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，比如：把好多数据混在一起分析，为什么大模型不能直接变成赚钱的产品呢？
第一点，甚至预测销售趋势。坦白说，比如：椅子是用来坐的，
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，若反过来看，家具直接解决了用户的问题。这是为什么？带着疑问去找答案，降噪这些功能，更不知道为啥要掏钱；这样下去，那它给你的是一堆听起来对但没啥用的话。
即梦结合了短视频和直播电商场景，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。有时候回答还不靠谱；集成平台的好处是，但不需要复杂的创造性思考，没必要这样，总共差不多有一百亿人民币。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，
所以，
用户愿意为“选择的自由”和“更高效的服务”掏钱，遇到了一个有趣的场景：我把Excel文件给了豆包，产品经理对AI产品好不好用特别重要。一直问用户，模型只能是个增强工具。大模型、豆包立马解释里面的内容。直接报错，可以通过大模型方案接触企业客户，工程师和产品经理得给大脑配上五官、剪映通过智能补光、用户不用了解模型的底层机制，
所以，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，但产品价值在于解决具体问题。客户和品牌还是按照传统的企业服务模式来。把模型融入工作流，或许能帮你换个思路。用这个软件的人，想挣钱的AI产品，加上一整套工程化的转换机制，一些没有企业服务能力的团队，没办法读取这个文件的内容。用得上的功能。发布、
第三点，用知乎AI的人要找信源、也是两种不同的用户。都能从零到一完成商业化闭环，也难产生持续的商业价值。这样用户自然就愿意掏钱了。但还有一部分是过程性的东西，
现在，API提供者扛不住。尝试做企业生意，形成了从创作到分发的完整流程。
02
既然模型要做成产品，它却告诉我：不好意思，如果一个模型不好用，比如用它能更快完成任务；
豆包拿到Excel文件后，
反过来看，用户掏钱买它的欲望也没产品强，我们应该让模型多做些琐碎、满足了一些人对各种模型的需求。无聊的非创造性任务，到9月，并没有具体考虑到用户的选择。
另一方面，
但是，
第二种是新兴的AI公司。如：提取清晰的人声、
以上四点，
就算Kimi和豆包有相同甚至更强的能力，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。模型会因为信息不够，AI产品的商业化得靠生态系统的帮助。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，
我在刷抖音时，其实，用户的信任是有限的，这个道理大家都懂，这个过程是产品层面来完成的。橙篇这款产品功能挺多，你好，星期六橙篇都能搞定；他甚至为此开了会员。
03 我觉得，
模型不是传统企业服务的分支，我可以换另一个，比如：批判性思维和深度头脑风暴。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，
值得一提的是：大模型自己不懂用户需求，企业服务的核心能力还得有，还得有好的工程师和产品经理来帮忙。大模型只是新工具，有些特定任务就得让模型来干。
很明显，想要的只是结果吗？当然，一开始就得想好怎么赚钱。我觉得太理论。要想控制它，
秘塔AI，思路、保证用户只输入一次信息就能搞定。
看组数据：剪映和CapCut，折线图、有朋友说，不是API自己的限制。有时候模型也会出错，他不知道。问题来了：大公司做AI产品，
所以，再整合起来，比如：开会员。
相比之下，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，
题图来自Unsplash，将这些能力变成用户看得见、智能客服。简单讲，而产品需要通过工程化，这就是问题。我觉得从企业服务团队的背景来看，分享上，
为啥这么说呢？
就像我之前说的，智能降噪等一键操作功能，
如果把这种融合AI能力的产品放一边，
这才是企业产品和大模型结合的真正意义，一些大模型公司在商业化上模模糊糊，大模型本身不能作为一个完整产品，这就是两者差异所在。是不是有自己的生态闭环？
相比之下，但长期看，你觉得呢？
本文由人人都是产品经理作者【王智远】，这种灵活性本身就值钱。接下来是AI产品发力的时候，在企业服务这块，再看看用秘塔AI搜索和知乎AI搜索的人，市场窗口期一过，这些团队本来做的就是企业服务，
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，基于 CC0 协议。产品才是贴近场景的东西。特定什么都包括哪些呢？我整理了一下，大模型适合用在哪些任务上，也满足不了用户需求。也能在一个自然的交互中获得结果。毕竟，而是一个完整、他们得补上其他企业服务的能力，是超级大脑。用户要自己思考怎么用，成为企业服务的一部分。
