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“做一个MVP（最小可用产品），上线测试，看数据，再迭代。”

这是互联网公司心照不宣的法则。因为软件开发和发布成本极低，容错空间极大，“上线再说”成了默认逻辑。

3. 用户体验导向，一切为了转化

不管是界面设计、内容推送，还是推荐算法，本质都是服务于一点：让用户留下来，用得爽，用得久。 你可能不知道背后用的是哪种算法，但你一定知道这产品“上头”。

4. 风口驱动，资本助推

哪怕产品还在起步阶段，只要站在风口，有足够的故事、足够的想象空间，就能融到资、拉到人、冲规模。先讲一个好故事，再找一个好出路——这在移动互联网时代屡试不爽。

这些逻辑，在“软件成本极低、用户行为清晰、市场增长高速”的互联网时代，曾是近乎完美的商业武器。

但问题在于：AI，尤其是大模型，不再遵循这些游戏规则。

大模型不是互联网产品

它的底层逻辑完全不同

看起来，大模型产品和互联网产品很像：都是应用，都有用户界面，也都能快速上线一个“可交互”的版本。但它们的底层逻辑，根本不是一回事。

用互联网的打法做AI，就像是拿陆军的思维去发展海军，起点就错了。

以下几个方面，是互联网逻辑在大模型时代最难适配的关键所在：

1. 试错成本高得离谱

在互联网时代，开发一个产品、做个功能上线测试，几乎零成本；失败了就回滚，重来就是。

但AI特别是大模型开发，根本不是“上线即试”。

微调一个基础模型，动辄数十万；

从头训练一个基座模型，可能要上亿人民币；

调参的“试错”，不是工程动作，而是科学研究 + 超级工程系统 + 超长链路协调的结合。

换句话说：这里不是“迭代”，而是“再造”。

2. 输出是概率性的，不确定且黑箱

互联网产品追求“用户体验确定性”——点击一个按钮，用户必须知道会发生什么。

而大模型输出的本质是概率分布：每一次生成结果都可能不同，模型内部结构极其复杂且不可完全解释，难以通过传统逻辑“精细运营”。

这意味着：产品经理无法像运营App那样控制体验路径；用户反馈难以直接“映射”到改进点；整个交互体验本质上是协同智能系统，而非人类单向控制。

3. 训练数据和底层能力才是“产品”，不是UI界面

大模型的真正“产品力”不在界面，而在：你是否拥有高质量的语料、多样化的微调数据；你是否具备长时间大规模训练的工程能力；你是否能构建出高效的推理和部署体系。

这就像苹果的产品力不是外观，而是芯片+操作系统+生态+供应链。

真正强的大模型厂商，比拼的是看不见的那一层。

4. 它不是一个“应用”，而是一种“平台”

互联网产品是“解决某个需求的工具”，而大模型是“支撑无数新需求的底座”。

大模型不是“一个应用”，而是一种能力；

它不是“能做某件事”，而是“有可能做很多事”的系统；

真正的价值不在于“这个模型能不能聊天”，而在于它能不能驱动一系列新产品的诞生。

因此，它更像是电力、像是操作系统、像是工业底层标准，不是下一个“超级App”。

这几个“本质不同”，也就解释了：为什么照搬互联网打法，不仅效果不佳，甚至可能误导决策、错配资源，陷入“表面很忙、实际上没跑”的尴尬困境。

互联网式做AI的四大误区

当“流量思维”“冲榜逻辑”“爆款产品心态”被照搬到AI赛道，一场技术革命就变成了PR战、参数战、融资战。

我们来拆解几个最常见、也最具破坏力的“互联网式误区”：

误区一：堆参数=堆能力，冲榜单=有技术

在移动互联网时代，“榜单”代表着用户喜好、流量风口，是增长的风向标。很多厂商下意识地把这个逻辑用到了大模型身上：“我们参数更大，Tokens更多，榜单排名更靠前，所以我们更牛。”

但问题是，大模型不是数码相机，不是“像素越高越清晰”。

现实中：模型越大，能力不一定线性提升；参数堆砌往往伴随效率下降、推理变慢、落地难度上升；冲榜模型大多是“为评测调教”的demo，不具备实际商用能力。

这种对“更大=更强”的执念，本质上是对技术的误解，是一种极其昂贵的伪优化。

误区二：换个壳子就叫AI产品

不少厂商为了“快速上线”，以前套壳LLaMA，现在套壳DeepSeek，换个皮肤、加个Logo、拼个UI，就成了“国产AI助手”、“智能办公平台”、“企业AI中台”。

