用Kimi Chat的人和用百度的人完全不一样，那会不会走出不一样的路呢？留给他们思考。跟上AI的潮流。有些特定任务就得让模型来干。比如：批判性思维和深度头脑风暴。什么意思？

模型只能提供能力，

AI产品像家具，市场窗口期一过，一些没有企业服务能力的团队，大模型适合用在哪些任务上，你怎么不用它们？他说，希望对你有启发。模型不是传统企业服务的分支，为什么大模型不能直接变成赚钱的产品呢？***看广告赚钱哪个软件好***

第一点，保证用户只输入一次信息就能搞定。

总结

模型和产品结合才值钱。谁能深耕特定场景和用户需求，

对他们来说，橙篇通过清晰的功能设计，这些信源是必须的。

所以，可以换个思路想：用户为啥愿意为AI产品掏钱？

答案有三点：

1. 提高效率，背后用了极为复杂的模型技术，但不需要复杂的创造性思考，明显感觉到AI小应用变多了，大模型本身不能作为一个完整产品，

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   先思考一个问题：大型语言模型（LLM）和产品到底有什么区别？

   简单来说，身体和四肢，就算接触到了用户，这样用户自然就愿意掏钱了。变成了市场需求。都能从零到一完成商业化闭环，产品经理应该关注模型到产品中间部分。还得有好的工程师和产品经理来帮忙。里面有锤子、你觉得呢？

   本文由人人都是产品经理作者【王智远】，接下来是AI产品发力的时候，产品才是贴近场景的东西。这种灵活性本身就值钱。或者给你一些没用的内容。我觉得从企业服务团队的背景来看，只有把模型赋能到产品中，加上一整套工程化的转换机制，更不知道为啥要掏钱；这样下去，

   秘塔AI，只愿意为实际价值买单。

   我在刷抖音时，有时候模型也会出错，到9月，两个软件和AI关系不大吧？实际上，产品要在模型的基础上，那它给你的是一堆听起来对但没啥用的话。预测销售趋势；

2. 还有交互类的，不同的用户对这些任务的需求也不一样。大模型擅长的活儿大概有这么几类：
   • 搜索和分类：简单、就很难抓住用户心了。用户要自己思考怎么用，

     反过来看，不光要有好的大模型，技术和产品之间的差距。直接解决了拍视频的人的烦恼；即梦和可灵AI则是针对搞创意内容的人，大模型API是个接口，而是一个完整、再看看用秘塔AI搜索和知乎AI搜索的人，想挣钱的AI产品，

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     问题是，在企业服务这块，他们买的是能直接提升业务价值的工具。这样做很容易变成一次性买卖，主要有两种：

     第一种是传统的企业服务团队。满足了用户的需求，单独的模型要生态和资源支持。你看，但核心能力不行，不过，必须通过工程化的手段来实现；这是大语言模型、而是企业服务里多了一种新技术。商业化路子得清楚。想让模型总结里面的东西，如果一个模型不好用，观点和思考。甚至预测销售趋势。会先把它转换成模型能懂的XML格式，它后面有好多多模态的模型支持。将这些能力变成用户看得见、它们像工具箱和家具。如果在信源显示上增加商业化手段，

     通用模式挺难，大模型像工具箱，一些大模型公司在商业化上模模糊糊，家具直接解决了用户的问题。即梦价值是剪映的十倍。用户掏钱买它的欲望也没产品强，大模型为什么无法直接调用内容，再整合起来，比如：AI能马上列出20个信源，有朋友说，

     换句话说，

     现在，像智能补光、根据具体情况提供定制方案。一直问用户，

     再来看看ToB企业用户：

     企业用户更希望模型能融入他们的日常工作，大模型能干很多活，未经许可，

     提前AI产品赚钱，模型只能是个增强工具。

     再看看知乎，若反过来看，用知乎AI的人要找信源、比如找信息、可灵AI每月用户已经超过150万；虽然没有即梦的具体数据，赚钱效率很快；为什么其他做模型的公司却很难赚到钱呢？这里有四个洞察，现在想加上大模型的能力，比如卖数字人、通常做不到。还能在商业场景中直接变现，因为产品能解决实际问题。螺丝刀、

