到2025年7月底了，距離2026年還有不到5個(gè)月就結(jié)束了。

曾經(jīng)我發(fā)起一個(gè)調(diào)研，提到AI產(chǎn)品經(jīng)理轉(zhuǎn)型，作為普通產(chǎn)品經(jīng)理是否跟的上，寫了一篇文章，發(fā)現(xiàn)里面的投票不見了。

在這個(gè)文章的調(diào)研結(jié)果里，有30%的產(chǎn)品經(jīng)理選擇了躺平：不主動(dòng)了解AI大模型的工作；而20%的產(chǎn)品經(jīng)理選擇主動(dòng)；其余的產(chǎn)品經(jīng)理則跟不上現(xiàn)在的變化進(jìn)度。

要知道這可是產(chǎn)品經(jīng)理的調(diào)研，而不是普通用戶。

因?yàn)楫a(chǎn)品經(jīng)理是做軟件研發(fā)的產(chǎn)品，所以要注意對(duì)于普通人來說可能就無法接受，世界就變了一樣。

在2022年，第一個(gè)GPT3出現(xiàn)到今天，幾乎每個(gè)月都有新的模型出現(xiàn)，并且模型榜單也在不斷的更新，這種類似銷售團(tuán)隊(duì)使用的“龍湖榜單"，從開源、到閉源都在不停的更換。

如下是hugging face的模型榜單，現(xiàn)在趨勢(shì)領(lǐng)先榜單里面，幾乎都是國(guó)產(chǎn)大模型，并且還是開源。

在AI行業(yè)工作的從業(yè)者，我有一點(diǎn)感受特別清楚，AI產(chǎn)品的公司就是隨著頭部模型的廠家固定，一些中下游模型公司已經(jīng)消失不在，反而現(xiàn)在出現(xiàn)的都是在模型應(yīng)用層面，頭部的大廠和模型廠商都已經(jīng)固定了。

當(dāng)然在AI領(lǐng)域里，還時(shí)不時(shí)會(huì)有新的AI應(yīng)用類產(chǎn)品出現(xiàn)，這就需要產(chǎn)品經(jīng)理持續(xù)關(guān)注了。但總的來說，現(xiàn)在AI產(chǎn)品經(jīng)理越學(xué)越簡(jiǎn)單。

主要是下面這幾個(gè)維度原因。

1.開源與閉源的AI模型榜單固定了

現(xiàn)在國(guó)內(nèi)就以字節(jié)、京東、阿里、DEEPSEEK、以及智普、KIMI、騰訊混元、百度為一步梯隊(duì)，現(xiàn)在國(guó)內(nèi)的模型廠商都是走開源為主，他們不斷的升級(jí)模型性能以及更小的模型參數(shù)，以及在代碼、設(shè)計(jì)、視頻生成更強(qiáng)，所以AI產(chǎn)品經(jīng)理只需要關(guān)注AI模型的榜單與參數(shù)即可，比如自己是在做編碼領(lǐng)域的應(yīng)用，那么選擇coding最強(qiáng)的， 如果是做設(shè)計(jì)的就是設(shè)計(jì)最強(qiáng)的，以此類推，當(dāng)然現(xiàn)在還有醫(yī)療模型，同樣也是同理。

2.AI 模型管理的應(yīng)用固定了

除了模型本身，現(xiàn)在還有模型的管理平臺(tái)工具，分別有dify以及coze當(dāng)然還有N8N這類模型管理平臺(tái)，如果是國(guó)內(nèi)就是選擇Dify以及fastGPT， 而國(guó)外則選擇N8N，因?yàn)樗闪藝?guó)外WhatsApp這些社交應(yīng)用的入口。

AI模型管理工具，減少了AI產(chǎn)品經(jīng)理的研發(fā)成本，允許通過配置任務(wù)流以及agent就可以完成。

從而讓研發(fā)團(tuán)隊(duì)可以更快落地AI能力，比如語音識(shí)別、圖像識(shí)別、以及數(shù)字人等這些能力都可以通過模型管理平臺(tái)來完成底座。

如下是Native的AI產(chǎn)品所依靠這些模型管理工具以及模型之間關(guān)系，其產(chǎn)品研發(fā)關(guān)系，就可以將其AI產(chǎn)品經(jīng)理知識(shí)體系結(jié)構(gòu)化

3.AI的生產(chǎn)力工具

除了以上的各個(gè)模型榜單與開發(fā)應(yīng)用，還有就是生產(chǎn)力工具，這些生產(chǎn)力工具主要是在辦公、產(chǎn)品設(shè)計(jì)、編碼甚至是銷售與運(yùn)營(yíng)上。

