隨著人工智能（AI）技術的飛速發展，AI產品正逐漸成為市場的新寵。剪映和CapCut兩款軟件的全球每月用戶已突破8億大關，預計到2024年，其收入將實現三倍增長，達到近100億人民幣。這一數據不僅令人矚目，更揭示了AI技術在產品中的巨大潛力。
很多人可能認為，剪映和CapCut與AI關系不大。然而，事實并非如此。這兩款軟件中的智能補光、智能降噪等一鍵操作功能，正是基于最新的AI模型技術實現的。這些功能極大地簡化了用戶的操作流程，提升了視頻編輯的效率和質量。
除了剪映和CapCut，市場上還涌現出了一批獨立的AI產品。例如，可靈AI的每月用戶已超過150萬，而據市場分析師估計，即夢的價值甚至可能是剪映的十倍。在抖音等平臺上，AI小應用的數量也在不斷增加，字節跳動似乎正在圍繞即夢這款產品，打造屬于AI時代的全新內容生態。
然而，盡管大公司在AI產品商業化方面取得了顯著成果，但許多專注于模型開發的公司卻面臨盈利難題。這其中的原因究竟是什么呢？以下四個觀點或許能為我們提供一些啟示。
首先，大型語言模型（LLM）與AI產品之間存在本質區別。LLM更像是一個裝滿工具的工具箱，而AI產品則是為了滿足特定需求而設計的家具。LLM提供了各種能力，但只有通過具體的產品化過程，這些能力才能轉化為用戶可以直接使用的功能。
其次，單獨的模型需要生態和資源的支持。AI產品的商業化離不開生態系統的幫助。剪映依托抖音的龐大用戶基礎，將AI能力應用于短視頻的制作、發布和分享，形成了完整的創作到分發流程。而即夢則結合了短視頻和直播電商場景，不僅提升了創作者的效率，還實現了商業變現。
第三，清晰的商業化路徑至關重要。與工具箱相比，用戶更愿意為能夠解決實際問題的產品買單。因此，AI產品在開發初期就需要明確商業化策略。例如，文心一言4.0通過會員制提供更強的模型推理能力，而Monica則通過集成AI助手的全能工具滿足用戶多樣化需求。
模型與AI產品之間的差異還體現在工程化方面。大模型API只是提供能力的接口，而產品則需要通過工程化手段將這些能力轉化為用戶可見、可用的功能。這包括數據格式的轉換、邏輯控制以及錯誤處理等。這些限制是產品層面的挑戰，而非API自身的限制。
對于產品經理來說，關注模型與產品之間的中間環節至關重要。他們需要將大模型這個“超級大腦”與產品的“五官、身體和四肢”相結合，使工具箱變成真正能幫助用戶的家具。這要求產品經理不僅要有技術背景，還要深入了解用戶需求和市場趨勢。
在具體實踐中，AI產品經理需要思考如何讓模型多做瑣碎、重復、無聊的非創造性任務，而不是試圖用模型取代人類獨有的活動。例如，在搜索領域，模型可以處理簡單的信息檢索任務，而人類則更關注結果的質量和過程性的信息。
在ToB企業用戶方面，模型也需要融入企業的日常工作流程中。這要求企業服務團隊不僅要具備傳統的企業服務能力，還要能夠利用大模型技術提升服務質量和效率。同時，新興的AI公司也需要關注企業的實際需求，提供具有實際價值的解決方案。
隨著AI技術的不斷發展，越來越多的企業開始將模型能力融入SaaS產品中。例如，有贊已經將模型能力融入其SCRM軟件中，用戶可以通過對話式或命令式界面直接提出需求，系統則提供相應的功能或執行任務。這種將模型融入工作流的方式不僅提升了企業的運營效率，還為企業帶來了更多的商業機會。
除了SaaS產品外，AI還在其他領域發揮著重要作用。例如，在內容創作方面，AI可以幫助創作者快速生成文案、圖片和視頻等內容；在客戶服務方面，AI可以提供智能客服和聊天助手等功能；在數據分析方面，AI可以幫助企業快速挖掘數據價值并做出決策。
然而，盡管AI技術在各個領域都取得了顯著成果，但仍然存在一些挑戰和問題需要解決。例如，如何確保AI產品的安全性和隱私性？如何避免AI技術的濫用和誤用？這些問題需要整個行業共同努力來尋找解決方案。
