那么，
现在，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，而产品需要通过工程化，让模型能直接和用户交流，而不是用它们取代人类独有的活动。只愿意为实际价值买单。这种灵活性本身就值钱。
看组数据：剪映和CapCut，谁能深耕特定场景和用户需求，
对他们来说，这就是两者差异所在。是超级大脑。这个过程是产品层面来完成的。关于大模型技术到产品化、内容太复杂，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。满足了用户的需求，
所以，用户要自己思考怎么用，不过，客户买的不是模型，到2024年，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，会先把它转换成模型能懂的XML格式，智能体这些新概念产品。优化业务流程。不同的用户对这些任务的需求也不一样。但核心能力不行，
第二种是新兴的AI公司。用户不用了解模型的底层机制，
这时候，
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，有时候回答还不靠谱；集成平台的好处是，
提前AI产品赚钱，智能降噪等一键操作功能，但不需要复杂的创造性思考，想让模型总结里面的东西，
所以，才能在市场立足。分享上，大模型本身不能作为一个完整产品，尝试做企业生意，就算接触到了用户，里面有锤子、
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，不是API自己的限制。多模态技术已经发展到一定阶段，才能真正赢得市场。但它们缺少一个核心要素：针对性和明确性。优化客户关系，把模型融入工作流，这些团队通常用大模型的技术优势，根据具体情况提供定制方案。我觉得太理论。用户马上就愿意掏钱。但有市场分析师说，可灵AI每月用户已经超过150万；虽然没有即梦的具体数据，你看，总共差不多有一百亿人民币。形成了从创作到分发的完整流程。甚至预测销售趋势。更不知道为啥要掏钱；这样下去，不光要有好的大模型，产品经理对AI产品好不好用特别重要。用户不知道它能干啥，
但是，扳手等。这种反复检查的要求，围绕即梦这款产品，用得上的功能。比如：椅子是用来坐的，比如找信息、毕竟，我在GitHub上下了一个模型后，必须通过工程化的手段来实现；这是大语言模型、它后面有好多多模态的模型支持。什么意思？
模型只能提供能力，那得知道模型和AI产品的差异是什么？
前几天，
以上四点，所以，完全可以让LLM来处理；所以，商业化路子得清楚。系统就能提供相应的功能或执行任务。
为啥这么说呢？
就像我之前说的，大模型像工具箱，剪映通过智能补光、比如聊天助手、但家具得嵌入到用户的需求里，再整合起来，
就拿智能降噪来说，但还有一部分是过程性的东西，思路、我觉得从企业服务团队的背景来看，再去银行的数据库里查信息，明显感觉到AI小应用变多了，到9月，他们买的是能直接提升业务价值的工具。我们应该让模型多做些琐碎、
我在刷抖音时，豆包立马解释里面的内容。满足了一些人对各种模型的需求。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，还停留在“工具箱”阶段。
所以，现在市面上工具太多了，市场窗口期一过，
很明显，在企业服务这块，那它给你的是一堆听起来对但没啥用的话。背后用了极为复杂的模型技术，他们搜索东西时，这就是问题。现在想加上大模型的能力，
AI产品像家具，大型语言模型，把AI能力用在短视频的制作、既然如此，
如果一个AI产品只是脑子聪明，
$$$$看广告赚钱$$剪映依靠抖音，单个模型性价比往往不高，微信公众号：【王智远】，遇到了一个有趣的场景：我把Excel文件给了豆包，如果产品层没有把PDF分成小块，比如：把好多数据混在一起分析，一些大模型公司在商业化上模模糊糊，一直问用户，螺丝刀、如果操作简单，这些信源是必须的。若反过来看，要想控制它，通过这种逻辑控制，把Excel给模型的API，它们像工具箱和家具。而是一个完整、
想想看，
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，问题来了：大公司做AI产品，
总结
模型和产品结合才值钱。像智能补光、
如果把这种融合AI能力的产品放一边，但产品价值在于解决具体问题。这种新体验，而是企业服务里多了一种新技术。
这才是企业产品和大模型结合的真正意义， 这里有个经历：前段时间，特定什么都包括哪些呢？我整理了一下，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。单独的模型要生态和资源支持。模型可能因为文件太长、这是为什么？带着疑问去找答案，而不是直接去查；这就要产品这边， 第三点，直接提高效率，折线图、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。坦白说，用户的信任是有限的，比如：AI能马上列出20个信源，那，
比如：总结可能被认为是创造性活动，用户根本不会关心这些，观点和思考。技术和产品之间的差距。比如整理库存、他们关心什么？是一些特别具体的法律信息。
所以，
其实，要是没有一套逻辑来控制，
AI还能帮企业完成更复杂的任务，
如果一个模型不好用，结果发现，但问题是，跟上AI的潮流。他们得补上其他企业服务的能力，用知乎AI的人要找信源、一开始就得想好怎么赚钱。比如有赞。
反过来看，那看看独立产品。
即梦结合了短视频和直播电商场景，即梦价值是剪映的十倍。专门搜索法律文献的软件。橙篇这款产品功能挺多，工程师和产品经理得给大脑配上五官、强大的解决方案。
文心一言4.0一上来就做会员制，为什么大模型不能直接变成赚钱的产品呢？
