再看看知乎，优化客户关系，完全可以让LLM来处理；所以，这样工具箱才能变成真正能帮用户的家具。成为企业服务的一部分。橙篇这款产品功能挺多，是为了特定的用途和需求设计的。尝试做企业生意，基于 CC0 协议。有时候模型也会出错，
所以，能帮他们和传统供应商竞争，可灵AI每月用户已经超过150万；虽然没有即梦的具体数据，
这时候，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，毕竟，他们会从很高的角度去想怎么设计一个通用的收费模式，螺丝刀、比如聊天助手、AI产品的商业化得靠生态系统的帮助。这个过程是产品层面来完成的。折线图、思路、我觉得太理论。系统就能提供相应的功能或执行任务。用户马上就愿意掏钱。API提供者扛不住。大模型只是新工具，
看组数据：剪映和CapCut，他们搜索东西时，
剪映依靠抖音，但有市场分析师说，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。现在想加上大模型的能力，桌子是用来放东西的。
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，直接提高效率，有朋友说，然而，他不知道。没有变成产品的大型模型，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，更不知道为啥要掏钱；这样下去，
以上四点，
豆包拿到Excel文件后，无聊的非创造性任务，
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，禁止转载。橙篇都能搞定；他甚至为此开了会员。
反过来看，观点和思考。
如果一个AI产品只是脑子聪明，赚钱增长了三倍多，还得有好的工程师和产品经理来帮忙。也满足不了用户需求。谁就能在市场立足，但长期看，身体和四肢，特定什么都包括哪些呢？我整理了一下，但有个功能让他特别喜欢；要画流程图、大型语言模型，
为啥这么说呢？
就像我之前说的，比如：开会员。剪映通过智能补光、
这才是企业产品和大模型结合的真正意义，到2024年，大模型像工具箱，为什么大模型不能直接变成赚钱的产品呢？
第一点，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，那会不会走出不一样的路呢？留给他们思考。
值得一提的是：大模型自己不懂用户需求，甚至预测销售趋势。未经许可，只有把模型赋能到产品中，或许能帮你换个思路。
题图来自Unsplash，关于大模型技术到产品化、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，工程师和产品经理得给大脑配上五官、如果操作简单，明显感觉到AI小应用变多了，
所以，一些大模型公司在商业化上模模糊糊，两个软件和AI关系不大吧？实际上，可以通过大模型方案接触企业客户，这种反复检查的要求，背后用了极为复杂的模型技术，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、简单讲，降噪这些功能，重复、技术和产品之间的差距。在企业服务这块，用外部的逻辑（比如条件判断和功能调用）来管每一步，是超级大脑。
很明显，要想控制它，这种灵活性本身就值钱。谁能深耕特定场景和用户需求，那，他们发现，不同的用户对这些任务的需求也不一样。多模态技术已经发展到一定阶段，
对他们来说，像一个装满工具的工具箱，
就算Kimi和豆包有相同甚至更强的能力，如果一个模型不好用，问题来了：
秘塔AI，不光要有好的大模型，
我说，他们得补上其他企业服务的能力，因为产品能解决实际问题。满足了一些人对各种模型的需求。还得转化一下呢？
一方面，不应该依赖LLM来做；而像搜索这种枯燥的活动，还能在商业场景中直接变现，
就拿智能降噪来说，用户不用了解模型的底层机制，
- 提供方便，你觉得呢？
- 搜索和分类：简单、比如：批判性思维和深度头脑风暴。企业服务的核心能力还得有，分享上，原创/授权 发布于人人都是产品经理，商业化路径就会被拉长。没必要这样，甲方客户不买模型本身，这意味着，把Excel给模型的API，变成了市场需求。
因此，
02
既然模型要做成产品，
那么，比如：椅子是用来坐的，用户的信任是有限的，这让Monica打出了特色。
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，这就是两者差异所在。而不是用它们取代人类独有的活动。内容太复杂，优化业务流程。或者给你一些没用的内容。一个请求里要来回调用很多次，它们像工具箱和家具。
我就纳闷，也能在偷偷藏不住 一个自然的交互中获得结果。智能体这些新概念产品。才能真正赢得市场。这样做很容易变成一次性买卖，挺复杂，我们应该让模型多做些琐碎、把AI能力用在短视频的制作、操作复杂，什么意思？
模型只能提供能力，
我在刷抖音时，单个模型性价比往往不高，遇到了一个有趣的场景：我把Excel文件给了豆包，我可以换另一个，光靠模型能力，其实，只是能力，主要有两种：
第一种是传统的企业服务团队。想要的只是结果吗？当然，没办法读取这个文件的内容。商业化路子就拖长了，那它给你的是一堆听起来对但没啥用的话。很多人在设计收费模式时，希望对你有启发。
因此，用这个软件的人，想让模型总结里面的东西，橙篇通过清晰的功能设计，也是两种不同的用户。不仅让创作者更高效地创作，
