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置顶分享10个对2026年IP和知识付费行业的预判和猜测
1 未来IP要聚焦到服务本身就有业务有产品的人，只有这样的人才能明白做IP的长期价值，才知道你是否能帮助到他。
没有锚点是一件很可怕的事情，没有锚点就意味着不知道什么是60分，什么是90分。
2 2025年是老登翻车的一年，因为用户不再需要被说服，也不再相信过往被时代红利和资源塑造的权威。面向未来，是价值观筛选你的铁杆粉丝。
而价值观不是被资源塑造的，是活人感，人格魅力，是真实粗糙的生命力。
3 不是去做高客单产品，而是如何筛选出自己的铁杆粉丝，跟铁杆粉丝一起构建一个只属于你们的圈层。愿意为你的理念买单是筛选的门槛。
钱只是投名状。圈层才是结果。
4 物质过剩的时代，要在货和人之间选择人。因为人的需求开始被创造。
你给她的东西，或许曾经就不存在，而是被你塑造出来的。
大家关注什么，就是在投资什么，代表个人的精力，选择，以及建立关系的意愿。
5 未来终极的IP形态，不是你拥有什么，也不是你能带来什么，而是你本来就是什么，用你本来的样子吸引你的用户。
6 在 AI 时代，真正能持续成立的 IP，一定不是“讲道理”的，而是有个人滋味、有价值立场、能让人感到“这是一个活人”的。
IP 要传递的是自己的理念和判断，而不是正确但空洞的道理。
这也是为什么，未来会有一批“老 IP”重新翻红——比如长期深度表达、世界观完整的人，他们的内容不是信息，而是思想与生命经验的展开。
类似罗永浩，张晓珺，甚至是带大家读毛选，曾国藩。
7 内容形态上，长内容会重新流行。
不是因为大家突然变得更有耐心，而是因为：短内容负责吸引，长内容负责筛选，深度内容负责建立信任。
真正有价值的用户，愿意把时间交给一个值得的人。
当下看起来大家“只爱短的”，本质上是被信息喂得太满；但越是 AI 生成泛滥的时代，人对真实、复杂、细腻表达的渴望反而会增强。
8 几个趋势会同时发生：
-视频播客、深度访谈增多
-评论区充满“要点总结”，但真正留下来的，是被价值观击中的那一小撮人
-IP 不再追求百万粉丝，而是垂直细分理念下的 1000 个铁杆粉
9 未来强 IP 的一个共同特征是：主动放弃大多数人。
不讨好，不迎合，不解释。价值观越清晰，用户越极端。
未来IP做知识付费的圈子越来越小，但关系越来越深。
AI 负责效率，人负责信任。未来最值钱的，不是流量，而是“你是谁”。
10 IP 将从「表达者」升级为「关系组织者」，未来强 IP 的能力不是输出内容，而是能够定义一套共识，维持一个小而稳的关系网络，让成员之间产生横向连接
IP 会成为圈层秩序设计者。
1 未来IP要聚焦到服务本身就有业务有产品的人，只有这样的人才能明白做IP的长期价值，才知道你是否能帮助到他。
没有锚点是一件很可怕的事情，没有锚点就意味着不知道什么是60分，什么是90分。
2 2025年是老登翻车的一年，因为用户不再需要被说服，也不再相信过往被时代红利和资源塑造的权威。面向未来，是价值观筛选你的铁杆粉丝。
而价值观不是被资源塑造的，是活人感，人格魅力，是真实粗糙的生命力。
3 不是去做高客单产品，而是如何筛选出自己的铁杆粉丝，跟铁杆粉丝一起构建一个只属于你们的圈层。愿意为你的理念买单是筛选的门槛。
钱只是投名状。圈层才是结果。
4 物质过剩的时代，要在货和人之间选择人。因为人的需求开始被创造。
你给她的东西，或许曾经就不存在，而是被你塑造出来的。
