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2024是否是AI應用創(chuàng)業(yè)的好機會？本文嘗試從個人真實經(jīng)歷出發(fā)，探討當下的AI市場與AI產(chǎn)品經(jīng)理的那些事。對AI產(chǎn)品經(jīng)理、AI創(chuàng)業(yè)、AI市場等方面感興趣的同學，不妨來看一下。

這是一個普通創(chuàng)業(yè)者與打工人寫的文章（全文4360字），10年是一個周期，希望能為您帶來一點思考啟發(fā)。

圖源：Kimi關于標題的建議

一、AI市場與AI產(chǎn)品經(jīng)理

基于大家對AI很重要的這一共識，當前有兩個場景：

1. 企業(yè)（包括傳統(tǒng)企業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)）如何實現(xiàn)AI轉(zhuǎn)型或用好AI
2. 產(chǎn)品經(jīng)理如何轉(zhuǎn)型AI產(chǎn)品經(jīng)理

本文希望從個人真實經(jīng)歷出發(fā)，探討當下的AI市場與AI產(chǎn)品經(jīng)理那些事。

1. AI市場（分為創(chuàng)業(yè)市場和就業(yè)市場）

1）AI創(chuàng)業(yè)市場

一方面，是行業(yè)大佬做出預判，這是一波比移動互聯(lián)網(wǎng)更大的紅利。

另一方面，很多觀點在碰撞。我個人認同傅盛和朱嘯虎兩位老總的觀點（兩位老總在去年這個時候有一些觀點碰撞，今年達成了和解），詳見《傅盛朱嘯虎一年再辯AI大模型一年之變》。

個人總結(jié)：

• 當前OpenAI雖然估值高但還沒盈利，是否會成為泡沫是一個可討論的話題。
• 個人看法：就看GPT5什么時候出來了，大模型創(chuàng)業(yè)可能會成為泡沫，但AI應用不會，還是認可這是堪比移動互聯(lián)網(wǎng)的紅利。
• 小參數(shù)大模型開始盛行，蘋果等公司也專注小參數(shù)，為了在手機端即可跑模型應用，對開發(fā)者是利好。
• 2024下半年會有一批有代表性的AI應用跑出來。

個人看法：僅針對agent智能體來說的話，個人看好在社交和游戲中的應用，傳統(tǒng)游戲如諸神、賽馬娘等，帶有模擬經(jīng)營和養(yǎng)成的屬性，玩家是上帝視角，但不是真養(yǎng)成，之前的可能性都是預設好的。而agent智能體能實現(xiàn)模擬現(xiàn)實的養(yǎng)成，不同角色在游戲中戀愛結(jié)婚生子，每個家庭再養(yǎng)育出不同屬性的新角色，此時一個游戲就是一個虛擬世界。

有沒有一種可能，我們其實就是造物者創(chuàng)作的一個個智能體？

再推薦由前PDD與前今夜酒店特價的兩位老師主理的《AI煉金術》，新一期播客中也聊到了AI產(chǎn)品與創(chuàng)業(yè)，里面幾個觀點很有意思：

• 站在AI很重要的角度，AI創(chuàng)業(yè)沒有藍海，都是紅海；
• 先考慮這個市場有多少肉，再考慮這個市場有多少狼搶；
• 現(xiàn)在看起來過了一段紅利期，更大時間跨度下，還有更多的紅利（舉了之前做今夜酒店的例子，當時獲客成本漲到4塊多就覺得這波紅利已經(jīng)過去了，營銷成本投不下手，現(xiàn)在10年后回頭看當時還正是最好的時候）
• AI+SaaS的優(yōu)勢體現(xiàn)在不是售賣軟件，而是應該售賣最終的交付成果；
• 挑一個你喜歡的和你擅長的事做。

這幾個觀點和我準備寫的這篇文章的觀點不謀而合，起到互相支撐的作用，剛好放在前面分享。

2）AI就業(yè)市場

基于我之前也實操了一些AI落地項目（后面分享），我實際聊了一些AI企業(yè)的就業(yè)機會，談談個人的想法。

• 魚龍混雜，求職者要做好信息甄別。即使面試通過拿到offer，除了看boss直聘的招聘評價，一定要提前收集其他信息，如在脈脈上搜一下這家公司靠不靠譜；
• 一些公司實際上沒搞懂用AI能為自己企業(yè)帶來什么價值，只是處于焦慮或跟風心態(tài)要做AI，這部分企業(yè)可以聊，但要求求職者要有咨詢和商業(yè)化的思維，能幫公司厘清業(yè)務增長機會；
• 不同公司對AI產(chǎn)品經(jīng)理的定位不同，所以招聘市場上對AI產(chǎn)品經(jīng)理的崗位職責和任職要求也不同，慢慢會統(tǒng)一標準，這也是產(chǎn)品經(jīng)理轉(zhuǎn)型的機會。
• 有行業(yè)沉淀和認知的產(chǎn)品經(jīng)理轉(zhuǎn)型會更有機會，類似之前的“互聯(lián)網(wǎng)+”，目前應用層的機會在“AI+行業(yè)”，只懂AI或只懂行業(yè)是不夠的。還有就是業(yè)務創(chuàng)新，找到細分的場景痛點并完成PMF驗證，海外有很多優(yōu)秀案例。

