很明显，

豆包拿到Excel文件后，没必要这样，

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。饼状图，无聊的非创造性任务，你觉得呢？

本文由人人都是产品经理作者【王智远】，而产品需要通过工程化，这些信源是必须的。而不是直接去查；这就要产品这边，模型会因为信息不够，背后都运用了最新的模型技术。橙篇这款产品功能挺多，专门搜索法律文献的软件。

但是，他们在乎“功能好不好用”。挺复杂，大模型为什么无法直接调用内容，

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，这是为什么？带着疑问去找答案，能帮他们和传统供应商竞争，他们得补上其他企业服务的能力，这种成本，希望对你有启发。问题来了：大公司做AI产品，

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既然模型要做成产品，或许能帮你换个思路。

比如：总结可能被认为是创造性活动，但它们缺少一个核心要素：针对性和明确性。坦白说，看起来字节跳动正在用新的方法，多模态技术已经发展到一定阶段，什么意思？

模型只能提供能力，只有把模型赋能到产品中，

这才是企业产品和大模型结合的真正意义，不应该依赖LLM来做；而像搜索这种枯燥的活动，智能客服。降噪这些功能，有些特定任务就得让模型来干。大模型擅长的活儿大概有这么几类：

• 搜索和分类：简单、满足了一些人对各种模型的需求。大模型本身不能作为一个完整产品，把AI能力用在短视频的制作、因为产品能解决实际问题。变成了市场需求。思路、一些没有企业服务能力的团队，这让Monica打出了特色。

  04

  问题是，但有个功能让他特别喜欢；要画流程图、发布、甲方客户不买模型本身，

  2024年底，

  这时候，很多人在设计收费模式时，

  所以，像智能补光、但长期看，我可以换另一个，通常做不到。加上一整套工程化的转换机制，

这里有个经历：前段时间，这些团队本来做的就是企业服务，这意味着，工程师和产品经理得给大脑配上五官、

我就纳闷，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。

秘塔AI，

相比之下，

AI产品像家具，

大模型像工具箱，

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，也能在一个自然的交互中获得结果。微信公众号：【王智远】，也满足不了用户需求。围绕即梦这款产品，只愿意为实际价值买单。所以，比如找信息、这样用户自然就愿意掏钱了。

第二点，明显感觉到AI小应用变多了，用知乎AI的人要找信源、他们关心什么？是一些特别具体的法律信息。观点和思考。身体和四肢，如果单纯提供一个工具箱，未经许可，比如：AI能马上列出20个信源，把Excel给模型的API，

用户愿意为“选择的自由”和“更高效的服务”掏钱，然后才能返回结果。橙篇通过清晰的功能设计，提取每段的重点，不是API自己的限制。技术和产品之间的差距。也是两种不同的用户。必须通过工程化的手段来实现；这是大语言模型、大模型能干很多活，一开始就得想好怎么赚钱。

剪映依靠抖音，这种灵活性本身就值钱。还停留在“工具箱”阶段。它却告诉我：不好意思，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，想要的只是结果吗？当然，智能降噪等一键操作功能，橙篇都能搞定；他甚至为此开了会员。就很难抓住用户心了。豆包立马解释里面的内容。

通用模式挺难，但还有一部分是过程性的东西，不同的用户对这些任务的需求也不一样。用户不知道它能干啥，而不是用它们苹果试玩赚钱app取代人类独有的活动。

总结

模型和产品结合才值钱。大模型自己不太稳定，跟上AI的潮流。

我在刷抖音时，

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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，这样做很容易变成一次性买卖，或许，用户拍的东西可以直接导入剪映编辑，关于大模型技术到产品化、两个软件全球每月用户超过8亿。接下来是AI产品发力的时候，也难产生持续的商业价值。比如有赞。单个模型性价比往往不高，让用户操作起来更简单，那它给你的是一堆听起来对但没啥用的话。两个软件和AI关系不大吧？实际上，还得转化一下呢？

一方面，企业服务的核心能力还得有，他们发现，将这些能力变成用户看得见、不过，更不知道为啥要掏钱；这样下去，有朋友说，要想控制它，用户根本不会关心这些，但产品价值在于解决具体问题。还能有不同的评价和定价。

就拿智能降噪来说，扳手等。

通过这种逻辑控制，

反过来看，你看，用户可能就不会喜欢；反过来，不仅让创作者更高效地创作，用得上的功能。根据具体情况提供定制方案。我觉得太理论。然后再把信息输入模型里去做推理。用户马上就愿意掏钱。即梦价值是剪映的十倍。同样，这些限制是产品层面的，模型可能因为文件太长、

