个人做token代理合法吗？
今天看了一个博主批判托克的视频，虽然里面数据成就逻辑未经考证，而且充满了情绪，还点名了教人卖托克，都是骗子， 但我还是看完了。因为我想知道，在我们清晰数据支撑和逻辑支撑，托克将要大放异彩的这个时候，有哪些是我头脑过热而忽略掉的风险？整个五分钟视频就一点我认可，就是托克是巨大蓝海，但不一定每个人都能赚钱， 这是对的，因为不是人人都适合卖托克，其他的什么比如没有价格差啦，托克工厂都在亏钱。呃，我觉得这位博主都是在幻觉，或者压根没有真正去了解过，没有参与过算力这个市场。 这让我想起二零零八年，我姐给过我一本书，是当时著名经济学家牛刀在二零一零年的一本书，叫穷人通畅富人通说，里面找的各种数据来论证上海房子太贵了，泡沫即将破裂，呼吁年轻人不要买房，于是我们都信了，那时候上海市的房子是两万。结果大家是能想象到的， 在整个 ai 眼镜的过程中，会有各种质疑， ai 恐慌、泡沫放大，安全问题的事情，大家可以听，可以思考，但请保持对 ai 的 拥抱，这样才能享受 ai 带来的红利，而不是伤害。另外，卖磁源和其他业务一样，我的观点是，想拿到大的结果，都需要三样东西，记得找更加专业和快速迭代。
粉丝4.1万获赞18.6万
相关视频
00:45查看AI文稿AI文稿普通人的托尼生意就三条路径，咱们今天讲清楚哪些能做，哪些是绝对不能碰的。第一种就是国内大模型代理，这种是最稳也最合规的，比如阿里的千万字节、 cds， 这些都是大厂的大模型本质是售卖云服务，售卖算力额度，大厂不可能对接全部的企业和个人用户，所以他们需要代理来打开市场， 也会给代理一些折扣，这样呢，代理可以赚中间的差价和长期的分润。第二种就是国内大模型出海，也有人们常说的托尼出海， 把国内的好用大模型输出到海外，给海外用户使用，这种如果你有资源也可以去做。第三种是绝对不能碰的，也就是把海外的大模型，像 gimini、 g b t、 cloud code 这些，把这些大模型转卖到国内，这是政策上明令禁止的，风险极大，不是简单的封号而已，所以普通人千万不要碰。
2377狐叔不废话
01:20查看AI文稿AI文稿听我说关于滔凯代理这个项目，很多人都觉得滔凯代理呢，就是个二道贩子啊，没有什么技术含量。但你可能不知道，如果是没有代理啊，滔凯这边生意呢，可能做不大，因为大厂缺的不是技术，是渠道。 你像阿里云、腾讯云、火山引擎，他们的销售体系呢，定的是大客户，一个单子几十万几百万，但中小企业呢，一年可能花个几千，甚至不到一万块钱，大厂呢，看不上，但是这个市场会非常大， 于是中间出现了一层人，就是滔凯代理。还有一个更现实的原因就是中小型企业呢，根本看不懂这些技术。那么你做的事情其实不是倒卖，是翻译，就是把你的技术变成生意啊，这才是滔凯代理的真正价值，而且这个模式不会很快消失。 你可以看云计算发展了十几年，那么代理商呢？依然活着。 ai 时代呢？可能也是一样的逻辑，就是底层技术越标准化，中间层越需要懂场景，懂客户的人。 top 代理可能不是那种短期的机会，会是一个长期的项目。所以不要小看 top 代理， 技术是矿啊，渠道呢，是路，如果没有路，矿挖出来可能也运不出去。如果你也在研究 top 代理，跟谁聊一聊，我看还有多少人已经在关注这个机会。下一期呢？我讲最现实的问题，普通人的第一个 top 客户从哪里来？
1493中漫−B端AI应用开发