大家关注什么，就是在投资什么，代表个人的精力，选择，以及建立关系的意愿。
5 未来终极的IP形态，不是你拥有什么，也不是你能带来什么，而是你本来就是什么，用你本来的样子吸引你的用户。
6 在 AI 时代，真正能持续成立的 IP，一定不是“讲道理”的，而是有个人滋味、有价值立场、能让人感到“这是一个活人”的。
IP 要传递的是自己的理念和判断，而不是正确但空洞的道理。
这也是为什么，未来会有一批“老 IP”重新翻红——比如长期深度表达、世界观完整的人，他们的内容不是信息，而是思想与生命经验的展开。
类似罗永浩，张晓珺，甚至是带大家读毛选，曾国藩。
7 内容形态上，长内容会重新流行。
不是因为大家突然变得更有耐心，而是因为：短内容负责吸引，长内容负责筛选，深度内容负责建立信任。
真正有价值的用户，愿意把时间交给一个值得的人。
当下看起来大家“只爱短的”，本质上是被信息喂得太满；但越是 AI 生成泛滥的时代，人对真实、复杂、细腻表达的渴望反而会增强。
8 几个趋势会同时发生：
-视频播客、深度访谈增多
-评论区充满“要点总结”，但真正留下来的，是被价值观击中的那一小撮人
-IP 不再追求百万粉丝，而是垂直细分理念下的 1000 个铁杆粉
9 未来强 IP 的一个共同特征是：主动放弃大多数人。
不讨好，不迎合，不解释。价值观越清晰，用户越极端。
未来IP做知识付费的圈子越来越小，但关系越来越深。
AI 负责效率，人负责信任。未来最值钱的，不是流量，而是“你是谁”。
10 IP 将从「表达者」升级为「关系组织者」，未来强 IP 的能力不是输出内容，而是能够定义一套共识，维持一个小而稳的关系网络，让成员之间产生横向连接
IP 会成为圈层秩序设计者。
32 06
学 AI 到后面，真正难的部分，其实已经不是“会不会用”，也不是“知道多少工具”。而是你有没有开始形成自己的 AI 操作系统。
过去几个月，我几乎每天都在接触新的东西。
从 OpenClaw、Codex、Claude，到 Obsidian、RSSHub、自动化抓取、Agent、工作流、知识库、内容系统……我会很兴奋地研究这些东西能做什么，也会不断地思考，怎么把它们真正接进自己的工作里。
比如内容选题、情报整理、社群运营、线下活动、约稿系统、知识沉淀、信息筛选。
一开始会觉得，这是“学习 AI”。后来慢慢发现，其实我真正开始进入的，是另一层东西：如何让 AI 进入自己的工作流，进入自己的思考方式，甚至进入自己的长期记忆。
也是在这个过程中，我开始越来越清晰地看到，自己其实有几个非常明显的盲区。
第一个盲区，是我一直没有真正建立“主系统”。
AI 特别容易让人进入一种兴奋状态。
今天发现一个新的 Agent。明天发现一个新的工作流，后天又觉得某个自动化特别厉害。
于是你会不断地往自己的系统里叠东西。
信息越来越多。工具越来越多。流程越来越复杂。
但最后会出现一种很奇怪的状态：
每天都很忙，好像也做了很多事，总觉得没有真正形成稳定的流转。
后来我才慢慢意识到：AI 时代最危险的，不是不会，而是“过度连接”。
因为每增加一个系统，其实都意味着新的维护成本。
你需要维护它的上下文，维护它的数据，
维护它的逻辑，维护它和其他系统之间的关系。
到最后，人会陷入一种“系统焦虑”：
总觉得还差一点。还可以再自动化一点。
还可以再接一个 Agent。还可以再做一个 Workflow。
但很多时候，真正缺的不是系统，而是主线。
也就是：你到底希望 AI 帮你解决什么问题？
如果没有这个核心，系统会越来越大，但人反而会越来越散。
第二个很重要的盲区，是我开始慢慢意识到：
