探讨了产品经理在大模型时代的必要性。指出移动互联网红利消退后，AI 带来了新的交互变革与效率提升机会。产品经理需理解大模型产业链、主流模型特点、边界及交互方式，从单纯设计者转变为技术与商业的桥梁。建议通过提示词工程、RAG 应用开发、Agent 工作流编排等路径建立核心竞争力，避免被边缘化，在 AI 原生应用爆发前抢占先机。文章详细分析了为何学习、学什么以及如何构建相关能力的具体路径，强调数据质量与合规风险的重要性。
产品经理要讨论的，不是有没有必要学习大模型，而是以怎样的姿势拥抱大模型。
回顾过去，移动互联网时代是产品经理乘风破浪的时代。当年 iPhone 刚推出时，无数激动人心的 App 相继问世，那些才华横溢的产品经理的名字如雷贯耳，被互联网铭记。他们改变了人们的生活方式，也重新定义了'用户体验'的内涵。那个充满活力的时代，人人都可以做产品经理，每个性感的点子都有可能变成让人眼前一亮的产品。
但是随着时间的推移，产品经理开始变得碌碌无为，可以发挥和腾挪的空间越来越窄。产品人的日常更多地变成了抄竞品、看数据、各种开会撕逼，创新反倒逐渐变成了高风险行为。这一切不免让人唏嘘，当时代的窗口期开始关闭，个人的努力和热情也变得无足轻重起来。
快进到今天，当画原型、写 PRD 这些被许多产品经理当做核心价值的工作内容可以轻而易举地被 AI 取代，大模型的到来似乎更令产品人岌岌可危。但事实上，大模型技术如同当年的 iPhone 一样，为我们打开了新世界的大门。随着越来越深入的参与大模型产品项目，作为产品经理，我深刻感受到大模型技术的崛起又一次给了我们重新定义游戏规则的机会。
这一波 AI 浪潮带来的生产力革新是有目共睹的。各行各业的投资人和老板，都在摩拳擦掌，把手上可能用 AI 取代和整合的岗位盘来盘去，憋着拿 AI 降本增效。
深入理解和应用自动化和智能化的工具的产品人，将能够稳占先机，成为企业转型和升级的关键力量。例如，利用大模型自动生成用户调研报告、自动撰写需求文档草稿、自动分析竞品功能差异等，都能大幅缩短产品迭代周期。
大模型带来的还有交互方式的变革。随着机器越来越能'读懂'人类，基于用户深度交互的产品会完全颠覆传统的产品形态，带来全新的用户体验。
一切传统的 App 将被推翻重塑，AI 原生应用将爆炸式增长。AI 原生应用应当长什么样？可以有哪些更贴心的功能？产品经理大有作为。传统的点击流交互正在向自然语言交互转变，这意味着产品经理需要重新思考信息架构和任务流程。
智能助手、AI Agent、数字人，大模型开启了无数新的应用场景。基础大模型能力获得显著提升的支撑下，应用落地将呈现井喷式增长。涌现出现象级的创新应用、催生出新的平台和商业模式只是时间问题。
还记得当年安卓刚推出时，一片荒芜的应用市场吗？现如今，机会窗口再一次打开，大模型的落地需要产品经理。
你可能会说，我不转行 AI，也需要学习大模型技术吗？可问题是如今还有多少行业能说自己和 AI 完全无关呢？特别是 LLM 展现出的强大的多模态交互能力和连接各类应用的胶水能力，可以几乎对所有领域提供支撑服务。AI 将在各行各业加速渗透，形成一个无行业，不 AI 的态势。
这一次不同的是，随着 AI 的日益强大，在可预见的未来，软件开发的过程、流程、方法论，甚至开发团队的组织方式、职责分配，都将会被打破，岗位之间边界也变得模糊。如果你不懂一点大模型技术，很可能会被边缘化。
关于大模型这块的知识，建议去听一下业内大佬的科普公开课，作为产品经理，你需要侧重了解以下核心内容：
了解大模型产业链，认清自己在全新价值链中的生态位，不断加固自己在团队中的核心竞争力。这包括理解算力层、模型层、平台层和应用层的分工，明确你的产品在哪个环节创造最大价值。
了解主流大模型的特点和使用场景，了解如何评估大型语言模型的性能和质量，以便根据业务需求进行选型。不同模型在推理速度、上下文长度、特定领域知识等方面各有优劣，PM 需具备基本的选型判断力。
