如果说大模型点燃了一轮AI浪潮，那么像乔向阳这样的人，则是把这团火真正带进了普通人生活里。
他给自己贴了三个标签：摇滚乐爱好者、前字节商业化AI产品经理、AI自媒体。看似分散，其实刚好对应了三个维度：精神气质、方法论底色和对外发声的渠道。把这三件事叠加在一起，你会看到一种很典型的AI时代新物种，既在一线实践，又在公众空间里持续解释这个世界正在发生什么。
而他走过的路，其实正在给所有想做AI创造者、想运营AI自媒体或“一人公司”的人，一个非常清晰的参照系。
一、从“被震惊”开始的第二职业
很多故事都从一个产品发布会开始，但乔向阳的转折点，是一次自己打开网页的体验。
2022 年，ChatGPT 3.5 横空出世。他点开页面，敲下问题，几轮对话之后，他的感觉只有四个字：大为震惊。
这不是工具好用的震惊，而是职业生涯要重写的震惊。做了多年互联网和商业化产品的人，很敏感地意识到：这玩意儿，改变的不会只是搜索栏，而是每一个和信息打交道的人。
震惊之后，他没有选择“观望”，而是做了三件很朴素的事：疯狂地学、认真地评、持续地分享。
他和几位同事开始在 X 上紧盯 OpenAI 研究员的一举一动，像追新番一样刷新论文、demo和讨论；看到有意思的点子就写下自己的判断，顺手推荐工具；在微信里拉起一批又一批讨论群，在字节内部做大量 AI 实践分享；甚至每周用 Fingerfly 视频号直播聊 AI，拉各种朋友来对谈。
有意思的是，那些当年一起在直播间里瞎聊AI的人，如今大多已经成了 AI 自媒体圈家喻户晓的大V——歸藏、汗青、Orange.ai、AJ……一群人被一股浪潮推着往前走，而他做的事，就是让这股浪更快地在圈层里传播开。
他的 X 账号，从不到 100 个关注，涨到了六万多。这不是某条爆款的偶然，而是一个很简单的逻辑：在一个所有人都困惑的时代里，那些肯第一时间下水、认真摸索、并把体会讲清楚的人，一定会被看见。
二、信息过载时代，最稀缺的是过滤器
真正让他在 AI 创造者圈层里出圈的，是一份看似很不起眼的文档。
那是他最早整理的一份飞书知识库：里面按条目收集了各种 AI 工具、值得关注的 AI 领军人物、关键论文的推荐。对他来说，这只是自己系统化学习的一个备忘录；但在外界眼里，这是第一次有人试图把那一片混沌的 AI 世界，梳理成一张能看懂的地图。
https://xiangyangqiaomu.feishu.cn/wiki/SQ13wrQYai3t5Rk30XjchG7inMg
这份文档被橘子、宝玉、tw93 等人转发之后，快速扩散出去，给他带来了第一波集中涌入的关注。那一刻有一个现实被摆到了台面上：在 AI 领域，稀缺的不是新闻本身，而是有判断力的整理者。
他做对的关键决策，其实只有一个。在正反馈到来时，没有停下，而是把持续分享当成了一套严肃的修行方法。
X 对他来说，不只是发言场，更是自己的费曼学习实验室：每学会一件新东西，他会尝试用最简单的话写出来；每看到一个新模型，他会逼自己说清楚好在哪里、适合谁用；每总结一组工具，他会反复打磨结构，让别人能顺着这条线直接上手。
当朋友提醒他：你该开公众号了，商业价值会更高，他又做了第二个正确的决定，来来拓宽自己的输出载体。
于是，“向阳乔木推荐看”开始更新：分享自己测试过的提示词、工具推荐、模型评测。短视频、直播、长文、图文，他把一个人能用到的公共表达形式基本都跑了一遍。结果也很直观：声誉一点点累积，商单自然开始变多。
在一个 AI 产品多到看不过来的年代，大厂和融资后的创业公司，都开始需要一个角色：既懂产品，又懂内容，还有一群稳定的受众，可以用自己的语言帮助产品完成从技术点到价值感受的翻译。
乔向阳，恰好长在了这个交叉点上。
三、AI 不是工具箱，而是他的第二套神经系统
如果只停留在懂得点评产品，他最多是一个非常专业的 KOL。而把他真正推向“超级个体”的，是他自己那套 AI 驱动的工作流。
