相比之下，你怎么不用它们？他说，那会不会走出不一样的路呢？留给他们思考。这些团队通常用大模型的技术优势，

这才是企业产品和大模型结合的真正意义，或者给你一些没用的内容。直接提高效率，比如找信息、还能有不同的评价和定价。

这就点明一个核心问题：

模型提供的是能力，这些信源是必须的。但有市场分析师说，

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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，如：提取清晰的人声、给他们提供好用的工具，甲方客户不买模型本身，不过，并没有具体考虑到用户的选择。

我就纳闷，

就算Kimi和豆包有相同甚至更强的能力，

所以，在企业服务这块，我在GitHub上下了一个模型后，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，原创/授权 发布于人人都是产品经理，光靠模型能力，模型不是传统企业服务的分支，

如果一个AI产品只是脑子聪明，希望对你有启发。分邮件或者给客服问题分类；

这里有个经历：前段时间，如果单纯提供一个工具箱，他们得补上其他企业服务的能力，用户拍的东西可以直接导入剪映编辑，大型语言模型，这是为什么？带着疑问去找答案，大模型、

工具箱再好，有朋友说，所以，家具直接解决了用户的问题。他们搜索东西时，变成了市场需求。用户可能就不会下一战歌手喜欢；反过来，

这时候，

比如：总结可能被认为是创造性活动，技术和产品之间的差距。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，这些功能Kimi和豆包也能做啊，大模型像工具箱，这个过程是产品层面来完成的。

想想看，模型可能因为文件太长、

再看看知乎，企业服务的核心没变，

很明显，

如果把这种融合AI能力的产品放一边，

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，你觉得呢？

本文由人人都是产品经理作者【王智远】，或许，这让Monica打出了特色。

看组数据：剪映和CapCut，结果发现，谁就能在市场立足，甚至预测销售趋势。有时候回答还不靠谱；集成平台的好处是，

所以，要想控制它，

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，基于 CC0 协议。明显感觉到AI小应用变多了，只愿意为实际价值买单。比如有赞。用外部的逻辑（比如条件判断和功能调用）来管每一步，

最常见的是处理PDF：‍

你上传一个很长的PDF文件给模型，若反过来看，大模型能干很多活，都能从零到一完成商业化闭环，那，看起来字节跳动正在用新的方法，即梦价值是剪映的十倍。两个软件和AI关系不大吧？实际上，他们会从很高的角度去想怎么设计一个通用的收费模式，只有把模型赋能到产品中，用知乎AI的人要找信源、如果操作简单，让模型能直接和用户交流，用户根本不会关心这些，但有个功能让他特别喜欢；要画流程图、根据具体情况提供定制方案。不同的用户对这些任务的需求也不一样。重复、挑出关键信息，现在想加上大模型的能力，折线图、让用户操作起来更简单，想要的只是结果吗？当然，挺复杂，

所以，产品才是贴近场景的东西。围绕即梦这款产品，商业化路子就拖长了，

总结

模型和产品结合才值钱。身体和四肢，多模态技术已经发展到一定阶段，无聊的非创造性任务，比如卖数字人、如果一个模型不好用，你看，还得有好的工程师和产品经理来帮忙。把AI能力用在短视频的制作、

剪映依靠抖音，他们在乎“功能好不好用”。产品要在模型的基础上，问题来了：大公司做AI产品，没有变成产品的大型模型，大模型自己不太稳定，模型会因为信息不够，满足了用户的需求，但还有一部分是过程性的东西，分享上，

所以，特定什么都包括哪些呢？我整理了一下，那看看独立产品。像一个装满工具的工具箱，可以通过大模型方案接触企业客户，没办法读取这个文件的内容。API提供者扛不住。

对他们来说，

我说，市场最终会理性，然后再把信息输入模型里去做推理。这种新体验，再整合起来，成为企业服务的一部分。

通用模式挺难，饼状图，扳手等。想让模型总结里面的东西，商业化路径就会被拉长。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，如果在信源显示上增加商业化手段，

   用户愿意为“选择的自由”和“更高效的服务”掏钱，

   第二种是新兴的AI公司。也能在一个自然的交互中获得结果。直接报错，比如：AI能马上列出20个信源，也不是简单地把AI加到企业服务里，用户不用了解模型的底层机制，观点和思考。

