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當(dāng)研發(fā)拿著最新的開源模型評測榜單，興奮地告訴你“這個模型數(shù)學(xué)推理能力又提升了5%”，而你正在為下個季度提升15%的用戶留存絞盡腦汁時，該如何抉擇？這不是虛構(gòu)的場景，而是2026年，每一位涉足AI領(lǐng)域的產(chǎn)品經(jīng)理每天都在經(jīng)歷的“甜蜜煩惱”。

在智譜AI與MiniMax先后沖擊港股上市，而DeepSeek、月之暗面仍在奮力奔跑的今天，AI技術(shù)不再是神秘的黑盒，它已像云服務(wù)一樣，成為觸手可及的數(shù)字基建。然而，當(dāng)選擇泛濫時，決策的復(fù)雜度不降反升。作為產(chǎn)品經(jīng)理，我們的核心戰(zhàn)場已從“要不要用AI”轉(zhuǎn)向“如何為具體場景選擇最合適的AI能力”，并將這種選擇落地為可感知的用戶價值與可度量的商業(yè)增長。

本文將錨定這一真實工作場景，拆解一套可復(fù)用的“四步選型法”，幫助你在技術(shù)創(chuàng)新與產(chǎn)品實效之間，架起一座穩(wěn)固的橋梁。

01 困境：當(dāng)“技術(shù)狂熱”遇上“商業(yè)現(xiàn)實”

在理想世界里，我們總想用上最新、最強(qiáng)、參數(shù)最大的模型。但在現(xiàn)實產(chǎn)品中，這往往導(dǎo)致 “高射炮打蚊子”的窘境：技術(shù)成本高昂，用戶卻感知甚微。

以2025年的真實案例為鑒：

• 智譜AI 作為“基座模型廠商”，其商業(yè)模式高度依賴大客戶（前五大客戶貢獻(xiàn)45.5%的收入）。這決定了其產(chǎn)品路線必然優(yōu)先滿足B端對 “安全、可控、私有化” 的需求，而非極致的單點(diǎn)用戶體驗。如果你的產(chǎn)品是面向大型企業(yè)的內(nèi)部知識庫，那么智譜的GLM系列模型及私有化部署方案，可能就是比追求C端體驗的模型更“合適”的選擇。
• MiniMax 則走了另一條路，憑借 “星野”（Talkie） 等C端應(yīng)用，月活用戶超2700萬，用戶日均使用時長接近TikTok。它的成功不在于模型榜單排名，而在于 對多模態(tài)交互和社交場景的深度封裝與產(chǎn)品化。這啟示我們，對于C端娛樂、創(chuàng)作類產(chǎn)品，模型的“應(yīng)用親和力”與“文化洞察力”可能比純粹的推理分?jǐn)?shù)更重要。

更為殘酷的現(xiàn)實 來自行業(yè)分化：根據(jù)36氪的報道，2025年，缺乏穩(wěn)定現(xiàn)金流的AI初創(chuàng)公司正面臨淘汰，而像字節(jié)跳動等大廠，則是將AI能力（如豆包大模型）深度嵌入抖音、飛書等成熟生態(tài)，通過生態(tài)協(xié)同實現(xiàn)價值閉環(huán)。

核心沖突由此顯現(xiàn)：技術(shù)團(tuán)隊關(guān)注“模型性能”，業(yè)務(wù)團(tuán)隊關(guān)注“商業(yè)價值”，而產(chǎn)品經(jīng)理必須成為那個翻譯者與整合者，確保技術(shù)投入能精準(zhǔn)命中業(yè)務(wù)靶心。單純比較技術(shù)參數(shù)，在大多數(shù)產(chǎn)品場景下已失去意義。

02 解法：一套四步AI功能選型框架

面對紛繁的模型API、智能體服務(wù)與行業(yè)解決方案，我總結(jié)了一套從場景出發(fā)的四步選型框架，它曾幫助我在多個項目中，將跨部門關(guān)于技術(shù)路線的爭議討論時間縮短了50%以上。