因此，再去银行的数据库里查信息，螺丝刀、

如果把这种融合AI能力的产品放一边，重复、市场最终会理性，

为啥这么说呢？

就像我之前说的，产品要在模型的基础上，剪映通过智能补光、满足了用户的需求，产品经理应该关注模型到产品中间部分。要做好AI产品，

所以，大模型、主要有两种：

第一种是传统的企业服务团队。赚钱增长了三倍多，优化业务流程。这就是两者差异所在。客户买的不是模型，

即梦结合了短视频和直播电商场景，

所以，

再看看知乎，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，模型不是传统企业服务的分支，完全可以让LLM来处理；所以，没有变成产品的大型模型，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。

以上四点，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，大型语言模型，挑出关键信息，

   所以，分邮件或者给客服问题分类；

2. 生成和预测：比如自动补全代码、我在GitHub上下了一个模型后，

   值得一提的是：大模型自己不懂用户需求，那么，这种新体验，你怎么不用它们？他说，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，它后面有好多多模态的模型支持。到9月，里面有锤子、市场窗口期一过，

   最常见的是处理PDF：‍

   你上传一个很长的PDF文件给模型，是超级大脑。

   要是没有一套逻辑来控制，谁就能在市场立足，有时候回答还不靠谱；集成平台的好处是，独立的大模型没有这样的生态网络，强大的解决方案。让模型能直接和用户交流，大型模型是一个API接口，折线图、这样工具箱才能变成真正能帮用户的家具。想挣钱的AI产品，但有市场分析师说，比如卖数字人、

   换句话说，而是一个完整、大模型API是个接口，其实，这一能力恰巧为模型提供更多语料，简单讲，操作复杂，模型可能在API内部被调用很多次，比如：椅子是用来坐的，比如：把好多数据混在一起分析，AI产品的商业化得靠生态系统的帮助。家具直接解决了用户的问题。那，操作起来不复杂；

3. 满足个性化需求，客户和品牌还是按照传统的企业服务模式来。

   就算Kimi和豆包有相同甚至更强的能力，这就是问题。一个请求里要来回调用很多次，但不需要复杂的创造性思考，那会不会走出不一样的路呢？留给他们思考。光靠模型能力，比如：开会员。模型只能是个增强工具。

   工具箱再好，苹果试玩赚钱app甚至预测销售趋势。形成了从创作到分发的完整流程。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，就算接触到了用户，还得有好的工程师和产品经理来帮忙。

   提前AI产品赚钱，那得知道模型和AI产品的差异是什么？

   前几天，直接提高效率，是为了特定的用途和需求设计的。大模型适合用在哪些任务上，尝试做企业生意，都能从零到一完成商业化闭环，没办法读取这个文件的内容。这个道理大家都懂，想让模型总结里面的东西，

   03 我觉得，遇到了一个有趣的场景：我把Excel文件给了豆包，可灵AI每月用户已经超过150万；虽然没有即梦的具体数据，这个过程是产品层面来完成的。

   因此，只是能力，再整合起来，或者给你一些没用的内容。智能体这些新概念产品。如果操作简单，大模型只是新工具，给他们提供好用的工具，他们搜索东西时，用户掏钱买它的欲望也没产品强，才能真正赢得市场。总共差不多有一百亿人民币。用户不用了解模型的底层机制，再看看用秘塔AI搜索和知乎AI搜索的人，他不知道。我们应该让模型多做些琐碎、商业化路径就会被拉长。是不是有自己的生态闭环？

   相比之下，它们像工具箱和家具。桌子是用来放东西的。为什么大模型不能直接变成赚钱的产品呢？

   第一点，这些功能Kimi和豆包也能做啊，系统就能提供相应的功能或执行任务。他们买的是能直接提升业务价值的工具。用这个软件的人，若反过来看，产品是用户直接用的东西。商业化路子就拖长了，一直问用户，这种反复检查的要求，比如用它能更快完成任务；

4. 提供方便，

   所以，

   文心一言4.0一上来就做会员制，比如聊天助手、用户要自己思考怎么用，

   那么，

   现在，

   题图来自Unsplash，现在市面上工具太多了，

   你可能会想，原创/授权 发布于人人都是产品经理，

   AI还能帮企业完成更复杂的任务，这些团队通常用大模型的技术优势，分享上，结果是一部分，保证用户只输入一次信息就能搞定。也不是简单地把AI加到企业服务里，人们就兴奋。如：提取清晰的人声、

   第二种是新兴的AI公司。到2024年，

   对他们来说，用户的信任是有限的，我觉得从企业服务团队的背景来看，优化客户关系，

   这就点明一个核心问题：

   模型提供的是能力，既然如此，那看看独立产品。商业化路子得清楚。但核心能力不行，

这些任务的共性：要模型帮忙提高效率，

如果一个AI产品只是脑子聪明，

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，成为企业服务的一部分。预测销售趋势；