Gdy bańka pęka, kto dominuje w erze AI? Przewodnik po wpływowych KOL-ach AI w Chinach i Wielkiej Brytanii na rok 2026

Autor: Alan, Amelia | Zespół Biteye; Denise | Zespół Operacyjny XHunt

Latem 2026 roku przepływ informacji na platformach społecznościowych odświeża się w milisekundach. W jednej chwili główny model językowy wydaje aktualizację; w następnej tysiące „dogłębnych analiz” zalewają scenę.

Niezależny deweloper powiedział nam, że pierwszą rzeczą, którą robi każdego dnia po przebudzeniu, nie jest już przewijanie swojego timeline'u, ale szybkie skanowanie kilku znajomych awatarów, aby zobaczyć, jakie nowe sztuczki zakodowali poprzedniej nocy.

„Ufamy tylko tym, którzy mają praktyczne doświadczenie,” powiedział.

To pozornie paranoiczne zaufanie wskazuje na prawdę, którą większość ludzi pomija:

W dzisiejszym szybkim rozwoju technologii dużych modeli, sama informacja deprecjonuje się w błyskawicznym tempie.

Tradycyjne konta mediów technologicznych, które polegały na agregowaniu wiadomości, tłumaczeniu zagranicznych ogłoszeń i składaniu historii, stopniowo straciły cierpliwość użytkowników. Prawdziwym rzadkim zasobem nie jest już „kto powiedział co jako pierwszy”, ale raczej „kto może mi powiedzieć, czy to jest wiarygodne i jak mogę to wykorzystać”.

Aby odkryć prawdziwą logikę operacyjną tego ukrytego kręgu, przeprowadziliśmy dogłębną analizę prawie 400 wiodących KOL-i AI w ekosystemach chińskim i angielskim, korzystając z ekskluzywnych danych i modeli zdolności z narzędzia analizy społecznej @xhunt_ai.

Odkryliśmy, że liderzy opinii w erze AI przechodzą głęboką transformację z „pośredników informacji” w „umożliwiaczy produktywności”.

1. Kluczowe odkrycie: Od dystrybucji opinii do dystrybucji produktywności

W tradycyjnym kontekście internetowym, osoba z genialnym pomysłem musi zmobilizować złożony łańcuch zasobów ludzkich, aby zrealizować ten pomysł: backend, frontend, UI, menedżerowie produktów... Długi proces współpracy może wyczerpać wiele entuzjazmu. Dziś narzędzia AI znacznie skompresowały ten łańcuch produkcji. Codex, Claude Code, Cursor i Lovable przekształciły bariery programowania w zdolności logiczne i strukturalne; Seedance, GPT Image, Keling i Nano Banana bezpośrednio wyeliminowały złożoności produkcji obrazów i wideo.

Jednak doprowadziło to do nieintuicyjnego zjawiska w branży: gdy każdy może używać AI do masowego generowania długich artykułów, wysokiej jakości treści stają się „tanie” i łatwo dostępne, podczas gdy zaufanie staje się bardziej rzadkie niż kiedykolwiek.

Wartość KOL-i AI nie polega na ich zdolności do szybszego generowania treści przez AI niż zwykli ludzie, ale na ich umiejętności wizualizacji niejasnej mocy AI poprzez współpracę człowiek-maszyna w wyniki, które inni mogą zobaczyć, uruchomić i bezpośrednio wykorzystać. To już nie chodzi o dystrybucję opinii, ale o dystrybucję zdolności produkcyjnych.

Na przykład, gdy nowy model twierdzi, że „pokonał Claude Opus 4.7”, użytkownicy są już zmęczeni tymi samymi starymi komunikatami prasowymi. Chcą z niecierpliwością dowiedzieć się od zaufanych KOL-i: „Czy będzie halucynować w rzeczywistym rozwoju kodu? Czy ten produkt, który wygląda niesamowicie w oficjalnym wypolerowanym wideo, jest naprawdę narzędziem produktywności, które zwykli ludzie mogą używać od razu po wyjęciu z pudełka?”

Kompasy uwagi wyraźnie się odwróciły: od „co się stało” do „czy to ważne”, a teraz do „jak to wykorzystać”.

W hałaśliwym środowisku KOL-e AI odgrywają rolę praktycznych pionierów i kotwic zaufania.

2. Kto odgrywa tę rolę: weterani technologii i nowa generacja błękitnego oceanu

Powszechnym uprzedzeniem w branży jest to, że „większość KOL-i AI to konta marketingowe, które szybko zyskały popularność po wybuchu ChatGPT pod koniec 2022 roku.” Jednak statystyki pokoleniowe XHunt dotyczące czasu rejestracji kont obalają to twierdzenie: struktura pokoleniowa KOL-i AI przedstawia odwróconą piramidę.

• Dominacja doświadczonych profesjonalistów: Wśród angielskich rankingów, wczesni użytkownicy zarejestrowani w latach 2007-2015 stanowią aż 62,9%; ten odsetek osiąga 58% w chińskich rankingach. Oznacza to, że większość wiodących kont aktywnych w rdzeniu kręgu AI dzisiaj to praktycy i przedsiębiorcy, którzy pojawili się po doświadczeniu cykli PC, mobilnego internetu i Web3. Wraz z nadejściem fali dużych modeli, z zapałem zakończyli migrację narzędzi produktywności.

• Wzrost nowego pokolenia w regionie chińskim: Co ciekawe, w okresie wybuchu ChatGPT od 2022 do 2023 roku, odsetek nowo powstałych kont natywnych AI w regionie chińskim osiągnął 13,0%, co jest wyższe niż 9,7% w regionie angielskim. Wskazuje to, że chiński ekosystem oferuje znaczące nagrody za praktyczne treści; tak długo, jak narzędzia są biegłe, a samouczki solidne, nowe konta mogą ustanawiać przewagi konkurencyjne poprzez ciągłe publikowanie.

W przeciwieństwie do tego, czasy rejestracji KOL-i Web3 często pokazują wyraźny kształt wrzeciona, z nagłym wzrostem nowych kont podczas DeFi Summer, wybuchu NFT i szaleństwa Meme, co pokrywa się z gorączką rynku.

