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前幾天Sora發(fā)布，并不僅僅是文生視頻的重大突破，更意味著：生成式AI正在以我們難以想象的速度進(jìn)化，而且，沒有人能夠預(yù)測它的上限！而對產(chǎn)品經(jīng)理來說，意味著AI產(chǎn)品經(jīng)理的門檻也降得足夠低了。

前天凌晨，我們睡得正香的時(shí)候，OpenAI在沒有任何預(yù)兆的情況下發(fā)布了Sora，其炸裂效果，馬上就讓整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)一片沸騰。

我一直堅(jiān)信，未來所有的產(chǎn)品經(jīng)理都將是AI產(chǎn)品經(jīng)理，所以針對Sora這件事，我也簡單發(fā)表下自己的觀點(diǎn)。

Sora的發(fā)布，不僅僅意味著“文生視頻”的重大突破。更重要的是：

它證明生成式AI正在以我們難以想象的速度進(jìn)化，而且，沒有人能夠預(yù)測它的上限！

如果不信，你可以看看OpenAI放出來的Sora效果，就會發(fā)現(xiàn)它生成的視頻足以“以假亂真”！

而你需要輸入的，僅僅是一段簡單的文字而已！

關(guān)鍵點(diǎn)在于：Sora的核心原理不是對視頻的處理能力，而是對物理世界的學(xué)習(xí)和理解能力！

即它不僅僅只是視頻的生成，它甚至能夠理解人類世界的規(guī)則，比如紙飛機(jī)碰到樹會掉下來，這才是視頻“以假亂真”的核心原因。

而且，從ChatGPT發(fā)布到Sora問世，僅僅才1年多時(shí)間！這1年多，整個(gè)世界對AI的認(rèn)知都在不斷被OpenAI所顛覆！

這種匪夷所思的進(jìn)化速度，才是生成式AI最可怕的地方！

其實(shí)AI并不是一個(gè)新鮮的東西，比如以前的圖像識別、語音識別，在SaaS領(lǐng)域也有很廣泛的應(yīng)用。

但是這些AI能力有個(gè)特點(diǎn)，就是上限很低，即只能應(yīng)用于一些非常狹窄的領(lǐng)域，在整個(gè)流程中也只能占據(jù)非常短的環(huán)節(jié)。

而且，這些AI能力的實(shí)現(xiàn)成本都相當(dāng)?shù)母摺Ｒ灾劣诤茈y被大規(guī)模推廣！

以圖像識別為例，快消品業(yè)務(wù)員去門店拜訪，主要還是和店主溝通、錄入訂單，對門頭或者貨架拍照只是一個(gè)輔助性工作，證明業(yè)務(wù)員到店拜訪了，或者收集一些市場情報(bào)。

對這些輔助性工作進(jìn)行優(yōu)化，給企業(yè)帶來的價(jià)值提升并不顯著。

而且由于圖像識別的模型訓(xùn)練也是需要成本的，這就導(dǎo)致這個(gè)AI能力其實(shí)只能應(yīng)用于少數(shù)大企業(yè)，更多的小企業(yè)其實(shí)是用不起的！更不用說C端用戶了！

但是生成式AI就不一樣了，文生文，文生圖，現(xiàn)在又文生視頻，對于個(gè)人、企業(yè)的很多崗位來說，已經(jīng)可以輔助優(yōu)化核心工作了。

就以產(chǎn)品經(jīng)理來說吧，當(dāng)我們要快速了解一個(gè)新業(yè)務(wù)，完全就可以利用生成式AI，讓它幫我們整理相關(guān)業(yè)務(wù)知識。

更重要的是，相對于以前的AI技術(shù)，生成式AI的使用成本實(shí)在是太低了！

而且還在持續(xù)不斷的降低！

這個(gè)成本既包括支撐模型運(yùn)行的成本，也包括我們的學(xué)習(xí)成本。

這除了意味著生成式AI會被廣泛應(yīng)用于各行各業(yè)，還意味著AI產(chǎn)品經(jīng)理的門檻也降得足夠低了！

以前要成為AI產(chǎn)品經(jīng)理，是必須要懂算法的！

比如懂DNN、RNN、CNN等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，甚至NLP（自然語言處理）和CV（計(jì)算機(jī)視覺）領(lǐng)域都有更垂直的算法模型，對垂直領(lǐng)域?qū)W習(xí)要求非常高。

但是現(xiàn)在，很多AI能力其實(shí)通過調(diào)用大模型就能實(shí)現(xiàn)了，AI產(chǎn)品經(jīng)理最重要的工作是一方面是理解業(yè)務(wù)需求，另一方面則是了解生成式AI的能力。

說白了，生成式AI“屏蔽“了復(fù)雜的算法，讓我們通過人類語言就能輕松調(diào)用算法能力。

當(dāng)然了，對于很多垂直場景，標(biāo)準(zhǔn)大模型能力可能還不能100%滿足需求，在這種情況下，就需要我們對大模型進(jìn)行優(yōu)化，這也涉及到對AI技術(shù)知識的學(xué)習(xí)。

但是，生成式大模型也引發(fā)了技術(shù)范式和工具的革新，這些大模型能力更強(qiáng)，能夠處理的任務(wù)和滿足的需求也更多，但是對技術(shù)能力的要求卻降低了。

這就使得AI產(chǎn)品經(jīng)理不再需要了解垂直領(lǐng)域的傳統(tǒng)AI算法，而是變?yōu)槔斫釧I大模型技術(shù)即可。

學(xué)習(xí)難度大大降低。

更重要的是——從長遠(yuǎn)的角度來看——由于生成式AI超強(qiáng)的語言理解能力，在未來，產(chǎn)品經(jīng)理甚至不再需要技術(shù)人員參與，就可以獨(dú)立生成應(yīng)用程度。

這一點(diǎn)雖然還沒有完全實(shí)現(xiàn)，但是基本上已經(jīng)是大家的共識。

這就意味著，在未來，一方面是AI產(chǎn)品需求的井噴，另一方面則是AI產(chǎn)品研發(fā)成本的大大降低。

未來研發(fā)軟件產(chǎn)品的瓶頸，不再是算法人員，甚至不再是技術(shù)人員，而是idea，或者說是優(yōu)秀的產(chǎn)品經(jīng)理！

未來真正稀缺的能力，不會再是代碼能力，甚至也不會是使用AI的能力——而是熟悉業(yè)務(wù)場景、洞察業(yè)務(wù)需求，知道如何用AI賦能業(yè)務(wù)的能力！

這讓我想起一個(gè)案例：一位成功轉(zhuǎn)型AIGC產(chǎn)品經(jīng)理的同學(xué)總結(jié)說：

能拿出優(yōu)秀的方案文檔和競品報(bào)告作品，是我拿到offer的關(guān)鍵。畢竟不管是什么賽道的B端產(chǎn)品經(jīng)理，對于業(yè)務(wù)的理解才是最重要的！