AI 時代數據是石油這個比喻，我們普通人怎麼從勘探到賣汽油？

撰文：黃世亮

「數據是新的石油」，這句話在 AI 圈都快被說爛了。但在主流敘事裡，這事兒跟咱們普通人好像沒半毛錢關係——那是科技巨頭的資本遊戲，拼的是顯卡和萬億參數。

但我後來琢磨了一下，這個比喻是我們在 AI 裡踐行的非常好的指南針。

一、一個被嚴重誤解的比喻

「數據是新的石油」，這句話現在幾乎成了 AI 時代的聖經。

但說實話，大多數人聽到這句話的第一反應肯定是：這 TMD 是大公司的事，跟我這種普通人有個毛關係？

因為在主流敘事裡，他們嘴裡的「數據」是整個互聯網、維基百科這種 PB 級別的玩意；「煉油技術」是幾萬張 H100 顯卡 + 一幫年薪百萬的科學家；「最終產品」是 GPT-5 這種全知全能的上帝模型。

這套邏輯在商業上當然沒毛病，但問題在於——它基本等於在說：你別參與了，你上不了桌。

我們普通人直接被踢出局。

更黑暗的是，這說法還有個版本我越想越來氣：

數據是新石油，咱們消費者的消費數據就是委內瑞拉的油田；而美團、阿里、抖音這些傢伙就是美國的 Trump。

他們一不小心（其實是故意的）就跑到我們這兒插管子挖油，免費拿走我們的數據，煉成「98 號汽油」（精準算法、大數據殺熟），反手再強賣給我們。

結果就是：我們成了冤大頭——不僅免費貢獻原材料，被人賣了還得幫他們平臺數錢。

在這個版本的故事裡，玩家只有巨頭。咱們既沒海量數據，也沒資本，更不可能訓練個大模型。於是「數據是新的石油」就變成一句聽起來很牛逼、但對個人毫無卵用，甚至有點噁心的口號。

二、換個姿勢理解，這事兒就有救了

我覺得這種共識是有問題的。我們得換個姿勢看。

如果我們硬要把「數據是新的石油」這個概念安在普通人頭上，那問題就不再是「這比喻對不對」，而是：這玩意到底怎麼指導我幹活？

石油產業之所以牛逼，是因為它有一條非常清晰、誰也繞不過去的邏輯鏈：

找油田（勘探） → 建煉油廠（加工） → 產品標準化（汽油） → 建渠道（加油站） → 賣給用戶。

對咱們普通人來說，AI 時代的「數據石油」也得嚴絲合縫按這幾步來拆。少一環，你的 AI 焦慮就永遠變不成生產力，只會變成「刷新聞 + 收藏鏈接 + 看別人發財」的精神內耗。

下面我就按這個邏輯，給大夥拆解一下普通人該怎麼幹。

三、第一步：油田在哪？——去找你身邊的「微型富礦」

在傳統行業你得去沙特、俄羅斯這種地方找油。但咱們這條路線，油田其實就在你手邊。我覺得至少有兩大類。

1. 個人私有數據：你自家的後院

這是最容易被忽略、但最穩的一類數據。它不需要規模大，但純度極高。

比如你的工作流程、你做決策的邏輯、你踩過的坑（失敗覆盤）、還有你在行業裡混這麼多年知道的潛規則。

再比如你的數字足跡：過去十年寫的筆記、代碼庫、草稿、郵件……這些都算。

這東西的價值在於：它是完全屬於你的。用這些數據訓練出來的「個人數字孿生」或者「領域專家 Agent」，是任何通用大模型都替代不了的。

如果過去 5 年你的工作生活裡沒怎麼用過電腦，只靠一部手機闖天下，那你大概率很難進化成 AI 生產者，註定只能當個 AI 消費者。

真想拿 AI 賺錢，我覺得得買一臺電腦。為什麼？

因為沒有電腦，你大概率就沒有成體系的數據沉澱，你就是個徹頭徹尾的「貧油國」。別指望你手機相冊裡那點圖，或者微信裡幾十 GB 的語音和碎嘴子聊天記錄能幹啥大事——雜質太多、結構太差，真煉不出合格的 92 號汽油，撐死煉個 29 號汽油就不錯了。

2. 公共數據富礦：組建你的「勘探隊」

第二類，是所有人都能看到，但 99% 的人只是在「消費」而不是「勘探」的數據：X.com、公眾號、arXiv、YouTube……這些就是數據時代的「公海」。

現在的互聯網，特別是社交媒體，環境惡化得太快了。我敢說，肯定超過 50%，搞不好超過 90% 的內容都是 AGRC（AI Generated Rubbish Content，AI 生成的垃圾內容）。

