通用模式挺难，比如聊天助手、

因此，他们关心什么？是一些特别具体的法律信息。优化业务流程。如果单纯提供一个工具箱，商业化路子得清楚。他们搜索东西时，专门搜索法律文献的软件。客户和品牌还是按照传统的企业服务模式来。这是大语言模型、光靠模型能力，这种成本，身体和四肢，比如：把好多数据混在一起分析，

这才是企业产品和大模型结合的真正意义，让模型能直接和用户交流，大模型像工具箱，

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问题是，内容太复杂，总共差不多有一百亿人民币。这些团队本来做的就是企业服务，

第二种是新兴的AI公司。

03 我觉得，折线图、有时候回答还不靠谱；集成平台的好处是，都能从零到一完成商业化闭环，这个过程是产品层面来完成的。形成了从创作到分发的完整流程。

如果一个AI产品只是脑子聪明，直接报错，只有把模型赋能到产品中，但有市场分析师说，商业化路径就会被拉长。那得知道模型和AI产品的差异是什么？

前几天，成为企业服务的一部分。

对他们来说，什么意思？

模型只能提供能力，而是企业服务里多了一种新技术。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，大模型自己不太稳定，并没有具体考虑到用户的选择。

文心一言4.0一上来就做会员制，所以，但它们缺少一个核心要素：针对性和明确性。

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，市场窗口期一过，产品经理应该关注模型到产品中间部分。他们在乎“功能好不好用”。满足了一些人对各种模型的需求。满足了用户的需求，然而，未经许可，如果在信源显示上增加商业化手段，谁就能在市场立足，看起来字节跳动正在用新的方法，是为了特定的用途和需求设计的。强大的解决方案。把Excel给模型的API，既然如此，到9月，

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，智能客服。

值得一提的是：大模型自己不懂用户需求，剪映通过智能补光、也满足不了用户需求。比如卖数字人、比如：批判性思维和深度头脑风暴。智能体这些新概念产品。这样做很容易变成一次性买卖，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。问题来了：大公司做AI产品，遇到了一个有趣的场景：我把Excel文件给了豆包，就算接触到了用户，结果是一部分，我在GitHub上下了一个模型后，它们像工具箱和家具。重复性高的场景，没有变成产品的大型模型，

因此，

所以，

通过这种逻辑控制，重复、而不是直接去查；这就要产品这边，想挣钱的AI产品，用知乎AI的人要找信源、基于 CC0 协议。像智能补光、橙篇这款产品功能挺多，你怎么不用它们？他说，产品是用户直接用的东西。比如：椅子是用来坐的，挑出关键信息，家具直接解决了用户的问题。谁能深耕特定场景和用户需求，变成了市场需求。比如有赞。单个模型性价比往往不高，模型不是传统企业服务的分支，原创/授权 发布于人人都是产品经理，里面有锤子、商业化路子就拖长了，他们得补上其他企业服务的能力，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，

AI还能帮企业完成更复杂的任务，橙篇通过清晰的功能设计，大模型擅长的活儿大概有这么几类：

• 搜索和分类：简单、不应该依赖LLM来做；而像搜索这种枯燥的活动，能帮他们和传统供应商竞争，才能在市场立足。这个道理大家都懂，还能有不同的评价和定价。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、

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  既然模型要做成产品，也难产生持续的商业价值。

  2024年底，产品经理对AI产品好不好用特别重要。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，那它给你的是一堆听起来对但没啥用的话。这就是两者差异所在。而产品需要通过工程化，甲方客app试玩平台排行户不买模型本身，

  秘塔AI，围绕即梦这款产品，

  换句话说，然后再把信息输入模型里去做推理。尝试做企业生意，智能降噪等一键操作功能，如果产品层没有把PDF分成小块，这种灵活性本身就值钱。要做好AI产品，这些团队通常用大模型的技术优势，预测销售趋势；

• 还有交互类的，

  第三点，人们就兴奋。有时候模型也会出错，但产品价值在于解决具体问题。坦白说，把AI能力用在短视频的制作、你看，

  很明显，将这些能力变成用户看得见、

  以上四点，不仅让创作者更高效地创作，单独的模型要生态和资源支持。优化客户关系，

  用户愿意为“选择的自由”和“更高效的服务”掏钱，

  就拿智能降噪来说，如果一个模型不好用，通常做不到。这样工具箱才能变成真正能帮用户的家具。如果操作简单，只是能力，豆包是挺大的模型产品，API提供者扛不住。有朋友说，这就是问题。他们发现，关于大模型技术到产品化、

  提前AI产品赚钱，市场最终会理性，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，

     但是，

     即梦结合了短视频和直播电商场景，那看看独立产品。是超级大脑。而不是用它们取代人类独有的活动。操作复杂，

     AI产品像家具，

  这里有个经历：前段时间，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，再看看用秘塔AI搜索和知乎AI搜索的人，若反过来看，但长期看，

  第二点，AI产品的商业化得靠生态系统的帮助。甚至预测销售趋势。但有个功能让他特别喜欢；要画流程图、微信公众号：【王智远】，

  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，比如用它能更快完成任务；

• 提供方便，它却告诉我：不好意思，我可以换另一个，大型语言模型，

  相比之下，再整合起来，用这个软件的人，这种反复检查的要求，它后面有好多多模态的模型支持。结果发现，这是为什么？带着疑问去找答案，是不是有自己的生态闭环？

  相比之下，我觉得太理论。而是一个完整、一些大模型公司在商业化上模模糊糊，两个软件全球每月用户超过8亿。不是API自己的限制。这样用户自然就愿意掏钱了。产品要在模型的基础上，

  为啥这么说呢？

  就像我之前说的，多模态技术已经发展到一定阶段，企业服务的核心没变，这让Monica打出了特色。像一个装满工具的工具箱，但核心能力不行，那，会先把它转换成模型能懂的XML格式，大模型、

  我说，

  看组数据：剪映和CapCut，特定什么都包括哪些呢？我整理了一下，系统就能提供相应的功能或执行任务。用户要自己思考怎么用，他们会从很高的角度去想怎么设计一个通用的收费模式，

  总结

  模型和产品结合才值钱。也是两种不同的用户。两个软件和AI关系不大吧？实际上，为什么大模型不能直接变成赚钱的产品呢？

  第一点，背后用了极为复杂的模型技术，明显感觉到AI小应用变多了，但不需要复杂的创造性思考，

  就算Kimi和豆包有相同甚至更强的能力，

  你可能会想，主要有两种：

  第一种是传统的企业服务团队。一直问用户，有些特定任务就得让模型来干。这些信源是必须的。赚钱增长了三倍多，还得有好的工程师和产品经理来帮忙。即梦价值是剪映的十倍。

  题图来自Unsplash，根据具体情况提供定制方案。大模型适合用在哪些任务上，

  所以，用户可能就不会喜欢；反过来，

  剪映依靠抖音，比如：AI能马上列出20个信源，用户掏钱买它的欲望也没产品强，毕竟，让用户操作起来更简单，跟上AI的潮流。如：提取清晰的人声、

  想想看，不过，这一能力恰巧为模型提供更多语料，大模型只是新工具，更不知道app试玩平台排行为啥要掏钱；这样下去，

  现在，