A medida que estalla la burbuja, ¿quién domina la atención en la era de la IA? Una guía de 2026 sobre los KOLs influyentes de IA en China y el Reino Unido

Autor: Alan, Amelia | Equipo de contenido de Biteye; Denise | Equipo de operaciones de XHunt

En el verano de 2026, el flujo de información en las plataformas sociales se actualiza en milisegundos. Un momento, un modelo de lenguaje importante lanza una actualización; al siguiente, miles de "análisis en profundidad" inundan la escena.

Un desarrollador independiente nos dijo que lo primero que hace cada día al despertar ya no es desplazarse por su línea de tiempo, sino escanear rápidamente unos pocos avatares familiares para ver qué nuevos trucos han codificado la noche anterior.

"Solo confío en aquellos que tienen experiencia práctica", dijo.

Esta confianza aparentemente paranoica apunta a una verdad que la mayoría de la gente pasa por alto:

En el avance rápido de la tecnología de modelos grandes de hoy, la información general en sí misma se deprecia a una velocidad vertiginosa.

Las cuentas de medios tecnológicos tradicionales que dependían de agregar noticias, traducir anuncios en el extranjero y armar historias han ido perdiendo gradualmente la paciencia de los usuarios. El verdadero recurso escaso ya no es "quién dijo qué primero", sino más bien "quién puede decirme si esto es confiable y cómo puedo usarlo".

Para descubrir la verdadera lógica operativa de este círculo oculto, realizamos un análisis en profundidad de casi 400 KOLs de IA líderes en ecosistemas chino e inglés, utilizando datos exclusivos y modelos de capacidad de la herramienta de análisis social @xhunt_ai.

Descubrimos que los líderes de opinión en la era de la IA están experimentando una profunda transformación de "intermediarios de información" a "facilitadores de productividad".

1. Hallazgo clave: De distribuir opiniones a distribuir productividad

En el contexto tradicional de internet, un individuo con una idea brillante necesita movilizar una compleja cadena de recursos humanos para llevar esa idea a la realidad: backend, frontend, UI, gerentes de producto... El largo proceso de colaboración puede agotar gran parte del entusiasmo. Hoy, las herramientas de IA han comprimido drásticamente esta cadena de producción. Codex, Claude Code, Cursor y Lovable han transformado las barreras de programación en capacidades lógicas y estructurales; Seedance, GPT Image, Keling y Nano Banana han eliminado directamente las complejidades de la producción de imágenes y videos.

Sin embargo, esto ha llevado a un fenómeno industrial contraintuitivo: cuando cualquiera puede usar IA para producir artículos largos en masa, el contenido de alta calidad se vuelve "barato" y fácilmente disponible, mientras que la confianza se vuelve más escasa que nunca.

El valor central de los KOLs de IA no radica en su capacidad para hacer que la IA genere contenido más rápido que las personas comunes, sino en su capacidad para visualizar primero el poder vago de la IA a través de la colaboración humano-máquina en resultados que otros pueden ver, ejecutar y reutilizar directamente. Esto ya no se trata de distribuir opiniones, sino de distribuir capacidades productivas.

Por ejemplo, cuando un nuevo modelo afirma "derrotar a Claude Opus 4.7", los usuarios ya están cansados de los mismos viejos comunicados de prensa. Quieren saber de KOLs de confianza: "¿Alucinará en el desarrollo de código real? ¿Es este producto, que se ve increíblemente genial en el video oficial pulido, realmente una herramienta de productividad que las personas comunes pueden usar directamente?"

La brújula de atención ha cambiado claramente: de "qué pasó" a "es importante", y ahora a "cómo usarlo".

En un entorno ruidoso, los KOLs de IA desempeñan el papel de pioneros prácticos y anclas de confianza.

2. ¿Quién desempeña este papel? Tecnólogos veteranos y nueva generación de océano azul

Un sesgo común en la industria es que "la mayoría de los KOLs de IA son cuentas de marketing que ganaron tracción rápidamente después de la explosión de ChatGPT a finales de 2022". Sin embargo, las estadísticas generacionales de XHunt sobre el tiempo de registro de cuentas refutan esta afirmación: la estructura generacional de los KOLs de IA presenta una distribución en forma de pirámide invertida.

• Dominio de profesionales experimentados: Entre los rankings en inglés, los primeros usuarios registrados entre 2007 y 2015 representan hasta el 62.9%; esta proporción alcanza el 58% en los rankings chinos. Esto significa que la mayoría de las cuentas líderes activas en el círculo central de IA hoy son practicantes y emprendedores que han surgido después de experimentar los ciclos de PC, internet móvil y Web3. A medida que llega la ola de grandes modelos, han completado hábilmente la migración de herramientas de productividad.

• Crecimiento de la nueva generación en la región china: Notablemente, durante el período de explosión de ChatGPT de 2022 a 2023, la proporción de cuentas nativas de IA recién emergidas en la región china alcanzó el 13.0%, superior al 9.7% en la región inglesa. Esto indica que el ecosistema chino ofrece recompensas de tráfico significativas para contenido práctico; siempre que las herramientas sean competentes y los tutoriales sólidos, las nuevas cuentas pueden establecer ventajas competitivas a través de publicaciones continuas.

En contraste, los tiempos de registro de los KOLs de Web3 a menudo muestran una clara forma de huso, con un aumento de nuevas cuentas durante el verano de DeFi, la explosión de NFT y los períodos de locura de memes, coincidiendo con el calor del mercado.

3. La evolución simbiótica de los KOLs de IA y OPC

La evolución de la IA está transformando el concepto de One Person Company (OPC) de un concepto sobrehumano a una realidad claramente accionable. La esencia central de OPC es que los usuarios pueden invocar de manera sensible varios agentes de IA verticales, liberándose de batallas solitarias y de la carga de todo el trabajo duro, amplificando infinitamente sus ideas y utilizando IA para completar la construcción de productos independientes, distribución comercial y marketing preciso.

