泡沫褪去,谁在统治 AI 时代的注意力?2026 中英 AI KOL 影响力图鉴
作者:Alan, Amelia | Biteye内容团队;Denise | XHunt运营团队
2026年的夏天,社交平台上的信息流正以毫秒为单位刷新。前一秒,某个大语言模型发布更新;下一秒,数万条的「深度解读」已经铺天盖地。
一位独立开发者告诉我们,他现在每天醒来的第一件事,不再是刷时间线,而是快速扫过几个熟悉的头像,看看他们昨晚又Vibe Coding出了什么新花样。
"我只信那些实操过的人",他说。
这种看似偏执的信任,正指向一个被大多数人忽略的真相:
在大模型技术狂飙突进的今天,通识性信息本身正在光速贬值。
过去依靠搬运快讯、翻译海外公告、单纯拼凑新闻的传统科技媒体式账号,已经逐步失去用户的耐心。真正的稀缺资源,不再是「谁第一个说了什么」,而是「谁能告诉我这件事到底靠不靠谱,以及我该怎么用」。
为了揭开这个隐秘圈层的真实运转逻辑,我们基于社交分析工具@xhunt_ai的独家数据与能力模型,深度测算了中英文生态近400位头部AI KOL的数万条推文样本。
我们发现:AI时代的意见领袖,正在完成一场从「信息中介」到「生产力赋能者」的深刻蜕变。
一、核心发现:从分发观点,到分发生产力
在传统互联网语境下,一个有绝妙创意的个体想要将点子落地,需要调动一整套复杂的人力链条:后端、前端、UI、产品经理......漫长的协作过程足以消磨掉大半热情。而今天,AI工具摧枯拉朽地压缩了这条生产链。Codex、Claude Code、Cursor、Lovable将编程壁垒转化为逻辑与架构能力;Seedance、GPT Image 、可灵、Nano Banana 直接砍掉了复杂的图像视频制作门槛。
但这引发了一个反直觉的行业现象:当任何人都能靠AI批量炮制长篇大论时,优质内容变得"廉价"且随手可得,信任反而变得前所未有的稀缺。
AI KOL的核心价值,不在于他们能比普通人更快地让AI吐出一篇水文。而在于,他们能率先通过人机协同,将模糊的AI使用力,具象化为别人能看见、能跑通、能直接复用的结果。这不再是分发观点,而是分发生产能力。
比如,当一款号称"击败Claude Opus 4.7"的新模型发布时,用户早已厌倦了千篇一律的通稿。他们急切地想从信赖的KOL那里知道:"它在真实代码开发里会不会产生幻觉?这个在官方精修视频里炫酷无比的产品,到底是不是普通人开箱即用的生产力工具?"
注意力风向标已然逆转:从"发生了什么",升级为"是否重要",再到"如何使用" 。
在一个充满噪声的场域中,AI KOL扮演着实用先锋与信任支点的角色。
二、谁在扮演这个角色:技术老炮与新生代蓝海
一个较为普遍的行业偏见是:"AI KOL 大多都是在 2022 年底 ChatGPT 爆发后才靠吃红利快速起号的营销号。"然而,XHunt 的账号注册时间代际统计用数据证伪了这个说法:AI KOL 的代际结构却呈现出一个倒金字塔分布。
资深从业者的主导地位:英文榜中,注册于 2007 至 2015 年的早期用户占比高达 62.9%;中文榜中这一比例也达到58%。这意味着,目前活跃在 AI 核心圈层的头部账号,绝大多数是经历了 PC、移动互联网与 Web3 周期后沉淀下来的从业者和创业者。大模型浪潮来临,他们敏锐地完成了生产力工具的迁移。
中文区的新生代增长:值得注意的是,在 2022 至 2023 年这一 ChatGPT 爆发期,中文区脱颖而出的 AI 原生新账号占比达 13.0%,高于英文区的 9.7%。这表明中文生态对实操型内容给予了较大的流量红利,只要工具熟练、教程扎实,新账号也能通过持续发文建立竞争优势。
相比之下,Web3 KOL 的注册时间往往呈现明显的纺锤形,在 DeFi Summer、NFT 爆发以及 Meme 热潮期,会伴随市场热度出现大量新建账号。
三、AI KOL与OPC的共生进化
AI 的进化正在让 One Person Company(一人公司) 的概念从一个超人式的概念,变成可明确落地的现实。OPC 的核心精髓是使用者极敏锐地调用各种垂直 AI Agent,从而将自己从孤军奋战、包揽所有苦活累活中解放出来,无限放大自身的idea,并用AI完成独立产品构建、商业分发与精准营销。
在这一变革中,「应用分发型」AI KOL 凭借复合优势站稳了核心生态位:
懂技术边界: 他们多出身于 AI 大厂或资深开发者,具备底层技术积淀,比纯营销人员更懂工具的真实局限。
懂市场痛点: 作为长期直面受众的内容创作者,他们具备极强的产品化与营销意识,比纯研发人员更懂真实需求。