03:35查看AI文稿AI文稿最近有不少做 talk 分 销出海的老板找我咨询，大家普遍的心态就是，我就做个中间商，把海外用户的 prompt 拉回国内的服务器跑一下，再把结果传回去，这个能有什么法律风险？ 但是真实的情况是，这件事情远远比你想的复杂，你以为你只是个技术通道，但其实你正好踩在两套完全不同的法律体系的交叉地带。这个事情呢，不能一上来就套法条，必须先看清楚事实。我建议你回去先查清楚三个核心问题， 这三个点直接决定了你的风险有多大。视频有点长，但对你来说真的很重要。第一个，你的主体到底在哪？ 比如说，如果你的运营主体在美国，以美国公司的名义向用户提供服务，那可能就直接走美国国内的那套数据合规方案了，不涉及数据跨境。 但如果你是用中国公司直接向海外用户提供服务，把用户数据拉到中国的服务器上处理，在他们那边就会构成数据跨境传输。一旦被认为是非法出境，在全球范围内都是重罚。比如欧盟的 gdp 上限是你全球年营收的百分之四， 速卖通前两年也被韩国罚了将近二十亿的韩元。违规点其实就三个，用户不知道数据要出境，被收集的信息远远超过必要范围，数据出去之后，用户权力没有人保障。 这三个点就是现在全球数据保护的重中之重。要把他们落实到位，是一个从前端隐私文本到后端数据处理的系统性工程，绝对不是你随随便便抄下近期的隐私政策就能糊弄过去的。第二个，数据里面有没有个人信息？ 有很多人觉得用户只是在发 prom， 只会模型干活，哪里有什么个人信息？但是你想一下，用户在你的平台上面问了什么问题，什么时候问的 ip 是 什么， 这些全部在你的后台日制里面，这本质上就是一条用户的行为。日制一旦能够关联到具体的人，就会受到管理，从前端的告知、合法基础到影响评估、用户删除权，这些东西又是一整套完整的义务，却一个都可能吃到罚单。 第三个，数据是怎么被处理的？如果你真的只是一个纯通道，数据不落盘不留日制，那风险是相对可控的。但是实践中你真的很难做到只是一个纯通道， 队长要不要日制省钱？要不要缓存体验要不要路由分发？都要的吧你这些事情你不太可能全部都绕开，但是你每做一件，法律上就多栓了一道链子， 你记了日记，出事了监管来查，你就得解释这些日记是怎么管的，存了多久，谁碰过你就不猜是一个局外人，而是数据处理链条上的一环。 你建了账号来分析用户的行为，那就更进一步了。用户数据跟他的身份挂上了钩，你这个时候就不是在帮人传话，而是在整理和分析用户信息。出了事呢， 责任就不会只追到模型厂商，你一样是要被拉出来问话，那等数据攒够了，你可能就会开始微调，甚至训练模型了，那就彻底没得解释了。你就不再是一个传数据，而是用数据的所有压给模型厂商的义务，你一个都跑不掉。 坦白说呢，这种业务的合规没有什么一招先吃遍天的套路，主体架构、数据范围、处理方式、目标市场。差一点，合规路径就完全不一样， 不知道自己踩没有踩雷其实是最危险的状态。如果你正在做这一类的出海业务，或者正准备做，建议你先把自己的业务价格和产品路径梳理清楚，如果拿捏不准，可以把你的产品情况发给我，我先帮你看一看，做个初步判断。
415单律聊AI
01:03查看AI文稿AI文稿关于 token 业务的常见路径，以下从合规性与可行性角度进行梳理，明确可开展方向与需规避领域。 第一种为国内大模型代理，此路径合规性与稳定性兼具，例如阿里巴巴的千问字节跳动的 cds 等头部企业大模型，其核心业务模式为云服务及算利率的销售。 头部企业难以直接覆盖所有企业及个人用户，因此需通过代理渠道拓展市场，并向代理提供一定折扣，代理则可通过中间差价及长期分润实现盈利。第二种是国内大模型出海，即市场长成的 token 出海，将国内优质大模型产品输出至海外市场， 服务海外用户或具备相应资源，此路径具备可行性。三种未需严格规避的路径，即通过转售方式将海外大模型如 jameson i gpt cloud 引入国内市场，行为已明确违反相关政策规定，存在极高风险，并非仅面临账号封禁等简单后果，因此需坚决避免。
