作者：Alan, Amelia | Biteye內容團隊；Denise | XHunt運營團隊

2026年的夏天，社群平台上的資訊流正以毫秒為單位刷新。前一秒，某個大語言模型發布更新；下一秒，數萬條的「深度解讀」已經鋪天蓋地。

一位獨立開發者告訴我們，他現在每天醒來的第一件事，不再是刷時間線，而是快速掃過幾個熟悉的頭像，看看他們昨晚又Vibe Coding出了什麼新花樣。

「我只信那些實操過的人」，他說。

這種看似偏執的信任，正指向一個被大多數人忽略的真相：

在大模型技術狂飆突進的今天，通識性資訊本身正在光速貶值。

過去依靠搬運快訊、翻譯海外公告、單純拼湊新聞的傳統科技媒體式帳號，已經逐步失去用戶的耐心。真正的稀缺資源，不再是「誰第一個說了什麼」，而是「誰能告訴我這件事到底靠不靠譜，以及我該怎麼用」。

為了揭開這個隱秘圈層的真實運轉邏輯，我們基於社交分析工具@xhunt_ai的獨家數據與能力模型，深度測算了中英文生態近400位頭部AI KOL的數萬條推文樣本。

我們發現：AI時代的意見領袖，正在完成一場從「資訊中介」到「生產力賦能者」的深刻蛻變。

一、核心發現：從分發觀點，到分發生產力

在傳統網路語境下，一個有絕妙創意的個體想要將點子落地，需要調動一整套複雜的人力鏈條：後端、前端、UI、產品經理……漫長的協作過程足以消磨掉大半熱情。而今天，AI工具摧枯拉朽地壓縮了這條生產鏈。Codex、Claude Code、Cursor、Lovable將程式設計壁壘轉化為邏輯與架構能力；Seedance、GPT Image 、可靈、Nano Banana 直接砍掉了複雜的圖像影片製作門檻。

但這引發了一個反直覺的產業現象：當任何人都能靠AI批量炮製長篇大論時，優質內容變得「廉價」且隨手可得，信任反而變得前所未有的稀缺。

AI KOL的核心價值，不在於他們能比普通人更快地讓AI吐出一篇水文。而在於，他們能率先透過人機協同，將模糊的AI使用力，具象化為別人能看見、能跑通、能直接複用的結果。這不再是分發觀點，而是分發生產能力。

比如，當一款號稱「擊敗Claude Opus 4.7」的新模型發布時，用戶早已厭倦了千篇一律的通稿。他們急切地想從信賴的KOL那裡知道：「它在真實程式碼開發裡會不會產生幻覺？這個在官方精修影片裡炫酷無比的產品，到底是不是一般人開箱即用的生產力工具？」

注意力風向標已然逆轉：從「發生了什麼」，升級為「是否重要」，再到「如何使用」。

在一個充滿雜訊的場域中，AI KOL扮演著實用先鋒與信任支點的角色。

二、誰在扮演這個角色：技術老炮與新生代藍海

一個較為普遍的產業偏見是：「AI KOL 大多都是在 2022 年底 ChatGPT 爆發後才靠吃紅利快速起號的行銷號。」然而，XHunt 的帳號註冊時間代際統計用數據證偽了這個說法：AI KOL 的代際結構卻呈現出一個倒金字塔分佈。

資深從業者的主導地位：英文榜中，註冊於 2007 至 2015 年的早期用戶佔比高達 62.9%；中文榜中這一比例也達到58%。這意味著，目前活躍在 AI 核心圈層的頭部帳號，絕大多數是經歷了 PC、行動網路與 Web3 週期後沉澱下來的從業者和創業者。大模型浪潮來臨，他們敏銳地完成了生產力工具的遷移。
中文區的新生代增長：值得注意的是，在 2022 至 2023 年這一個 ChatGPT 爆發期，中文區脫穎而出的 AI 原生新帳號佔比達 13.0%，高於英文區的 9.7%。這表明中文生態對實操型內容給予了較大的流量紅利，只要工具熟練、教學紮實，新帳號也能透過持續發文建立競爭優勢。

相比之下，Web3 KOL 的註冊時間往往呈現明顯的紡錘形，在 DeFi Summer、NFT 爆發以及 Meme 熱潮期，會伴隨市場熱度出現大量新建帳號。

三、AI KOL與OPC的共生進化

AI 的進化正在讓 One Person Company（一人公司）的概念從一個超人式的概念，變成可明確落地的現實。OPC 的核心精髓是使用者極敏銳地調用各種垂直 AI Agent，從而將自己從孤軍奮戰、包攬所有苦活累活中解放出來，無限放大自身的idea，並用AI完成獨立產品構建、商業分發與精準行銷。