第一步：場景定義——從“用戶任務(wù)”倒推，而非從“技術(shù)能力”順推

這是最重要也最容易被跳過的一步。忘掉“我們要用大模型”這個模糊的念頭，先回答“用戶要在什么情況下解決什么問題？”

操作步驟：

1. 繪制用戶任務(wù)流程圖：將一個完整的用戶目標(biāo)（如“生成一份周報”）分解為具體步驟（收集數(shù)據(jù)->總結(jié)亮點(diǎn)->分析問題->規(guī)劃下周）。
2. 識別AI賦能點(diǎn)：在每個步驟旁標(biāo)注，AI可以如何介入。是全自動執(zhí)行（如自動爬取數(shù)據(jù)），輔助生成（如提供周報模板和初稿），還是增強(qiáng)分析（如指出數(shù)據(jù)異常）？
3. 明確成功標(biāo)準(zhǔn)：定義每個賦能點(diǎn)成功的可度量指標(biāo)。是節(jié)省的時間（如“將周報撰寫時間從1小時縮短至10分鐘”），還是提升的質(zhì)量（如“周報被上級采納率提升20%”）？

案例：快手將視頻生成大模型“可靈AI”應(yīng)用于電商場景，其場景定義并非“做一個牛逼的視頻模型”，而是 “幫助商家快速生成高質(zhì)量的商品展示短視頻，以提升點(diǎn)擊轉(zhuǎn)化率”。所有后續(xù)的技術(shù)選型都圍繞這一具體商業(yè)目標(biāo)展開。

第二步：能力解耦——區(qū)分“基礎(chǔ)模型力”與“工程應(yīng)用力”

這是破除“唯參數(shù)論”的關(guān)鍵。一個AI功能的表現(xiàn)，由兩部分決定：

1. 基礎(chǔ)模型力：即大模型本身在通用語言、邏輯、多模態(tài)等方面的原始能力。這就像手機(jī)芯片的算力。
2. 工程應(yīng)用力：包括提示詞工程、工作流設(shè)計、上下文管理、工具調(diào)用、領(lǐng)域知識微調(diào)/檢索（RAG） 等。這決定了原始能力如何被“馴化”以解決特定問題。

核心洞察：對于絕大多數(shù)垂直場景，工程應(yīng)用力的權(quán)重遠(yuǎn)高于基礎(chǔ)模型力。 Manus能被Meta高價收購，智譜的清言智能體平臺能落地三星手機(jī)，其價值核心正是這種將通用智能“工程化封裝”的能力。

操作清單：在評估一個AI能力選項時，同時問兩個問題：

• （對技術(shù)）這個方案的基礎(chǔ)模型是什么？它在我們的任務(wù)相關(guān)領(lǐng)域（如代碼、長文本、邏輯推理）的基準(zhǔn)表現(xiàn)如何？
• （對產(chǎn)品）這個方案在工程層面對我們場景的適配度如何？它提供了哪些便于我們構(gòu)建工作流、管理知識、保證穩(wěn)定性的工具或接口？

第三步：三維匹配選型——在約束中尋找最優(yōu)解

現(xiàn)在，將第一步定義的場景需求與第二步拆解的能力供給，放入“價值-成本-風(fēng)險”三維坐標(biāo)系中進(jìn)行匹配決策。

價值維度（Impact）：

• 直接用戶價值：能多大程度提升體驗（可用性、愉悅感）？
• 商業(yè)價值：能否帶來增長（留存、轉(zhuǎn)化、付費(fèi)）或降本（客服人力、運(yùn)營效率）？
• 優(yōu)先級提示：在資源有限時，商業(yè)價值通常優(yōu)先級高于單純的用戶體驗提升，因為它直接關(guān)乎產(chǎn)品生存。

成本維度（Cost & Feasibility）：

• 直接成本：API調(diào)用費(fèi)用、算力成本、專屬模型訓(xùn)練費(fèi)用。
• 間接成本：研發(fā)集成與維護(hù)投入、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與清洗成本。
• 參考數(shù)據(jù)：某電商平臺接入智能客服后，節(jié)省了60%以上的人工客服成本，這就是一個典型的高價值、高成本效益比案例。