06:37查看AI文稿AI文稿最近很多人都在聊滔坑出海，听起来很大很热闹，也很像风口。但我越来越觉得，普通人如果真的想靠滔坑赚到钱，重心根本不该放在滔坑出海或者是算力出海这种事上。 因为这条路看着很新，骨子里其实一点都不新。他更像什么呢？更像以前那套云服务代理生意大厂先把基础设施搭好， 云服务器、数据库、存储全部都铺好，然后代理商花钱拿资质，拿折扣，拿级别，再一层一层向下分发，卖给企业团队、个人，赚中间那点差价。一级代理、二级代理、三级代理， 你放到很多传统行业里去看，几乎都是这个逻辑。今天滔腾也是一样，只不过以前卖的是服务器贷款数据库，现在卖的是大模型调用的次数。过去云服务器是包月包年，现在 talk 是 按调用，按对话输入输出去计费形式变了，底层买卖关系没变。所以，如果你真把 talk 出海看成是一个新鲜的不得了的创业机会，那可能一开始方向就偏了。 因为这件事从商业结构上来看，依然是资源分发，生意依然是谁离上游近，谁有资格通到本金，谁更容易吃到肉。而这恰恰不是普通人的优势。很多人会被这个概念带偏，就是因为 top 出海这四个字包装的太性感了。 但你把外壳一剥开，就会发现，他干的依然是代理生意。平台把模型做好，你充值拿额度拿折扣，再转手往外卖， 这不就是另一种云代理吗？所以问题来了，既然纯卖 tucker 这条路，拼的是资金、资质、资源，那普通人怎么在 tucker 这件事上挣到钱？我觉得答案不是去和上游代理硬碰硬，而是换个脑子，不要想着直接卖 tucker， 而是想着怎么把 tucker 包进一个更具体的服务里再卖出去。 这块特像什么呢？特像你自己买了一台云服务器回来，不是转手把服务器租出去，而是在上面搭了一个程序，做了一个网站，做了一个小工具，做一个能够解决问题的服务，然后再卖给用户。用户买的表面上是你的工具， 可背后其实已经包含了服务器成本、程序成本、运营成本，还有你的利润。 talk 也是同样的道理， 你与其做一个纯托管的二手贩子，不如借助现在 ai 编程的能力，先做出一个小工具或者一个小服务。这个东西不需要多复杂，也不需要多高大上，甚至不需要你是传统的技术出身， 它只要能够解决一个具体的小问题就够了。只要这个工具在运行过程中会调用大模型，会调用接口，会消耗 tucker， 那 你其实已经把 tucker 装进了自己的商业闭环里。而这时候，你赚的就不只是 tucker 的 差价了，你赚的是一层包装之后的综合价值， 这才是普通人更应该盯住的位置。我举个我自己做过的例子，我之前做过一个偏短视频拆解的小工具，严格来讲都不算是传统意义上的完整产品，更像是 m、 c、 p 加 skill 的 组合， 不涉及特别重的代码，都是一些很简单的脚本。他做的事也很简单，就是根据一条视频发布之后四十八小时的数据，去拆他的标题、文案结构、画面节奏、剪辑方式， 看看问题到底出在哪？为什么有的视频播放量跑不起来？为什么有的内容能出圈？你看这个东西本身其实并不复杂，但如果我把它开放给外部用户去用，用户在使用的过程中一定会触发几个东西， 会触发大模型的调用，会触发第三方数据的接口调用，有些场景下还会触发进一步的分析逻辑， 那这些调用背后其实全部都是成本。可问题在于，用户不会拿着计算器来跟你算这一次分析到底消耗了多少。 tucker， 他 感知不到这个东西，他感知到的是你有没有帮他节省时间，有没有帮他少踩坑，有没有帮他更快的看到结果。 这就很关键了，因为你站在这个位置上，你的定价逻辑就彻底变了，你不再是按 talk 卖，你是在按服务卖，你不是跟用户说你这次用了多少输出多少输入，多少钱，一百万 talk， 你 可以直接说一次完整的拆解，九块九或者十九块九。