在移动互联网高速发展的时代，产品经理一度成为最火爆的职业，人人都想当产品经理，有很多人说：产品经理的上限极高，它应该是CEO式的岗位。事实上，我们看到新型互联网科技公司的CEO也确实都是产品出身。但是这几年产品经理们经常焦虑，焦虑的原因就在于：移动互联网的增长已经见底，红利已消失，需求已经挖掘的差不多了，新需求很少。大家都在拼存量，所以大家都很卷。

现在AI来了，对于产品经理来说，有危机，也有转机。

 我们先说说危机。产品经理有几个核心工作：竞对分析、需求挖掘、原型/PRD产出、产品管理、数据分析、文档撰写、沟通对齐。这些工作里面，除了需求挖掘、沟通对齐之外，其他工作基本上都有相应的AI工具帮你搞定，AI产品哪怕能帮助实现其中的60%，那对整个岗位的影响就比较大了。坦率讲，很多产品文档或者PPT的工作，其实并没有太大价值，甚至充斥着很多废话，这些工作让AI做起来就很得心应手。目前，很多互联网公司目前已经缩编了产品岗，随着AI工具的越发成熟，就业前景就会进一步恶化。

好了，该说说转机了。AI大模型毕竟是一个比较新的趋势，它会带来一些新的机会。首先，由于现在大部分市场都是存量市场的竞争，要赢得这种市场，拼的是成本和效率。而AI为降本增效方面提供了坚实的技术引擎，很多企业都在探讨如何合理的引入AI，来重塑自己的业务流程。这样一来，基于现有业务的AI化改造的需求就出现了，懂AI的产品经理将会受到企业的青睐。其次，虽然我们说移动互联网的增长见底了，但是新的技术变革一般都会催生出新的需求，原本快失去方向的中小型创业公司，一定会抓住AI的技术红利，去挖掘新的需求，打造新的产品。如此，AI方向的产品经理也将会迎来新的机遇期。

但是，在AI时代，对产品经理的要求可能就不一样了。以前的画原型、做PRD、写PPT/文档的工作，由于大多有AI工具辅助完成，所以它不再是核心工作内容，更不是核心竞争力。企业要引入AI来驱动业务，除了要求产品经理对业务有较强的理解之外，同时要对AI的选型和交互模式有非常深入的了解。很多人会误以为目前AI也就相当于一个聊天工具，在使用的时候集成一下API就够了。但实际上并非如此，你要相信：任何新事物的出现，都会产生新的范式。

从我的个人经验来看，产品经理在参与AI产品设计时，至少需要了解这些内容：Prompt工程，模型的选型、能力边界、交互模式、成本计算、幻觉容错。

Prompt工程：prompt是发送给大模型的指令，看似门槛低，但实际上要做好也是需要一些技巧和经验的。有的人调试出来的prompt好用，而有人总是出不了稳定的效果。这就好比人类之间的沟通一样，有人的善于沟通，把事情讲的清清楚楚，滴水不漏，对方很容易理解，而有的人总是词不达意，甚至造成误会（幻觉）。我个人认为，prompt能力是可以反映产品经理的综合素养的。当然了，在未来，prompt会是AI大模型时代所有人的通用能力。

模型选型：模型从尺寸上讲，有大模型和小模型；从开放性上讲，有开源模型和闭源模型。比如选择开源小模型，它能力稍弱，但成本低，不过大概率你需要训练或微调，得有相应的技术和数据储备。选择开源大尺寸模型，意味着它能力很强，但是资源损耗也多，特别是你想做训练，需要的算力也越多（一般不考虑）。选择闭源模型，往往不好改造，也有数据外泄风险。

能力边界：任何模型都是有自己的能力边界的，有的模型数学能力强、有的逻辑推理能力强、有的只支持NLP处理、有的支持多模态、有的支持function calling（相当于大模型的工具回调能力）、有的对某些格式或者prompt敏感。

交互模式：目前有三种交互模式，Embedded模式、Copilot模式、Agent模式。选择不同交互模式，直接关系到产品的AI化到底有多深。不同交互模式，产品体验也有很大不同。

成本计算：很多大模型都是以token计价为主，分为input和output。还有一些是以调用次数计价为主。很多复杂业务，可能需要与AI多次交互，这里面就会产生大量的成本。

幻觉容错：所谓幻觉，可以简单理解为“大模型在不知道答案的情况下会犯错或胡说八道”。图灵说过：假如一个机器不会犯错，那么它也不会是智能的。这种问题很难解决，因为即使是人类，也经常“胡说八道”。那么，在做产品设计时，就需要想到AI参与的环节，是需要有一定容错性的。容错范围和容忍度有多大，这是需要考虑清楚的。

以上，就是AI大模型时代，产品经理应该了解的一些内容。

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由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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• 为什么要做 RAG
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• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
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• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
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第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
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• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
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对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
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学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

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