本文分析了 AI 产品经理行业的现状与发展趋势。指出当前行业面临数据瓶颈、资本趋冷及商业化落地难等挑战。就业方面，C 端饱和而 B 端有机会，实习岗位需求增加。文章详细阐述了 AI 产品经理所需的核心能力，包括全局视野、Python 基础、机器学习原理、竞品分析及项目实操经验。强调从业者应聚焦垂直场景价值，避免盲目跟风，注重业务理解与技术认知的结合。
近年来，人工智能（AI）技术的飞速发展引发了行业的广泛关注。然而，随着大量从业者涌入，AI 产品经理岗位也面临着前所未有的竞争压力。所谓的'内卷'，在经济学和社会学层面指的是投入增加但产出并未相应增长的现象。在互联网行业，这表现为企业为了维持竞争优势，不断要求员工提高工作强度，而实际业务价值却未同步提升。
对于想要进入或正在从事 AI 产品相关工作的人员来说，理解当前的市场环境和行业逻辑至关重要。盲目跟风不仅难以获得职业成长，还可能面临资源浪费的风险。
当前大模型训练面临数据资源枯竭的挑战。头部大厂的数据集已接近饱和，导致训练成本急剧上升。基础创新层在中国面临突破难度大的问题，商业化落地更是困难重重。许多企业虽然拥有算法能力，但缺乏高质量的业务数据来支撑模型的微调与应用。
2023 年以前，许多初创公司可以通过简单的 AI PPT 获得融资。进入 2024 年，投资机构趋于谨慎，资金主要流向头部企业（如智谱华章、月之暗面等）。中小型企业融资难度显著增加，这意味着 AI 产品的商业闭环必须更加清晰，不能仅靠概念支撑。
大而全的通用 AI 产品盈利困难，小而精的垂直场景应用更受市场欢迎。B 端客户更看重解决实际问题的能力，而非单纯的技术噱头。例如，在客服、文档处理、代码辅助等具体场景中，AI 工具若能显著提升效率，则更容易获得付费意愿。
C 端产品经理岗位极度饱和，B 端产品经理需求相对稳定，G 端项目回款周期长。懂底层大模型原理的产品经理稀缺，市场上多为半路出家者。大厂虽然布局 AI，但更多是出于战略防御，实际盈利点尚不明确。因此，社招时企业更倾向于考察候选人的过往项目落地能力和对业务的深刻理解。
尽管社招竞争激烈，但实习岗位需求有所增加。以深圳为例，优质 AI 相关实习岗位数量可观。对于应届生而言，实习经历是进入大厂的重要敲门砖。面试重点在于业务理解能力，而非单纯的技术实现能力。企业希望看到候选人能够用技术思维解决业务问题，而不是仅仅会调用 API。
想要转型或入门 AI 产品经理，需要构建以下知识体系，这不仅仅是学习工具的使用，更是对技术边界的认知。
理解 AI 技术边界与应用场景。知道什么是生成式 AI，什么是判别式 AI，以及它们各自适用的领域。避免将 AI 作为万能药，明确其在特定场景下的局限性。
掌握 Python 语言，能够阅读代码并与算法工程师沟通。不需要达到开发者的水平，但需要理解基本的变量、函数、类、数据结构等概念，以便评估技术可行性。
了解基本模型原理（如 Transformer）、训练流程及评估指标。理解过拟合、欠拟合、准确率、召回率等概念，能够在产品设计中合理设定预期效果。
熟悉主流 AI 产品（如 Sora, Midjourney, GPT 系列）的功能逻辑。分析其交互设计、提示词工程（Prompt Engineering）策略以及用户反馈机制。
掌握从需求挖掘到原型设计的全流程，特别是针对生成式 AI 的交互设计。例如，如何处理模型输出的不确定性，如何设计用户反馈回路以优化模型表现。
参与 0-1 的项目落地，积累真实案例。尝试使用开源模型进行微调，或者利用 RAG（检索增强生成）技术构建简单的知识库问答系统。
优化简历，针对性准备面试问题。重点展示对 AI 技术的理解深度以及对业务价值的思考，而非罗列工具名称。
AI 产品经理并非单纯的'风口'职业，而是需要深厚业务理解与技术认知的复合型角色。建议从业者保持理性，避免盲目跟风，专注于垂直领域的价值创造。在技术快速迭代的背景下，持续学习和适应变化是保持竞争力的关键。
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