Автор: Alan, Amelia | Команда контента Biteye; Denise | Команда операций XHunt

Летом 2026 года информационный поток на социальных платформах обновляется с миллисекундной точностью. В одну секунду крупная языковая модель выпускает обновление; в следующую секунду десятки тысяч «глубоких интерпретаций» уже заполнили пространство.

Один независимый разработчик рассказал нам, что первой вещью, которую он делает каждое утро, больше не является просмотр временной линии, а быстрое пролистывание нескольких знакомых аватаров, чтобы узнать, какие новые идеи они реализовали в Vibe Coding прошлой ночью.

«Я доверяю только тем, кто имеет практический опыт», — сказал он.

Это, казалось бы, параноидальное доверие указывает на истину, которую большинство людей игнорирует:

В эпоху стремительного развития технологий больших моделей общая информация сама по себе обесценивается со скоростью света.

Традиционные аккаунты в области технологий, которые полагались на перенос новостей, перевод зарубежных объявлений и простую компиляцию новостей, постепенно теряют терпение пользователей. Истинный дефицитный ресурс больше не в том, «кто первым что-то сказал», а в том, «кто может сказать, насколько это надежно и как мне это использовать».

Чтобы раскрыть истинную логику работы этого скрытого круга, мы на основе эксклюзивных данных и модели возможностей инструмента социального анализа @xhunt_ai глубоко проанализировали десятки тысяч твитов почти 400 ведущих AI KOL на китайском и английском языках.

Мы обнаружили: мнения лидеров в эпоху AI проходят глубокую трансформацию от «информационного посредника» к «производительному активатору».

1. Основные выводы: от распространения мнений к распространению производительности

В традиционном интернет-контексте индивидуум с блестящей идеей, желающий реализовать свою задумку, должен задействовать целую сложную цепочку человеческих ресурсов: бэкэнд, фронтэнд, UI, менеджер продукта… Долгий процесс сотрудничества способен исчерпать большую часть энтузиазма. А сегодня инструменты AI стремительно сокращают эту производственную цепочку. Codex, Claude Code, Cursor, Lovable превращают барьеры программирования в логические и архитектурные способности; Seedance, GPT Image, Ke Ling, Nano Banana напрямую устраняют сложные барьеры в производстве изображений и видео.

Но это вызвало парадоксальное явление в отрасли: когда любой может с помощью AI массово производить длинные тексты, качественный контент становится «дешевым» и доступным, а доверие, наоборот, становится беспрецедентно дефицитным.

Основная ценность AI KOL не в том, что они могут быстрее обычных людей заставить AI генерировать текст. А в том, что они могут первыми через сотрудничество человека и машины визуализировать неясные возможности использования AI в результаты, которые другие могут увидеть, воспроизвести и непосредственно использовать. Это уже не распространение мнений, а распространение производственных возможностей.

Например, когда новая модель, заявляющая, что «побеждает Claude Opus 4.7», выходит на рынок, пользователи уже устали от однообразных пресс-релизов. Они с нетерпением хотят узнать от доверенного KOL: «Будет ли она создавать иллюзии в реальной разработке кода? Этот продукт, который выглядит потрясающе в официальном отредактированном видео, действительно ли является инструментом производительности, который может использовать любой?»

Вектор внимания уже изменился: от «что произошло» к «насколько это важно», а затем к «как это использовать».

В шумной среде AI KOL играют роль практических пионеров и опор доверия.

2. Кто играет эту роль: опытные профессионалы и новое поколение в голубом океане

Одно из распространенных предвзятых мнений в отрасли: «Большинство AI KOL быстро поднялись на волне успеха после взрыва ChatGPT в конце 2022 года». Однако статистика по времени регистрации аккаунтов XHunt опровергла это утверждение: структура поколений AI KOL имеет перевернутую пирамидальную форму.

• Преобладание опытных специалистов: среди пользователей, зарегистрированных с 2007 по 2015 год, доля ранних пользователей на английском рынке достигает 62,9%; на китайском рынке этот показатель также составляет 58%. Это означает, что большинство активных ведущих аккаунтов в ядре AI — это профессионалы и предприниматели, которые прошли через циклы PC, мобильного интернета и Web3. С приходом волны больших моделей они быстро адаптировались к новым производительным инструментам.

• Рост нового поколения в китайском сегменте: стоит отметить, что в период взрыва ChatGPT с 2022 по 2023 год доля новых AI аккаунтов на китайском рынке составила 13,0%, что выше, чем на английском рынке (9,7%). Это свидетельствует о том, что китайская экосистема предоставляет значительные потоки трафика для практического контента; при условии, что инструменты освоены, а учебные материалы качественные, новые аккаунты могут создать конкурентное преимущество через постоянное создание контента.

В то же время, время регистрации KOL в Web3 часто имеет явную веретенообразную форму, с большим количеством новых аккаунтов, появляющихся во время бумов DeFi Summer, NFT и Meme.

3. Сожительство AI KOL и OPC

Эволюция AI делает концепцию One Person Company (одиночной компании) от сверхчеловеческой идеи до четко реализуемой реальности. Основная суть OPC заключается в том, что пользователь очень чутко вызывает различные вертикальные AI-агенты, освобождая себя от одиночной борьбы и выполнения всех тяжелых задач, бесконечно увеличивая свои идеи и используя AI для создания независимых продуктов, коммерческого распространения и точного маркетинга.

В этой трансформации «приложенческий» AI KOL благодаря своим комплексным преимуществам занял ключевую экосистемную позицию:

• Понимание технических границ: многие из них происходят из крупных AI компаний или являются опытными разработчиками, обладая глубокими техническими знаниями, что позволяет им лучше понимать реальные ограничения инструментов, чем чистые маркетологи.