AI 很多问题，本质上其实不是 Prompt 的问题。而是上下文的问题。
以前我会觉得：为什么 AI 有时候特别聪明，有时候又突然失忆？
为什么同样一句 Prompt，效果时好时坏？为什么一个 Agent 用久了之后，越来越混乱？
后来我才慢慢接触到一个概念：Context Engineering，也就是“上下文工程”。
我现在越来越觉得：未来 AI 时代最重要的能力之一，可能不是写 Prompt，而是管理上下文。
因为 AI 本质上并不真正“理解”你，它只是不断根据你提供的上下文，去预测下一步最合理的输出。
所以：上下文是否干净、信息是否结构化、记忆是否分层、历史是否可检索、任务是否聚焦，这些东西，会直接决定 AI 的质量。
很多人现在的 AI 使用方式，其实很像：把所有东西都堆进一个聊天框。
今天聊工作。明天聊情绪。后天聊产品。再过两天继续接着聊代码。
最后上下文越来越长，信息越来越混乱，AI 的注意力也越来越分散。
但真正厉害的人，已经开始像管理“操作系统”一样管理上下文。
他们会开始区分：哪些是长期记忆，哪些是临时任务，
哪些应该进入知识库，哪些只是一次性信息。
也会开始思考：什么东西应该沉淀？
什么东西应该被遗忘？
什么东西需要结构化？
什么东西只需要灵感级记录？
我最近对这个感受特别深，因为我会发现：很多时候，人真正缺的不是知识，而是“信息熵减能力”。
能不能把混乱的信息，变成 AI 能够理解和调用的结构。
包括我现在也越来越意识到，Markdown 为什么重要，
为什么很多 AI Native 的人喜欢用 md 文件，为什么越来越多人开始研究知识库、RAG、向量检索、Memory。
因为 AI 最终比拼的，已经不是谁会用工具，而是谁能更稳定地组织自己的上下文。
第三个盲区，是我发现自己很容易沉迷“能力感”。AI 特别容易制造一种幻觉：好像什么都能做。
尤其当你开始接触 Agent、自动化、多工作流之后，会很容易觉得：
是不是很多事情都能被 AI 替代了？
但后来慢慢会发现：真正难的，从来不是 AI 能不能生成。而是：有没有真实需求，用户会不会持续使用，能不能形成长期留存，能不能进入真实场景。
很多 AI 产品的问题，不是技术不够，而是没有进入真实的场景，没有带来商业价值。
最后一个我最近感触特别深的，是“收束能力”，对什么say no比say yes更重要。
AI 最大的问题，已经不是信息不够，而是可能性太多。
以前我会觉得：看到更多机会，是一件很兴奋的事情。
现在越来越觉得：真正重要的能力，可能是知道自己“不做什么”。
因为 AI 太容易让人进入无限扩张。但人的精力、注意力、长期持续性，其实都有限，所以到最后，
真正能拉开差距的，可能不是谁知道更多工具。而是谁能把这些能力，真正收束成一条属于自己的主线。
我最近越来越觉得：AI 不只是工具革命，它更像一次“认知整理”。它会逼着你重新思考：
你真正重要的东西是什么。
你到底希望长期积累什么。
你希望让 AI 成为你的什么。
是聊天工具。
是搜索引擎。
是工作搭子。
还是你的第二大脑。
过去几个月，我几乎每天都在接触新的东西。
从 OpenClaw、Codex、Claude，到 Obsidian、RSSHub、自动化抓取、Agent、工作流、知识库、内容系统……我会很兴奋地研究这些东西能做什么，也会不断地思考，怎么把它们真正接进自己的工作里。
比如内容选题、情报整理、社群运营、线下活动、约稿系统、知识沉淀、信息筛选。
