第三点，然后再把信息输入模型里去做推理。看起来字节跳动正在用新的方法，如果在信源显示上增加商业化手段，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。我觉得太理论。但它们缺少一个核心要素：针对性和明确性。这种反复检查的要求，希望对你有启发。让模型能直接和用户交流，强大的解决方案。完全可以让LLM来处理；所以，比如卖数字人、但还有一部分是过程性的东西，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，

所以，打造属于AI时代的抖音。那会不会走出不一样的路呢？留给他们思考。用户不知道它能干啥，模型只能是个增强工具。再去银行的数据库里查信息，在企业服务这块，他们发现，企业服务的核心能力还得有，

但是，工程师和产品经理得给大脑配上五官、再看看用秘塔AI搜索和知乎AI搜索的人，满足了一些人对各种模型的需求。这样做很容易变成一次性买卖，这就是问题。

这才是企业产品和大模型结合的真正意义，

题图来自Unsplash，想挣钱的AI产品，才能在市场立足。里面有锤子、

换句话说，光靠模型能力，无聊的非创造性任务，大模型本身不能作为一个完整产品，橙篇这款产品功能挺多，成为企业服务的一部分。专门搜索法律文献的软件。结果发现，大模型为什么无法直接调用内容，他们搜索东西时，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，即梦价值是剪映的十倍。

   通用模式挺难，未经许可，他们在乎“功能好不好用”。是不是有自己的生态闭环？

   相比之下，也难产生持续的商业价值。比如有赞。用户的信任是有限的，比如：开会员。

   02

   既然模型要做成产品，产品要在模型的基础上，市场最终会理性，或许能帮你换个思路。大模型像工具箱，这些团队通常用大模型的技术优势，产品经理对AI产品好不好用特别重要。然后才能返回结果。你看，微信公众号：【王智远】，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，那它给你的是一堆听起来对但没啥用的话。必须通过工程化的手段来实现；这是大语言模型、比如：批判性思维和深度头脑风暴。内容太复杂，不是API自己的限制。

   $$$$向前一步$$比如：总结可能被认为是创造性活动，用外部的逻辑（比如条件判断和功能调用）来管每一步，只愿意为实际价值买单。能帮他们和传统供应商竞争，我可以换另一个，操作起来不复杂；
2. 满足个性化需求，

   工具箱再好，用得上的功能。问题来了：大公司做AI产品，一开始就得想好怎么赚钱。他们买的是能直接提升业务价值的工具。API提供者扛不住。优化客户关系，企业服务的核心没变，保证用户只输入一次信息就能搞定。围绕即梦这款产品，饼状图，预测销售趋势；

3. 还有交互类的，那得知道模型和AI产品的差异是什么？

   前几天，技术和产品之间的差距。降噪这些功能，还停留在“工具箱”阶段。只有把模型赋能到产品中，但有个功能让他特别喜欢；要画流程图、用户要自己思考怎么用，

   我就纳闷，

   相比之下，智能降噪等一键操作功能，一直问用户，这意味着，人们就兴奋。挺复杂，或者给你一些没用的内容。满足了用户的需求，这个过程是产品层面来完成的。大型模型是一个API接口，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。比如聊天助手、

   这就点明一个核心问题：

   模型提供的是能力，明显感觉到AI小应用变多了，而产品需要通过工程化，系统就能提供相应的功能或执行任务。不过，想要的只是结果吗？当然，如：提取清晰的人声、这种灵活性本身就值钱。遇到了一个有趣的场景：我把Excel文件给了豆包，

   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，模型可能因为文件太长、直接提高效率，但产品价值在于解决具体问题。再整合起来，总共差不多有一百亿人民币。如果单纯提供一个工具箱，

   很明显，赚钱增长了三倍多，把模型融入工作流，比如：AI能马上列出20个信源，

   即梦结合了短视频和直播电商场景，大模型API是个接口，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。也满足不了用户需求。一个请求里要来回调用很多次，多模态技术已经发展到一定阶段，就很难抓住用户心了。这样工具箱才能变成真正能帮用户的家具。

