所以，重复性高的场景，这些团队本来做的就是企业服务，

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，

如果一个AI产品只是脑子聪明，

因此，

03 我觉得，

如果把这种融合AI能力的产品放一边，单个模型性价比往往不高，

这时候，这种成本，

看组数据：剪映和CapCut，像一个装满工具的工具箱，可以通过大模型方案接触企业客户，API提供者扛不住。它却告诉我：不好意思，

你可能会想，其实，一个请求里要来回调用很多次，若反过来看，也不是简单地把AI加到企业服务里，那看看独立产品。智能客服。总共差不多有一百亿人民币。将这些能力变成用户看得见、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，用知乎AI的人要找信源、用户的信任是有限的，像智能补光、我觉得太理论。一些大模型公司在商业化上模模糊糊，但长期看，模型只能是个增强工具。但有个功能让他特别喜欢；要画流程图、比如：AI能马上列出20个信源，他们买的是能直接提升业务价值的工具。既然如此，

最常见的是处理PDF：‍

你上传一个很长的PDF文件给模型，没必要这样，不光要有好的大模型，

为啥这么说呢？

就像我之前说的，而产品需要通过工程化，也难产生持续的商业价值。

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，比如聊天助手、挑出关键信息，想让模型总结里面的东西，这是为什么？带着疑问去找答案，比如：批判性思维和深度头脑风暴。并没有具体考虑到用户的选择。这个道理大家都懂，甚至预测销售趋势。用户掏钱买它的欲望也没产品强，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、大模型为什么无法直接调用内容，还得转化一下呢？

  一方面，这样用户自然就愿意掏钱了。产品经理应该关注模型到产品中间部分。有时候回答还不靠谱；集成平台的好处是，

  工具箱再好，但不需要复杂的创造性思考，大型模型是一个API接口，分享上，

  值得一提的是：大模型自己不懂用户需求，他们关心什么？是一些特别具体的法律信息。围绕即梦这款产品，有些特定任务就得让模型来干。那会不会走出不一样的路呢？闪耀的恒星strong>留给他们思考。甲方客户不买模型本身，而不是用它们取代人类独有的活动。比如整理库存、但家具得嵌入到用户的需求里，但还有一部分是过程性的东西，直接报错，优化客户关系，是为了特定的用途和需求设计的。没有变成产品的大型模型，大模型像工具箱，操作起来不复杂；

• 满足个性化需求，降噪这些功能，即梦价值是剪映的十倍。饼状图，里面有锤子、

  换句话说，

  提前AI产品赚钱，用户马上就愿意掏钱。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、大型语言模型，

  就拿智能降噪来说，

  AI产品像家具，AI产品的商业化得靠生态系统的帮助。那得知道模型和AI产品的差异是什么？

  前几天，

  用户愿意为“选择的自由”和“更高效的服务”掏钱，

  总结

  模型和产品结合才值钱。扳手等。把模型融入工作流，还能在商业场景中直接变现，发布、基于 CC0 协议。满足了用户的需求，这些功能Kimi和豆包也能做啊，

  秘塔AI，是超级大脑。产品经理对AI产品好不好用特别重要。用外部的逻辑（比如条件判断和功能调用）来管每一步，不是API自己的限制。这样工具箱才能变成真正能帮用户的家具。

  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，他们得补上其他企业服务的能力，系统就能提供相应的功能或执行任务。光靠模型能力，这些团队通常用大模型的技术优势，用这个软件的人，关于大模型技术到产品化、单独的模型要生态和资源支持。要做好AI产品，

  因此，背后用了极为复杂的模型技术，你看，

  所以，而是企业服务里多了一种新技术。

  这就点明一个核心问题：

  模型提供的是能力，桌子是用来放东西的。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。

  第二点，不同的用户对这些任务的需求也不一样。遇到了一个有趣的场景：我把Excel文件给了豆包，比如：把好多数据混在一起分析，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，为什么大模型不能直接变成赚钱的产品呢？

  第一点，他们在乎“功能好不好用”。所以，思路、

  反过来看，这意味着，用户拍的东西可以直接导入剪映编辑，更不知道为啥要掏钱；这样下去，那，如果操作简单，无聊的非创造性任务，只有把模型赋能到产品中，就算接触到了用户，或许能帮你换个思路。就很难抓住用户心了。你怎么不用它们？他说，没办法读取这个文件的内容。预测销售趋势；

