Giới hạn cho việc thử nghiệm thực tế các công cụ AI sẽ tiếp tục giảm.

Tác giả và nguồn bài viết: Kafka

Tôi tự mình thu thập dữ liệu này.

Nghiên cứu này đã phân tích 23 tài khoản người tạo nội dung/AI trên nền tảng X của Trung Quốc, trong khoảng thời gian hai tháng (tháng 4 – tháng 5 năm 2026), và thu thập được 556 nội dung – bao gồm 64 bài viết dài trên X, 40 Tweet dài và 452 bài đăng ngắn trên Twitter. Mỗi bài đăng đều thu hút hơn 10.000 lượt xem. Mẫu nghiên cứu này không được lấy từ toàn bộ nền tảng X mà chỉ từ một nguồn cụ thể; do đó, các kết luận của bài viết này chỉ áp dụng cho mẫu nghiên cứu đó.

Trước khi bắt đầu tìm hiểu, tôi nghĩ mình sẽ thấy một "bản đồ nội dung AI Trung Quốc" - ai viết Claude Code, ai viết Codex, và ai phân tích Skill. Nhưng sau khi tìm hiểu, điều thực sự khiến tôi nhìn chằm chằm vào nó rất lâu lại là một dãy số khác.

Thư viện nội dung này chứa 17 mục có hơn một triệu lượt xem , không mục nào liên quan đến trí tuệ nhân tạo (AI). Mục được xem nhiều nhất, với 12,58 triệu lượt xem, đi kèm với ảnh chụp một tấm thảm văn phòng. Trong cùng khoảng thời gian đó, bài viết dài về AI được xem nhiều nhất lại có số lượt xem ít hơn đáng kể so với câu chuyện cười hoặc bài đăng trên Twitter được xem ít nhất trong số 17 mục này.

Nếu nhóm người này đều viết về trí tuệ nhân tạo (AI), thì AI có thực sự là chủ đề chính của họ? Độc giả của họ có phải là người dùng AI không? Bản chất thực sự của ngành kinh doanh này là gì?

Bản báo cáo dưới đây là câu trả lời mà tôi đã thấy. Nó không phải là một dự đoán, cũng không phải là một hướng dẫn. Nó chỉ là một lát cắt – một mặt cắt ngang của hiện tại, kiểu USD.

Tôi sẽ nêu tên tất cả các tài khoản được trích dẫn để mọi người dễ dàng nắm bắt thông tin. Bởi vì trong cộng đồng nội dung AI Trung Quốc, những cái tên này đã là một phần của cuộc thảo luận. Dưới đây, tôi chỉ mô tả nội dung họ viết, độ dài bài viết và số người xem. Việc đánh giá là tùy thuộc vào bạn.

I. Ai là người viết: Sơ lược về phả hệ của 23 tác giả

Có thể chia 23 tài khoản này thành năm nhóm dựa trên nội dung chính. Tuy nhiên, sự phân chia này chỉ mang tính tương đối, vì mỗi tài khoản đều có nội dung thuộc nhiều lĩnh vực khác nhau; dưới đây, chúng ta sẽ chỉ tập trung vào nội dung chính của từng tài khoản.

Các chuyên gia sử dụng công cụ AI – Bai Nian AI × Mở Rộng Ra Nước Ngoài( @yidabuilds ), Berryxia.AI ( @berryxia ), Xue Ta Wu Yun ( @Pluvio9yte ), và Bo Zhou ( @bozhou_ai ) – viết về cách sử dụng Claude Code, sự khác biệt giữa nó và Codex, và cách tự viết Skill của riêng mình. Bài đăng của Bai Nian vào cuối tháng 4, "$155 so với $15: Codex sau một tháng thử nghiệm đã thay thế Claude Code của tôi," đã thu hút 237.000 lượt xem. Bài đăng của Xue Ta Wu Yun vào cuối tháng 3, "Sau khi đào sâu vào mã nguồn Claude Code bị rò rỉ, tôi phát hiện ra rằng sự kết thúc của 'lập trình cảm tính' thực chất là kỹ thuật," đã nhận được 149.000 lượt xem. Bài đăng của Bo Zhou, "Hướng dẫn thực hành: Tự viết Skill từ 0 đến 1," đã nhận được 131.000 lượt xem. Nhóm này được đặc trưng bởi các hành động cụ thể, khả năng tái tạo và các ảnh chụp màn hình và mã nguồn đi kèm.

Trường phái Tạo dựng Sự giàu có/Phương pháp luận dựa trên AI – Koda ( @wadezone ), Người cha nghiêm khắc nhất của AI ( @dashen_wang ), Miles ( @ma_zhenyuan ), Jinchenma ( @jinchenma_ai ), Luna ( @LunaAI519 ), Wenzi ( @Eejoylove ), Captain Noahduck ( @noahduck283 ). Các tác phẩm tiêu biểu của họ không phải về "cách sử dụng công cụ", mà là "cách kiếm tiền với chúng" hoặc "cách tôi có được người theo dõi". Bài viết của Koda "Làm thế nào người bình thường có thể kiếm được 1 triệu nhân dân tệ một năm vào năm 2026" đã thu hút 427.000 lượt xem vào đầu tháng 5, cao nhất trong số 64 bài viết trên X. Hai bài viết chủ lực của AI's Strictest Father – "Hướng dẫn toàn diện về chuyển đổi AI trong doanh nghiệp năm 2026" (374.000 lượt xem) và "Phân tích dự án triển khai AI trị giá triệu nhân dân tệ: Kiểm soát nhóm điện thoại di động quy mô lớn" (247.000 lượt xem) – không dạy bạn cách sử dụng AI, mà là cách kiếm tiền thông qua các dự án triển khai AI.

