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作者駱齊通過深入分析，提出了三個“黃金三問”，幫助你從用戶場景出發(fā)，平衡性能與成本，并考慮數(shù)據(jù)合規(guī)與模型的可解釋性。這不僅是一個技術(shù)決策，更是一個關(guān)乎產(chǎn)品生命周期的戰(zhàn)略判斷。

最近經(jīng)常有朋友問我：“現(xiàn)在市面上模型這么多，從GPT到通義，從開源到閉源，到底該怎么選？是不是參數(shù)越多、排名越靠前的就越好？”

這個問題，說實話，沒有標準答案。如果只是簡單地告訴你選哪個模型，那不是一個合格的產(chǎn)品經(jīng)理會做的事。

因為模型選擇，從來都不是一個單純的技術(shù)決策，而是一個關(guān)乎產(chǎn)品生命周期的戰(zhàn)略判斷。它背后牽扯到用戶場景、商業(yè)模式、成本控制、數(shù)據(jù)合規(guī)，甚至是你團隊的能力邊界。

在我看來，AI產(chǎn)品經(jīng)理在面對模型選擇時，必須先進行一場深刻的“靈魂拷問”。我總結(jié)了三個“黃金三問”，它們構(gòu)成了AI產(chǎn)品經(jīng)理的決策框架。

1.靈魂拷問第一問：場景為王——你想解決什么問題？

我常說，產(chǎn)品的一切都始于需求。選擇模型的第一性原理，不是看它有多么強大的通用能力，而是看它是否能精準地解決你的業(yè)務(wù)痛點和用戶需求。

一個在MMLU榜單上排名第一的模型，如果不能在你的特定場景下創(chuàng)造價值，那么它就是無用的。

AI產(chǎn)品經(jīng)理與傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理的一個核心區(qū)別在于，我們必須具備將“場景需求”轉(zhuǎn)化為“技術(shù)選型”的能力。

這要求我們不僅要理解用戶界面和功能邏輯，還要深入掌握AI算法的原理、底層系統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計。

過去，我們可能只會用計算機視覺（CV）技術(shù)解決“人臉識別”或“物體檢測”的單一問題 。

但現(xiàn)在，用戶的需求越來越復(fù)雜，越來越需要“主動智能”。

這就引出了一個非常重要的趨勢：從“單一功能”到“多智能體（Multi-Agent）”的范式轉(zhuǎn)移。傳統(tǒng)的AI助手更像是工具箱，你告訴它做什么，它就給你一個固定的答案。但在一些復(fù)雜場景下，一個模型難以獨立完成任務(wù)。

以蔚來汽車的智能座艙為例，蔚來引入了NOMI Agents多智能體架構(gòu) 。它將原本的“單點功能”重構(gòu)成能夠處理復(fù)雜任務(wù)的智能系統(tǒng)。

例如，一個“停車助手”Agent可以幫助你尋找車位；一個“守衛(wèi)”Agent可以在你離開后監(jiān)控車輛狀態(tài)；而“服務(wù)管家”Agent則能為你預(yù)訂保養(yǎng)。

這些獨立的智能體可以相互協(xié)作，共同為用戶提供流暢、主動的智能座艙體驗 。這種選擇，已經(jīng)超越了單純的“選一個大模型”，而是“設(shè)計一個由多個模型（或Agent）協(xié)作完成任務(wù)的系統(tǒng)” 。

它考察的，是產(chǎn)品經(jīng)理對業(yè)務(wù)流程的解構(gòu)和系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計的能力。

2.靈魂拷問第二問：成本考量——你能承擔多大的技術(shù)與經(jīng)濟成本？

在大模型時代，成本不再僅僅是研發(fā)預(yù)算表上的一個數(shù)字，它直接決定了產(chǎn)品的商業(yè)模式和市場競爭力。選擇模型時，AI產(chǎn)品經(jīng)理必須在“性能上限”和“成本下限”之間找到一個最佳平衡點。

首先，要認清一個現(xiàn)實：自研一個前沿的通用大模型，是少數(shù)巨頭的“游戲”。

公開數(shù)據(jù)顯示，自2016年以來，訓(xùn)練一個前沿AI模型的成本每年增長2到3倍，預(yù)計到2027年，規(guī)模最大的模型成本將超過10億美元 。這筆巨大的開支并非所有公司都能承受。模型的參數(shù)數(shù)量、內(nèi)存占用、輸入令牌長度等技術(shù)參數(shù)，都直接轉(zhuǎn)化為對計算能力和基礎(chǔ)設(shè)施的巨額投入。

正是因為如此，我們看到了中國AI行業(yè)正在上演一場激烈的“成本戰(zhàn)” 。字節(jié)跳動就是這場戰(zhàn)役的先行者，他們率先將豆包大模型的API價格降至“分時代” 。這一舉措，對整個行業(yè)都產(chǎn)生了深遠的影響。

