AI产品生存指南：在巨头模型的阴影下，如何构建不可被碾压的竞争壁垒？

在移动互联网时代，我们习惯用 DAU（日活跃用户）或转化率来衡量成败。但在 AI 时代，规则变了。当 GPT-4o 的基础能力决定了产品的 智力上限 时，AI PM 的核心价值不再是”把功能做出来”，而是 “定义什么是正确的结果”。在这个模型能力指数级迭代的战场上，AIPM 必须掌握一套全新的生存法则：如何预判模型的边界？如何建立私有的评估体系？以及，如何在巨头模型的阴影下，构建自己的”长板”？

本文将结合我构建两个 AI 0-1 产品（小红书智能体、AIGC图片生成站）的实战经验，探讨 AI 产品经理如何构建竞争壁垒。

一、核心能力重塑：动手能力、翻译能力，模型边界认知

AI PM 处于算法研究者和最终用户之间的关键接口，我们的核心任务是 弥合”模型能力”与”业务需求”之间的巨大鸿沟。所以我们需要动手能力、“翻译能力”，以及预判模型边界的洞察力。

动手能力的”全栈化”

这里的”全栈”不是指你要写底层代码，而是指 “全流程闭环能力”。

• 实战感悟： 在我独立构建 AIGC 网站时，我必须亲自去使用大模型，换不同的prompt测试不同的大模型，调大模型的 API、等等，为什么？因为 只有亲手高频调用过大模型 API，你才能真正摸清模型的边界。
• 价值： 这种动手能力能让你建立对模型能力的”体感”。你知道哪些需求是模型”踮踮脚”就能做到的，哪些是目前的”幻觉重灾区”，从而避免在不可行路线上浪费资源。

“翻译能力”：把业务抽象为量化的评估标准 (Benchmark)

• 传统 PM： 把用户需求翻译成 PRD（功能描述）。
• AI PM： 把用户对”好结果”的模糊期望，翻译成 可量化的评估标准 (Benchmark)。 在我的”AIGC吉卜力生成器”项目中，用户说想要”更有吉卜力味”。作为 PM，我不能只把这句话传给开发，我必须将其 翻译 为具体的维度：线条是否是手绘风？色彩饱和度是否在特定区间？光影是否具备赛璐珞风格？并为此建立一套评分体系。

边界认知：预判与防御

模型厂商正在不断吞噬应用层的空间。

• 生存法则： 如果一个功能是模型”原生”就能做好的（比如简单的文本摘要），那就不要把它作为你的核心卖点，因为你迟早会被 “碾压”。
• 策略： AI PM 必须预判模型下一步会吃掉什么，然后把资源投入到模型 “暂时做不到” 或 “需要极强上下文” 的领域。

二、评估为王：建立私有的评估体系（Benchmark）

在 AI 产品中，Evaluation (评估) > Engineering (工程)。

告别”学术 Benchmark”

不要迷信 MMLU 或 GSM8K 的跑分。一个在学术榜单上考满分的模型，在具体的业务场景里可能连”实习生水平”都不到。定义问题比解决问题更重要。在当前阶段，谁能定义出最符合业务场景的”好标准”，谁就拥有了指挥棒。

场景化评估：定义”好”的标准

“好”的标准是高度情境化的：

• 深度搜索场景（如 Perplexity）： 核心标准是 真实性（无幻觉）、引用准确性 和 信息全面性。
• 情感陪伴场景（如 C.ai）： 标准则完全反转。真实性不重要，重要的是 口语化程度、情感共鸣 和 意图理解。
• PM 的工作： 我们不仅要抽象出评估维度，还要 定义权重。比如在我的”小红书智能体”中，“网感”和”爆款结构”的权重，远高于”语法正确性”。

设计激励信号 (Reward Signal)

对于 Agent 产品，我们需要运用 强化学习 (RL) 的思维。我们要定义什么是”正反馈”。例如，当我的智能体写出一篇笔记后，如果用户选择了”一键发布”，这就是一个极强的 奖励信号；如果用户进行了大幅修改，这就是一个负反馈。PM 需要设计这种机制，让产品越用越聪明。

三、竞争壁垒：长板策略与垂直 Know-how 构建壁垒

在基础模型能力日益同质化的今天，应用层产品如果只是简单地套壳调用 API，极易被上游厂商吞噬。AI PM 必须构建独特的护城河。

极致的长板策略：在通用模型的”平庸”中突围

大模型的本质是”求平均”。它们追求通用的准确性，往往牺牲了特定风格的极致表现。应用层产品的生存法则，不是做一个面面俱到的”六边形战士”，而是必须把某一块长板做得极长，长到用户无法忽视。

• 策略与实战： 我们需要集中资源，在一个细分场景下通过 Prompt Engineering（提示词工程） 或 Fine-tuning（微调），强行扭转大模型的”通用倾向”，确立独特的风格壁垒。
• 案例： 以我的”AIGC吉卜力网站”为例，虽然 GPT-4o 原生就能画图，但它的输出往往带有强烈的”AI 塑料感”或风格不稳定。我没有试图做一个”全能绘图工具”，而是死磕”吉卜力治愈风”这一个点。通过 Master Prompt（主控提示词） 的极致调优，我的工具在细分领域的稳定性远超通用模型。用户为了这个确定的”长板体验”，愿意付出额外的迁移成本。

垂直领域的 Know-how：将”行业潜规则”代码化

通用模型虽然博学，读取了整个互联网的数据，但它们不懂行业的”行话”、不懂”潜规则”，也不懂专家的”直觉”。真正的壁垒，在于将这些隐性的”垂直专业领域知识”显性化，并固化到产品流程中。

• 策略与实战： AI PM 需要充当”领域专家”和”算法”之间的翻译官，把那些只存在于老手脑子里的经验，拆解为 AI Agent 的 工作流（Workflow）或评估标准（Evaluation Criteria）。
• 案例： 在我的”小红书智能体”中，通用大模型只会写”正确的废话”。但我深知小红书爆款的逻辑——“情绪价值大于信息价值”、“封面点击率决胜负”。这就是我的 Know-how。我将这些经验固化在 Prompt 和 Workflow 中（例如：先让 AI 分析封面的色彩心理学，再让 AI 用”反差法”起标题）。这种基于行业深度的流程编排，是通用模型无法通过简单对话复制的”黑盒壁垒”。

复利效应：构建”越用越懂你”的数据飞轮

软件时代，壁垒往往是功能；AI 时代，壁垒是 数据与连接。我们必须设计一套机制，让产品随着使用次数的增加，价值呈指数级增长，从而产生高昂的迁移成本。

• 工具复利（连接）： Agent 接入的工具越多，工具之间的组合玩法就越呈现指数级爆炸。
• 数据复利（记忆）： 这是更深的壁垒。在我的产品设计中，我引入了 “私有知识库（RAG）” 机制。用户每一次上传的素材、每一次对生成结果的修正，都会被沉淀下来。随着时间推移，Agent 不再是一个冷冰冰的工具，而是一个拥有用户 “独家记忆” 的伙伴，做到”越用越懂我”。

结语

AI 时代的 PM，本质上是一位 “构造师”。我们不需要重复造轮子（模型训练），我们需要做的是：用”全栈”的动手能力去探索边界，用”翻译官”的思维去建立评估标准，用”垂直 Know-how”去构建长板。只有这样，我们才能在模型能力不断水涨船高的洪流中，不被淹没，反而乘风破浪。