En esta transformación, los KOLs de IA de "distribución de aplicaciones" han establecido firmemente su posición ecológica central a través de sus ventajas compuestas:

• Comprensión de los límites técnicos: A menudo provienen de grandes empresas de IA o son desarrolladores experimentados, poseyendo conocimientos técnicos fundamentales que los hacen más conscientes de las limitaciones reales de las herramientas que los mercadólogos puros.

• Comprensión de los puntos de dolor del mercado: Como creadores de contenido a largo plazo que enfrentan audiencias, tienen un fuerte sentido de productización y marketing, lo que los hace más sintonizados con las necesidades reales que los desarrolladores puros.

Es este doble Buff de "tecnología + sentido del mercado" lo que les permite convertir la tecnología abstracta en escenarios utilizables a través de la construcción pública (Build in Public), acumulando continuamente la confianza de los usuarios.

La explosiva tendencia de Vibe Coding ha llevado esta tensión de IP personal al extremo: cuando un KOL de IA líder recomienda un marco de desarrollo, ya no solo escribe unas pocas líneas insípidas de recomendación, sino que demuestra directamente en X cómo pueden lanzar rápidamente una aplicación de IA completa e interactiva en 15 minutos, colaborando con el modelo usando solo un comando de lenguaje natural, todo mientras mantiene un ambiente relajado.

Los KOLs tradicionales cosechan tráfico distribuyendo opiniones, mientras que los KOLs de IA consolidan el ecosistema distribuyendo capacidades productivas.

4. Retratos de datos: divisiones ecológicas entre KOLs orientales y occidentales

Para explorar la verdadera lógica operativa del ecosistema KOL de IA, este informe extrajo 100 muestras de tweets de los 300 principales KOLs de IA en inglés y los 100 principales KOLs de IA en chino clasificados por la influencia de XHunt en los últimos tres meses, realizando cálculos y comparaciones en profundidad de su contenido de tweets y diversas métricas.

Encontramos que hay diferencias significativas entre los KOLs de IA chinos y en inglés en términos de estructura de atención y modelos de producción de contenido. Lo siguiente revelará la verdadera cara de los KOLs de IA a través de siete dimensiones centrales: volumen de tráfico, campos de discusión, tiempo de creación de cuentas y perfiles personales.

Mapa de atención: la región inglesa se centra en las fuentes, la región china se centra en la práctica

• Distribución del volumen de tráfico: El número total de seguidores en los rankings en inglés supera los 350 millones, con un promedio de 1.17 millones y una mediana de 110,669. El ecosistema chino se inclina hacia campos verticales refinados, con un promedio de seguidores de alrededor de 77,000 y una mediana de 43,006.

• Comparación de actividad de publicación: En los últimos 90 días, las 100 cuentas en los rankings chinos produjeron casi 30,000 tweets, con un volumen de publicación mediano de 210 tweets. En contraste, las 300 cuentas en inglés produjeron solo 37,000 tweets en total, con una mediana de solo 38 tweets. Las cuentas líderes en inglés a menudo publican con poca frecuencia, mientras que las cuentas chinas forman una red de difusión de aplicaciones de alta frecuencia.

• Estructura de niveles de seguidores: Los rankings en inglés presentan una estructura piramidal, con cuentas que tienen entre 50,000 y 200,000 seguidores representando la mayor proporción con un 41.8%, mientras que las cuentas con más de 1 millón de seguidores constituyen el 7.4%. Los rankings chinos, por otro lado, se concentran en la capa de aplicación de cola larga, con cuentas que tienen entre 10,000 y 50,000 seguidores representando el 53.0%, y aquellas con más de 200,000 seguidores solo representando el 4.0%.

• Seguidores de KOLs: Aunque el número promedio de seguidores en los rankings en inglés (510.7) es mayor que en los rankings chinos (320.2), cuando se ajusta por la base de KOLs de IA chinos e ingleses (aproximadamente 1,000 y 5,000 respectivamente), la tasa de penetración de los principales KOLs chinos alcanza el 32%, superando con creces el 10% en la región inglesa. Esto indica que el círculo de KOLs de IA chinos es una comunidad de alta densidad y bien conectada.

• Mapa de actividad: Hasta el 70% de los KOLs chinos comparten dinámicas de la industria y perspectivas prácticas a diario. En contraste, el 39.8% de las cuentas de baja frecuencia activas en la región inglesa están aisladas, mientras que el 26.4% están activas de manera estable. La región inglesa se inclina hacia una red de fuentes industriales, mientras que la región china se centra en una red práctica.

En resumen: Los KOLs de IA en inglés son parte de una red de fuentes industriales que dominan la tecnología de primera mano y los lanzamientos estratégicos importantes; los KOLs de IA en chino son una red de super difusión y práctica que traduce, evalúa y tutorializa tecnología de vanguardia para flujos de trabajo convencionales.

Preferencias mentales: la región inglesa se centra en lo macro, la región china se centra en la practicidad

Despojando las etiquetas amplias, podemos ver claramente el enfoque de los dos ecosistemas a través de la frecuencia y la extracción de etiquetas del contenido de discusión general:

Ya sea en la región inglesa o china, los modelos fundamentales, las inteligencias de IA, la comercialización de IA y la programación de IA son los ejes comunes de consenso, pero los caminos que extienden hacia afuera son marcadamente diferentes:

• La región inglesa enfatiza la tecnología subyacente y las perspectivas macro: los KOLs en inglés tienen tasas de cobertura mucho más altas en comercialización de IA (44.7%), modelos fundamentales (39.6%), seguridad de IA (13.8%), chips de IA (12.6%) e inteligencia incorporada (5%) en comparación con la región china. Dedican una cantidad significativa de energía a discutir la alineación de seguridad de AGI, los patrones de oferta y demanda de poder computacional, las batallas de código abierto frente a cerrado y la inteligencia incorporada.