正是这种「技术+网感」的双重Buff,让他们能通过公开构建(Build in Public)的方式,将抽象技术转化为可用场景,从而沉淀下源源不断的用户信任。
火爆全网的 Vibe Coding趋势,更是将这种个人 IP 的张力推向了极致:一个头部的 AI KOL 在推荐一款开发框架时,不再是苍白地写几句推荐语,而是直接在 X 上展示他如何仅凭一段自然语言指令、伴随着轻松的氛围,与模型协作在 15 分钟内快速上线一个完整、可交互的 AI 应用。
传统 KOL 依靠分发观点来收割流量,AI KOL 则是通过分发生产能力来凝聚生态。
四、数据群像:东西方KOL的生态分野
为探究 AI KOL 生态的真实运转逻辑,本报告提取了 XHunt 影响力排名英文区 Top 300 与中文区 Top 100 AI KOL 近 3 个月内的100条推文样本,对其推文内容和各项数据进行了深度测算与对比。
我们发现,中英文 AI KOL 在注意力结构与内容生产模式上呈现出明显差异。以下将从流量大盘、讨论领域、账号创建时间及个人画像等七大核心维度,为您逐一揭开 AI KOL 的真实面貌。
注意力图谱:英文区偏源头,中文区偏实践
流量体量分布:英文榜大盘粉丝总量突破 3.5 亿,平均数达 117 万,中位数为 110,669 。中文生态偏向精细化的垂直领域,平均粉丝量约 7.7 万,中位数为 43,006 。
发文活跃度对比:近 90 天内,中文榜 100 个账号产出近 3 万条推文,发文量中位数高达 210 条 。相比之下,300 个英文账号总发文仅 3.7 万条,中位数仅为 38 条 。英文头部账号多处于低频发布状态,而中文账号构成了高频的应用扩散网络 。
粉丝梯队结构:英文榜呈现金字塔型结构,5万至20万粉丝的账号占比最高达 41.8%,100万粉丝以上的账号占 7.4% 。中文榜则集中在长尾应用层,1万至5万粉丝的账号占 53.0%,超过 20 万粉丝的仅占 4.0% 。
KOL关注者:虽英文榜同行关注均值(510.7)高于中文榜(320.2),但根据中英AI KOL基数(分别约 1000 名和 5000 名)折算,中文头部 KOL 的圈层渗透率高达 32%,远超英文区的 10%。这表明中文 AI KOL 圈是一个连接极其紧密的高密度社区。
活跃度图谱:高达 70% 的中文 KOL 每天高频分享行业动态与实操 。英文区低频活跃账号独占 39.8%,稳定活跃占 26.4% 。英文区偏向产业源头网络,中文区偏向实践网络 。
总结:英文 AI KOL 是掌握一手技术与重大战略发布的产业源头网络;中文 AI KOL 则是将前沿技术疯狂转译、评测、教程化并推向大众工作流的超级扩散与实践网络。
心智偏好:英文区偏宏观,中文区偏实操
剥开宽泛的标签,通过对大盘讨论内容的词频与标签提取,我们清晰窥见了中英两大生态的侧重点:
无论是英文还是中文区,基础模型、AI 智能体、AI 商业化与 AI 编程都是共识主轴,但两者向外延伸的路径截然不同:
英文区侧重底层技术与宏观视角:英文 KOL 在AI商业化(44.7%)、基础模型(39.6%)、AI 安全(13.8%)、AI 芯片(12.6%)及具身智能(5%)上的覆盖率远超中文区。他们将大量精力用于探讨 AGI 的安全对齐、算力供需格局、开源闭源博弈以及具身智能。
中文区侧重应用落地与实操导向:中文 KOL 展现出了极强的务实性。AI 编程达 72.1%,基本是英文区的两倍。AI智能体为51.5% vs 英文区39%。在视觉生成方面,以20.6%的数据仍接近英文区的两倍。工具测评为11.8%,更夸张的接近英文区的九倍。教程和提示词也显著高于英文区,说明中文博主更擅长将复杂技术拆解为代码编写和智能体搭建等具体操作指南。
能力雷达:英文聚焦技术洞察,中文聚焦全栈应用
为了减少大类标签的误判,我们调用了 XHunt 的KOL能力打分模型,对AI KOL账号发布的内容质量在多个得分维度进行全面分析:
英文榜占据行业源头与底层逻辑:英文榜得分最高的是多模态88.3,其次是基础模型与提示词。他们的核心能力体现在对模型架构的洞察、大规模工程调优经验以及前沿趋势预判。在 AI 安全与芯片领域,英文榜具备天然的先发优势。
中文榜聚焦全栈应用实操:在中文样本中,AI 编程能力相关度的均值达到了 88.9,AI 智能体也达到 87.1。中文推特上活跃着大量具备自然语言开发能力的创作者,他们擅长将 AI 接入私域变现或轻创业模型。
大模型提及率:用脚投票的工作流地图