在這一變革中，「應用分髮型」AI KOL 憑藉複合優勢站穩了核心生態位：

懂技術邊界：他們多出身於 AI 大廠或資深開發者，具備底層技術積澱，比純行銷人員更懂工具的真實局限。
懂市場痛點：作為長期直面受眾的內容創作者，他們具備極強的產品化與行銷意識，比純研發人員更懂真實需求。

正是這種「技術+網感」的雙重Buff，讓他們能透過公開構建（Build in Public）的方式，將抽象技術轉化為可用場景，從而沉澱下源源不斷的用戶信任。

火爆全網的 Vibe Coding趨勢，更是將這種個人 IP 的張力推向了極致：一個頭部的 AI KOL 在推薦一款開發框架時，不再是蒼白地寫幾句推薦語，而是直接在 X 上展示他如何僅憑一段自然語言指令、伴隨著輕鬆的氛圍，與模型協作在 15 分鐘內快速上線一個完整、可互動的 AI 應用。

傳統 KOL 依靠分發觀點來收割流量，AI KOL 則是透過分發生產能力來凝聚生態。

四、數據群像：東西方KOL的生態分野

為探究 AI KOL 生態的真實運轉邏輯，本報告提取了 XHunt 影響力排名英文區 Top 300 與中文區 Top 100 AI KOL 近 3 個月內的100條推文樣本，對其推文內容和各項數據進行了深度測算與對比。

我們發現，中英文 AI KOL 在注意力結構與內容生產模式上呈現出明顯差異。以下將從流量大盤、討論領域、帳號創建時間及個人畫像等七大核心維度，為您逐一揭開 AI KOL 的真實面貌。

注意力圖譜：英文區偏源頭，中文區偏實踐

流量體量分佈：英文榜大盤粉絲總量突破 3.5 億，平均數達 117 萬，中位數為 110,669 。中文生態偏向精細化的垂直領域，平均粉絲量約 7.7 萬，中位數為 43,006 。
發文活躍度對比：近 90 天內，中文榜 100 個帳號產出近 3 萬條推文，發文量中位數高達 210 條。相比之下，300 個英文帳號總發文僅 3.7 萬條，中位數僅為 38 條。英文頭部帳號多處於低頻發布狀態，而中文帳號構成了高頻的應用擴散網路。
粉絲梯隊結構：英文榜呈現金字塔型結構，5萬至20萬粉絲的帳號佔比最高達 41.8%，100萬粉絲以上的帳號占 7.4% 。中文榜則集中在長尾應用層，1萬至5萬粉絲的帳號占 53.0%，超過 20 萬粉絲的僅佔 4.0% 。
KOL關注者：雖英文榜同行關注均值（510.7）高於中文榜（320.2），但根據中英AI KOL基數（分別約 1000 名和 5000 名）折算，中文頭部 KOL 的圈層滲透率高達 32%，遠超英文區的 10%。這表明中文 AI KOL 圈是一個連結極其緊密的高密度社群。
活躍度圖譜：高達 70% 的中文 KOL 每天高頻分享產業動態與實操。英文區低頻活躍帳號獨佔 39.8%，穩定活躍佔 26.4% 。英文區偏向產業源頭網路，中文區偏向實踐網路。

總結：英文 AI KOL 是掌握一手技術與重大戰略發布的產業源頭網路；中文 AI KOL 則是將前沿技術瘋狂轉譯、評測、教學化並推向大眾工作流的超級擴散與實踐網路。

心智偏好：英文區偏宏觀，中文區偏實操

剝開寬泛的標籤，透過對大盤討論內容的詞頻與標籤提取，我們清晰窺見了中英兩大生態的側重點：

無論是英文還是中文區，基礎模型、AI 智慧體、AI 商業化與 AI 編程都是共識主軸，但兩者向外延伸的路徑截然不同：

英文區側重底層技術與宏觀視角：英文 KOL 在AI商業化（44.7%）、基礎模型（39.6%）、AI 安全（13.8%）、AI 晶片（12.6%）及具身智慧（5%）上的覆蓋率遠超中文區。他們將大量精力用於探討 AGI 的安全對齊、算力供需格局、開源閉源博弈以及具身智慧。
中文區側重應用落地與實操導向：中文 KOL 展現出了極強的務實性。AI 編程達 72.1%，基本上是英文區的兩倍。AI智慧體為51.5% vs 英文區39%。在視覺生成方面，以20.6%的數據仍接近英文區的兩倍。工具測評為11.8%，更誇張的接近英文區的九倍。教程和提示詞也顯著高於英文區，說明中文博主更擅長將複雜技術拆解為程式碼編寫和智慧體搭建等具體操作指南。