• Понимание рыночных болей: как создатели контента, которые долгое время взаимодействуют с аудиторией, они обладают сильным пониманием продуктового и маркетингового подхода, лучше понимая реальные потребности, чем чистые исследователи.

Именно это «технологическое + сетевое» двойное преимущество позволяет им через публичное строительство (Build in Public) преобразовывать абстрактные технологии в применимые сценарии, тем самым накапливая непрерывное доверие пользователей.

Популярная по всему интернету тенденция Vibe Coding еще больше усиливает напряжение этого личного IP: ведущий AI KOL, рекомендуя фреймворк для разработки, больше не просто безжизненно пишет несколько строк рекомендаций, а непосредственно демонстрирует на X, как он с помощью одной естественной языковой команды, в легкой атмосфере, сотрудничает с моделью и за 15 минут быстро запускает полноценное, интерактивное AI-приложение.

Традиционные KOL полагаются на распространение мнений для привлечения трафика, в то время как AI KOL объединяют экосистему через распространение производственных возможностей.

4. Данные о группах: экосистемные различия KOL Востока и Запада

Чтобы исследовать истинную логику работы экосистемы AI KOL, данный отчет извлек 100 твитов из последних 3 месяцев от 300 самых влиятельных AI KOL на английском рынке и 100 на китайском, проведя глубокий анализ и сравнение их контента и различных данных.

Мы обнаружили, что AI KOL на китайском и английском языках демонстрируют явные различия в структуре внимания и моделях производства контента. Далее мы раскроем истинное лицо AI KOL по семи ключевым измерениям: объем трафика, области обсуждения, время создания аккаунта и личные характеристики.

1️⃣ Карта внимания: английский рынок ориентирован на источники, китайский — на практику

• Распределение объема трафика: общий объем подписчиков на английском рынке превышает 350 миллионов, среднее число составляет 1,17 миллиона, медиана — 110,669. Китайская экосистема ориентирована на детализированные вертикальные области, среднее количество подписчиков составляет около 77 тысяч, медиана — 43,006.

• Сравнение активности публикаций: за последние 90 дней 100 аккаунтов на китайском рынке произвели почти 30 тысяч твитов, медиана публикаций составила 210. В то время как 300 английских аккаунтов опубликовали всего 37 тысяч твитов, медиана составила лишь 38. Ведущие английские аккаунты часто находятся в состоянии низкой частоты публикаций, в то время как китайские аккаунты составляют сеть высокой частоты распространения приложений.

• Структура подписчиков: английский рынок имеет пирамидальную структуру, аккаунты с 50 тысяч до 200 тысяч подписчиков составляют 41,8%, аккаунты с более чем 1 миллионом подписчиков составляют 7,4%. Китайский рынок сосредоточен на длинном хвосте приложений, аккаунты с 10 тысяч до 50 тысяч подписчиков составляют 53,0%, а более 200 тысяч подписчиков — лишь 4,0%.

• Подписчики KOL: хотя среднее количество подписчиков на английском рынке (510,7) выше, чем на китайском (320,2), при расчете по базам AI KOL (примерно 1000 и 5000 соответственно) проникновение ведущих китайских KOL достигает 32%, что значительно превышает 10% на английском рынке. Это указывает на то, что круг китайских AI KOL является высокоплотным сообществом с очень тесными связями.

• Карта активности: до 70% китайских KOL ежедневно активно делятся новостями отрасли и практическими материалами. На английском рынке 39,8% аккаунтов с низкой активностью, 26,4% — с стабильной активностью. Английский рынок ориентирован на сеть источников, в то время как китайский — на практическую сеть.

В заключение: английские AI KOL представляют собой сеть источников, обладающую первичными технологиями и стратегическими публикациями; китайские AI KOL — это суперсеть распространения и практики, которая переводит передовые технологии в массовые рабочие процессы.

2️⃣ Предпочтения мышления: английский рынок ориентирован на макро, китайский — на практику

Сняв широкие ярлыки, мы четко видим акценты двух экосистем через частотный анализ обсуждений:

Как на английском, так и на китайском рынках базовые модели, AI-агенты, коммерциализация AI и программирование AI являются общими основными темами, но пути их расширения совершенно различны:

• Английский рынок акцентирует внимание на базовых технологиях и макро-взгляде: английские KOL значительно превосходят китайских по охвату в области коммерциализации AI (44,7%), базовых моделей (39,6%), безопасности AI (13,8%), AI-микросхем (12,6%) и эмбодиментного интеллекта (5%). Они тратят много усилий на обсуждение безопасности AGI, структуры спроса и предложения вычислительных мощностей, противостояния открытым и закрытым источникам, а также эмбодиментного интеллекта.

• Русскоязычная область сосредоточена на практическом применении и практическом подходе: русскоязычные KOL продемонстрировали высокую прагматичность. Уровень AI программирования составляет 72.1%, что в два раза больше, чем в англоязычной области. Уровень AI агентов составляет 51.5% против 39% в англоязычной области. В области визуального генерации данные составляют 20.6%, что также близко к двум разам больше, чем в англоязычной области. Оценка инструментов составляет 11.8%, что почти в девять раз больше, чем в англоязычной области. Учебные материалы и подсказки также значительно превышают англоязычную область, что указывает на то, что русскоязычные блогеры лучше разбираются в разбиении сложных технологий на конкретные руководства по программированию и созданию агентов.

