AI产品经理现状与挑战 - AI产品经理主要专注于现有AI产品的功能迭代而非从零开始的新产品开发[1] - 行业存在两种主要产品框架：用户主动寻找AI功能或AI主动服务用户[1] - 当前所有AI产品都处于亏损状态 工作稳定性存在较强波动性[1] 技术架构演进 - Transformer架构并非AI领域唯一解决方案 其源自谷歌2017年《Attention Is All You Need》论文[2] - Transformer采用自注意力机制处理序列数据 能有效捕捉长距离依赖关系[2] - 扩散模型在图像生成领域表现突出 如Stable Diffusion 但在文字生成方面仍有局限[3] - 国内出现非Transformer架构的YAN模型 资源需求较低适合移动端部署[3] - 大模型存在幻觉问题 强化学习反馈未能100%解决该问题[5] - 技术架构可能发生根本性变革 从注意力机制转向其他机制[5] 开发与运营成本 - 仅使用API的产品经理与具备全栈能力的AI产品经理存在本质差异[6] - 真正的AI产品需要自主部署模型 配套Agent、知识库和RAG系统[8] - 开发团队需要配备价值20万元以上的服务器设备[8] - 通过算法优化可将服务器成本降低至10万元左右[8] - 非Transformer架构仍需H100等高端GPU 成本达数十万元[8] - 综合电费、人员工资等 总成本可达数十万至上百万元[9] - 盈利周期需要经历用户获取和运营推广阶段 至少需要数月时间[9] 市场竞争与商业模式 - 模型厂商可能直接进入应用层竞争 如OpenAI推出应用商城导致套壳产品团队倒闭[9] - AI产品获客遵循互联网海盗模型(AARRR) 包括获客、激活、留存、传播和变现环节[10][11] - AI产品主要通过网页端形式呈现 客户端应用较少但付费率更高[12] - 海外产品依赖新媒体传播 国内产品依托小红书、微信公众号等平台[12] - 考核指标包括注册率、登录频率、会话数等非直接盈利指标[12] - 微调工作还涉及AI能力基准测试 如数学和推理能力提升[12] 产品实用性与用户需求 - AI从娱乐性工具向生产力工具转变尚未完成 未能成为刚性需求[15] - 生成内容与专业需求存在差距 如图片只能生成HTML格式而非可编辑的PSD文件[15] - 视频生成存在时间与精度问题 仅能作为素材需要人工合成[16] - 内容审核工作量增加 总体时间成本不一定节约[17] - 需要人工调整内容风格并核查信息准确性[18] - 即使最高端的ChatGPT模型(月费200美元)仍存在错误问题[19] - 目前AI仅能处理碎片化任务 持续生产力价值尚未实现[20] - 用户付费意愿较低 多数用户选择免费替代方案而非付费服务[21]