• El sector chino se centra en aplicaciones prácticas y orientación operativa: los KOLs chinos han demostrado un fuerte pragmatismo. La programación de IA se sitúa en el 72.1%, casi el doble que en el sector inglés. Los agentes de IA obtienen un 51.5% en comparación con el 39% en el sector inglés. En generación visual, los datos aún están cerca de duplicar los del sector inglés con un 20.6%. Las evaluaciones de herramientas están en un 11.8%, casi nueve veces más que en el sector inglés. Los tutoriales y prompts también son significativamente más altos que en el sector inglés, lo que indica que los blogueros chinos son mejores para desglosar tecnologías complejas en guías operativas específicas como codificación y construcción de agentes.

Radar de capacidades: el inglés se centra en perspectivas técnicas, el chino se centra en aplicaciones de pila completa

Para reducir los errores de juicio de las etiquetas de categorías principales, utilizamos el modelo de puntuación de capacidades de KOL de XHunt para analizar de manera integral la calidad del contenido publicado por cuentas de KOL de IA en múltiples dimensiones de puntuación:

• La tabla de clasificación en inglés ocupa la fuente y la lógica subyacente de la industria: la puntuación más alta en la tabla de clasificación en inglés es multimodal con 88.3, seguida de modelos fundamentales y prompts. Sus capacidades centrales radican en la comprensión de la arquitectura de modelos, la experiencia en ajuste de ingeniería a gran escala y la previsión de tendencias de vanguardia. En los campos de seguridad de IA y chips, la tabla de clasificación en inglés tiene una ventaja natural de primer movimiento.

• La tabla de clasificación en chino se centra en prácticas de aplicación de pila completa: en la muestra china, la correlación promedio de la capacidad de programación de IA alcanzó 88.9, y los agentes de IA alcanzaron 87.1. Un gran número de creadores con capacidades de desarrollo de lenguaje natural son activos en Twitter chino, hábiles en monetizar IA en dominios privados o modelos de emprendimiento ligeros.

Tasa de mención de grandes modelos: un mapa de flujo de trabajo de votación con los pies

La tasa de mención de grandes modelos (es decir, cualquier tweet de una cuenta que contenga palabras clave dentro de tres meses) no solo representa el calor de discusión de los grandes modelos en la comunidad, sino que también refleja el grado de dependencia y sentimiento de los KOLs hacia varios modelos en sus flujos de trabajo reales, un "voto con los pies":

Como se muestra en la figura, Claude y GPT forman los reyes de los modelos bilingües. En el sector chino, la tasa de mención de Claude alcanza el 95.7%, siendo aún la opción principal para desarrolladores independientes y Vibe Coders; notablemente, con el continuo calor de los escenarios de programación de IA, Codex ha aumentado recientemente en popularidad, manteniendo un tercer lugar con una tasa de cobertura del 80.9%, confirmando aún más la ferviente búsqueda de flujos de trabajo prácticos por parte de los geeks chinos.

Además, los grandes modelos nacionales DeepSeek (68.1%) y Kimi (58.5%) también demuestran una fuerte penetración local. En contraste, en el sector inglés, GPT (76.2%) y Claude (75.2%) están empatados, enfocándose más en la evolución multimodal y la narrativa general de la industria en comparación con las discusiones sobre cadenas de herramientas individuales.

Estilo de contenido MBTI: Facetas de expresión de cuentas

Utilizando un algoritmo de inferencia de estilo propietario, XHunt clasificó las facetas de personalidad pública de las cuentas de KOL en chino e inglés según sus perfiles, estructuras de tweets largos, lógica de debate interactivo y preferencias temáticas en retratos MBTI:

Como se muestra en la figura, ya sea en el sector chino o inglés, las cuentas con voz pertenecen mayormente al campamento NT (Racional). Durante períodos de rápida iteración tecnológica, el contenido con análisis lógico y orientación hacia la productividad es evidentemente más favorecido. La tabla de clasificación en inglés está dominada por ENTJ (38.4%) y ENTP (25.8%), inclinándose hacia la construcción de marcos y análisis macro; la tabla de clasificación en chino está liderada por ENTP (41.2%), reflejando el entusiasmo del sector chino por explorar diversos usos de nuevas herramientas.

Estructura de identidad: el inglés se inclina hacia lo de vanguardia, el chino hacia la práctica

Al agrupar y verificar cruzadamente las descripciones de perfil y los tweets históricos de cuentas de Twitter de ambos grupos, XHunt ha trazado un mapa de KOLs de IA chinos e ingleses:

Estructura central de identidad:

1. Más del 65% de los KOLs en el sector inglés son fundadores de grandes modelos (31.4%), ejecutivos (34%) o científicos, y su producción de contenido en sí misma es una forma de distribución estratégica.

2. Los principales KOLs en el sector chino son evaluadores de herramientas (69.1%) e ingenieros de productos (57.4%). En general, el ecosistema inglés se inclina más hacia una red de publicación de fuentes, mientras que el ecosistema chino se centra más en una red de práctica de productividad.

En resumen:

La red de KOLs de IA en inglés se asemeja a una red de lanzamiento de tecnología de vanguardia y paradigmas liderada por científicos y líderes tecnológicos en Silicon Valley; la red de KOLs de IA en chino es una explosión en el vasto mercado de aplicaciones, liderada por geeks independientes de pila completa y pioneros de aplicaciones en una red integral de herramientas de productividad y práctica de supervivencia.

