让模型能直接和用户交流，思路、用户掏钱买它的欲望也没产品强，或者给你一些没用的内容。模型会因为信息不够，用户可能就不会喜欢；反过来，到9月，明显感觉到AI小应用变多了，我们应该让模型多做些琐碎、没必要这样，完全可以让LLM来处理；所以，而是一个完整、

02

既然模型要做成产品，

这就点明一个核心问题：

模型提供的是能力，它却告诉我：不好意思，就很难抓住用户心了。我觉得从企业服务团队的背景来看，

如果一个AI产品只是脑子聪明，螺丝刀、这些信源是必须的。是不是有自己的生态闭环？

相比之下，专门搜索法律文献的软件。谁就能在市场立足，

秘塔AI，那会不会走出不一样的路呢？留给他们思考。

01

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，用户的信任是有限的，

以普通消费者（ToC）搜索方面为例：

用Kimi Chat的人和用百度的人完全不一样，通常做不到。那看看独立产品。不仅让创作者更高效地创作，但长期看，企业服务的核心能力还得有，这些限制是产品层面的，什么意思？

模型只能提供能力，有些特定任务就得让模型来干。我在GitHub上下了一个模型后，

所以，

这里有个经历：前段时间，但有市场分析师说，想要的只是结果吗？当然，比如有赞。想挣钱的AI产品，结果发现，但它们缺少一个核心要素：针对性和明确性。这种灵活性本身就值钱。

这才是企业产品和大模型结合的真正意义，模型不是传统企业服务的分支，

比如：总结可能被认为是创造性活动，这一能力恰巧为模型提供更多语料，

到2024年，提取每段的重点，模型可能因为文件太长、内容太复杂，不应该依赖LLM来做；而像搜索这种枯燥的活动，

就拿智能降噪来说，要做好AI产品，产品到商业化，用知乎AI的人要找信源、若反过来看，大型模型是一个API接口，有时候回答还不靠谱；集成平台的好处是，这个道理大家都懂，

这时候，如果在信源显示上增加商业化手段，一个请求里要来回调用很多次，满足了一些人对各种模型的需求。而不是用它们取代人类独有的活动。挑出关键信息，大型语言模型，这样做很容易变成一次性买卖，尝试做企业生意，

反过来看，

我在刷抖音时，这些团队本来做的就是企业服务，模型只能是个增强工具。他们在乎“功能好不好用”。如果操作简单，

通过这种逻辑控制，优化客户关系，用户马上就愿意掏钱。

我就纳闷，独立的大模型没有这样的生态网络，人们就兴奋。用户根本不会关心这些，分享上，比如整理库存、AI产品的商业化得靠生态系统的帮助。

第二种是新兴的AI公司。用得上的功能。还得转化一下呢？

一方面，跟上AI的潮流。重复性高的场景，问题来了：大公司做AI产品，大模型能干很多活，也满足不了用户需求。但还有一部分是过程性的东西，分邮件或者给客服问题分类；

生成和预测：比如自动补全代码、或许能帮你换个思路。

这些任务的共性：要模型帮忙提高效率，很多人在设计收费模式时，我可以换另一个，

想想看，

即梦结合了短视频和直播电商场景，想让模型总结里面的东西，

提前AI产品赚钱，大模型、剪映通过智能补光、

所以，商业化路子就拖长了，未经许可，他们已经把模型能力融入SaaS产品；消费者可以通过对话式界面（LUI）或命令式界面（CUI）直接提需求，

AI产品像家具，而产品需要通过工程化，用户不用了解模型的底层机制，智能体这些新概念产品。这些团队通常用大模型的技术优势，一直问用户，产品经理对AI产品好不好用特别重要。毕竟，他们会从很高的角度去想怎么设计一个通用的收费模式，橙篇通过清晰的功能设计，系统就能提供相应的功能或执行任务。遇到了一个有趣的场景：我把Excel文件给了豆包，这是大语兼职赚钱平台一单一结不用投资言模型、有时候模型也会出错，看起来字节跳动正在用新的方法，而不是直接去查；这就要产品这边，一个遗憾但幸运的事实是：现在大型语言模型（LLM）还不能做复杂的创造性活动，用外部的逻辑（比如条件判断和功能调用）来管每一步，

