我研究了 AI 推荐的 294 个创业点子，发现大多数人第一步就做错了

如果你现在打开 ChatGPT，问它：我每天只有两小时，想利用 AI 做点副业，最好一个人就能干，有什么赚钱的机会？

它可能不到一分钟就给你列出十几个项目：AI 客服、短视频自动剪辑、简历优化、社媒管理、AI Agent……每个项目还附带商业模式、开发周期，甚至能帮你算出一个月赚多少钱。

看完是不是有点心动？但你有没有想过，可能有几万人正在问 AI 同样的问题。

当所有人都在用 AI 寻找赚钱机会时，它给出的答案到底有多少差别？

10 月 23 日，BigIdeasDB 发布了一项研究。他们准备了 20 个常见的创业问题，分别向两个 AI 助手提问，收集了 40 次回答，一共得到 294 个创业点子。

结果发现，237 个点子（80.6%）属于至少重复出现两次的项目类型，而前 10 种类型就占了全部推荐的 28.2%。

最常出现的几个方向，你可能也很熟悉：AI 电话接待、垂直行业 SaaS、自动催款工具、社交媒体管理、AI 自动化服务……

这些都是听起来很合理的生意，但我觉得研究里更值得关注的，其实是另外两个数字。

40 次 AI 回答中，有 30 次给出了价格、成本或收入数字，却没有一次真正统计过这个方向已经有多少竞争对手。

想象一下，AI 告诉你做一个自动预约工具，每个月只需要 34 个客户，每人付 299 美元，就能获得超过 1 万美元的月收入。

算术完全正确。问题在于，这 34 个客户从哪里来？他们现在用什么工具？凭什么换成你的产品？

AI 给你的创业计划可能相当完整，但完整和靠谱之间，还隔着很远的距离。

研究原文：[Are AI-generated startup ideas any good? What 294 AI-recommended ideas show](https://bigideasdb.com/are-ai-generated-startup-ideas-any-good)（BigIdeasDB，2026-10-23）。

我顺着这份研究，又翻了几个近期真实赚钱的项目，发现了一个挺值得普通人借鉴的思路。

01｜赚钱的项目，很多都藏在别人的抱怨里

先看一个最近的案例。

独立开发者 Marc Lou 原本使用 beehiiv 管理自己的邮件订阅业务，但两年里遇到了三次涨价。他受不了，便用 Claude 做了一个替代品 MailCheap。

产品提供邮件编辑、定时发送、统计等功能，核心卖点很直接：按照邮件发送量收费，而不是按照订阅人数收费。

10 月 15 日产品公开上线。根据 10 月 23 日的第三方 Stripe 关联收入核验记录，上线约 9 天后，MailCheap 已经有 30 个付费订阅，月经常性收入达到 860 美元。

当然，这个案例不能简单理解成普通人用 Claude 随便写几句提示词，九天就能赚钱。Marc Lou 本身是经验丰富的开发者，也有很大的社媒受众，获客条件比大部分人好得多。

但他的起点很值得学习，他没有先问 AI 现在最火的 SaaS 是什么，而是遇到了一个自己真正在意、愿意花钱解决的问题。现有产品的收费方式让他不满意，于是他做了一个更适合自己的版本。

别人正在抱怨的事情，往往比 AI 凭空推荐的创业点子更值得调查。

02｜为什么有人天天抱怨，却没人愿意付钱？

研究中还有一组挺扎心的数据，自动催款是 AI 最爱推荐的创业方向之一。在 BigIdeasDB 的历史用户反馈数据里，与发票和逾期付款相关的问题，有超过 1500 条关键词匹配记录。

痛点确实存在，但另一组收入数据却显示：在他们匹配到的 38 个已有收入的发票与催款类软件中，月收入中位数只有 106 美元，仅 5.3% 达到每月 1000 美元。

这个样本不大，也只覆盖特定公开收入平台，不能代表整个行业。但它至少提醒我们一件事：

有人遇到问题，不等于有人愿意为你的解决方案付钱。

为什么会出现这种情况？可能是现有财务软件已经附带了催款功能，也可能是客户嫌麻烦，却觉得每个月花几十美元还不值得。

所以我建议，别急着开发一个新 App。先想办法帮一个真实客户解决这个问题，看看他愿意付多少钱。哪怕第一笔收入只有几百块，得到的信息也比 AI 给你预测一个千万级市场实在。

下面我用这个「自动催款」的方向，带你走一遍普通人可以尝试的流程。

整个过程只需要 AI、搜索引擎和表格。暂时不需要写代码。

03｜第一步：去找真实的问题，别让 AI 凭空想

我建议先从你熟悉的行业开始，比如你做过设计，就去观察设计工作室和自由设计师；你开过网店，就去研究电商卖家；你认识做装修的人，就去看看装修公司日常怎么管理客户、报价和收款。

