AI 时代数据是石油这个比喻，我们普通人怎么从勘探到卖汽油？

撰文：黄世亮

「数据是新的石油」，这句话在 AI 圈都快被说烂了。但在主流叙事里，这事儿跟咱们普通人好像没半毛钱关系——那是科技巨头的资本游戏，拼的是显卡和万亿参数。

但我后来琢磨了一下，这个比喻是我们在 AI 里践行的非常好的指南针。

一、一个被严重误解的比喻

「数据是新的石油」，这句话现在几乎成了 AI 时代的圣经。

但说实话，大多数人听到这句话的第一反应肯定是：这 TMD 是大公司的事，跟我这种普通人有个毛关系？

因为在主流叙事里，他们嘴里的「数据」是整个互联网、维基百科这种 PB 级别的玩意；「炼油技术」是几万张 H100 显卡 + 一帮年薪百万的科学家；「最终产品」是 GPT-5 这种全知全能的上帝模型。

这套逻辑在商业上当然没毛病，但问题在于——它基本等于在说：你别参与了，你上不了桌。

我们普通人直接被踢出局。

更黑暗的是，这说法还有个版本我越想越来气：

数据是新石油，咱们消费者的消费数据就是委内瑞拉的油田；而美团、阿里、抖音这些家伙就是美国的 Trump。

他们一不小心（其实是故意的）就跑到我们这儿插管子挖油，免费拿走我们的数据，炼成「98 号汽油」（精准算法、大数据杀熟），反手再强卖给我们。

结果就是：我们成了冤大头——不仅免费贡献原材料，被人卖了还得帮他们平台数钱。

在这个版本的故事里，玩家只有巨头。咱们既没海量数据，也没资本，更不可能训练个大模型。于是「数据是新的石油」就变成一句听起来很牛逼、但对个人毫无卵用，甚至有点恶心的口号。

二、换个姿势理解，这事儿就有救了

我觉得这种共识是有问题的。我们得换个姿势看。

如果我们硬要把「数据是新的石油」这个概念安在普通人头上，那问题就不再是「这比喻对不对」，而是：这玩意到底怎么指导我干活？

石油产业之所以牛逼，是因为它有一条非常清晰、谁也绕不过去的逻辑链：

找油田（勘探） → 建炼油厂（加工） → 产品标准化（汽油） → 建渠道（加油站） → 卖给用户。

对咱们普通人来说，AI 时代的「数据石油」也得严丝合缝按这几步来拆。少一环，你的 AI 焦虑就永远变不成生产力，只会变成「刷新闻 + 收藏链接 + 看别人发财」的精神内耗。

下面我就按这个逻辑，给大伙拆解一下普通人该怎么干。

三、第一步：油田在哪？——去找你身边的「微型富矿」

在传统行业你得去沙特、俄罗斯这种地方找油。但咱们这条路线，油田其实就在你手边。我觉得至少有两大类。

1. 个人私有数据：你自家的后院

这是最容易被忽略、但最稳的一类数据。它不需要规模大，但纯度极高。

比如你的工作流程、你做决策的逻辑、你踩过的坑（失败复盘）、还有你在行业里混这么多年知道的潜规则。

再比如你的数字足迹：过去十年写的笔记、代码库、草稿、邮件……这些都算。

这东西的价值在于：它是完全属于你的。用这些数据训练出来的「个人数字孪生」或者「领域专家 Agent」，是任何通用大模型都替代不了的。

如果过去 5 年你的工作生活里没怎么用过电脑，只靠一部手机闯天下，那你大概率很难进化成 AI 生产者，注定只能当个 AI 消费者。

真想拿 AI 赚钱，我觉得得买一台电脑。为什么？

因为没有电脑，你大概率就没有成体系的数据沉淀，你就是个彻头彻尾的「贫油国」。别指望你手机相册里那点图，或者微信里几十 GB 的语音和碎嘴子聊天记录能干啥大事——杂质太多、结构太差，真炼不出合格的 92 号汽油，撑死炼个 29 号汽油就不错了。

2. 公共数据富矿：组建你的「勘探队」

第二类，是所有人都能看到，但 99% 的人只是在「消费」而不是「勘探」的数据：X.com、公众号、arXiv、YouTube……这些就是数据时代的「公海」。

现在的互联网，特别是社交媒体，环境恶化得太快了。我敢说，肯定超过 50%，搞不好超过 90% 的内容都是 AGRC（AI Generated Rubbish Content，AI 生成的垃圾内容）。