了解大模型的边界，以便从产品设计的角度进行弥补问题和规避短板。大模型存在幻觉、隐私泄露、逻辑错误等风险，产品设计中必须包含相应的校验机制和用户提示策略。
熟悉和大模型的交互方式，充分把它的能力发挥到极致。这包括 Prompt Engineering（提示词工程）的基本原理，如何通过结构化输入引导模型输出高质量结果，以及如何设计多轮对话状态管理。
了解大模型的行业发展趋势，保持对市场的洞察力和对机遇的捕捉能力。关注开源社区动态、大厂发布计划以及垂直领域的落地案例，确保产品方向不偏离主流技术演进路径。
学习大模型的门槛确实不低，但这也正是一个巨大的护城河。底层逻辑其实很简单，无非是打不过就加入。你得先知道它是什么，怎么回事，才有可能思考清楚如何看待它。
在大模型时代，每个人的能力边界被大大拓展，三五个人组成一个大型项目的开发团队将成为可能。对于产品经理来说，你需要面对的是一系列复杂而多维的挑战，你不仅需要具备传统的市场洞察能力和策略思维，还需要深入理解 AI 技术，并能够在技术和商业需求之间找到平衡点。
产品的角色会从单纯的产品设计者和市场分析师，转变为连接技术和商业的桥梁。这种跨界能力将成为产品经理的核心竞争力。
从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法。产品经理不需要精通代码，但需要理解 Transformer 架构的基本概念。同时，通过 Prompts 角度入手更好发挥模型的作用，学习如何编写高质量的指令，理解 Few-Shot Learning（少样本学习）的原理。
借助向量数据库和检索增强生成（RAG）技术，构建垂直领域的咨询智能问答系统。这是目前企业级应用最成熟的场景之一。产品经理需要懂得如何清洗数据、切片文档、配置检索策略，以保证回答的准确性。
大模型平台应用开发为主，通过星火大模型、文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。理解 Agent（智能体）的概念，即如何让模型自主规划任务、调用工具。产品经理需设计清晰的任务拆解流程和工具接口规范。
借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型。学会 Fine-tuning 垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握。虽然 PM 不一定亲自操作，但必须理解微调的成本、收益及适用场景，避免过度依赖通用模型。
以 SD 多模态大模型为主，搭建文生图小程序案例。理解图像、语音、文本之间的转换逻辑。基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力。
并非所有场景都需要最新的 SOTA 模型。很多时候，经过微调的小参数模型在特定任务上表现更好且成本更低。PM 应根据实际业务指标（延迟、成本、准确率）做权衡。
大模型的效果很大程度上取决于训练数据和 RAG 库的质量。产品经理必须重视数据治理，建立数据更新和维护机制，否则模型输出的垃圾信息会直接损害用户体验。
涉及用户隐私、版权、内容安全的问题是大模型落地的红线。在产品设计中必须内置内容过滤、脱敏处理等合规功能，并遵循相关法律法规。
每个风口带来的都是乱花渐欲迷人眼的混乱和一段时间的红利期。要看到这股趋势背后的潜力，不要等到全世界都在用大模型技术时才开始匆忙学习。现在就开始，拥抱变化，让自己站在技术革命的浪尖上。
这不仅是一个职业上的选择，更是一场关于未来的押注。对于产品经理来说，你需要面对的是一系列复杂而多维的挑战，你不仅需要具备传统的市场洞察能力和策略思维，还需要深入理解 AI 技术，并能够在技术和商业需求之间找到平衡点。产品的角色会从单纯的产品设计者和市场分析师，转变为连接技术和商业的桥梁。这种跨界能力将成为产品经理的核心竞争力。
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