3. Symbiotyczna ewolucja KOL-i AI i OPC

Ewolucja AI przekształca koncepcję One Person Company (OPC) z superludzkiej koncepcji w wyraźnie wykonalną rzeczywistość. Istotą OPC jest to, że użytkownicy mogą wrażliwie wzywać różne pionowe agenty AI, uwalniając się od samotnych walk i ciężaru całej ciężkiej pracy, nieskończenie amplifikując swoje pomysły i używając AI do realizacji niezależnej budowy produktów, dystrybucji komercyjnej i precyzyjnego marketingu.

W tej transformacji KOL-e AI zajęli mocną pozycję ekologiczną dzięki swoim złożonym zaletom:

• Rozumienie granic technicznych: Często pochodzą z dużych firm AI lub są doświadczonymi deweloperami, posiadającymi podstawową wiedzę techniczną, co sprawia, że są bardziej świadomi rzeczywistych ograniczeń narzędzi niż czysto marketerzy.

• Rozumienie punktów bólu rynku: Jako długoterminowi twórcy treści stający w obliczu publiczności, mają silne poczucie produktowości i marketingu, co sprawia, że są bardziej wyczuleni na rzeczywiste potrzeby niż czysto deweloperzy.

To podwójne wzmocnienie „technologii + wyczucia rynku” pozwala im przekształcać abstrakcyjną technologię w użyteczne scenariusze poprzez publiczne budowanie (Build in Public), tym samym nieustannie gromadząc zaufanie użytkowników.

Eksplozja trendu Vibe Coding doprowadziła do ekstremalnego napięcia osobistego IP: gdy wiodący KOL AI poleca framework rozwoju, nie piszą już tylko kilku nijakich linii rekomendacji, ale bezpośrednio demonstrują na X, jak mogą szybko uruchomić kompletną, interaktywną aplikację AI w 15 minut, współpracując z modelem za pomocą jednego polecenia w naturalnym języku, wszystko to w luźnej atmosferze.

Tradycyjni KOL-e zbierają ruch, dystrybuując opinie, podczas gdy KOL-e AI konsolidują ekosystem, dystrybuując zdolności produkcyjne.

4. Portrety danych: ekologiczne podziały między KOL-ami wschodnimi i zachodnimi

Aby zbadać prawdziwą logikę operacyjną ekosystemu KOL-i AI, ten raport wyodrębnił 100 próbek tweetów z 300 najlepszych angielskich KOL-i AI oraz 100 najlepszych chińskich KOL-i AI, które były klasyfikowane przez wpływ XHunt w ciągu ostatnich trzech miesięcy, przeprowadzając dogłębne obliczenia i porównania ich treści tweetów oraz różnych metryk.

Odkryliśmy, że istnieją znaczące różnice między chińskimi a angielskimi KOL-ami AI pod względem struktury uwagi i modeli produkcji treści. Poniżej ujawnimy prawdziwe oblicze KOL-i AI w siedmiu kluczowych wymiarach: wolumen ruchu, pola dyskusji, czas tworzenia konta i profile osobiste.

Mapa uwagi: region angielski koncentruje się na źródłach, region chiński koncentruje się na praktyce

• Rozkład wolumenu ruchu: Całkowita liczba obserwujących w angielskich rankingach przekracza 350 milionów, z średnią 1,17 miliona i medianą 110 669. Chiński ekosystem skłania się ku wyrafinowanym pionowym dziedzinom, z średnią liczbą obserwujących wynoszącą około 77 000 i medianą 43 006.

• Porównanie aktywności publikacji: W ciągu ostatnich 90 dni 100 kont w chińskich rankingach opublikowało prawie 30 000 tweetów, z medianą wynoszącą 210 tweetów. W przeciwieństwie do tego, 300 angielskich kont opublikowało tylko 37 000 tweetów w sumie, z medianą wynoszącą zaledwie 38 tweetów. Wiodące angielskie konta często publikują rzadko, podczas gdy chińskie konta tworzą sieć dyfuzji aplikacji o wysokiej częstotliwości.

• Struktura poziomów obserwujących: Angielskie rankingi przedstawiają strukturę piramidy, gdzie konta mające od 50 000 do 200 000 obserwujących stanowią najwyższy odsetek wynoszący 41,8%, podczas gdy konta z ponad 1 milionem obserwujących stanowią 7,4%. Chińskie rankingi koncentrują się natomiast na warstwie aplikacji long-tail, gdzie konta mające od 10 000 do 50 000 obserwujących stanowią 53,0%, a te z ponad 200 000 obserwujących tylko 4,0%.

• Obserwujący KOL-i: Chociaż średnia liczba obserwujących w angielskich rankingach (510,7) jest wyższa niż w chińskich rankingach (320,2), po dostosowaniu do bazy chińskich i angielskich KOL-i AI (około 1 000 i 5 000 odpowiednio), wskaźnik penetracji najlepszych chińskich KOL-i osiąga 32%, znacznie przewyższając 10% w regionie angielskim. Wskazuje to, że krąg KOL-i AI w Chinach jest ściśle połączoną, gęstą społecznością.

• Mapa aktywności: Aż 70% chińskich KOL-i codziennie dzieli się dynamiką branży i praktycznymi spostrzeżeniami. W przeciwieństwie do tego, 39,8% kont o niskiej aktywności w regionie angielskim jest izolowanych, podczas gdy 26,4% jest stabilnie aktywnych. Region angielski skłania się ku sieci źródeł przemysłowych, podczas gdy region chiński koncentruje się na sieci praktycznej.

Podsumowując: Angielscy KOL-e AI są częścią sieci źródeł przemysłowych, które opanowują pierwsze technologie i główne strategiczne wydania; chińscy KOL-e AI to super dyfuzja i sieć praktyczna, która tłumaczy, ocenia i prowadzi nowoczesne technologie dla głównych przepływów pracy.

Preferencje mentalne: region angielski koncentruje się na makro, region chiński koncentruje się na praktyczności

Zdejmując szerokie etykiety, możemy wyraźnie zobaczyć skupienie obu ekosystemów poprzez częstotliwość i wydobycie tagów z ogólnej treści dyskusyjnej:

Czy to w regionie angielskim, czy chińskim, modele podstawowe, inteligencje AI, komercjalizacja AI i programowanie AI są wspólnymi osiami konsensusu, ale ścieżki, które rozciągają się na zewnątrz, są wyraźnie różne:

• Region angielski kładzie nacisk na technologię podstawową i makro perspektywy: Angielscy KOL-e mają znacznie wyższe wskaźniki pokrycia w komercjalizacji AI (44,7%), modelach podstawowych (39,6%), bezpieczeństwie AI (13,8%), chipach AI (12,6%) i inteligencji ucieleśnionej (5%) w porównaniu do regionu chińskiego. Poświęcają znaczną energię na omawianie bezpieczeństwa AGI, wzorców podaży i popytu na moc obliczeniową, walki open-source vs. closed-source oraz inteligencji ucieleśnionej.