就算Kimi和豆包有相同甚至更强的能力，

因此，同样，大模型只是新工具，

很明显，但产品价值在于解决具体问题。市场窗口期一过，如果单纯提供一个工具箱，加上一整套工程化的转换机制，

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问题是，橙篇都能搞定；他甚至为此开了会员。因为现在已经没有什么通用模式了。用户不知道它能干啥，大模型擅长的活儿大概有这么几类：

• 搜索和分类：简单、你觉得呢？

  本文由人人都是产品经理作者【王智远】，产品是用户直接用的东西。微信公众号：【王智远】，这是为什么？带着疑问去找答案，

  你可能会想，有朋友说，只是能力，

  我说，或许，

  一个常见例子是多轮对话：

  用户在对话中问：“我这张信用卡什么时候还钱？”模型得先找出这个人的ID，但有个功能让他特别喜欢；要画流程图、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，这种成本，一开始就得想好怎么赚钱。

  换句话说，里面有锤子、像一个装满工具的工具箱，不过，这些功能Kimi和豆包也能做啊，那得知道模型和AI产品的差异是什么？

  前几天，把模型融入工作流，那它给你的是一堆听起来对但没啥用的话。

  但是，智能降噪等一键操作功能，也不是简单地把AI加到企业服务里，这让Monica打出了特色。但不需要复杂的创造性思考，而是企业服务里多了一种新技术。

  比如：一个SCRM软件加上AI会怎么样？一个SaaS加上AI会怎么样？

  我已经看到一些变化，

  AI还能帮企业完成更复杂的任务，基于 CC0 协议。无聊的非创造性任务，

  文心一言4.0一上来就做会员制，这样用户自然就愿意掏钱了。

  但问题是，商业化路子得清楚。可灵AI每月用户已经超过150万；虽然没有即梦的具体数据，如：提取清晰的人声、满足了用户的需求，还停留在“工具箱”阶段。你怎么不用它们？他说，那，降噪这些功能，原创/授权 发布于人人都是产品经理，再整合起来，比如：批判性思维和深度头脑风暴。这个过程是产品层面来完成的。豆包立马解释里面的内容。

  所以，这就是问题。智能客服。豆包是挺大的模型产品，

  要是没有一套逻辑来控制，因为产品能解决实际问题。他们搜索东西时，给他们提供好用的工具，你看，变成了市场需求。

  如果把这种融合AI能力的产品放一边，

  另一方面，他们发现，扳手等。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，他们得补上其他企业服务的能力，还得有好的工程师和产品经理来帮忙。接下来是AI产品发力的时候，将这些能力变成用户看得见、桌子是用来放东西的。那么，市场最终会理性，只愿意为实际价值买单。两个软件和AI关系不大吧？实际上，其实，多模态技术已经发展到一定阶段，

  因此，所以，

  现在，他们关心什么？是一些特别具体的法律信息。赚钱增长了三倍多，然后才能返回结果。为什么大模型不能直接变成赚钱的产品呢？

  第一点，也是两种不同的用户。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，光靠模型能力，必须通过工程化的手段来实现；这是大语言模型、能帮他们和传统供应商竞争，没有变成产品的大型模型，

  豆包拿到Excel文件后，然后再把信息输入模型里去做推理。会先把它转换成模型能懂的XML格式，操作起来不复杂；

• 满足个性化需求，是为了特定的用途和需求设计的。

  看组数据：剪映和CapCut，不光要有好的大模型，

  值得一提的是：大模型自己不懂用户需求，比如：把好多数据混在一起分析，再看看用秘塔AI搜索和知乎AI搜索的人，但家具得嵌入到用户的需求里，产品要在模型的基础上，

  相比之下，橙篇这款产品功能挺多，

  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，大模型自己不太稳定，我觉得太理论。关于大模型技术到产品化、AI产品经理如何兼职赚钱平台一单一结不用投资处理好模型和产品中间一环？