Nhóm chuyên quan sát cuộc sống/tạo nội dung hài hước — Stanley ( @Stanleysobest ), Ray Wang ( @wangray ), Yuvi ( @Li665508Li ), Da Vinci ( @SuisPasDaVinci ), và Ming ( @PandaMing88 ). Các tác phẩm tiêu biểu của nhóm này không đề cập đến trí tuệ nhân tạo (AI). Bài đăng của Stanley, "Một blogger Nhật Bản mô tả ngoại hình của hầu hết sinh viên Trung Quốc du học", đã có 6,78 triệu lượt xem; bài đăng của Ray Wang, "Hãy cẩn thận với những công ty trải loại thảm này trong các buổi phỏng vấn", đã có 12,58 triệu lượt xem. Tất cả 17 tweet ngắn trong thư viện tài nguyên có hơn một triệu lượt xem đều đến từ nhóm này.

Các nhóm chuyên biệt bao gồm Roland.W ( @rwayne ), Yang Jin ( @shaozhu93314 ), Nhật ký suy nghĩ của Jaden ( @Jaden_riku ), và Tư duy AI của Achuan ( @AI_jacksaku ). Roland là một bác sĩ, người vào cuối tháng Tư đã viết lại một bài báo trên tạp chí y khoa thành một bài báo phổ cập; bài viết "Xây dựng kiến ​​trúc nền tảng của hệ thống IP" của Yang Jin đã thu hút 226.000 lượt xem; và Jaden viết về việc du học. Sự khác biệt lớn nhất giữa nhóm này và các nhóm trước đó là họ không coi AI như một hoạt động kinh doanh, mà sử dụng các công cụ AI để thực hiện các hoạt động kinh doanh khác.

Những người hoài nghi/suy ngẫm về AI – số lượng ít nhất, nhưng tiếng nói lại lớn nhất. Bài viết dài 9.000 từ của Linote 🎃 ( @Alexjkman ) vào cuối tháng Tư, "Bạn nghĩ bạn đang sử dụng AI, thực ra bạn đang xếp hàng chờ chết", đã thu hút 10.000 lượt xem, bắt đầu bằng câu "Bài viết này không đưa ra giải pháp nào, và cũng không có ý định như vậy". Bài viết đầu tháng Năm của Roland.W, "ACPD là gì – Trí tuệ nhân tạo có thể điều chỉnh rối loạn nhân cách không?", đã đặt ra một thuật ngữ để mô tả các tác dụng phụ của việc sử dụng AI quá mức. Trong khi nhà bình luận AI nghiêm khắc nhất chủ yếu viết về sự chuyển đổi và triển khai, bài viết ngày 1 tháng 5 của ông, "Toàn bộ ngành công nghiệp AI đang loại bỏ một cách có hệ thống những gì nó cần nhất", cũng thuộc thể loại này – ông chuyển đổi giữa hai vai trò của mình một cách dễ dàng đáng kinh ngạc.

Nhìn vào cả năm nhóm cùng nhau, điều đầu tiên đáng nhớ là nội dung được xem nhiều nhất trong toàn bộ thư viện tài nguyên đều đến từ nhóm thứ ba (nhóm truy cập vào các câu chuyện cười về lối sống), chứ không phải từ những người tạo nội dung bằng AI. Đây là điểm trái ngược với trực giác đầu tiên trong báo cáo này mà chúng ta cần bình tĩnh đối diện, và chúng ta sẽ quay lại vấn đề này sau.

II. Nội dung cần viết: Một số mẫu kịch bản thường gặp

Trong số 64 bài viết thuộc chuyên mục X, các bài viết về thử nghiệm công cụ AI, phân tích dự án ứng dụng AI và phương pháp kiếm tiền từ AI chiếm hơn một nửa; các phương pháp cá nhân (sở hữu trí tuệ, viết lách, đầu tư) chiếm khoảng một phần tư; và phần còn lại thuộc các chuyên ngành như y học, du học và quan sát cuộc sống.

Nhưng điều đáng chú ý hơn cả sự phân bố chủ đề chính là các mẫu câu lặp đi lặp lại .

"2026 + Hướng dẫn toàn diện/Phân tích chi tiết" – Ba bài viết trực tiếp đề cập đến "2026": "Hướng dẫn toàn diện về chuyển đổi AI doanh nghiệp năm 2026" và "Hướng dẫn toàn diện về nâng cao AI cá nhân năm 2026" của người được coi là cha đẻ nghiêm khắc nhất của AI, và "Làm thế nào người bình thường có thể kiếm được 1 triệu nhân dân tệ mỗi năm vào năm 2026" của Koda. Mặc dù chiếm tỷ lệ không cao, nhưng hai trong ba bài viết này đã lọt vào Top 5 bài viết được xem nhiều nhất. Việc sử dụng năm làm mốc thời gian tạo cảm giác cấp bách, trong khi từ "toàn diện" hứa hẹn phạm vi bao quát giúp giảm bớt lo lắng. Kết hợp lại, điều này tạo cho người đọc kỳ vọng tâm lý rằng "chỉ cần đọc bài viết này là đủ".

"Phân tích/Đánh giá/Từ 0 đến 1/Cấp độ nền tảng" – tần suất cao hơn. Riêng chuyên gia AI hàng đầu đã đóng góp sê-ri"Phân tích các dự án triển khai AI kiếm được hàng triệu đô la mỗi năm": 247.000 lượt xem cho kiểm soát nhóm điện thoại di động, 92.000 lượt xem cho giao dịch và 61.000 lượt xem cho cộng đồng AI dành cho phụ nữ. Bài viết "Hướng dẫn đầy đủ về thu thập hàng loạt bài viết tài khoản công cộng: 5 phương pháp+ Phân tích ngược API + Kịch bản thực tế" của Bai Nian có 197.000 lượt xem. Bài viết "Xây dựng kiến ​​trúc nền tảng của hệ thống IP (Hoàn toàn tự viết tay, đọc với sự tự tin)" của Yang Jin có 226.000 lượt xem – cụm từ "Hoàn toàn tự viết tay, đọc với sự tự tin" tự nó đã vạch ra một ranh giới rõ ràng chống lại việc viết bằng AI, một tín hiệu chống AI cụ thể trong hệ sinh thái hiện tại.