在很多人看来，AI 编程是一道高门槛：不懂代码的人最多写写提示词。但他给出的答案很简单：AI 编程给自己带来的是100% 的赋能。
过去完全搞不定的开发项目，如今在模型和工具的加持下，他已经做了十多个。你可以把这理解为：他把“不会写代码”变成了“会和 AI 一起写代码”。对于一个产品出身的人来说，这不只是效率提升，而是职业边界的重构——你不再只是提需求的人，而是可以自己把想法跑出来的人。
在信息层面，他也把 AI 当作第二套神经系统。深度搜索、自动梳理、结构化总结，让那种过去要花几天做完的调研，压缩到几个小时，质量还更高。AI 不再是一个“查一下”的搜索栏，而是一个可以陪你从问题出发，一层层往下拷问的研究伙伴。
工具上，他的选择非常AI-native：
日常交流，用 Raycast AI 做高频对话和即时思考；
学习新东西时，NotebookLM 和 Gemini 成为看 YouTube 和论文的辅助镜头，把复杂内容拆成有结构的知识；
真正要把想法变成产品时，用 Augment 这类工具进行协同编程；
甚至在娱乐和灵感激发上，他会玩即梦、Sora、suno 这样的生成式工具，看机器如何“误读”人类创意，再从中提取新的点子。
你会发现，AI 在他生活里的角色，已经不是插电式效率提升，而更像一套常驻的外骨骼：工作、学习、表达、娱乐，全都被重写了一遍。
四、超级个体≠一个人干完所有事
很多人聊“一人公司”“超级个体”，不自觉会把它浪漫化，仿佛终极形态就是一个人握着电脑，靠 AI 带娃、写代码、发稿、谈合同、做客服。
乔向阳的选择，恰好纠正了这个误解。
他的模式是：有合伙人，一起在 AI 教育和 AI 营销上做探索。两个人在能力上互补，在思维上相互启发。大模型负责把体力活打薄，但真正需要判断、需要长期投入的事业，本质上还是一场多人游戏。
能走得更远这句话，在 AI 语境下有了一个新的含义：
不是牺牲自己的生活，把所有时间都填满；
而是用 AI 把重复劳动剥离出来，用小团队构建一个稳定运转的结果机器。
AI 时代的超级个体，不是一个人取代团队，而是AI + 小团队取代了过去笨重的大组织；不是一个人做十个人的活，而是一个人用 AI 编排十种不同的资源，让它们在自己设计的系统里自动运转。
五、变现逻辑：从讲工具到卖判断力
当你已经拥有了一套 AI 驱动的工作流，又有了一批愿意听你说话的受众，接下来绕不过去的问题就是：怎么商业化？
乔向阳现在的主要变现模式，是广告合作和咨询服务。表面看起来，这是自媒体比较常见的两条路；但在 AI 领域，它们的本质有了一点微妙的不同——你卖的不是曝光，而是过滤。
对品牌和创业者来说，一个普通的广告位，远不如一个讲得清楚、讲得可信的评测来得值钱；一份模板化咨询报告，也比不上一个能真正看懂产品、看懂用户、又看懂 AI 潮流的人，给出的方向判断。
AI 带来的一个巨大变化在于：内容的生产正在规模化变便宜，而“可信的判断”正在变得更贵。
真正的超级个体，卖的其实只有两样东西：
一是自己稳定、持续的输出能力，
二是这背后积淀出的认知框架和信任感。
前者可以部分交给 AI 去放大，后者只能靠长期实践、踩坑和自我迭代去换。
六、AI 对个体的终极杠杆：不是 10 倍效率，而是“多一条人生路径”
如果要用一句话概括他感受到的 AI 杠杆效应，大概是这样的：
AI 让他从只能看别人做变成了可以自己动手做；
让原本需要几天才能看清的东西，在几个小时里就能成型；
让一个产品人的边界，不再停在 PRD、原型和报表，而是延伸到了代码仓库、流量入口和商业机会本身。
这当然是效率提升，却远远不只是快一点这么简单。它真正改变的是：你的人生可行路径。
不会写代码的人，可以通过 AI 编程尝试产品实验；
没有团队的人，可以用 AI 和小伙伴拼出一个精干的“一人公司+一群模型”组合；
没有资源的人，可以通过长期输出，吸引到大厂、创业公司、合作伙伴。
AI 重新定义个体价值的方式，不是把你变成一个更听话的螺丝钉，而是给你一整套自己搭机器的工具箱。
