「你一進來就做這種工作，做個兩三年，慢慢往上爬。」

這是華爾街幾十年來的隱性邏輯。初級分析師做苦工——整理 Excel、拼財務模型、一字一字讀財報、寫例行的產業摘要——這些無聊的任務不是懲罰，而是訓練。你在磨耐心，磨細心，更重要的是，你在用身體記住市場的節奏。

2025 年，這條學徒制的通道開始塌陷。

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馬尼拉凌晨兩點，一排螢幕亮著藍光。Maria 戴著耳機，用略帶口音的英文耐心地解釋退款流程——對方是芝加哥的憤怒顧客，時差讓這個工作只能在黑夜進行。Maria 每個月賺 25,000 披索，折合大約 440 美元。在菲律賓，這是一份「好工作」。

但她不知道的是，在地球另一端的某間辦公室，一套 AI 客服系統已經能以她十倍的速度、百分之一的成本，做著幾乎一樣的事。

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有時候我會打開 Pieter Levels 的 Twitter，看他曬 Photo AI 的 MRR 數字：$132,000。一個月。一個人。

我不是要膜拜他，我是在想一件事：他用的技術棧，跟我現在手邊的有多像？

答案讓我有點震驚——非常像。

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2023 年，Anthropic 在 LinkedIn 上貼出一個 Prompt Engineer 的職缺，年薪上限寫著 $335,000。那則貼文被轉發幾萬次，評論區清一色是同一種情緒：「什麼？光是『寫提示詞』就可以賺這麼多？」

我那時也覺得這很荒謬。但荒謬的事後來都發生了。

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最近我在想一件事：我花了幾個月打造的這套 AI Agent 自動化系統，如果包裝成顧問服務賣出去，市場真的有在等嗎？

於是我去挖了一些數字。結論讓我有點震驚——不是因為市場很大（AI 市場大家都知道），而是因為進場的時機窗口可能比我以為的還要短。

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想像一個工作：你每天上班，任務是想盡辦法讓 AI 說出它不該說的話、做它不該做的事。你要嘗試讓一個聊天機器人幫你製造生化武器，或是讓自駕車的視覺系統把紅燈認成綠燈。你的 KPI，就是在公司的 AI 系統正式上線之前，找出所有可能被壞人利用的漏洞。

這不是黑客電影的情節。這是一個叫做「AI 紅隊工程師」的真實職業，2026 年在美國的薪資落在 $130,000 到 $250,000 之間，比同類傳統網路安全職位高出 30% 到 50%，而且供不應求。

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前幾天我在追蹤 MCP（Model Context Protocol）生態的時候，發現一個讓我停下來想了很久的數字：目前 MCP 生態有超過 11,000 個 server，但其中已經商業化的，只有 5%。

換句話說，95% 的 MCP 工具開發者，是在白打工。

頭部的 5% 在幹嘛？月收 $3,000 到 $10,000。普通的 side project 也有 $500 到 $2,000。市場還沒飽和，而且技術門檻正在快速降低。這篇文章就來拆解，開發者到底該怎麼把 MCP 工具變成真正的收入。

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上週我說 MCP 市集正在重演 App Store 的劇本。有讀者問我：「好，我信你。那我現在有一個 MCP server，要怎麼開始收費？」

這是個好問題，因為「市場機會」和「我能賺到錢」之間，隔著一道技術牆。今天我來拆這道牆。

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你上次和 ChatGPT 聊天是什麼時候？

也許是昨天，也許是今天早上。你問它一個問題，它給你一個流暢、準確的回答。你很滿意，關掉視窗，繼續過你的生活。

但你有沒有想過，這個「聰明」是從哪裡來的？不是從演算法，不是從伺服器——是從人。具體來說，是那些在非洲、東南亞、南美洲，用時薪一美元多在標記數據的人，那些每天工作二十小時、一邊看著暴力影片分類、一邊慢慢賠掉自己心理健康的人。

這篇文章講的，就是他們的故事。

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有個設計師朋友，接了七年的 Logo 案，從接案平台起家，慢慢建立起自己的客群。去年他告訴我，某個老客戶傳訊說：「不好意思，我用 Midjourney 自己做了，你不用報價了。」

那個客戶每年給他大概三到四個案子，稿費加起來大約兩萬台幣。現在，他用每個月八百塊台幣（Midjourney $30 美元訂閱）替代了這筆收入。

這不是一個孤立的故事。這是一整個市場正在經歷的事。

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