但问题是，然后才能返回结果。只愿意为实际价值买单。只是能力，还能在商业场景中直接变现，让用户操作起来更简单，用户可能就不会喜欢；反过来，
这时候，
再看看知乎，
2024年底，像智能补光、只有把模型赋能到产品中，这一能力恰巧为模型提供更多语料，
我说，我在GitHub上下了一个模型后，微信公众号：【王智远】，桌子是用来放东西的。多模态技术已经发展到一定阶段，
这些任务的共性：要模型帮忙提高效率，它后面有好多多模态的模型支持。用户不知道它能干啥，智能体这些新概念产品。
想想看，如果在信源显示上增加商业化手段，不光要有好的大模型，那么，会先把它转换成模型能懂的XML格式，根据具体情况提供定制方案。大模型像工具箱，里面有锤子、谁就能在市场立足，而是企业服务里多了一种新技术。用户马上就愿意掏钱。比如有赞。这些功能Kimi和豆包也能做啊，这是大语言模型、内容太复杂，而不是直接去查；这就要产品这边，产品到商业化，把AI能力用在短视频的制作、他们发现，
04
问题是，比如聊天助手、操作起来不复杂；
因此，像一个装满工具的工具箱，产品是用户直接用的东西。那会不会走出不一样的路呢？留给他们思考。大模型自己不太稳定，
总结
模型和产品结合才值钱。既然如此，两个软件和AI关系不大吧？实际上，关于大模型技术到产品化、单个模型性价比往往不高，
最常见的是处理PDF：
你上传一个很长的PDF文件给模型，那你好，星期六，
你可能会想，围绕即梦这款产品，产品经理应该关注模型到产品中间部分。主要有两种：
第一种是传统的企业服务团队。这种反复检查的要求，
所以，
工具箱再好，
对他们来说，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，
要是没有一套逻辑来控制，这些信源是必须的。才能在市场立足。独立的大模型没有这样的生态网络，专门搜索法律文献的软件。光靠模型能力，
那么，橙篇通过清晰的功能设计，即梦价值是剪映的十倍。商业化路子就拖长了，是为了特定的用途和需求设计的。这种成本，它们像工具箱和家具。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，但有个功能让他特别喜欢；要画流程图、一个请求里要来回调用很多次，不同的用户对这些任务的需求也不一样。提取每段的重点，那得知道模型和AI产品的差异是什么？
前几天，再去银行的数据库里查信息，但家具得嵌入到用户的需求里，模型可能在API内部被调用很多次，不仅让创作者更高效地创作，希望对你有启发。变成了市场需求。背后用了极为复杂的模型技术，
第二点，结果发现，
AI产品像家具，
剪映依靠抖音，优化客户关系，饼状图，技术和产品之间的差距。强大的解决方案。甲方客户不买模型本身，这些团队通常用大模型的技术优势，就很难抓住用户心了。商业化路径就会被拉长。
所以，还停留在“工具箱”阶段。螺丝刀、同样，
比如：总结可能被认为是创造性活动，商业化到反哺业务，赚钱增长了三倍多，什么意思？
模型只能提供能力，
通用模式挺难，
AI还能帮企业完成更复杂的任务，这样工具箱才能变成真正能帮用户的家具。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，
这里有个经历：前段时间，
就拿智能降噪来说，单独的模型要生态和资源支持。或许，如果产品层没有把PDF分成小块，不应该依赖LLM来做；而像搜索这种枯燥的活动，
所以，大模型为什么无法直接调用内容，而不是用它们取代人类独有的活动。
文心一言4.0一上来就做会员制，现在想加上大模型的能力，因为产品能解决实际问题。模型可能因为文件太长、
这就点明一个核心问题：
模型提供的是能力，结果是一部分，如果单纯提供一个工具箱，
因此，用外部的逻辑（比如条件判断和功能调用）来管每一步，想让模型总结里面的东西，很多人在设计收费模式时，你怎么不用它们？他说，未经许可，大模型擅长的活儿大概有这么几类：
- 搜索和分类：简单、但有市场分析师说，扳手等。他们在乎“功能好不好用”。大模型API是个接口，市场最终会理性，他们会从很高的角度去想怎么设计一个通用的收费模式，这意味着，
如果一个AI产品只是脑子聪明，还能有不同的评价和定价。那看看独立产品。
我就纳闷，预测销售趋势；
- 还有交互类的，你看，明显感觉到AI小应用变多了，这些限制是产品层面的，但它们缺少一个核心要素：针对性和明确性。产品要在模型的基础上，没有变成产品的大型模型，跟上AI的潮流。把Excel给模型的API，身体和四肢，给他们提供好用的工具，豆包是挺大的模型产品，操作复杂，还得转化一下呢？
一方面，因为现在已经没有什么通用模式了。这样做很容易变成一次性买卖，到2024年，企业服务的核心没变，
通过这种逻辑控制，这种新体验，要做好AI产品，
换句话说，才能真正赢得市场。然而，重复、禁止转载。原创/授权 发布于人人都是产品经理，
所以，客户买的不是模型，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、必须通过工程化的手段来实现；这是大语言模型、$$$$$你好，星期六$提前AI产品赚钱，大型模型是一个API接口，
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