大模型開啟新的AI時代之后，尋求機會的人們反而感受到一種更為強烈的撕裂感。

一方面，技術的革新讓人感覺機會無處不在；另一方面，在龐大而混沌的創(chuàng)業(yè)機會面前，又感覺到無所適從。

技術創(chuàng)業(yè)成本和風險太高、應用創(chuàng)業(yè)門檻和壁壘不強。許多創(chuàng)業(yè)者、投資人就在夾縫中，一邊看著OpenAI蒙眼狂奔，一邊拿著項目寸步難行。

AI時代，創(chuàng)業(yè)者和投資人應該如何尋找時代機會？階段性成功的創(chuàng)業(yè)者和投資人們又有什么心得和故事？

大模型時代，產品經理還有價值嗎？

2023年初，ChatGPT上線短短兩個月，活躍用戶突破一億，成為用戶規(guī)模破億速度最快的應用。

當時我們曾提出過一個粗暴的觀點，說產品經理已死。

原因有二，其一是因為大模型從實驗室里走出來就已經相對成熟，自然語言的交互不需要太多界面。其二是，技術還在飛快迭代，新的應用很快會被新的技術顛覆掉。

后來事情的發(fā)展一定程度上如我們所料，OpenAI陸續(xù)發(fā)布的GPTs和Sora讓無數(shù)基于大模型的應用胎死腹中，我們當時說《OpenAI正在殺死創(chuàng)業(yè)者》。

但另一方面，隨著時間的推移我們也越來越意識到，大模型技術固然炫酷，卻很難在生活和工作中發(fā)揮實際價值。即技術和生產力之間，仍然存在巨大的差距。

顯然世界仍然需要產品經理，需要他們來讓技術與應用場景結合，將技術轉化為生產力。

只是這件事情并不容易，新的產品從技術路徑到產品思維都與之前大有不同，如何在AI時代打造一款好的產品，不僅成為產品經理的問題，也成為無數(shù)企業(yè)和投資人孜孜以求的事情。

因此，「自象限」邀請到AI創(chuàng)業(yè)公司「波形智能」的CPO萬磊，一起聊一聊他在AI產品方面的經驗和思考。

萬磊，連續(xù)創(chuàng)業(yè)者，前騰訊高級產品經理，參與過現(xiàn)象級軟件「全民K歌」的產品打造，同時也是多個AI爆款產品的創(chuàng)始人。

萬磊的思維特別活躍，從元宇宙到Web 3，再到AI大模型，他一直活躍在創(chuàng)業(yè)一線。在與「自象限」接近2個小時的交流中，他提到的產品創(chuàng)意以及親手打造的產品就多達數(shù)十個項，多次的創(chuàng)業(yè)經歷和深厚的產品實踐成為其如今打造AI產品的支撐。

其在「波形智能」一手打造的「蛙蛙寫作1.0」在上線1個月后月活達到30萬，用戶付費率達到7%。2024年1月，「波形智能」完成由藍馳創(chuàng)投領投，西湖科創(chuàng)投、藕舫天使跟投的千萬元級Pre-A輪融資，并發(fā)布垂類大模型Weaver。

一、2024，技術與產品融合

自象限：2024年，你認為大模型會有怎樣的發(fā)展趨勢？什么樣的公司在這一年會更具優(yōu)勢？

萬磊：回顧去年的發(fā)展，上半年先進入大眾視野的是基于ChatGPT的AIGC應用，多是基于智能問答衍生出的各類小軟件，這批項目基本都是產品經理主導的，但因為GPT迭代太快，AI訓練的難度大幅度降低，這批項目的技術競爭力越來越沒壁壘，競品鋪天蓋地的出來，沒跑出來什么好的軟件。我的前幾個項目就是這么“被迫”死掉的。

然后就是技術主導的“百模大戰(zhàn)”和大量的Agent創(chuàng)業(yè)公司。這一波技術主導的項目比純AIGC應用融資會順利很多，當然后期大部分的大模型公司也死了，尤其是GPTs出來以后，大量粗淺的Agent創(chuàng)業(yè)公司也找不到方向，幾百個大模型出來以后，大部分像空中樓閣一樣找不到落地的應用場景，慢慢消失了。

到今年，大模型的理解能力和各種多模態(tài)技術的成熟度越來越高，還有越來越多的垂域大模型出現(xiàn)，各類AI應用去比多年多了很多。我認為今年這種趨勢會更加明顯，有自己產品落地形態(tài)的大模型公司才會活得比較好。對于用戶來說以前看似摸不著頭腦的大模型概念，今年會逐漸落地成AI應用不知不覺的走進大家的生活中

自象限：那在大模型時代做產品，與之前會有什么不同？

萬磊：最大的不同自然是技術。之前我們純做應用，不太需要太顧慮技術的實現(xiàn)瓶頸。無論是游戲還是社交軟件，技術能做到什么程度我們心里還是比較清楚的，所以在功能設計上，只要是對用戶有幫助的強需求，基本都能實現(xiàn)，強調從用戶觸發(fā)，尋找真實痛點，基本上很難遇到技術無法實現(xiàn)的訴求。更多時間都是在周旋研發(fā)的優(yōu)先級問題。