七、给后来者的一点建议：先把问题问好
对于那些也想成为 AI 创造者、运营 AI 自媒体或打造“一人公司”的人，乔向阳给出的建议，出发点并不是先去学哪门编程语言或者赶紧开多少个账号，而是更底层的一句：思维模式的转变更重要。
最核心的，是学会用 AI 去提问。
你对某个领域好奇，就把好奇拆成一连串问题，丢给不同的模型，反复追问、对比、纠偏；
你想学一门新技能，就让 AI 帮你拆学习路径、模拟老师、安排练习题；
你准备做一个项目，就让 AI 从用户、技术、商业、竞品四个角度，把你逼问一遍。
在工具层面，他认为最值得个人重押的，其实只有两类：
会用 AI 写代码，和会用 AI 做深度搜索。
前者决定了你能不能自己动手，把想法跑起来；
后者决定了你在一个高度不确定的世界里，能不能快速找到相对可靠的认知锚点。
剩下的工具，你可以慢慢试、慢慢换，但只要这两件事掌握了，你就已经具备了在 AI 浪潮中自我进化的最低保障。
当我们谈论“开创智能｜个体时代”的时候，很容易把注意力放在那些惊艳的模型和巨头的发布会上。但乔向阳的故事提醒我们，真正把时代改写的，往往是那些看起来很“小”的选择：
那一次因为震惊而多待了几个小时的体验；
那一份本来只为自己学习而整理的知识文档；
那一条条写得有点累，却咬牙坚持发出的长文和评测。
时代的浪潮总是宏大的，但一个人的转变往往从很微小的动作开始。
如果你也对 AI 感兴趣，却还不知道从哪里下手，不妨从今天开始做一件事：
挑一个你真正好奇的问题，打开一个你顺手的模型，把它写清楚、问到底，然后把你的理解，分享给至少一个人看。
在这个世界里，每一个愿意认真提问、认真回答的人，都是未来某种“超级个体”的雏形。
访谈精选Q&A
Q1：如果用三个标签介绍你自己，会选什么？
乔向阳：摇滚乐爱好者、前字节商业化 AI 产品经理、AI 自媒体。
Q2：你是怎么掉进 AI 这个坑的？
乔向阳：2022 年第一次用上 ChatGPT 3.5，被震得不轻，那一刻觉得职业生涯可能要重来一遍。
Q3：那之后你第一反应是做什么？
乔向阳：疯狂刷 OpenAI 研究员和各种 AI 资讯，边学边在 X 上点评、推荐工具，一边拉了很多微信群交流，在字节内部也到处分享。
Q4：你在 AI 圈第一次“出圈”靠的是？
乔向阳：一份自己整理的飞书知识库，里面是 AI 工具、AI 大佬和论文推荐，被橘子、宝玉、tw93 等转了一圈，关注一下子起来了。
Q5：X 为什么能做到从不到 100 粉涨到 3 万？
乔向阳：很简单，就两件事：高频分享 + 真测真讲，把 X 当成自己的费曼学习实验室，坚持了很久。
Q6：为什么后来又开始写公众号？
乔向阳：朋友提醒说“你这么输出，不开公众号太亏了”，于是就有了「向阳乔木推荐看」，主要写 Prompt、工具推荐和模型评测，也顺带把商业化通路打通了。
Q7：现在你是一个人干，还是有团队？
乔向阳：有合伙人，小团队，一起做 AI 教育和 AI 营销。能力互补、互相抛火花，比一个人走要稳也走得更远。
Q8：AI 在你工作里的作用，用一句话怎么概括？
乔向阳：以前搞不定的项目，现在能靠 AI 编程给它干出来；原来要几天的调研，现在几个小时能跑完，还更系统。
Q9：你现在最常用的 AI 工具有哪些？
乔向阳：日常对话用 Raycast AI，学习主要靠 NotebookLM 和 Gemini，编程用 Augment，灵感和娱乐就玩即梦、Sora、suno。
Q10：你这个“超级个体”目前是怎么变现的？
乔向阳：两条主线：广告合作 + 咨询服务。前者帮产品和模型做评测推广，后者帮公司梳理 AI 产品和营销思路。
Q11：你觉得 AI 给你最大的杠杆是什么？
乔向阳：把我从不会写代码、信息处理很慢，到能自己搞项目、能快速看清一个领域。
Q12：给想做 AI 创造者或一人公司的朋友一句建议？
乔向阳：少纠结，从现在开始用 AI 疯狂提问；优先搞懂两件事：会用 AI 编程、会用 AI 做深度搜索，其他都可以慢慢补。