"Tôi đã làm X, nên bạn có thể tin tưởng tôi" — hầu hết các bài viết về X đều bắt đầu bằng việc khẳng định năng lực của tác giả. Koda viết về xuất thân nông thôn của mình ở Hà Nam, bằng cao đẳng bình thường và đạt điểm A8 ở tuổi 33, tiếp theo là "5 triệu lượt xem và 500 người đăng ký được xác minh trong hai tuần." Người cha nghiêm khắc nhất của AI bắt đầu bằng câu nói, "Tôi tự mình vận hành 2000 trang web, tất cả đều được tự động hóa bằng AI." Một người khác bắt đầu bằng câu nói, "Tôi chi 600 đô la mỗi tháng cho các công cụ lập trình AI." Những tuyên bố về năng lực này luôn được đặt ở phần đầu, mục đích là để xác minh năng lực của tác giả trước khi người đọc đọc nội dung chính. Bạn có thể không nhớ phương pháp sau khi đọc xong nội dung chính, nhưng bạn sẽ nhớ "công ty một người với 2000 trang web."

"Tôi tưởng đó là X, nhưng thực ra là Y" — một cụm từ nằm giữa ranh giới của người lạc quan và người hoài nghi. Ví dụ bao gồm các bài viết của Linote như "Bạn nghĩ bạn đang sử dụng AI, nhưng thực ra bạn đang xếp hàng chờ chết", Captain Noya như "Bạn nghĩ Justin Sun và Mi Meng có kỹ năng viết tuyệt vời? Thực ra họ đang chiếm đoạt bộ não của bạn", Berryxia như "Trò đùa lớn nhất của kỷ nguyên AI: Tôi vẫn đang kiếm tiền như điên nhờ email", và Huang Xiaomu như "Trạm chuyển giao API, lợi nhuận hơn cả buôn bán ma túy" — tất cả đều là biến thể của cấu trúc này. Sức mạnh của nó nằm ở chỗ chính tiêu đề đã thực hiện hành động "Sự lật đổ"; người đọc, ngay khi nhấp chuột, đã chấp nhận vị thế bị Sự lật đổ.

"Kiếm tiền một cách lặng lẽ" – Phiên bản tiêu chuẩn của bài báo "Bói toán bằng AI: Kiếm tiền một cách lặng lẽ, đừng bỏ lỡ ngành công nghiệp tỷ đô" đã có 197.000 lượt xem. Năm từ này hứa hẹn hai điều: ngành kinh doanh này thực sự sinh lời; và không nhiều người biết đến nó. Kết hợp hai điều này vào một câu tạo ra cấu trúc khuyến khích hiệu quả nhất trong hệ sinh thái này.

Năm mẫu này, khi được xếp chồng lên nhau, đều nhằm mục đích đạt được cùng một kết quả: giảm thời gian ra quyết định của người đọc . "2026" giảm bớt sự không chắc chắn về tương lai, "Hướng dẫn toàn diện" giảm chi phí học tập, "Những gì tôi đã làm" giảm chi phí về lòng tin, "Những gì bạn nghĩ/thực tế" giảm chi phí đánh giá, và "Kiếm tiền một cách lặng lẽ" giảm bớt sự do dự trước khi tham gia thị trường. Mỗi mẫu đều truyền tải cùng một thông điệp đến người đọc—đừng suy nghĩ quá nhiều, hãy hành động ngay bây giờ.

Mức độ đồng nhất cao trong cách diễn đạt này tự nó đã là một điểm dữ liệu. Nó cho thấy rằng các con đường thành công trong hệ sinh thái này đã được kiểm chứng nhiều lần và bắt chước rộng rãi, và hiện đang tiến gần đến điểm bão hòa.

III. Phân bổ lưu lượng truy cập trái ngược với trực giác: AI không thể đạt được hiệu quả lan truyền mạnh mẽ với các chiến lược dành cho bài viết dài.

Nếu bạn sắp xếp 556 mục này theo số lượt xem, bạn sẽ nhận được một tập dữ liệu trái ngược với trực giác.

Lượt xem số trung vị của 64 bài viết X (bài viết dài) là 29.313, với lượt xem cao nhất là 427.000 (Koda). Số trung vị của 452 tweet ngắn là 35.934, với lượt xem cao nhất là 12,58 triệu (Ray Wang). Lượt xem trung bình của các tweet ngắn vượt trội so với các bài viết X, và lượt xem cao nhất cao gấp 30 lần.

Toàn bộ thư viện nội dung chứa 17 bài đăng có hơn một triệu lượt xem, tất cả đều là những dòng tweet ngắn, và không bài nào nói về trí tuệ nhân tạo (AI). Riêng Stanley đã chiếm 12 bài: một blogger người Nhật mô tả ngoại hình của học sinh Trung Quốc (6,78 triệu lượt xem), một góc bị thiếu trên tờ đáp án (2,17 triệu lượt xem), "Tôi đã dành cả đời để kiếm được 800 nhân dân tệ này" (1,76 triệu lượt xem), khoản tiền phạt của Bạch Kim (1,65 triệu lượt xem), và chi phí hàng năm để thay thế một chiếc điện thoại Apple (1,52 triệu lượt xem). Bài đăng của Ray Wang với 12,58 triệu lượt xem, "Hãy cẩn thận với những công ty có loại thảm này trong các buổi phỏng vấn", kèm theo hình ảnh một tấm thảm văn phòng.

Hãy so sánh điều này với mức độ phổ biến của nội dung về AI: Bài viết "$155 so với $15: Một tháng thử nghiệm Codex" của Bai Nian là bài viết thử nghiệm công cụ AI thuần túy được xem nhiều nhất trong thư viện tài nguyên này, với 237.000 lượt xem. Bài phân tích chuyên sâu của Xue Ta Wu Yun về vụ rò rỉ mã nguồn Claude Code có 149.000 lượt xem. Bài viết dài về AI được xem nhiều nhất...