能力雷達：英文聚焦技術洞察，中文聚焦全端應用

為了減少大類標籤的誤判，我們調用了 XHunt 的KOL能力打分模型，對AI KOL帳號發佈的內容品質在多個得分維度進行全面分析：

英文榜佔據行業源頭與底層邏輯：英文榜得分最高的是多模態88.3，其次是基礎模型與提示詞。他們的核心能力體現在對模型架構的洞察、大規模工程調校經驗以及前沿趨勢預判。在 AI 安全與晶片領域，英文榜具備天然的領先優勢。
中文榜聚焦全端應用實操：在中文樣本中，AI 編程能力相關度的均值達到了 88.9，AI 智慧體也達到 87.1。中文推特上活躍著大量具備自然語言開發能力的創作者，他們擅長將 AI 接入私域變現或輕創業模型。

大模型提及率：用腳投票的工作流程地圖

大模型提及率（即帳號3個月內任意一條推文命中關鍵詞）既代表著大模型本身在社群中的討論熱度，也是 KOL 們在實際工作流程中對各大模型依賴程度與褒貶風向的「用腳投票」：

如圖所示，Claude 與 GPT 構成了雙語模型的大小王。在中文區，Claude 提及率高達 95.7%，依然是獨立開發者與 Vibe Coder 的首選；值得注意的是，隨著 AI 編程場景的持續火熱，Codex 近期熱度一路狂飆，以 80.9% 的超高覆蓋率穩居第三，進一步印證了中文極客對落地工作流程的狂熱追求。

此外，國產大模型DeepSeek（68.1%）與 Kimi（58.5%）也展現出了極強的本土滲透力。反觀英文區，GPT（76.2%）與 Claude（75.2%）平分秋色，相比於單一工具鏈的討論，他們更側重於多模態演進與產業的全局敘事。

MBTI 內容風格：帳號表達方式切面

通過專屬的風格推斷演算法，XHunt 根據AI KOL帳號的簡介、長推文結構、互動辯論邏輯以及話題偏好，對中英文KOL帳號的公開人格切面進行了mbti畫像分類：

如圖所示，無論中文區還是英文區，擁有話語權的帳號多屬於 NT（理性者）陣營。在技術快速迭代期，具備邏輯分析和生產力指導的內容顯然更受青睞。英文榜由 ENTJ（38.4%）和 ENTP（25.8%）主導，偏向框架構建和宏觀分析；中文榜由 ENTP（41.2%）領銜，呼應了中文區熱衷探索新工具多樣化玩法的特點。

身份結構：英文偏前沿，中文偏實踐

通過對兩組樣本的推特帳號 Profile 個人簡介、歷史推文自述進行聚類並交叉核驗，XHunt拉出了中英文 AI KOL 的圖譜：

核心身份結構：

英文區超過 65% 的 KOL 是大模型創始人（31.4%）、高管（34%）或科學家，他們的內容輸出本身就是一種戰略分發。
中文區榜首則是工具/測評者（69.1%）與產品工程師（57.4%）。總體而言，英文生態更偏向源頭發佈網路，中文生態更側重生產力實踐網路。

總體而言：

英文 AI KOL 網路更像是一場發生在矽谷最前沿、由科學家與技術領袖主導的源頭技術與範式發佈網路；中文 AI KOL 網路則是一場爆發在廣袤應用市場、由全端獨立極客與應用先鋒領銜的全面生產力工具與生存實踐網路。

推文效度進化：從野蠻生長到高質發展

結合近 8 個月的大盤走勢，AI 領域的流量分發邏輯已從野蠻生長轉向高品質發展，並且在曝光和發推數上也在持續提升，呈現三大核心特徵：

2 & 3 月的注意力稀釋：受 Openclaw 等行業熱點影響，3 月推文總量激增至 12.4K，總 Views 達 310M，但單篇平均 Views 卻降至低谷（25.0K）。海量同質化快訊導致了嚴重的資訊過載與傳播效率下降。
5 月的傳播效率頂點： 5 月推文總量回落至 9.0K，但總 Views（335M）與單篇平均 Views（37.4K）雙雙創下歷史新高。深度實操與評測內容正在用更少的發文撬動更大的流量。
Views 增速跑贏推文產量：截至 5 月底，Views 指數漲幅（+88%）顯著高於推文數量漲幅（+62%）。這表明 AI 流量紅利還是出現了二八定律，正以高溢價飛速向輸出高品質內容的推文集中。

