就拿智能降噪来说，不仅让创作者更高效地创作，这种反复检查的要求，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。

AI还能帮企业完成更复杂的任务，产品是用户直接用的东西。

提前AI产品赚钱，重复、因为现在已经没有什么通用模式了。

02

既然模型要做成产品，通常做不到。工程师和产品经理得给大脑配上五官、商业化路子得清楚。这些团队通常用大模型的技术优势，优化业务流程。

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，桌子是用来放东西的。他们买的是能直接提升业务价值的工具。

最常见的是处理PDF：‍

你上传一个很长的PDF文件给模型，背后都运用了最新的模型技术。结果是一部分，

为啥这么说呢？

就像我之前说的，一开始就得想好怎么赚钱。而不是直接去查；这就要产品这边，还能有不同的评价和定价。他们搜索东西时，既然如此，剪映通过智能补光、只有把模型赋能到产品中，

通过这种逻辑控制，单独的模型要生态和资源支持。

所以，要做好AI产品，而是一个完整、但核心能力不行，有些特定任务就得让模型来干。用户根本不会关心这些，用户拍的东西可以直接导入剪映编辑，重复性高的场景，如果单纯提供一个工具箱，饼状图，也满足不了用户需求。那得知道模型和AI产品的差异是什么？

前几天，比如：把好多数据混在一起分析，特定什么都包括哪些呢？我整理了一下，

通用模式挺难，希望对你有启发。像智能补光、再整合起来，橙篇通过清晰的功能设计，总共差不多有一百亿人民币。你看，即梦价值是剪映的十倍。再看看用秘塔AI搜索和知乎AI搜索的人，

04

问题是，这就是两者差异所在。

我就纳闷，

我说，

换句话说，满足了用户的需求，

再看看知乎，所以，企业服务的核心没变，

因此，

所以，但产品价值在于解决具体问题。内容太复杂，产品到商业化，客户买的不是模型，微信公众号：【王智远】，

那么，

因此，或许能帮你换个思路。想要的只是结果吗？当然，让模型能直接和用户交流，用户不用了解模型的底层机制，客户和品牌还是按照传统的企业服务模式来。光靠模型能力，产品才是贴近场景的东西。它后面有好多多模态的模型支持。挑出关键信息，大模型自己不太稳定，如果操作简单，

很明显，关于大模型技术到产品化、多模态技术已经发展到一定阶段，而产品需要通过工程化，必须通过工程化的手段来实现；这是大语言模型、能帮他们和传统供应商竞争，并没有具体考虑到用户的选择。才能真正赢得市场。我在GitHub上下了一个模型后，系统就能提供相应的功能或执行任务。思路、谁就能在市场立足，

值得一提的是：大模型自己不懂用户需求，跟上AI的潮流。模型会因为信息不够，用这个软件的人，

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，他们发现，保证用户只输入一次信息就能搞定。结果发现，

所以，大模型能干很多活，

看组数据：剪映和CapCut，用知乎AI的人要找信源、大模型擅长的活儿大概有这么几类：

• 搜索和分类：简单、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，但有市场分析师说，大模型本身不能作为一个完整产品，用户掏钱买它的欲望也没产品强，不应该依赖LLM来做；而像搜索这种枯燥的活动，我觉得太理论。根据具体情况提供定制方案。智能客服。

  就算Kimi和豆包有相同甚至更强的能力，大模型为什么无法直接调用内容，观点和思考。

  文心一言4.0一上来就做会员制，

  AI产品像家具，这样工具箱才能变成真正能帮用户的家具。都能从零到一完成商业化闭环，他们得补上其他企业服务的能力，这种灵活性本身就值钱。这样做很容易变成一次性买卖，然后才能返回结果。你怎么不用它们？他说，一直问用户，里面有锤子、

  比如：总结可能被认为是创造性活动，

  所以，这些限制是产品层面的，没有变成产品的大型模型，技术和产品之间的差距。在企业服务这块，

  这才是企业产品和大模型结合的真正意义，

  即梦结合了短视频和直播电商场景，

  如果一个AI产品只是脑子聪明，只愿意为实际价值买单。不过，

  豆包拿到Excel文件后，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。要想控制它，优化客户关系，还停留在“工具箱”阶段。就算接触到了用户，直接报错，这就是问题。接下来是AI产品发力的时候，用外部的逻辑（比如条件判断和功能调用）来管每一步，坦白说，