這不僅僅是商業(yè)競爭，它正在重塑整個AI生態(tài)的價值鏈。當模型從“稀缺資源”變?yōu)椤捌者m基礎(chǔ)設(shè)施”時，競爭的焦點就從“誰有更好的模型”轉(zhuǎn)移到了“誰能將模型更好地落地到具體場景”上。

對于AI產(chǎn)品經(jīng)理而言，這意味著一種新的機會：與其耗費巨資自研一個通用模型，不如利用低成本的頭部模型API，將有限的資源集中在“場景化落地”和“產(chǎn)品體驗”上。

字節(jié)跳動降價的背后，可能并非單純?yōu)榱速嵢PI費用，而是通過低價策略占領(lǐng)市場，培養(yǎng)用戶和開發(fā)者習(xí)慣，從而帶動其云服務(wù)（IaaS）和生態(tài)工具（如Coze、HiAgent）的增長。

這一舉措為那些在傳統(tǒng)云服務(wù)市場起步較晚的公司提供了“彎道超車”的機會 。這種將模型選擇與商業(yè)模式深度綁定的思考，正是AI產(chǎn)品經(jīng)理的獨特價值所在。

3.靈魂拷問第三問：數(shù)據(jù)與邊界——你擁有什么數(shù)據(jù)？又需要何種“可解釋性”？

任何模型的生命線都離不開數(shù)據(jù)。模型的選擇，與你所擁有的數(shù)據(jù)的質(zhì)量、數(shù)量、多樣性和隱私合規(guī)性高度相關(guān)。如果你只有少量數(shù)據(jù)，自研一個復(fù)雜的大模型可能會導(dǎo)致“過擬合”，即模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)出色，但在現(xiàn)實世界中卻差強人意 。

此外，在某些特定高風(fēng)險或強監(jiān)管的行業(yè)，一個模型能否成功，其成功標準不再是單一的“準確率”，而是“可信度”和“合規(guī)性”。這就涉及到一個關(guān)鍵概念——AI的可解釋性（Explainable AI, XAI）。可解釋性指的是，我們能否理解并闡釋AI模型的決策過程。

在金融（如貸款審批）和醫(yī)療（如輔助診斷）等領(lǐng)域，模型決策過程的透明度是建立信任和滿足合規(guī)要求的關(guān)鍵。一個“黑盒”模型，即使預(yù)測結(jié)果再準確，也可能因無法解釋其決策而面臨法律和倫理風(fēng)險。

例如，一個模型因訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的偏見而拒絕了某個貸款申請，如果沒有可解釋性，這將引發(fā)巨大的社會和法律問題。

上海仁濟醫(yī)院開發(fā)的全國首個泌尿?qū)？浦悄荏w“RJUA”就是一個很好的例子 。在醫(yī)療健康領(lǐng)域，模型不僅要給出答案，更要能解釋其推理過程，追溯到對應(yīng)的醫(yī)學(xué)指南。這種可解釋性輔助醫(yī)生進行決策，而不是簡單替代他們，從而建立了醫(yī)患之間的信任。

對于AI產(chǎn)品經(jīng)理而言，這意味著在面向高風(fēng)險、強監(jiān)管行業(yè)的產(chǎn)品中，我們必須將“可解釋性”作為模型選擇的核心標準。這可能需要我們放棄某些高準確率但不可解釋的復(fù)雜模型，轉(zhuǎn)而選擇更容易理解的透明模型，或投入資源開發(fā)解釋性工具。

為了更好地具象化這三個靈魂拷問，我總結(jié)了一個AI模型選型決策矩陣，幫助大家將模糊的決策過程變?yōu)榭刹僮鞯男袆又改稀?/p>

結(jié)語：AI PM的成長之路：從“模型選擇者”到“模型塑造者”

AI產(chǎn)品經(jīng)理的角色，正從一個單純的“需求翻譯者”向一個集技術(shù)、商業(yè)、場景于一身的“產(chǎn)品塑造者”轉(zhuǎn)變。模型選擇并非一次性決策，而是一個基于業(yè)務(wù)、成本和技術(shù)邊界的動態(tài)平衡過程。

它需要產(chǎn)品經(jīng)理深入理解業(yè)務(wù)，洞察用戶，同時還要懂點技術(shù)，會算經(jīng)濟賬。

不要再問“哪個模型是最好的？”

請開始問自己：

1. 我的產(chǎn)品，為哪個核心場景的用戶價值而生？
2. 為了這個價值，我在效果、成本和速度上，愿意犧牲什么，又必須保住什么？
3. 從長遠來看，這個模型選擇，能否支撐我未來的產(chǎn)品藍圖和商業(yè)野心？