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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。
25 03
真开心呀，好几个朋友做了自己的工作室和公司，
挑选了乔迁的礼物，感觉每一个都送出心意了。
在杭州中心看到了很沪的杭州。听朋友们分享爱而不得，分享在公司留下又离开，无论是感情还是职场，真的到了两边都能理解的年纪。
依然有很多自己毛躁的小缺点，依然会为了新来的AI，关系所焦虑😐。
但是也实打实地感受着当下，为自己是自己，而不是羡慕的某个别人而开心。
想起张春在《岩中花述》说过的一句话：保住狗命，无所畏惧。
感知幸福的能力真是上天赐给我们最棒的礼物🎁
挑选了乔迁的礼物，感觉每一个都送出心意了。
在杭州中心看到了很沪的杭州。听朋友们分享爱而不得，分享在公司留下又离开，无论是感情还是职场，真的到了两边都能理解的年纪。
依然有很多自己毛躁的小缺点，依然会为了新来的AI，关系所焦虑😐。
但是也实打实地感受着当下，为自己是自己，而不是羡慕的某个别人而开心。
想起张春在《岩中花述》说过的一句话：保住狗命，无所畏惧。
感知幸福的能力真是上天赐给我们最棒的礼物🎁
14 00
七天AI学习笔记 day1：如何用AI帮助我更好地做内容
1 我理解做出一个好的AI产品，原点是一个好问题。
AI 更像一个 强大的执行引擎。如果问题清晰一点，AI 可以：写代码，写方案，写内容。但如果问题模糊：AI只会给出 泛泛而谈的答案。
普通人问 AI：AI可以做什么产品？ 好的问题应该问：哪些行业存在大量重复内容生产，且用户付费能力高？
假设原始问题是：我想做一个AI工具站，AI很难给出清晰的答案，问题建模之后可能变成：
用户：跨境电商卖家
需求：选品和关键词分析
核心功能：
1 关键词分析
2 竞品监控
3 AI生成listing
目标：两周内做出MVP
这样AI就可以基于目标，需求和约束条件来执行了。
一个好问题从模糊到清晰的三件事：定义问题，拆解变量，设置约束。
因为 AI更擅长解决清晰的问题，而不是模糊的问题。
问题建模就是给一个地名加载了导航地图。
2 目前思考，学好AI 产品框架是：“问题 → 数据 → 工作流 → 产品”。
第一层是问题。不是“做一个 AI 产品”，而是一个真实存在的具体问题。比如：小红书创作者每天要找选题，跨境卖家每天要分析竞品。
第二层是数据。AI 并不是凭空产生价值，它是基于数据工作的。比如热门内容、关键词数据、商品评论、用户行为数据等等。
第三层是工作流。这是很多 AI 产品真正的核心。
把数据 + AI 组合成一套自动化流程，例如：抓取数据 → AI分析 → 生成结果。
最后一层才是产品。
也就是用户看到的工具、网站或者 App。
AI 时代一个很明显的变化是：模型越来越强，但真正的竞争力越来越在于谁更理解问题、谁能设计更好的工作流。
3 数据是炒一盘好菜的原材料。
一些 AI 产品之所以有竞争力，是因为他们有：用户行为数据，行业数据，长期积累的数据。
生财过去一年花了很多的产研资源做了官网建设，把9年的赚钱案例做成了资源库。
这些赚钱信息是在公开网络信息很难同时间搜集到的完全是个人隐形经验的呈现。
比如外面会告诉你小红书虚拟产品有钱赚，但是在生财的数据库里存在更细致化的操作步骤，比如在什么平台看选品，卖出去产品后如何拉高店铺评分。
4 单纯的数据没有价值，对于数据的分析和洞察才有价值。
数据只是客观记录，本身没有解释。
例如：小红书某条内容点赞 5 万，某个关键词搜索量增长 200%，一个产品月销售 1 万单
这些都是 孤立的信息点，只是告诉你“发生了什么”。如果只有数据，人很容易被信息淹没。
当我们开始把数据连接起来，就形成知识。
例如：高赞内容情绪很强，情绪型内容 → 更容易获得高互动，比如评论区数量意味着用户认同，用户提问多 → 转化率更高，比如搜索意味着用户某个细分需求，搜索量上涨 → 需求正在增长。