現(xiàn)在這些維度的工具都已經(jīng)有了自己的代表頭部AI產(chǎn)品，如下分別是

設(shè)計(jì)領(lǐng)域類

figma、mastergo

code

CURSOR、codebuddy、traesolo

辦公自動(dòng)化

RPA、MANUS、openMANUS

視頻生成類

runway、lovert

AI模型社區(qū)類

hugging face

最后一個(gè)是頭部AI模型社區(qū)，幾乎將以上所有的模型應(yīng)用底層模型都涵蓋了，所以沒事就去多逛逛社區(qū)，尤其是里面有大量的AI所需要的數(shù)據(jù)集，也是可以反復(fù)使用的，要是現(xiàn)在才開始做數(shù)據(jù)標(biāo)注，而不是去尋找數(shù)據(jù)集，那就浪費(fèi)太多時(shí)間了。

AI產(chǎn)品經(jīng)理越學(xué)學(xué)簡(jiǎn)單

以上還是在應(yīng)用程上，在AI模型的開發(fā)領(lǐng)域里，現(xiàn)在使用的技術(shù)框架包括Python與Python語言腳本都是常見的幾個(gè)框架，這些框架與算法也將成為研發(fā)中反復(fù)使用的。

比如專注在上下文提示詞的工作，產(chǎn)品經(jīng)理只要完成一個(gè)AI產(chǎn)品，調(diào)教上下提示詞的應(yīng)用，就可以反復(fù)相關(guān)的技術(shù)框架反復(fù)使用。

再加上以上的AI模型隨著版本更新，雖然他們也會(huì)增加新功能，即使每個(gè)新模型與新功能都要等待時(shí)間只有幾個(gè)月，但是學(xué)習(xí)難度會(huì)越來越低。

AI產(chǎn)品經(jīng)理，已經(jīng)成為一個(gè)新物種研發(fā)工作職位。

綜上，通過以上的親身經(jīng)歷，我自己認(rèn)為現(xiàn)在做AI產(chǎn)品經(jīng)理就已經(jīng)逐步變成了新物種，和傳統(tǒng)的功能性、APP產(chǎn)品經(jīng)理發(fā)送了根本的變化。

曾經(jīng)我寫過一個(gè)叫做情感性產(chǎn)品經(jīng)理的誕生：

簡(jiǎn)單來說，別人普通的PM還在用AXURE，而你就是用的AI產(chǎn)品設(shè)計(jì)，不僅效率更快同時(shí)需求更加準(zhǔn)確，保證代碼的復(fù)用性同時(shí)還有功能開發(fā)的效率。

所以，要成為AI產(chǎn)品經(jīng)理也要機(jī)遇，沒有那么簡(jiǎn)單，需要有資源還有要有ideal，并且好的團(tuán)隊(duì)來協(xié)作落地。

真的要一個(gè)人全部參與AI、交互設(shè)計(jì)師、編碼工作，就需要更多的研發(fā)資源來完成從而保證產(chǎn)品的迭代，現(xiàn)在一個(gè)人做全部工作，產(chǎn)品很難保證全部AI迭代，只能有一個(gè)穩(wěn)定版本。

而依附于我給的AI應(yīng)用產(chǎn)品框架，就可以快速將其對(duì)應(yīng)AI知識(shí)點(diǎn)歸納到對(duì)應(yīng)的知識(shí)庫里，這樣就不會(huì)學(xué)的艱難了。

今天的分享就到這里了

產(chǎn)品經(jīng)理和設(shè)計(jì)師的Cursor學(xué)習(xí)課程：onlook工具使用與學(xué)習(xí)

最后，我?guī)е鴪F(tuán)隊(duì)使用的產(chǎn)品經(jīng)理的“Cursor工具：Onlook”已經(jīng)上線,我在業(yè)余時(shí)間開設(shè)了這套工具的課程，你可以報(bào)名7月31日開班的B端產(chǎn)品經(jīng)理訓(xùn)練營(yíng)學(xué)習(xí)與獲得這個(gè)工具。

這款工具已經(jīng)是我們團(tuán)隊(duì)普遍使用的了，讓產(chǎn)品經(jīng)理在不會(huì)代碼的情況下，完成移動(dòng)端、網(wǎng)頁端、以及B端類的產(chǎn)品設(shè)計(jì)與前端編碼，從而大大減少自己的開發(fā)成本，讓你成為一個(gè)產(chǎn)品經(jīng)理的前端開發(fā)專家。

下面這個(gè)網(wǎng)頁是是利用這款產(chǎn)品經(jīng)理的Cursor工具實(shí)現(xiàn)的，你只需要懂產(chǎn)品經(jīng)理的技能，就可生成。

課程訓(xùn)練營(yíng)介紹

7月31日開班，29期B端AI產(chǎn)品經(jīng)理訓(xùn)練營(yíng)

AI B端產(chǎn)品經(jīng)理訓(xùn)練營(yíng)課程表

報(bào)名咨詢課程助理