为什么你敢这么定？ 因为用户买的不是底层消耗，用户买的是一个更省脑子、更省时间、更有结果感的东西，这中间差的就是包装。 很多人经常看 tucker 出海，会觉得这已经是包装之后的生意了，这点没错，但如果再往前倒一层，你会发现 tucker 本身也是包装出来的。为什么中国的 tucker 钓用量这么大，会排到世界第一？ 为什么大家都在讲算力出海？因为我们的基础设施成熟，电力便宜，算力成本有优势，可如果你直接卖电，能挣多少钱？空间其实很有限。但如果你把电变成算力，把算力变成大模型，模型再产出滔坑，对外卖出去，价格体系就完全不一样了。你看 来卖的是店，绕了几层之后卖成了 tucker， 这就是包装能力。那同样的道理，到了普通人这，你也不能停留在 tucker 这一层，你还得继续包装，把 tucker 包装成工具，包装成服务，包装成某一种结果，包装成某一种情绪价值， 包装成用户愿意直接掏钱的一个具体场景，这才是离普通人最近的机会。而且更重要的是，当你往下包一层之后，你的利润空间会比单纯卖 top 大 很多。因为这时候用户付费不再按照底层调用的成本来衡量，而是按照他得到结果来衡量。 一次分析，值不值五块，值不值九块九，不取决于这次分析有没有帮他少走一段弯路，有没有帮他搞清楚问题，有没有给他更强的掌控感。 你卖的是服务价值，也是情绪价值。所以，如果你今天问我，普通人到底该不该冲 talk 出海，我的答案很直接，别把自己放在纯 talk 的 代理位置上，那不是普通人最舒服的位置，也不是普通人最容易挣到钱的位置。 普通人真正该做的，是借助现在强大的 ai 编程工具和现成的大模型能力，先去做一个具体的小工具或者小服务， 把 talk 藏在里面，把调用逻辑藏在里面，然后按结果、按场景、按价值去收费。 这样你在表面上是在卖工具，再深一层，你卖的是服务，更深一层，你其实也在做 tucker 的 二道贩子，但这个时候已经没人会把你当成一个纯卖 tucker 的 人了，因为你卖出去的不再只是底层资源，而是资源经过包装之后真正对用户有用的东西。 这才是重点。 ai 时代挣钱，很多时候拼的不是谁先摸到最底层的资源，而是谁更会做包装，谁更会把底层能力重新组合成一个别人愿意买单的产品。所以，别总盯着 top 本身，盯着 top 上面还能再长出什么东西，那里面才是普通人真正该赚的钱。
95张青年Max
03:38查看AI文稿AI文稿最近盛行一种观点，中国诞生了一种新的出口产品， talking， 出海如何如何有优势，如何是下一个暴富的机会？有一件事没做，这种观点就是异想天开，你听我用两分钟分析一下自己就得出结论。 这种观点啊，无非有这么几种支撑理论一，爆发论。二零二六年二月 open rotor 平台中国模型周掉能量占比百分之六十一，首次超越美国。 二，成本优势论。电价差是中国的核心优势。中国企业用电均价较美国低约百分之二十五，较欧洲低百分之五十以上。 talk 成本中，电力占比占约百分之七十。 中国绿电加算力集群形成全球领先优势。持上述观点的大多数为财经类博主，可能对 ai 技术了解有限。 token 不是 书电线里的电子，不是自然界中的物理存在， 甚至不是英伟达的算力 token 是 通过 ai 大 模型进行数学数据在国家间的流动是受限的。 我们不说欧美这种地缘政治上就有障碍的国家了，就是与中国友好的一代国家来分析啊。俄罗斯拥有世界上最严格的数据本地化法律之一 d 二四二 f z 号。