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2025年的大模型戰(zhàn)場已從算力比拼轉(zhuǎn)向價值落地，企業(yè)不再為參數(shù)買單，而是為解決問題的能力付費。金融、汽車、零售、教育四大行業(yè)展現(xiàn)出差異化的AI進化路徑，產(chǎn)品形態(tài)正從簡單對話升級為完整交付物。本文將深入剖析這場轉(zhuǎn)型中的關(guān)鍵痛點，并給出產(chǎn)品經(jīng)理在深水區(qū)生存的實戰(zhàn)指南。

站在2025年的節(jié)點回望，我感受到了一種明顯的風(fēng)向轉(zhuǎn)變。

如果說過去兩年我們還在為「參數(shù)規(guī)模」和「算力軍備競賽」而焦慮，那么今年，大家的關(guān)注點已經(jīng)徹底轉(zhuǎn)移到了「落地」和「ROI」上。市面上的聲音少了些許狂熱，多了一份務(wù)實。企業(yè)不再盲目為「大模型」買單，而是開始為「解決問題的能力」付費。

結(jié)合近期的市場數(shù)據(jù)與行業(yè)觀察，我想和大家聊聊，在技術(shù)擴散向場景深耕過渡的關(guān)鍵期，我們產(chǎn)品人該如何理解當(dāng)下的戰(zhàn)局，并找到破局的思路。

一、發(fā)現(xiàn)問題：從「算力焦慮」到「價值焦慮」

在很長一段時間里，行業(yè)的焦點都在基建上。誰家的GPU多，誰家的集群大，誰就是贏家。但最近我觀察到一個非常關(guān)鍵的數(shù)據(jù)信號：在招投標(biāo)市場中，模型類項目的數(shù)量首次超過了算力類項目，并且這一趨勢在持續(xù)擴大。

這是一個極具標(biāo)志性的拐點。這意味著，第一階段的「基建狂魔」時代已近尾聲，企業(yè)客戶的機房里已經(jīng)塞滿了顯卡，現(xiàn)在的核心痛點變成了：買了這么多算力，到底能跑什么業(yè)務(wù)？

我看到很多企業(yè)面臨著一種新型的「價值焦慮」：

1. 通用模型的「平庸化」：市面上完成了備案的生成式AI服務(wù)中，超過80%已經(jīng)是非通用的垂直領(lǐng)域應(yīng)用。通用的聊天機器人已經(jīng)很難打動B端客戶，他們需要的是懂行話、懂流程的專家。
2. 部署成本與數(shù)據(jù)安全的博弈：DeepSeek等推理模型的爆火，引發(fā)了一波「一體機」采購潮?？蛻艏认胍竽Ｐ偷闹巧?，又死守數(shù)據(jù)不出域的底線，同時還要極致的性價比。
3. 場景同質(zhì)化：在很多行業(yè)，大家能想到的落地場景依然停留在「智能客服」、「知識庫問答」這老三樣，缺乏觸及核心業(yè)務(wù)流的殺手級應(yīng)用。

二、了解問題：四大行業(yè)的「差異化」進化路徑

為了看清迷霧，我深入復(fù)盤了金融、汽車、零售電商和教育這四大「領(lǐng)頭羊」行業(yè)的落地現(xiàn)狀。我發(fā)現(xiàn)，雖然大家都在用大模型，但基于數(shù)字化基礎(chǔ)的不同，演進邏輯截然不同。

1. 金融行業(yè)：嚴謹與效率的平衡木

金融是數(shù)字化基礎(chǔ)最好的行業(yè)，但也是合規(guī)包袱最重的。 我注意到，金融機構(gòu)的打法非常務(wù)實。在內(nèi)部運營和代碼輔助（如智能編碼助手）上，他們步子邁得很大，因為這些場景風(fēng)險可控且提效明顯。但在涉及核心決策的風(fēng)控領(lǐng)域，他們依然傾向于自研或保持高度的人工介入。

痛點洞察：金融客戶不缺錢，缺的是「可解釋性」和「零容錯」。他們需要的不是一個天馬行空的創(chuàng)意大師，而是一個嚴謹?shù)臄?shù)字員工。

2. 汽車行業(yè)：從「空間」到「駕駛」的全面重構(gòu)

汽車行業(yè)正在經(jīng)歷從「營銷」向「智駕」的滲透。 在智能座艙領(lǐng)域，大模型已經(jīng)讓語音助手從「指令執(zhí)行者」變成了「情感陪伴者」，多模態(tài)交互成為了標(biāo)配。而在智能駕駛側(cè)，端到端大模型+VLM（視覺語言模型）正在成為小米、蔚來等廠商探索的新方向。

痛點洞察：車企的焦慮在于同質(zhì)化競爭。當(dāng)所有車都能對話時，誰能更精準(zhǔn)地識別用戶意圖，誰能更絲滑地處理復(fù)雜路況，誰就是贏家。

