摘要：近段时间，DeepSeek爆火之后，在一些社交和网购平台上，教人怎么用人工智能赚钱的各种课程随之而来。遗憾的是，从用户体验来看，某些价格不菲的课程并不令人满意，商家主要是利用DeepSeek的噱头博取流量，从而牟取利益，其兜售的课程本身可能和DeepSeek关

□刘大山

人工智能技术迭代的速度与商业变现的焦虑，正在催生出一片畸形的知识付费市场。

近段时间，DeepSeek爆火之后，在一些社交和网购平台上，教人怎么用人工智能赚钱的各种课程随之而来。遗憾的是，从用户体验来看，某些价格不菲的课程并不令人满意，商家主要是利用DeepSeek的噱头博取流量，从而牟取利益，其兜售的课程本身可能和DeepSeek关系并不密切。

这场围绕AI技术的知识狂欢，本质上是一场精心设计的"认知税"征收运动。课程贩售者深谙市场规律：每当新技术概念出现，总会有大量渴望抓住风口却缺乏专业判断力的群体。他们通过拆解技术名词、包装成功案例、贩卖焦虑情绪，将开源工具的技术门槛转化为商业机会。就像某教程将DeepSeek、ollama、dify等专业工具简单堆砌，便敢标价百元，这种"技术拼盘"式的课程设计，暴露的恰是内容含金量与定价之间的荒诞落差。

更值得警惕的，是产业链条的异化延伸。当《普通人如何利用DeepSeek日进斗金？》这类教程开始传授"如何用AI培训收割焦虑税"，意味着市场已出现"教人割韭菜的韭菜课程"的套娃乱象。这种商业模式的病毒式传播，不仅消耗着公众对AI技术的信任基础，更在技术普及的关键期制造了信息迷雾——新手在真假难辨的课程森林中，可能尚未触达技术核心，就已沦为商业链条末端的养分供给者。

面对AI技术普及进程中的知识付费乱象，需要建立三重防御机制：其一，技术社区应当强化开源精神，通过更友好的教程体系和互助生态，压缩投机者的生存空间；其二，监管层面需对知识付费产品建立内容审查机制，杜绝虚假宣传与技术欺诈；其三，普通用户亟需补足基础认知，明白真正的AI应用能力源于系统学习而非碎片化课程，警惕那些承诺"快速变现"的投机指南。

技术革命的浪潮中，总会有泡沫随浪花翻涌。当我们谈论DeepSeek这类开源模型时，真正值得期待的从来不是靠贩卖"技术创富秘籍"的投机者，而是那些静心钻研技术边界、探索落地场景的务实者。在AI技术普惠化的道路上，比学习部署工具更重要的，或许是先学会识别哪些课程在播种希望，哪些只是在收割贪婪。

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