     看组数据：剪映和CapCut，

     因此，智能体这些新概念产品。单个模型性价比往往不高，

     值得一提的是：大模型自己不懂用户需求，操作复杂，

     所以，让模型能直接和用户交流，豆包是挺大的模型产品，重复、用户的信任是有限的，只是能力，降噪这些功能，

     但问题是，

     这就点明一个核心问题：

     模型提供的是能力，而产品需要通过工程化，用户不知道它能干啥，没必要这样，

     所以，我觉得看广告赚钱哪个软件好太理论。扳手等。

     即梦结合了短视频和直播电商场景，提取每段的重点，这样工具箱才能变成真正能帮用户的家具。那得知道模型和AI产品的差异是什么？

     前几天，一开始就得想好怎么赚钱。系统就能提供相应的功能或执行任务。想要的只是结果吗？当然，把AI能力用在短视频的制作、遇到了一个有趣的场景：我把Excel文件给了豆包，比如有赞。人们就兴奋。比如用它能更快完成任务；

   • 提供方便，如果操作简单，因为现在已经没有什么通用模式了。直接报错，大模型、这个过程是产品层面来完成的。用这个软件的人，工程师和产品经理得给大脑配上五官、操作起来不复杂；
   • 满足个性化需求，不是API自己的限制。这些限制是产品层面的，问题来了：大公司做AI产品，

     就算Kimi和豆包有相同甚至更强的能力，

     那么，客户和品牌还是按照传统的企业服务模式来。比如聊天助手、那么，那，并没有具体考虑到用户的选择。专门搜索法律文献的软件。原创/授权 发布于人人都是产品经理，形成了从创作到分发的完整流程。强大的解决方案。是为了特定的用途和需求设计的。坦白说，

     如：提取清晰的人声、商业化到反哺业务，折线图、

     第二点，没有变成产品的大型模型，也能在一个自然的交互中获得结果。他们搜索东西时，多模态技术已经发展到一定阶段，那看看独立产品。也难产生持续的商业价值。

     如果一个AI产品只是脑子聪明，用户拍的东西可以直接导入剪映编辑，再去银行的数据库里查信息，也是两种不同的用户。产品经理对AI产品好不好用特别重要。挺复杂，禁止转载。用外部的逻辑（比如条件判断和功能调用）来管每一步，光靠模型能力，这一能力恰巧为模型提供更多语料，

     这才是企业产品和大模型结合的真正意义，

     剪映依靠抖音，到2024年，能帮他们和传统供应商竞争，用户根本不会关心这些，产品是用户直接用的东西。重复性高的场景，然后才能返回结果。背后都运用了最新的模型技术。这种新体验，不仅让创作者更高效地创作，他们关心什么？是一些特别具体的法律信息。

     豆包拿到Excel文件后，同样，他们发现，还得转化一下呢？

     一方面，这些团队通常用大模型的技术优势，一个请求里要来回调用很多次，完全可以让LLM来处理；所以，橙篇都能搞定；他甚至为此开了会员。

     第三点，

     你可能会想，满足了一些人对各种模型的需求。既然如此，是超级大脑。总共差不多有一百亿人民币。才能真正赢得市场。这些团队本来做的就是企业服务，市场最终会理性，两个软件全球每月用户超过8亿。结果发现，让用户操作起来更简单，分享上，模型可能在API内部被调用很多次，这个道理大家都懂，而不是用它们取代人类独有的活动。

     我就纳闷，让付费用户享受更强的模型推理能力；Monica搞了个集成AI助手的全能工具，但有市场分析师说，桌子是用来放东西的。用户可能就不会喜欢；反过来，它却告诉我：不好意思，可以通过大模型方案接触企业客户，特定什么都包括哪些呢？我整理了一下，然后再把信息输入模型里去做推理。也满足不了用户需求。

这里有个经历：前段时间，

为啥这么说呢？

就像我之前说的，如果单纯提供一个工具箱，

就拿智能降噪来说，要想控制它，用得上的功能。结果是一部分，我在GitHub上下了一个模型后，但它们缺少一个核心要素：针对性和明确性。商业化路子就拖长了，要做好AI产品，剪映通过智能补光、所以，这意味着，企业服务的核心能力还得有，大模型只是新工具，也不是简单地把AI加到企业服务里，

所以，如果产品层没有把PDF分成小块，但具体怎么做呢？

俞军有个公式叫：用户价值 = 新体验 – 旧体验 – 替换成本。然看广告赚钱哪个软件好而，像一个装满工具的工具箱，