Nhưng câu chuyện còn có một khía cạnh khác. Cơ chế "lợi nhuận người tạo" của bài viết X phân phối doanh thu dựa trên số lượt đọc thực tế của người đăng ký đã được xác minh (chữ V màu xanh), chứ không phải dựa trên tổng số lượt xem. Lượng lớn trong số 6,78 triệu lượt xem của Stanley đến từ những người không đăng ký, họ chỉ đơn giản là xem lướt qua; cấu trúc độc giả của các bài viết dài do AI tạo ra thì ngược lại - những người có thể đọc một bài viết AI dài 5.000 từ gần như chắc chắn là những người dùng có giá trị cao và thực sự quan tâm đến lĩnh vực này. Bản thân Koda đã đưa ra một so sánh trực tiếp trong bài viết của mình, "Từ 0 đến 10.000 người theo dõi trong 50 ngày: Điều gì đã khiến tôi trở nên tuyệt vời": bài đăng được xem nhiều nhất của anh ấy với 2,5 triệu lượt xem chỉ giúp anh ấy có thêm 700 người theo dõi, trong khi một bài đăng khác với 140.000 lượt xem đã giúp anh ấy có thêm 1.400 người theo dõi - nhiều hơn gấp đôi số người theo dõi có được từ 2,5 triệu lượt xem.

Do đó, thực tế có hai thị trường hoàn toàn khác nhau trong hệ sinh thái này:

Thị trường A – Dựa vào những câu chuyện cười về các vấn đề xã hội để thu hút hàng triệu lượt xem, khả năng kiếm tiền từ một bài đăng đơn lẻ thấp, nhưng hiệu ứng lan truyền lại rất ấn tượng (một số bài đăng lan truyền của Stanley trong tháng 4 và tháng 5 đã đạt tổng cộng 30 triệu lượt xem).

Thị trường B – Dựa vào các bài viết chuyên sâu được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo để tạo ra hàng chục đến hàng trăm nghìn lượt xem, mỗi lượt xem tương ứng với một người dùng có giá trị cao, đóng vai trò như một kênh dẫn chính xác cho các khóa học, cộng đồng và chuyển đổi tên miền riêng tiếp theo.

Tỷ lệ quy đổi giá trị lưu lượng truy cập hoàn toàn khác nhau ở hai thị trường này. 30.000 lượt xem một bài viết dài do AI tạo ra có thể có giá trị hơn 3 triệu lượt xem một câu chuyện cười, bởi vì đối tượng độc giả hẹp hơn và họ sẵn sàng trả tiền hơn.

Mô hình này giải thích tại sao những người tạo nội dung bằng AI, dù biết rằng họ không thể cạnh tranh với những người tạo nội dung ngắn gọn, hấp dẫn để thu hút lưu lượng truy cập, vẫn liên tục viết những bài báo dài – họ không cạnh tranh với Stanley để giành lưu lượng truy cập, mà là đang lọc lưu lượng truy cập. Nhưng mô hình này cũng che giấu một kết luận khó chịu: khi tất cả những người tạo nội dung bằng AI đều đang lọc cùng một loại độc giả có giá trị cao, thì việc ai đang lọc ai trở nên khó phân biệt hơn.

IV. Chu trình của chúng diễn ra như thế nào?

Nếu chỉ nhìn vào "nội dung được viết ra", thì đó là một hệ sinh thái nội dung do AI tạo ra. Nhưng nếu nhìn vào "cách thức phân phối nội dung, độc giả là ai và tiền chảy về đâu", thì thực chất đó là một chu trình nội bộ tương đối khép kín.

Sau khi đọc kỹ cả 23 lời kể, dưới đây là một số manh mối lặp đi lặp lại có thể được đọc trực tiếp từ chính những gì họ đã viết. Phần này không đưa ra ước tính mà chỉ mô tả những gì họ đã viết.

Điều kiện gia nhập: Đăng ký Blue V và Lợi nhuận từ Người sáng tạo. Cơ chế lợi nhuận từ người sáng tạo của X là nền tảng để gia nhập hệ sinh thái này. Koda đã viết, "Trong hai tuần... tôi đã đạt được 5 triệu lượt xem và 500 lượt đăng ký Blue V, trực tiếp đạt đến ngưỡng thu nhập dành cho người sáng tạo mà Musk đặt ra." Bài viết của Wenzi, "Kiếm được Lợi nhuận Người sáng tạo trong Ba tháng với X: Một Cái nhìn tổng quan đầy đủ từ một người bình thường," thảo luận cụ thể về con đường này. Các lượt đăng ký Blue V có hai vai trò trong hệ sinh thái này—chúng vừa là nguồn thu nhập vừa là dấu hiệu nhận biết giữa những người sáng tạo.

Bối cảnh hệ sinh thái: Học tập trả phí đã hình thành một thị trường độc lập. Người được mệnh danh là "cha đẻ" của AI, trong bài viết "Đào tạo AI cho doanh nghiệp: Cách tạo khóa học, cách cung cấp hỗ trợ và cách thu phí", đã bắt đầu bằng việc đưa ra các số liệu: "Năm 2026, thị trường đào tạo AI cho doanh nghiệp Trung Quốc đạt 8,7 tỷ nhân dân tệ, với hơn 300 tổ chức và tốc độ tăng trưởng hàng năm là 45%." Bài viết khác của ông, "Phân tích dự án triển khai AI triệu nhân dân tệ: Cộng đồng AI dành cho phụ nữ (Ấn bản đặc biệt 51)", đã trực tiếp phân tích " cộng đồng AI dành cho phụ nữ" như một trường hợp nghiên cứu. Bài viết của Luna "Có bao nhiêu cộng đồng trả phí trên nền tảng X chuyên dạy phụ nữ sử dụng AI?" đưa ra một cái nhìn khách quan về thị trường này. Đây không phải là báo cáo thị trường, mà là những người sáng tạo đang cho đồng nghiệp thấy rằng họ đã khám phá con đường này.