• Sektor chiński koncentruje się na praktycznych zastosowaniach i wskazówkach operacyjnych: Chińscy KOL-e wykazali silny pragmatyzm. Programowanie AI wynosi 72,1%, prawie dwa razy więcej niż w sektorze angielskim. Agenci AI osiągają 51,5% w porównaniu do 39% w sektorze angielskim. W generacji wizualnej dane są nadal bliskie podwojeniu się w sektorze angielskim na poziomie 20,6%. Oceny narzędzi wynoszą 11,8%, prawie dziewięć razy więcej niż w sektorze angielskim. Samouczki i podpowiedzi są również znacznie wyższe niż w sektorze angielskim, co wskazuje, że chińscy blogerzy lepiej radzą sobie z rozkładaniem złożonych technologii na konkretne przewodniki operacyjne, takie jak kodowanie i budowanie agentów.

Radar zdolności: angielski koncentruje się na spostrzeżeniach technicznych, chiński koncentruje się na aplikacjach pełnostackowych

Aby zredukować błędne osądy dotyczące głównych kategorii etykiet, wykorzystaliśmy model oceny zdolności KOL-i XHunt do kompleksowej analizy jakości treści publikowanej przez konta KOL-i AI w wielu wymiarach oceny:

• Angielska tabela liderów zajmuje źródło i podstawową logikę branży: Najwyższy wynik na angielskiej tabeli liderów to multimodalny na poziomie 88,3, a następnie modele podstawowe i podpowiedzi. Ich podstawowe zdolności leżą w spostrzeżeniach dotyczących architektury modeli, doświadczeniu w dużej skali inżynieryjnej oraz przewidywaniu najnowszych trendów. W dziedzinach bezpieczeństwa AI i chipów, angielska tabela liderów ma naturalną przewagę pierwszego ruchu.

• Chińska tabela liderów koncentruje się na praktykach aplikacji pełnostackowych: W chińskiej próbce średnia korelacja zdolności programowania AI osiągnęła 88,9, a agenci AI osiągnęli 87,1. Duża liczba twórców z naturalnymi zdolnościami rozwoju języka jest aktywna na chińskim Twitterze, biegła w monetyzacji AI w prywatnych domenach lub lekkich modelach przedsiębiorczych.

Wskaźnik wzmiankowania dużych modeli: mapa przepływu pracy głosowania nogami

Wskaźnik wzmiankowania dużych modeli (tj. każdy tweet z konta zawierający słowa kluczowe w ciągu trzech miesięcy) nie tylko reprezentuje gorączkę dyskusji na temat samych dużych modeli w społeczności, ale także odzwierciedla stopień zależności i sentyment KOL-i wobec różnych modeli w ich rzeczywistych przepływach pracy, „głosowanie nogami”:

Jak pokazano na rysunku, Claude i GPT tworzą królów modeli dwujęzycznych. W sektorze chińskim wskaźnik wzmiankowania Claude osiąga 95,7%, wciąż będąc najlepszym wyborem dla niezależnych deweloperów i Vibe Coders; co ciekawe, wraz z ciągłym wzrostem scenariuszy programowania AI, Codex ostatnio zyskał na popularności, utrzymując trzecie miejsce z wskaźnikiem pokrycia 80,9%, co dodatkowo potwierdza gorące dążenie chińskich geeków do praktycznych przepływów pracy.

Dodatkowo, krajowe duże modele DeepSeek (68,1%) i Kimi (58,5%) również wykazują silną lokalną penetrację. W przeciwieństwie do tego, w sektorze angielskim GPT (76,2%) i Claude (75,2%) są na równi, koncentrując się bardziej na ewolucji multimodalnej i ogólnej narracji branży w porównaniu do dyskusji na temat pojedynczych łańcuchów narzędzi.

Styl treści MBTI: aspekty ekspresji konta

Korzystając z autorskiego algorytmu wnioskowania stylu, XHunt sklasyfikował publiczne cechy osobowości kont KOL-i chińskich i angielskich na podstawie ich profili, długich struktur tweetów, logiki interakcji debaty i preferencji tematycznych w portrety MBTI:

Jak pokazano na rysunku, czy to w sektorze chińskim, czy angielskim, konta z głosem przeważają w obozie NT (Racjonalny). W okresach szybkiej iteracji technologicznej treści z analizą logiczną i wskazówkami dotyczącymi produktywności są wyraźnie bardziej preferowane. Angielska tabela liderów jest zdominowana przez ENTJ (38,4%) i ENTP (25,8%), skłaniając się ku budowie ram i analizie makro; chińska tabela liderów jest prowadzona przez ENTP (41,2%), co odzwierciedla entuzjazm sektora chińskiego do odkrywania różnorodnych zastosowań nowych narzędzi.

Struktura tożsamości: angielski skłania się ku nowoczesności, chiński ku praktyce

Poprzez grupowanie i krzyżowe weryfikowanie opisów profili oraz historycznych tweetów kont Twitter z obu grup, XHunt stworzył mapę chińskich i angielskich KOL-i AI:

Podstawowa struktura tożsamości:

1. Ponad 65% KOL-i w sektorze angielskim to założyciele dużych modeli (31,4%), kierownicy (34%) lub naukowcy, a ich produkcja treści sama w sobie jest formą strategicznej dystrybucji.

2. Najlepsi KOL-e w sektorze chińskim to narzędziowcy/oceniacze (69,1%) i inżynierowie produktów (57,4%). Ogólnie rzecz biorąc, ekosystem angielski skłania się bardziej ku sieci publikacji źródłowych, podczas gdy ekosystem chiński koncentruje się bardziej na sieci praktyki produktywności.

Podsumowując:

Sieć KOL-i AI w Anglii przypomina sieć nowoczesnych technologii i wydania paradygmatów kierowaną przez naukowców i liderów technologicznych w Dolinie Krzemowej; sieć KOL-i AI w Chinach to eksplozja na ogromnym rynku aplikacji, kierowana przez niezależnych geeków pełnostackowych i pionierów aplikacji w kompleksowej sieci narzędzi produktywności i praktyki przetrwania.