这时候你不再只是看到数字，而是看到 数据之间的逻辑关系。
所以知识其实是：数据 + 解释 + 关系。
洞察发生在更高一层。
它不是简单总结关系，而是发现 重复出现的模式。
例如：我们发现很多爆款内容背后都有一个共同点：
•情绪表达强
•标题具有冲突
•内容解决一个具体焦虑
于是可以得到一个洞察：
在内容平台上，“情绪共鸣 + 具体问题”比“信息密度”更容易传播。
这就是一种 可复用的规律。
为什么洞察最有价值？
因为洞察可以 指导未来的决策。
数据只能描述过去，知识解释现在，洞察可以预测未来
我们对于数据的处理，其实是：不断把数据连接成知识，再从知识中提炼洞察。
总结一下，这就是obsidian 在做的事情。
Obsidian的核心能力其实是 双向链接（双链）。也就是把数据和知识之间建立双链关联。
当笔记越来越多，会开始发现：一些概念反复出现、互相连接。
Obsidian不是一个记笔记工具，而是一个把“数据连接成知识，再从知识中产生洞察”的认知系统。
5 我发现结构会比单点的知识获取变得更重要。
AI 产品的核心是：问题 → 数据 → 工作流 → 产品
认知的形成是：数据 → 知识 → 洞察
知识管理的方式是：原子笔记 → 链接 → 知识网络
软件系统的设计是：模块 → 架构 → 系统
我会发现，这些领域表面不同，本质都在回答同一个问题：如何把复杂的信息组织成结构。
所以在 AI 时代，一个很明显的变化是：执行越来越便宜，结构越来越重要。
未来真正稀缺的能力，可能不再只是写内容、写代码，而是设计结构：产品结构，工作流结构，知识结构，系统结构
当结构清晰的时候，AI 只是执行者；而真正的价值，往往来自 结构的设计者。
6 这对于做内容创业的人有什么启发。
过去很多人做爆款内容，靠的是情绪、热点、表达能力。但如果你长期观察，会发现很多真正有传播力的内容，其实都有一个特点：它们提供了一个新的结构。
比如一个简单的模型、一条清晰的路径、一个新的分类方式。读者读完之后会产生一种感觉：原来这件事可以这样理解。
我最近更喜欢把这种结构叫做 “认知积木”。一条好的内容，不只是信息，而是给读者一个可以反复使用的小模型。
很多人面对一个领域的时候，是混乱的。
比如 AI、内容创业、个人IP，信息很多，但不知道怎么理解。
如果一条内容给了一个结构，比如：
问题 → 数据 → 工作流 → 产品
用户就会突然觉得：原来一个 AI 产品是这么拆的。
这时候他获得的价值不是信息，而是 理解方式。理解方式一旦改变，他以后看到新案例、新项目时，就会自动用这个结构去分析。
当用户有了一些认知积木后，他会更容易判断很多事情。
例如：看到一个 AI 项目，他可能会开始问三个问题：
这个解决的是什么问题？
有没有独特的数据？
工作流在哪里？
这时候他的思考方式已经变了。过去他可能只看：这个项目是不是很酷。
现在他会看：这个结构是不是成立。
从用户角度来说，一条好的内容带来的价值其实是：让用户多了一块 认知积木。
这块积木可以被反复使用：用来理解一个领域，用来做决策，用来创造内容
当一个人积累的认知积木越来越多，他对世界的理解结构就会越来越清晰。
而很多真正有影响力的内容，本质上就是在做一件事：给用户一块新的认知积木。
7 用刚才的认知来看，学习 AI 最容易走的弯路其实是：把注意力放在工具上，而不是结构上。
很多人学 AI 的路径是这样的：今天学一个提示词技巧，明天研究一个新模型，后天又尝试一个 AI 工具站。看起来学了很多，但很难真正用起来，因为这些都是零散的“工具知识”。
如果换一个结构去学，路径会清晰很多。先问一个具体问题：我现在的工作里，有没有大量重复、耗时的环节？
比如：找选题、整理资料、写初稿、分析数据。
接下来想第二件事：这些环节需要什么数据？
比如热点内容、历史案例、用户评论、关键词趋势。
第三步才是设计 AI 工作流：让 AI 帮你抓数据 → 帮你分析 → 帮你生成初稿 → 人再修改优化。
最后才是选择具体工具，比如用哪个模型、哪个插件、哪个自动化工具。