3️⃣ Радар возможностей: английский фокус на технических инсайтах, русский фокус на полном стеке приложений

Чтобы уменьшить вероятность неверной интерпретации крупных категорий, мы использовали модель оценки возможностей KOL от XHunt для всестороннего анализа качества контента, публикуемого аккаунтами AI KOL, по нескольким измерениям:

• Англоязычный рейтинг занимает ведущие позиции в отрасли и базовой логике: наивысший балл в англоязычном рейтинге получил мультимодальный 88.3, за ним следуют базовые модели и подсказки. Их ключевые способности проявляются в понимании архитектуры моделей, опыте оптимизации крупных проектов и предсказании передовых тенденций. В области безопасности AI и чипов англоязычный рейтинг имеет естественное преимущество первопроходца.

• Русскоязычный рейтинг сосредоточен на практическом применении полного стека: в русскоязычных образцах среднее значение способности к AI программированию достигло 88.9, а AI агенты составили 87.1. В русскоязычном Twitter активно работают множество создателей с навыками разработки на естественном языке, которые умеют интегрировать AI в частные области для монетизации или легкого предпринимательства.

4️⃣ Упоминание больших моделей: карта рабочего процесса, голосуемая ногами

Упоминание больших моделей (то есть, если любой твит аккаунта за три месяца содержит ключевое слово) представляет собой как обсуждаемость самой большой модели в сообществе, так и степень зависимости KOL от различных моделей в реальных рабочих процессах, что является «голосованием ногами»:

Как показано на рисунке, Claude и GPT составляют королей двуязычных моделей. В русскоязычной области уровень упоминания Claude достигает 95.7%, что по-прежнему делает его предпочтительным выбором среди независимых разработчиков и Vibe Coder; стоит отметить, что с продолжающимся ростом сцен AI программирования, Codex в последнее время резко возрос в популярности, с уровнем охвата 80.9%, что подтверждает горячее стремление русскоязычных гиков к рабочим процессам.

Кроме того, отечественные большие модели DeepSeek (68.1%) и Kimi (58.5%) также продемонстрировали сильную локальную проникаемость. В отличие от англоязычной области, GPT (76.2%) и Claude (75.2%) делят популярность, в то время как они больше сосредоточены на эволюции мультимодальности и глобальном нарративе индустрии.

5️⃣ Стиль контента MBTI: аспекты выражения аккаунтов

С помощью специального алгоритма стиля, XHunt классифицировал публичные аспекты личности русскоязычных и англоязычных KOL аккаунтов на основе их описаний, структуры длинных твитов, логики взаимодействия и предпочтений тем:

Как показано на рисунке, независимо от того, русскоязычная или англоязычная область, аккаунты с голосом чаще всего принадлежат к лагерю NT (рационалисты). В период быстрого технологического обновления контент, обладающий логическим анализом и производственными рекомендациями, явно более востребован. Англоязычный рейтинг доминирует с ENTJ (38.4%) и ENTP (25.8%), склоняясь к построению рамок и макроанализу; русскоязычный рейтинг возглавляет ENTP (41.2%), что соответствует характеру русскоязычной области, стремящейся исследовать разнообразные способы использования новых инструментов.

6️⃣ Структура идентичности: английский фокус на передовых технологиях, русский фокус на практике

Проведя кластеризацию и перекрестную проверку профилей аккаунтов Twitter двух групп образцов, XHunt создал карту AI KOL на русском и английском языках:

Основная структура идентичности:

1. В англоязычной области более 65% KOL являются основателями больших моделей (31.4%), руководителями (34%) или учеными, их контент сам по себе является стратегическим распространением.

2. В русскоязычном рейтинге на первом месте находятся инструменты/оценщики (69.1%) и продуктовые инженеры (57.4%). В целом, англоязычная экосистема больше ориентирована на сеть первичного распространения, тогда как русскоязычная экосистема больше сосредоточена на сети практического применения производительности.

В общем:

Сеть англоязычных AI KOL больше похожа на событие, происходящее на переднем крае Силиконовой долины, управляемое учеными и техническими лидерами, с сетью первичного распространения технологий и парадигм; русскоязычная сеть AI KOL представляет собой взрыв в обширном рынке приложений, возглавляемый независимыми гиками полного стека и пионерами приложений, с сетью инструментов производительности и практики выживания.

7️⃣ Эволюция эффективности твитов: от дикого роста к высококачественному развитию

С учетом динамики рынка за последние 8 месяцев, логика распределения трафика в области AI изменилась от дикого роста к высококачественному развитию, и также наблюдается постоянный рост в показах и количестве твитов, проявляющий три ключевых признака:

• Разбавление внимания в феврале и марте: под воздействием отраслевых горячих тем, таких как Openclaw, общее количество твитов в марте резко возросло до 12.4K, общее количество просмотров достигло 310M, но среднее количество просмотров на твит упало до минимума (25.0K). Огромное количество однородных новостей привело к серьезной информационной перегрузке и снижению эффективности распространения.

• Пик эффективности распространения в мае: общее количество твитов в мае снизилось до 9.0K, но общее количество просмотров (335M) и среднее количество просмотров на твит (37.4K) достигли исторического максимума. Глубокая практика и оценка контента используют меньшее количество публикаций для привлечения большего трафика.

• Увеличение просмотров опережает рост количества твитов: по состоянию на конец мая, индекс просмотров увеличился на 88%, что значительно превышает рост количества твитов на 62%. Это указывает на то, что трафиковая выгода AI все еще проявляется в законе 80/20, быстро концентрируясь на твитах, производящих высококачественный контент.

Пять, авторитетная матрица: электронная визитка влияния AI KOL по всему миру

Основываясь на сети внимания AI KOL на китайском и английском языках, ценности подписчиков и качестве контента, мы специально подготовили электронную визитку для каждого из ведущих AI KOL, основываясь на их предпочтениях.