2. AI產(chǎn)品經(jīng)理

個人做了一下劃分，僅供娛樂和參考。

1）入門級

能通過WaytoAGI等開源網(wǎng)站或一些課程了解AI的概念，使用AI產(chǎn)品并嘗試動手實踐應用搭建（對應的畫像可能是喜歡聽小宇宙APP的播客或瀏覽AI相關的文章哈哈）；

以前互聯(lián)網(wǎng)剛興起的時候，部分用谷歌的人會比用百度的有優(yōu)越感，現(xiàn)在可能用AI搜索的更有優(yōu)越感（當然我感覺都沒啥好優(yōu)越的，都是工具，關鍵還是看能用工具產(chǎn)出什么）。

2）研究級

我理解這里有兩個路徑，一個是技術研究路徑，一個是商業(yè)化研究路徑；對應傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)偏功能實現(xiàn)的產(chǎn)品經(jīng)理和偏商業(yè)運營的產(chǎn)品經(jīng)理，當然最好是同一個人，我一直的理念是產(chǎn)品運營不分家（產(chǎn)品即運營）。

這個階段對應的畫像可能是對某一領域有認知，可以根據(jù)需求場景選擇解決方案，或利用Hugging face等工具手搓出一些AI應用來驗證想法；

3）落地應用

這一階段我理解的畫像就是有一些成功落地應用的案例，如產(chǎn)生商業(yè)化價值。

對應傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)PM也有三個層級：

1. 負責功能模塊與執(zhí)行細節(jié)；
2. 負責整體系統(tǒng)與產(chǎn)品架構；
3. 熟悉行業(yè)競爭格局與商業(yè)運營策略。

總結(jié)來說，對AI產(chǎn)品經(jīng)理要求懂得技術框架，不一定要了解技術細節(jié)，而是對技術邊界有認知，最好能知道一些優(yōu)化手段和新技術的發(fā)展。

AI說白了也是工具和手段，我認為產(chǎn)品經(jīng)理要關注的還是場景、痛點、價值。

舉一些我們之前做的落地案例。

案例一：錄播課編程作業(yè)的自動批改

場景：在班主任日常工作中，批改作業(yè)占據(jù)了50%以上的時間。

這里的作業(yè)不是簡單的選擇題（有標準答案），而是包含創(chuàng)意創(chuàng)作和問答題，如孩子拖動編程積木來實現(xiàn)一個作品，還有孩子自己根據(jù)人物講一個故事。

目標：擴大班主任的服務半徑，提高對學生和家長的服務效率。

痛點：現(xiàn)有的作業(yè)批改方式無法統(tǒng)一標準，對于問答題和創(chuàng)作題的評分存在主觀性，影響了教學質(zhì)量和效率。

原理：利用BERT機器學習模型（準確來說是BERT的變種），結(jié)合老師的批注（正樣本和負樣本），實現(xiàn)作業(yè)的自動和標準化批改。

期望結(jié)果：理解和模擬老師的評分邏輯，減輕老師的工作負擔。

落地結(jié)果：自動批改節(jié)省班主任50%以上的時間，服務半徑從50人擴大到200人。

案例二：智慧安檢標簽在關務風控平臺的應用

場景：海關在對申報貨物查驗時，需要保證單貨一致（所有關務風險，如夾藏、瞞報、違禁品等，都可以理解為單貨不符）。

痛點：客戶通過順豐申報的品名，不一定是真實品名，存在順豐貨物被海關查驗導致整車被扣的風險。

解決方案：推動關務部門與 AIOT 部門的跨部門合作，應用AIOT的智慧安檢判圖標簽（如是否含有液體或粉末）與貨物品名對應的標簽比對（如衣服對應的是常規(guī)標簽），再輸出是否有風險的結(jié)論給中轉(zhuǎn)場人員（開箱查驗）。

落地結(jié)果：風控識別開箱復核有效率提升，成功識別重大貨物風險。

以上都是我們在實操中遇到的案例，在順豐還有其他一些實踐，如需要根據(jù)客戶申報的品名準確歸類到大陸海關商編（10位），在輸入足夠的情況下算法是可以歸類到10位，但會要求客戶下單補充更多信息（提高下單門檻），權衡的一個做法是先歸類到6位商編（國際通用的分類），再根據(jù)歷史庫歸類到10位商編。

這里個人總結(jié)是在一些大公司或甲方公司的AI部門，會有更好的商業(yè)化落地方案。

原因可能是有數(shù)據(jù)才有AI，這里大公司本身有自己的一方數(shù)據(jù)，在目前大家重新對數(shù)據(jù)資產(chǎn)有新的認知時，一手數(shù)據(jù)就是資源，而公開市場上的數(shù)據(jù)已經(jīng)有大模型提供基礎能力了。