Ở rìa của hệ sinh thái: thị trường xám của các trạm chuyển giao API đã được thảo luận nhiều lần. Bài viết của Huang Xiaomu, "Trạm chuyển giao API: Lợi nhuận hơn cả buôn bán ma túy" (402.000 lượt xem), là bài viết X được xem nhiều thứ hai trong toàn bộ thư viện tài nguyên. Cùng tuần đó, Jin Chenma cũng viết một bài báo, "Justin Sun và Fu Sheng ồ ạt tham gia thị trường: Trạm chuyển giao API AI giống như máy in tiền", thu hút 22.000 lượt xem. Cùng chủ đề, cùng thời điểm, nhưng chênh lệch gấp 20 lần. Chính dữ liệu này minh họa một điều: lợi nhuận từ các chủ đề đồng nhất trong hệ sinh thái này giảm cực kỳ nhanh chóng—khi người thứ hai viết về cùng một chủ đề, thị trường đã bão hòa.

Cốt lõi của vòng lặp: nội dung về nội dung

Tổng hợp các điểm trên, chúng ta có thể thấy một hiện tượng rất đặc biệt trong hệ sinh thái này — nội dung về "cách tạo nội dung trên X" tự nó là một trong những nguồn lưu lượng truy cập ổn định nhất trong hệ sinh thái này.

Video "50 Ngày để có 10.000 người theo dõi: Cách tôi đạt được điều đó" của Koda phân tích câu chuyện của chính anh ấy; video "Cách tôi có được 40.000 người theo dõi và 150 triệu lượt xem trên Twitter trong ba tháng" của Roland.W có 250.000 lượt xem; video "Kiếm lợi nhuận cho người sáng tạo trong ba tháng với X" của Wenzi; và video "Thế hệ Z sử dụng Claude Code để kiếm thêm thu nhập và kiếm được hơn 100.000 nhân dân tệ trong 4 tháng: Phương pháp và dữ liệu được tiết lộ" của Bainian có 132.000 lượt xem—nhân vật chính là một người thuộc thế hệ Z khác, nhưng tác giả sử dụng câu chuyện của người khác để lọc độc giả của riêng mình.

Ví dụ rõ ràng nhất là Tweet dài của Huang Xiaomu vào ngày 29 tháng 4 (150.000 lượt xem), nội dung gốc như sau:

Hãy chọn tất cả các chủ đề đang thịnh hành liên quan đến X, chẳng hạn như mở tài khoản đã xác minh, mở tài khoản ngân hàng Hồng Kông và các loại thẻ SIM khác nhau, rồi tạo video hướng dẫn cho mỗi chủ đề. Bạn sẽ có 10.000 người theo dõi trong thời gian ngắn. Không có gì, cứ bắt đầu thôi.

30 từ này mô tả cấu trúc tuần hoàn cốt lõi của hệ sinh thái này: nội dung không thực sự nhắm đến "những người muốn sử dụng AI", mà nhắm đến "những người muốn trở thành người tạo nội dung về AI". Nhóm người đầu tiên đọc để sử dụng các công cụ, trong khi nhóm người thứ hai đọc để tạo ra nội dung tiếp theo về các công cụ đó. Hai nhóm độc giả này có sự chồng chéo, nhưng họ không phải là cùng một nhóm người.

Điều này đưa chúng ta trở lại câu cuối cùng của Phần 3 — những người tạo ra AI không cạnh tranh với Stanley để giành lưu lượng truy cập; họ đang lọc lưu lượng truy cập. Tiến thêm một bước nữa: những gì họ đang lọc ra chính là những người tham gia cho vòng tiếp theo của chu kỳ này.

Tiền chắc chắn lưu chuyển trong chu trình này—thông qua lợi nhuận từ tài khoản đã được xác minh, cộng đồng trả phí, tư vấn kinh doanh, sản phẩm mở rộng ra nước ngoài và các trung gian API—nhưng tiền không phải là động lực đẩy nó . Nhiên liệu thực sự làm cho chu trình này vận hành là một thứ hoàn toàn khác. Chúng ta sẽ thảo luận về nhiên liệu đó trong phần tiếp theo.

V. Nhiên liệu chính là sự lo lắng: Hai câu chuyện trái ngược nhau cùng lúc thu hút người theo dõi

Nếu tiền không phải là động lực chu kỳ này, vậy thì nguyên nhân là gì?

Nếu bạn sắp xếp nội dung từ hai tháng này và quan sát chúng cạnh nhau, bạn sẽ thấy một điều thú vị: trong cùng một khoảng thời gian, trên cùng một nền tảng và nhắm đến cùng một nhóm độc giả, hai câu chuyện hoàn toàn trái ngược nhau về mặt ngữ nghĩa đang diễn ra song song . Hai câu chuyện này không phục vụ hai nhóm người khác nhau; chúng phục vụ hai tâm lý đối lập trong cùng một nhóm. Chính tâm lý này là nhiên liệu thực sự thúc đẩy vòng luẩn quẩn này.

Cách tiếp cận thứ nhất: Trí tuệ nhân tạo (AI) đã mở ra một cơ hội chưa từng có cho người bình thường. Cuốn sách "Làm thế nào người bình thường có thể kiếm được 1 triệu nhân dân tệ một năm vào năm 2026" của Koda là phiên bản tiêu chuẩn – nếu phương pháp đúng, 12 tháng là đủ cho một người bình thường. Hai cuốn cẩm nang năm 2026 của AI, được viết bởi người cha nghiêm khắc nhất của nó, là những phiên bản tương ứng dành cho doanh nghiệp và cá nhân. "Bói toán bằng AI: Làm giàu lặng lẽ" của Bai Nian và "Trạm trung chuyển API: Lợi nhuận hơn buôn bán ma túy" của Huang Xiaomu là những phiên bản thương mại cực đoan của câu chuyện này. Logic cơ bản là: đây là một thế giới mới, và các quy tắc cũ vẫn chưa bị khóa chặt; ai hành động trước sẽ gặt hái được phần thưởng.

