而是"为什么你选错了指标"的反问。 ### 3. AI risk management:把 nice to have 卖成 must have [04:45](https://youtu.be/Tjtr2LrP7wU?t=285) 四种 offer 里第一种是 AI 合规。它的产品形态很简单:帮企业盘点 AI 使用情况、评估风险、出具治理文档、确保符合 EU AI Act 与美国各州正在加速的 AI 法规。博主强调"this is even more important now because governments are making AI compliance mandatory, especially since the new EU AIS act"[05:17](https://youtu.be/Tjtr2LrP7wU?t=317)——这是把"可买可不买"的服务卖成"不买就被罚"的强制需求。 目标客户被锁在 $5M-$100M 营收区间:大到 EU 有客户、有 AI 风险敞口、有合规预算;小到没有自己的内部 AI 治理团队。SaaS、Fintech、Healthtech 都是典型行业。 定价拆三层: - 风险审计:$5-15K(一次性) - 合规路线图:$15-50K(一次性) - 月度 retainer:$3-10K(持续,治理维护) 最大的认知误区是"必须懂法律或工程"——博主的判断是"the final deliverable is a report and a road map. It's not code",你交付的是文档而非代码,所以这条路对**非技术背景的销售型创始人反而最友好**。 ### 4. Conversational agents:三套同模板可批量化复制 [06:41](https://youtu.be/Tjtr2LrP7wU?t=401) 第二种是 AI 对话 agent,博主演示了三套并行卖的产品: - **Speed to lead**:60 秒内 AI 自动 text + call 触达新线索。哈佛商业评论数据显示 5 分钟内响应比 30 分钟内响应触达率高 100 倍、合格率高 21 倍[06:48](https://youtu.be/Tjtr2LrP7wU?t=408)。Setup $3-10K + 月度 $0.6-2K。 - **Lead reactivation**:针对 CRM 死名单,按"约成 appointment"收费,$100-500/单(典型 home service / med spa / 牙科 / 律师楼 / 房产 行业)。 - **AI receptionist**:替代 $40-60K/年的前台角色。Setup $2-15K + 月度 $1-2K。 三类共享同一份代码骨架(语音用 Vapi/Retail AI、文本用 Voiceflow),只改 prompt 与对接的 CRM/calendar。换言之**复制的不是 demo,是产品**——同一个交付框架能向无限个客户重复卖。 Lunabell(3 人 YC 团队)用此框架跑到 $764K contracted ARR;11X.AI 据报道靠类似打法做到几千万 ARR。这是"用 1-2 个核心 skill + 客户行业 prompt 微调"的标准规模化路径。 ### 5. AI transformation partner + ECI 框架(可长可久的年单) [10:21](https://youtu.be/Tjtr2LrP7wU?t=621) 第三种是四类里客单最高的 AI 转型伙伴,博主用 ECI 三段框架把"项目制"重新定义成"年度合同": - **E(ducation)**:workshop 形式给客户做 AI 意识培训,线下或在线都行,$1-10K/场。 - **C(onsulting)**:5 天-2 周的 AI audit,识别高杠杆落地机会,$2-10K。 - **I(mplementation)**:把 audit 结果变成可落地的项目,$5-50K/项目,后续 $1-10K/月 retainer。 合起来首年约 $32K($12:24 段[11:49](https://youtu.be/Tjtr2LrP7wU?t=709) 口径是"can lead to a 32K in the first year and maybe 36 per year ongoing"),之后稳定 $36K/年(随项目自然续)。 关键卖点:你**不需要 100 个客户**——"you don't need 100 clients because you're working with the business in depth and long-term"[11:42](https://youtu.be/Tjtr2LrP7wU?t=702)。目标客户是 20 人以上 agency、专业服务公司、跑 10 个互不相通工具的中型公司。一旦 ECI 跑完,客户切换你比继续留你更贵(你懂他的数据、流程、团队与文化)——这是天然 lock-in。 ### 6. build 是商品,offer 与 sell 才是真本事 [12:44](https://youtu.be/Tjtr2LrP7wU?t=764) 视频结尾博主点出最反直觉的一点: > The real skill is not in the build. It's in the offer and the selling. And that's exactly what most people get wrong.[12:44](https://youtu.be/Tjtr2LrP7wU?t=764) 具体到四个 offer 的选择上,博主的口诀是 "pick the one that matches what you already have"——你的网络、你已有的技能、你熟悉的行业,而不是"现在学个新工具"。换言之:你不需要先成为技术专家再卖,你需要先盘点自己已有的资源再去匹配 offer。 这条主张直接挑战了 AI 创作者最常见的"我得先精通模型/agent 框架"的自我要求。博主 14 个月做到六位数 AI agency 收入 + 50 个企业客户 + 22,000 学员,**起步是零技术背景**——他验证的是"卖得好" > "做得好"。 ## 可执行步骤 - [ ] 拿上面四类 offer(boring + 重复痛点 + 显性 ROI + 已有付费买家)对照自己,过一遍手头所有可能的"AI 服务"想法,过任意一关没把握就砍。 - [ ] 在这四类里按"我已有的网络/技能/行业"做交集:列出过去 5 年里最熟的 1 个行业、1 个熟人圈、1 个可立即触达的付费方。 - [ ] 选 1 个 offer 做最小验证:不写技术方案,直接列出该 offer 下你可以向 10 个潜在买家说的话(电梯 pitch + 案例 / 类比),找到 1 个愿意听完整版的人。 - [ ] 准备三档报价(setup / 月度 / 按结果)——按本片价格区间保守起步,先签一个最小单,跑通端到端,再提价。 - [ ] 同步在交付时把"对话 agent 模板 / ECI 框架"沉淀为 SOP,确保第二个客户能直接复用——避免成为接私活者。 ## 关联 - [[2026-06-19-AI变现仍在窗口期：从零基础到首单的三步路线]]:进阶——本片是同频道、同主题的 8 天后"具体四种 offer"展开,先读三步路线再读本片更顺。 - [[2026-06-22-学完Claude之后做AI顾问才是正解]]:印证——独立两条都把"AI 顾问"作为变现路径,本片给出更具体的四类可卖产品与定价。 - [[2026-07-01-AI Agent是新一代SaaS：从一份工作到产品化的完整剧本]]:互补——Greg 那篇主张"做产品化 agent",本片主张"做服务化 AI";Greg 的路径是低边际成本规模化,本片路径是高客单 + lock-in。 - [[2025-01-31-零代码搭建AI自动化工作流Gumloop实战拆解]]:互补——本片是"卖什么 + 怎么卖"的方法论,Gumloop 那篇是"用什么平台搭",平台是工具不是 offer。 ## 术语 - AI agency(为外部客户提供 AI 服务交付的小型机构,典型团队 < 30 人) - ECI 框架(Education → Consulting → Implementation,AI 转型服务的三段式交付结构) - Speed to lead(5 分钟内主动触达新销售线索的反应速度;研究显示 5 分钟 vs 30 分钟触达率高 100 倍) - Retainer(每月固定服务费,与按项目收费相对) - EU AI Act(欧盟 2024 年通过的 AI 监管法,2026 年开始分阶段强制执行,要求高风险 AI 系统做合规审计) - Founder pricing / 早鸟档(早支持者享受的限时优惠价) ## 金句 > The AI tools that everyone fights over is around a $300 billion market. But the boring work that AI can now do … is an $11 trillion wage bill every single year. And almost nobody is going after this because it is not exciting enough to post about.[00:02](https://youtu.be/Tjtr2LrP7wU?t=2) 整支视频的总命题,让"追新模型/新工具"叙事瞬间失去重量——3,000 亿 vs 11 万亿的市场换算。 > The real skill is not in the build. It's in the offer and the selling. And that's exactly what most people get wrong.[12:44](https://youtu.be/Tjtr2LrP7wU?t=764) 把"AI 创业者"普遍花 80% 精力在 build 上的路径判为浪费——是全片最具反共识性的一句话,也是行动优先级排序的总开关。 > You don't need 100 clients because you're working with the business in depth and long-term.[11:42](https://youtu.be/Tjtr2LrP7wU?t=702) 为"AI 转型伙伴"这类高客单服务破除"必须规模化"的执念,10-20 个长期客户足以撑起六位数。 ## 立场与利益 - 与利益同向(待印证):博主整支视频的"卖无聊 AI 服务"主张与他的 AI 培训/agency 课程直接同向——所有"四类 offer + 定价 + 框架"内容都是其课程内容的市场预热。采信前应独立验证:在没有任何博主教辅的情况下,纯靠这些定价区间 + ECI 框架,3-6 个月内是否能真签到第一个 $5K+ 客户。 - 利益中性:本片引用的 5 个具体数据点(11 万亿/3,000 亿、5 分钟 vs 30 分钟 100 倍/21 倍、86% vs 25% 61 个点差、$764K Lunabell ARR、Cold IQ 6.5M ARR)是公开行业数据或公司公开报道,可独立溯源,可信。 - 与利益反向(可信度最高):博主口播里自陈"my name is Mikuel, and I've scaled my own AI agency to six figures in 14 months … I have taught more than 22,000 people … I did all of this starting with zero technical background"——主动暴露自己零技术出身的劣势,反而提升"卖得比做得重要"这一主张的说服力。 - 利益证据:口播里两次推"first link down below"找他的 1-1 辅导 + 两次推"second link down below"免费 workshop + 文末"You can check it out in the second link"——属强带货结构,折扣已分档点出。 ## 价值定位 - 适合谁:已经在做或准备做 AI 服务交付的 solo founder / 小型 agency 主理人,想摆脱"卷工具/卷新模型"找到能持续收钱的产品形态;或者 zero-tech 背景的销售型创始人,想知道自己能直接卖什么。 - 解决什么:给"AI 变现到底卖什么"一个具体可选项的清单(4 类 offer + 各自价格区间),以及"为什么这些能月月收钱"的统一公式。 - 认知 vs 实操:两者都有——"为什么无聊更值钱"是认知,定价/客户列表/执行清单是实操。 - 与 [[2026-06-19-AI变现仍在窗口期：从零基础到首单的三步路线]] 重叠,但本片独有:**四类具体 offer + 各自定价 + 销售包装方式**;三步路线给"先做什么",本片给"具体卖什么"。 ## 自检问题 1. 这支视频用来切市场的两组对照数字是什么,为什么用"无聊"来描述第二组? **答案**:11 万亿工资市场 vs 3,000 亿软件市场,后者是创作者主战场,前者是 AI 真正能做的"无聊劳动"。详见 详解1。附 [00:02](https://youtu.be/Tjtr2LrP7wU?t=2) 2. 四种 offer 共享的同构公式是什么?这条公式的实战价值在哪? **答案**:boring + 重复痛点 + 显性 ROI + 已有付费买家。实战价值:评估任何新 AI 服务时过这四关,过不了任意一关就放弃。详见 详解2。附 [12:30](https://youtu.be/Tjtr2LrP7wU?t=750) 3. AI risk management 为什么被博主列为"最适合零技术背景的人"的第一种 offer? **答案**:交付物是报告与路线图不是代码,产品形态是文档而非技术实现。详见 详解3。附 [05:50](https://youtu.be/Tjtr2LrP7wU?t=350) 4. 对话 agent 的三套产品(speed to lead / reactivation / receptionist)为什么能批量化? **答案**:同一份代码骨架(语音 Vapi/Retail AI、文本 Voiceflow),只改 prompt + 对接 CRM,产品结构 80% 复用。详见 详解4。附 [07:06](https://youtu.be/Tjtr2LrP7wU?t=426) 5. 为什么博主说"the real skill is not in the build"?这条主张与"AI 创业者普遍花 80% 精力在 build"是矛盾还是补足? **答案**:补足——build 已商品化(模型/工具/平台到处都是),真正的稀缺资源是"匹配自己资源的 offer 设计 + 卖出能力",所以行动优先级应该把 80% 倒过来。详见 详解6。附 [12:44](https://youtu.be/Tjtr2LrP7wU?t=764)