過去一年，很多內容創作者都在重新思考一個問題：當AI能夠生產高質量的內容，自媒體創作者的核心價值是什么？

有人把AI當成選題工具，有人用它寫腳本、做封面、剪視頻、拆爆款，也有人開始讓AI參與選題策劃、資料整理、商業復盤。對很多創作者來說，AI已經不是一個“要不要用”的輔助工具，而是正在成為內容生產流程的基礎設施。

但在上周日舉辦的ima知識號OpenDay上，我們看到的不只是“AI如何幫助創作者多寫幾篇稿件、提高內容產能”，還有另一個值得關注的變化：內容正在從“被閱讀”走向“被調用”。

這可能會成為自媒體行業未來幾年最重要的變量之一。

過去，一篇內容發布出去，核心指標通常是閱讀量、播放量、點贊、轉發、收藏和漲粉。內容的主要價值，發生在用戶看到它、消費它的那一刻。

但在AI時代，一篇內容、一套方法論、一個長期積累的資料庫，可能會以另一種方式繼續產生價值：它可以被用戶搜索，被持續追問，被AI理解，被Agent調用，甚至被封裝成一個可復用的Skill，進入更多任務場景。

這意味著，自媒體的下一站，未必只是更高效的內容生產，而是更系統的知識資產經營。

這也是今天“AI新榜”聯合ima正式發布知識號榜單的同時，最想討論的問題：什么樣的自媒體內容，能夠從流量資產，進一步沉淀為AI時代的知識資產？

為什么“知識號榜單”值得自媒體人關注？

如果只用傳統內容平臺的邏輯看知識號，很容易把它理解成“又一個發布賬號”。

但這次OpenDay釋放出的信號是：ima知識號并不只想解決“內容發在哪里”的問題，而是試圖解決“專業知識如何在AI時代被重新使用”的問題。

據現場分享，ima知識號上線一年多以來，已覆蓋金融、教育、政務、法律、健康、科技等20余個行業；知識號內容被應用超過1.4億次。

這里最值得注意的，不是“有多少內容被看見”，而是“有多少內容被應用”。

在傳統內容平臺里，閱讀量、播放量代表內容觸達；但在知識號里，內容可能進入AI回答、Agent任務、用戶決策和具體工作流。也就是說，內容不只是被用戶看過，還可能被用戶和AI共同使用過。

這是理解知識號榜單的起點。這份榜單不只是看誰更會更新、誰更會做標題、誰更有流量，而是希望觀察：

? 誰把碎片內容沉淀成了結構化知識？ ? 誰的知識可以被持續追問？ ? 誰的經驗、方法論、資料庫有被AI調用的潛力？ ? 誰正在從“內容創作者”走向“知識資產經營者”？

這可能會成為自媒體行業新的評價維度。

自媒體的關鍵指標，正在從被看見變成被調用

過去十多年，自媒體行業經歷過幾輪核心邏輯變化。

第一階段，是流量分發。

在這個階段，誰能寫出爆款，誰能獲得推薦，誰能拿到平臺流量，誰就更容易實現快速增長。創作者最關心的是標題、封面、選題、算法和轉化。

第二階段，是私域沉淀。

當公域流量越來越貴，創作者開始把用戶導入社群、知識星球、會員體系和私域池，嘗試把一次性流量轉化為可持續關系。

現在，AI帶來了第三個變化：知識調用。

創作者不再只關注“這篇內容有沒有人看”，而是需要進一步思考：

? 我的內容能不能被AI理解？ ? 我的資料能不能被結構化沉淀？ ? 我的用戶能不能圍繞我的知識持續提問？ ? 我的經驗能不能被封裝成可復用的工作流？ ? 我的知識能不能在更多Agent任務中被調用？

這不是簡單的工具升級，而是內容價值鏈的變化。

過去，內容更像是一次性的“發布品”；現在，內容正在成為可被持續使用的“知識燃料”。

以前，自媒體作者經營的是賬號；現在，越來越多專業創作者需要經營的是一個可以被AI識別、調用、復用的知識系統。

這也是“知識號”這個概念值得被行業關注的原因。

AI不是讓創作者退場，而是重新劃分創作者的價值

這次OpenDay上，內容創作者“屠龍之術”莊明浩分享了一個很有意思的判斷：

字面意義上的“手搓”結束了，但真正意義上的“手搓”沒有結束。

他把做PPT、做分享、做內容創作類比為廚師做菜：

? 素材搜集，是采購原料； ? 信息整理，是加工處理； ? 框架編排，是統籌出菜節奏； ? 視覺呈現，是最后制作。

在AI介入之后，很多過去需要創作者親自完成的基礎性、重復性工作，已經可以被工具大幅加速。比如英文PDF研報、圖表、跨平臺資料、長文材料，AI可以幫助識別、翻譯、總結、關聯和整理。