這幫人拿著 AI 批量生產廢話，直接把地層汙染了。你去做地質勘探時要是沒意識，挖回來的全是垃圾。

更糟的是：你把垃圾餵給大腦或者餵給 AI，最後煉出來的也只能是垃圾，甚至會把你的煉油廠堵死。

所以為了保證你挖出來的不是 AGRC，我建議你搞一個嚴格篩選過的 **「靈感源組合」。但注意：光看沒用，這叫囤積原油。你得學會原油初加工 **——每個來源都要用 AI 過一遍，把它們變成機器能讀懂的燃料：

深層沉積岩（書籍）：這是壓艙石。定個全年閱讀清單，專業經典、文學都得有。

AI 結合法：別光傻讀。一定要用 Gemini 或 ChatGPT 輔助閱讀，讀完一章就扔給它討論，讓它出思考題。讀完必須做成電子版讀書筆記，餵給 AI，這才是你的知識庫。

前沿勘探區（論文與報告）：沒事多刷刷 arXiv 或者 Google Scholar。每週搞個「論文午餐會」，逼自己啃一篇。

AI 結合法：生肉讀不下去？把 PDF 直接甩給 NotebookLM 或者 ChatGPT，讓它給你總結核心論點和數據，把「難啃的骨頭」熬成「高湯」存起來。

地表徑流（新聞資訊）：用 RSS 或者定製信息流。我看新聞就掃標題，遇到真正牛逼的再深度收藏。

AI 結合法：別隻收藏鏈接。把內容複製下來，讓 AI 幫你打標籤、提煉關鍵詞，分類存到你的筆記軟件裡，不然收藏了也是吃灰。

伴生氣田（播客與講座）：通勤路上聽聽 TED Radio Hour 這種。每個月強迫自己去參加一兩場線下沙龍。

AI 結合法：聽到好的觀點，別光點頭。用 Whisper 把錄音轉成文字，再讓 AI 整理成結構化筆記。聲音是無法被檢索的，但文字可以。

高產油井（社交媒體）：在 Twitter/X 上關注一批真正的專家。定期清理關注列表，把那些發垃圾情緒的都取關了。

AI 結合法：看到牛逼的 Thread，直接複製給 AI，讓它分析這人的邏輯漏洞在哪，或者把它的觀點融入到你的知識體系裡。

實地科考（生活觀察，田野調查）：刻意練習「帶著問題看生活」。這可是 AI 爬蟲怎麼都爬不到的感性數據。

AI 結合法：靈感來了別打字，直接語音說話，然後丟給 AI 整理成日記。讓 AI 幫你把碎碎念變成有邏輯的洞察。

我們一定要養成隨時拿起手機對著豆包口噴一大話的習慣。

這六個來源就是你的「混合油田」。只有你的輸入夠野、夠雜，而且都經過 AI 的初加工，你煉出來的東西才不會是陳詞濫調。

四、第二步：煉油設備在哪？——別隻盯著大模型

找到了油，下一步就得煉。主流媒體天天忽悠你去買顯卡，但對個人來說，真正的煉油廠一定是你自己的軟件棧 + 思維工藝。

1. 大模型只是個「鍋爐」

充了個 ChatGPT Plus 會員並不會讓我們自己變牛逼，這就像買了個鍋爐，然後站旁邊看鍋爐很亮——但你不開工啊。

ChatGPT、DeepSeek 這些大模型，說白了就是基礎動力單元，是底座。能燒起來，但不等於你能產油。

2. 真正的煉油廠是「個人工具體系」

一座高效的個人煉油廠，得有這些組件：

管道（工具鏈）：VS Code，Python，Skills 這些玩意。

工藝流程（方法論）：這才是核心壁壘。就是你怎麼寫 Prompt，怎麼建立 RAG 知識庫，怎麼讓好幾個 Agent（skills） 互相打配合。

重點永遠不是「模型有多強」，而是：你怎麼跟 AI 交互，怎麼把你腦子裡的隱性經驗翻譯成 AI 能聽懂的指令。

這套「個人工程體系」才是你的煉油廠，而不是那個模型本身。

五、第三步：產品不是終點，賣出去才是硬仗

這是整條鏈裡最殘酷的一環。中石油只需要把油運到加油站，車主自然排隊。但在 AI 時代，產品化和銷售真 TMD 難。

1. AI 煉出來的「汽油」是極度非標的

你用「個人數據」 + 「大模型」煉出來的東西，大概率不是通用汽油，而是：

• 一段只有你能用的 Python 腳本