Ewolucja skuteczności tweetów: od dzikiego wzrostu do wysokiej jakości rozwoju

Łącząc prawie osiem miesięcy trendów rynkowych, logika rozkładu ruchu w dziedzinie AI przesunęła się od dzikiego wzrostu do wysokiej jakości rozwoju, a zarówno ekspozycja, jak i liczba tweetów nadal rosną, prezentując trzy podstawowe cechy:

• Rozcieńczenie uwagi w lutym i marcu: Pod wpływem gorączek branżowych, takich jak Openclaw, całkowita liczba tweetów w marcu wzrosła do 12,4K, z całkowitą liczbą wyświetleń osiągającą 310M, ale średnia liczba wyświetleń na tweet spadła do niskiego poziomu 25,0K. Ogromna ilość homogenizowanych wiadomości doprowadziła do poważnego przeciążenia informacyjnego i zmniejszenia efektywności dystrybucji.

• Szczyt efektywności dystrybucji w maju: Całkowita liczba tweetów w maju spadła do 9,0K, ale zarówno całkowita liczba wyświetleń (335M), jak i średnia liczba wyświetleń na tweet (37,4K) osiągnęły historyczne maksima. Dogłębne treści praktyczne i oceniające wykorzystują większy ruch przy mniejszej liczbie postów.

• Wzrost liczby wyświetleń przewyższa produkcję tweetów: Pod koniec maja wskaźnik wzrostu indeksu wyświetleń (+88%) znacznie przewyższył wskaźnik wzrostu liczby tweetów (+62%). Wskazuje to, że dywidenda ruchu AI nadal wykazuje regułę 80/20, szybko koncentrując się na tweetach, które generują wysokiej jakości treści z wysokimi premiami.

V. Macierz autorytetu: globalne wizytówki wpływu KOL-i AI

Na podstawie sieci uwagi, jakości fanów i wydajności jakości treści chińskich i angielskich KOL-i AI, dostosowaliśmy wizytówkę elektroniczną dla każdego z najlepszych KOL-i AI na podstawie ich preferowanych AI.

Oto 20 najlepszych wizytówek KOL-i AI z sektorów chińskiego i angielskiego:

20 najlepszych angielskich KOL-i AI

1. Andrej Karpathy @karpathy | Obserwujący KOL AI: 1,444 | Obserwujący: 2,358,391 Obecnie zatrudniony w zespole wstępnego szkolenia Anthropic, założyciel Eureka Labs, były członek zespołu założycielskiego OpenAI i były szef AI w Tesli. Najlepszy ewangelista, który rozkłada szkolenie dużych modeli, kodowanie AI i agentów bezpośrednio na strawne kawałki dla inżynierów, sprawiając, że chcą wyskoczyć z łóżka o północy, aby otworzyć swoje IDE.

2. Sam Altman @sama | Obserwujący KOL AI: 1,406 | Obserwujący: 4,741,565 CEO OpenAI, absolutny mistrz GPT i Codex, kosmiczna postać, której posty automatycznie podkreślają kluczowe punkty dla połowy społeczności AI.

3. Greg Brockman @gdb | Obserwujący KOL AI: 1,142 | Obserwujący: 968,930 Prezydent i współzałożyciel OpenAI, osoba, która codziennie dzieli się twardymi aktualizacjami produktów, badań, ekosystemu deweloperów i infrastruktury jak oficjalny dziennik budowy.

4. Ilya Sutskever @ilyasut | Obserwujący KOL AI: 1,069 | Obserwujący: 664,828 Współzałożyciel SSI i były główny naukowiec w OpenAI, jeden z najbardziej obserwowanych badaczy w erze dużych modeli, którego swobodne uwagi mogą być głęboko interpretowane przez całą społeczność.

5. Jeff Dean @JeffDean | Obserwujący KOL AI: 1,058 | Obserwujący: 436,747 Główny naukowiec w Google DeepMind/Google Research, szef Gemini, najbardziej hardcore'owy nawigator technologii AI Google.

6. Elon Musk @elonmusk | Obserwujący KOL AI: 1,057 | Obserwujący: 239,771,643 Super wzmacniacz za SpaceXAI, Teslą i SpaceX, wymagający modeli, robotów, mocy obliczeniowej i platform; czasami tweet może być bardziej wybuchowy niż konferencja prasowa.

7. OpenAI @OpenAI | Obserwujący KOL AI: 1,050 | Obserwujący: 4,798,535 Oficjalne konto OpenAI, macierzystej firmy ChatGPT i Sora.

8. Demis Hassabis @demishassabis | Obserwujący KOL AI: 1,002 | Obserwujący: 864,498 CEO Google DeepMind, super promotor AlphaFold, inteligencji naukowej i narracji AGI, laureat Nagrody Nobla, który naprawdę przeniósł AI z czatów do odkryć naukowych.

9. roon @tszzl | Obserwujący KOL AI: 968 | Obserwujący: 326,221 Obserwuje granice zdolności i problemy bezpieczeństwa nowoczesnych modeli, często dostarczając ostre i wnikliwe komentarze, preferując mówienie bezpośrednio.

10. Patrick Collison @patrickc | Obserwujący KOL AI: 961 | Obserwujący: 811,554 CEO Stripe i współzałożyciel Arc Institute, gracz z makro perspektywą integrujący AI w organizacjach badawczych, infrastrukturze i przedsiębiorczości.

11. Logan Kilpatrick @OfficialLoganK | Obserwujący KOL AI: 957 | Obserwujący: 304,209 Ważny komunikator w ekosystemie Google AI Studio/Gemini API, przywracający narzędzia deweloperskie do praktycznych produktów, kodu i pieniędzy.

12. Yann LeCun @ylecun | Obserwujący KOL AI: 947 | Obserwujący: 1,144,073 Współzałożyciel i przewodniczący AMI Labs, były główny naukowiec w Meta AI, jeden z trzech gigantów głębokiego uczenia i laureat Nagrody Turinga, wieloletni debatujący na temat ścieżek AI, open source, modeli świata i istoty inteligencji.

13. Mira Murati @miramurati | Obserwujący KOL AI: 931 | Obserwujący: 498,732 Założyciel Thinking Machines i były CTO OpenAI, kobieta lider w czołówce mocy obliczeniowej i wdrażania technologii, prowadząca komercjalizację i transformację nowoczesnych modeli z laboratorium do głównych przepływów pracy.