大模型提及率(即账号3个月内任意一条推文命中关键词)既代表着大模型本身在社群中的讨论热度,也是 KOL 们在实际工作流中对各大模型依赖程度与褒贬风向的「用脚投票」:
如图所示,Claude 与 GPT 构成了双语模型的大小王。在中文区,Claude 提及率高达 95.7%,依然是独立开发者与 Vibe Coder 的首选;值得注意的是,随着 AI 编程场景的持续火热,Codex 近期热度一路狂飙,以 80.9% 的超高覆盖率稳居第三,进一步印证了中文极客对落地工作流的狂热追求。
此外,国产大模型DeepSeek(68.1%)与 Kimi(58.5%)也展现出了极强的本土渗透力。反观英文区,GPT(76.2%)与 Claude(75.2%)平分秋色,相比于单一工具链的讨论,他们更侧重于多模态演进与产业的全局叙事。
MBTI 内容风格:账号表达方式切面
通过专属的风格推断算法,XHunt 根据AI KOL账号的简介、长推文结构、互动辩论逻辑以及话题偏好,对中英文KOL账号的公开人格切面进行了mbti画像分类:
如图所示,无论中文区还是英文区,拥有话语权的账号多属于 NT(理性者)阵营。在技术快速迭代期,具备逻辑分析和生产力指导的内容显然更受青睐。英文榜由 ENTJ(38.4%)和 ENTP(25.8%)主导,偏向框架构建和宏观分析;中文榜由 ENTP(41.2%)领衔,呼应了中文区热衷探索新工具多样化玩法的特点。
身份结构:英文偏前沿,中文偏实践
通过对两组样本的推特账号 Profile 个人简介、历史推文自述进行聚类并交叉核验,XHunt拉出了中英文 AI KOL 的图谱:
核心身份结构:
英文区超过 65% 的 KOL 是大模型创始人(31.4%)、高管(34%)或科学家,他们的内容输出本身就是一种战略分发。
中文区榜首则是工具/测评者(69.1%)与产品工程师(57.4%)。总体而言,英文生态更偏向源头发布网络,中文生态更侧重生产力实践网络。
总体而言:
英文 AI KOL 网络更像是一场发生在硅谷最前沿、由科学家与技术领袖主导的源头技术与范式发布网络;中文 AI KOL 网络则是一场爆发在广袤应用市场、由全栈独立极客与应用先锋领衔的全面生产力工具与生存实践网络。
推文效度进化:从野蛮生长到高质发展
结合近 8 个月的大盘走势,AI 领域的流量分发逻辑已从野蛮生长转向高质量发展,并且在曝光和发推数上也在持续提升,呈现三大核心特征:
2 & 3 月的注意力稀释: 受 Openclaw 等行业热点影响,3 月推文总量激增至 12.4K,总 Views 达 310M,但单篇平均 Views 却降至低谷(25.0K)。海量同质化快讯导致了严重的信息过载与传播效率下降。
5 月的传播效率顶点: 5 月推文总量回落至 9.0K,但总 Views(335M)与单篇平均 Views(37.4K)双双创下历史新高。深度实操与评测内容正在用更少的发文撬动更大的流量。
Views 增速跑赢推文产量: 截至 5 月底,Views 指数涨幅(+88%)显著高于推文数量涨幅(+62%)。这表明 AI 流量红利还是出现了二八定律,正以高溢价飞速向输出高质量内容的推文集中。
五、权威矩阵:全球 AI KOL 影响力电子名片
基于华语与英语 AI KOL 的关注图谱网络、粉丝含金量以及内容质量表现,我们专门用头部 AI KOL 各自青睐的AI,为他们量身定制了一份电子名片。
以下是中英文区最具代表性的 Top 20 AI KOL 名片一览:
英文 AI KOL Top 20
Andrej Karpathy @karpathy | AI KOL Followers:1,444 | Followers:2,358,391 目前就职于 Anthropic 预训练团队,Eureka Labs创始人、前OpenAI创始团队成员、前Tesla AI负责人。把大模型训练、AI Coding和Agent拆碎了直接喂到你嘴里,工程师听完就想半夜爬起来开IDE的顶级布道者。
Sam Altman @sama | AI KOL Followers:1,406 | Followers:4,741,565 OpenAI CEO,GPT、Codex的绝对掌控者,一条动态扔出来半个AI圈自动开始划重点的宇宙级男人。
Greg Brockman @gdb | AI KOL Followers:1,142 | Followers:968,930 OpenAI总裁兼联合创始人,每天像官方施工日志一样把产品、研究、开发者生态和基础设施进展硬核甩给你看的那个人。