Evolución de la efectividad de los tweets: de crecimiento salvaje a desarrollo de alta calidad

Combinando casi ocho meses de tendencias del mercado, la lógica de distribución de tráfico en el campo de la IA ha cambiado de crecimiento salvaje a desarrollo de alta calidad, y tanto la exposición como el conteo de tweets continúan aumentando, presentando tres características centrales:

• Dilución de atención en febrero y marzo: Influenciado por puntos calientes de la industria como Openclaw, el número total de tweets en marzo se disparó a 12.4K, con un total de vistas alcanzando 310M, pero el promedio de vistas por tweet cayó a un mínimo de 25.0K. Una gran cantidad de noticias homogeneizadas llevó a una grave sobrecarga de información y disminuyó la eficiencia de difusión.

• Pico de eficiencia de difusión en mayo: El número total de tweets en mayo retrocedió a 9.0K, pero tanto el total de vistas (335M) como el promedio de vistas por tweet (37.4K) alcanzaron máximos históricos. El contenido práctico y de evaluación en profundidad está aprovechando un mayor tráfico con menos publicaciones.

• La tasa de crecimiento de vistas supera la producción de tweets: Al final de mayo, la tasa de crecimiento del índice de vistas (+88%) superó significativamente la tasa de crecimiento de la cantidad de tweets (+62%). Esto indica que el dividendo de tráfico de IA aún exhibe la regla 80/20, concentrándose rápidamente en tweets que producen contenido de alta calidad con altos premios.

V. Matriz de autoridad: tarjetas de presentación electrónicas de influencia de KOLs de IA globales

Basado en la red de atención, calidad de fans y rendimiento de calidad de contenido de KOLs de IA chinos e ingleses, hemos adaptado una tarjeta de presentación electrónica para cada KOL de IA principal según sus AIs preferidos.

Aquí están las 20 principales tarjetas de presentación de KOLs de IA de los sectores chino e inglés:

20 principales KOLs de IA en inglés

1. Andrej Karpathy @karpathy | Seguidores de KOL de IA: 1,444 | Seguidores: 2,358,391 Actualmente empleado en el equipo de pre-entrenamiento de Anthropic, fundador de Eureka Labs, exmiembro del equipo fundador de OpenAI y exjefe de IA en Tesla. Un evangelista destacado que descompone el entrenamiento de grandes modelos, la codificación de IA y los agentes directamente en piezas digeribles para ingenieros, haciendo que quieran saltar de la cama a medianoche para abrir su IDE.

2. Sam Altman @sama | Seguidores de KOL de IA: 1,406 | Seguidores: 4,741,565 CEO de OpenAI, el absoluto maestro de GPT y Codex, una figura cósmica cuyos posts destacan automáticamente los puntos clave para la mitad de la comunidad de IA.

3. Greg Brockman @gdb | Seguidores de KOL de IA: 1,142 | Seguidores: 968,930 Presidente y cofundador de OpenAI, la persona que comparte diariamente actualizaciones rigurosas sobre productos, investigación, ecosistema de desarrolladores e infraestructura como un registro de construcción oficial.

4. Ilya Sutskever @ilyasut | Seguidores de KOL de IA: 1,069 | Seguidores: 664,828 Cofundador de SSI y excientífico jefe en OpenAI, uno de los investigadores más observados en la era de los grandes modelos, cuyas observaciones casuales pueden ser profundamente interpretadas por toda la comunidad.

5. Jeff Dean @JeffDean | Seguidores de KOL de IA: 1,058 | Seguidores: 436,747 Científico jefe en Google DeepMind/Google Research, jefe de Gemini, el navegador más riguroso de la ruta tecnológica de IA de Google.

6. Elon Musk @elonmusk | Seguidores de KOL de IA: 1,057 | Seguidores: 239,771,643 El super amplificador detrás de SpaceXAI, Tesla y SpaceX, demandando modelos, robots, poder computacional y plataformas; a veces un tweet puede ser más explosivo que una conferencia de prensa.

7. OpenAI @OpenAI | Seguidores de KOL de IA: 1,050 | Seguidores: 4,798,535 Cuenta oficial de OpenAI, empresa matriz de ChatGPT y Sora.

8. Demis Hassabis @demishassabis | Seguidores de KOL de IA: 1,002 | Seguidores: 864,498 CEO de Google DeepMind, un super promotor de AlphaFold, inteligencia científica y narrativas de AGI, un ganador del Premio Nobel que realmente ha llevado la IA de las cajas de chat a descubrimientos científicos.

9. roon @tszzl | Seguidores de KOL de IA: 968 | Seguidores: 326,221 Observa los límites de capacidad y los problemas de seguridad de los modelos de vanguardia, a menudo proporcionando comentarios agudos y perspicaces, prefiriendo hablar directamente.

10. Patrick Collison @patrickc | Seguidores de KOL de IA: 961 | Seguidores: 811,554 CEO de Stripe y cofundador del Arc Institute, un jugador de perspectiva macro que integra IA en organizaciones de investigación, infraestructura y emprendimiento.

11. Logan Kilpatrick @OfficialLoganK | Seguidores de KOL de IA: 957 | Seguidores: 304,209 Un comunicador importante en el ecosistema de Google AI Studio/Gemini API, llevando herramientas de desarrollador de vuelta a productos prácticos, código y dinero.

12. Yann LeCun @ylecun | Seguidores de KOL de IA: 947 | Seguidores: 1,144,073 Cofundador y presidente ejecutivo de AMI Labs, excientífico jefe en Meta AI, uno de los tres gigantes del aprendizaje profundo y ganador del Premio Turing, un debatidor de larga data sobre caminos de IA, código abierto, modelos del mundo y la esencia de la inteligencia.