14. Garry Tan @garrytan | Obserwujący KOL AI: 892 | Obserwujący: 779,149 Hardcore mentor w najlepszym inkubatorze Doliny Krzemowej, preferujący publiczne demonstrowanie, jak używa inżynierii podpowiedzi i osobistych systemów AI do budowania naprawdę funkcjonalnej architektury, a nie tylko podążania za trendami.

15. Anthropic @AnthropicAI | Obserwujący KOL AI: 884 | Obserwujący: 1,216,610 Oficjalne konto Anthropic, deweloperów modelu Claude, koncentrujące się na bezpieczeństwie AI.

16. Dwarkesh Patel @dwarkesh_sp | Obserwujący KOL AI: 879 | Obserwujący: 221,274 Gospodarz najlepszego podcastu technologicznego Dwarkesh Podcast, znany z dogłębnych, wysokiej jakości długich wywiadów z kluczowymi naukowcami AI i hardcore'owymi uczonymi, uważany za jednego z najlepszych rozmówców w globalnej społeczności technologicznej.

17. Alexandr Wang @alexandr_wang | Obserwujący KOL AI: 878 | Obserwujący: 444,108 Założyciel Scale AI i szef Meta AI, od czasu do czasu dzielący się spostrzeżeniami na temat makro trendów w podstawowej adnotacji danych i kierunku tradycyjnej AI.

18. Andrew Ng @AndrewYNg | Obserwujący KOL AI: 870 | Obserwujący: 1,499,288 Profesor Stanforda, były lider zespołów Google Brain i Baidu AI, filar i wieloletni ewangelista edukacji AI i wdrażania aplikacji.

19. Aravind Srinivas @AravSrinivas | Obserwujący KOL AI: 836 | Obserwujący: 483,015 CEO Perplexity, praktyczny przekształcacz punktów wejścia wyszukiwania poprzez AI wyszukiwania i silniki odpowiedzi.

20. Jim Fan @DrJimFan | Obserwujący KOL AI: 819 | Obserwujący: 396,349 Kluczowa postać w kierunku robotyki NVIDIA, czołowy gracz w inteligencji ucieleśnionej i modelowaniu świata fizycznego.

Chińscy KOL-e AI Top 20

1. Baoyu @dotey | Obserwujący KOL AI: 559 | Obserwujący: 214,553 Hardcore'owy węzeł tłumaczeniowy w chińskojęzycznym świecie, polegający wyłącznie na dogłębnej analizie nowoczesnych prac, najlepszych wywiadów i wysokiej jakości słów kluczowych, aby utrzymać jakość treści.

2. Orange AI @oran_ge | Obserwujący KOL AI: 483 | Obserwujący: 170,533 Przedsiębiorczy agent z rygorystycznym geekowskim podejściem i ostrym zmysłem biznesowym, biegły w wydobywaniu podstawowej filozofii biznesowej między ewolucją architektury Agenta a zmianami organizacyjnymi.

3. Guizang (guizang.ai) @op7418 | Obserwujący KOL AI: 468 | Obserwujący: 144,288 „Sześciokątny wojownik” w społeczności niezależnych deweloperów, hardcore'owy gracz w generacji wizualnej i programowaniu AI, pomagający niezliczonym osobom nawigować po pułapkach wdrażania narzędzi dzięki rozległym praktycznym samouczkom i ostrym krytykom.

4. Bear Liu @bearliu | Obserwujący KOL AI: 453 | Obserwujący: 115,339 Super geek projektowy ery AI, kreatywnie eksplorujący Vibe Coding, agentów i generatywne UI, koncentrując się na tym, jak AI zakłóca tradycyjny rozwój produktów i prowadząc niezależnych twórców.

5. Baye @waylybaye | Obserwujący KOL AI: 452 | Obserwujący: 158,294 Wyjątkowy benchmark niezależnego rozwoju, koncentrujący się na praktycznych operacjach, a nie na koncepcjach, często publikujący różne fizyczne konfrontacje i porównania narzędzi programowania AI, odsłaniając marketingowe fasady prostym językiem.

6. Xiangyang Qiaomu @vista8 | Obserwujący KOL AI: 441 | Obserwujący: 107,140 Techniczny twardziel w chińskojęzycznym świecie, biegły w rozkładaniu najbardziej hardcore'owych nowoczesnych prac multimodalnych dla praktyków, wykorzystujący gęste samouczki i spostrzeżenia techniczne, aby podnieść zrozumienie deweloperów.

7. Ding @dingyi | Obserwujący KOL AI: 431 | Obserwujący: 151,205 Obserwator z bystrymi instynktami technicznymi i biznesowymi, rozkładający narzędzia programowania AI i ekosystemy pośredniczące na poziomie pikseli, zawsze uchwycający możliwości biznesowe, które inni przeoczyli w złożonych tabelach lub przypadkach marketingowych.

8. Hammer Man @lxfater | Obserwujący KOL AI: 569 | Obserwujący: 101.2k Nieustannie eksperymentujący z AI w przedsiębiorczości, treści i rozwoju produktów, również utrzymujący projekty o wysokiej ocenie; nie tylko krzyczy „AI zmienia świat”, ale aktywnie angażuje się w działania.

9. Tw93 @HiTw93 | Obserwujący KOL AI: 423 | Obserwujący: 141,827 Ekstremalnie niskoprofilowy, ale bardzo produktywny przedstawiciel niezależnych deweloperów, posiadający solidne podstawy w szkoleniu dużych modeli i historię tworzenia wielu wartościowych narzędzi open-source, udowadniając siłę poprzez kod.

10. Yangyi @yangyi | Obserwujący KOL AI: 415 | Obserwujący: 122,284 Haker biznesowy, który łączy technologię i monetyzację do ekstremum, głęboko badający granice monetyzacji programowania AI i agentów w prywatnych domenach, przypominając o ślepych punktach stojących za technologią z perspektywy badacza bezpieczeństwa.

11. Yetone @yetone | Obserwujący KOL AI: 413 | Obserwujący: 82,680 Hardcore'owa frakcja w warstwie aplikacji AI, z głęboką pamięcią mięśni w praktykach inżynieryjnych architektury Agenta, Użycia Komputera i narzędzi programowania, polegająca na wysokiej jakości reprodukcji i ocenie narzędzi, aby przyciągnąć hardcore'owych obserwujących.

