两个人做到1000万美元年经常性收入，磊磊讲AI原生打法
💡 2026年7月31日 10:57
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2026年7月31日 10:57
磊磊在北京分享两个人团队的 AI 原生打法
大家好，我是哥飞。
北京活动中间，我临时请磊磊上来加了一场。
他没有准备 PPT，也没有讲稿，全程就是大家问，他现场答。
但这场问答的信息密度很高。
两个人，十几个网站，年经常性收入约 300 万美元。主力收入集中在一个站，这个站做了约一年半。两个人写过大约 1000 万行代码，其中差不多 500 万行，是磊磊用 AI 写出来的。这篇文章发布前，磊磊告诉我，这个数字已经从 300 万来到了 1000 万了。
只看这些数字，很容易觉得这事离普通人很远。
收入数字只是开头。磊磊后面聊得更细：每天怎么做产品，怎么用 AI，怎么判断渠道，以及两个人团队怎么把产能撑起来。
如果没看过北京活动侧记，可以先看这篇：《朋友们来到北京，在哥飞的朋友们2026年中分享交流会里都学到了这些》。
磊磊分享主线整理图
他一直在创业里折腾
磊磊的履历本身就很有故事感。
2016 年开始创业。高考考上了 985，但没有去读。
当时他想出国留学，家里没办法支撑学费，就想着自己赚钱。最早选德国，是因为德国免学费。但德国签证反复被拒，折腾了两年，后来转去法国，很快就下来了。
到了法国，他也没有安安稳稳待在学校里。
待了几个月，又开始创业。代购、微商、各种能想到的生意，只要觉得能做，他都去试。
后来他做过 TikTok 英语直播带货，自己卖过 50 万美元左右；也做过抖音普洱茶，做到过一两个亿流水。
这些经历很杂，但有一个共同点：他一直贴着市场。
他会很在意市场里的强者怎么做，爆款内容为什么能爆，用户为什么买，渠道为什么能跑，产品为什么能被用户留下来。
做 AI 视频产品之前，他已经在内容、电商、直播和海外用户里摔打过很多轮。
这段经历里，更有用的是他很早就习惯了在不确定的环境里找机会。没有现成路径，就先试；渠道变了，就换打法；用户在哪里，就去哪里研究用户。
很多人做网站时，容易把自己关在技术和页面里，觉得产品上线就是开始。磊磊的起点一直在市场里：谁在买，为什么买，怎么买，哪个渠道能把东西卖出去。
这种市场感，后面做 AI 产品时仍然有用。
300 万美元主要来自一个站
先把标题里的数字说清楚。
磊磊现场说，他们一共做了十几个站，合计年经常性收入约 300 万美元。其中一个站贡献了主要收入。他没有给出各站的具体占比。
现场有人追问这个主力站做了多久，他的回答是大约一年半。
这也能解释为什么后面他反复讲产品细节、价格和分发。主力站做的是会员订阅，收入来自用户持续付费。两年前那条 2 亿播放的视频只转化了约 1000 美元，它给磊磊提供了方向信号，后来经营的订阅产品才贡献主力收入。
他们最早就定了高性价比策略。产品价格要有竞争力，模板、效果和体验还要追上更大的团队。这样的定价会压缩单个用户的利润，所以成本结构必须足够轻。
两个人团队能把这件事跑起来，执行成本必须足够低。
磊磊现场说，除了模型 API 成本，他们很多编辑和开发工作都交给 AI 推进，新增功能和内容的人工成本被压得很低。有人来买会员，收入不会先被一支大团队的工资吞掉。
号商愿意批量购买，也是这个产品已经有需求和价格优势的信号。号商会压低利润，却同时把产品带给更多真实用户。磊磊后来不再只想着封堵，也开始研究怎么把这些号商变成可控的分发渠道。
把这些信息放在一起看，收入的主力是一个经营约一年半的订阅站。两个人用 AI 压低执行成本，再靠产品性价比和多个渠道持续获客。
磊磊分享里的收入结构整理图
一条 2 亿播放的视频，把他带进 AI 视频
磊磊真正开始做 AI 视频，和两年前一条视频有关。
他用 AI 做了一条视频，发出去之后，三天跑出 2 亿播放。
这件事听起来很爽，他复盘时却讲得很实在。
当时流量爆了，他没有提前准备好产品。
看到流量起来之后，才赶紧套了一个视频生成接口，做了一个 7.99 美元的会员，挂到链接里去转化。
结果只转化了 1000 美元左右。
按 2 亿播放来看，这个转化其实很少。
但它让磊磊确认了一件事：AI 视频这个方向值得长期做。
第一波机会来了，你未必能赚到大钱，因为准备不够，产品不够，支付不够，链路不够。
