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最近互聯網圈最熱的產品之一，可能就是OpenAI推出的ChatGPT了，那么這款產品和PaaS產品之間存在著什么樣的關聯？在這款爆火的產品背后，我們是否可以透見PaaS產品的運轉邏輯？本篇文章里，作者便進行了相應總結，一起來看。

要說當下國內外科技話題最盛的產品，莫過于ChatGPT。他既能完成基礎問答式的仿人對話，還可以寫代碼、給文案、翻譯語言，最強大的是他還能完整記住對話上下文，使用反饋極其逼真。

而由于此次發布同時提供了面向大眾體驗的頁面功能，瞬間霸占了國內外各平臺的科技榜單，在短短 5 天的時間里，ChatGPT 的用戶數就突破了百萬。

那么ChatGPT是一個C端產品嗎？答案顯示是否定的，雖然ChatGPT提供了可供用戶體驗的playground，但其本質僅僅是作為一個流量的入口或產品的使用，類似的產品如翻譯工具、安全審核產品官網也都會提供試用的入口，ChatGPT的主要形態仍是API接口，即通過OpenAI平臺提供算法能力支撐用戶的智能對話模型能力，是一個標準的PaaS產品：平臺即服務。

本文我們就從ChatGPT入手看看PaaS產品到底是怎么運作的。

一、PaaS的產品能力

1. 明確PaaS產品的立命之本

在產品官網給出的描述中，ChatGPT 是一個“可以回答后續問題、承認錯誤、挑戰不正確的前提并拒絕不適當的請求”的對話模型。也就意味著對話模型是OpenAI公司給出的對外產品形態，提供底層的算法能力，并以此幫助用戶實現如數字營銷、線上內容創作甚至個人助手等場景需求。

這就是ChatGPT作為PaaS產品對外售賣的底層原理，其算法能力是產品的核心能力，而用戶通過算法獲取仿人互動體驗、翻譯結果乃至商業文案則是ChatGPT的幾大功能項。

作為PaaS產品，本身屬于一個功能中間件，他不直接面向業務，但他可以幫助業務快速提升。因此PaaS產品的設計最基礎的要求是明確產品可以幫助用戶解決什么問題，且通過第三方實現的效果或成本明顯優于自研。

當前市面上的標準PaaS產品如RTC可以幫助業務快速構建音視頻房間，不需要開發者學習極其復雜的底層音視頻集成與算法能力；面對龐大且復雜的的企業內部協同平臺，通過接入企業PaaS能力，開發者無需關心，可以直接借助第三方快速、個性化地實現數字化的轉型。這些都是比較典型的代表。

2. 持續且專注提升PaaS產品的能力

實際上，在ChatGPT之前OpenAI公司已經發布過多個NLP模型，如GPT-3，同樣是對人類語言的理解，GPT-3對比ChatGPT來說就顯得冰冷。后來，在GPT-3的基礎上，ChatGPT引入了人類偏好學習機制，讓他的回答不僅可以更高效的獲得答案，同時又更貼近人類，整體的問答體驗遠高于“推薦式”的搜索引擎。

由此可見ChatGPT即便有上億融資、高手云集，其產品研發也并非一蹴而就、一飛沖天，同樣是基于用戶場景、自身能力一步一步的提升能力。事實上很多PaaS產品乃至B端產品都很難有類似“啫喱”、“羊了個羊”之類的C端產品有一夜爆紅的經歷，穩步向前是PaaS產品的常態。

另外，當我們在設計PaaS產品時，更需要注重其作為平臺屬性的特點，不能拘泥于點狀的需求和少部分的場景，每一次新功能的迭代都需要經過完整性的場景閉環，因此大跨步的升級、大而全的功能列表有時候并不見得是一件好事。

認準產品的發展方向，學會對需求說不，是作為PaaS產品經理非常重要的能力（因為PaaS產品可以實現的范圍實在是太廣了，甚至一些業務邏輯也可以通過PaaS提供）。

3. PaaS產品的易用性同樣不可忽視

在深度體驗、調研了ChatGPT之后，發現除了本身超強的問答推理與上下文關聯能力外，ChatGPT對外的api對接方式也極其簡單，基本幾行代碼，一個開發半天就可以綁定，這也給PaaS產品的設計開發帶來非常棒的示范，產品的易用性也是產品本身重要的一環。

在設計產品功能階段，是在底層接口上就做的易用，還是通過demo、simplecode、最佳實踐等方式降低用戶的接入門檻，都是產品經理需要考慮如何對外提供給到用戶的點；同樣的也要在技術方案設計與開發階段，更需要與開發、測試明確用戶的接入及使用姿勢，盡可能地減少用戶接入的代碼數量、降低用戶的了解成本。

二、PaaS產品應該是技術驅動還是產品驅動？

這個問題屬于PaaS產品中亙古的辯題。作為底層能力型產品，究竟是技術優吸引用戶還是產品方案好吸引用戶，從ChatGPT我們找到了答案。

ChatGPT的出現，帶給我們全新的感觀體驗。以往我們需要查找一項攻略的時候，需要經歷四個步驟才能得到答案：輸入、檢索、整理、結果，而ChatGPT跳過了中間的兩個步驟，實現了從輸入到結果的新搜索方式。