当这样学 AI 时，你不再只是“会用一个工具”，而是在不断搭建 自己的 AI 工作流。工具会不断变化，但只要问题和流程是清晰的，每出现一个新 AI，你都能很快把它接入到自己的系统里。
1 我理解做出一个好的AI产品，原点是一个好问题。
AI 更像一个 强大的执行引擎。如果问题清晰一点，AI 可以：写代码，写方案，写内容。但如果问题模糊：AI只会给出 泛泛而谈的答案。
普通人问 AI：AI可以做什么产品？ 好的问题应该问：哪些行业存在大量重复内容生产，且用户付费能力高？
假设原始问题是：我想做一个AI工具站，AI很难给出清晰的答案，问题建模之后可能变成：
用户：跨境电商卖家
需求：选品和关键词分析
核心功能：
1 关键词分析
2 竞品监控
3 AI生成listing
目标：两周内做出MVP
这样AI就可以基于目标，需求和约束条件来执行了。
一个好问题从模糊到清晰的三件事：定义问题，拆解变量，设置约束。
因为 AI更擅长解决清晰的问题，而不是模糊的问题。
问题建模就是给一个地名加载了导航地图。
2 目前思考，学好AI 产品框架是：“问题 → 数据 → 工作流 → 产品”。
第一层是问题。不是“做一个 AI 产品”，而是一个真实存在的具体问题。比如：小红书创作者每天要找选题，跨境卖家每天要分析竞品。
第二层是数据。AI 并不是凭空产生价值，它是基于数据工作的。比如热门内容、关键词数据、商品评论、用户行为数据等等。
第三层是工作流。这是很多 AI 产品真正的核心。
把数据 + AI 组合成一套自动化流程，例如：抓取数据 → AI分析 → 生成结果。
最后一层才是产品。
也就是用户看到的工具、网站或者 App。
AI 时代一个很明显的变化是：模型越来越强，但真正的竞争力越来越在于谁更理解问题、谁能设计更好的工作流。
3 数据是炒一盘好菜的原材料。
一些 AI 产品之所以有竞争力，是因为他们有：用户行为数据，行业数据，长期积累的数据。
生财过去一年花了很多的产研资源做了官网建设，把9年的赚钱案例做成了资源库。
这些赚钱信息是在公开网络信息很难同时间搜集到的完全是个人隐形经验的呈现。
比如外面会告诉你小红书虚拟产品有钱赚，但是在生财的数据库里存在更细致化的操作步骤，比如在什么平台看选品，卖出去产品后如何拉高店铺评分。
4 单纯的数据没有价值，对于数据的分析和洞察才有价值。
数据只是客观记录，本身没有解释。
例如：小红书某条内容点赞 5 万，某个关键词搜索量增长 200%，一个产品月销售 1 万单
这些都是 孤立的信息点，只是告诉你“发生了什么”。如果只有数据，人很容易被信息淹没。
当我们开始把数据连接起来，就形成知识。
例如：高赞内容情绪很强，情绪型内容 → 更容易获得高互动，比如评论区数量意味着用户认同，用户提问多 → 转化率更高，比如搜索意味着用户某个细分需求，搜索量上涨 → 需求正在增长。
这时候你不再只是看到数字，而是看到 数据之间的逻辑关系。
所以知识其实是：数据 + 解释 + 关系。
洞察发生在更高一层。
它不是简单总结关系，而是发现 重复出现的模式。
例如：我们发现很多爆款内容背后都有一个共同点：
•情绪表达强
•标题具有冲突
•内容解决一个具体焦虑
于是可以得到一个洞察：
在内容平台上，“情绪共鸣 + 具体问题”比“信息密度”更容易传播。
这就是一种 可复用的规律。
为什么洞察最有价值？
因为洞察可以 指导未来的决策。
数据只能描述过去，知识解释现在，洞察可以预测未来
我们对于数据的处理，其实是：不断把数据连接成知识，再从知识中提炼洞察。
总结一下，这就是obsidian 在做的事情。
Obsidian的核心能力其实是 双向链接（双链）。也就是把数据和知识之间建立双链关联。
当笔记越来越多，会开始发现：一些概念反复出现、互相连接。
Obsidian不是一个记笔记工具，而是一个把“数据连接成知识，再从知识中产生洞察”的认知系统。
5 我发现结构会比单点的知识获取变得更重要。
AI 产品的核心是：问题 → 数据 → 工作流 → 产品
认知的形成是：数据 → 知识 → 洞察
