随着人工智能（AI）技术的飞速发展，AI产品正逐渐成为市场的新宠。剪映和CapCut两款软件，凭借其全球每月超过8亿用户的庞大基数，到2024年预计收入将突破百亿元人民币大关，这一数字相比之前增长了三倍有余。这一成绩的背后，离不开AI技术的深度融入，如智能补光、智能降噪等功能，均基于最新的AI模型技术。
不仅如此，独立的AI产品也在市场上崭露头角。可灵AI的月用户数已超过150万，而即梦的价值更是被市场分析师认为可能达到剪映的十倍。在抖音平台上，AI小应用的数量也在不断增加，字节跳动正试图以即梦为核心，打造一个全新的AI时代抖音。
然而，一个值得深思的问题是：为何大型科技公司能够迅速完成AI产品的商业化闭环，而其他专注于AI模型的公司却难以盈利？这背后或许隐藏着几个关键的洞察。
首先，大型语言模型（LLM）与AI产品之间存在本质区别。LLM更像是一个装满各种工具的工具箱，而AI产品则是为了满足特定需求和用途而设计的家具。例如，椅子用于坐，桌子用于放物品，它们直接解决了用户的问题。因此，LLM只是提供了一个API接口，而AI产品才是用户直接使用的工具。
LLM虽然功能强大，但并不能直接转化为赚钱的产品。原因在于，LLM提供的是能力，而产品则需要解决具体问题。剪映通过AI功能简化了用户的操作，解决了拍视频者的烦恼；即梦和可灵AI则针对创意内容创作者，提供了实用的工具，满足了市场需求。相比之下，单纯提供工具箱的商业化路径会更为漫长。
其次，AI产品的商业化需要生态系统的支持。模型只能提供能力，而AI产品的商业化则需要嵌入到用户的需求中。剪映依靠抖音的生态系统，将AI能力应用于短视频的制作、发布和分享，形成了完整的创作到分发流程。即梦则结合了短视频和直播电商场景，不仅提高了创作者的效率，还能在商业场景中直接变现。
AI产品的商业化路径需要清晰。工具箱虽然强大，但用户购买产品的欲望更强，因为产品能解决实际问题。因此，想要盈利的AI产品，从一开始就需要明确商业化策略。例如，文心一言4.0通过会员制提供更强的模型推理能力，Monica则通过集成AI助手的全能工具满足用户的多样化需求。
产品经理在AI产品的开发中扮演着至关重要的角色。他们需要将LLM的能力与工程化手段相结合，将能力转化为用户看得见、用得上的功能。这包括处理模型的多次调用、控制逻辑以及处理模型的错误等。通过工程化的手段，产品经理可以确保用户在一个自然的交互中获得结果，无需了解模型的底层机制。
最后，AI产品的成功不仅取决于模型的好坏，还取决于产品经理和工程师的共同努力。一个好的AI产品需要既有强大的模型能力，又有简单易用的操作界面。例如，橙篇通过清晰的功能设计满足了用户的需求，用户愿意为此付费。
在企业服务领域，AI模型也发挥着重要作用。传统企业服务团队正在利用AI模型提升竞争力，而新兴的AI公司则尝试将AI技术应用于企业生意中。然而，无论是哪种团队，都需要将AI模型作为增强工具融入企业服务中，而不是简单地将其作为传统企业服务的分支或替代品。
随着AI技术的不断进步，AI产品正逐渐成为市场的主流。谁能深耕特定场景和用户需求，谁就能在市场上脱颖而出。未来，AI产品的发展将更加注重与生态系统的结合、商业化路径的清晰以及产品经理和工程师的共同努力。