自象限：所以技術穩(wěn)定的時候，是產品主導一切；現(xiàn)在技術還在發(fā)展，技術主導產品就會更多，那這會成為當前產品經理的挑戰(zhàn)嗎？

萬磊：也不能說誰主導誰的邏輯，更多的是配合方式。做AI產品經理會很不一樣，當你做一個功能之前首先要和技術算法充分討論，這個模型訓練出這樣內容能不能實現(xiàn)， 算力成本有多大，目前的文生圖、對嘴型、聲音克隆接口能做到什么程度，分別生成的時間需要多久。

AI技術的迭代速度太快了，可能今天做不了的東西，明天就會有一個技術突破點幫你解決了，產品要隨時去獲取新技術的迭代變化。用戶有時候對AI有盲目的幻想，預期和實際實現(xiàn)往往都有差距。

所以對于產品經理來說，要從從技術實現(xiàn)來反推自己的產品功能應該怎么設計，對AI技術本身要非常了解。這對傳統(tǒng)的產品經理來說，會有一些不同需要適應。

自象限：那你覺得，現(xiàn)在做大模型產品，產品經理最大挑戰(zhàn)會是什么？

萬磊：一個是對前沿技術的理解和持續(xù)學習的能力，要求會更高，甚至是必要條件。比如像OpenAI每次的技術發(fā)布會，產品也需要全程看完并消化。其次在一些傳統(tǒng)的垂直領域思考AI落地方案，挑戰(zhàn)會大很多。因為沒有什么可以copy的案例，如何把各種各樣的AI技術賦能到某個垂類行業(yè)，你自己可能就是最早一批去思考這個分支要怎么結合AI往前走的人。以往我們做社交也好，游戲也好，可以有很多競品分析的環(huán)節(jié)，從多種已有的模式選一個最合適的，現(xiàn)在沒有這種流程了，你可能就是第一個產品。

自象限：現(xiàn)在很多人都在探討AI原生應用，覺得所有產品都應該被AI重構一遍，你如何思考這個問題？

萬磊：我覺得“AI原生”快被炒成一個噱頭了，好像不是AI原生就會低人一等一樣。

我記得有個大廠搞了個應用商店，號稱有100個原生應用。但實際上你去看，它很多都是老應用加了一個AI功能，然后就說是AI原生，那肯定是不合理的。但現(xiàn)在市場就愛用這個東西標榜自己，覺得蹭上就會很厲害。其實不是，我覺得這有點走極端。

不是說原生應用就牛，我甚至覺得都不需要區(qū)分這個概念?，F(xiàn)在的路徑，一定是在傳統(tǒng)的需求里去結合AI，然后提供更好的服務和效率。就像蒸汽時代不會一下把馬車顛覆了一樣，我們原來的那些應用，它的需求本身是真實存在的，不可能因為AI出現(xiàn)就不存在了。

所以很難說一個什么AI應用就把這些都顛覆掉，AI只能在原來非常好的，穩(wěn)定的需求上面去做一些結合，比如提高服務質量，提高工作效率，提高信息獲取速度等等。

自象限：我理解AI就是老房子翻新，一塊磚一塊磚去替換掉原來的建材，直到它成為一座全新的房子，而不是現(xiàn)在就推到重建。

萬磊：對，它有點像每個人可能需要花七年的時間把自己的細胞更新一遍，我感覺AI技術和現(xiàn)有產品結合也會是這個過程。

自象限：2024年，AI應用會呈現(xiàn)什么樣的發(fā)展趨勢？

萬磊：去年真正留下來的產品其實不多，且大部分都是基于單一技術的應用，比如換臉，或者一對一的聲紋復刻，因為去年的技術形態(tài)也比較單一。今年隨著多模態(tài)技術的成熟，綜合性的應用可能會更多。

自象限：這種應用最有可能出現(xiàn)在哪些場景？

萬磊：最出圈的有可能還是出現(xiàn)在偏社交的領域，比如虛擬陪伴。因為AI大模型最神奇的一點，就是它可以像人一樣跟你交流，甚至跟你進行情感溝通。

我之前做的相親軟件，頭幾句話都是AI生成的，大模型可能會讓未來更夸張一些，什么文生圖、文生視頻、聲紋復刻都可以塞到同一個產品里面去，會有一些新的東西出來?；旧细餍懈鳂I(yè)的傳統(tǒng)軟件都會有AI介入。

二、如何做好一款AI產品

自象限：如何才能做出一款好的AI產品？

萬磊：我覺得首先得判斷什么是真需求，什么是偽需求。

前兩年區(qū)塊鏈NFT火的時候，我做了一個算是國內比較早的數(shù)字藏品的社交平臺，期望國內的數(shù)藏玩家可以在這個平臺上分享自己的藏品、購買經驗、或者進行轉賣銷售等等。