3. 零售電商：從「流量」到「留量」的精細化運營

電商是應(yīng)用最成熟的領(lǐng)域之一。我們看到，大模型已經(jīng)深入到了AI買手、動態(tài)庫存優(yōu)化以及營銷物料生成等環(huán)節(jié)。 特別是對于中小商家，基于Agent的「智能經(jīng)營助手」正在成為剛需。它不再只是回答規(guī)則，而是能組建一個由數(shù)據(jù)分析師、營銷專家組成的虛擬團隊，直接給出經(jīng)營建議。

痛點洞察：電商的本質(zhì)是效率。這里的AI必須能直接量化為GMV的提升或運營成本的降低，否則就是偽需求。

4. 教育行業(yè)：從「刷題」到「啟發(fā)」

教育行業(yè)正在利用大模型進行個性化教學(xué)規(guī)劃和科研輔助。 像北大智學(xué)這樣的試點，以及星火科研助手在論文研讀上的應(yīng)用，證明了大模型在知識密集型場景下的巨大潛力。

痛點洞察：教育的難點在于倫理和準(zhǔn)確性。AI不能誤人子弟，這要求產(chǎn)品在幻覺控制上做到極致。

三、同類問題：產(chǎn)品形態(tài)的代際躍遷

跳出具體行業(yè)，從產(chǎn)品形態(tài)的演變來看，我們正在經(jīng)歷一次從 Chat（對話） 到 Deliverable（交付物） 的躍遷。

早期的AI產(chǎn)品（AI 1.0），用戶問一句，AI答一句。 現(xiàn)在的趨勢（AI 2.0），用戶提出一個模糊意圖，AI通過拆解、搜索、推理、閱讀、整合，最終交付一個完整的結(jié)果。

• Deep Research 類產(chǎn)品：不是給你十個鏈接，而是給你一份長篇深度研究報告。
• Manus 類產(chǎn)品：不是給你一段代碼，而是直接生成一個可運行的靜態(tài)網(wǎng)頁。
• 小紅書搜搜薯：不是給你筆記列表，而是直接總結(jié)出避坑指南。

共性問題：用戶越來越懶，越來越缺乏耐心。他們不再滿足于「獲取信息」，而是要求「獲取方案」。產(chǎn)品經(jīng)理如果還停留在優(yōu)化對話框的UI上，就會被降維打擊。

四、解決問題的思路：產(chǎn)品經(jīng)理的「深水區(qū)」生存指南

面對上述變局，作為產(chǎn)品經(jīng)理，我們在規(guī)劃2025年的大模型產(chǎn)品時，應(yīng)遵循以下思路：

1. 場景選擇：從「錦上添花」到「雪中送炭」

不要再在大廠已經(jīng)卷生卷死的通用場景（如通用寫作、簡單繪圖）里浪費資源。 去尋找那些「高知識密度、高業(yè)務(wù)流轉(zhuǎn)、高人力成本」的垂直場景。例如，不是做通用的翻譯，而是做針對跨境電商的多語言商品文案自動調(diào)整；不是做通用的搜索，而是做針對科研人員的文獻綜述生成。

2. 部署策略：擁抱「端側(cè)」與「私有化」

隨著DeepSeek等高性能開源模型的普及，以及一體機方案的成熟，B端客戶對數(shù)據(jù)主權(quán)的訴求將達到頂峰。 產(chǎn)品設(shè)計必須考慮到混合部署的架構(gòu)。既要利用云端大模型的泛化能力，又要利用端側(cè)/私有云模型保障隱私和低延時。對于車企和金融機構(gòu)，提供一套「開箱即用、斷網(wǎng)能跑」的解決方案將是巨大的競爭優(yōu)勢。

3. 交互范式：Agent化與結(jié)果導(dǎo)向

不要讓用戶去思考Prompt怎么寫。 產(chǎn)品應(yīng)當(dāng)封裝復(fù)雜的Prompt工程，用戶只需點擊「生成日報」、「優(yōu)化庫存」、「診斷故障」，背后的Agent（智能體）自動拆解任務(wù)、調(diào)用工具、查閱知識庫。 交付物要「結(jié)構(gòu)化」。不要給用戶一堆文字，要給表格、給圖表、給可編輯的文檔、給可運行的代碼。

4. 商業(yè)模式：按「效果」而非「人頭」收費

傳統(tǒng)的SaaS按賬號收費模式在AI時代可能會失效。 未來的商業(yè)模式可能會轉(zhuǎn)向按「成功執(zhí)行的任務(wù)數(shù)」或「節(jié)省的成本比例」收費。例如，一個電商AI Agent，不按月收費，而是按它成功挽回的訂單金額抽成。這需要我們對產(chǎn)品的實際價值有極強的信心和量化能力。

結(jié)語

2025年，大模型不再是高高在上的黑科技，它正在變成像水和電一樣的基礎(chǔ)設(shè)施。

對于產(chǎn)品經(jīng)理而言，最壞的時代——靠PPT和Demo融資的時代過去了；

最好的時代——靠深入場景、解決真問題來創(chuàng)造價值的時代到來了。

讓我們潛入深水區(qū)，去不僅「看見」浪潮，更去「成為」浪潮。