本文分析了 2024 年转型全职 AI 产品经理的现状与挑战。主要观点包括：目前 AI 产品普遍未实现盈利闭环，商业模式尚不稳定；技术底座碎片化，各家模型能力差异大且迭代快，导致产品框架难以定型；用户对 AI 付费意愿低，受免费策略影响深；AI 发展处于早期阶段，产品形态未完全成熟。文章建议转型者不要盲目 All-in，应聚焦垂直场景需求，利用 AI 提升效率而非单纯追求技术堆砌，同时需深入理解大模型部署与调参等技术细节以把控产品边界。总体而言，当前时机需谨慎观望，优先积累业务与技术复合能力。
就在最近，ChatGPT 又更新了，推出了新版本名字叫做 Canvas。这个版本可以支持对 AI 的对话内容进行编辑了，也就是以前 prompt 一次性生成的结果总是很难控制输出结果，新版新增了可以在结果内容与用户进行交互的产品入口，最终在一次结果生成中，可以得到用户想要的内容。
有人说这和 Claude 的 Artifacts 很像（起码产品思路上比较像），但是简单体验了一下发现还是有一些差别。现 ChatGPT 的版本，可以看到 AI 产品已经从底层的大模型能力优化更新，已经进入到了系统功能产品设计方案的区别。
通过这次更新，我认为转型全职 AI 产品经理的同学，还可以再等等了。以下是具体的分析维度。
而国内的企业都在卷 AI 模型，但是能够用 AI 赚钱的几乎没有，市面上叫得出名字的 AI 大模型产品，几乎都是亏损的。而他们之所以获得资本关注甚至是投资，是因为有月活、新增用户的新增，所以有其关注度。
但不意味着产品的商业模式就闭环了。现在全职的 AI 产品经理必然会面临着负责的产品不盈利的情况或者数据难以达标，所以很容易在团队被优化，要么就是考核的工作指标太高。在没有清晰的盈利路径之前，盲目 All-in 风险较大。
现在在美国，马斯克所建立的 X.ai 也快速成长，由自己亲儿子加入。预计即将在年底会和 OpenAI、谷歌 Gemini 进行直接 PK。
而国内的 AI 也没有一家固定的底座能力，只有在用户量文心一言、Kimi 成为第一外，在 AI 大模型基础能力上，各个厂家都有自己的优势，每个模型厂商都在卷自己的跑分。
比如 C 端有 Kimi 和文心一言，在 B 端有华为、科大讯飞等大模型。
而 AI 这个能力的定位势必就像互联网的水和电一样，普及到每个应用，类似 iOS 与安卓系统一样，不会超出 2 家。因为太多家后，市场就不会有那么大，利润不足够企业持续运行，而且开发者也没有那么多精力对接不同的 AI 模型，也就没有办法打造自己的 AI 模型生态。
所以现在全职 AI 产品经理，几乎都是 API 调用并且加入自己业务的知识库进行训练，不会全职去 All-in 做一个相同业务的全新 AI 产品。
因为 99% 的团队不会涉及到 AI 大模型的产品研发，可是在 AI 基础能力都不稳定的情况下，自然对应的产品框架设计方案就不稳定。技术底座的频繁变动会导致产品架构需要不断重构，增加维护成本。
现在还处于 AI 大模型卷的时代，就像当初饿了么、美团外卖、百度外卖等外卖大战的时候，用户点外卖几乎养成了不需要花钱或者有优惠券再点外卖的习惯。
而现在 AI 现状也是，为了拉新用户，市面上几乎都有可以免费让用户使用的 AI 产品，比如 ChatGPT 收费，但可以使用文心一言满足我的需求。
或者一些聚合网站（开发者通过自己部署的 AI 大模型）也提供了免费 AI 使用的能力。
主要是利用互联网的拉新策略，用户新增、用户数据为王，让用户对 AI 付款的意愿非常低，除非类似 ChatGPT-4o 那种技术高度，没有其他产品可以替代。用户意愿付费外，其他就没有了。
这意味着 PM 在规划产品时，很难设计高客单价的订阅模式，更多是作为增值功能存在。
OpenAI 的创始人奥特曼提到，AI 的产品发展有 5 阶段，分别是代替人、组织等。该分级体系详尽地描绘了 AI 从初级到高级的五个关键阶段：
要达到每个阶段，至少都会孵化出一个 AI 新的产品框架，提供产品功能，所以这导致使用相同底座的 AI 产品，在产品框架难以定性，这也是现在 All-in 做 AI 产品还是太早了。目前的行业处于 Level 1 向 Level 2 过渡的阶段，产品形态尚未定型。
转型 AI 产品经理，不要为了 AI 而去刻意做 AI 产品。仍然是瞄准有需求的场景，将原本需要用图像识别、音频算法的场景，现在可以通过 AI 大模型来完成，但没有 AI 大模型，产品仍然可以跑通流程的。
前者将原有的图像拍照、手动输入的饮食记录，变成了图像识别+AI 大模型的输入。用户在系统无需输入，只需要校验，就可以录入每日的饮食摄入卡路里。大大解决了以往用户记录食物卡路里不准的问题。
基于 Meta 的 AR 眼镜猎户座为基础，斯坦福 2 个学生通过开发一个人脸识别系统，可以将其人脸图像，通过图像识别后再到互联网进行搜索的在 AR 眼镜的全新应用。通过 AI 大模型，可以快速得到用户在网上的公开信息，迅速与别人成为好友交流。
2 个产品都是可以不需要通过 AI 大模型实现的。都可以通过手机的 APP 完成，因为本质上的底层技术是利用图像识别算法以及物理建模完成，只是有了 AI 大模型，可以快速的完成以上步骤将其过程更加自动化，大大的提升用户体验。
因此，要想成为 AI 产品经理，AI 技术只是对场景问题的辅助与提升效率，产品经理仍然聚焦在需求上即可。核心在于判断 AI 是否能带来边际成本的降低或体验的质变。
转型 AI 产品经理从 0 到 1，都去走一次 AI 大模型部署，不管是用自己的电脑还是公司的显卡，从 0 到 1 去下载开源的 AI 大模型去部署并熟悉使用自建模型。
只有了解大模型的部署流程与具体调参步骤，才能知道怎么将 AI 能力怎么融入产品设计方案。这类 AI 大模型部署的工具非常多，比如 Ollama 在国内为主流。
从 0 到 1 次，部署到自己的电脑上，即使自己电脑内存不够，大模型运行卡也没事。重要的是走完流程，了解大模型的参数配置与调试。
理解上下文窗口限制、Token 消耗成本、响应延迟、幻觉处理机制等，这些技术边界决定了产品功能的可行性。例如，如果无法接受长文本输入，就不能设计超长文档总结功能；如果无法接受高延迟，就不能设计实时语音交互过重的功能。
综上所述，虽然 AI 技术迭代迅速，但在商业闭环、技术稳定性及用户付费习惯尚未完全成熟的当下，全职投入 AI 产品经理岗位存在较高风险。建议从业者保持敏锐度，深耕垂直领域，将 AI 视为提效工具而非唯一核心，积累跨领域的业务理解力与技术认知，待行业格局更清晰时再做决策。
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