但只要你真的看到了用户兴趣，看到了内容扩散，看到了产品可以放进去的位置，接下来就要补产品、支付、模板和功能。
那段时间，他回头补产品链路。
用户从哪里来，点到哪里停住，有没有继续试用，有没有愿意付费，这些地方都要看。链路补上后，下一次流量再来，才不至于只剩播放量。
看到别人一次爆量，很多人会去追“怎么再做一条 2 亿播放的视频”。做产品时，应该先把它当成一次市场测试。
从这次测试里，他至少看到了几个信号：这个题材有人看，这种画面有人停留，这类用户可能会对工具感兴趣。接下来就要补产品、支付、模板和功能，让用户从看热闹变成真正使用。
磊磊那次只转化了 1000 美元，钱不多，但方向已经露出来了。
很多早期项目最需要这种真实信号。
没有用户看，说明内容方向可能不对；有人看但没人点，说明产品入口可能不对；有人点但没人付费，说明功能、价格或者信任感还没站住。
把这些环节一个个补上，才会从一次内容爆发，变成一个可以反复经营的产品。
磊磊从爆款视频到订阅产品的路径整理图
两个人对标 500 人团队
磊磊现在做的是 AI 视频相关产品。
他现场提到一个对标对象：Higgsfield。
那是一家估值很高、团队规模很大的 AI 视频公司。他们一开始定的目标很直接：对方 500 人，我们两个人也要去打。
这句话听起来很狂。
但狂的背后有一个前提：产品必须真的做到足够好。
磊磊说，他们现在产品层面已经接近同一水准，有些地方甚至更强，差距主要在营销渠道。
他过去两个月在希腊，每天游泳、喝葡萄酒、回来继续改产品，把很多细节抠到很深。
他说 Higgsfield 那种以天为单位的功能更新，一定是热情驱动的。只靠简单抄袭和赚钱冲动，很难做到这种细节密度。你真的热爱这个东西，才会每天想着模板哪里还能更好，体验哪里还能更顺，效果哪里还能更炸。
这会直接影响产品细节。
AI 时代，很多产品看起来都能被快速复制。
能拉开差距的，往往是审美、热情和细节密度。
工具一样，模型一样，接口一样，最后做出来的产品体验可能差很多。
什么叫 AI 原生团队
磊磊讲到自己的工作流时，用了一个很口语的说法：骂 AI。
这句话听起来像段子，但只看到“骂”，就看偏了。
他的意思是：能用 AI 推进的地方，就不要一开始就堆人。
两个人团队要做十几个网站，要做 AI 视频产品，要处理大量前端、后端、模板、模型、客服、运营和分发问题，靠传统团队配置根本跑不动。
所以他会把 AI 当执行系统。
用编程智能体时，他不太盯过程，更多是看结果。结果好，就直接发布；结果不好，就继续给要求，让它改。
对标竞品功能时，他会截几张图给 AI，让它把前端、后端、数据库、交互都补齐，并且做得更好。
磊磊分享里的 AI 原生工作流整理图
这个方法不一定适合所有人照搬，但它代表一种变化：AI 可以从聊天工具和代码助手，变成一个高频执行系统。
以前一个小团队做不动的功能，现在可以试。
以前需要几个人分工的原型，现在一个人就能推进到可用。
以前卡在“我不会写代码”的地方，现在至少可以先用 AI 把第一版推出来。
每个人的目标不一定都是两个人做到 300 万美元年经常性收入。
但每个小团队都应该问自己：哪些环节还在用老办法做？哪些工作已经可以交给 AI 跑起来？
光换模型没有用，团队流程也要跟着改。
如果还是用过去的方式开需求会、排期、拆任务、等人开发，只是中间让 AI 写几段代码，效率会提升，但不会彻底变形。
他的工作顺序很明确：很多原来必须等人的环节，先让 AI 出一版，再由人判断和修正。人负责方向、判断、审美、取舍和发布标准，AI 负责把大量执行工作先推起来。
两个人能做十几个网站，靠的是把执行系统换掉。
爆款内容不要闭门造车
磊磊之前做过 TikTok，也做过抖音，对内容分发很敏感。
他讲爆款视频时，有一个很直接的建议：不要闭门造车。
很多人做视频，第一反应是自己想一个创意，自己拍，自己剪，然后期待它爆。
这条路大概率很难。
他的做法是先找已经被市场验证过的爆款。
比如点赞超过 100 万的视频，结构已经被大规模用户验证过。你可以先学习它，复刻它，再结合自己的产品重新做。
当然，真正一比一复刻很难。
你把原视频下载下来，丢给 AI 分析，让它结合你的产品重新写提示词，过程中会出现很多随机变化。最后做出来的内容，往往会长出新的画面和表达，同时继承原来那个爆款的结构。