Ilya Sutskever @ilyasut | AI KOL Followers:1,069 | Followers:664,828 SSI联合创始人、OpenAI前首席科学家,大模型时代最受关注的研究者之一,他随便说一句全圈都能解读半天的深度思考大神。
Jeff Dean @JeffDean | AI KOL Followers:1,058 | Followers:436,747 Google DeepMind/Google Research首席科学家、Gemini负责人,Google AI技术路线从哪来往哪去的最硬核导航仪。
Elon Musk @elonmusk | AI KOL Followers:1,057 | Followers:239,771,643 SpaceXAI、Tesla、SpaceX背后的超级放大器,模型、机器人、算力和平台全都要,一条推文有时比发布会还炸的宇宙级玩家。
OpenAI @OpenAI | AI KOL Followers:1,050 | Followers:4,798,535 OpenAI 官方账号,ChatGPT 与 Sora 母公司。
Demis Hassabis @demishassabis | AI KOL Followers:1,002 | Followers:864,498 Google DeepMind CEO,AlphaFold、科学智能和AGI叙事的超级推动者,诺贝尔奖获得者,让AI从聊天框真正走向科学发现。
roon @tszzl | AI KOL Followers:968 | Followers:326,221 他观察前沿模型的能力边界和安全问题,评论往往尖锐且有洞见,喜欢打直球。
Patrick Collison @patrickc | AI KOL Followers:961 | Followers:811,554 Stripe CEO、Arc Institute联合创始人,把AI放进科研组织、基础设施和创业大框架的宏观视角玩家。
Logan Kilpatrick @OfficialLoganK | AI KOL Followers:957 | Followers:304,209 Google AI Studio/Gemini API生态重要传播者,把开发者工具从魔法拽回产品、代码和钱的实战拉手。
Yann LeCun @ylecun | AI KOL Followers:947 | Followers:1,144,073 AMI Labs 联合创始人兼执行主席、前Meta AI 首席科学家,深度学习三巨头之一,图灵奖获得者,在AI路线、开源、世界模型和智能本质上常年开麦的辩论席常驻老炮。
Mira Murati @miramurati | AI KOL Followers:931 | Followers:498,732 Thinking Machines创始人、OpenAI前CTO,站在算力博弈与技术落地的最前沿女性领袖,主导着前沿模型从实验室走向大众工作流的商业化阵痛与蜕变。
Garry Tan @garrytan | AI KOL Followers:892 | Followers:779,149 硅谷金牌孵化器的硬核导师,不跟风喊口号,他更喜欢公开展示自己怎么用提示词工程和个人 AI 系统去搓一个真正能跑的架构。
Anthropic @AnthropicAI | AI KOL Followers:884 | Followers:1,216,610 Anthropic 官方账号,Claude 模型开发者,专注 AI 安全。
Dwarkesh Patel @dwarkesh_sp | AI KOL Followers:879 | Followers:221,274 顶级科技播客 Dwarkesh Podcast 主持人,因对 AI 核心科学家及硬核学者进行极具深度的高质量长篇访谈,被誉为全球科技界最优质的对话者之一。
Alexandr Wang @alexandr_wang | AI KOL Followers:878 | Followers:444,108 Scale AI创始人、Meta AI负责人,偶尔释放出关于底层数据标注和传统 AI 走向的宏观风向。
Andrew Ng @AndrewYNg | AI KOL Followers:870 | Followers:1,499,288 斯坦福大学教授,曾领导谷歌大脑和百度人工智能团队,AI教育和应用落地的压舱石和长期布道者。