这帮人拿着 AI 批量生产废话，直接把地层污染了。你去做地质勘探时要是没意识，挖回来的全是垃圾。

更糟的是：你把垃圾喂给大脑或者喂给 AI，最后炼出来的也只能是垃圾，甚至会把你的炼油厂堵死。

所以为了保证你挖出来的不是 AGRC，我建议你搞一个严格筛选过的 **「灵感源组合」。但注意：光看没用，这叫囤积原油。你得学会原油初加工 **——每个来源都要用 AI 过一遍，把它们变成机器能读懂的燃料：

深层沉积岩（书籍）：这是压舱石。定个全年阅读清单，专业经典、文学都得有。

AI 结合法：别光傻读。一定要用 Gemini 或 ChatGPT 辅助阅读，读完一章就扔给它讨论，让它出思考题。读完必须做成电子版读书笔记，喂给 AI，这才是你的知识库。

前沿勘探区（论文与报告）：没事多刷刷 arXiv 或者 Google Scholar。每周搞个「论文午餐会」，逼自己啃一篇。

AI 结合法：生肉读不下去？把 PDF 直接甩给 NotebookLM 或者 ChatGPT，让它给你总结核心论点和数据，把「难啃的骨头」熬成「高汤」存起来。

地表径流（新闻资讯）：用 RSS 或者定制信息流。我看新闻就扫标题，遇到真正牛逼的再深度收藏。

AI 结合法：别只收藏链接。把内容复制下来，让 AI 帮你打标签、提炼关键词，分类存到你的笔记软件里，不然收藏了也是吃灰。

伴生气田（播客与讲座）：通勤路上听听 TED Radio Hour 这种。每个月强迫自己去参加一两场线下沙龙。

AI 结合法：听到好的观点，别光点头。用 Whisper 把录音转成文字，再让 AI 整理成结构化笔记。声音是无法被检索的，但文字可以。

高产油井（社交媒体）：在 Twitter/X 上关注一批真正的专家。定期清理关注列表，把那些发垃圾情绪的都取关了。

AI 结合法：看到牛逼的 Thread，直接复制给 AI，让它分析这人的逻辑漏洞在哪，或者把它的观点融入到你的知识体系里。

实地科考（生活观察，田野调查）：刻意练习「带着问题看生活」。这可是 AI 爬虫怎么都爬不到的感性数据。

AI 结合法：灵感来了别打字，直接语音说话，然后丢给 AI 整理成日记。让 AI 帮你把碎碎念变成有逻辑的洞察。

我们一定要养成随时拿起手机对着豆包口喷一大话的习惯。

这六个来源就是你的「混合油田」。只有你的输入够野、够杂，而且都经过 AI 的初加工，你炼出来的东西才不会是陈词滥调。

四、第二步：炼油设备在哪？——别只盯着大模型

找到了油，下一步就得炼。主流媒体天天忽悠你去买显卡，但对个人来说，真正的炼油厂一定是你自己的软件栈 + 思维工艺。

1. 大模型只是个「锅炉」

充了个 ChatGPT Plus 会员并不会让我们自己变牛逼，这就像买了个锅炉，然后站旁边看锅炉很亮——但你不开工啊。

ChatGPT、DeepSeek 这些大模型，说白了就是基础动力单元，是底座。能烧起来，但不等于你能产油。

2. 真正的炼油厂是「个人工具体系」

一座高效的个人炼油厂，得有这些组件：

管道（工具链）：VS Code，Python，Skills 这些玩意。

工艺流程（方法论）：这才是核心壁垒。就是你怎么写 Prompt，怎么建立 RAG 知识库，怎么让好几个 Agent（skills） 互相打配合。

重点永远不是「模型有多强」，而是：你怎么跟 AI 交互，怎么把你脑子里的隐性经验翻译成 AI 能听懂的指令。

这套「个人工程体系」才是你的炼油厂，而不是那个模型本身。

五、第三步：产品不是终点，卖出去才是硬仗

这是整条链里最残酷的一环。中石油只需要把油运到加油站，车主自然排队。但在 AI 时代，产品化和销售真 TMD 难。

1. AI 炼出来的「汽油」是极度非标的

你用「个人数据」 + 「大模型」炼出来的东西，大概率不是通用汽油，而是：

• 一段只有你能用的 Python 脚本