13. Mira Murati @miramurati | Seguidores de KOL de IA: 931 | Seguidores: 498,732 Fundadora de Thinking Machines y ex-CTO de OpenAI, una líder femenina a la vanguardia del poder computacional y la implementación tecnológica, liderando la comercialización y transformación de modelos de vanguardia desde el laboratorio hasta flujos de trabajo convencionales.

14. Garry Tan @garrytan | Seguidores de KOL de IA: 892 | Seguidores: 779,149 Un mentor riguroso en una incubadora de Silicon Valley, prefiere demostrar públicamente cómo utiliza la ingeniería de prompts y sistemas de IA personales para construir una arquitectura verdaderamente funcional en lugar de simplemente seguir tendencias.

15. Anthropic @AnthropicAI | Seguidores de KOL de IA: 884 | Seguidores: 1,216,610 Cuenta oficial de Anthropic, desarrolladores del modelo Claude, centrados en la seguridad de IA.

16. Dwarkesh Patel @dwarkesh_sp | Seguidores de KOL de IA: 879 | Seguidores: 221,274 Anfitrión del popular pódcast tecnológico Dwarkesh Podcast, conocido por entrevistas largas de alta calidad con científicos de IA y académicos rigurosos, considerado uno de los mejores conversadores en la comunidad tecnológica global.

17. Alexandr Wang @alexandr_wang | Seguidores de KOL de IA: 878 | Seguidores: 444,108 Fundador de Scale AI y jefe de Meta AI, compartiendo ocasionalmente perspectivas sobre las tendencias macro de anotación de datos subyacentes y la dirección de la IA tradicional.

18. Andrew Ng @AndrewYNg | Seguidores de KOL de IA: 870 | Seguidores: 1,499,288 Profesor de Stanford, exlíder de los equipos de Google Brain y Baidu AI, un pilar y evangelista de larga data para la educación y la implementación de IA.

19. Aravind Srinivas @AravSrinivas | Seguidores de KOL de IA: 836 | Seguidores: 483,015 CEO de Perplexity, un reescritor práctico de puntos de entrada de búsqueda a través de motores de búsqueda y respuesta de IA.

20. Jim Fan @DrJimFan | Seguidores de KOL de IA: 819 | Seguidores: 396,349 Una figura central en la dirección de robótica de NVIDIA, un jugador destacado en inteligencia incorporada y modelado del mundo físico.

20 principales KOLs de IA en chino

1. Baoyu @dotey | Seguidores de KOL de IA: 559 | Seguidores: 214,553 Un super nodo de traducción en el mundo de habla china, que se basa únicamente en el análisis en profundidad de documentos de vanguardia, entrevistas de alto nivel y palabras clave de alta calidad para mantener la calidad del contenido.

2. Orange AI @oran_ge | Seguidores de KOL de IA: 483 | Seguidores: 170,533 Un agente emprendedor con una mentalidad rigurosa de geek y un agudo sentido empresarial, hábil en extraer la filosofía empresarial subyacente entre la evolución de la arquitectura de Agentes y el cambio organizacional.

3. Guizang (guizang.ai) @op7418 | Seguidores de KOL de IA: 468 | Seguidores: 144,288 Un "guerrero hexagonal" en la comunidad de desarrolladores independientes, un jugador riguroso en generación visual y programación de IA, ayudando a innumerables personas a navegar por las trampas de la implementación de herramientas con tutoriales prácticos extensos y críticas agudas.

4. Bear Liu @bearliu | Seguidores de KOL de IA: 453 | Seguidores: 115,339 Un super geek del diseño de la era de IA, explorando creativamente Vibe Coding, agentes y UI generativa, centrándose en cómo la IA interrumpe el desarrollo de productos tradicionales y guiando a creadores independientes.

5. Baye @waylybaye | Seguidores de KOL de IA: 452 | Seguidores: 158,294 Un distintivo referente de desarrollo independiente, centrado en operaciones prácticas en lugar de conceptos, publicando frecuentemente diversas confrontaciones y comparaciones de herramientas de programación de IA, exponiendo fachadas de marketing con un lenguaje claro.

6. Xiangyang Qiaomu @vista8 | Seguidores de KOL de IA: 441 | Seguidores: 107,140 Un duro técnico en el mundo de habla china, hábil en desglosar los documentos más duros y multimodales para los practicantes, utilizando tutoriales de alta densidad y perspectivas técnicas para elevar la comprensión de los desarrolladores.

7. Ding @dingyi | Seguidores de KOL de IA: 431 | Seguidores: 151,205 Un observador con agudos instintos técnicos y empresariales, descomponiendo herramientas de programación de IA y ecosistemas intermedios a nivel de píxel, siempre capturando oportunidades comerciales que otros pierden en tablas complejas o casos de marketing.

8. Hammer Man @lxfater | Seguidores de KOL de IA: 569 | Seguidores: 101.2k Experimentando continuamente con IA en emprendimiento, contenido y desarrollo de productos, manteniendo también proyectos de alta calificación; no solo gritando "la IA cambia el mundo", sino activamente involucrándose.

9. Tw93 @HiTw93 | Seguidores de KOL de IA: 423 | Seguidores: 141,827 Un representante extremadamente discreto pero altamente productivo de desarrolladores independientes, poseyendo una sólida base en entrenamiento de grandes modelos y un historial de creación de múltiples herramientas de código abierto de alto valor, demostrando fuerza a través del código.

10. Yangyi @yangyi | Seguidores de KOL de IA: 415 | Seguidores: 122,284 Un hacker empresarial que combina tecnología y monetización al extremo, explorando profundamente los límites de monetización de la programación de IA y agentes en dominios privados mientras recuerda los puntos ciegos detrás de la tecnología desde la perspectiva de un investigador de seguridad.