Aravind Srinivas @AravSrinivas | AI KOL Followers:836 | Followers:483,015 Perplexity CEO,把AI搜索和答案引擎重新改写搜索入口的实战改写者。
Jim Fan @DrJimFan | AI KOL Followers:819 | Followers:396,349 NVIDIA机器人方向核心人物,具身智能和物理世界模型的顶尖头号玩家。
中文 AI KOL Top 20
宝玉 @dotey | AI KOL Followers:559 | Followers:214,553 华语圈的硬核转译超级节点,不搞玄学叙事,纯靠第一时间的深度前沿论文拆解、顶级访谈复盘和开箱即用的高质量提示词,焊死了内容质量的底线。
Orange AI @oran_ge | AI KOL Followers:483 | Followers:170,533 带枪下场的智能体创业者,兼具极客的严谨和商战的敏锐,总能在 Agent 架构演进与组织变革之间,剥离出最底层的商业哲学。
歸藏(guizang.ai) @op7418 | AI KOL Followers:468 | Followers:144,288 独立开发者圈子里的"六边形战神",视觉生成和 AI 编程的双栖硬核玩家,用海量的实操教程和毒舌评测,帮无数人趟平了工具落地的坑。
Bear Liu @bearliu | AI KOL Followers:453 | Followers:115,339 AI 时代的超级设计极客,把 Vibe Coding、智能体和生成式 UI 玩出了花,死磕 AI 怎么颠覆传统产品开发,给独立创作者指明了方向。
Baye @waylybaye | AI KOL Followers:452 | Followers:158,294 个性鲜明的独立开发标杆,不讲概念,只讲实操,高频输出各种 AI 编程工具的肉身对抗对比,用大白话撕开工具的营销伪装。
向阳乔木 @vista8 | AI KOL Followers:441 | Followers:107,140 华语圈的技术死磕派,擅长把最硬核的多模态前沿论文嚼碎了、喂给实操者,用高密度的教程和技术洞察帮开发者垫高认知。
Ding @dingyi | AI KOL Followers:431 | Followers:151,205 技术与商业嗅觉极其敏锐的观察者,像素级拆解 AI 编程工具与中转站生态,总能在一张复杂的表格或营销案例里捕捉到常人漏掉的商业生机。
铁锤人 @lxfater | AI KOL Followers:569 | Followers:101.2k 持续用 AI 做创业、内容和产品实验,也维护过高星项目;不是只喊"AI 改变世界",而是已经把手伸进泥里拌水泥。
Tw93 @HiTw93 | AI KOL Followers:423 | Followers:141,827 极其低调但高产的独立开发者代表,既有大模型训练的硬核底子,又有亲手搓出多款高价值开源工具的战绩,用代码自证实力。
Yangyi @yangyi | AI KOL Followers:415 | Followers:122,284 把技术和搞钱结合到极致的商业黑客,一边深挖 AI 编程与智能体在私域的变现极限,一边冷不丁地用安全研究员的视角提醒你技术背后的盲区。
yetone @yetone | AI KOL Followers:413 | Followers:82,680 AI 应用层的"硬核死磕派",在 Agent 架构、Computer Use 和编程工具的工程实践上有着极深的肌肉记忆,全靠高质量的工具复现与评测硬核吸粉。
Mr Panda @PandaTalk8 | AI KOL Followers:410 | Followers:74,602 前沿论文与落地变现之间的"超级连接器",擅长把最学术的智能体论文翻译成接地气的提示词技巧,冷眼看清 AI 商业化和就业大势。
Dash @DashHuang | AI KOL Followers:408 | Followers:113,575 大厂创始人的硬核跨界视角,深耕传统研发和游戏开发场景下 AI 编程工具的极限压榨,提供极具分量的"正规军"落地参考。
Cell 细胞 @cellinlab | AI KOL Followers:407 | Followers:26,667 「一人公司」模式的狂热布道者与实践者,高频测试各种 AI 编程工具和视觉生成工作流,专为超级个体的商业崛起探路。