为什么强调熟悉？因为同一个问题，外行看着很简单，真正做过的人可能知道里面有一堆细节。你对行业越熟悉，越容易判断它是不是真的值得解决。

可以从这几个地方找线索：

• Reddit：搜索 I hate doing、too expensive、looking for a tool、how do you manage。

• G2 / Capterra：找现有软件的低分评论，看看用户对什么功能不满意。

• Upwork：看企业花钱雇人完成什么重复性工作。

• 小红书、知乎、行业社群：搜索「太麻烦了」「有没有工具」「每次都要手动」「求推荐」。

先别让 AI 帮你下结论，收集 10～20 条真实反馈，最好保留原始链接和发布时间。

以催款为例，我找到了两条公开信息。

一条是 Upwork 上的小企业招聘：一家园林绿化公司希望找兼职远程助理，负责邮件整理、日程安排、发票跟进和数据录入等工作，标出的时薪是 18～20 美元。

另一条是有人在 Upwork 提供发票自动跟进系统的搭建服务，公开套餐起价 800 美元。

这些只是招聘与挂牌报价，不能当作已经成交的证明。但至少说明，有人正在尝试购买或销售相关服务。

把这些信息记录下来，你就会逐渐发现：同一个模糊的「催款」问题，可能对应完全不同的客户和工作流程。

例如，自由设计师需要提醒客户付尾款，装修公司需要跟踪分期回款，小型工作室则可能需要整理几十个项目的付款状态。

我们真正要找的，就是其中一个足够具体的切口。

04｜第二步：让 AI 当调查员，别让它当算命先生

现在打开 ChatGPT 或 Claude，把收集到的信息交给它。下面这段 Prompt 可以直接复制。

Prompt ①：从真实反馈里寻找商业机会

我正在寻找适合个人利用 AI 开展的小型付费项目。

我熟悉的行业是：【填写】
我可能接触到的客户是：【填写】
以下是我收集的用户抱怨、招聘需求和软件评论：【粘贴原文与链接】

请帮我完成一次需求分析：
1. 把反馈归类，找出反复出现的具体问题。
2. 说明哪些问题涉及时间成本、金钱损失或实际业务风险。
3. 找出目前的解决方式，包括人工、Excel 和现有软件。
4. 区分真实付费证据、付费意向和未经验证的猜测。
5. 推荐三个个人可以提供服务的切入点，优先选择不需要开发软件的方向。
6. 列出每个方向最可能失败的三个原因。

不要编造市场规模、用户数量和收入。每个重要结论都要对应原始证据，无法确认的内容请标记为「待验证」。

这个 Prompt 有一个重要设计：要求 AI 主动寻找反面证据。

比如 AI 推荐你做一个「设计师催款助手」，你可以继续追问：设计师为什么不用现有财务软件？如果我免费给他们用，会不会也没人愿意用？哪些人根本不需要这个工具？

让 AI 挑毛病，能帮你减少很多无效投入。当然，AI 提出的反对意见也只是待验证的假设。

最后只保留三个候选项目就够了。别同时研究十几个方向，看起来忙了一个星期，结果哪一个都没研究透。

05｜第三步：找到那些已经在收钱的人

这一步经常被跳过。很多人特别执着于寻找一个「完全没人做过」的项目。但如果一个行业里完全找不到付费产品，你反而需要弄清楚，究竟是没人发现机会，还是根本没人愿意付钱。

以发票催款为例，我们可以调查三类竞争者：现有财务软件、提供自动化搭建服务的自由职业者、以及靠人工处理对账催款的兼职助理。

接下来重点调查四件事：他们服务谁、具体解决什么问题、怎么收费，以及客户为什么会选择他们。

Prompt ②：判断一个项目有没有付费机会

我正在考虑为【目标客户】提供【具体服务】。

请基于我提供的竞品链接、定价页面和客户评论，制作一份对比分析。

重点分析：
1. 现有方案能解决哪些问题，还有哪些没有解决？
2. 客户目前需要支付什么费用，或者投入多少人工时间？
3. 对个人服务提供者来说，最容易切入的一个小问题是什么？
4. 哪些客户已经有成熟工具，可能完全不需要新服务？
5. 如果要验证付费意愿，应该先问客户哪五个问题？