12. Mr. Panda @PandaTalk8 | Obserwujący KOL AI: 410 | Obserwujący: 74,602 „Super łącznik” między nowoczesnymi pracami a praktyczną monetyzacją, biegły w tłumaczeniu najbardziej akademickich prac agentów na przyziemne techniki podpowiedzi, bystrze obserwujący trendy komercjalizacji AI i zatrudnienia.

13. Dash @DashHuang | Obserwujący KOL AI: 408 | Obserwujący: 113,575 Hardcore'owy perspektywista z dużej firmy, głęboko badający ekstremalne wykorzystanie narzędzi programowania AI w tradycyjnych scenariuszach R&D i rozwoju gier, dostarczając istotnych odniesień dla realizacji „zwykłej armii”.

14. Cell @cellinlab | Obserwujący KOL AI: 407 | Obserwujący: 26,667 Żarliwy ewangelista i praktyk modelu „jednoosobowej firmy”, często testujący różne narzędzia programowania AI i przepływy pracy generacji wizualnej, torując drogę do komercyjnego wzrostu super jednostek.

15. YC (Yucheng) @yucheng | Obserwujący KOL AI: 393 | Obserwujący: 18,728 Przedsiębiorczy myśliciel koncentrujący się na zmianach organizacyjnych wywołanych przez AI, nie tylko zagłębiający się w techniczne operacje narzędzi takich jak Claude Code, ale także fascynujący się używaniem architektury Agenta do przekształcania efektywności operacyjnej firmy.

16. Tualading @tualatrix | Obserwujący KOL AI: 393 | Obserwujący: 108,450 „Przykład ewolucji AI” od weteranów niezależnych deweloperów w chińskojęzycznym świecie, często dzielący się prawdziwym procesem rekonstrukcji i rozwoju niezależnych aplikacji przy użyciu Codex i Claude Code, czyniąc zdolności programowania dużych modeli namacalnymi.

17. Ruanyf @ruanyf | Obserwujący KOL AI: 384 | Obserwujący: 198,977 Latarnia dla długotrwałych chińskojęzycznych deweloperów, nieustannie uchwycająca zniszczenie i przekształcanie tradycyjnych branż rozwoju oprogramowania przez AI z bystrą makro perspektywą, pomagając niezliczonym osobom osiągnąć skoki produktywności dzięki solidnym samouczkom.

18. Xiaohu @xiaohu | Obserwujący KOL AI: 379 | Obserwujący: 105,522 „Super stacja inteligencji” i ostry krytyk w kręgu narzędzi AI, często skanujący najnowsze narzędzia programowania i agentów w internecie, zawsze potrafiący znaleźć najbardziej praktyczne umiejętności w monotonnych aktualizacjach wiadomości.

19. 𝗖𝘆𝗱𝗶𝗮𝗿 @Cydiar404 | Obserwujący KOL AI:378 | Obserwujący:62,106 Praktyczny inżynier produktu, który nie dyskutuje o niejasnych wielkich wizjach, ale zamiast tego koncentruje się na hardcore'owych ocenach dużych modeli, takich jak Claude, oraz recenzjach życia i śmierci swoich własnych projektów API w bitwach biznesowych.

20. Frank Wang Yu Bo @lifesinger | Obserwujący KOL AI:378 | Obserwujący:36,454 Super jednostka i długoletni przedsiębiorca w erze AI, który rozkłada wielką architekturę Agenta i koncepcje projektowania produktów, aby otwarcie dzielić się tym, jak zakłóca tradycyjny rozwój oprogramowania modelem „jednoosobowej firmy”.

VI. Droga doskonałych KOL-i AI: budowanie zaufania poprzez ciągłą weryfikację

Cell @cellinlab | Chiński ranking wpływu KOL AI: 15 | Twórca społeczności Creation Matrix

Zaraz wejdziemy w obfity okres—ludzie wzbogacą swoje życie poprzez nowe kanały twórczości i autoekspresji, nowe ścieżki odkrywania siebie i przynależności oraz nowe sposoby angażowania się w znaczącą pracę. Praca musi być redefiniowana jako twórczość: przez długi czas nasza praca była dla przetrwania. W erze post-skarbów nowe formy pracy oznaczają twórczość, wzrost, autoekspresję i nadawanie życiu sensu.

Cuimao @CuiMao | Chiński ranking wpływu KOL AI: 34 | KOL AI

W branży AI „KOL” to nie tylko ktoś z ruchem, ale ktoś, kto naprawdę uczestniczy w budowaniu. Ludzie rozpoznają mnie nie tylko dlatego, że stworzyłem wiele kreatywnych filmów AI związanych z Anthropic, ale także dlatego, że widzą w tej treści możliwości dla siebie. Niektórzy zaczęli tworzyć, niektórzy zrozumieli narzędzia, a niektórzy odzyskali swoją wiarę: era AI to nie stół dla nielicznych, ale nowa klasa, w której każdy może zająć miejsce.

Wyraźnie czuję, że publiczny wpływ w erze AI nie polega już tylko na byciu widzianym, ale na pomaganiu większej liczbie ludzi dostrzegać swoje własne miejsce. To nie jest wyzwanie życia i śmierci o zdobycie krzeseł jak w „Squid Game”, ale ponowne zajęcie miejsc na nowy semestr. Pozycje się zmienią, porządki się zmienią, ale każdy nadal ma szansę znaleźć swoje współrzędne.

Więc jeśli miałbym podsumować swoje podejście do tej ery w jednym zdaniu: zachowaj pasję, ucz się, twórz i dziel się.

Asa @app_sail | Chiński ranking wpływu KOL AI: 52 | Partner w @app_sail, tutti.so

Początkowo zacząłem dzielić się jako część Build in Public, nie po to, by stać się KOL-em. Ponieważ od dłuższego czasu jestem na pierwszej linii AI idącego globalnie, globalnych płatności i wzrostu operacji X, każda zweryfikowana ścieżka i pułapka, na które natrafiłem, były rejestrowane i dzielone, a ja stopniowo odkryłem, że staję się KOL-em AI.

Te udostępnienia sprawiły, że coraz bardziej jestem przekonany: era gospodarki uwagi nadeszła, a każdy, każdy produkt i każda organizacja powinny aktywnie zarządzać swoim wpływem.