Ниже представлен обзор 20 самых представительных AI KOL визиток на китайском и английском языках:

Топ 20 AI KOL на английском

1. Андрей Карпаты @karpathy | Подписчики AI KOL: 1,444 | Подписчики: 2,358,391 В настоящее время работает в команде предобучения Anthropic, основатель Eureka Labs, бывший член команды OpenAI, бывший руководитель AI в Tesla. Разбивает обучение больших моделей, AI программирование и агентов на части и прямо подает вам на тарелке, после чего инженеры хотят встать посреди ночи и открыть IDE.

2. Сэм Альтман @sama | Подписчики AI KOL: 1,406 | Подписчики: 4,741,565 Генеральный директор OpenAI, абсолютный контролер GPT и Codex, его посты автоматически начинают выделять ключевые моменты в полукруге AI.

3. Грег Брокман @gdb | Подписчики AI KOL: 1,142 | Подписчики: 968,930 Президент и соучредитель OpenAI, каждый день как официальный строительный журнал показывает вам прогресс продуктов, исследований, экосистемы разработчиков и инфраструктуры.

4. Илья Сутскевер @ilyasut | Подписчики AI KOL: 1,069 | Подписчики: 664,828 Соучредитель SSI, бывший главный ученый OpenAI, один из самых обсуждаемых исследователей в эпоху больших моделей, его случайное высказывание может быть интерпретировано всей аудиторией на протяжении долгого времени.

5. Джефф Дин @JeffDean | Подписчики AI KOL: 1,058 | Подписчики: 436,747 Главный ученый Google DeepMind/Google Research, руководитель Gemini, самый жесткий навигатор, показывающий, откуда и куда движется технологическая стратегия Google AI.

6. Илон Маск @elonmusk | Подписчики AI KOL: 1,057 | Подписчики: 239,771,643 Суперусилитель за SpaceXAI, Tesla и SpaceX, ему нужно все: модели, роботы, вычислительная мощность и платформы, его твит иногда взрывает больше, чем пресс-конференция.

7. OpenAI @OpenAI | Подписчики AI KOL: 1,050 | Подписчики: 4,798,535 Официальный аккаунт OpenAI, материнская компания ChatGPT и Sora.

8. Демис Хассабис @demishassabis | Подписчики AI KOL: 1,002 | Подписчики: 864,498 Генеральный директор Google DeepMind, суперпродвиженец AlphaFold, научного интеллекта и нарратива AGI, лауреат Нобелевской премии, который действительно переводит AI из чата в научные открытия.

9. рун @tszzl | Подписчики AI KOL: 968 | Подписчики: 326,221 Он наблюдает за границами возможностей и проблемами безопасности передовых моделей, его комментарии часто острые и проницательные, он любит говорить прямо.

10. Патрик Коллисон @patrickc | Подписчики AI KOL: 961 | Подписчики: 811,554 Генеральный директор Stripe, соучредитель Arc Institute, игрок с макроперспективой, который включает AI в научные организации, инфраструктуру и предпринимательские рамки.

11. Логан Килпатрик @OfficialLoganK | AI KOL Подписчики:957 | Подписчики:304,209 Важный распространитель экосистемы Google AI Studio/Gemini API, который возвращает инструменты разработчиков от магии к практическому применению продуктов, кода и денег.

12. Янн ЛеКун @ylecun | AI KOL Подписчики:947 | Подписчики:1,144,073 Соучредитель и исполнительный председатель AMI Labs, бывший главный научный сотрудник Meta AI, один из трёх гигантов глубокого обучения, лауреат премии Тьюринга, постоянный участник дебатов по вопросам AI, открытого кода, мировых моделей и сущности интеллекта.

13. Мира Мурат @miramurati | AI KOL Подписчики:931 | Подписчики:498,732 Соучредитель Thinking Machines, бывший CTO OpenAI, женщина-лидер на переднем крае борьбы за вычислительные мощности и внедрение технологий, ведущая коммерциализацию передовых моделей от лабораторий к массовым рабочим процессам.

14. Гарри Тан @garrytan | AI KOL Подписчики:892 | Подписчики:779,149 Хардкорный наставник в золотом инкубаторе Кремниевой долины, который не следует моде и не кричит лозунги, предпочитает открыто демонстрировать, как он использует инженерные подсказки и личные AI системы для создания действительно работающей архитектуры.

15. Anthropic @AnthropicAI | AI KOL Подписчики:884 | Подписчики:1,216,610 Официальный аккаунт Anthropic, разработчик модели Claude, сосредоточенный на безопасности AI.

16. Дваркеш Пател @dwarkesh_sp | AI KOL Подписчики:879 | Подписчики:221,274 Ведущий подкаста Dwarkesh Podcast, известный своими глубокими и качественными длинными интервью с ключевыми учеными и хардкорными исследователями AI, признан одним из лучших собеседников в мире технологий.

17. Александра Ванга @alexandr_wang | AI KOL Подписчики:878 | Подписчики:444,108 Основатель Scale AI, руководитель Meta AI, время от времени делится макронаправлениями по аннотации данных и традиционному AI.

18. Эндрю Нг @AndrewYNg | AI KOL Подписчики:870 | Подписчики:1,499,288 Профессор Стэнфордского университета, ранее возглавлявший команды Google Brain и Baidu AI, опора AI образования и внедрения, долгосрочный проповедник.

19. Аравинд Шринивас @AravSrinivas | AI KOL Подписчики:836 | Подписчики:483,015 Генеральный директор Perplexity, переписывающий практическое применение AI поиска и ответных систем.

20. Джим Фан @DrJimFan | AI KOL Подписчики:819 | Подписчики:396,349 Ключевая фигура в области робототехники NVIDIA, ведущий игрок в области эмбодимент интеллекта и моделей физического мира.