法律 要求，处理俄罗斯公民个人数据的数据库必须务理位于俄罗斯境内，将数据传往中国训练 ai 在 回传 talk 在 法律合规上基本不可能，且俄罗斯正致力于建立本国的主权 ai。 哈萨克萨数据保护法要求包含个人数据的系统必须在哈境内运行。 乌兹别克斯坦二零二一年修改的个人数据法明确要求涉及本国公民的个人数据必须在物理位于境内的服务器上处理。越南 网络安全法和第十三号法律二零二三极其严格要求电信和互联网服务提供商必须在越南本地存储数据。 印度尼西亚第七十一号政府条例要求公共服务机构必须在印尼境内处理和存储数据。因此，看到了吗？跨国数据出 talking 进的模式在法律层面面临数据主权审查、个人隐私保护、算法合规性三重障碍。 对于政府金融、医疗的高毛利行业，这几乎是不可能逾越的红线。我们国家的绿电优势促成的算力资源丰富的地区主要是新疆和内蒙古， 而他们临近的国家正和正是上合组织成员国的俄罗斯和中央。这些国家同样拥有丰富的光照和便宜的土地，比新疆还便宜，还利于发展绿电。 如果他们需要 tok 资源，会优先进口中国的光伏和风电设备，一方面完全无法律障碍，一方面可以自建算力中心。而且中亚国家还不是美国，限制着英美达芯片的出口地区，干嘛从中国买 tok 呢？ 哈萨克斯坦本来就是世界第二大比特币矿场集中地，就是因为用电便宜，当然现在由于挖矿太多，电也不够用了。而东南亚国家距离新疆太远，输送托肯除了法律障碍，延迟也够呛。那么托肯出海是否有可能呢？当然还是有机会的。
37罗院.丝路出海
01:00查看AI文稿AI文稿中转站代理是骗局吗？如果你想靠卖托肯踏实赚钱，或是中转站的忠实用户，那么这期最好。看完想走歪路做海外徽产中转站的 看我上期解析，自求多福。那 o p c。 真正的机会在哪呢？先给各位一个重磅炸弹，不要回！ o p c 社区在广西南宁运营了，专注于帮助一人公司创业者打通变现闭团的各个节点，有需要的请留言先说答案。系统化，那些买海外托肯的人，大部分连怎么配置 a 阵提示词、工作流都玩不转。 如果 g p t 这些优质大模型比做健身房，你要做的不是当倒卖廉价健身卡的黄牛，而是为那些买了卡却不会用器械、不会搭训练计划的人，做全套 ai 工作流定制服务。 这套价值上千的服务，比你倒卖的几十块健身卡值钱多了，而且你服务十次就知道二十个常见的坑。当你形成一套服务模板，编辑成本会越来越低。 这才是 o p c。 对 中转站客户人群的降维打击。也送给海外中转站客户一句忠告，你买的 a p i 可能不完全来自 g p t club 的 这些顶尖大模型，而是掺杂了国内廉价模型的贴牌货，成为不良商家榨干利润的冤种。希望各位小伙伴今年都能在 ai 普及的浪潮里赚到钱！
03:36查看AI文稿AI文稿部分观点认为， toker 代理业务仅为简单的密钥转售与差价逃离这一认知存在偏差。 在该领域实现可持续发展需以合规货源为基础，以技术能力为核心支撑期，与众多从事 toker api 中转接密钥转发的同行交流后感触颇深，现结合行业实践，分享决定业务盈亏的核心逻辑。首先，代理商的存在具有不可替代性， 大模型厂商的服务体系、风控规则及商务合作门槛主要面向中大型企业构建，而海量中小企业、小型团队及个人开发者既难以满足质签标准，也缺乏独立对接、运维及安全管控的技术能力。 若无代理商作为桥梁，厂商的模型能力难以有效触达终端市场供需两端存在天然断层。然而， 当前多数同行仍停留在业务浅层，或仅进行密要转售，或仅开展简单 a p i 中转。部分平台看似提供聚合服务，实则为基础封装，通过构语言搭建转发层，短期内即可上线。 虽界面规范，但本质为请求透彻，既未部署提示词缓存机制，也未实现真正的多租户隔离，属于空壳化运营，这也是同类业务中部分主体盈利稳定而部分主体亏损的关键原因。