但莊明浩認為，真正屬于創作者的四件事沒有消失：選題、判斷、審美、責任。

這也是AI時代內容創作者需要重新確認的核心能力。

AI可以幫你更快收集資料，但不能替你決定“這件事值不值得講”；

AI可以幫你生成一百個版本，但不能替你判斷“哪一個表達最準確”；

AI可以幫你完成初稿，但不能替你承擔“這句話能不能發出去”的責任。

因此，AI時代的內容創作者并不是失去價值了，而是價值位置發生了變化。

過去，創作者很大一部分時間花在搬運、整理、排版、剪輯、匯總這些基礎工作上。未來，這些工作會越來越多交給AI，而創作者真正稀缺的能力會集中到更高層：

? 是否有穩定的選題判斷？ ? 是否有可信的信息來源？ ? 是否有獨特的審美和表達？ ? 是否能對內容結論負責？ ? 是否能把經驗沉淀成體系？

換句話說，AI生成能力越強，人的判斷力越重要。

寫一篇養一個創作者開始經營自己的知識系統

如果說傳統自媒體的基本動作是“寫一篇文章、發一篇內容”，那么AI時代的創作者可能需要開始經營一個知識系統。

這種變化，已經開始出現在部分專業創作者的實踐中。

在OpenDay上，能源經濟學者翟永平分享了自己的使用方式。他有一個運營多年的公眾號，也有40多年積累的文章、發言、研究資料和多語種一手信息。現在，他把這些內容沉淀進ima知識庫，讓AI學習自己的資料、觀點、表達和研究線索。

他把ima稱為自己的“第一個cyber life”，這個表述背后，是創作者在AI時代重新激活內容資產的一種可能路徑。

對一個長期創作者來說，歷史內容常常沉沒在公眾號后臺、硬盤文件夾、聊天記錄、筆記軟件、課程PPT里。它們曾經創造過價值，但很難被系統性調用，也很難在新的用戶場景中重新發揮作用。

AI知識庫的意義在于，它讓過去的內容重新變成可以被查詢、對照、復用和再生產的資產。

翟永平提到，自己會把Nature、Science、ArXiv以及法語、日語等多語種一手資料放進知識庫，再圍繞“這個研究相對以前新在哪里、對行業意味著什么、對普通用戶意味著什么”持續追問。

這其實是一種非常典型的AI時代知識工作方式：不是讓AI替你思考，而是讓AI幫你把長期積累組織起來，讓你更快進入高質量判斷。

這種工作方式對自媒體作者也有參考價值。

一個教職場的人，可以把多年案例、模板、答疑和課程沉淀成知識庫；

一個教小紅書運營的人，可以把平臺規則、爆款拆解、賬號診斷、行業案例沉淀成知識庫；

一個財經創作者，可以把研報、財報、會議紀要、行業數據庫沉淀成知識庫；

一個法律、教育、醫療、心理、商業咨詢類創作者，則更需要一個可溯源、可更新、可反復調用的專業知識底座。

當這些內容只是文章時，它們的生命周期可能只有幾天；但當它們成為知識系統時，就可以被長期追問、持續調用、不斷更新。這就是“寫一篇文章”和“經營一個知識系統”的區別。

知識號為什么有可能成為AI時代的

公眾號改變了圖文時代的自媒體生態。

它讓每個機構、每個創作者、每個專業人士，都可以擁有一個穩定的內容發布陣地。

知識號的邏輯，則更接近AI時代的內容基礎設施：創作者沉淀知識，用戶圍繞知識提問，AI理解并調用知識，Agent在任務中使用知識。

這也是為什么“AI時代的知識引擎”這個說法有一定解釋力。

當然，這并不是說知識號會簡單替代公眾號，而是說創作者正在需要一個新的陣地：一個不只承載文章，也承載資料、方法論、工作流和服務能力的陣地。

從產品能力看，ima知識號正在把幾件事連起來：

1. 知識庫：讓創作者沉淀資料、文章、筆記、課程、報告和案例；

2. 知識號：讓專業知識以公開身份被用戶發現、搜索和提問；

3. Skill廣場：讓方法論和工作流從“可閱讀”走向“可調用”；

4. Copilot：幫助創作者整理、調研、歸檔和復用知識；

5. 數據分析與付費訂閱：讓創作者看見知識如何被使用，并探索持續經營。

據現場分享，ima知識號付費訂閱功能內測1個月，已有號主變現超過2萬元。

這個數字本身不宜被過度解讀，但它釋放了一個信號：專業知識的商業化，正在從“賣內容”走向“賣持續服務”。

過去，知識付費常常賣的是一門課、一篇專欄、一個社群；未來，創作者可能賣的是一個持續更新的知識系統、一個可問答的專業入口、一個可復用的工作流，甚至是一個能參與用戶任務的AI知識服務。

