不是。教人用AI挣钱只是其中一类，真正挣到钱的更多是把AI嵌进自己原有业务、做出可交付产品的人。
AI根据立正公开的文章和视频整理，不是他本人回复。重要的判断，请回到出处核对。
挣钱的人分布在多个位置，不只卖课
材料里的观点用AI挣到钱的公司其实很多：AI应用公司靠订阅收入增长，模型公司本身，买了模型公司股票的人，还有用AI做短剧、外贸选品投流的从业者——他们靠比不会用AI的同行强一点来赚钱1。另一类是把AI做成封装层产品的公司，比如做搜索、客服、编程工具的，收入规模已经不小2。教别人用AI挣钱只是其中一种，而且它成立的前提是你自己先有可验证的成果。
你的卡点可能不在信息，而在没做出可交付的东西
AI推演你说做了prototype但出不了production，这正好对应一个判断：把AI用好不是做几个prompt或简单调用产品，而是用它build出可扩展、能真正交付的项目，这才是高杠杆的能力3。你现在运营自媒体、泡社区，如果产出停在prototype，那离“挣到钱”还差一段——不是信息不够，是没跑完从想法到可交付的那一步。可以试一件事：挑一个你已有的prototype，只问自己“谁能用它、愿意为什么付钱”，如果答不上来，说明它还不是产品，先补这个判断，而不是再学一个新工具。
关于“教AI挣钱”这一波人的具体收入结构，材料没有直接数据，只能从其他挣钱路径反推。
出处
- 1Koji杨远骋：高手如何用AI？
列举了用AI挣到钱的多类主体，适合核对“挣钱的人不止卖课”这一判断。
- 2AI让普通人无所不能，但只有1%的人在认真使用｜十字路口Koji x Onboard Monica
讲封装层公司的收入表现，适合理解AI应用侧怎么挣钱。
- 3赚"大钱"的必要条件｜Meta一亿美元挖AI人才，对我们的启示
区分表面用AI和真正build出可交付项目，适合对照你prototype出不了production的卡点。
你也有想问的？
卡住的时候，问问立正：回答附有出处，可以点回原文核对。
也可以接着问：
别人还问了
- AI 时代，你为什么没有开发一个产品而是卖 AI课程。你的课程是鼓励别人开发新产品。目前在你平台上有没有人因为开发产品赚到可以维持生活的钱？
立正把课程和社区本身当成他的产品来做，而不是另做一个软件产品；至于平台上有没有人靠开发产品赚到能维持生活的钱，现有材料没有给出可核实的案例。
- 有个投资人讲 alexzandra wang
最直接的是周楠那期访谈，标题就点明他讲 Alexandr Wang 为什么是顶级创始人；片段里还提到 Scale AI 在 2021 到 2022 年因自动驾驶降温而客户变少的转折。
- 找到10%高价值的工作，但是在AI时代，对于data scientist来说，高价值的工作是什么呢？我觉得我之前很多的高价值的工作现在都没有价值了，而且留不下来，而且别人不会觉得是我做的。
AI 让“处理信息”这件事变便宜，所以数据科学里原来值钱的分析、建模、报表正在贬值；新的高价值位置是判断该做什么、把模糊问题变成可执行系统，并对结果负责。
- 为什么个体AI用的很好但是整个公司团队没有上来？
个人用得好，是因为他一个人就能把背景、判断和反馈闭环起来；团队上不来，是因为这些能力散在每个人脑子里，组织结构和激励又没跟着改。
- 职业院校实训科教师（体制内）+ 个人开发者/IP 运营者。想请您诊断我这套工作流架构：① 最脆弱、迟早出事的一环是什么？② 最过度建设（投入产出最差）的一环是什么？③ 如果只能再做一件事，您建议做什么？
最脆弱的是学生数据与云服务混用的那条链路；最过度建设的是多设备、多模型、多平台的全互联架构；如果只做一件事，先给「学生数据不可上云」划出一条可验证的物理边界。
- 我每天很忙，但不知道工作有没有价值，怎么识别 fake work？
识别 fake work 的关键不是看你有多忙，而是追问：这份产出完成后，下游会做出什么不同的决定或行动？如果多生产十份，真实结果也不会更近，那它很可能只是让你感觉在前进。