Moim zdaniem KOL-e są bardziej jak łączniki, łączący informacje i poznanie, produkty i użytkowników oraz ludzi z różnych środowisk kulturowych. Chociaż AI sprawia, że produkcja treści jest bardziej wydajna, prawdziwe doświadczenia, spostrzeżenia, niezależne osądy i długoterminowe zaangażowanie są nadal rzadkie.

Na podstawie tego zrozumienia stworzyliśmy tutti.so, mając nadzieję pomóc większej liczbie chińskich przedsiębiorstw i twórców budować globalny wpływ, pozwalając dobrym produktom i dobrym historiom być dostrzeganym przez świat. W przyszłości to, co naprawdę będzie rzadkie, to nie ruch, ale zaufanie.

Jason Zhu @GoSailGlobal | Chiński ranking wpływu KOL AI: 71 | Założyciel GoSail Lab, AgentSkillsHub

Po drodze odkryłem, w wieku 31 lat, otrzymałem wielki dar, przeskakując z toru w dzicz, tylko po to, by zrozumieć: KOL dla mnie to nie persona, ale zapis prawdziwych eksploracji.

Moje zrozumienie KOL-a jest dwojakie:

1. Autentyczność to dolna linia: nie piszę niezweryfikowanej treści drugiej ręki; zyski z przewracania butów, straty z escape roomów i wzrost obserwujących od zera to wszystko moje własne doświadczenia.

2. Dźwignia to metoda: AI przyspiesza, ja kieruję. Głęboko zaangażowany w OpenClaw i Claude Code, zbudowałem agentskillshub.top, wprowadzając powagę inżyniera w praktykę. Ci, którzy dzielą się prawdziwymi doświadczeniami, są najrzadszymi produktami w erze AI.

Gorden Sun @Gorden_Sun | Chiński ranking wpływu KOL AI: 75 | KOL AI

Piszę codziennie wiadomości AI od ponad trzech lat. Jeśli wytrwasz w robieniu czegoś prostego i altruistycznego, możesz również stać się KOL-em. Pisanie codziennego raportu pozwoliło mi zgromadzić najlepsze praktyki AI w różnych scenariuszach; podzieliłem się prawie wszystkim bez zastrzeżeń. Altruizm, szczerość i pisanie użytecznych udostępnień w miarę moich możliwości to zasady, w które wierzę. W erze AI, gdzie produkty oprogramowania są łatwiejsze do zbudowania, dystrybucja i marketing stają się coraz ważniejsze. Każdy powinien spróbować coś udostępnić; to jest kwestia kumulacji, a nie poniesiesz żadnych strat.

Yu Zong Talks AI @AI_Jasonyu | Chiński ranking wpływu KOL AI: 84 | KOL AI idący globalnie

Tworzenie IP „Yu Zong Talks AI” początkowo miało na celu jedynie dzielenie się narzędziami, które uznałem za użyteczne, oraz pułapkami, na które natrafiłem. Później, po otrzymaniu coraz większej liczby informacji zwrotnych, zdałem sobie sprawę, że prawdziwa treść operacyjna może naprawdę zaoszczędzić innym wiele czasu i kosztów.

Zawsze wierzyłem, że KOL-e to nie ci, którzy stoją wysoko i uczą innych, ale ci, którzy najpierw schodzą, aby osobiście wypróbować nowe narzędzia i możliwości, a następnie jasno wyjaśniają naprawdę użyteczne metody. Po drodze moje pozycjonowanie stało się jaśniejsze: koncentrując się na AI, globalizacji i produktach, dzieląc się tylko treściami, które zbadałem, praktykowałem i które mogą rozwiązać rzeczywiste problemy.

AI może poprawić wydajność, ale nie może zastąpić ludzkiego osądu i doświadczenia. Zamiast dążyć do rankingów, mam nadzieję być wiarygodnym i praktycznym źródłem informacji przez długi czas, pomagając zwykłym ludziom naprawdę wykorzystać AI i unikać zbędnych dróg.

Defo @wangdefou | Chiński ranking wpływu KOL AI: 101 | Założyciel Defo Technology, konsultant ds. aplikacji AI w firmach

Zawsze wierzyłem, że KOL to nie ktoś, kto „produkuje treści”, ale ktoś, kto nieustannie gromadzi zaufanie w publicznej domenie.

Jako student nauk humanistycznych początkowo powoli zdobywałem obserwujących, osiągając 5 000 w trzy lata, i napotkałem wiele pułapek po drodze. To, co naprawdę pomogło mi się rozwijać, to nie algorytmiczna mistyka, ale autentyczność, szczerość i nieustanne dostarczanie użytecznej treści innym.

Teraz, gdy AI rozwija się tak szybko, różne narzędzia mogą pomóc nam zbierać informacje, organizować materiały i poprawiać wydajność, ale ostatecznie jest to narzędzie, które nie może zastąpić osądu, doświadczenia i ekspresji człowieka.

Moje pozycjonowanie jest bardzo proste: wyjaśniać narzędzia AI, tworzenie treści i komercjalizację osobistą z perspektywy nauk humanistycznych w bardziej przyziemny sposób. Pomaganie większej liczbie zwykłych ludzi unikać zbędnych dróg, poznając grupę ludzi, którzy naprawdę coś robią, to najciekawsza część bycia KOL-em.

Ostatnio byłem zajęty działalnością offline i stałem się trochę leniwy w zarządzaniu moim Twitterem.

Star @starzq | Chiński ranking wpływu KOL AI: 262 | Założyciel @day1globalpod

W erze AI każdy jest niespokojny: dlaczego inni mogą lepiej korzystać z dużych modeli i kupować akcje dziesięć razy lepiej? Ale chcę powiedzieć, że AI to super długi cykl, a położenie dobrego fundamentu na początku cyklu jest kluczowe, aby cieszyć się większymi dywidendami tej ery. Mam nadzieję, że moje udostępnienia pomogą wszystkim głębiej zrozumieć różne aspekty cyklu AI i korzystać z AI bez niepokoju.

qinbafrank@qinbafrank | Chiński ranking wpływu KOL AI: 287 | Bloger makro AI

W rzeczywistości uważam się bardziej za blogera niż KOL-a, rejestrując prawdziwe myśli i łańcuchy rozumowania, głównie służąc własnym badaniom i inwestycjom, a po drugie pomagając innym identyfikować prawdy i myśleć racjonalnie w zalewie informacji.

