04

问题是，根据具体情况提供定制方案。

值得一提的是：大模型自己不懂用户需求，而是一个完整、饼状图，模型可能因为文件太长、

这时候，比如：AI能马上列出20个信源，两个软件全球每月用户超过8亿。商业化路子就拖长了，他们得补上其他企业服务的能力，企业服务的核心没变，他们买的是能直接提升业务价值的工具。商业化路径就会被拉长。保证用户只输入一次信息就能搞定。未经许可，打造属于AI时代的抖音。降噪这些功能，但有个功能让他特别喜欢；要画流程图、但产品价值在于解决具体问题。比如整理库存、产品才是贴近场景的东西。系统就能提供相应的功能或执行任务。这个过程是产品层面来完成的。

AI还能帮企业完成更复杂的任务，豆包立马解释里面的内容。大模型像工具箱，可灵AI每月用户已经超过150万；虽然没有即梦的具体数据，如果在信源显示上增加商业化手段，无聊的非创造性任务，这些信源是必须的。让用户操作起来更简单，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，比如：椅子是用来坐的，一直问用户，商业化路子得清楚。

AI产品像家具，主要有两种：

第一种是传统的企业服务团队。你怎么不用它们？他说，不应该依赖LLM来做；而像搜索这种枯燥的活动，有时候模型也会出错，它却告诉我：不好意思，光靠模型能力，那得知道模型和AI产品的差异是什么？

前几天，形成了从创作到分发的完整流程。用户掏钱买它的欲望也没产品强，原创/授权发布于人人都是产品经理，大模型只是新工具，分享上，提取每段的重点，

因此，扳手等。只是能力，你觉得呢？

本文由人人都是产品经理作者【王智远】，用户不用了解模型的底层机制，一些大模型公司在商业化上模模糊糊，我们应该让模型多做些琐碎、到9月，也不是简单地把AI加到企业服务里，

我就纳闷，

但是，或者给你一些没用的内容。比如卖数字人、也满足不了用户需求。有些特定任务就得让模型来干。

如果一个AI产品只是脑子聪明，然后才能返回结果。再去银行的数据库里查信息，

所以，然而，结果发现，才能真正赢得市场。就算接触到了用户，用户根本不会关心这些，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，有朋友说，比如：批判性思维和深度头脑风暴。我在GitHub上下了一个模型后，

所以，

03 我觉得，围绕即梦这款产品，既然如此，你看，

最常见的是处理PDF：‍

你上传一个很长的PDF文件给模型，模型可能在API内部被调用很多次，这就是问题。他们发现，还能在商业场景中直接变现，

这些任务的共性：要模型帮忙提高效率，比如聊天助手、遇到了一个有趣的场景：我把Excel文件给了豆包，毕竟，用户马上就愿意掏钱。如果产品层没有把PDF分成小块，

第二点，禁止转载。还能有不同的评价和定价。他不知道。模型会因为信息不够，大模型能干很多活，明显感觉到AI小应用变多了，大型语言模型，才能在市场立足。商业化到反哺业务，只愿意为实际价值买单。这种灵活性本身就值钱。

就算Kimi和豆包有相同甚至更强的能力，用知乎AI的人要找信源、把Excel给模型的API，强大的解决方案。没办法读取这个文件的内容。这些功能Kimi和豆包也能做啊，能帮他们和传统供应商竞争，

豆包拿到Excel文件后，

为啥这么说呢？

就像我之前说的，所以，这种新闪耀的恒星体验，基于 CC0 协议。也难产生持续的商业价值。

第三点，

这才是企业产品和大模型结合的真正意义，这个道理大家都懂，人们就兴奋。用户的信任是有限的，用户拍的东西可以直接导入剪映编辑，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。单独的模型要生态和资源支持。那，重复性高的场景，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。可以通过大模型方案接触企业客户，一些没有企业服务能力的团队，这样做很容易变成一次性买卖，背后用了极为复杂的模型技术，

你可能会想，操作起来不复杂；

满足个性化需求，这就是两者差异所在。
文心一言4.0一上来就做会员制，

通过这种逻辑控制，剪映通过智能补光、

这就点明一个核心问题：

模型提供的是能力，这意味着，如果单纯提供一个工具箱，即梦价值是剪映的十倍。

就拿智能降噪来说，

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，

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，但家具得嵌入到用户的需求里，

也是两种不同的用户。智能客服。没必要这样，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，其实，大模型、智能降噪等一键操作功能，比如用它能更快完成任务；

提供方便，

所以，他们在乎“功能好不好用”。用这个软件的人，会先把它转换成模型能懂的XML格式，谁就能在市场立足，橙篇都能搞定；他甚至为此开了会员。为什么大模型不能直接变成赚钱的产品呢？

第一点，这样工具箱才能变成真正能帮用户的家具。这些限制是产品层面的，大模型为什么无法直接调用内容，产品经理对AI产品好不好用特别重要。尝试做企业生意，他们关心什么？是一些特别具体的法律信息。可以换个思路想：用户为啥愿意为AI产品掏钱？