Nhóm lập luận thứ hai: Trí tuệ nhân tạo (AI) thực chất đang bị tắt trước mắt hầu hết người bình thường, và đang âm thầm tắt dần. Bài viết dài 9.000 từ của Linote, "Bạn nghĩ bạn đang sử dụng AI, nhưng thực ra bạn đang xếp hàng chờ chết", là sự thể hiện đầy đủ nhất điều này. Bài viết "ACPD là gì?" của Roland W. là một phiên bản nhẹ nhàng hơn, mô tả sự thoái hóa trong giao tiếp giữa những người sử dụng AI nhiều. Người cha nghiêm khắc nhất của AI, trong bài "Toàn bộ ngành công nghiệp AI đang loại bỏ một cách có hệ thống những gì nó cần nhất", mô tả một lập trình viên nói rằng vào lúc 2 giờ sáng, anh ta có sản lượng cao nhất nhưng lại cảm thấy trống rỗng nhất. Logic cơ bản là: đây không phải là một cánh cửa mà người bình thường có thể dễ dàng bước vào, mà là một mê cung khiến những người nghĩ rằng họ có thể lên được càng ngày càng chìm sâu.

Điều đáng chú ý nhất về hai câu chuyện này không phải là sự đối lập giữa chúng, mà là chúng thường xuất phát từ cùng một người . Người cha nghiêm khắc nhất của AI là một ví dụ điển hình – ông viết "Hướng dẫn toàn diện về chuyển đổi AI trong doanh nghiệp năm 2026", hướng dẫn các công ty cách triển khai AI, đồng thời chỉ trích sự suy yếu của ngành công nghiệp này với bài viết "Ngành công nghiệp AI đang loại bỏ một cách có hệ thống những gì nó cần nhất". Hai bài viết được xuất bản cách nhau chưa đầy hai tuần. Từ góc nhìn của một người sáng tạo nội dung, cả hai đều là những mục tiêu chính: bài đầu tiên nhắm vào "các ông chủ muốn chuyển đổi doanh nghiệp của họ", và bài thứ hai nhắm vào "người hành nghề đang đặt câu hỏi về sự tồn tại của họ do tác động của AI". Mặc dù có một số điểm trùng lặp về độc giả, nhưng trạng thái tâm lý khác nhau, và nhu cầu về nội dung của họ hoàn toàn khác nhau.

Tương tự, có Roland.W—người viết về "cách đạt được 40.000 người theo dõi trên Twitter trong ba tháng" và cũng châm biếm sự phụ thuộc quá mức vào AI với "ACPD". Berryxia có cả những bài viết thực tế và lạc quan như "Trò đùa lớn nhất của kỷ nguyên AI" và những dòng tweet ngắn như "Barbie Q đã biến mất".

Tại sao một người sáng tạo lại viết hai nội dung trái ngược nhau cùng một lúc? Bởi vì hai loại nội dung này đáp ứng những nhu cầu tâm lý khác nhau của cùng một người đọc vào những thời điểm khác nhau.

Khi độc giả mở X, họ thực sự bị giằng xé giữa hai tâm lý trái ngược: một là "Tôi muốn nắm bắt cơ hội này, tôi không thể bỏ lỡ nó", và cảm xúc còn lại là "Tôi đã bị bỏ lại phía sau rồi, tôi phải làm gì đây?". Cảm xúc thứ nhất khiến họ nhấp chuột vào "Làm thế nào một người bình thường có thể kiếm được 1 triệu đô la một năm vào năm 2026"; cảm xúc thứ hai khiến họ nhấp chuột vào "Bạn nghĩ bạn đang sử dụng AI, nhưng thực ra bạn đang xếp hàng chờ chết".

Nội dung lạc quan tạo điều kiện để hành động, trong khi nội dung hoài nghi lại tạo điều kiện để đứng yên. Một bên thuyết phục bạn rằng vẫn chưa quá muộn để hành động, bên kia thuyết phục bạn rằng không hành động không nhất thiết là một sai lầm. Cả hai loại nội dung này đều cần được cho phép, vì vậy cả hai loại nội dung này đều tồn tại.

Hiểu được cấu trúc này sẽ giải thích tại sao bài đăng của Linote chỉ thu hút 10.000 lượt xem trong khi bài của Koda đạt 420.000 lượt xem — không phải vì bài của Linote sai, mà vì có nhiều người muốn "giấy phép hành động" hơn là "giấy phép cư trú". Tuy nhiên, tỷ lệ này không cố định; nó biến động theo tâm lý thị trường. Khi những người đã mua giấy phép hành động bắt đầu thấy hành động không hiệu quả và không muốn thừa nhận hoàn toàn sai lầm của mình, họ sẽ tìm đến những nội dung mang tính hoài nghi để tìm sự an ủi. Ngày đó đến sẽ là bước ngoặt đối với những người sáng tạo nội dung như Linote, biến họ từ thị trường ngách thành thị trường chính thống.

Nhìn lại: động lực thúc đẩy chu kỳ hoạt động này chưa bao giờ là sự tò mò xung quanh các công cụ AI, mà chính là sự bất an mà tầng lớp trung lưu cảm thấy về tình hình hiện tại của họ. AI là phương tiện cho vòng xoáy lo lắng này, nhưng công nghệ nền tảng của nó còn lâu đời hơn cả chính AI.

VI. Suy luận của người đọc: Họ có thể là ai?

Một thư viện tài nguyên chỉ chứa dữ liệu về người tạo nội dung mà thiếu dữ liệu về người đọc chắc chắn sẽ tạo ra một hồ sơ người đọc sơ lược. Tuy nhiên, vẫn có thể rút ra được một vài điểm quan trọng.

Họ có thể vượt qua Tường lửa Vĩ đại. Tuy nhiên, X vẫn đòi hỏi một ngưỡng kỹ thuật nhất định trong bối cảnh người dùng Trung Quốc phổ thông. Việc có thể truy cập X một cách đáng tin cậy, theo dõi hàng chục nhà sáng tạo AI người Trung Quốc và đọc một bài báo về AI dài 5000 từ đã loại bỏ phần lớn người dùng internet thông thường. Tweet dài bằng câu, "Nếu bạn có thể vượt qua Tường lửa Vĩ đại và sử dụng AI, thì xin chúc mừng, bạn đã có khả năng kiếm tiền cơ bản" - chính ông ấy nhận ra rằng ngưỡng này là một tiêu chuẩn đầu vào.

