文章系统介绍了AI产品经理三大分类：AI应用产品（面向C/B端用户）、AI大模型产品（研发训练核心模型）和AI平台化B端产品（提供AI技术平台服务）。从核心定位、代表产品、关键能力、目标用户、价值主张、发展趋势和入行建议七个维度，详细分析了各类特点，帮助读者理解不同AI产品经理岗位的要求和发展方向，为想进入大模型领域的从业者提供全面指导。

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概述

想成为AI产品经理，需要先将这个岗位进行分解，知道有什么分类，以及不同分类的区别是什么。

AI产品经理的分类：

1、AI应用产品。面向客户：TOC，或TOB。

2、AI大模型产品。面向客户：AI基座，或AI引擎。

3、AI平台化B端产品。面向客户：企业，或开发者。

接下来我将从：核心定位，典型代表产品，关键产品能力，核心目标用户，主要价值主张，当前主要趋势，入行建议。

一共7个维度来讲上述不同AI产品经理分类的特点。

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AI应用产品

1、核心定位

    提取AI功能，将多个功能进行封装，进而变成用户可以使用的某个类型的产品，某个类型即指需要解决的具体场景。

2、典型代表产品

字节跳动——豆包；

腾讯——腾讯元宝；

百度——文心一言；

阿里——天猫精灵。

3、

关键产品能力

用户体验设计——给用户展示直观易用的交互界面；

场景洞察——深刻理解用户的需求和使用场景；

AI功能集成——将复杂的AI能力转化成产品功能，如：内容生成，智能问答，图片生成，自动化推送。

注解：

自动化推送需要多agent进行组合，组合多种AI能力。而复杂的AI能力基本都来自某个特定AI模块的功能组合，而这里我们的产品就将其多个AI能力进行封装集成。可以简单理解为：你去上学，不同科目的老师教授你知识，然后你就掌握了语文，数学，英语，物理等这些科目的知识。这里AI产品得到的就是不同的能力。

4、核心目标用户

TOC：普通消费者

TOB：企业内员工

5、主要价值主张

体验升级——对应“用户体验设计”，区别于之前在百度搜索的方式；

内容创作和效率革命——对应“场景洞察”；

个性化服务——对应“AI功能集成”。

6、当前主要趋势

TOC：聊天机器人，写作，绘画，视频生成等各种专一工具；

TOB：客服，设计，办公，研发等领域的效率工具；

多模态融合：文本，图像，语音的交叉应用；

超级入口整合：办公软件（如：企业微信）内置AI助手。

7、入行建议

用户洞察和场景设计：捕捉用户痛点与AI之间的适用点；

用户体验设计：将AI功能自然无缝融入交互场景；

数据驱动迭代：利用用户反馈和用户数据，评估产品功能效果，并进行迭代；

商业敏感度：理解变现模式和用户付费意愿；

基础模型能力：知道什么能做，什么不能做。

2

AI大模型产品

1、核心定位

研究，训练，迭代核心AI大模型，如LLM，文生图模型，提供通用能力，或垂直能力。

2、典型代表产品

字节跳动：豆包大模型；

腾讯：混元大模型；

百度：文心大模型；

阿里：通义千问系列模型。

3、

关键产品能力

模型研发能力——大规模预训练，指令微调，强化学习对齐；

架构创新——MoE，长上下文，多模态融合；

算力优化——主要提升训练效率，推理效率，控制并降低成本；

开源与生态——通过开源部分模型或者工具，来吸引开发者，构建生态。

4、核心目标用户

直接用户：AI研发工程师，算法科学家。

间接用户：在模型基础上构建上层应用的开发者和产品团队。

5、主要价值主张

强大的通用技能基础能力，或：强大的垂直技能基础能力。

6、当前主要趋势

开源：头部大厂基本都开源主流模型，来抢夺生态位；

垂直化/专业化：从“全能通才”转向“某一领域进行深耕”：医疗，金融，法律等专业领域；

小型化/轻量化：端侧部署模型需求旺盛；

Agent化：模型具备自主完成目标链式任务的能力（例如：现在可以通过开发一个多Agent集成的智能体，输入需求，一键生成从视频画面，文字讲述和语音都配套齐全的视频）；

降低训练/推理成本：MoE架构，量化，高效训练框架。

7、入行建议

学习原理和前沿知识：深度理解模型架构，训练方法和评估指标；

工程架构能力：大规模训练架构，性能优化，成本控制；

技术趋势洞察：关注学术界和工业界的最新突破；

开源生态的利用：积极参与开源社区，理解开源策略；

安全与伦理：深度理解模型的偏见（由单一领域带来的必然局限性），理解安全风险，做出应对措施。

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AI平台化B端产品

1、核心定位

将AI技术，如：模型，工具，算力，框架，打包成平台或服务，给企业客户或开发者快速构建，部署，管理自己的AI应用或解决方案。

2、典型代表产品

字节跳动：火山方舟大模型服务平台；

腾讯：腾讯云TI大模型；

百度：百度智能云千帆大模型平台；

阿里：阿里云百炼平台。

3、

关键产品能力

技术集成能力——提供模型选型，微调，部署，监控一站式的服务。

理解企业级应用的特性——安全，稳定，高扩展性，运维管理方便。

行业解决方案的能力——结合具体行业场景，提供直接可用的方案或深度定制的方案。

工具链支撑能力——熟练使用prompt工程，向量应用库，Agent开发框架，数据标注平台。

生态构建能力——混迹开发者社区，应用商店，服务市场，有构建生态的嗅觉。

4、核心目标用户

企业客户决策者，企业开发者，独立软件开发商，系统集成商。

5、主要价值主张

降低AI应用开发门槛，加速企业智能化转型，提供安全稳定可扩展的AI基础设施。

6、当前主要趋势

平台功能深化：Agent创建，复杂编排，记忆管理，工具集成；

模型即服务：提供多样化主流模型的统一API和计费；

垂直化/专业化：从“全能通才”转向“某一领域进行深耕”，医疗，金融，法律等专业领域；

生态建设：构建包含“企业开发者，独立软件开发商，系统集成商”的繁荣生态；

大模型与传统软件/云原生的融合：RAG架构，向量数据库集成的普及。

7、入行建议

企业级解决方案思维：理解客户核心诉求——降本增效，合规安全，决策流程化；

B端平台的产品设计：API设计，权限管理，计费策略，监控告警，高可用保障；

行业知识：深入理解目标行业，如：金融，医疗，制造的业务流程和痛点；

技术和商业翻译能力：将深奥的技术能力转化为客户能容易理解的商业价值；

生态系统的构建意识：吸引和服务好——开发商和合作伙伴。

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