什么樣的自媒體作者，

會先在AI時代跑出來？

從這次知識號榜單呈現出的內容樣本，以及Open Day現場分享的創作者實踐來看，AI時代更有機會跑出來的自媒體作者，可能具備四個特征。

1.有穩定方法論，而不只是穩定更新頻率

AI會進一步拉平基礎內容生產能力。

未來，單純“更勤奮地更新”未必構成長期優勢。真正重要的是，創作者是否有一套能夠被用戶反復驗證的方法論。

比如選題方法、投研框架、賬號診斷模型、學習路徑、法律檢索邏輯、行業研究體系。這些東西一旦沉淀成知識庫和Skill，就可能從內容變成工具。

2.有可持續更新的專業知識源

AI時代需要警惕的是內容失真和信息過時。

一個知識號能不能長期有價值，不只取決于已有內容規模，還取決于它是否持續更新，是否有可信來源，是否能區分舊信息和新變化。

這也是專業創作者的機會：真正懂行業、長期跟蹤一線變化的人，會比單純搬運熱點的人更有價值。

3.有明確用戶場景，而不是泛泛表達觀點

知識號的價值不是“我知道很多”，而是“用戶遇到問題時能不能問你”。

這要求創作者更清楚自己的用戶場景：

? 新手做賬號時卡在哪里？ ? 企業做內容營銷時最常問什么？ ? 學生學習某門課時最難理解什么？ ? 投資人看行業時需要哪些基礎資料？ ? 普通用戶遇到法律、醫療、政策問題時，需要怎樣的第一步指引？

越是有明確問題場景的知識，越容易被AI調用。

4.有信任關系和責任邊界

AI會放大內容，也會放大錯誤。

因此，未來創作者的價值不僅是表達能力，更包括可信度、責任意識和邊界感。

尤其是金融、法律、醫療、教育等專業內容，創作者不能把AI包裝成“萬能答案”，而要明確它適合做輔助查詢、資料整理、初步分析和學習參考，最終判斷仍要回到專業責任。

這會成為AI時代內容行業新的基本素養。

給自媒體人的三個建議

在AI時代，如果你正在做自媒體，尤其是知識類、教育類、職場類、商業類、財經類、AI工具類內容，可以從三個問題開始重新審視自己的賬號。

第一，你的歷史內容，能不能被重新激活？

過去寫過的文章、做過的課程、回答過的問題、服務過的案例、整理過的資料，是否都還散落在不同平臺？

如果把它們沉淀成知識庫，用戶是否可以圍繞這些內容繼續提問？

第二，你的方法論，能不能被結構化？

對于很多創作者真正有長期價值的，不是某一篇內容，而是內容背后的判斷框架。

比如，你如何拆解一個賬號，如何判斷一個選題，如何制定一套運營計劃，如何識別一類用戶需求。

這些方法論如果可以被結構化，就可能進一步被封裝成可復用的AI能力。

第三，你的內容，能不能從一次性交付變成持續服務

過去，用戶和創作者的連接往往停留在一次性閱讀。

但如果用戶可以持續圍繞你的知識庫提問，可以訂閱你的更新，可以調用你的 Skill 完成任務，那么創作者和用戶之間就不再只是閱讀關系，而是服務關系。

這可能是未來知識型自媒體最重要的商業變化之一。

別只做內容存量，要做知識資產

AI時代，自媒體不會消失。

但自媒體的價值評價方式，正在變化。

過去，內容平臺獎勵的是誰更會捕捉流量；未來，AI生態可能會獎勵誰更能沉淀可信知識、提供持續服務、進入真實任務鏈路。

這不是說爆款不重要了，而是說爆款不再是唯一答案。

對創作者來說，真正值得思考的是：當用戶開始用AI獲取信息，當Agent開始替用戶完成任務，你的內容還能不能被找到、被理解、被調用、被信任？

如果答案是可以，那么你經營的就不只是一個賬號，而是一份AI時代的知識資產。

這也是我們通過這次知識號榜單看到的最大可能性：自媒體的下一站，不只是更快生產內容，而是把自己的專業知識，變成一個可以長期生長、持續服務、被AI調用的系統。

從今天開始，創作者可能要少問一句：“我今天發什么？”多問一句：“我長期積累的知識，能不能被未來的用戶和AI持續使用？”

這或許就是AI時代自媒體的新起點。

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