本文分析了 2024 年转型全职 AI 产品经理面临的六大挑战与机遇。首先指出当前 AI 产品普遍缺乏盈利模式，多数处于亏损状态；其次强调技术栈尚不稳定，各大模型厂商竞争激烈且标准未定；第三点说明用户付费意愿低，免费策略仍是主流。文章详细阐述了 AI 发展的五个阶段，从对话交互到组织管理，指出产品框架随阶段变化而难以定型。此外，建议 PM 应聚焦垂直场景需求，避免为 AI 而 AI，并通过实际部署体验（如 Ollama）来理解 Token 成本、上下文窗口及 RAG 等技术细节。结论认为目前时机仍需谨慎，PM 应注重技术理解与场景结合。
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。以下是详细的分析：
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。AI 产品的边际成本虽然随着规模扩大可能降低，但推理成本（Inference Cost）依然高昂。Token 计费模式下，如果无法通过增值服务或订阅覆盖 API 调用成本，企业难以盈利。
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。在没有跑通 Unit Economics（单体经济模型）之前，盲目 All-in 风险极大。
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。API 接口变更、价格调整、模型效果波动都是常态，PM 需要预留足够的技术缓冲空间。
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 在设计产品时，必须考虑如何将 AI 能力嵌入到刚需场景中，而不是单纯卖一个'聊天机器人'。
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：
即具备自然语言对话能力的 AI，如现有的聊天机器人。这是目前大多数 AI 产品的形态，主要解决信息检索和简单问答。
能够解决达到人类水平的复杂问题，据称此类 AI 的能力相当于拥有博士学位但尚未借助专业工具的人类，能执行基础的问题解决任务。例如代码生成、逻辑分析。
指的是能够自主采取行动的 AI 系统，标志着从理论推理到实践操作的跨越。例如自动发送邮件、操作数据库、调用外部 API 完成工作流。
此阶段的 AI 不仅限于执行任务，更能辅助人类进行创造性发明，推动科技进步。例如辅助药物研发、设计新材料。
达到这一级别的 AI 将能够全面承担组织内部的工作协调与管理，展现出高度的自主性和策略性。这涉及复杂的决策树和多智能体协作。
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。
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。
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。
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。
作为 AI 产品经理，你需要理解以下核心概念以评估可行性：
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。
综上所述，2024 年转型全职 AI 产品经理面临商业闭环未明、技术栈不稳定、用户付费意愿低等挑战。建议从业者保持谨慎，优先选择垂直场景中的 AI 赋能岗位，而非盲目创业。同时，深入理解大模型的技术边界与部署成本，是做好 AI 产品设计的基石。
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