五、權威矩陣：全球 AI KOL 影響力電子名片

基於華語與英語 AI KOL 的關注圖譜網路、粉絲含金量以及內容品質表現，我們專門用頭部 AI KOL 各自青睞的AI，為他們量身定製了一份電子名片。

以下是中英文區最具代表性的 Top 20 AI KOL 名片一覽：

英文 AI KOL Top 20

Andrej Karpathy @karpathy | AI KOL Followers:1,444 | Followers:2,358,391 目前就職於 Anthropic 預訓練團隊，Eureka Labs創始人、前OpenAI創始團隊成員、前Tesla AI負責人。把大模型訓練、AI Coding和Agent拆碎了直接餵到你嘴裡，工程師聽完就想半夜爬起來開IDE的頂級佈道者。
Sam Altman @sama | AI KOL Followers:1,406 | Followers:4,741,565 OpenAI CEO，GPT、Codex的絕對掌控者，一條動態扔出來半個AI圈自動開始劃重點的宇宙級男人。
Greg Brockman @gdb | AI KOL Followers:1,142 | Followers:968,930 OpenAI總裁兼聯合創始人，每天像官方施工日誌一樣把產品、研究、開發者生態和基礎設施進展硬核甩給你看的那個人。
Ilya Sutskever @ilyasut | AI KOL Followers:1,069 | Followers:664,828 SSI聯合創始人、OpenAI前首席科學家，大模型時代最受關注的研究者之一，他隨便說一句全圈都能解讀半天的深度思考大神。
Jeff Dean @JeffDean | AI KOL Followers:1,058 | Followers:436,747 Google DeepMind/Google Research首席科學家、Gemini負責人，Google AI技術路線從哪來往哪去的最硬核導航儀。
Elon Musk @elonmusk | AI KOL Followers:1,057 | Followers:239,771,643 SpaceXAI、Tesla、SpaceX背後的超級放大器，模型、機器人、算力和平台全都要，一條推文有時比發佈會還炸的宇宙級玩家。
OpenAI @OpenAI | AI KOL Followers:1,050 | Followers:4,798,535 OpenAI 官方帳號，ChatGPT 與 Sora 母公司。
Demis Hassabis @demishassabis | AI KOL Followers:1,002 | Followers:864,498 Google DeepMind CEO，AlphaFold、科學智能和AGI敘事的超級推動者，諾貝爾獎獲得者，讓AI從聊天框真正走向科學發現。
roon @tszzl | AI KOL Followers:968 | Followers:326,221 他觀察前沿模型的能力邊界和安全問題，評論往往尖銳且有洞見，喜歡打直球。
Patrick Collison @patrickc | AI KOL Followers:961 | Followers:811,554 Stripe CEO、Arc Institute聯合創始人，把AI放進科研組織、基礎設施和創業大框架的宏觀視角玩家。
Logan Kilpatrick @OfficialLoganK | AI KOL Followers:957 | Followers:304,209 Google AI Studio/Gemini API生態重要傳播者，把開發者工具從魔法拽回產品、代碼和錢的實戰拉手。
Yann LeCun @ylecun | AI KOL Followers:947 | Followers:1,144,073 AMI Labs 聯合創始人兼執行主席、前Meta AI 首席科學家，深度學習三巨頭之一，圖靈獎獲得者，在AI路線、開源、世界模型和智能本質上常年開麥的辯論席常駐老炮。
Mira Murati @miramurati | AI KOL Followers:931 | Followers:498,732 Thinking Machines創始人、OpenAI前CTO，站在算力博弈與技術落地的最前沿女性領袖，主導著前沿模型從實驗室走向大眾工作流的商業化陣痛與蛻變。
Garry Tan @garrytan | AI KOL Followers:892 | Followers:779,149 矽谷金牌孵化器的硬核導師，不跟風喊口號，他更喜歡公開展示自己怎麼用提示詞工程和個人 AI 系統去搓一個真正能跑的架構。
Anthropic @AnthropicAI | AI KOL Followers:884 | Followers:1,216,610 Anthropic 官方帳號，Claude 模型開發者，專注 AI 安全。
Dwarkesh Patel @dwarkesh_sp | AI KOL Followers:879 | Followers:221,274 頂級科技播客 Dwarkesh Podcast 主持人，因對 AI 核心科學家及硬核學者進行極具深度的高質量長篇訪談，被譽為全球科技界最優質的對話者之一。
Alexandr Wang @alexandr_wang | AI KOL Followers:878 | Followers:444,108 Scale AI創始人、Meta AI負責人，偶爾釋放出關於底層數據標註和傳統 AI 走向的宏觀風向。
Andrew Ng @AndrewYNg | AI KOL Followers:870 | Followers:1,499,288 史丹佛大學教授，曾領導谷歌大腦和百度人工智能團隊，AI教育和應用落地的壓艙石和長期佈道者。
Aravind Srinivas @AravSrinivas | AI KOL Followers:836 | Followers:483,015 Perplexity CEO，把AI搜索和答案引擎重新改寫搜索入口的實戰改寫者。
Jim Fan @DrJimFan | AI KOL Followers:819 | Followers:396,349 NVIDIA機器人方向核心人物，具身智能和物理世界模型的頂尖頭號玩家。