请分开标记「已确认事实」「合理推测」「缺少证据」。不要用假设收入代替真实商业数据。

如果你的 AI 没有联网或无法访问原始页面，就把页面内容复制进去，别直接相信它生成的竞品资料。

到这里，你应该有一张非常简单的表：

如果连客户是谁都说不清楚，我建议先停在这里。

06｜第四步：不写代码，先做一个能收钱的版本

现在假设我们找到了一个方向：帮经常需要分阶段收款的小型设计工作室，整理应收款项，并生成合适的付款提醒。

注意，这是一个演示案例，目前没有经过真实客户验证，也没有声称已经获得收入。

我们完全可以先用表格加 AI 做一个版本。先准备一张表，字段包括：客户代号、项目名称、应收金额、约定日期、是否到账、上次联系日期。

使用虚构数据测试，先把已经付款、即将到期、逾期未付的项目分开。然后让 AI 根据不同情况生成对应的提醒话术。

Prompt ③：帮我做一个简单的回款跟进助手

你是一名小型设计工作室的项目助理。

我会给你一份使用虚构客户信息的项目收款表，请根据约定付款日期、到账状态和上次联系时间，整理需要跟进的项目。

对于需要提醒的项目，请生成礼貌、自然的微信消息草稿。

要求：
1. 未到期项目只做内部提醒。
2. 已到期且未付款的项目，生成温和的付款确认消息。
3. 如已联系过客户，避免在短时间内重复催促。
4. 不要擅自承诺折扣、违约金或更改付款条件。
5. 所有消息先由人工审核，再决定是否发送。

输出一张表，包含客户代号、项目、状态、建议处理时间和消息草稿。

做好后，你已经拥有一个能展示的工作流程了。不需要复杂的后台，也不需要开发 App。把原本需要手动核对、整理、写消息的几个环节跑通，就足以用来演示。

接下来可以问潜在客户：你现在每周花多少时间核对这些项目？有没有经常漏掉提醒？如果我能帮你整理成一份每周更新的清单，你觉得能省多少时间？

如果客户愿意尝试，再讨论数据授权、交付要求和报价。涉及真实客户资料时，务必取得许可并做好脱敏，不要直接把姓名、联系方式和财务信息上传给未经批准的 AI 工具。

07｜第五步：先争取第一笔收入，再考虑扩张

到这里，很多人又会犯一个错误：开始琢磨怎么做成 SaaS、怎么收费订阅、怎么找程序员开发完整系统。

我建议先去找五到十位真实的潜在客户聊一聊。别只问「你觉得这个产品怎么样」，这种问题太容易得到礼貌性的肯定。

可以换成这些：

• 你上一次漏掉客户跟进是什么时候？

• 现在谁负责处理，每周大概要花多少时间？

• 有没有为这个问题购买过工具或雇过人？

• 如果这个环节能有人代为处理，你最在意什么？

• 我可以提供一个小范围的付费试点，你愿意试吗？

最后一个问题尤其重要。

愿意夸你的人很多，愿意掏钱的人才是你接下来应该认真研究的客户。

比如可以先提供一个范围明确的一次性服务：整理现有流程、配置提醒表格、生成经人工审核的消息模板，并教客户如何使用。

你可以提出一个明确的试点价格，例如 299 元。这只是演示报价，不代表行业行情，真实定价还得考虑你的时间、客户价值和交付范围。

假设你联系了十个人，其中三个愿意深入聊，一个愿意付费试用。它当然不能证明项目一定能成功，但至少你终于开始获得真实的市场反馈。

如果十个人都没兴趣，也别急着开发更多功能。先搞清楚是客户找错了、问题不够痛、价格不合理，还是现有方案已经足够好。

这个阶段最大的收获，可能是用很小的代价排除一个错误方向。

08｜最后，送你一个 7 天行动计划

如果你一直想利用 AI 做点副业，但还没有合适的项目，可以试着完成这份清单。

七天不一定能赚到钱，甚至不一定找得到第一个客户。但如果你完成了这些动作，就已经比单纯收集 AI 创业点子多走了好几步。

而且，这套方法还有一个好处。你不一定非得创办一家软件公司。你可以先帮一家店做自动化，帮一个工作室整理客户跟进，帮一个独立创作者优化内容流程。

当同一个问题反复出现在不同客户身上，再考虑把服务做成标准产品。那时候，你至少知道它要解决什么问题，以及第一批客户在哪里。

写在最后

现在 AI 已经可以帮普通人写代码、设计页面、搭建工作流，做一个产品的门槛确实降低了很多。

但也因为如此，做出一个看起来不错的东西，已经很难算得上优势。

我看完这 294 个创业点子的研究，最大的感受就是：AI 太擅长给人一种「这个项目好像能赚钱」的感觉了。

它可以帮你写出很漂亮的商业计划书，也能给你生成一堆合理的收入预测。只是这些数字不会自动变成客户，更不会自动变成银行账户里的钱。

如果你也想利用 AI 赚到第一笔钱，我反而建议今天先别问它「有什么适合我的创业项目」。

试着换一个问题：

我身边有哪些人，正在为一件麻烦事浪费时间或花钱？我能不能先帮其中一个人把它解决掉？

找到一个愿意付钱的人，再考虑怎么把这个过程重复十次、一百次。这可能比再收藏一百个创业点子都管用。

原始资料与图片来源

1. BigIdeasDB：294 个 AI 创业建议的研究（2026-10-23）

2. MailCheap：9 天达到 860 美元 MRR 的案例与核验（2026-10-23）

3. MailCheap 官方网站及作者的 GitHub 开源仓库