Rất có thể họ đang trải qua một số lo lắng về sự nghiệp. Các cụm từ khóa xuất hiện thường xuyên nhất trong toàn bộ thư viện tài liệu là "35 tuổi", "sa thải", "việc làm thêm", "bị thay thế" và "bị bỏ lại phía sau". Những người tạo bài viết X nổi tiếng nhất, chẳng hạn như Koda (người cha nghiêm khắc nhất của AI) và Centennial, đều đề cập đến cùng một vấn đề cốt lõi trong bài viết của họ—tình trạng hiện tại của người đọc là không bền vững.

Mối quan hệ kinh doanh cốt lõi của họ là học tập có trả phí, chứ không phải mua sản phẩm có trả phí. Những người đọc này có thể đăng ký tài khoản đã được xác minh, mua "khóa đào tạo AI" và tham gia "cộng đồng trả phí" - nhưng họ không phải là những người mua công cụ AI cấp doanh nghiệp thực sự. Nếu họ là những người ra quyết định về CNTT doanh nghiệp hoặc trưởng đội ngũ AI trong các công ty lớn, họ sẽ đọc các bài báo của Hugging Face và LessWrong, chứ không phải các sản phẩm Trung Quốc. Họ không mua kiến ​​thức, mà mua cảm giác khẳng định bản thân: "Tôi đang bắt kịp xu hướng ". Việc các khóa học có hữu ích hay cộng đồng có hiệu quả hay không là lần; mối quan tâm chính là việc đăng ký giúp giảm bớt cảm giác "Tôi có thể đang tụt hậu".

Họ phản ứng mạnh mẽ hơn với những con số cụ thể so với những lập luận trừu tượng. Bài luận hoài nghi dài 9.000 từ của Linote thu hút 10.000 lượt xem; trong khi đó, tuyên bố duy nhất của Koda, "Từ 0 đến 10.000 người theo dõi trong 50 ngày, một bài đăng duy nhất với 2,5 triệu lượt xem," nhận được 420.000 lượt xem. Bài viết trước hoàn toàn dựa trên phân tích nhân quả, bài viết sau hoàn toàn dựa trên những con số cụ thể. Độc giả trong hệ sinh thái này không phải là không có khả năng tư duy, mà là họ đã quá mệt mỏi với việc tư duy – họ sẵn sàng trả tiền cho những câu chuyện đáng tin cậy đã xảy ra. Điều này cũng giải thích tại sao câu khẳng định "những gì tôi đã làm" phải được đặt lên hàng đầu: nó không phải là phần bổ sung cho lập luận, mà là sự thay thế cho nó.

Họ đang trong trạng thái "muốn tự mình trở thành người sáng tạo". Các bài viết của Luna như "Người bình thường phải đến với X để chạy lưu lượng truy cập", Wenzi "Kiếm lợi nhuận sáng tạo trong ba tháng với X", Koda "Từ 0 đến 10.000 người theo dõi trong 50 ngày" và Huang Xiaomu "Hướng dẫn tạo tweet X phổ biến và bạn sẽ có 10.000 người theo dõi"—đối tượng mục tiêu của những bài viết này là những người đã bắt đầu cân nhắc tham gia phong trào X. Điều này khác biệt hoàn toàn so với hồ sơ người dùng AI điển hình: người dùng AI điển hình đọc hướng dẫn Claude Code và muốn sử dụng Claude Code, trong khi độc giả của hệ sinh thái này đọc nó và muốn trở thành tác giả của hướng dẫn Claude Code tiếp theo.

Tổng hợp năm tiêu chí này, ta có thể hình dung ra một người khá cụ thể: một người dùng Trung Quốc có khả năng vượt qua các hạn chế internet, khoảng 35 tuổi, không hài lòng với công việc hiện tại, có kinh nghiệm cơ bản sử dụng các công cụ AI và đang nghiêm túc cân nhắc "sáng tạo nội dung" như một công việc phụ hoặc con đường sự nghiệp chính.

Hồ sơ này trùng khớp rất nhiều với hồ sơ của chính 23 người sáng tạo – đây không phải là sự trùng hợp ngẫu nhiên, mà là một đặc điểm cấu trúc. Đây là một thị trường nơi nhà sản xuất và người tiêu dùng có tính đồng nhất cao : độc giả hôm nay là người sáng tạo ngày mai, và người sáng tạo hôm nay là độc giả ngày hôm qua. Tính đồng nhất này khiến sự bất đối xứng thông tin suy giảm cực kỳ nhanh chóng, bởi vì một khi phương pháp hiệu quả được công bố, độc giả của nó nhanh chóng trở thành người dùng tiếp theo, rồi đến người phổ biến tiếp theo, và lợi thế ban đầu bị pha loãng trong vòng hai hoặc ba lớp phổ biến.

Đây là lý do tại sao "2026" phải được cập nhật liên tục — bởi vì phương pháp của năm 2025 sẽ không còn hiệu quả vào năm 2026, và phương pháp từ đầu năm 2026 cũng sẽ không còn hiệu quả vào giữa năm 2026. Nội dung của hệ sinh thái này phải liên tục tạo ra những "hiện tại" mới, nếu không, giá trị cốt lõi của nó (khoảng trống thông tin) sẽ ngay lập tức bị mất giá.

Kết luận: Một số điều có thể xảy ra trong 6-12 tháng tới.

Cuối cùng, chỉ còn lại một vài phán xét. Đây là những phán xét, không phải lời tiên tri.