Топ 20 AI KOL на китайском

1. Баоюй @dotey | AI KOL Подписчики:559 | Подписчики:214,553 Хардкорный суперузел перевода в китайскоязычном пространстве, не занимается эзотерикой, полагается на глубокий анализ передовых статей, лучшие интервью и готовые высококачественные подсказки, обеспечивая качество контента.

2. Orange AI @oran_ge | AI KOL Подписчики:483 | Подписчики:170,533 Предприниматель-агент, который сочетает в себе строгость гика и проницательность в бизнесе, всегда умеет выделять основополагающую бизнес-философию между эволюцией архитектуры Agent и организационными изменениями.

3. Гуйцан (guizang.ai) @op7418 | AI KOL Подписчики:468 | Подписчики:144,288 "Шестигранный воин" в кругу независимых разработчиков, хардкорный игрок в визуальную генерацию и AI программирование, с помощью множества практических руководств и язвительных обзоров помогает многим избежать ловушек внедрения инструментов.

4. Беар Лю @bearliu | AI KOL Подписчики:453 | Подписчики:115,339 Супер-дизайнер-гик эпохи AI, который превратил Vibe Coding, агентов и генеративный UI в искусство, настойчиво исследует, как AI может изменить традиционную разработку продуктов, указывая направление независимым создателям.

5. Бай @waylybaye | AI KOL Подписчики:452 | Подписчики:158,294 Яркий независимый разработчик, который не говорит о концепциях, а о практическом применении, часто публикует различные инструменты программирования AI, разрывая маркетинговую маску инструментов простым языком.

6. Сяньян Цяомю @vista8 | AI KOL Подписчики:441 | Подписчики:107,140 Технический хардкорщик в китайскоязычном пространстве, умеющий разжевывать самые сложные многомодальные передовые статьи и подавать их практикам, с помощью плотных руководств и технических инсайтов помогает разработчикам повысить уровень осознания.

7. Динг @dingyi | AI KOL Подписчики:431 | Подписчики:151,205 Наблюдатель с крайне острым чувством технологий и бизнеса, который разбирает инструменты программирования AI и экосистемы на пиксельном уровне, всегда ловит коммерческие возможности, которые другие упускают в сложных таблицах или маркетинговых примерах.

8. Железный молот @lxfater | AI KOL Подписчики:569 | Подписчики:101.2k Постоянно использует AI для предпринимательства, контента и продуктовых экспериментов, также поддерживал высокозвёздные проекты; не просто говорит "AI меняет мир", а уже погрузился в практическую работу.

9. Tw93 @HiTw93 | AI KOL Подписчики:423 | Подписчики:141,827 Крайне скромный, но продуктивный представитель независимых разработчиков, обладающий хардкорной базой в обучении больших моделей и достижениями в создании множества высокоценных открытых инструментов, подтверждая свои способности кодом.

10. Янги @yangyi | AI KOL Подписчики:415 | Подписчики:122,284 Коммерческий хакер, который максимально сочетает технологии и зарабатывание денег, глубоко исследует пределы монетизации программирования AI и агентов в частном секторе, время от времени напоминает о слепых зонах технологий с точки зрения исследователя безопасности.

11. yetone @yetone | AI KOL Подписчики:413 | Подписчики:82,680 "Хардкорный хардкорщик" на уровне приложений AI, обладающий глубокими мышечными воспоминаниями о практическом применении архитектуры Agent, Computer Use и инструментов программирования, полагается на высококачественное воспроизведение и оценку инструментов для привлечения подписчиков.

12. Мистер Панда @PandaTalk8 | AI KOL Подписчики:410 | Подписчики:74,602 "Суперконнектор" между передовыми статьями и коммерциализацией, умеющий переводить самые академические статьи о агентах в практические подсказки, с холодным взглядом наблюдает за коммерциализацией AI и тенденциями занятости.

13. Дэш @DashHuang | AI KOL Подписчики:408 | Подписчики:113,575 Хардкорный взгляд основателя крупной компании, углубляющийся в предельное использование инструментов программирования AI в традиционных разработках и игровых сценариях, предоставляющий весомые примеры для "регулярных войск".

14. Селл (Клетка) @cellinlab | AI KOL Подписчики:407 | Подписчики:26,667 Ярый проповедник и практик "одиночной компании", часто тестирующий различные инструменты программирования AI и рабочие процессы визуальной генерации, прокладывающий путь к коммерческому восхождению супериндивидов.

15. YC (Юйчэн) @yucheng | AI KOL Подписчики:393 | Подписчики:18,728 Предприниматель, сосредоточенный на организационных изменениях, вызванных AI, не только углубляется в практическое применение таких инструментов, как Claude Code, но и увлечён идеей использования архитектуры Agent для переосмысления эффективности работы компаний.

16. Тула Дин @tualatrix | AI KOL Подписчики:393 | Подписчики:108,450 "Образец эволюции AI" среди старых независимых разработчиков в китайскоязычном пространстве, часто открыто делится своим реальным процессом реконструкции и разработки независимых приложений с помощью Codex и Claude Code, визуализируя программные возможности больших моделей.

17. руанйф @ruanyf | AI KOL Подписчики:384 | Подписчики:198,977 Маяк для китайскоязычных разработчиков, который с крайне острым и макроскопическим взглядом продолжает улавливать разрушение и переосмысление традиционной индустрии разработки программного обеспечения AI, с помощью основательных руководств помогает многим достичь скачка производительности.