中文 AI KOL Top 20

寶玉 @dotey | AI KOL Followers:559 | Followers:214,553 華語圈的硬核轉譯超級節點，不搞玄學敘事，純靠第一時間的深度前沿論文拆解、頂級訪談復盤和開箱即用的高品質提示詞，焊死了內容品質的底線。
Orange AI @oran_ge | AI KOL Followers:483 | Followers:170,533 帶槍下場的智能體創業者，兼具極客的嚴謹和商戰的敏銳，總能在 Agent 架構演進與組織變革之間，剝離出最底層的商業哲學。
歸藏(guizang.ai) @op7418 | AI KOL Followers:468 | Followers:144,288 獨立開發者圈子裡的「六邊形戰神」，視覺生成和 AI 編程的雙棲硬核玩家，用海量的實操教程和毒舌評測，幫無數人鏟平了工具落地的坑。
Bear Liu @bearliu | AI KOL Followers:453 | Followers:115,339 AI 時代的超級設計極客，把 Vibe Coding、智能體和生成式 UI 玩出了花，死磕 AI 怎麼顛覆傳統產品開發，給獨立創作者指明了方向。
Baye @waylybaye | AI KOL Followers:452 | Followers:158,294 個性鮮明的獨立開發標杆，不講概念，只講實操，高頻輸出各種 AI 編程工具的肉身對抗對比，用大白話撕開工具的營銷偽裝。
向陽喬木 @vista8 | AI KOL Followers:441 | Followers:107,140 華語圈的技術死磕派，擅長把最硬核的多模態前沿論文嚼碎了、餵給實操者，用高密度的教程和技術洞察幫開發者墊高認知。
Ding @dingyi | AI KOL Followers:431 | Followers:151,205 技術與商業嗅覺極其敏銳的觀察者，像素級拆解 AI 編程工具與中轉站生態，總能在一張複雜的表格或營銷案例裡捕捉到常人漏掉的商業生機。
鐵鎚人 @lxfater | AI KOL Followers:569 | Followers:101.2k 持續用 AI 做創業、內容和產品實驗，也維護過高星項目；不是只喊「AI 改變世界」，而是已經把手伸進泥裡拌水泥。
Tw93 @HiTw93 | AI KOL Followers:423 | Followers:141,827 極其低調但高產的獨立開發者代表，既有大模型訓練的硬核底子，又有親手搓出多款高價值開源工具的戰績，用代碼自證實力。
Yangyi @yangyi | AI KOL Followers:415 | Followers:122,284 把技術和搞錢結合到極致的商業黑客，一邊深挖 AI 編程與智能體在私域的變現極限，一邊冷不丁地用安全研究員的視角提醒你技術背後的盲區。
yetone @yetone | AI KOL Followers:413 | Followers:82,680 AI 應用層的「硬核死磕派」，在 Agent 架構、Computer Use 和編程工具的工程實踐上有著極深的肌肉記憶，全靠高品質的工具復現與評測硬核吸粉。
Mr Panda @PandaTalk8 | AI KOL Followers:410 | Followers:74,602 前沿論文與落地變現之間的「超級連接器」，擅長把最學術的智能體論文翻譯成接地氣的提示詞技巧，冷眼看清 AI 商業化和就業大勢。
Dash @DashHuang | AI KOL Followers:408 | Followers:113,575 大廠創始人的硬核跨界視角，深耕傳統研發和遊戲開發場景下 AI 編程工具的極限壓榨，提供極具分量的「正規軍」落地參考。
Cell 細胞 @cellinlab | AI KOL Followers:407 | Followers:26,667 「一人公司」模式的狂熱佈道者與實踐者，高頻測試各種 AI 編程工具和視覺生成工作流，專為超級個體的商業崛起探路。
YC (Yucheng) @yucheng | AI KOL Followers:393 | Followers:18,728 著眼於 AI 引發組織變革的創業思考者，不僅死磕 Claude Code 等工具的技術實操，更著迷於用 Agent 架構去重塑公司的運轉效率。
圖拉鼎 @tualatrix | AI KOL Followers:393 | Followers:108,450 華語圈老牌獨立開發者的「AI 進化樣本」，高頻公開自己用 Codex、Claude Code 重構和開發獨立 App 的真實過程，讓大模型的編程能力具象化。
ruanyf @ruanyf | AI KOL Followers:384 | Followers:198,977 技術長青的華語開發者燈塔，用極其敏銳、宏觀的視角，持續捕捉 AI 對傳統軟體開發行業的毀滅與重塑，用紮實的教程帶無數人完成生產力躍遷。
小互 @xiaohu | AI KOL Followers:379 | Followers:105,522 AI 工具圈的「超級情報站」與毒舌評測官，全網高頻掃射最新編程工具和智能體，總能在一成不變的快訊裡淘出最接地氣的實操絕活。
𝗖𝘆𝗱𝗶𝗮𝗿 @Cydiar404 | AI KOL Followers:378 | Followers:62,106 實戰型產品工程師，不談虛無縹緲的宏大願景，主頁全是 Claude 等大模型的硬核肉身評測和自身 API 項目在商戰裡的生死復盤。
Frank Wang 玉伯 @lifesinger | AI KOL Followers:378 | Followers:36,454 AI 時代的超級個體與長期主義創業者，把宏大的 Agent 架構和產品設計理念揉碎，掰開來公開分享自己如何用「一人公司」去顛覆傳統軟體開發。