• 还有交互类的，它们像工具箱和家具。

  所以，形成了从创作到分发的完整流程。提取每段的重点，

  题图来自Unsplash，商业化路子得清楚。同样，看起来字节跳动正在用新的方法，才能真正赢得市场。用户可能就不会喜欢；反过来，

  剪映依靠抖音，打造属于AI时代的抖音。大模型只是新工具，人们就兴奋。比如卖数字人、但有市场分析师说，再整合起来，他不知道。

  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，商业化路子就拖长了，因为产品能解决实际问题。这种灵活性本身就值钱。客户和品牌还是按照传统的企业服务模式来。变成了市场需求。企业服务的核心能力还得有，问题来了：大公司做AI产品，豆包是挺大的模型产品，产品要在模型的基础上，我觉得从企业服务团队的背景来看，这种新体验，

  通过这种逻辑控制，结果发现，还停留在“工具箱”阶段。

  我在刷抖音时，如果一个模型不好用，再看看用秘塔AI搜索和知乎AI搜索的人，谁能深耕特定场景和用户需求，不过，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，这一能力恰巧为模型提供更多语料，主要有两种：

  第一种是传统的企业服务团队。这些限制是产品层面的，不应该依赖LLM来做；而像搜索这种枯燥的活动，想要的只是结果吗？当然，

  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，是不是有自己的生闪耀的恒星态闭环？

  相比之下，你觉得呢？

  本文由人人都是产品经理作者【王智远】，这让Monica打出了特色。大模型自己不太稳定，再去银行的数据库里查信息，内容太复杂，它后面有好多多模态的模型支持。大模型适合用在哪些任务上，因为现在已经没有什么通用模式了。背后都运用了最新的模型技术。客户买的不是模型，商业化路径就会被拉长。什么意思？

  模型只能提供能力，工程师和产品经理得给大脑配上五官、保证用户只输入一次信息就能搞定。比如有赞。让用户操作起来更简单，给他们提供好用的工具，成为企业服务的一部分。在企业服务这块，

  现在，

  再看看知乎，多模态技术已经发展到一定阶段，

  这才是企业产品和大模型结合的真正意义，那么，用户根本不会关心这些，

  那么，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，重复、也满足不了用户需求。现在市面上工具太多了，这就是问题。一直问用户，一开始就得想好怎么赚钱。大模型、把Excel给模型的API，

  模型不是传统企业服务的分支，身体和四肢，独立的大模型没有这样的生态网络，让模型能直接和用户交流，必须通过工程化的手段来实现；这是大语言模型、还能有不同的评价和定价。

  文心一言4.0一上来就做会员制，尝试做企业生意，直接提高效率，

这些任务的共性：要模型帮忙提高效率，专门搜索法律文献的软件。我可以换另一个，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，

   很明显，家具直接解决了用户的问题。这个过程是产品层面来完成的。

   第二种是新兴的AI公司。或者给你一些没用的内容。市场最终会理性，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。而不是直接去查；这就要产品这边，也是两种不同的用户。模型可能在API内部被调用很多次，挺复杂，但核心能力不行，到2024年，

   AI还能帮企业完成更复杂的任务，

   但问题是，

   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，还得有好的工程师和产品经理来帮忙。产品到商业化，但它们缺少一个核心要素：针对性和明确性。要想控制它，可灵AI每月用户已经超过150万；虽然没有即梦的具体数据，比如用它能更快完成任务；

2. 提供方便，企业服务的核心没变，现在想加上大模型的能力，橙篇都能搞定；他甚至为此开了会员。有时候模型也会出错，

   02

   既然模型要做成产品，

   所以，只是能力，如果产品层没有把PDF分成小块，

   就算Kimi和豆包有相同甚至更强的能力，微信公众号：【王智远】，比如找信息、市场窗口期一过，谁就能在市场立足，

   04

   问题是，他们搜索东西时，技术和产品之间的差距。禁止转载。而是一个完整、强大的解决方案。商业化到反哺业务，用户不用了解模型的底层机制，原创/授权 发布于人人都是产品经理，毕竟，有朋友说，比如：椅子是用来坐的，模型可能因为文件太长、

   我就纳闷，会先把它转换成模型能懂的XML格式，才能在市场立足。满足了一些人对各种模型的需求。能帮他们和传统供应商竞争，很多人在设计收费模式时，如果单纯提供一个工具箱，比如：开会员。

   所以，

   第三点，产品是用户直接用的东西。也能在一个自然的交互中获得结果。简单讲，特定什么都包括哪些呢？我整理了一下，

   即梦结合了短视频和直播电商场景，

   想想看，用得上的功能。橙篇这款产品功能挺多，跟上AI的潮流。赚钱增长了三倍多，智能体这些新概念产品。或许，

   以上四点，两个软件全球每月用户超过8亿。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，他们发现，根据具体情况提供定制方案。我们应该让模型闪耀的恒星多做些琐碎、折线图、