11. Yetone @yetone | Seguidores de KOL de IA: 413 | Seguidores: 82,680 Una facción dura en la capa de aplicación de IA, con una profunda memoria muscular en prácticas de ingeniería de arquitectura de Agentes, Uso de Computadora y herramientas de programación, confiando en la reproducción y evaluación de herramientas de alta calidad para atraer seguidores duros.

12. Mr. Panda @PandaTalk8 | Seguidores de KOL de IA: 410 | Seguidores: 74,602 Un "superconector" entre documentos de vanguardia y monetización práctica, hábil en traducir los documentos más académicos de agentes en técnicas de prompts concretas, observando agudamente las tendencias de comercialización y empleo de IA.

13. Dash @DashHuang | Seguidores de KOL de IA: 408 | Seguidores: 113,575 Una perspectiva dura y transfronteriza de un fundador de una gran empresa, explorando profundamente la explotación extrema de herramientas de programación de IA en escenarios de I+D tradicionales y desarrollo de juegos, proporcionando referencias sustanciales para la implementación de "ejércitos regulares".

14. Cell @cellinlab | Seguidores de KOL de IA: 407 | Seguidores: 26,667 Un ferviente evangelista y practicante del modelo de "una persona empresa", probando frecuentemente diversas herramientas de programación de IA y flujos de trabajo de generación visual, allanando el camino para el auge comercial de super individuos.

15. YC (Yucheng) @yucheng | Seguidores de KOL de IA: 393 | Seguidores: 18,728 Un pensador emprendedor centrado en los cambios organizacionales provocados por la IA, no solo profundizando en las operaciones técnicas de herramientas como Claude Code, sino también fascinado por usar la arquitectura de Agentes para remodelar la eficiencia operativa de la empresa.

16. Tualading @tualatrix | Seguidores de KOL de IA: 393 | Seguidores: 108,450 Una "muestra de evolución de IA" de desarrolladores independientes veteranos en el mundo de habla china, compartiendo frecuentemente el proceso real de reconstrucción y desarrollo de aplicaciones independientes utilizando Codex y Claude Code, haciendo que las capacidades de programación de grandes modelos sean tangibles.

17. Ruanyf @ruanyf | Seguidores de KOL de IA: 384 | Seguidores: 198,977 Un faro para desarrolladores de habla china duraderos, capturando continuamente la destrucción y remodelación de las industrias de desarrollo de software tradicionales por la IA desde una perspectiva macro aguda, ayudando a innumerables personas a lograr saltos de productividad con tutoriales sólidos.

18. Xiaohu @xiaohu | Seguidores de KOL de IA: 379 | Seguidores: 105,522 Una "estación de superinteligencia" y crítico agudo en el círculo de herramientas de IA, escaneando frecuentemente las últimas herramientas de programación y agentes en internet, siempre capaz de encontrar las habilidades más prácticas en actualizaciones de noticias monótonas.

19. 𝗖𝘆𝗱𝗶𝗮𝗿 @Cydiar404 | Seguidores de KOL de IA:378 | Seguidores:62,106 Un ingeniero de producto práctico que no discute visiones grandiosas vagas, sino que se centra en evaluaciones rigurosas de grandes modelos como Claude y las revisiones de vida o muerte de sus propios proyectos de API en batallas comerciales.

20. Frank Wang Yu Bo @lifesinger | Seguidores de KOL de IA:378 | Seguidores:36,454 Un super individuo y emprendedor a largo plazo en la era de IA, que descompone la gran arquitectura de Agentes y conceptos de diseño de productos para compartir abiertamente cómo interrumpe el desarrollo de software tradicional con una "empresa de una persona".

VI. El viaje de excelentes KOLs de IA: construyendo confianza a través de la validación continua

Cell @cellinlab | Clasificación de influencia de KOL de IA en chino: 15 | Creador de la comunidad Creation Matrix

Estamos a punto de entrar en una era fructífera: las personas enriquecerán sus vidas a través de nuevos canales de creación y autoexpresión, nuevos caminos de autodescubrimiento y pertenencia, y nuevas formas de participar en un trabajo significativo. El trabajo necesita ser redefinido como creación: durante mucho tiempo, nuestro trabajo fue por supervivencia. En la era de la postescasez, las nuevas formas de trabajo significan creación, crecimiento, autoexpresión y dar significado a la vida.

Cuimao @CuiMao | Clasificación de influencia de KOL de IA en chino: 34 | KOL de IA

En la industria de la IA, un "KOL" no es solo alguien con tráfico, sino alguien que realmente participa en la construcción. La gente me reconoce no solo porque he creado muchos videos creativos de IA relacionados con Anthropic, sino también porque ven posibilidades para sí mismos en este contenido. Algunos han comenzado a crear, algunos han entendido las herramientas, y algunos han recuperado su creencia: la era de la IA no es una mesa para unos pocos, sino un nuevo aula donde todos pueden volver a tomar asiento.

Siento claramente que la influencia pública en la era de la IA ya no se trata solo de ser visto, sino de ayudar a más personas a ver su propia posición. No es un desafío de vida o muerte de agarrar sillas como en "Squid Game", sino un nuevo asiento para un nuevo semestre. Las posiciones cambiarán, los órdenes cambiarán, pero todos aún tienen la oportunidad de encontrar sus coordenadas.

Así que, si tuviera que resumir mi actitud hacia esta era en una frase: mantén la pasión, aprende, crea y comparte.

Asa @app_sail | Clasificación de influencia de KOL de IA en chino: 52 | Socio en @app_sail, tutti.so

Inicialmente, comencé a compartir como parte de Build in Public, no para convertirme en un KOL. Debido a que he estado en la primera línea de la IA global, pagos globales y crecimiento de operaciones X, cada camino validado y trampa que encontré fue registrado y compartido, y gradualmente me di cuenta de que me estaba convirtiendo en un KOL de IA.