18. Сяоху @xiaohu | AI KOL Подписчики:379 | Подписчики:105,522 "Суперразведывательный пункт" и язвительный рецензент в кругу инструментов AI, который высокочастотно сканирует последние инструменты программирования и агентов, всегда находит самые практичные навыки в неизменных новостях.

19. 𝗖𝘆𝗱𝗶𝗮𝗿 @Cydiar404 | AI KOL Подписчики:378 | Подписчики:62,106 Практический инженер продуктов, который не говорит о призрачных масштабных видениях, а его страница полна хардкорных оценок больших моделей, таких как Claude, и анализа своих API проектов в бизнесе.

20. Frank Wang Юйбо @lifesinger | AI KOL Подписчики:378 | Подписчики:36,454 Супериндивиды и долгосрочные предприниматели эпохи ИИ, разрушают грандиозную архитектуру агентства и концепцию дизайна продукта, открыто делясь тем, как они используют "одиночную компанию", чтобы изменить традиционную разработку программного обеспечения.

Шесть, Путь к выдающимся AI KOL: Доверие строится на постоянной проверке

Cell Клетка @cellinlab ｜Рейтинг влияния китайских AI KOL: 15 | Основатель сообщества Созидательная матрица

Мы вступаем в эпоху изобилия ------ люди будут делать жизнь более разнообразной через новые каналы творчества и самовыражения, новые пути самопознания и принадлежности, а также новые способы выполнения значимой работы в жизни. Необходимо переопределить работу как создание: долгое время наша работа была ради выживания. А в эпоху постдефицита новые формы работы означают создание, рост, самовыражение и придание жизни смысла.

Cuimao @CuiMao｜Рейтинг влияния китайских AI KOL: 34 | AI KOL

"KOL" в индустрии ИИ — это не просто люди с трафиком, а те, кто действительно участвует в строительстве. Люди признают меня не только потому, что я создал много креативных видео по теме Anthropic, но и потому, что они видят в этих материалах возможности, подходящие для них. Кто-то начинает творить, кто-то понимает инструменты, а кто-то вновь начинает верить: эпоха ИИ — это не стол для немногих, а новый класс, за который каждый может занять место.

Я четко ощущаю, что общественное влияние в эпоху ИИ больше не просто о том, чтобы быть увиденным, а о том, чтобы больше людей увидели свое место. Это не смертельный вызов за стульями, как в "Игре в кальмара", а переупорядочение на новом семестре. Позиции меняются, порядок меняется, но у каждого все еще есть возможность найти свои координаты.

Поэтому, если подвести итог моему отношению к этой эпохе одной фразой: сохраняйте любовь, учитесь, создавайте, делитесь.

Asa @appsail ｜ Рейтинг влияния китайских AI KOL: 52 | Партнер @appsail, tutti.so

Изначально я начал делиться, на самом деле, это было Build in Public, и не для того, чтобы стать KOL. Поскольку я долгое время работал в сфере выхода ИИ на международный рынок, глобальных платежей и роста операций 𝕏, каждую проверенную дорожку, каждую яму я записывал и делился, постепенно осознав, что стал AI KOL.

Эти поделки также укрепили мою уверенность: эпоха экономики внимания пришла, каждый человек, каждый продукт, каждая организация должны активно управлять своим влиянием.

На мой взгляд, KOL больше похожи на связующих, соединяющих информацию и восприятие, продукты и пользователей, а также людей с разным культурным фоном. Хотя ИИ делает производство контента более эффективным, реальные переживания, идеи, независимые суждения и приверженность долгосрочному подходу по-прежнему являются дефицитом.

И именно на основе такого понимания мы создали tutti.so, надеясь помочь большему количеству китайских компаний и создателей построить глобальное влияние, чтобы хорошие продукты и хорошие истории были увидены миром. В будущем настоящим дефицитом будет не трафик, а доверие.

Jason Zhu @GoSailGlobal ｜ Рейтинг влияния китайских AI KOL: 71 | Основатель GoSail Lab, AgentSkillsHub

Пробираясь через все это, в 31 год я получил большой подарок, выпрыгнув из колеи в дикие просторы, я понял: KOL для меня — это не образ, а запись реального пути исследования.

Я понимаю KOL следующим образом:

1. Реальность — это основа: не писать непроверенный контент, заработанный на спекуляциях, потерянный в закрытых комнатах, и все, что связано с ростом подписчиков, — это все, что я сам прошел.

2. Рычаг — это метод: ИИ ускоряет, я веду. Глубоко погружаясь в OpenClaw, Claude Code, создал agentskillshub.top, вложив душу в инженерную точность. Человек, который делится реальным опытом, — это самый дефицитный продукт эпохи ИИ.

Gorden Sun @Gorden_Sun ｜Рейтинг влияния китайских AI KOL: 75 | AI KOL

Я пишу ежедневные отчеты по ИИ уже более 3 лет, простое и альтруистичное дело, которое я продолжаю, и вы тоже можете стать KOL. Каждый день написание отчетов позволяет мне накапливать лучшие практики ИИ в различных сценариях, я почти ничего не скрывал, делясь, альтруистично, искренне, стараясь писать что-то полезное — это мой принцип. В эпоху ИИ, когда программные продукты легче создавать, распространение и маркетинг становятся все более важными, каждый должен попробовать сделать что-то полезное, это дело с компаундным эффектом, и вы не понесете никаких потерь.

Юй Цзун @AI_Jasonyu ｜Рейтинг влияния китайских AI KOL: 84 | KOL по выходу ИИ

Создавая IP "Юй Цзун говорит о ИИ", изначально я просто делился инструментами, которые мне показались полезными, и ямами, в которые я наступал. Позже, получая все больше отзывов, я понял, что реальный практический контент действительно может помочь другим сэкономить много времени и средств.