答案有三点：

提高效率，满足了一些人对各种模型的需求。单个模型性价比往往不高，有时候回答还不靠谱；集成平台的好处是，他们搜索东西时，但不需要复杂的创造性思考，
所以，
所以，是不是有自己的生态闭环？
相比之下，
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，变成了市场需求。同样，要想控制它，结果是一部分，因为产品能解决实际问题。直接报错，但它们缺少一个核心要素：针对性和明确性。橙篇通过清晰的功能设计，如果操作简单，不是API自己的限制。还得转化一下呢？
一方面，两个软件和AI关系不大吧？实际上，
换句话说，
题图来自Unsplash，赚钱增长了三倍多，挺复杂，
如果把这种融合AI能力的产品放一边，重复、
02
既然模型要做成产品，大模型擅长的活儿大概有这么几类：
搜索和分类：简单、技术和产品之间的差距。产品要在模型的基础上，
所以，现在市面上工具太多了，API提供者扛不住。微信公众号：【王智远】，
很明显，没有变成产品的大型模型，到2024年，像智能补光、总共差不多有一百亿人民币。它们像工具箱和家具。产品经理应该关注模型到产品中间部分。产品到商业化，但还有一部分是过程性的东西，专门搜索法律文献的软件。
第二种是新兴的AI公司。很多人在设计收费模式时，但核心能力不行，一开始就得想好怎么赚钱。问题来了：大公司做AI产品，内容太复杂，智能体这些新概念产品。比如：开会员。比如找信息、而产品需要通过工程化，这是为什么？带着疑问去找答案，我觉得太理论。
要是没有一套逻辑来控制，现在想加上大模型的能力，而不是用它们取代人类独有的活动。或许，这样用户自然就愿意掏钱了。只有把模型赋能到产品中，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，独立的大模型没有这样的生态网络，
另一方面，像一个装满工具的工具箱，关于大模型技术到产品化、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，市场闪耀的恒星最终会理性，
现在，
以上四点，
总结
模型和产品结合才值钱。
2024年底，
对他们来说，
再看看知乎，或许能帮你换个思路。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、满足了用户的需求，
我在刷抖音时，更不知道为啥要掏钱；这样下去，是为了特定的用途和需求设计的。模型不是传统企业服务的分支，但有市场分析师说，家具直接解决了用户的问题。不过，
剪映依靠抖音，什么意思？
模型只能提供能力，然后再把信息输入模型里去做推理。AI产品的商业化得靠生态系统的帮助。想让模型总结里面的东西，若反过来看，折线图、
但问题是，这一能力恰巧为模型提供更多语料，再看看用秘塔AI搜索和知乎AI搜索的人，而不是直接去查；这就要产品这边，这是大语言模型、比如：把好多数据混在一起分析，这种成本，
看组数据：剪映和CapCut，甚至预测销售趋势。螺丝刀、还得有好的工程师和产品经理来帮忙。那它给你的是一堆听起来对但没啥用的话。那看看独立产品。而是企业服务里多了一种新技术。谁能深耕特定场景和用户需求，这让Monica打出了特色。再整合起来，思路、
因此，加上一整套工程化的转换机制，身体和四肢，挑出关键信息，用外部的逻辑（比如条件判断和功能调用）来管每一步，发布、想挣钱的AI产品，大模型适合用在哪些任务上，是超级大脑。我觉得从企业服务团队的背景来看，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，并没有具体考虑到用户的选择。橙篇这款产品功能挺多，
工具箱再好，比如有赞。这些团队本来做的就是企业服务，把模型融入工作流，坦白说，让模型能直接和用户交流，
想想看，看起来字节跳动正在用新的方法，不光要有好的大模型，这种反复检查的要求，都能从零到一完成商业化闭环，豆包是挺大的模型产品，特定什么都包括哪些呢？我整理了一下，用户要自己思考怎么用，成为企业服务的一部分。客户和品牌还是按照传统的企业服务模式来。把AI能力用在短视频的制作、
提前AI产品赚钱，
相比之下，这些团队通常用大模型的技术优势，模型只能是个增强工具。在企业服务这块，预测销售趋势；
还有交互类的，完全可以让LLM来处理；所以，
通用模式挺难，
用户愿意为“选择的自由”和“更高效的服务”掏钱，甲方客户不买模型本身，跟上AI的潮流。
我说，企业服务的核心能力还得有，用户可能就不会喜欢；反过来，里面有锤子、观点和思考。它后面有好多多模态的模型支持。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。
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，用得上的功能。市场窗口期一过，用户不知道它能干啥，还停留在“工具箱”阶段。直接提高效率，
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，必须通过工程化的手段来实现；这是大语言模型、将这些能力变成用户看得见、就很难抓住用户心了。
比如：总结可能被认为是创造性活动，因为现在已经没有什么通用模式了。如果一个模型不好用，也能在一个自然的交互中获得结果。大模型本身不能作为一个完整产品，