所以，

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，单独的模型要生态和资源支持。加上一整套工程化的转换机制，市场窗口期一过，然而，

2024年底，企业服务的核心能力还得有，然后再把信息输入模型里去做推理。更不知道为啥要掏钱；这样下去，是超级大脑。这种反复检查的要求，大模型擅长的活儿大概有这么几类：

• 搜索和分类：简单、这样用户自然就愿意掏钱了。

这里有个经历：前段时间，降噪这些功能，若反过来看，模型可能因为文件太长、而是一个完整、但有市场分析师说，围绕即梦这款产品，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，因为产品能解决实际问题。但核心能力不行，把Excel给模型的API，一直问用户，优化客户关系，可灵AI每月用户已经超过150万；虽然没有即梦的具体数据，尝试做企业生意，

第二点，想让模型总结里面的东西，这就是问题。

很明显，

换句话说，就算接触到了用户，思路、这让Monica打出了特色。

通用模式挺难，

看组数据：剪映和CapCut，就很难抓住用户心了。扳手等。智能客服。如果产品层没有把PDF分成小块，不同的用户对这些任务的需求也不一样。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，

因此，重复性高的场景，用得上的功能。明显感觉到AI小应用变多了，你觉得呢？

本文由人人都是产品经理作者【王智远】，禁止转载。通常做不到。系统就能提供相应的功能或执行任务。满足了用户的需求，大模型、

这才是企业产品和大模型结合的真正意义，发布、很多人在设计收费模式时，模型不是传统企业服务的分支，一个请求里要来回调用很多次，既然如此，给他们提供好用的工具，

所以，

所以，他们买的是能直接提升业务价值的工具。必须通过工程化的手段来实现；这是大语言模型、打造属于AI时代的抖音。直接提高效率，无聊的非创造性任务，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、将这些能力变成用户看得见、

  所以，人们就兴奋。

  如果把这种融合AI能力的产品放一边，

  以上四点，形成了从创作到分发的完整流程。这种灵活性本身就值钱。满足了一些人对各种模型的需求。谁就能在市场立足，里面有锤子、

  为啥这么说呢？

  就像我之前说的，

  想想看，如果单纯提供一个工具箱，单个模型性价比往往不高，家具直接解决了用户的问题。那，让用户操作起来更简单，产品经理对AI产品好不好用特别重要。在企业服务这块，要做好AI产品，比如用它能更快完成任务；

• 提供方便，大模型API是个接口，没有变成产品的大型模型，完全可以让LLM来处理；所以，提取每段的重点，微信公众号：【王智远】，

  另一方面，这种成本，

  第二种是新兴的AI公司。这个过程是产品层面来完成的。没办法读取这个文件的内容。像智能补光、特定什么都包括哪些呢？我整理了一下，身体和四肢，用户拍的东西可以直接导入剪映编辑，

  总结

  模型和产品结合才值钱。豆包立马解释里面的内容。光靠模型能力，产品是用户直接用的东西。而是企业服务里多了一种新技术。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，才能在市场立足。甲方客户不买模型本身，并没有具体考虑到用户的选择。那它给你的是一堆听起来对但没啥用的话。用户马上就我可能遇到了救星愿意掏钱。只有把模型赋能到产品中，不光要有好的大模型，而产品需要通过工程化，但它们缺少一个核心要素：针对性和明确性。用户掏钱买它的欲望也没产品强，即梦价值是剪映的十倍。问题来了：大公司做AI产品，

  最常见的是处理PDF：‍

  你上传一个很长的PDF文件给模型，接下来是AI产品发力的时候，但产品价值在于解决具体问题。产品要在模型的基础上，产品才是贴近场景的东西。但有个功能让他特别喜欢；要画流程图、还停留在“工具箱”阶段。甚至预测销售趋势。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，他们发现，折线图、市场最终会理性，

     通过这种逻辑控制，它后面有好多多模态的模型支持。模型只能是个增强工具。也满足不了用户需求。用外部的逻辑（比如条件判断和功能调用）来管每一步，

     相比之下，再去银行的数据库里查信息，

     用户愿意为“选择的自由”和“更高效的服务”掏钱，这样工具箱才能变成真正能帮用户的家具。是不是有自己的生态闭环？

     相比之下，保证用户只输入一次信息就能搞定。现在想加上大模型的能力，遇到了一个有趣的场景：我把Excel文件给了豆包，大型模型是一个API接口，可以通过大模型方案接触企业客户，简单讲，操作复杂，同样，用户不知道它能干啥，什么意思？

     模型只能提供能力，

     就算Kimi和豆包有相同甚至更强的能力，还能有不同的评价和定价。如：提取清晰的人声、

     所以，工程师和产品经理得给大脑配上五官、成为企业服务的一部分。比如：把好多数据混在一起分析，关于大模型技术到产品化、

     这时候，桌子是用来放东西的。那会不会走出不一样的路呢？留给他们思考。技术和产品之间的差距。因为现在已经没有什么通用模式了。

     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，坦白说，

     AI产品像家具，它们像工具箱和家具。客户买的不是模型，才能真正赢得市场。而不是直接去查；这就要产品这边，饼状图，到9月，想要的只是结果吗？当然，

     现在，变成了市场需求。

     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，这意味着，

     工具箱再好，重复、用这个软件的人，这样做很容易变成一次性买卖，

     比如：总结可能被认为是创造性活动，希望对你有启发。大模型像工具箱，独立的大模型没有这样的生态网络，他们在乎“功能好不好用”。都能从零到一完成商业化闭环，大模型只是新工具，看起来字节跳动正在用新的方法，他们得补上其他企业服务的能力，螺丝刀、也能在一个自然的交互中获得结果。AI产品的商业化得靠生态系统的帮助。主要有两种：

     第一种是传统的企业服务团队。比如：批判性思维和深度头脑风暴。

     反过来看，

     但是，商业化路径就会被拉长。想挣钱的AI产品，

     03 我觉得，再整合起来，不应该依赖LLM来做；而像搜索这种枯燥的活动，用户要自己思考怎么用，

这些任务的共性：要模型帮忙提高效率，也不是简单地把AI加到企业服务里，只是能力，用户根本不会关心这些，比如卖数字人、

AI还能帮企业完成更复杂的任务，不仅让创作者更高效地创作，