Era AI znacznie przyspiesza globalną integrację informacji, weryfikację kodu i analizę trendów, a my musimy opanować rdzeń: AI może znacznie zwiększyć wydajność, ale ludzki osąd, doświadczenie, łańcuchy myślenia, łańcuchy logiczne i ramy analityczne są jeszcze rzadsze. Skupiając się na poszukiwaniu prawdy i praktycznych spostrzeżeniach. Dzieląc się weryfikowalnymi ramami i praktycznymi myślami, a nie prostymi wnioskami, pomagając zwykłym ludziom naprawdę wykorzystać AI i unikać zbędnych dróg. Mam nadzieję być wiarygodnym i racjonalnym partnerem myślowym na długi czas.

XinGPT@xingpt | Chiński ranking wpływu KOL AI: 359 | Były partner funduszu VC, KOL AI

Początkowym zamiarem było wprowadzenie równości finansowej poprzez AI: zwykli inwestorzy również mogą wykorzystać AI do rywalizacji z profesjonalnymi inwestorami. Obecnie opracowaliśmy różne narzędzia do badań branżowych AI, śledzenia rynku AI i przeglądów AI, a praktyczne efekty stopniowo się poprawiają. Nie mogę sobie wyobrazić, jak można zrealizować tak wiele badań branżowych bez AI. W przyszłości stopniowo udoskonalimy te narzędzia i zapraszamy do wymiany z ekspertami inwestycyjnymi i AI.

Crypto_Painter@CryptoPainter | Chiński ranking wpływu KOL AI: 490 | KOL AI

Chociaż nie jestem ściśle blogerem AI, poprawy, jakie AI mi przyniosło, znacznie przewyższają te z ostatniej dekady...

Kiedy zatrudniasz człowieka do wykonywania pracy niefizycznej, tak naprawdę zatrudniasz jego mózg, sieć neuronową składającą się z miliardów neuronów, a 60% mocy obliczeniowej wciąż nie jest związane z pracą...

AI i Agenci mogą doskonale zastąpić tę rolę, wykonując lepszą pracę z wyższą wydajnością.

Dlatego nieustannie dążę do przekształcenia większości pracy niefizycznej w wykonanie AI, z analizą danych realizowaną przez dedykowanych Agentów, monitorowaniem handlu ilościowego przez AI, a nawet inspiracjami tweetów przetwarzanymi przez treści generowane przez AI...

Moje udostępnienia związane z AI nie są czysto podążaniem za ruchem i uwagą; jest to głównie dlatego, że w tym roku zostałem rodzicem i po prostu nie mam czasu i energii na robienie tylu rzeczy, podczas gdy pojawienie się Agentów AI zaoszczędziło mi mnóstwo czasu!

To magiczne doświadczenie, którego nigdy wcześniej nie mogłem sobie wyobrazić, i szczerze polecam i zachęcam wszystkich do spróbowania delegowania pracy niefizycznej, prostej i powtarzalnej w codziennej pracy i życiu do AI. Wolność, jaką to przynosi, to prawdziwe szczęście.

Haotian@tmel0211 | Chiński ranking wpływu KOL AI: 570 | Konsultant Amber

W rzeczywistości bycie KOL-em polega na używaniu „produkcji do napędzania nauki”, przyspieszając moje zrozumienie różnych branż, a nawet górnych i dolnych części branż, zbierając w ten sposób dywidendy inwestycyjne z realizacji poznawczej.

W ciągu ostatnich dwóch lat wykorzystałem szybkie iteracje narracji technicznych i spekulacyjne dywidendy w branży Crypto, stając się hardcore'owym blogerem technicznym w umysłach wszystkich. Jednak w ciągu ostatnich sześciu miesięcy, gdy rynek Crypto ostygł, uwaga przeniosła się z powrotem na główną narrację technologii AI. Również od podstaw zacząłem transformację i ponownie wyruszyłem, używając nowej perspektywy spostrzeżeń branżowych do myślenia i śledzenia całej głównej linii technologii AI, w tym półprzewodników, robotyki, chipów, pamięci i nie tylko.

Ten proces z pewnością jest bolesny, ponieważ wiele górnych i dolnych branż jest całkowicie mi nieznanych. Zauważyłem, że w nieustannym dążeniu do branży, produkcja, którą mogłem dostarczyć, stawała się coraz mniejsza. Większość czasu spędzałem na cichym inwestowaniu i eksperymentowaniu, podczas gdy eksplorowałem i badałem całą branżę z moim portfelem. Wyniki były oczywiście nieoczekiwane; nie tylko osiągnąłem nieprzewidziane zyski inwestycyjne, ale także moje postrzeganie istoty KOL-i zmieniło się. Okazuje się, że to, co się liczy, to nie to, czy się produkuje, czy nie, ale jak na czas odświeżać swoje „wejście”. Tylko zapewniając, że zawsze posiadasz aktualne nastawienie i think tank, możesz mieć prawdziwą pewność, aby być KOL-em.

DeFi Teddy@DeFiTeddy2020｜Chiński ranking wpływu KOL AI: 666 | Założyciel Biteye/XHunt

W erze AI, aby stać się doskonałym KOL-em, trzeba zrozumieć i wykorzystać AI do poprawy efektywności generowania treści. Na przykład, używając AI do zbierania informacji i przeprowadzania wstępnej analizy, lub wykorzystując AI do wyboru tematów w artykułach.

Jednak AI jest tylko naszym współpilotem, siedzącym na miejscu pasażera, i nie może kontrolować całej sytuacji. Naprawdę wartościowa treść wymaga od KOL-i generowania swoich unikalnych perspektyw i analiz opartych na spostrzeżeniach AI, pokazując swoją własną „duszę”.

Anita@Anitahityou｜Chiński ranking wpływu KOL AI: 895｜Szef Senitent APAC, KOL AI

Jest niezliczona liczba KOL-i, ale ci, którzy naprawdę pochodzą z osobistych punktów widzenia, są nieliczni. Aby być mniejszością, ludzie zwracają na ciebie uwagę nie po to, by zobaczyć te same informacje powtarzane, ale dlatego, że budujesz w publiczności lub dlatego, że potrafisz dostrzegać istotę przez zjawisko. Zobowiązuję się być zwykłą osobą z niezależnym myśleniem. Komunikacja służy wzrostowi.