大模型的竞争格局与产品经理的未来机遇

最新推荐文章于 2025-09-08 17:45:12 发布

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#产品经理 #人工智能 #chatgpt #大数据 #prompt #web安全

本文探讨了产品经理如何在LLM技术竞争中保持领先，涉及ChatGPT的全新产品类别、基础设施层的激烈竞争、应用层的创新机会，以及如何面对持久性解决方案的挑战。同时提到了大模型时代对企业人才和学习路径的影响。

前言

作为产品经理，很重要的一点是要紧跟技术发展的潮流。大型语言模型（LLM）的竞争格局日新月异，谁会成为最终的赢家尚未可知。在这篇博文中，我们将介绍我们的一些重要观察发现，主要涉及直接面向消费者的聊天界面以及 LLM 基础架构和应用层，目的是帮助你在 LLM 竞争中保持领先地位。

ChatGPT：一个新的产品类别

ChatGPT 不只是一个好一点的搜索引擎或自动补全工具，它是一个具有广泛应用的新的产品类别。谷歌和微软等公司正在将 LLM 整合到其现有的产品中，但技术和产品类别切换所具有的复杂性给他们带来了一个独特的挑战。

ChatGPT 可以为各种应用程序带来价值。作为一名产品经理，了解像谷歌和微软这样的公司在现有产品中整合 LLM 的过程，以及他们面临的挑战，可以帮助你在整合这些技术时做出明智的决定。OpenAI ChatGPT 及其对第三方插件的支持可以为潜在的整合和合作伙伴战略提供有价值的见解。

关键是要跟随大公司的脚步，看看他们在做什么，然后问问自己，我如何把这些元素整合到自己的产品中？

基础设施层：竞争激烈的舞台

LLM 基础设施层允许开发人员通过 API 与 LLM 进行交互，这个领域的竞争非常激烈。作为一名产品经理，你需要权衡与 OpenAI 和微软等行业领导者合作的利弊，或选择谷歌、亚马逊、Hugging Face、Meta、Stability AI 及各种学术机构的产品。在做战略决策时，既要考虑像 GPT-4 这样的大模型的强大功能，又要考虑小模型的可负担性和可访问性。到底谁会成为最终的赢家？这很可能要看我们如何平衡 GPT-4 等大模型的性能和小模型的可负担性和可访问性。

应用层：创造力的温床

当基于 LLM 构建应用层时，产品经理可以发挥创造力，开发出富有创新精神的解决方案。许多团队都专注于“显而易见”的应用，如问答机器人或摘要，但还有大量的垂直领域尚未探索，如专业指导和机器人流程自动化。作为产品经理，识别有意义的用例并深入进去解决它们，可以让你的产品在竞争中脱颖而出。

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产品面临的挑战：持久解决之道

在 LLM 领域，产品经理所面临的挑战在于为解决难题创建持久性解决方案，而不是可轻易复制的应用程序。随着 LLM 产品构建技术的发展，产品经理应该与同行及行业专家开展合作，分享那些并不直观的技巧和最佳实践。这种协作方式可以帮助你保持消息灵通，让你可以以数据为驱动制定产品策略。

小结

LLM 世界的令人兴奋之处在于为产品经理提供了许多创新和成长的机会。只要紧跟竞争趋势，了解整合 LLM 技术所面临的挑战，并培养一个强大的社区，你就可以在快速发展的 LLM 市场中成功定位你的产品。拥抱机遇，迎接挑战，为生成式人工智能的持久成功而努力！

大模型岗位需求

大模型时代，企业对人才的需求变了，AIGC相关岗位人才难求，薪资持续走高，AI运营薪资平均值约18457元，AI工程师薪资平均值约37336元，大模型算法薪资平均值约39607元。
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掌握大模型技术你还能拥有更多可能性：

• 成为一名全栈大模型工程师，包括Prompt，LangChain，LoRA等技术开发、运营、产品等方向全栈工程；

• 能够拥有模型二次训练和微调能力，带领大家完成智能对话、文生图等热门应用；

• 薪资上浮10%-20%，覆盖更多高薪岗位，这是一个高需求、高待遇的热门方向和领域；

• 更优质的项目可以为未来创新创业提供基石。

可能大家都想学习AI大模型技术，也想通过这项技能真正达到升职加薪，就业或是副业的目的，但是不知道该如何开始学习，因为网上的资料太多太杂乱了，如果不能系统的学习就相当于是白学。为了让大家少走弯路，少碰壁，这里我直接把全套AI技术和大模型入门资料、操作变现玩法都打包整理好，希望能够真正帮助到大家。

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