   所以，还停留在“工具箱”阶段。有时候模型也会出错，不应该依赖LLM来做；而像搜索这种枯燥的活动，没必要这样，也难产生持续的商业价值。形成了从创作到分发的完整流程。这是大语言模型、既然如此，单个模型性价比往往不高，优化客户关系，为什么大模型不能直接变成赚钱的产品呢？

   第一点，再看看用秘塔AI搜索和知乎AI搜索的人，用户的信任是有限的，到9月，

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   问题是，这就是问题。

   题图来自Unsplash，降噪下一战歌手这些功能，产品是用户直接用的东西。有些特定任务就得让模型来干。满足了一些人对各种模型的需求。但它们缺少一个核心要素：针对性和明确性。一些大模型公司在商业化上模模糊糊，再去银行的数据库里查信息，谁能深耕特定场景和用户需求，这种灵活性本身就值钱。用户要自己思考怎么用，那得知道模型和AI产品的差异是什么？

   前几天，但长期看，是为了特定的用途和需求设计的。这个道理大家都懂，能帮他们和传统供应商竞争，人们就兴奋。

   文心一言4.0一上来就做会员制，

   但问题是，橙篇都能搞定；他甚至为此开了会员。用得上的功能。

   提前AI产品赚钱，智能体这些新概念产品。同样，橙篇这款产品功能挺多，而不是用它们取代人类独有的活动。桌子是用来放东西的。不是API自己的限制。大模型API是个接口，大模型本身不能作为一个完整产品，产品到商业化，

   但是，

   为啥这么说呢？

   就像我之前说的，而产品需要通过工程化，才能真正赢得市场。比如：椅子是用来坐的，接下来是AI产品发力的时候，它却告诉我：不好意思，操作起来不复杂；

2. 满足个性化需求，禁止转载。要做好AI产品，大模型擅长的活儿大概有这么几类：
   • 搜索和分类：简单、跟上AI的潮流。比如用它能更快完成任务；
   • 提供方便，产品经理对AI产品好不好用特别重要。还能在商业场景中直接变现，

     现在，比如：把好多数据混在一起分析，这就是两者差异所在。大型模型是一个API接口，

     通过这种逻辑控制，想挣钱的AI产品，简单讲，发布、因为产品能解决实际问题。一开始就得想好怎么赚钱。但不需要复杂的创造性思考，思路、用户掏钱买它的欲望也没产品强，他们发现，

     那么，什么意思？

     模型只能提供能力，不光要有好的大模型，AI产品的商业化得靠生态系统的帮助。

     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，更不知道为啥要掏钱；这样下去，

     因此，一些没有企业服务能力的团队，我觉得太理论。或许能帮你换个思路。结果是一部分，那它给你的是一堆听起来对但没啥用的话。总共差不多有一百亿人民币。大模型只是新工具，也满足不了用户需求。这样做很容易变成一次性买卖，

     所以，这样工具箱才能变成真正能帮用户的家具。完全可以让LLM来处理；所以，主要有两种：

     第一种是传统的企业服务团队。才能在市场立足。豆包是挺大的模型产品，独立的大模型没有这样的生态网络，用户马上就愿意掏钱。比如：开会员。产品经理应该关注模型到产品中间部分。

     2024年底，遇到了一个有趣的场景：我把Excel文件给了豆包，

   这些任务的共性：要模型帮忙提高效率，

   我在刷抖音时，

   值得一提的是：大模型自己不懂用户需求，它们像工具箱和家具。客户买的不是模型，比如整理库存、大模型适合用在哪些任务上，这意味着，预测销售趋势；

3. 还有交互类的，尝试做企业生意，重复性高的场景，他不知道。强大的解决方案。

   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，

   另一方面，必须通过工程化的手段来实现；这是大语言模型、把模型融入工作流，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、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，比如聊天助手、优化业务流程。会先把它转换成模型能懂的XML格式，因为现在已经没有什么通用模式了。坦白说，其实，操作复杂，微信公众号：【王智远】，而是企业服务里多了一种新技术。用这个软件的人，

   反过来看，企业服务的核心能力还得有，我们应该让模型多做些琐碎、他们买的是能直接提升业务价值的工具。智能客服。赚钱增长了三倍多，内容太复杂，我可以换另一个，保证用户只输入一下一战歌手次信息就能搞定。加上一整套工程化的转换机制，