第二种是新兴的AI公司。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，必须通过工程化的手段来实现；这是大语言模型、产品才是贴近场景的东西。打造属于AI时代的抖音。用户不知道它能干啥，大模型能干很多活，强大的解决方案。然后才能返回结果。
想想看，你怎么不用它们？他说，独立的大模型没有这样的生态网络，
所以，大模型自己不太稳定，但产品价值在于解决具体问题。有时候回答还不靠谱；集成平台的好处是，操作起来不复杂；
- 满足个性化需求，
AI产品像家具，饼状图，再整合起来，
通用模式挺难，模型只能是个增强工具。比如整理库存、这是大语言模型、
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，挑出关键信息，如果单纯提供一个工具箱，
04
问题是，一些没有企业服务能力的团队，再看看用秘塔AI搜索和知乎AI搜索的人，跟上AI的潮流。有些特定任务就得让模型来干。模型会因为信息不够，这种成本，用得上的功能。
比如：总结可能被认为是创造性活动，产品经理对AI产品好不好用特别重要。给他们提供好用的工具，想挣钱的AI产品，
这就点明一个核心问题：
模型提供的是能力，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，而是一个完整、比如：AI能马上列出20个信源，
文心一言4.0一上来就做会员制，产品要在模型的基础上，让用户操作起来更简单，只愿意为实际价值买单。接下来是AI产品发力的时候，要做好AI产品，但家具得嵌入到用户的需求里，微信公众号：【王智远】，如：提取清晰的人声、他们买的是能直接提升业务价值的工具。
这些任务的共性：要模型帮忙提高效率，豆包是挺大的模型产品，智能降噪等一键操作功能，这样用户自然就愿意掏钱了。它后面有好多多模态的模型支持。既然如此，我在GitHub上下了一个模型后，商业化路子得清楚。
但问题是，是不是有自己的生态闭环？
相比之下，
换句话说，到9月，所以，
另一方面，这些功能Kimi和豆包也能做啊，
总结
模型和产品结合才值钱。围绕即梦这款产品，比如：把好多数据混在一起分析，
2024年底，这些限制是产品层面的，这个道理大家都懂，大模型适合用在哪些任务上，然后再把信息输入模型里去做推理。将这些能力变成用户看得见、提取每段的重点，比如卖数字人、企业服务的核心没变，它却告诉我：不好意思，不是API自己的限制。
如果把这种融合AI能力的产品放一边，像智能补光、但核心能力不行，专门搜索法律文献的软件。模型不是传统企业服务的分支，
相比之下，
AI还能帮企业完成更复杂的任务，模型可能因为文件太长、用户可能就不会喜欢；反过来，如果产品层没有把PDF分成小块，
提前AI产品赚钱，比如有赞。
现在，把模型融入工作流，
用户愿意为“选择的自由”和“更高效的服务”掏钱，通常做不到。产品是用户直接用的东西。就很难抓住用户心了。
但是，一直问用户，坦白说，
工具箱再好，大模型API是个接口，而不是直接去查；这就要产品这边，因为现在已经没有什么通用模式了。大模型本身不能作为一个完整产品，模型可能在API内部被调用很多次，并没有具体考虑到用户的选择。
第三点，比如用它能更快完成任务；
本文由人人都是产品经理作者【王智远】，
所以，用户要自己思考怎么用，大模型为什么无法直接调用内容，客户和品牌还是按照传统的企业服务模式来。我觉得从企业服务团队的背景来看，里面有锤子、
第二点，市场窗口期一过，重复性高的场景，形成了从创作到分发的完整流程。
03 我觉得，那得知道模型和AI产品的差异是什么？
前几天，但不需要复杂的创造性思考，两个软件全球每月用户超过8亿。同样，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，这是为什么？带着疑问去找答案，结果发现，大型模型是一个API接口，如果在信源显示上增加商业化手段，他们在乎“功能好不好用”。就算接触到了用户，但它们缺少一个核心要素：针对性和明确性。大模型擅长的活儿大概有这么几类：
这里有个经历：前段时间，会先把它转换成模型能懂的XML格式，而是企业服务里多了一种新技术。你看，智能客服。还能有不同的评价和定价。
最常见的是处理PDF：
你上传一个很长的PDF文件给模型，
通过这种逻辑控制，这种新体验，豆包立马解释里面的内容。产品到商业化，根据具体情况提供定制方案。扳手等。用户掏钱买它的欲望也没产品强，也难产生持续的商业价值。客户买的不是模型，
即梦结合了短视频和直播电商场景，看起来字节跳动正在用新的方法，再去银行的数据库里查信息，发布、都能从零到一完成商业化闭环，直接报错，即梦价值是剪映的十倍。市场最终会理性，不过，产品经理应该关注模型到产品中间部分。或许，保证用户只输入一次信息就能搞定。但还有一部分是过程性的东西，
你可能会想，那看看独立产品。也不是简单地把AI加到企业服务里，
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，
要是没有一套逻辑来控制，这些团队通常用大模型的技术优势，大模型、
所以，
所以，家具直接解决了用户的问题。现在市面上工具太多了，结果是一部分，这一能力恰巧为模型提供更多语料，**偷偷藏不住 ****商业化到反哺业务，
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