Estos compartidos también me han convencido cada vez más: ha llegado la era de la economía de atención, y todos, cada producto y cada organización deberían gestionar activamente su influencia.

En mi opinión, los KOLs son más como conectores, vinculando información y cognición, productos y usuarios, y personas de diferentes contextos culturales. Aunque la IA hace que la producción de contenido sea más eficiente, las experiencias reales, las ideas, el juicio independiente y el compromiso a largo plazo siguen siendo escasos.

Con base en esta comprensión, creamos tutti.so, con la esperanza de ayudar a más empresas y creadores chinos a construir influencia global, permitiendo que buenos productos y buenas historias sean vistos por el mundo. En el futuro, lo que realmente será escaso no es el tráfico, sino la confianza.

Jason Zhu @GoSailGlobal | Clasificación de influencia de KOL de IA en chino: 71 | Fundador de GoSail Lab, AgentSkillsHub

Habiendo explorado en el camino, a los 31 años, recibí un gran regalo, saltando de la pista a la naturaleza, solo para darme cuenta: ser KOL para mí no es un personaje, sino un registro de exploraciones reales.

Mi comprensión de KOL es doble:

1. La autenticidad es la línea de base: no escribo contenido de segunda mano no verificado; las ganancias obtenidas de la reventa de zapatos, las pérdidas de las salas de escape y el crecimiento de seguidores desde cero son todas mis propias experiencias.

2. El apalancamiento es el método: la IA acelera, yo dirijo. Profundamente involucrado con OpenClaw y Claude Code, construí agentSkillshub.top, poniendo la seriedad del ingeniero en práctica. Aquellos que comparten experiencias reales son los productos más escasos en la era de la IA.

Gorden Sun @Gorden_Sun | Clasificación de influencia de KOL de IA en chino: 75 | KOL de IA

He estado escribiendo un informe diario de IA durante más de tres años. Si persistes en hacer algo simple y altruista, también puedes convertirte en un KOL. Escribir un informe diario me ha permitido acumular las mejores prácticas de IA en varios escenarios; he compartido casi todo sin reservas. El altruismo, la sinceridad y escribir compartidos útiles lo mejor que puedo son los principios en los que creo. En la era de la IA, donde los productos de software son más fáciles de construir, la distribución y el marketing se están volviendo cada vez más importantes. Todos deberían intentar compartir algo; esto es un asunto de compounding, y no incurrirás en pérdidas.

Yu Zong Talks AI @AI_Jasonyu | Clasificación de influencia de KOL de IA en chino: 84 | KOL de IA que va global

Crear la IP "Yu Zong Talks AI" inicialmente fue solo para compartir herramientas que encontré útiles y trampas que encontré. Más tarde, después de recibir cada vez más comentarios, me di cuenta de que un contenido operativo real podría realmente ahorrar a otros mucho tiempo y costos.

Siempre he creído que los KOLs no son aquellos que están en lo alto y enseñan a otros, sino aquellos que primero bajan para probar nuevas herramientas y oportunidades personalmente, y luego explican claramente los métodos verdaderamente útiles. A lo largo del camino, mi posicionamiento se ha vuelto más claro: centrándome en IA, yendo global y productos, solo compartiendo contenido que he investigado, practicado y que puede resolver problemas reales.

La IA puede mejorar la eficiencia, pero no puede reemplazar el juicio y la experiencia humana. Más que perseguir clasificaciones, espero ser una fuente de información creíble y práctica a largo plazo, ayudando a las personas comunes a utilizar verdaderamente la IA y evitar desvíos.

Defo @wangdefou | Clasificación de influencia de KOL de IA en chino: 101 | Fundador de Defo Technology, Consultor de Aplicaciones de IA Corporativas

Siempre he creído que un KOL no es alguien que "produce contenido", sino alguien que acumula continuamente confianza en un dominio público.

Como estudiante de humanidades, inicialmente hice crecer mis seguidores lentamente, alcanzando 5,000 en tres años, y encontré muchas trampas en el camino. Lo que realmente me ayudó a crecer no fue el misticismo algorítmico, sino la autenticidad, la sinceridad y proporcionar continuamente contenido útil a los demás.

Ahora que la IA se desarrolla tan rápidamente, varias herramientas pueden ayudarnos a recopilar información, organizar materiales y mejorar la eficiencia, pero en última instancia es una herramienta que no puede reemplazar el juicio, la experiencia y la expresión de una persona.

Mi posicionamiento es muy simple: explicar herramientas de IA, creación de contenido y comercialización personal desde una perspectiva de humanidades de manera más accesible. Ayudar a más personas comunes a evitar desvíos mientras conocen a un grupo de personas que realmente están haciendo cosas es la parte más interesante de ser un KOL.

Recientemente, he estado ocupado con negocios fuera de línea, y me he vuelto un poco descuidado en la gestión de mi Twitter.

Star @starzq | Clasificación de influencia de KOL de IA en chino: 262 | Fundador de @day1globalpod

En la era de la IA, todos están ansiosos: ¿por qué otros pueden usar grandes modelos mejor y comprar acciones diez veces mejor? Pero quiero decir que la IA es un ciclo super largo, y establecer una buena base al principio del ciclo es esencial para disfrutar más de los dividendos de la era. Espero que mi compartido pueda ayudar a todos a comprender más profundamente los diversos aspectos del ciclo de IA y usar la IA sin ansiedad.

qinbafrank@qinbafrank | Clasificación de influencia de KOL de IA en chino: 287 | Bloguero macro de IA

En realidad, me considero más un bloguero que un KOL, registrando pensamientos reales y cadenas de razonamiento, sirviendo principalmente a mi propia investigación e inversión, y en segundo lugar ayudando a otros a identificar verdades y pensar racionalmente en medio del torrente de información.