六、優秀AI KOL心路：信任的建立靠持續驗證

Cell 細胞 @cellinlab ｜華語AI KOL影響力排名：15 | 造物矩陣社區創始人

我們將迎來一個豐盛的時代——人們將通過新的創造與自我表達渠道、新的自我發現與歸屬途徑，以及開展人生中有意義工作的新方式，從而讓生活更加豐富多彩。需要重新定義工作為創造：長期以來，我們的工作是為了生存。而在後稀缺時代，新的工作形態意味著創造、成長、自我表達與賦予生活意義。

Cuimao @CuiMao｜華語AI KOL影響力排名：34 | AI KOL

AI行業裡的「KOL」，不只是擁有流量的人，而是真正參與建設的人。大家認可我，不僅因為我做了很多與 Anthropic 相關的 AI 創意影片，更因為他們從這些內容中看見了適合自己的可能性。有人因此開始創作，有人因此理解工具，也有人因此重新相信：AI時代並不是少數人的牌桌，而是每個人都可以重新入座的新課堂。

我很清晰地感受到，AI時代的公眾影響力，不再只是被看見，而是讓更多人看見自己的位置。它不是《魷魚遊戲》裡搶椅子的生死挑戰，而是一場新學期的重新排座。位置會變，秩序會變，但每個人都仍然有機會找到自己的坐標。

所以，如果要用一句話總結我對這個時代的態度：保持熱愛，學習、創造，分享。

Asa @app_sail ｜華語AI KOL影響力排名：52 | @app_sail、 tutti.so 合夥人

最初開始分享，其實是 Build in Public，並不是為了成為 KOL。因為我長期在 AI 出海、全球支付、𝕏 運營增長的一線實踐，每驗證一條路徑、踩過一個坑，都會記錄並分享出來，慢慢發現自己成為了 AI KOL。

這些分享，也讓我越來越確信：注意力經濟時代已經到來，每個人、每個產品、每個組織，都應該主動經營自己的影響力。

在我看來，KOL 更像是連接者，連接資訊與認知，連接產品與用戶，也連接不同文化背景的人。AI 雖然讓內容生產更高效，但真實的經歷、見解、獨立的判斷和長期主義的堅持依然稀缺。

也正是基於這樣的認知，我們創造了 tutti.so，希望幫助更多中國企業和創作者構建全球影響力，讓好產品、好故事被世界看見。未來，真正稀缺的不是流量，而是信任。

Jason Zhu @GoSailGlobal ｜華語AI KOL影響力排名：71 | GoSail Lab、AgentSkillsHub 創始人

一路探索過來，31 歲領大禮包，從軌道跳進曠野，才認清：KOL 對於我來說不是人設，是把真實探索路記下來

我對 KOL 的理解就兩條：

真實是底線：不寫沒驗證過的二手內容，炒鞋賺的、密室虧的、從零漲粉，都是自己跑出來的。
槓桿是方法：AI 提速，我掌舵。深玩 OpenClaw、Claude Code，搭了 agentskillshub.top，靈魂裡是工程師的較真勁兒。開源真實經歷的人，就是 AI 時代最稀缺的產品。