NFT剛火的時候，我覺得這是一個強需求。但后來才發(fā)現(xiàn)，國內玩數(shù)藏的人很少需要跨平臺交流，也不需要分享和交換數(shù)藏。他們把數(shù)字藏品當金融產品去炒，一群人只盯著一個數(shù)藏品牌。盤子炒熱以后就撤退去主攻另外一個新盤，這樣持續(xù)往復，他們用得最多的就是QQ群或者QQ頻道。QQ已經滿足了交流分享的能力了，不需要再新造一個跨平臺的數(shù)藏社交工具。

自象限：產品設計上會有什么考慮，現(xiàn)在大多數(shù)AI產品都是以對話方式進行的，這是最直接的交互方式，產品在這方面有什么思考空間嗎？

萬磊：以寫作軟件為例，目前常見交互方主要是對話框輸入框，或者從Notion那邊學過來的交互方式，把對話框放進文檔里，輸出的內容直接呈現(xiàn)在編輯區(qū)域，然后做一些快捷按鈕。

這種交互面向寬泛的內容創(chuàng)作沒有問題，但如果面向專業(yè)寫作者就會存在問題。因為AI生成的內容并不一定有效，生成的內容取決于指令的內容，這里變量非常大。內容直接侵入到編輯區(qū)域，如果作者不滿意，還要不停的刪除重新提問生成。

所以我在蛙蛙寫作的小說工具上就放棄了常見的這種交互方案，根據(jù)具體的需求寫作場景進行設計。

比如我給文章單獨開了一個側邊欄，AI生成的內容不會直接出現(xiàn)在文章里，而是先出現(xiàn)在側邊欄，用戶可以對這些內容進行選擇，修改，確定了之后再放到正文區(qū)域。

我們也會做一些按鈕，因為很多人不知道怎么把自己的想法告訴AI，我們會和用戶做深入的溝通交流，把一些高頻的設定詞做成按鈕，可以進行快捷交互。

比如我們設計的“劃詞修改”的功能，現(xiàn)在很多AI產品要是對內容不滿意，就需要全部重頭再來，但用戶很多時候可能只想要調整其中某一句話。劃詞功能就可以選中這一句，然后讓AI進行定向修改，比如增加感情描寫，擴寫劇情等等。

自象限：所以寫作類產品的整體邏輯還是定位在工具屬性，采用的副駕駛邏輯。

萬磊：對，我覺得目前AI寫作的核心邏輯還是做好輔助，而不是直接代替你輸出成品。

三、現(xiàn)在是產品經理的好時代嗎？

自象限：你覺得現(xiàn)在是產品經理最好的時代嗎？

萬磊：我覺得相對來說沒有以前好了。

我的定義是對比的，2015年前后，產品經理就是CEO的角色，他會統(tǒng)籌所有的東西，包括產品功能、研發(fā)、運營等等。那個時候產品經理也不多，從0到1做項目的機會也非常多。

但是現(xiàn)在不是了，現(xiàn)在大廠產品經理的崗位已經非常細分了，一個人可能只做一個很小的功能，比如評論功能，可能會有一個人專門給評論做排序策略，一個人專門給評論做點贊和內容引導。

這樣的結果就是，大家越來越螺絲釘了，對于一個產品經理的綜合鍛煉就沒有前幾年那么好了。

其次現(xiàn)在是一個非常重視技術的年代，以前說“人人都是產品經理”，你有一個idea你就能做一個軟件，做一個網站，因為技術已經非常成熟穩(wěn)定他，所以當時idea最重要。

但現(xiàn)在不一樣了，尤其是做AI模型，它跟技術綁定的關系會非常緊密，技術直接決定了你能不能這么想，能不能這么做。我們經常聽到說AI會取代研發(fā)，人人都可以做一個應用，目前來看，卡脖子的還是技術本身。

現(xiàn)在職場環(huán)境也沒以前好了，互聯(lián)網在下行，許多公司都在裁員，同時面臨的競爭也很激烈，每個高校最優(yōu)秀的學生都會去競爭這個崗位，還有很多跨界轉型的產品經理擁有更強的綜合能力，所以對于純產品來說，它競爭力壓力是越來越大的。

自象限：那對于成熟的產品經理來說，現(xiàn)在是創(chuàng)業(yè)的好時候嗎？

萬磊：去年不是，今年我覺得也不是。

我其實不太好說這個話，因為我自己就在創(chuàng)業(yè)。但其實從外部環(huán)境來看，包括我接觸過的許多投資人也都和我說，今年（2023）創(chuàng)業(yè)的你們可能是最慘的一年，各方面都不太好。去年身邊很多創(chuàng)業(yè)的朋友都回大廠工作了，節(jié)奏太快，技術各種爆炸，很多idea或者技術門檻可能一夜之間就被超越了。

但如果真的要創(chuàng)業(yè)的話，那就要做AI的事情。我覺得AI真正的爆發(fā)可能在明年或者后年的時候，我們現(xiàn)在可以先一只腳踏進來，打打基礎。