• 一篇风格独特的文章
• 一个看找医生做检查后的 AI 加工报告
• 一套个性化的法律咨询建议

这些玩意不通用、不标准、而且特别挑场景。

2. 真正的大问题：卖给谁？

所以在动手之前，你得反向问一句：老子做出来的东西到底卖给谁？这其实反向来论证我们要炼什么油？

卖给自己（自用）：省时间就是赚钱，这是最容易实现的闭环。

卖给企业（B2B）：把你的 Prompt 或者工作流封装成解决方案。这需要你极强的售前能力（忽悠能力）。

卖给大众（B2C）：做成 App 或者内容专栏。这就得看你有没有流量分发能力了。

其实：AI 时代炼油（生成内容）越来越容易，但建加油站（分发与销售）前所未有的难。

六、别忘了搞环保：别让废渣把你埋了

传统炼油会产生废渣、废水、废气。你要是不处理，炼油厂还没赚钱，人先被熏死了。

数据炼油也一样，**「赛博污染」** 极其严重，必须得有个「环保部门」定期清理。

1. 清理过期的「工具废渣」

AI 进化的速度太 TMD 快了，快到离谱。

你上个月收藏的「2025 年必用十大 AI 导航站」，这周可能就倒闭了五个；你今天死磕的某个 AI 绘图参数，明天可能就被「一键生成」给降维打击了。

千万别当「赛博拾荒者」，囤一堆过时工具不舍得扔。该卸载卸载，该取关取关。工具是拿来用的，不是拿来供着的。

囤积过时工具，就像家里堆满生锈废铁，只会拖慢你运行速度。

2. 抛弃被榨干的「数据空壳」

很多人有「松鼠症」：看到 PDF 就下载，看到视频就收藏，硬盘里塞满几个 T 的资料，就觉得自己拥有了全世界。

那不是知识，那是填埋场垃圾。

真正的环保做法是：用 AI 把 PDF、视频、长文章里的「油」榨出来——生成总结、提取金句、转化为你的笔记。

一旦榨干了，就把原文件扔了（或者归档到冷存储）。你的注意力是极其昂贵的有限资源，别让这些原始文件占用你的带宽。

只保留「提炼后的燃料」，扔掉「原油空壳」，这才是高效率的炼油厂。

3. 斩断那些「吸血的僵尸账单」

AI 焦虑让我们干了很多傻事，其中最傻的一件就是：着急花钱买安全感。

报班、买课、赶会、买 Plus 会员……成本都不低。更要命的是很多东西一旦订阅（按月扣费那种），你经常会忘了取消。

我以前搞测试买过一台服务器，起码超过三年了，每个月都默默扣我一笔钱，藏在一堆账单里，我压根不知道——其实就测试那天用了。

还有我脑子一热买过 ChatGPT 、Gemini 、Claude、Perplexity……一大堆自动续费，还买过一些 API。结果呢？大部分时间都在吃灰。

妈的，真是浪费啊。

这些都是「环保」必须清理的事。不然你还没炼出可卖的油，家底先被这些污染给偷光了。

七、最后说两句：一张行动地图

当我们把「数据是新的石油」这层宏大的外衣扒下来，它就不再是一个遥不可及的资本故事，而是一张属于普通人的冷峻路线图。

在这个时代，如果你想赢，赶紧检查一下你的「资产负债表」：

• 储量：你是不是还在刷抖音？还是已经在通过「灵感源」+ AI 辅助，有意识地囤积高质量数据了？（记得避开 AGRC 垃圾）
• 产能：你有没有一套属于自己的工具和方法论（炼油厂），以及炼什么油？
• 渠道：你想清楚了没，你炼出来的这些非标产品，到底准备卖给谁？这可以反过来论证产能，到底炼 92 号还是 98 号油。
• 环保：你是不是囤了一堆数字垃圾？有没有查查信用卡账单，把那些僵尸订阅给砍了？

最后给个建议：忘掉那些百亿参数的新闻吧。今天就开始——买台电脑，建立你的「灵感数据源」，去打下你的第一口微型油井，先卖给自己，炼出把自己工作固化成 AI 为主自己为辅的自动化工具。

其实我也很困惑，折腾 AI 已经超过三年了，我啥也没炼出来。只炼出来一个 AI 管理我的 to do list，和炼出了 AI 管理我的读书笔记，我还在继续想，能炼什么呢？