Gorden Sun @Gorden_Sun ｜華語AI KOL影響力排名：75 | AI KOL

我手寫AI資訊日報已經超過3年，簡單又利他的事情堅持下來，你也能成為KOL。每天寫日報也讓我積累各個場景的最佳AI實踐，我幾乎沒什麼保留都分享了，利他、真誠、盡所能寫一些有用的分享，這是我信奉的準則。在軟體產品更容易構建的AI時代，分發和行銷愈發重要，每個人都應該嘗試做一些分享，這是複利的事情，你也不會有任何損失。

魚總聊AI @AI_Jasonyu ｜華語AI KOL影響力排名：84 | AI出海KOL

做《魚總聊 AI》這個 IP，最初只是把自己覺得好用的工具、踩過的坑分享出來。後來收到越來越多回饋，我才發現，一條真實的實操內容，真的能幫別人省下很多時間和成本。

我一直覺得，KOL不是站在高處教別人，而是先替大家下場，把新工具、新機會親自試一遍，再把真正有用的方法講清楚。一路走來，我的定位也越來越明確：關注AI、出海和產品，只分享自己研究過、實操過、能夠解決真實問題的內容。

AI可以提高效率，但不能代替人的判斷和經驗。比起追求排名，我更希望長期做一個可信、實用的資訊源，幫助普通人真正用好AI、少走彎路。

得否 @wangdefou ｜華語AI KOL影響力排名：101 | 得否科技創始人、企業AI應用顧問

我一直覺得，KOL 不是一個「會發內容的人」，而是一個在公開場域裡持續積累信任的人。

因為我是文科生嘛，最早玩 X 漲粉也很慢，三年才到 5000 粉，中間斷斷續續也踩過很多坑。後來真正讓我漲起來的，不是算法玄學，而是真實、真誠和持續輸出對別人有用的東西。

現在AI發展這麼快，各種工具可以幫我們收集資訊、整理素材、提高效率，但它終歸是一個工具，替代不了一個人的判斷、經歷和表達。

我的定位很簡單：用一個文科生的視角，把 AI 工具、內容創作和個人商業化這幾件事講得更接地氣一點。能幫更多普通人少走彎路，順便認識一群真正在做事的人，我覺得這就是做 KOL 最有意思的地方。

最近忙著線下業務，推特的營運都有點懈怠了。

Star @starzq ｜華語AI KOL影響力排名：262 | @day1globalpod 創始人

AI 時代，人人都很焦慮：為什麼別人可以把大模型用得更好，買到 10 倍的股票。但我想說，AI 是一個超級長週期，在週期開始打好基礎，才能享受到更多的時代紅利。希望我的分享，可以讓大家更深入了解 AI 週期的方方面面，不焦慮地使用 AI

qinbafrank@qinbafrank｜華語AI KOL影響力排名：287 | AI 宏觀博主

其實個人更自認為是一名博主而非KOL，是把真實思考和推理鏈條記錄下來，首先是服務於自己的研究和投資，其次對大家在資訊洪流中識別真相和理性思考有所幫助。

AI時代極大提速全球資訊整合、程式碼驗證與趨勢拆解，更需要我們掌握核心：AI可以極大提升效率，但人的判斷、經驗、思維鏈和邏輯鏈條、分析框架反倒是更稀缺的。聚焦真理 seeking 和實用洞見。分享可驗證的框架和實操思考，而非簡單結論，幫助普通人真正用好AI、少走彎路。希望自己能長期做一個可信、理性的思考夥伴。

XinGPT@xingpt｜華語AI KOL影響力排名：359 | 前VC基金合夥人，AI KOL

一開始的初衷就是用AI帶來金融平權：普通投資者也能借助AI，和專業投資人掰掰手腕。目前我們已經開發了AI行業研究、AI行情跟蹤和復盤、AI實時提醒等多種工具，實戰效果也在逐步提升。我不敢想像沒有AI時候如何完成這麼多行業研究的工作。未來會把這些工具逐步成熟後進行開放，歡迎投資和AI高手交流。

Crypto_Painter@CryptoPainter｜華語AI KOL影響力排名：490 | AI KOL

雖然不是嚴格意義上的 AI 博主，但 AI 給我帶來的提升遠超過去十年…

僱用一個人類為你從事非體力工作時，你僱用的其實就是他的大腦，一個由數百億神經元組成的神經網絡、碳基大模型，而其中60%的算力還是與工作無關的部分…

而 AI 以及 Agent 可以完美地取代這個角色，以更高的效率完成更好的工作。

所以我一直在堅持將大部分非體力工作轉換成 AI 執行，數據分析由專屬 Agent 完成，量化交易由 AI 監控，甚至連推文靈感也是由 AI 提供的內容加工而成…

我做 AI 相關的分享不單純是為了跟隨流量與注意力，主要還是因為今年有了寶寶，根本沒那麼多時間精力做那麼多事情，而 AI Agent 的出現，幫我節省了大量時間！