• 一篇風格獨特的文章
• 一個看找醫生做檢查後的 AI 加工報告
• 一套個性化的法律諮詢建議

這些玩意不通用、不標準、而且特別挑場景。

2. 真正的大問題：賣給誰？

所以在動手之前，你得反向問一句：老子做出來的東西到底賣給誰？這其實反向來論證我們要煉什麼油？

賣給自己（自用）：省時間就是賺錢，這是最容易實現的閉環。

賣給企業（B2B）：把你的 Prompt 或者工作流封裝成解決方案。這需要你極強的售前能力（忽悠能力）。

賣給大眾（B2C）：做成 App 或者內容專欄。這就得看你有沒有流量分發能力了。

其實：AI 時代煉油（生成內容）越來越容易，但建加油站（分發與銷售）前所未有的難。

六、別忘了搞環保：別讓廢渣把你埋了

傳統煉油會產生廢渣、廢水、廢氣。你要是不處理，煉油廠還沒賺錢，人先被燻死了。

數據煉油也一樣，**「賽博汙染」** 極其嚴重，必須得有個「環保部門」定期清理。

1. 清理過期的「工具廢渣」

AI 進化的速度太 TMD 快了，快到離譜。

你上個月收藏的「2025 年必用十大 AI 導航站」，這周可能就倒閉了五個；你今天死磕的某個 AI 繪圖參數，明天可能就被「一鍵生成」給降維打擊了。

千萬別當「賽博拾荒者」，囤一堆過時工具不捨得扔。該卸載卸載，該取關取關。工具是拿來用的，不是拿來供著的。

囤積過時工具，就像家裡堆滿生鏽廢鐵，只會拖慢你運行速度。

2. 拋棄被榨乾的「數據空殼」

很多人有「松鼠症」：看到 PDF 就下載，看到視頻就收藏，硬盤裡塞滿幾個 T 的資料，就覺得自己擁有了全世界。

那不是知識，那是填埋場垃圾。

真正的環保做法是：用 AI 把 PDF、視頻、長文章裡的「油」榨出來——生成總結、提取金句、轉化為你的筆記。

一旦榨乾了，就把原文件扔了（或者歸檔到冷存儲）。你的注意力是極其昂貴的有限資源，別讓這些原始文件佔用你的帶寬。

只保留「提煉後的燃料」，扔掉「原油空殼」，這才是高效率的煉油廠。

3. 斬斷那些「吸血的殭屍賬單」

AI 焦慮讓我們幹了很多傻事，其中最傻的一件就是：著急花錢買安全感。

報班、買課、趕會、買 Plus 會員……成本都不低。更要命的是很多東西一旦訂閱（按月扣費那種），你經常會忘了取消。

我以前搞測試買過一臺服務器，起碼超過三年了，每個月都默默扣我一筆錢，藏在一堆賬單裡，我壓根不知道——其實就測試那天用了。

還有我腦子一熱買過 ChatGPT 、Gemini 、Claude、Perplexity……一大堆自動續費，還買過一些 API。結果呢？大部分時間都在吃灰。

媽的，真是浪費啊。

這些都是「環保」必須清理的事。不然你還沒煉出可賣的油，家底先被這些汙染給偷光了。

七、最後說兩句：一張行動地圖

當我們把「數據是新的石油」這層宏大的外衣扒下來，它就不再是一個遙不可及的資本故事，而是一張屬於普通人的冷峻路線圖。

在這個時代，如果你想贏，趕緊檢查一下你的「資產負債表」：

• 儲量：你是不是還在刷抖音？還是已經在通過「靈感源」+ AI 輔助，有意識地囤積高質量數據了？（記得避開 AGRC 垃圾）
• 產能：你有沒有一套屬於自己的工具和方法論（煉油廠），以及煉什麼油？
• 渠道：你想清楚了沒，你煉出來的這些非標產品，到底準備賣給誰？這可以反過來論證產能，到底煉 92 號還是 98 號油。
• 環保：你是不是囤了一堆數字垃圾？有沒有查查信用卡賬單，把那些殭屍訂閱給砍了？

最後給個建議：忘掉那些百億參數的新聞吧。今天就開始——買臺電腦，建立你的「靈感數據源」，去打下你的第一口微型油井，先賣給自己，煉出把自己工作固化成 AI 為主自己為輔的自動化工具。

其實我也很困惑，折騰 AI 已經超過三年了，我啥也沒煉出來。只煉出來一個 AI 管理我的 to do list，和煉出了 AI 管理我的讀書筆記，我還在繼續想，能煉什麼呢？