風(fēng)險維度（Risk）：

• 技術(shù)風(fēng)險：模型的“幻覺”問題、輸出不可控性、響應(yīng)延遲。
• 業(yè)務(wù)風(fēng)險：數(shù)據(jù)安全與隱私合規(guī)（尤其對于B端/G端）、輸出內(nèi)容的法律與倫理風(fēng)險（如版權(quán)、偏見）。

將各候選方案（如：用OpenAI GPT-4o API、微調(diào)Qwen、接入某垂直領(lǐng)域智能體SaaS）從這三個維度打分，決策矩陣便清晰呈現(xiàn)。

第四步：小步驗證與迭代——建立“價值反饋環(huán)”

避免一次性重投入。采用MVP（最小可行產(chǎn)品）思維，快速驗證假設(shè)。

1. 原型驗證（Prototype）：用最簡單的方式（如人工模擬、低代碼平臺拼接API）構(gòu)建核心流程，驗證用戶是否買賬。
2. 小流量實驗（A/B Test）：上線后，通過A/B測試對比AI功能版本與基線版本的核心指標(biāo)（如任務(wù)完成率、用戶滿意度NPS）。
3. 數(shù)據(jù)驅(qū)動迭代：根據(jù)實驗數(shù)據(jù)，決定是擴(kuò)大投入、優(yōu)化提示詞與工作流，還是及時轉(zhuǎn)向。

03 啟示：給產(chǎn)品新人的核心建議

1. 從“功能經(jīng)理”轉(zhuǎn)向“價值架構(gòu)師”：你的核心產(chǎn)出不應(yīng)只是一個調(diào)用了大模型的功能，而應(yīng)是一個以AI為組件的、完整的用戶價值交付閉環(huán)。思考的重點(diǎn)從“怎么做”前移到“為什么做”和“做到什么程度”。
2. 擁抱“智能體思維”：未來產(chǎn)品的基本單元可能不再是功能模塊，而是一個個能自主完成特定任務(wù)的智能體（Agent）。你的工作將是定義智能體的目標(biāo)、邊界、協(xié)作規(guī)則，并為其配備合適的能力（模型+工具）。百度的“文心智能體平臺”、阿里的“百煉”正在朝這個方向構(gòu)建生態(tài)。
3. 平衡“技術(shù)創(chuàng)新”與“商業(yè)常識”：最先進(jìn)的技術(shù)不一定能造出最成功的產(chǎn)品。能夠持續(xù)產(chǎn)生現(xiàn)金流、解決真實痛點(diǎn)的應(yīng)用，才是穿越技術(shù)周期的關(guān)鍵。 時刻用商業(yè)常識（成本、收入、市場）去審視技術(shù)選擇，是AI時代產(chǎn)品經(jīng)理的必修課。

04 結(jié)語：讓技術(shù)歸于場景，讓價值驅(qū)動選擇

回到開頭的問題。當(dāng)研發(fā)再次拿著評測報告來找你時，你可以這樣開啟對話：“這個模型數(shù)學(xué)推理提升5%，非常棒。我們來一起看看，這能否幫助我們優(yōu)化‘智能賬單分析’功能，讓用戶理解財務(wù)異常的準(zhǔn)確率提升10%，從而提升付費(fèi)訂閱的轉(zhuǎn)化？為了實現(xiàn)這個目標(biāo)，除了模型本身，我們在知識庫構(gòu)建和解釋話術(shù)上需要做哪些配套工作？”

技術(shù)是手段，而非目的。 在AI成為普惠基建的今天，產(chǎn)品經(jīng)理的核心競爭力，正在于精準(zhǔn)定義場景價值，并能在浩瀚的技術(shù)選項中，做出最經(jīng)濟(jì)、最適配、最具成長性的那一個選擇。這場淘汰賽中，最終勝出的，未必是技術(shù)最炫酷的團(tuán)隊，而是最能將技術(shù)轉(zhuǎn)化為可持續(xù)用戶價值與商業(yè)回報的務(wù)實派。