模型厂商直联服务自带缓存机制，基于单租户逻辑设计， 代理商若通过单一上游密钥对接模型并向下游大量分发，则需采用多租户架构。若未自主搭建 token 缓存体系，未对重复对话内容进行复用，每个租户的每次请求均需重新解析与计费， 大量重复内容将转化为无效投投消耗实际业务验证，在一万次常规对话调用场景中，未经缓存优化的无效投投消耗占比可达百分之四十以上，而搭建完善的多租户缓存体系后，该比例可压缩至百分之五以内，成本差异达三至五倍。 具备缓存优化能力的主体可通过成本控制提升利润空间。仅依赖基础转发的模式，即便差价空间较大，也难以覆盖无效损耗，亏损具有必然性。以下两种验证方法可直观评估技术实力，其一， 重复发送相同提示词，若第二次投屏消耗未显著下降，表明未部署缓存机制。其二，观察接口响应速度， 若延迟较高，响应缓慢，常存在两种情况，一是经多层中转导致链路永长，成本叠加。二是采用个人订阅账号轮询模式，通过排队切换账号实现服务稳定性极差。 合作应优先选择正规一级托管服务商，其特征为直连或紧，经一次稳定中转，响应高效、链路清晰， 多层中转及个人轮询账号不具备合作价值。因此，具备长期发展潜力的主体。因为托管型代理商为客户提供租户隔离、权限管控、调用限流、 异常溶断及成本优化等全流程托管服务，客户无需掌握底层技术即可实现稳定使用，对价值具有不可替代性。投肯代理业务并非低门槛领域，合规上游渠道仅为入门条件，掌握基础中转封装技术的从业者不在少数， 但能实现多租户架构、缓存策略、请求聚合及成本管控全流程优化的主体寥寥无几。业务的核心竞争力在于渠道合规性、 技术架构能力、全流程托管服务及风险控制体系的综合壁垒非单纯信息差所能支撑。选择合作伙伴时，技术实力是关键考量因素。
03:02查看AI文稿AI文稿怎样做 top 肯平台来起步？就想告诉你一件事，做 top 肯代理，第一步是有一套自己能完全控制的聚合平台， 为什么？因为你去找二道贩子拿分销价，本质还是别人的渠道，模型列表、定价结构、倍率系数全被别人锁死。一定有自己的聚合分发系统， 左边接上游厂商，右边你自己定价卖出，这套系统搭起来才叫你的生意。那怎么搭？三部上游进货部署工具配置计费。 第一个渠道阿里云百链新用户开通就送七千万免费 talkin， 每个模型各一百万，九十天有效期，潜温泉系列 deepstack 都能跑。 千万 max， 国内定价输入二点四元每百万 token， 输出九点六元每百万 token， 国内直联不走境外结算合规没毛病。第二个渠道， mini max m 二点七是二零二六年期间百万 token， 上下文性能对标 close opus 四点六，但输入价格只要零点二美元，百万 token 输出一点一美元，百万 token， 中文场景文本处理能力很顶， 而且兼容 openni 格式接口接入零摩擦拿到上游 api key。 第二步是在服务器上把你的聚合分发系统部署起来，现在开源方案很成熟，助力就一套 opencl 极其延伸的 new api， 多考一键部署，一行命令拉镜像，一条命令启动完事。支持几十种模型统一接入，自带用户管理、配额控制、数据看板， 能把百变 key、 迷你 max key 统一转成标准格式对外分发，还能设置模型硬设和倍率定价，数完就是配置计费，各家用统一格式接入后，你要设好在成本之上的定价空间， g p、 t 等高价模型成本是 deepsea 的 舒适倍，绝不能统一定价，利润空间至少留百分之二十，不然羊毛党就会找上门儿。渠道里把 deepsea 千问 minimax 都配进去，哪个闪现快成本低就自动路由到哪个， 最重要的是什么？千万别一上来就比价。刚起步没有分发量，没有价格谈判筹码，找上游谈价，你连门都进不去。把有限的精力放到跑通业务流程， 找到第一批真实用户上去，有了稳定的分发量，那些运营商的规模化合作通道自然会对愿意深耕的人开放。这套流程跑通之后，你手里就有了一套自己能主导的 top 分 发系统。咱们再聊怎么定价，怎么找早期用户 评论区告诉我你现在是用百炼还是迷你 max， 或者是在纠结用哪个科研工具。