一开始会觉得，这是“学习 AI”。后来慢慢发现，其实我真正开始进入的，是另一层东西：如何让 AI 进入自己的工作流，进入自己的思考方式，甚至进入自己的长期记忆。
也是在这个过程中，我开始越来越清晰地看到，自己其实有几个非常明显的盲区。
第一个盲区，是我一直没有真正建立“主系统”。
AI 特别容易让人进入一种兴奋状态。
今天发现一个新的 Agent。明天发现一个新的工作流，后天又觉得某个自动化特别厉害。
于是你会不断地往自己的系统里叠东西。
信息越来越多。工具越来越多。流程越来越复杂。
但最后会出现一种很奇怪的状态：
每天都很忙，好像也做了很多事，总觉得没有真正形成稳定的流转。
后来我才慢慢意识到：AI 时代最危险的，不是不会，而是“过度连接”。
因为每增加一个系统，其实都意味着新的维护成本。
你需要维护它的上下文，维护它的数据，
维护它的逻辑，维护它和其他系统之间的关系。
到最后，人会陷入一种“系统焦虑”：
总觉得还差一点。还可以再自动化一点。
还可以再接一个 Agent。还可以再做一个 Workflow。
但很多时候，真正缺的不是系统，而是主线。
也就是：你到底希望 AI 帮你解决什么问题？
如果没有这个核心，系统会越来越大，但人反而会越来越散。
第二个很重要的盲区，是我开始慢慢意识到：
AI 很多问题，本质上其实不是 Prompt 的问题。而是上下文的问题。
以前我会觉得：为什么 AI 有时候特别聪明，有时候又突然失忆？
为什么同样一句 Prompt，效果时好时坏？为什么一个 Agent 用久了之后，越来越混乱？
后来我才慢慢接触到一个概念：Context Engineering，也就是“上下文工程”。
我现在越来越觉得：未来 AI 时代最重要的能力之一，可能不是写 Prompt，而是管理上下文。
因为 AI 本质上并不真正“理解”你，它只是不断根据你提供的上下文，去预测下一步最合理的输出。
所以：上下文是否干净、信息是否结构化、记忆是否分层、历史是否可检索、任务是否聚焦，这些东西，会直接决定 AI 的质量。
很多人现在的 AI 使用方式，其实很像：把所有东西都堆进一个聊天框。
今天聊工作。明天聊情绪。后天聊产品。再过两天继续接着聊代码。
最后上下文越来越长，信息越来越混乱，AI 的注意力也越来越分散。
但真正厉害的人，已经开始像管理“操作系统”一样管理上下文。
他们会开始区分：哪些是长期记忆，哪些是临时任务，
哪些应该进入知识库，哪些只是一次性信息。
也会开始思考：什么东西应该沉淀？
什么东西应该被遗忘？
什么东西需要结构化？
什么东西只需要灵感级记录？
我最近对这个感受特别深，因为我会发现：很多时候，人真正缺的不是知识，而是“信息熵减能力”。
能不能把混乱的信息，变成 AI 能够理解和调用的结构。
包括我现在也越来越意识到，Markdown 为什么重要，
为什么很多 AI Native 的人喜欢用 md 文件，为什么越来越多人开始研究知识库、RAG、向量检索、Memory。
因为 AI 最终比拼的，已经不是谁会用工具，而是谁能更稳定地组织自己的上下文。
第三个盲区，是我发现自己很容易沉迷“能力感”。AI 特别容易制造一种幻觉：好像什么都能做。
尤其当你开始接触 Agent、自动化、多工作流之后，会很容易觉得：
是不是很多事情都能被 AI 替代了？
但后来慢慢会发现：真正难的，从来不是 AI 能不能生成。而是：有没有真实需求，用户会不会持续使用，能不能形成长期留存，能不能进入真实场景。
很多 AI 产品的问题，不是技术不够，而是没有进入真实的场景，没有带来商业价值。