Nội dung về kiểm thử công cụ AI sẽ tiếp tục giảm. Lý do chủ đề Codex thay thế Claude Code vào cuối tháng 4 thu hút 237.000 lượt xem là vì đây là sự so sánh mà hầu hết người đọc chưa từng tự mình thực hiện. Khi lượng lớn người sáng tạo liên tục sản xuất nội dung tương tự, và người đọc trở nên mệt mỏi sau nhiều lần chuyển đổi công cụ, lượng truy cập vào các bài viết so sánh thực tế sẽ giảm. Trong số những người sáng tạo ổn định nhất như Xue Ta Wu Yun, Bo Zhou và Bainian, họ đã tự động chuyển trọng tâm nội dung từ "kiểm thử công cụ" sang các chủ đề sâu hơn như "phương pháp kỹ thuật", "hệ thống kỹ năng" và "quản lý ngữ cảnh". Đây không phải là sự trùng hợp ngẫu nhiên; lượng truy cập đang cho họ biết rằng họ phải thay đổi.

Nội dung "siêu hình" sẽ nhiều hơn nội dung kiểm thử dựa trên công cụ về mặt số lượng. Vòng phản hồi của việc viết "Cách kiếm tiền với nội dung AI trên X" ngắn hơn nhiều so với "Cách sử dụng công cụ AI" — cái trước chỉ cần người đọc ghen tị để hoàn thành một nửa giao dịch, trong khi cái sau yêu cầu người đọc chủ động xác minh để tạo thành một vòng phản hồi khép kín. Khi sự khác biệt trong vòng phản hồi là đáng kể, thị trường sẽ tự động ưu tiên vòng phản hồi ngắn hơn. Đây không phải là sự lựa chọn của bất kỳ người sáng tạo nào, mà là hướng trọng lực của toàn bộ hệ sinh thái.

Thị phần nội dung mang tính hoài nghi sẽ tăng trưởng, nhưng nó sẽ không trở thành xu hướng chủ đạo. Khi lượng lớn độc giả đã hành động theo mục tiêu "1 triệu người đăng ký vào năm 2026" nhận thấy mình không đạt được cột mốc đó sau một năm, họ sẽ không cần thêm phương án hành động nào nữa; họ sẽ cần một lời giải thích cho phép họ rút lui một cách khéo léo. Các nền tảng như Linote và Roland.W là những tài liệu dự phòng được chuẩn bị cho thời điểm đó. Nhưng nó sẽ không trở thành xu hướng chủ đạo—sẽ luôn có những độc giả lạc quan mới tham gia thị trường; họ chưa hoàn thành hành trình khiến họ cần đến sự hoài nghi. Tỷ lệ người lạc quan so với người hoài nghi sẽ dần chuyển từ 9:1 hiện nay sang 7:3, nhưng sẽ không đảo ngược.

Ranh giới giữa nội dung hài hước và nội dung do AI tạo ra sẽ ngày càng trở nên rõ rệt. Trong khi những video gây sốt từ những nhân vật như Stanley có thể thu hút hàng chục triệu lượt xem, độc giả của họ lại rất phân tán; ngược lại, nội dung do AI tạo ra có lượt xem thấp hơn nhưng độc giả lại tập trung và hẹp hơn. Hai mô hình này phục vụ các kiểu quan hệ độc giả khác nhau, khiến chúng khó có thể kết hợp, và do đó, mỗi mô hình sẽ theo đuổi con đường riêng của mình trên cùng một nền tảng. Các tài khoản cố gắng làm hài lòng cả hai – viết cả truyện cười và nội dung do AI tạo ra cùng lúc – sẽ bị cả hai thuật toán đánh dấu là có tín hiệu không rõ ràng, khiến việc thành công càng trở nên khó khăn hơn. Tập trung là chìa khóa thành công trong thời đại này.

"Sự hiện diện của người thật/khuôn mặt" sẽ trở thành một yếu tố quan trọng có giá trị cao. Một bài viết khác trên Linote, "Lộ diện khuôn mặt: Sự khan hiếm tài sản trong nhà thổ ảo này," mặc dù chỉ có 15.000 lượt xem, đã chỉ ra một xu hướng đang nổi lên: càng nhiều nội dung do AI tạo ra tràn ngập thị trường, tín hiệu về "con người thật" càng trở nên khan hiếm. Một trong phương pháp Roland.W đã sử dụng để có được 40.000 người theo dõi trong ba tháng là bắt đầu quay video. Khi chi phí để AI tạo ra tất cả nội dung "trông như thật" tiến gần đến con số không, thì việc nó "thực sự là thật" sẽ bắt đầu có giá trị cao hơn.

Đây là nhận định dựa trên 23 tài khoản, 556 nội dung và khung thời gian hai tháng. Nó có thể cho bạn biết trạng thái hiện tại của hệ sinh thái này, nhưng không thể cho biết nó sẽ trở thành gì trong tương lai. Kịch bản khả dĩ nhất không phải là hệ sinh thái này sẽ đột nhiên sụp đổ hay phát triển vượt bậc, mà là nó sẽ tiếp tục tạo ra lượng lớn nội dung trùng lặp, đào tạo lượng lớn người sáng tạo nội dung tương tự và thu hút lượng lớn độc giả tương tự với tốc độ hiện tại, cho đến một ngày nào đó nhãn "AI" được thay thế bằng một nhãn khác.

Việc thay thế sẽ được thực hiện mà không có thông báo hay nút. Nó sẽ diễn ra một cách lặng lẽ vào một thời điểm nào đó trong tuần mà không ai nhận ra—có lẽ ba tháng sau khi báo cáo này được viết. Khi thẻ tiếp theo xuất hiện, "Hướng dẫn toàn diện năm 2026" hiện tại sẽ được thay thế bằng "Hướng dẫn toàn diện năm 2027", và "Phân tích chi tiết triển khai AI" sẽ được thay thế bằng "Phân tích chi tiết triển khai Robot/Agent/XR/Bất kỳ từ khóa tiếp theo nào". Cách diễn đạt, đối tượng và chu kỳ sẽ vẫn giữ nguyên.

Điều đã thay đổi chính là lớp vỏ bọc bên ngoài của vòng lo lắng hiện tại.