市场已经告诉你什么结构有人看，什么节奏有人停，什么画面有人点赞。你先从这些地方学，比自己凭感觉拍一个视频靠谱得多。
磊磊过去做产品、做内容、做直播，都在用类似的思维。
看市场里谁最强，看用户为什么买，看爆款为什么爆，再把这些东西放进自己的产品和内容里。
号商从麻烦变成分发
磊磊现场讲到一个反常识的近况。
他们的产品定价和性价比做得很强，结果被国内很多共享账号号商盯上了。
这些号商以秒级速度批量抢购会员，再拿去做共享账号售卖。磊磊他们一开始和这些号商对抗了两个星期，后来发现事情没那么简单。
号商确实会压低利润，也会带来风险。
但另一面是，它们也带来了大量真实用户。
因为号商本身就是分发渠道。
很多用户想用便宜、好用的 AI 工具，会去淘宝、闲鱼或者各种号商渠道找。只要产品真的好，价格真的有优势，这些渠道就会主动放大你的产品。
所以磊磊后来开始考虑“招安”号商。
大多数人看到号商，第一反应是封、堵、防。
但号商愿意做你的产品，至少说明这个产品有价格优势、有需求、有二次分发空间。
能不能把灰色麻烦变成可控渠道，取决于产品、成本、风控和商业模式。
这条路每个产品都要慎用，先算清楚成本、风控和用户质量，再决定要不要接。
很多时候，渠道不会以你想象中的标准形式出现。
它可能很粗糙，很混乱，也不体面。
只要它真的带来用户，就要认真研究。
这里不能只用道德好恶判断渠道。
很多渠道一开始看起来都不标准、不优雅，甚至有点烦。但商业上更重要的问题是，它为什么存在？它解决了谁的需求？它能不能被纳入可控规则？
号商有风险，不能简单放任。可一个渠道已经证明能把用户带来，产品团队至少要理解它，不能只把它当成麻烦。
磊磊分享里的号商分发判断整理图
高风险打法不要随便学
磊磊还讲过一个很猛的试验。
他们曾经搭了一个小智能体，接上关键词数据，一个月里批量生成 200 万个页面，提交给谷歌和必应。
结果很直接：谷歌被封了。
但必应和一些其他渠道仍然给了流量。
我在现场给这个动作补了一句：这叫自杀式袭击。
拿一个域名去赌，奔着被谷歌 K 掉的风险，试试看能不能拿到必应和其他搜索渠道的流量。
成本是什么？
AI 的 token，一个域名，再加几瓶葡萄酒。
这类打法不建议新手随便学。
因为它本质上就是高风险试验。
如果你只有一个主站，所有希望都压在一个域名上，这样做很危险。
但它也说明一件事：不同搜索引擎、不同分发渠道，规则不完全一样。
谷歌不吃的东西，必应可能还会给机会。
主站要稳，试验站可以激进。
这两个要分开。
磊磊分享里的主站和试验站风险分层整理图
激进动作可以做，但不能拿命根子去做。
你有一个主站，已经有收入、有老用户、有订阅，就应该更稳。支付、内容、域名、品牌、用户数据，都要保护好。
如果要试搜索引擎边界、批量页面、非常规分发，那就用试验站。预算有限，风险可控，失败了能关掉，不影响主业务。
小团队可以冒险，但要知道哪一块可以试，哪一块必须守住。
小团队该学什么
磊磊这场问答听起来很野。
两个人干很多站，写 1000 万行代码，对标 500 人团队，被号商盯上，准备把号商变渠道，用 200 万页面试搜索引擎边界。
这些动作不用照搬。回到普通人能用的部分，其实就是几个很具体的判断。
做产品前，先看市场里已经跑出来的东西。爆款内容、付费用户、号商渠道、搜索引擎反馈，都是市场已经给过的答案。
做 AI 视频产品，也不能只看模型。模板、审美、速度、价格、支付、客服、账号体系，每一处都会影响用户要不要留下来。
小团队最缺产能，所以 AI 不能只停在写文案。能不能把页面、功能、模板、运营草稿都推到可发布状态，差距会很大。
渠道也不要只挑好看的。号商、必应、短视频、爆款结构，都可能不标准，也可能不优雅，但里面可能有真实用户。
风险要分层。主站已经有收入、有老用户、有订阅，就要稳；试验站预算有限、失败可关，才适合测试边界。
只收藏工具没用，只看别人收入也没用。你要把 AI 用进自己的生产流程，把市场验证过的东西拆开，把产品做到用户愿意用，再去找一个能放大的渠道。
两个人做到 300 万美元年经常性收入，这个结果不能拿来给所有人定目标。
但两个人借助 AI 做出过去十个人才能做的东西，这件事已经越来越现实。
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