最后一个我最近感触特别深的，是“收束能力”，对什么say no比say yes更重要。
AI 最大的问题，已经不是信息不够，而是可能性太多。
以前我会觉得：看到更多机会，是一件很兴奋的事情。
现在越来越觉得：真正重要的能力，可能是知道自己“不做什么”。
因为 AI 太容易让人进入无限扩张。但人的精力、注意力、长期持续性，其实都有限，所以到最后，
真正能拉开差距的，可能不是谁知道更多工具。而是谁能把这些能力，真正收束成一条属于自己的主线。
我最近越来越觉得：AI 不只是工具革命，它更像一次“认知整理”。它会逼着你重新思考：
你真正重要的东西是什么。
你到底希望长期积累什么。
你希望让 AI 成为你的什么。
是聊天工具。
是搜索引擎。
是工作搭子。
还是你的第二大脑。
18 13
最近开心的事情
1 南哥给我上了一课，关于中转站的看法，有意思。在生财就是处处遇到比你牛逼100倍的人跟你聊天。
2 坚持普拉提50天了，瘦了4斤，教练看到我说：小了一圈。嘿嘿，就当她不是骗我吧。
3 男朋友的小红书破1000单了，开始上新品，虽然不顺利，但是我可真是很棒的引导式恋人呐。
4 树哥的AI落地大课终于发了，看他打磨这么久，一定会有好结果的！
5 前司认识的漂亮姐姐邀请我一起去阿里日玩
6 团队小伙伴的项目owner能力越来越强了，替他们开心🥳
7 跟很认可的伙伴deep talk 是很有幸福感的事情，谈起自己也有道心破碎的时刻。但再回头看，是更坚韧的意志和更钝感力的心态。
8 喵老师说给我看过八字了，今年会很好。可能会跟一些人有冲突，但是紧抓自己的目标就好，再回头看，会是丰收的一年。
9 最近会发起50场AI主题组局，又兴奋又开心，仿佛是把4年前创业做的线下活动重新复活，再有一次机会，给以前的创业项目续火花💥。
是持续在积极主动占据自己人生的日常。
1 南哥给我上了一课，关于中转站的看法，有意思。在生财就是处处遇到比你牛逼100倍的人跟你聊天。
2 坚持普拉提50天了，瘦了4斤，教练看到我说：小了一圈。嘿嘿，就当她不是骗我吧。
3 男朋友的小红书破1000单了，开始上新品，虽然不顺利，但是我可真是很棒的引导式恋人呐。
4 树哥的AI落地大课终于发了，看他打磨这么久，一定会有好结果的！
5 前司认识的漂亮姐姐邀请我一起去阿里日玩
6 团队小伙伴的项目owner能力越来越强了，替他们开心🥳
7 跟很认可的伙伴deep talk 是很有幸福感的事情，谈起自己也有道心破碎的时刻。但再回头看，是更坚韧的意志和更钝感力的心态。
8 喵老师说给我看过八字了，今年会很好。可能会跟一些人有冲突，但是紧抓自己的目标就好，再回头看，会是丰收的一年。
9 最近会发起50场AI主题组局，又兴奋又开心，仿佛是把4年前创业做的线下活动重新复活，再有一次机会，给以前的创业项目续火花💥。
是持续在积极主动占据自己人生的日常。
17 10
段永平讲过一个例子：当年他投资茅台，200元买入的时候被人说为什么不等它价格跌到160元再买？十年之后你回看，会觉得160元和200元有很大差别吗？没有的。如果自媒体创作者用这样的逻辑思考人生，那十年之后回看自己是100万粉丝还是120万粉丝，真的有差别吗？我认为是没有的。
过度纠结于短期的、微小的数据波动是徒增焦虑，创作者专注于创作本身就够了。把目光从粉丝数的涨跌上移开，专注创作有价值的内容，与大家建立真实的连接。
来自李🥚
过度纠结于短期的、微小的数据波动是徒增焦虑，创作者专注于创作本身就够了。把目光从粉丝数的涨跌上移开，专注创作有价值的内容，与大家建立真实的连接。
来自李🥚
55 52