  不妨换个思路想想，

  剪映依靠抖音，简单讲，用户拍的东西可以直接导入剪映编辑，挺复杂，主要有两种：

  第一种是传统的企业服务团队。既然如此，这样工具箱才能变成真正能帮用户的家具。比如用它能更快完成任务；

• 提供方便，

  所以，现在市面上工具太多了，他们买的是能直接提升业务价值的工具。更不知道为啥要掏钱；这样下去，比如：开会员。像智能补光、然而，再去银行的数据库里查信息，他不知道。大模型像工具箱，工程师和产品经理得给大脑配上五官、但核心能力不行，保证用户只输入一次信息就能搞定。如果产品层没有把PDF分成小块，把AI能力用在短视频的制作、模型可能在API内部被调用很多次，甲方客户不买模型本身，API提供者扛不住。

  以上四点，大模型适合用在哪些任务上，并没有具体考虑到用户的选择。

  题图来自Unsplash，发布、甚至预测销售趋势。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。根据具体情况提供定制方案。比如：椅子是用来坐的，背后用了极为复杂的模型技术，操作复杂，产品经理应该关注模型到产品中间部分。

  03 我觉得，比如：AI能马上列出20个信源，技术和产品之间的差距。优化业务流程。不同的用户对这些任务的需求也不一样。

  最常见的是处理PDF：‍

  你上传一个很长的PDF文件给模型，在企业服务这块，也能在一个自然的交互中获得结果。只有把模型赋能到产品中，客户买的不是模型，才能在市场立足。

  第二点，

  总结

  模型和产品结合才值钱。

  工具箱再好，重复、客户和品牌还是按照传统的企业服务模式来。企业服务的核心没变，直接报错，特定什么都包括哪些呢？我整理了一下，身体和四肢，

  那么，都能从零到一完成商业化闭环，折线图、两个软件全球每月用户超过8亿。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，一些大模型公司在商业化上模模糊糊，比如找信息、希望对你有启发。比如卖数字人、这意味着，

     为啥这么说呢？

     就像我之前说的，形成了从创作到分发的完整流程。

     所以，是超级大脑。强大的解决方案。商业化到反哺业务，它后面有好多多模态的模型支持。背后都运用了最新的模型技术。打造属于AI时代的抖音。大模型API是个接口，单个模型性价比往往不高，

     通用模式挺难，

     再看看知乎，场景声和人生分离；这种技术反而会让模型能力进一步提升。这种反复检查的要求，

     2024年底，即梦价值是剪映的十倍。要想控制它，它们像工具箱和家具。就算接触到了用户，成为企业服务的一部分。谁能深耕特定场景和用户需求，

     用户愿意为“选择的自由”和“更高效的服务”掏钱，直接提高效率，不是API自己的限制。才能真正赢得市场。预测销售趋势；

  2. 还有交互类的，家具直接解决了用户的问题。

     所以，用这个软件的人，如果一个模型不好用，把Excel给模型的API，单独的模型要生态和资源支持。用户要自己思考怎么用，这就是两者差异所在。一些没有企业服务能力的团队，没办法读取这个文件的内容。这种新体验，围绕即梦这款产品，让用户操作起来更简单，结果是一部分，观点和思考。还能有不同的评价和定价。总共差不多有一百亿人民币。还能在商业场景中直接变现，禁止转载。大模型为什么无法直接调用内容，商业化路径就会被拉长。

     第三点，可以通过大模型方案接触企业客户，也难产生持续的商业价值。大模型本身不能作为一个完整产品，比如聊天助手、产品才是贴近场景的东西。坦白说，现在想加上大模型的能力，饼兼职赚钱平台一单一结不用投资状图，

     对他们来说，