同時ChatGPT在原來GPT的模型基礎上加入了人類反饋學習的機制，也就意味著，新的GPT技術將更好的理解人類的自然語言，他可以實現上下文的串聯、保證答案的準確性、相似語句的識別以及不同文本的類別（甚至不需要調用翻譯，直接根據發問的語言進行回復）。

這些能力，都是科技的進步、算法的功能，說白了技術直接推動了產品大步向前，并受人喜愛。這也側面說明了PaaS產品的發展，歸根結底來源于技術的進步、科學的發展，如果技術能力有限或復雜程度不高，PaaS產品很難獲得用戶的認可，更何談商業的變現。

于此同時，前文也有提到ChatGPT的爆火很大程度上是源自針對C端用戶的試用開放，每個人都可以上平臺進行體驗，而不再是拘泥于科技領域內部。

“playground”的做法讓ChatGPT一下子破圈，而這次破圈的主導顯然是產品形態的變更引發的；而包括OpenAI公司在內的一眾AI算法公司，無不通過產品包裝的方式對外提供了算法模型，如把語音識別模型將能力應用在了會議實時字幕與同聲傳譯場景、把安全檢測模型應用在了應用反垃圾凈網場景等等。

除此之外，通過場景解決方案的包裝，也為一眾技術流提供了用武之地：針對行業的解決方案（如政企協同）、針對熱門場景的解決方案（如購物直播）。

所以說，PaaS產品其實并不存在技術與方案的嚴重傾向，技術的發展促進了PaaS產品能力的提升，方案的完善同樣推動了產品與商業的進程。

三、ChatGPT的商業化

1. 價格偏高，目標用戶路在何方？

從當前ChatGPT的商業策略來看，不論是用于體驗的“playground”還是應用集成的api接口，只要開放對外超過免費限額（18美元/3個月）就需要付費使用。

從官網的報價上看，ChatGPT的售價并不便宜，僅是25個單詞的一段話若采用最高等級的Davinci模型即需付費0.7美元，別說是個人，即便是擁有強大支付能力的企業，也很難負擔的起。在大算力的要求下，沒有多少企業可以承擔得起GPT-3 的運作，就算是面向大眾測試的ChatGPT，它的參數量要求也很大，將來如果運用在B端市場，對于多數的企業來說是個不小的負擔。

這也延伸出PaaS產品面對的用戶畫像問題，不同的PaaS產品會有著截然不同的目標用戶，其本質還是來源于產品本身的差異。如RTC實時音視頻產品，開發難度高（即便是擁有很強開發能力的top級產品團隊也未必能做好）、資源消耗大，非常依賴高活躍度帶去產品的高流量，因此其主要的用戶來源于高日活的應用產品，以高使用量帶去高收益，其目標用戶重在質量。

而相反的如IM即時通訊產品，開發門檻低、邊際成本低但高并發要求高，以此其主要的用戶來源于中長尾的低日活，客戶越多平攤的成本就越低，平臺的收益也就越多，屬于多用戶帶去高收益的類型。

因此當我們設計一款PaaS產品時需要對產品的特點有明顯的判斷，并學會基于產品特點制定產品的推廣策略，防止亂套，最后折了夫人又賠兵。

2. 場景寬泛，腹背受敵

以當前的狀況看，ChatGPT的應用線路其實還不夠清晰，不論是作為搜索引擎，還是作為翻譯工具亦或是智能客服、私人助理，ChatGPT現有的產品方案和技術能力都不足以取代傳統的產品。

作為搜索引擎，他也許可以快速給到答案，但這個答案真的是用戶需要的嗎？當我為跨年的活動進行提問時，ChatGPT會直接給出了答案，效率的確有了很大的提升，但同時他也大大減少了我的選擇，且他的答案往往沒有個性化可言，其內容多為大眾化、普世化。

作為翻譯工具，目前國內外市面上已經有非常多成熟的翻譯軟件與第三方產品，即便ChatGPT非常容易接入，但其高昂的價格又往往會讓目標企業望而卻步，另外說真的，翻譯這件小事真的需要ChatGPT這把牛刀出場嗎？

即便作為破冰神器用在娛樂社交或私域群內可以大發神威，但娛樂社交行業中的的產品多以中長尾為主，他們的支付意愿和支付能力并不足以支撐ChatGPT的費用，以當前的官網報價進行售賣，想必最終的結果就是望而卻步，愛而不得。

相比而言，國內的某AI產品，駐扎于垂直的寫作領域，通過提供SaaS化能力的方式反而更明確的推動了產品商業化的進程，其價格也相對合理，不論是個人版還是面向企業，價格與其他辦公類、協同類工具無異，相信其商業化的道路會走的更順暢些。

以此為鏡，當我們在設計PaaS產品的時候，需要明確我們能要做什么而不是我們能做什么，了解我們的對手有誰的同時更需要明確我們比對手強在哪。只有明確這些內容，產品才能找到出路。