La era de la IA acelera enormemente la integración de información global, verificación de código y disección de tendencias, y necesitamos dominar lo esencial: la IA puede mejorar enormemente la eficiencia, pero el juicio humano, la experiencia, las cadenas de pensamiento, las cadenas lógicas y los marcos analíticos son aún más escasos. Enfocándose en la búsqueda de la verdad y las ideas prácticas. Compartiendo marcos verificables y pensamientos prácticos en lugar de simples conclusiones, ayudando a las personas comunes a utilizar verdaderamente la IA y evitar desvíos. Espero ser un socio de pensamiento creíble y racional a largo plazo.

XinGPT@xingpt | Clasificación de influencia de KOL de IA en chino: 359 | Ex socio de fondo de VC, KOL de IA

La intención inicial era llevar equidad financiera a través de la IA: los inversores comunes también pueden aprovechar la IA para competir con inversores profesionales. Actualmente, hemos desarrollado varias herramientas para investigación de la industria de IA, seguimiento y revisión del mercado de IA, y alertas en tiempo real de IA, y los efectos prácticos están mejorando gradualmente. No puedo imaginar cómo completar tanto trabajo de investigación de la industria sin IA. En el futuro, maduraremos gradualmente estas herramientas y daremos la bienvenida a intercambios con expertos en inversión y IA.

Crypto_Painter@CryptoPainter | Clasificación de influencia de KOL de IA en chino: 490 | KOL de IA

Aunque no soy estrictamente un bloguero de IA, las mejoras que la IA me ha traído superan con creces las de la última década...

Cuando contratas a un humano para que haga trabajo no físico por ti, en realidad estás contratando su cerebro, una red neuronal compuesta por miles de millones de neuronas, y el 60% de la potencia computacional aún no está relacionada con el trabajo...

La IA y los Agentes pueden reemplazar perfectamente este papel, completando un mejor trabajo con mayor eficiencia.

Por lo tanto, he estado insistiendo en convertir la mayoría de los trabajos no físicos en ejecución de IA, con análisis de datos completados por Agentes dedicados, comercio cuantitativo monitoreado por IA, e incluso inspiraciones de tweets procesadas por contenido generado por IA...

Mi compartido relacionado con la IA no es puramente para seguir el tráfico y la atención; es principalmente porque me convertí en padre este año y simplemente no tengo el tiempo y la energía para hacer tantas cosas, mientras que la aparición de Agentes de IA me ha ahorrado mucho tiempo.

Esta es una experiencia mágica que nunca podría haber imaginado antes, y recomiendo sinceramente a todos que intenten delegar tareas no físicas, simples y repetitivas en su trabajo y vida diaria a la IA. La libertad que esto trae es la verdadera felicidad.

Haotian@tmel0211 | Clasificación de influencia de KOL de IA en chino: 570 | Consultor de Amber

De hecho, ser un KOL se trata de usar "output para impulsar el aprendizaje", acelerando mi comprensión de diversas industrias e incluso de los sectores upstream y downstream de las industrias, cosechando así los dividendos de inversión de la realización cognitiva.

En los últimos dos años, aproveché la rápida iteración de narrativas técnicas y dividendos especulativos en la industria de Crypto, convirtiéndome en un bloguero técnico duro en la mente de todos. Sin embargo, en los últimos seis meses, a medida que el mercado de Crypto se ha enfriado, la atención ha vuelto a centrarse en la narrativa principal de la tecnología de IA. También he comenzado desde cero a transformarme y zarpar nuevamente, utilizando una nueva perspectiva de ideas de la industria para pensar y rastrear toda la línea principal de tecnología de IA, incluidos semiconductores, robótica, chips, almacenamiento y más.

Este proceso es, por supuesto, doloroso, ya que muchas industrias upstream y downstream son completamente desconocidas para mí. Descubrí que en la búsqueda implacable de la industria, el output que podía proporcionar se volvió cada vez menor. La mayor parte del tiempo se dedicó a invertir y experimentar en silencio, mientras exploraba e investigaba en toda la industria con mi cartera. Los resultados fueron, por supuesto, inesperados; no solo logré beneficios de inversión imprevistos, sino que también cambié mi percepción de la naturaleza inherente de los KOLs. Resulta que lo que importa no es si uno produce o no, sino cómo refrescar oportunamente el "input". Solo asegurando que uno siempre posea una mentalidad y un grupo de pensamiento actualizados puede tener la verdadera confianza para ser un KOL.

DeFi Teddy@DeFiTeddy2020｜Clasificación de influencia de KOL de IA en chino: 666 | Fundador de Biteye/XHunt

En la era de la IA, para convertirse en un excelente KOL, uno necesita entender y aprovechar la IA para mejorar la eficiencia de generación de contenido. Por ejemplo, utilizando IA para recopilar información y realizar análisis preliminares, o utilizando IA para la selección de temas en artículos.

Sin embargo, la IA es solo nuestro copiloto, sentado en el asiento del pasajero, y no puede controlar la situación general. El contenido verdaderamente valioso requiere que los KOLs generen sus perspectivas y análisis únicos basados en las ideas de la IA, mostrando su propia "alma".

Anita@Anitahityou｜Clasificación de influencia de KOL de IA en chino: 895｜Jefa de Senitent APAC, KOL de IA

Hay innumerables KOLs, pero aquellos que realmente provienen de puntos de vista personales son pocos y distantes entre sí. Para ser una minoría, la gente te presta atención no para ver la misma información repetida, sino porque construyes en público o porque puedes ver la esencia a través del fenómeno. Estoy comprometida a ser una persona ordinaria con pensamiento independiente. La comunicación es para el crecimiento.

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