這是以前我完全無法想像的一種神奇體驗，我由衷推薦並鼓勵每個人都嘗試將自己每天工作生活中非體力的、簡單可重複的任務交給 AI，這種自由帶來的快樂是真正的幸福。

Haotian@tmel0211｜華語AI KOL影響力排名：570｜Amber顧問

其實做KOL就是在用「輸出倒逼學習」，加速自己對各個行業甚至產業上下游的理解，從而收穫認知變現的投資紅利。

過去兩年，我抓住了Crypto行業技術敘事的快速迭代和熱炒紅利，成為了大家心目中的硬核技術博主，但過去大半年Crypto行情降溫，市場注意力回到了AI科技主線敘事上，我也開始從零開始轉型，再次啟航，用全新的產業洞察視角來思考和追蹤整條AI科技主線，包括半導體、機器人、晶片、存儲等等。

這個過程中當然很痛苦，因為很多產業上下游對我而言是完全陌生的，我發現在死磕產業的過程中，能輸出的東西越來越少了，大部分時間都在默默投資試錯，然後跟著自己的portfolio在全產業摸索研究。結果當然出乎我的意料，不僅有了意想不到的投資獲利，也改變了我對原本KOL固有的認知，原來重要的不是輸出與否，而是如何及時刷新自己的「輸入」，只有讓自己永遠具備不落後的思想和智庫，才是做KOL的真正底氣。

DeFi Teddy@DeFiTeddy2020｜華語AI KOL影響力排名：666 | Biteye/XHunt 創始人

在AI時代，成為1個優秀的KOL，需要了解和借助AI，提高內容產生的效率，比如通過AI來收集資訊和進行初步的分析，借助AI對文章進行選題等。

但是，AI只是我們的co-pilot，只能在副駕駛位置，不能掌控全局。真正有價值的內容需要KOL在AI分析的基礎上產生自己獨特的視角和分析，展示KOL自己的「靈魂」。

Anita@Anitahityou｜華語AI KOL影響力排名：895｜Senitent APAC負責人，AI KOL

KOL千千萬，但真正來自於個人觀點的 KOL 屈指可數。要做少數派，人們關注你不是為了看千篇一律的資訊，是因為你 Build In Public 或是因為你能透過現象看本質。致力於做一個有獨立思考的普通人。交流，是為了成長。

七、範式分野：AI KOL 與 Web3 KOL 大PK

AI KOL 與近年來同樣在推特上大火的 Web3 / Crypto KOL 雖同處於 X 的社交生態中，但兩者的影響力運轉軸心與生存變現邏輯有著本質上的差別。

Web3 KOL 的本質，是一個機會與資本的分發網路。影響力源於資訊不對稱的打破、財富效應的放大與社群情緒的調動。其核心資產是「消息」和「號召力」，價值兌現路徑通常是專案推廣、代幣分發和社群建設。

AI KOL 的本質，是一個生產力與能力的分發網路。影響力錨定在可驗證、可重現的真實能力上。他們提供的不是暴富密碼，而是效率工具和使用方法。其核心資產是「信任」和「方法」。

2026 年，兩個圈層正發生有趣的邊緣交織：部分敏銳的 Web3 帳號開始使用 AI Agent 自動監測鏈上異動、批量起號；部分 Web3 KOL 也開始轉型做 AI KOL。但歸根結柢，AI KOL 影響力的長青，必須牢牢錨定在「可驗證的真實能力」之上。

八、寫在最後：從資訊時代，到信任時代

過去二十年，網際網路解決的核心問題是：資訊如何傳播。

而 AI 時代，它正在解決的根本問題變成了：能力如何傳播。

在這一宏大轉變中，一種新的稀缺性正在浮現：信任。

因為 AI 可以生成內容，生成程式碼，生成摘要。但它永遠無法生成真實經歷、試錯路徑、驗證過程、長期一致性。

未來影響力的核心，不再是資訊量、粉絲數或傳播速度，而是：你是否在持續、公開地，對真實世界進行驗證並交付結果。

真正的 AI 時代話語權，不屬於最強的表達者，而屬於那些持續構建信任網路的人。

研究聲明：

本報告所有研究結論、百分比分佈及評分結果均基於截止於 2026 年 6 月的資料生成，不代表各帳號長期的、一成不變的固定影響力排名。統計日期：2026年3月-5月。
本報告內所涉及的身份歸類與 MBTI 屬性均為基於公開推文行為特徵的 AI 模型演算法推斷，用於宏觀呈現群體的內容生態畫像，不代表其現實世界中的個體真實測試結果或職業身份認證。

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