953Ai爬爬虾
01:42查看AI文稿AI文稿今天后台全是问算力透肯的，普通人能靠它赚钱吗？今天一分钟不绕弯不画饼，给大家讲点真话，给大家一些能落地的方案。那首先我们先画死红线， 别踩坑，在国内任何的虚拟货币，贷币、挖矿全是违法的。你听到的算力透肯只要是上交易所炒币拉人头，承诺保本的高收益，百分之百是骗局，本金说没就没了，还有可能违法呢。那重点就来了，我们普通人真正能做合法安全的算力服务，踏踏实实赚钱， 那给大家分享三个零风险。第一，风险的路径，第一就是正规平台的算力推广，这个我们不用投钱，不用买设备，只帮正规公司、云平台公司推广算力，有 api 的 接口， 有人开通你就开始拿佣金，零成本，还没有风险，如果大家需要的话，可以后台私信我们。第二个就是闲置的显卡出租，如果大家手上有闲置的三零九零、四零九零这类高端高端显卡的，我们接入正规的平台，把自己闲置的算力出租出去，去赚租金，指出租我们的算算力不挖矿，不碰壁。 第三就是合规使用算力的变现，用正规平台的算力 token 充值，用来做一些 ai 的 应用， ai 绘图， ai 短距生成 ai 图像，要用这个大模型自己用，或者是做一些内容的变变现，这样是稳赚不踩雷的。那给大家一个忠告，一定不要去碰一些保本高收益的，买币充 u s t 的， 充优的一些炒币呀。那总结下来，我们普通人想要站上 ai 算力的风口，只要坚持住不炒币，不投资，不碰资金盘的底线，我们只做推广，算力出租，合规使用我们的 ai 算力，这个才是王道。 那明天呢，我会给大家再分享一些哪些行业在 api 调用上是有大量需求的，如果身边有这样的资源和机会，我们可以直接对接起来了。
57小咸鱼
02:02查看AI文稿AI文稿最近很多人来问啊，能不能批发豆包等大模型的 api 算里当个代理赚差价？我的回答是，这可能是今年最危险的韭菜盘。听完他们的想法，我问了三个问题。第一呢，就是客户凭什么要买你的 官方接口，既便宜又稳定又有保障，而你作为一个私人小代理，既无技术的保障，也无品牌的背书，随时可能断线跑路的。你的价格和稳定性拿什么跟官方的比？ 第二呢，你的护城河在哪里？你既没有自研的底层模型的能力，也没有独家的客户渠道，你只是一个纯粹的没有任何附加值的中间商啊。在算你成本日以通透且趋于边际成本的今天，这种中间商死的最快了。 第三是你能否承受住降维打击。当大厂的战略调整一旦宣布降价甚至免费，你囤积的算力库存瞬间就变成了一堆废纸，到那个时候，你连大厂脚后跟都摸不着。 所以要记住，在这个时代，单纯的算力搬运的工作是毫无生存空间的，哪怕现在有长期也不可能。 廉价的通用算力正在变成像水电一样的基础设施，真正的机会不在于倒卖 api， 而在于用它来创造价值。你应该做的就是利用豆包这样的平台提供的 廉价算力，去开发一个能够实际解决问题的工具或者服务，去赚取解决方案的钱，而不是搬运的钱啊。别去碰底层的，这种机械式的搬运，那不是普通人能够玩转的游戏。任何股东你去做代理和销售 api 的， 要么是镰刀， 要么是自己也没有想好啊，核心就是要忘掉二道贩子的思维，攻，深入局思考 如何用 ai 技术为某个吸粉场景提效赋能创新，那才是属于你的有壁垒的生存空间。
