💬 AI产品经理

为什么国内AI大模型都在卷参数，但好像没几个真正解决用户的实际问题？

因为我每天就在一线被客户骂，我太清楚了。原因就三点：第一，参数是领导和投资人最好理解的KPI，效果好不好太难衡量了；第二，做垂直应用太苦了，要懂业务，要清洗脏数据，工程师不愿意干；第三，大家都在赌，赌自己先堆出通用AGI，然后躺着收钱，谁都不想先去啃那些又硬又不赚钱的行业骨头。最后的结果就是，发布会……

都说要培养创造力，可学校教的还是死记硬背，这矛盾到底怎么解？

别纠结这个宏观矛盾了，作为产品经理，我告诉你一个正在发生的事实：LLM正在从产品层面，绕过这个教育系统的低效环节。 你看，我们做AI产品，核心是解决用户的真痛点。学生和家长的痛点是什么？不是‘缺乏创造力’，而是‘在标准化考试中获得高分’。所以，现在市面上最火、变现最好的教育AI产品，本质都是‘超级……

为啥大模型公司都在卷参数量，但用户实际体验提升却没那么明显？

这个问题，我天天在经历。简单说，这就是典型的“技术指标”和“用户体感”的错位。技术同学觉得参数大就是牛，能跑出更高的benchmark分数，但用户用起来，感觉就是“好像聪明了点，但又没完全聪明”。 举个真实例子，我们有个模型，参数量比上一代翻了三倍，在某个学术测试集上分数提升了2%。技术团队很高兴……

都说LLM是第四次工业革命，为啥我身边用大模型最多的还是写周报、做PPT和生成冷笑话？

作为一线AI产品经理，我告诉你真相：用户需求和技术能力之间，隔着一个太平洋。 技术团队追求模型的参数、基准测试分数，而用户只关心‘这玩意儿能不能让我今天早点下班’。写周报、做PPT，痛点极其明确、使用场景高频、容错率高（周报写得烂也不会死人）。这才是产品经理最喜欢的‘低垂的果实’。而所谓的‘工业革……

都说AI会让很多人失业，但我怎么感觉身边用AI工具的都在卷得更厉害了？

作为在大厂做LLM落地的产品经理，我太清楚你们用户的痛了。从产品逻辑上讲，目前大部分ToB（对企业）的AI工具，设计目标就不是‘减负’，而是‘增效’。增效意味着用更少的人，在单位时间内完成更多的事。对老板来说，这是降低成本；对员工来说，就是工作密度提升。 我们内部有个词叫‘摩擦力转移’。以前，工作……

为什么AI公司拼了命地造显卡，但真正改变生活的杀手级应用好像还没出现？

说句大实话，行业里一半的“拼了命造显卡”，是因为不造就出局；另一半，是因为除了堆算力，大家在产品层面真的不知道还能怎么差异化。我们内部常说，现在的大模型有点像“拿着锤子找钉子”。算力是锤子，而且是一把越来越贵、越来越重的锤子。为了不亏本，我们不得不去四处寻找看起来值得砸一下的钉子——写文案、做PPT……

为啥行为经济学说人总在犯傻，可设计软件套路的时候，这些‘人性弱点’又特别好使？

这个问题问得非常好，它直接点出了我们这个行业里一个既公开又隐秘的共识：行为经济学不仅是用来解释世界，更是用来设计世界的。作为一名每天和用户数据、A/B测试打交道的AI产品经理，我必须说，书本上那些‘认知偏差’，在实际产品设计里，就是我们手中最锋利的武器，或者换个词，‘增长黑客的工具箱’。 首先，我……