YC (Yucheng) @yucheng | AI KOL Followers:393 | Followers:18,728 着眼于 AI 引发组织变革的创业思考者,不仅死磕 Claude Code 等工具的技术实操,更着迷于用 Agent 架构去重塑公司的运转效率。
图拉鼎 @tualatrix | AI KOL Followers:393 | Followers:108,450 华语圈老牌独立开发者的"AI 进化样本",高频公开自己用 Codex、Claude Code 重构和开发独立 App 的真实过程,让大模型的编程能力具象化。
ruanyf @ruanyf | AI KOL Followers:384 | Followers:198,977 技术长青的华语开发者灯塔,用极其敏锐、宏观的视角,持续捕捉 AI 对传统软件开发行业的毁灭与重塑,用扎实的教程带无数人完成生产力跃迁。
小互 @xiaohu | AI KOL Followers:379 | Followers:105,522 AI 工具圈的"超级情报站"与毒舌评测官,全网高频扫射最新编程工具和智能体,总能在一成不变的快讯里淘出最接地气的实操绝活。
𝗖𝘆𝗱𝗶𝗮𝗿 @Cydiar404 | AI KOL Followers:378 | Followers:62,106 实战型产品工程师,不谈虚无缥缈的宏大愿景,主页全是 Claude 等大模型的硬核肉身评测和自身 API 项目在商战里的生死复盘。
Frank Wang 玉伯 @lifesinger | AI KOL Followers:378 | Followers:36,454 AI 时代的超级个体与长期主义创业者,把宏大的 Agent 架构和产品设计理念揉碎,掰开来公开分享自己如何用"一人公司"去颠覆传统软件开发。
六、优秀AI KOL心路:信任的建立靠持续验证
Cell 细胞 @cellinlab |华语AI KOL影响力排名:15 | 造物矩阵 社区创始人
我们将迎来一个丰盛的时代------人们将通过新的创造与自我表达渠道、新的自我发现与归属途径,以及开展人生中有意义工作的新方式,从而让生活更加丰富多彩。需要重新定义工作为创造:长期以来,我们的工作是为了生存。而在后稀缺时代,新的工作形态意味着创造、成长、自我表达与赋予生活意义。
Cuimao @CuiMao|华语AI KOL影响力排名:34 | AI KOL
AI行业里的"KOL",不只是拥有流量的人,而是真正参与建设的人。大家认可我,不仅因为我做了很多与 Anthropic 相关的 AI 创意视频,更因为他们从这些内容中看见了适合自己的可能性。有人因此开始创作,有人因此理解工具,也有人因此重新相信:AI时代并不是少数人的牌桌,而是每个人都可以重新入座的新课堂。
我很清晰地感受到,AI时代的公众影响力,不再只是被看见,而是让更多人看见自己的位置。它不是《鱿鱼游戏》里抢椅子的生死挑战,而是一场新学期的重新排座。位置会变,秩序会变,但每个人都仍然有机会找到自己的坐标。
所以,如果要用一句话总结我对这个时代的态度:保持热爱,学习、创造,分享。
Asa @app_sail | 华语AI KOL影响力排名:52 | @app_sail、 tutti.so 合伙人
最初开始分享,其实是 Build in Public,并不是为了成为 KOL。因为我长期在 AI 出海、全球支付、𝕏 运营增长的一线实践,每验证一条路径、踩过一个坑,都会记录并分享出来,慢慢发现自己成为了 AI KOL。
这些分享,也让我越来越确信:注意力经济时代已经到来,每个人、每个产品、每个组织,都应该主动经营自己的影响力。
在我看来,KOL 更像是连接者,连接信息与认知,连接产品与用户,也连接不同文化背景的人。AI 虽然让内容生产更高效,但真实的经历、见解、独立的判断和长期主义的坚持依然稀缺。
也正是基于这样的认知,我们创造了 tutti.so,希望帮助更多中国企业和创作者构建全球影响力,让好产品、好故事被世界看见。未来,真正稀缺的不是流量,而是信任。
Jason Zhu @GoSailGlobal | 华语AI KOL影响力排名:71 | GoSail Lab、AgentSkillsHub 创始人
一路探索过来,31 岁领大礼包,从轨道跳进旷野,才认清:KOL 对于我来说不是人设,是把真实探索路记下来
我对 KOL 的理解就两条:
真实是底线:不写没验证过的二手内容,炒鞋赚的、密室亏的、从零涨粉,都是自己跑出来的。