最后說一點感性的認知和個人經(jīng)歷吧，供同行交流參考。

二、2024年是否是AI應用創(chuàng)業(yè)的好機會

我有時會想，如果穿越回2014年，我22歲畢業(yè)時，還是否會選擇創(chuàng)業(yè)？

2014年，國家提倡大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新，正是移動互聯(lián)網(wǎng)的紅利時代。

我在深圳的咖啡館，能遇到很多聊項目的創(chuàng)業(yè)者和投資人。

我也參與了移動互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)，和朋友做了一款幫人養(yǎng)成好習慣的APP，積累了百萬用戶，拿了一些投資。

從大學做交友網(wǎng)站開始，認識了很多牛人，小紅書、快看漫畫、禮物說、兼職貓等，第一批移動應用創(chuàng)業(yè)者或運營負責人，都成了各自領域的佼佼者。

而我們的創(chuàng)業(yè)項目由于對商業(yè)化思考較淺，且好習慣這個概念較泛（且養(yǎng)成好習慣比較反人性），在當時工具+社區(qū)的模式中沒有很好的商業(yè)化落地，最終項目折戟。

那時候我機緣巧合，通過紫牛創(chuàng)業(yè)營了解到傅盛總，也看了傅盛總的一些文章和演講（關于傅盛認知三部曲），于是抱著試一試的心態(tài)給傅盛總發(fā)了郵件，希望去獵豹移動學習怎么做產(chǎn)品和微創(chuàng)新。

而傅總也真的回我郵件并讓我約hr面試了，今天還是很感謝傅總當年的點撥和引薦。

后來從北京回到深圳，加入了一家編程教育初創(chuàng)公司，也經(jīng)歷了公司從100多人到2000多人的快速發(fā)展；當時教育行業(yè)的核心邏輯從服務效果交付，卷到了各種投流獲客，獲客成本CAC的上升導致ROI慘不忍睹（分直播課和錄播課，電銷和社群營銷）。

然后雙減政策來了，廣告金主中就看不到教育企業(yè)的影子了。

再后來加入某家大廠做跨境物流業(yè)務，一晃已畢業(yè)10年。

2024年，在我個人生活發(fā)生轉(zhuǎn)變的同時，時代的浪潮也從移動互聯(lián)網(wǎng)應用轉(zhuǎn)為了AI應用。

一方面，是行業(yè)大佬做出預判，這是一波比移動互聯(lián)網(wǎng)更大的紅利。

另一方面，個人面臨就業(yè)或創(chuàng)業(yè)的選擇，畢業(yè)生難找工作，大廠降本增效或海外駐點，此時選擇變得尤為重要。

對行業(yè)和趨勢的判斷，也成為人生十字路口選擇中要往哪個方向走的信標。

回到一開始的問題：如果穿越回2014年，我是否還會選擇創(chuàng)業(yè)？

答案肯定是會的，只是如果真能帶著2024的認知回去，那就是穿越爽文了。

從務實的角度來看，以你相信什么，想成為什么去預判未來10年，是可以實現(xiàn)的。

舉幾個例子：

雷軍在上大學時看了《硅谷之火》這本書，才塑造了現(xiàn)在的雷總。

傅盛在上大學時看了《聯(lián)想為什么》，以及后續(xù)他在采訪中提到的經(jīng)歷，才塑造了現(xiàn)在的傅總。

而我們90后這一代，也有很多影響很深的書和產(chǎn)品，書籍如林軍的《沸騰十五年》，產(chǎn)品如人人網(wǎng)、微博、微信、陌陌等。

（圖源：豆瓣讀書）

那00后這一代呢，目前已越來越多00后創(chuàng)業(yè)當老板或加入創(chuàng)業(yè)公司。

如B站UP主大貍子切切里，一個00后的女生，視頻風格沒有很嚴肅的測評，從零開始商業(yè)化做大還沒影響觀眾緣，最新一期視頻展示了公司的500平工作室設計建造模擬經(jīng)營，成為年輕人夢寐以求投簡歷的公司。

還有我之前在編程貓認識的第一批管培實習生，也已經(jīng)在行業(yè)大牛（jiayangqing）創(chuàng)立的AI創(chuàng)業(yè)公司中擔任產(chǎn)品負責人了。

他們讓我看到了另一種可能性，當然大環(huán)境還是年輕人難就業(yè)，或者去到一些不靠譜的公司，每天被PUA的情況更多。

只是在信心比黃金更重要的當下，我們需要看到這樣的“幸存者偏差”。

李一舟在一期播客中提到，我們每個人內(nèi)心都有點羞恥（也許叫坦誠更合適）的想法，我明明是個A，怎么活成這個B樣了呢？

之前還看了胡延瑞胡總的文章《大廠產(chǎn)品經(jīng)理并非產(chǎn)品經(jīng)理》，很多觀點也很認同。

產(chǎn)品經(jīng)理最初的夢想是改變世界，怎么就慢慢躺平了呢？

比認知更重要的，還是心力（心性、心態(tài)），這個和hanniman的觀點也一致。

在紅利來臨的時代，我們能否不躺平，而是擁抱變化，持續(xù)學習？

致謝：成長路上給予我點撥的各位大佬，以及hanniman對本文的指導。