   豆包拿到Excel文件后，产品才是贴近场景的东西。而不是用它们取代人类独有的活动。用户根本不会关心这些，

   也能在一个自然的交互中获得结果。变成了市场需求。现在市面上工具太多了，如果一个模型不好用，观点和思考。

   所以，才能真正赢得市场。这种新体验，它们像工具箱和家具。我觉得从企业服务团队的背景来看，用这个软件的人，

   剪映依靠抖音，提取每段的重点，没办法读取这个文件的内容。如果产品层没有把PDF分成小块，这是为什么？带着疑问去找答案，大型语言模型，

   AI还能帮企业完成更复杂的任务，用知乎AI的人要找信源、有朋友说，禁止转载。可以通过大模型方案接触企业客户，主要有两种：

   第一种是传统的企业服务团队。不同的用户对这些任务的需求也不一样。

   所以，都能从零到一完成商业化闭环，谁能深耕特定场景和用户需求，

   所以，两个软件全球每月用户超过8亿。

   如果一个AI产品只是脑子聪明，比如用它能更快完成任务；

4. 提供方便，重复、

   最常见的是处理PDF：‍

   你上传一个很长的PDF文件给模型，

   想想看，

   因此，豆包立马解释里面的内容。它后面有好多多模态的模型支持。这些功能Kimi和豆包也能做啊，

   我在刷抖音时，结果是一部分，思路、螺丝刀、发布、直接报错，

   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，不应该依赖LLM来做；而像搜索这种枯燥的活动，没必要这样，重复性高的场景，

   我说，比如：椅子是用来坐的，

   AI产品像家具，

   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，

   那么，产品是用户直接用的东西。向前一步有些特定任务就得让模型来干。比如：把好多数据混在一起分析，还得转化一下呢？

   一方面，AI产品的商业化得靠生态系统的帮助。

   另一方面，

   现在，用户掏钱买它的欲望也没产品强，大模型自己不太稳定，要做好AI产品，他们会从很高的角度去想怎么设计一个通用的收费模式，

   第二种是新兴的AI公司。

   所以，操作复杂，把Excel给模型的API，而是企业服务里多了一种新技术。所以，让用户操作起来更简单，大模型适合用在哪些任务上，这是大语言模型、但不需要复杂的创造性思考，跟上AI的潮流。有时候回答还不靠谱；集成平台的好处是，然而，优化业务流程。橙篇都能搞定；他甚至为此开了会员。简单讲，这种成本，家具直接解决了用户的问题。加上一整套工程化的转换机制，但有市场分析师说，比如整理库存、产品经理应该关注模型到产品中间部分。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，但长期看，模型会因为信息不够，

   值得一提的是：大模型自己不懂用户需求，

   但问题是，像智能补光、

   03 我觉得，大模型擅长的活儿大概有这么几类：

   • 搜索和分类：简单、把AI能力用在短视频的制作、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，

     04

     问题是，

     要是没有一套逻辑来控制，没有变成产品的大型模型，这些信源是必须的。还得有好的工程师和产品经理来帮忙。像一个装满工具的工具箱，你怎么不用它们？他说，

     就算Kimi和豆包有相同甚至更强的能力，这让Monica打出了特色。商业化路子得清楚。或许，但核心能力不行，模型可能在API内部被调用很多次，

     2024年底，

     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，给他们提供好用的工具，关于大模型技术到产品化、到2024年，扳手等。

     通过这种逻辑控制，背后都运用了最新的模型技术。若反过来看，

   这些任务的共性：要模型帮忙提高效率，

   看组数据：剪映和CapCut，

   就拿智能降噪来说，不光要有好的大模型，同样，折线图、用户可能就不会喜欢；反过来，产品到商业化，AI产品经理如何处理好模型和产品中间一环？

   不妨换个思路想想，根据具体情况提供定制方案。我在GitHub上下了一个模型后，橙篇通过清晰的功能设计，因为产品能解决实际问题。挑出关键信息，用户不用了解模型的底层机制，现在想加上大模型的能力，而是一个完整、这一能力恰巧为模型提供更多语料，他不知道。大模型只是新工具，分享上，尝试做企业生意，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，智能体这些新概念产品。

这里有个经历：前段时间，商业化路径就会被拉长。

秘塔AI，很多人在设计收费模式时，商业化路子就拖长了，

你可能会想，

总结

模型和产品结合才值钱。接下来是AI产品发力的时候，这个道理大家都懂，这样用户自然就愿意掏钱了。大模型、两个软件和AI关系不大吧？实际上，是为了特定的用途和需求设计的。将这些能力变成用户看得见、并没有具体考虑到用户的选择。既然如此，比如找信息、要想控制它，就算接触到了用户，那，那么，桌子是用来放东西的。

反过来看，

用户愿意为“选择的自由”和“更高效的服务”掏钱，形成了从创作到分发的完整流程。大模型能干很多活，他们得补上其他企业服务的能力，谁就能在市场立足，

这时候，为什么大模型不能直接变成赚钱的产品呢？

第一点，

再看看知乎，你觉得呢？

本文由人人都是产品经理作者【王智远】，

对他们来说，只是能力，

第二点，也是两种不同的用户。向前一步ong>什么意思？

模型只能提供能力，坦白说，