杠杆是方法:AI 提速,我掌舵。深玩 OpenClaw、Claude Code,搭了 agentskillshub.top,放灵魂是工程师的较真劲儿。开源真实经历的人,就是 AI 时代最稀缺的产品。
Gorden Sun @Gorden_Sun |华语AI KOL影响力排名:75 | AI KOL
我手写AI资讯日报已经超过3年,简单又利他的事情坚持下来,你也能成为KOL。每天写日报也让我积累各个场景的最佳AI实践,我几乎没什么保留都分享了,利他、真诚、尽所能写一些有用的分享,这是我信奉的准则。在软件产品更容易构建的AI时代,分发和营销愈发重要,每个人都应该尝试做一些分享,这是复利的事情,你也不会有任何损失。
鱼总聊AI @AI_Jasonyu |华语AI KOL影响力排名:84 | AI出海KOL
做 《鱼总聊 AI》这个 IP,最初只是把自己觉得好用的工具、踩过的坑分享出来。后来收到越来越多反馈,我才发现,一条真实的实操内容,真的能帮别人省下很多时间和成本。
我一直觉得,KOL不是站在高处教别人,而是先替大家下场,把新工具、新机会亲自试一遍,再把真正有用的方法讲清楚。一路走来,我的定位也越来越明确:关注AI、出海和产品,只分享自己研究过、实操过、能够解决真实问题的内容。
AI可以提高效率,但不能代替人的判断和经验。比起追求排名,我更希望长期做一个可信、实用的信息源,帮助普通人真正用好AI、少走弯路。
得否 @wangdefou | 华语AI KOL影响力排名:101 | 得否科技创始人、企业AI应用顾问
我一直觉得,KOL 不是一个"会发内容的人",而是一个在公开场域里持续积累信任的人。
因为我是文科生嘛,最早玩 X 涨粉也很慢,三年才到 5000 粉,中间断断续续也踩过很多坑。后来真正让我涨起来的,不是算法玄学,而是真实、真诚和持续输出对别人有用的东西。
现在AI发展这么快,各种工具可以帮我们收集信息、整理素材、提高效率,但它终归是一个工具,替代不了一个人的判断、经历和表达。
我的定位很简单:用一个文科生的视角,把 AI 工具、内容创作和个人商业化这几件事讲得更接地气一点。能帮更多普通人少走弯路,顺便认识一群真正在做事的人,我觉得这就是做 KOL 最有意思的地方。
最近忙着线下业务,推特的运营都有点懈怠了。
Star @starzq | 华语AI KOL影响力排名:262 | @day1globalpod 创始人
AI 时代,人人都很焦虑:为什么别人可以把大模型用的更好,买到 10 倍的股票。但我想说,AI 是一个超级长周期,在周期开始打好基础,才能享受到更多的时代红利。希望我的分享,可以让大家更深入了解 AI 周期的方方面面,不焦虑的使用 AI
qinbafrank@qinbafrank|华语AI KOL影响力排名:287 | AI 宏观博主
其实个人更自认为是一名博主而非KOL,是把真实思考和推理链条记录下来,首先是服务于自己的研究和投资,其次对大家在信息洪流中识别真相和理性思考有所帮助。
AI时代极大提速全球信息整合、代码验证与趋势拆解,更需要我们掌握核心:AI可以极大提升效率,但人的判断、经验、思维链和逻辑链条、分析框架反倒是更稀缺的。 聚焦真理seeking 和实用洞见。分享可验证的框架和实操思考,而非简单结论,帮助普通人真正用好AI、少走弯路。 希望自己能长期做一个可信、理性的思考伙伴。
XinGPT@xingpt|华语AI KOL影响力排名:359 | 前VC基金合伙人,AI KOL
一开始的初衷就是用AI带来金融平权:普通投资者也能借助AI,和专业投资人掰掰手腕。目前我们已经开发了AI行业研究、AI行情跟踪和复盘、AI实时提醒等多种工具,实战效果也在逐步提升。我不敢想象没有AI时候如何完成这么多行业研究的工作。未来会把这些工具逐步成熟后进行开放,欢迎投资和AI高手交流。
Crypto_Painter@CryptoPainter|华语AI KOL影响力排名:490 | AI KOL
虽然不是严格意义上的 AI 博主,但 AI 给我带来的提升远超过去十年...
雇佣一个人类为你从事非体力工作时,你雇佣的其实就是他的大脑,一个由数百亿神经元组成的神经网络、碳基大模型,而其中60%的算力还是与工作无关的部分...
而 AI 以及 Agent 可以完美的取代这个角色,以更高的效率完成更好的工作。
所以我一直在坚持将大部分非体力工作转换成 AI 执行,数据分析由专属 Agent 完成,量化交易由 AI 监控,甚至连推文灵感也是由 AI 提供的内容加工而成...