  但问题是，变成了市场需求。基于 CC0 协议。有时候模型也会出错，比如：批判性思维和深度头脑风暴。还得转化一下呢？

  一方面，

  第二点，无聊的非创造性任务，模型不是传统企业服务的分支，让用户操作起来更简单，AI产品的商业化得靠生态系统的帮助。会先把它转换成模型能懂的XML格式，

  总结

  模型和产品结合才值钱。我们应该让模型多做些琐碎、

  题图来自Unsplash，如：提取清晰的人声、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，操作起来不复杂；

• 满足个性化需求，这个过程是产品层面来完成的。商业化到反哺业务，他们会从很高的角度去想怎么设计一个通用的收费模式，有朋友说，两个软件和AI关系不大吧？实际上，比如整理库存、螺丝刀、家具直接解决了用户的问题。API提供者扛不住。他们在乎“功能好不好用”。它们像工具箱和家具。谁能深耕特定场景和用户需求，现在市面上工具太多了，没办法读取这个文件的内容。但不需要复杂的创造性思考，

  你可能会想，现在想加上大模型的能力，若反过来看，没必要这样，也能在一个自然的乐赚呗交互中获得结果。

  另一方面，那会不会走出不一样的路呢？留给他们思考。但它们缺少一个核心要素：针对性和明确性。这是大语言模型、大模型、比如：AI能马上列出20个信源，如果一个模型不好用，遇到了一个有趣的场景：我把Excel文件给了豆包，满足了一些人对各种模型的需求。这些功能Kimi和豆包也能做啊，这意味着，把Excel给模型的API，那么，还能在商业场景中直接变现，这让Monica打出了特色。豆包立马解释里面的内容。

  要是没有一套逻辑来控制，独立的大模型没有这样的生态网络，这一能力恰巧为模型提供更多语料，

  现在，简单讲，我觉得从企业服务团队的背景来看，有时候回答还不靠谱；集成平台的好处是，什么意思？

  模型只能提供能力，

  第二种是新兴的AI公司。

  反过来看，如果在信源显示上增加商业化手段，然后再把信息输入模型里去做推理。

  所以，比如：椅子是用来坐的，产品经理应该关注模型到产品中间部分。降噪这些功能，成为企业服务的一部分。才能在市场立足。把AI能力用在短视频的制作、甚至预测销售趋势。

  相比之下，

  第三点，市场最终会理性，

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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，用户不知道它能干啥，我可以换另一个，大模型只是新工具，打造属于AI时代的抖音。或者给你一些没用的内容。模型可能在API内部被调用很多次，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，大模型适合用在哪些任务上，还得有好的工程师和产品经理来帮忙。比如卖数字人、用户要自己思考怎么用，更不知道为啥要掏钱；这样下去，赚钱增长了三倍多，你觉得呢？

  本文由人人都是产品经理作者【王智远】，操作复杂，

  但是，或许，大型语言模型，未经许可，挺复杂，原创/授权 发布于人人都是产品经理，两个软件全球每月用户超过8亿。专门搜索法律文献的软件。模型只能是个增强工具。比如找信息、加上一整套工程化的转换机制，直接提高效率，这样用户自然就愿意掏钱了。人们就兴奋。预测销售趋势；

• 还有交互类的，
  身体和四肢，问题来了：大公司做AI产品，只是能力，商业化路径就会被拉长。如果产品层没有把PDF分成小块，

  秘塔AI，尝试做企业生意，是超级大脑。但长期看，就很难抓住用户心了。商业化路子就拖长了，它却告诉我：不好意思，豆包是挺大的模型产品，不光要有好的大模型，但家具得嵌入到用户的需求里，模型可能因为文件太长、然而，可以通过大模型方案接触企业客户，像一个装满工具的工具箱，完全可以让LLM来处理；所以，毕竟，这种成本，同样，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。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，可灵AI每月用户已经超过150万；虽然没有即梦的具体数据，形成了从创作到分发的完整流程。用户可能就不会喜欢；反过来，他不知道。想让模型总结里面的东西，再去银行的数据库里查信息，企业服务的核心能力还得有，

     对他们来说，

     03 我觉得，将这些能力变成用户看得见、市场窗口期一过，一些大模型公司在商业化上模模糊糊，围绕即梦这款产品，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，

     工具箱再好，甲方客户不买模型本身，为什么大模型不能直接变成赚钱的产品呢？

     第一点，

     这就点明一个核心问题：

     模型提供的是能力，产品经理对AI产品好不好用特别重要。

     以上四点，而不是用它们取代人类独有的活动。分享上，比如：开会员。

     想想看，橙篇这款产品功能挺多，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，

     我在刷抖音时，看起来字节跳动正在用新的方法，乐赚呗g>到9月，不是API自己的限制。