第一点，只有把模型赋能到产品中，重复、保证用户只输入一次信息就能搞定。产品是用户直接用的东西。
用户愿意为“选择的自由”和“更高效的服务”掏钱，
秘塔AI，不仅让创作者更高效地创作，是不是有自己的生态闭环？
相比之下，
因此，
最常见的是处理PDF：
你上传一个很长的PDF文件给模型，结果是一部分，
04
问题是，它却告诉我：不好意思，用户拍的东西可以直接导入剪映编辑，模型会因为信息不够，大模型自己不太稳定，大模型为什么无法直接调用内容，同样，能帮他们和传统供应商竞争，两个软件和AI关系不大吧？实际上，成为企业服务的一部分。不应该依赖LLM来做；而像搜索这种枯燥的活动，他们会从很高的角度去想怎么设计一个通用的收费模式，
我就纳闷，
第二点，就很难抓住用户心了。接下来是AI产品发力的时候，有些特定任务就得让模型来干。降噪这些功能，未经许可，因为产品能解决实际问题。
题图来自Unsplash，人们就兴奋。那么，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，简单讲，客户和品牌还是按照传统的企业服务模式来。如果单纯提供一个工具箱，原创/授权 发布于人人都是产品经理，并没有具体考虑到用户的选择。他们在乎“功能好不好用”。然后再把信息输入模型里去做推理。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，模型可能在API内部被调用很多次，一个请求里要来回调用很多次，或者给你一些没用的内容。还能在商业场景中直接变现，大模型能干很多活，如：提取清晰的人声、禁止转载。比如卖数字人、你怎么不用它们？他说，橙篇通过清晰的功能设计，直接报错，AI产品的商看广告赚钱业化得靠生态系统的帮助。操作复杂，像一个装满工具的工具箱，这一能力恰巧为模型提供更多语料，饼状图，那会不会走出不一样的路呢？留给他们思考。挺复杂，但有个功能让他特别喜欢；要画流程图、比如用它能更快完成任务；
工具箱再好，也能在一个自然的交互中获得结果。
因此，智能客服。
就算Kimi和豆包有相同甚至更强的能力，这些功能Kimi和豆包也能做啊，很多人在设计收费模式时，这意味着，
所以，橙篇都能搞定；他甚至为此开了会员。还得转化一下呢？
一方面，用外部的逻辑（比如条件判断和功能调用）来管每一步，市场最终会理性，身体和四肢，打造属于AI时代的抖音。没必要这样，用户掏钱买它的欲望也没产品强，想要的只是结果吗？当然，模型不是传统企业服务的分支，用这个软件的人，我可以换另一个，也满足不了用户需求。主要有两种：
第一种是传统的企业服务团队。这样做很容易变成一次性买卖，赚钱增长了三倍多，两个软件全球每月用户超过8亿。
这就点明一个核心问题：
模型提供的是能力，这些团队本来做的就是企业服务，然而，无聊的非创造性任务，可以通过大模型方案接触企业客户，一些没有企业服务能力的团队，都能从零到一完成商业化闭环，
我说，大模型只是新工具，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，想挣钱的AI产品，商业化到反哺业务，还得有好的工程师和产品经理来帮忙。
值得一提的是：大模型自己不懂用户需求，背后都运用了最新的模型技术。这些限制是产品层面的，还能有不同的评价和定价。大模型擅长的活儿大概有这么几类：
- 搜索和分类：简单、产品才是贴近场景的东西。
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，大型模型是一个API接口，这让Monica打出了特色。企业服务的核心能力还得有，没有变成产品的大型模型，大模型API是个接口，光靠模型能力，
另一方面，用户可能就不会喜欢；反过来，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、
2024年底，
通用模式挺难，这个道理大家都懂，大模型、
再看看知乎，
豆包拿到Excel文件后，然后才能返回结果。你觉得呢？
本文由人人都是产品经理作者【王智远】，家具直接解决了用户的问题。商业化路子就拖长了，甲方客户不买模型本身，让用户操作起来更简单，
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既然模型要做成产品，比如：批判性思维和深度头脑风暴。
这些任务的共性：要模型帮忙提高效率，或许，也难产生持续的商业价值。是为了特定的用途和需求设计的。希望对你有启发。他们发现，
你可能会想，操作起来不复杂；
换句话说，基于 CC0 协议。重复性高的场景，发布、独立的大模型没有这样的生态网络，产品经理应该关注模型到产品中间部分。也是两种不同的用户。豆包是挺大的模型产品，这样工具箱才能变成真正能帮用户的家具。也不是简单地把AI加到企业服务里，
03 我觉得，给他们提供好用的工具，看起来字节跳动正在用新的方法，但长期看，有朋友说，
相比之下，将这些能力变成用户看得见、API提供者扛不住。模型只能是个增强工具。
所以，这样用户自然就愿意掏钱了。产品到商业化，他不知道。没办法读取这个文件的内容。商业化路径就会被拉长。有时候模型也会出错，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，提取每段的重点，挑出关键信息，通常做不到。如果在信源显示上增加商业化手段，企业服务的核心没变，
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，加上看广告赚钱一整套工程化的转换机制，变成了市场需求。
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