别盯着AI风口赚快钱，普通人盲目入场大概率会踩坑
最近，不少人都在讨论2026年的AI机会，张口闭口想靠这个风口赚快钱。但先冷静想一句：对于大多数普通人来说，如果只是拿着资金和简单想法冲进一个快速变化的行业，失败概率往往比想象中更高。
前阵子有朋友来我家，交流过程中发现，很多人都在尝试AI视频剪辑、内容生成等方向，希望借助AI浪潮寻找新的商业机会。
不少人的想法是，大模型已经具备生成和处理视频的能力，只要包装一下，再加入一些行业功能，就可能成为一个新的赚钱项目。
但这轮AI发展和过去一些互联网风口确实存在区别。单纯依靠技术包装、功能叠加形成的垂直工具，竞争压力会越来越大。
就拿前几年爆火的Midjourney来说，它曾经是文生图领域非常有影响力的产品之一。不过随着GPT、Gemini等大模型不断增强多模态能力，图像生成领域竞争明显加剧，单一功能型产品面临更大的挑战。
这并不意味着所有垂直AI产品都会消失，但如果一个产品没有持续技术能力，也没有独特的数据、用户场景或商业壁垒，仅仅依靠短期技术红利，很容易被更强大的通用模型覆盖。
如果使用的是投资资金，失败可能只是一次商业判断失误；但如果普通人拿自己的积蓄盲目投入，在缺少行业经验和竞争优势的情况下，风险会更高。
当然，垂直领域的AI机会并不是不存在，但通常需要满足一些关键条件：要么深入掌握某个行业核心流程，要么拥有难以复制的数据资源。
比如Grammarly，它早期主要提供语法检查、写作辅助等功能。随着大模型能力提升，类似功能已经逐渐被更多AI产品覆盖。但Grammarly依然具备一定竞争力，原因并不仅仅在技术本身，而是长期积累的用户习惯、产品入口以及办公场景中的使用体验。
另一类机会来自私有数据和业务场景。例如邮件营销、客户管理等领域，AI可以帮助企业生成更精准的内容。但如果没有企业自身积累的用户数据、交易记录和业务流程，单纯调用大模型并不能形成真正竞争优势。
因此，垂直AI产品真正的价值，往往不是“比大模型聪明一点”，而是能够解决具体行业里的实际问题。
再看现在的AI视频剪辑领域，像剪映等平台已经在通用剪辑、自动生成、智能包装等方面建立了较成熟的能力。普通创业者如果只是做一个类似功能的工具，很难形成明显优势。
但如果结合某个细分行业，例如专业影视制作、教育内容生产、企业营销视频等场景，仍然可能找到新的机会。
AI的发展趋势确实会让能力越来越集中到拥有技术、资本、数据和用户入口的大型平台手中，行业竞争也会更加激烈。
对于想进入AI领域的人来说，真正重要的不是追逐每一个热点，而是先想清楚自己拥有怎样的资源和优势。
没有技术积累，没有数据壁垒，没有明确应用场景，仅仅因为看到风口就冲进去，往往容易成为市场竞争中的弱势一方。