知识管理的方式是：原子笔记 → 链接 → 知识网络
软件系统的设计是：模块 → 架构 → 系统
我会发现，这些领域表面不同，本质都在回答同一个问题：如何把复杂的信息组织成结构。
所以在 AI 时代，一个很明显的变化是：执行越来越便宜，结构越来越重要。
未来真正稀缺的能力，可能不再只是写内容、写代码，而是设计结构：产品结构，工作流结构，知识结构，系统结构
当结构清晰的时候，AI 只是执行者；而真正的价值，往往来自 结构的设计者。
6 这对于做内容创业的人有什么启发。
过去很多人做爆款内容，靠的是情绪、热点、表达能力。但如果你长期观察，会发现很多真正有传播力的内容，其实都有一个特点：它们提供了一个新的结构。
比如一个简单的模型、一条清晰的路径、一个新的分类方式。读者读完之后会产生一种感觉：原来这件事可以这样理解。
我最近更喜欢把这种结构叫做 “认知积木”。一条好的内容，不只是信息，而是给读者一个可以反复使用的小模型。
很多人面对一个领域的时候，是混乱的。
比如 AI、内容创业、个人IP，信息很多，但不知道怎么理解。
如果一条内容给了一个结构，比如：
问题 → 数据 → 工作流 → 产品
用户就会突然觉得：原来一个 AI 产品是这么拆的。
这时候他获得的价值不是信息，而是 理解方式。理解方式一旦改变，他以后看到新案例、新项目时，就会自动用这个结构去分析。
当用户有了一些认知积木后，他会更容易判断很多事情。
例如：看到一个 AI 项目，他可能会开始问三个问题：
这个解决的是什么问题？
有没有独特的数据？
工作流在哪里？
这时候他的思考方式已经变了。过去他可能只看：这个项目是不是很酷。
现在他会看：这个结构是不是成立。
从用户角度来说，一条好的内容带来的价值其实是：让用户多了一块 认知积木。
这块积木可以被反复使用：用来理解一个领域，用来做决策，用来创造内容
当一个人积累的认知积木越来越多，他对世界的理解结构就会越来越清晰。
而很多真正有影响力的内容，本质上就是在做一件事：给用户一块新的认知积木。
7 用刚才的认知来看，学习 AI 最容易走的弯路其实是：把注意力放在工具上，而不是结构上。
很多人学 AI 的路径是这样的：今天学一个提示词技巧，明天研究一个新模型，后天又尝试一个 AI 工具站。看起来学了很多，但很难真正用起来，因为这些都是零散的“工具知识”。
如果换一个结构去学，路径会清晰很多。先问一个具体问题：我现在的工作里，有没有大量重复、耗时的环节？
比如：找选题、整理资料、写初稿、分析数据。
接下来想第二件事：这些环节需要什么数据？
比如热点内容、历史案例、用户评论、关键词趋势。
第三步才是设计 AI 工作流：让 AI 帮你抓数据 → 帮你分析 → 帮你生成初稿 → 人再修改优化。
最后才是选择具体工具，比如用哪个模型、哪个插件、哪个自动化工具。
当这样学 AI 时，你不再只是“会用一个工具”，而是在不断搭建 自己的 AI 工作流。工具会不断变化，但只要问题和流程是清晰的，每出现一个新 AI，你都能很快把它接入到自己的系统里。
8 01
花了2个小时，整理了一下自己春节的衣服，开衫5件，衬衫6件，裙子5件，牛仔裤3件，运动上衣2件，运动裤2件。
每周不重样也可以。
但内心依然在2.24有活动的时候想购物。
感觉自己总是在追求新，追求想要，而不是必要。
不知道这次盘点之后，会不会让自己更有意识开源节流。
每周不重样也可以。
但内心依然在2.24有活动的时候想购物。
感觉自己总是在追求新，追求想要，而不是必要。
不知道这次盘点之后，会不会让自己更有意识开源节流。
13 20
春节扎扎实实在做两个知识库的沉淀，一个是「打工人转型小生意手册」，一个是「小红书养成系IP起号手册」
把自己做爆款内容和看精华帖的过程产品化。
2026年，是从灵光乍现到系统化的一年。
也好奇大家对小生意更感兴趣，还是小红书起号更感兴趣🙋♀️
把自己做爆款内容和看精华帖的过程产品化。
2026年，是从灵光乍现到系统化的一年。
也好奇大家对小生意更感兴趣，还是小红书起号更感兴趣🙋♀️
7 40