Я всегда считал, что KOL не стоит на высоком пьедестале, обучая других, а сначала сам спускается, пробуя новые инструменты и возможности, а затем объясняет действительно полезные методы. На протяжении всего пути моя позиция становилась все более четкой: я сосредоточен на ИИ, выходе на международный рынок и продуктах, делясь только тем, что я исследовал, практиковал и что может решить реальные проблемы.

ИИ может повысить эффективность, но не может заменить человеческое суждение и опыт. Вместо того чтобы стремиться к рейтингам, я больше надеюсь долго оставаться надежным и практичным источником информации, помогая обычным людям действительно использовать ИИ и избегать ошибок.

Дэфо @wangdefou ｜Рейтинг влияния китайских AI KOL: 101 | Основатель Дэфо Технологии, консультант по применению ИИ в бизнесе

Я всегда считал, что KOL — это не "человек, который создает контент", а тот, кто постоянно накапливает доверие в публичной сфере.

Поскольку я гуманитарий, изначально я медленно наращивал подписчиков на X, три года понадобилось, чтобы достичь 5000, и за это время я тоже наступал на много ям. Позже, что действительно помогло мне вырасти, это не алгоритмическая магия, а реальность, искренность и постоянный выпуск полезного контента.

Сейчас, когда ИИ развивается так быстро, различные инструменты могут помочь нам собирать информацию, упорядочивать материалы, повышать эффективность, но это все же инструмент, который не может заменить человеческое суждение, опыт и выражение.

Моя позиция очень проста: с точки зрения гуманитария объяснить ИИ инструменты, создание контента и коммерциализацию личности более приземленно. Это может помочь большему количеству обычных людей избежать ошибок и одновременно познакомиться с настоящими людьми, которые действительно работают, я считаю, что это самое интересное в роли KOL.

В последнее время я занят оффлайн-бизнесом, и управление в Твиттере немного запустилось.

Star @starzq ｜Рейтинг влияния китайских AI KOL: 262 | Основатель @day1globalpod

В эпоху ИИ все очень тревожны: почему другие могут лучше использовать большие модели и покупать акции в 10 раз больше. Но я хочу сказать, что ИИ — это супердолгий цикл, и только заложив хорошую основу в начале цикла, можно получить больше эпохальных дивидендов. Надеюсь, что мои поделки помогут всем глубже понять все аспекты цикла ИИ и использовать ИИ без тревог.

qinbafrank@qinbafrank｜Рейтинг влияния китайских AI KOL: 287 | Макро-блогер по ИИ

На самом деле я больше считаю себя блогером, чем KOL, я записываю реальные размышления и цепочки рассуждений, в первую очередь для своей исследовательской и инвестиционной деятельности, а во-вторых, чтобы помочь другим распознавать правду и рационально мыслить в потоке информации.

Эпоха ИИ значительно ускорила глобальную интеграцию информации, проверку кода и разбор тенденций, и нам нужно овладеть основным: ИИ может значительно повысить эффективность, но человеческое суждение, опыт, цепочка мышления и логическая цепочка, аналитические рамки, наоборот, являются более дефицитными. Сосредоточиться на поиске истины и практических инсайтах. Делитесь проверяемыми рамками и практическими размышлениями, а не простыми выводами, помогая обычным людям действительно использовать ИИ и избегать ошибок. Надеюсь, что смогу долго оставаться надежным и рациональным партнером для размышлений.

XinGPT@xingpt｜Рейтинг влияния китайских AI KOL: 359 | Бывший партнер венчурного фонда, AI KOL

Изначальная цель заключалась в том, чтобы с помощью ИИ добиться финансового равенства: обычные инвесторы тоже могут использовать ИИ, чтобы соперничать с профессиональными инвесторами. В настоящее время мы разработали различные инструменты, такие как исследование отрасли ИИ, отслеживание рыночных тенденций и анализ, а также уведомления в реальном времени, и практические результаты постепенно улучшаются. Я не могу представить, как бы я справился с таким количеством исследований отрасли без ИИ. В будущем мы постепенно откроем эти инструменты, когда они станут более зрелыми, и будем рады общению с инвесторами и экспертами в области ИИ.

Crypto_Painter@CryptoPainter｜Рейтинг влияния китайских AI KOL: 490 | AI KOL

Хотя я не являюсь строго AI блогером, но улучшения, которые ИИ принес мне, значительно превышают все за последние десять лет…

Когда вы нанимаете человека для выполнения не физической работы, вы на самом деле нанимаете его мозг, нейронную сеть, состоящую из сотен миллиардов нейронов, а 60% вычислительных мощностей не имеют отношения к работе…

А ИИ и агенты могут идеально заменить эту роль, выполняя работу с большей эффективностью.

Поэтому я продолжаю переводить большую часть не физической работы в исполнение ИИ, анализ данных выполняется специализированным агентом, количественная торговля контролируется ИИ, даже вдохновение для твитов создается на основе контента, обработанного ИИ…

Я делаю публикации, связанные с ИИ, не только для того, чтобы следовать за трафиком и вниманием, но в основном потому, что в этом году у меня появился ребенок, и у меня просто нет столько времени и сил, чтобы заниматься многими вещами, а появление ИИ-агента сэкономило мне огромное количество времени!

Это был совершенно невероятный опыт, который я раньше не мог себе представить, и я искренне рекомендую и призываю каждого попробовать передать свои не физические, простые и повторяющиеся задачи ИИ в повседневной работе и жизни, радость от этой свободы — это настоящее счастье.

Haotian@tmel0211｜Рейтинг влияния китайских AI KOL: 570｜Консультант Amber

На самом деле, быть KOL — это "выход, заставляющий учиться", ускоряя свое понимание различных отраслей и даже вверх и вниз по цепочке, тем самым получая инвестиционные дивиденды от осознания.