我做 AI 相关的分享不单纯是为了跟随流量与注意力,主要是还是因为今年有了宝宝,根本没那多时间精力做那么多事情,而 AI Agent 的出现,帮我节省了大量时间!
这是以前我完全无法想象的一种神奇体验,我由衷的推荐并鼓励每个人都尝试奖自己的每天工作生活中非体力的、简单可重复的任务交给 AI,这种自由带来的快乐是真正的幸福。
Haotian@tmel0211|华语AI KOL影响力排名:570|Amber顾问
其实做KOL就是在用"输出倒逼学习",加速自己对各个行业甚至产业上下游的理解,从而收获认知变现的投资红利。
过去两年,我抓住了Crypto行业技术叙事的快速迭代和热炒红利,成为了大家心目中的硬核技术博主,但过去大半年Crypto行情降温,市场注意力回到了AI科技主线叙事上,我也开始从零开始转型,再次启航,用全新的产业洞察视角来思考和追踪整条AI科技主线,包括半导体、机器人、芯片、存储等等。
这个过程中当然很痛苦,因为很多产业上下游对我而言是完全陌生的,我发现在死磕产业的过程中,能输出的东西越来越少了,大部分时间都在默默投资试错,然后跟着自己的portfolio在全产业摸索研究。结果当然出乎我的意料,不仅有了意想不到的投资获利,也改变了我对原本KOL固有的认知,原来重要的不是输出不输出,而是如何及时刷新自己的"输入",只有让自己永远具备不落后的思想和智库,才是做KOL的真正底气。
DeFi Teddy@DeFiTeddy2020|华语AI KOL影响力排名:666 | Biteye/XHunt 创始人
在ai时代,成为1个优秀的kol,需要了解和借助AI, 提高内容产生的效率, 比如通过ai来收集信息和进行初步的分析,借助ai对文章进行选题等。
但是,AI只是我们的co-pilot,只能在副驾驶位置,不能掌控全局。真正有价值的内容需要kol在ai分析的基础上产生自己独特的视角和分析,展示kol自己的"灵魂"。
Anita@Anitahityou|华语AI KOL影响力排名:895|Senitent APAC负责人,AI KOL
KOL千千万,但真正来自于个人观点的 KOL 屈指可数。要做少数派,人们关注你不是为了看千篇一律的信息,是因为你 Build In Public 或是因为你能透过现象看本质。致力于做一个有独立思考的普通人。交流,是为了成长。
七、范式分野:AI KOL 与 Web3 KOL 大PK
AI KOL 与近年来同样在推特上大火的 Web3 / Crypto KOL 虽同处于 X 的社交生态中,但两者的影响力运转轴心与生存变现逻辑有着本质上的差别。
Web3 KOL的本质,是一个机会与资本的分发网络。 影响力源于信息不对称的打破、财富效应的放大和社区情绪的调动。其核心资产是"消息"和"号召力",价值兑现路径通常是项目推广、代币分发和社区建设。
AI KOL的本质,是一个生产力与能力的分发网络。 影响力锚定在可验证、可复现的真实能力上。他们提供的不是暴富密码,而是效率工具和使用方法。其核心资产是"信任"和"方法"。
2026年,两个圈层正发生有趣的边缘交织:部分敏锐的Web3账号开始使用AI Agent自动监测链上异动、批量起号;部分Web3 KOL也开始转型做AI KOL。但归根结底,AI KOL影响力的常青,必须牢牢锚定在"可验证的真实能力"之上。
八、写在最后:从信息时代,到信任时代
过去二十年,互联网解决的核心问题是:信息如何传播。
而AI时代,它正在解决的根本问题变成了:能力如何传播。
在这一宏大转变中,一种新的稀缺性正在浮现:信任。
因为AI可以生成内容,生成代码,生成总结。但它永远无法生成真实经历、试错路径、验证过程、长期一致性。
未来影响力的核心,不再是信息量、粉丝数或传播速度,而是:你是否在持续、公开地,对真实世界进行验证并交付结果。
真正的AI时代话语权,不属于最强的表达者,而属于那些持续构建信任网络的人。
研究声明:
本报告所有研究结论、百分比分布及打分结果均基于截止于 2026 年 6 月的数据生成,不代表各账号长期的、一成不变的固定影响力排名。统计日期:2026年3月-5月。
本报告内所涉及的身份归类与 MBTI 属性均为基于公开推文行为特征的 AI 模型算法推断,用于宏观呈现群体的内容生态画像,不代表其现实世界中的个体真实测试结果或职业身份认证。