За последние два года я воспользовался быстрым развитием нарратива технологий в криптоиндустрии и горячими инвестициями, став хардкорным техническим блогером в глазах людей, но за последние полгода рынок криптовалют охладился, внимание рынка вернулось к основному нарративу технологий ИИ, и я также начал с нуля трансформироваться, снова отправляясь в путь, чтобы мыслить и отслеживать весь основной нарратив технологий ИИ с новой точки зрения, включая полупроводники, роботов, чипы, хранилища и т.д.

Этот процесс, конечно, был очень болезненным, потому что многие отрасли и их цепочки поставок были для меня совершенно незнакомы. Я заметил, что в процессе упорной работы в индустрии количество полезного, что я мог бы предложить, стало уменьшаться, и большую часть времени я молча инвестировал и пробовал, а затем исследовал и изучал свою портфолио по всей индустрии. Результат, конечно, оказался неожиданным: я не только получил неожиданные инвестиционные прибыли, но и изменил свое восприятие изначально присущего KOL, оказалось, что важно не то, что ты предлагаешь, а то, как своевременно обновлять свои "входные данные". Только обеспечив себя всегда актуальными мыслями и интеллектуальными ресурсами, можно иметь настоящую уверенность в роли KOL.

DeFi Teddy@DeFiTeddy2020｜Рейтинг влияния китайских AI KOL: 666 | Основатель Biteye/XHunt

В эпоху AI, чтобы стать отличным KOL, нужно понимать и использовать AI, чтобы повысить эффективность создания контента, например, с помощью AI собирать информацию и проводить предварительный анализ, использовать AI для выбора тем для статей и т.д.

Однако AI — это лишь наш со-пилот, он может занимать лишь место второго пилота и не может контролировать ситуацию в целом. Действительно ценный контент должен создаваться KOL на основе анализа AI, с уникальной перспективой и анализом, демонстрируя "душу" KOL.

Anita@Anitahityou｜Рейтинг влияния китайских AI KOL: 895｜Руководитель Senitent APAC, AI KOL

KOL много, но настоящих KOL, исходящих из личных взглядов, можно пересчитать по пальцам. Чтобы стать меньшинством, люди обращают на тебя внимание не для того, чтобы видеть однообразную информацию, а потому что ты строишь в публичном пространстве или потому что ты можешь видеть суть за явлениями. Стремись быть обычным человеком с независимым мышлением. Общение — это путь к росту.

Семь, парадигмальные различия: AI KOL против Web3 KOL

AI KOL и Web3 / Crypto KOL, которые также стали популярными в Twitter в последние годы, находятся в одной социальной экосистеме X, но их оси влияния и логика выживания и монетизации имеют принципиальные различия.

Суть Web3 KOL заключается в том, что это сеть распределения возможностей и капитала. Влияние исходит от разрушения информационной асимметрии, усиления эффекта богатства и мобилизации общественного настроения. Их основной актив — это "информация" и "привлекательность", а путь реализации ценности обычно проходит через продвижение проектов, распределение токенов и строительство сообществ.

Суть AI KOL заключается в том, что это сеть распределения производительности и возможностей. Влияние основано на проверяемых и воспроизводимых реальных способностях. Они не предлагают коды для быстрого обогащения, а предоставляют инструменты и методы повышения эффективности. Их основной актив — это "доверие" и "методы".

В 2026 году два круга начинают интересное пересечение на границе: некоторые проницательные аккаунты Web3 начинают использовать AI-агентов для автоматического мониторинга изменений на блокчейне и массового создания аккаунтов; некоторые Web3 KOL также начинают трансформироваться в AI KOL. Но в конечном итоге, постоянное влияние AI KOL должно быть надежно привязано к "проверяемым реальным способностям".

Восемь, напоследок: от эпохи информации к эпохе доверия

За последние двадцать лет основная проблема, которую решал интернет, заключалась в том, как распространять информацию.

А в эпоху AI основная проблема, которую он решает, превращается в: как распространять способности.

В этом грандиозном изменении возникает новая редкость: доверие.

Потому что AI может генерировать контент, генерировать код, генерировать резюме. Но он никогда не сможет создать реальные переживания, пути проб и ошибок, процессы верификации, долгосрочную последовательность.

Основной фактор влияния в будущем больше не будет зависеть от объема информации, числа подписчиков или скорости распространения, а от того: продолжаешь ли ты постоянно и открыто проверять реальный мир и предоставлять результаты.

Истинная власть в эпоху AI не принадлежит самым сильным выразителям, а принадлежит тем, кто постоянно строит сеть доверия.

Заявление о исследовании:

1. Все выводы, процентные распределения и результаты оценок в этом отчете основаны на данных, собранных до июня 2026 года, и не представляют собой долгосрочный и неизменный фиксированный рейтинг влияния аккаунтов. Даты статистики: с марта по май 2026 года.

2. Классификация идентичностей и атрибуты MBTI, упомянутые в этом отчете, основаны на алгоритмах AI, выведенных из характеристик поведения публичных твитов, и предназначены для макро-презентации контентной экосистемы группы, не представляя собой реальные результаты тестирования отдельных лиц или подтверждение профессиональной идентичности.

О XHunt

XHunt — это ведущий в отрасли инструмент анализа социального интеллекта и влияния KOL, основанный на AI. Он стремится предоставить самые точные и авторитетные показатели измерения KOL и голографические профили аккаунтов для глобальной экосистемы Web3 и AI.

• X/Twitter：@xhunt_ai

• Официальный сайт：https://xhunt.ai/