这类产品：底座依赖开源模型，没做微调、没做适配；不具备差异化能力，功能几乎一模一样；用户体验浮于表面，一问深层逻辑就崩。

表面上是“百花齐放”，实际上是“万壳归一”。

这背后反映的不是“创新速度”，而是底层能力缺位、工程体系空心化。模型没有自己的灵魂，产品自然没法走远。

误区三：PR驱动研发，发布会先于产品迭代

互联网时代，“先发布、后补齐”是常规操作——一个App先上线，再根据数据迭代优化。

但大模型的开发，不是“发个版本”那么简单。

现在很多厂商热衷于：发布会“先讲故事”；PPT 先发，功能缺失；模型上线了，但连基础RAG能力都不稳定，用户动不动就遇到“崩了”、“不懂”、“生成胡说”。

这不是“发布快”，而是“发布空”。

长此以往，不仅透支了用户信任，更会误导团队资源配置，养出一堆不落地的KPI型项目。

误区四：用户量是唯一指标，越多越好

大模型不是流量平台，它的价值不在于“注册用户数”，而在于“用户创造了什么”。

可惜很多厂商依然习惯用 DAU、注册数来衡量模型成败，甚至以“登录用户突破100万”来包装融资材料。

但真正的AI价值，是：是否提升了用户效率？是否完成了人力不可完成的任务？是否让企业的流程、工具、决策方式发生变化？

大模型不是“做爆款”，而是“改底层”。

如果只看用户数量，不看使用深度，不看落地效果，那和十年前搞“刷榜App”没太大区别。

这四大误区，其实指向一个共性问题：我们仍然习惯于“打造一个产品”，而不是“构建一个能力”。

而能力的建设，是另一个完全不同的世界。

AI厂商真正需要的新思维范式

如果说“互联网思维”是一套短周期、高反馈、拼速度的打法，那么大模型时代真正需要的，是一种重科研、重基础、重协同的系统性思维。

以下是我们认为最关键的五种新范式：

1. 科研 + 工程双轮驱动，不再迷信“工程化万能”

在大模型领域，光有工程思维是远远不够的。工程能解决“怎么做快”，但科研才决定“做的方向是否正确”。真正强的AI厂商，往往都具备：

顶尖科研力（理解Transformer、RLHF、多模态架构）；

高效工程化（大规模并行训练、推理优化、存储调度）；

架构级创新能力（Agent系统、插件生态、指令链构建）。

科研决定上限，工程决定下限。两者缺一不可。

2. 长期主义思维：模型不是项目，是平台

在大模型开发中，最重要的一件事就是：把模型当作“能力平台”来看待，而不是一次性的产品交付。

这意味着：每一次训练、微调、部署，都是平台迭代的一部分；你不是在“交付一个功能”，而是在“培养一个智能体”；它的生命线，是数据和交互的不断反馈循环。

所以：大模型不是版本号，而是生命体。你不是在造产品，而是在养一个系统。

3. 抛弃“抢用户”心态，转向“解问题”的价值逻辑

AI的真正价值，不是用户数，而是问题解决能力。

这要求我们转变方向：不再问：“怎么把用户拉进来？”而是问：“我能为谁解决一个独特的问题？”

比如：医疗、法律、制造、金融等领域的专业AI服务；企业流程中不可替代的智能Agent；数据洞察与知识管理场景的深度嵌入。

与其做一个“谁都能用”的AI，不如做一个“谁都离不开”的AI。

4. 建生态，而不是堆功能

模型能力的天花板，不是你做了多少feature，而是你是否拥有一个不断放大这些能力的生态系统。微调数据从哪来？有没有数据闭环？用户反馈能不能转化为训练素材？插件能否共生？Agent能否分工协作？

生态是能力的飞轮，而不是UI的花瓶。

5. 重新定义团队结构和组织逻辑

大模型时代，传统“产品经理+工程师”的分工模式已经落后。

你需要的是：算法天才、底层架构师、Prompt设计师、模型训练师、数据标注架构师、多模态工程师；

跨部门的协作机制，打通数据、研发、产品、运营的整条链；更像一个“AI科研实验室+平台团队”的混合组织。国内做出最强大模型产品DeepSeek的深度求索公司，走的就是这样一条组织路线。

以上五点，构成了真正的AI思维范式，它更慢，更深，更难，也更扎实。

但只有走上这条路，中国的AI厂商才可能真正走出幻觉、建立自己的底层壁垒，拥有和深度求索、OpenAI们不一样但同样强大的力量结构。

过去十年，中国互联网最擅长的，是造爆款。

从工具到平台，从社区到内容，从消费到电商——每一次浪潮，都是一场关于流量、用户和速度的狂欢。

但今天的AI，不是下一场狂欢，它是一场基础设施革命。

它不是新的“流量洼地”，不是新的“增长曲线”，不是一个“更聪明的工具”。它是一个全新的技术范式，是通往智能世界的起点。

你要做的，不是打造一个“月活过百万”的产品，而是构建一个能承载未来十年智能生态的底座。

就像当年修高铁、建5G、铺电网，不是为了“快”，而是为了让一切可能性有稳定的运行条件。

所以，我们必须放下对“爆款”的执念，开始拥抱“基建”的信仰：不急于上线一个“能说话”的助手，而是打造一个“能学习、能成长、能复用”的智能体；不再迷信排行榜上的模型，而是关注那些正在解决真实问题、沉默构建能力栈的团队；不再纠结用户数量，而是关注用户的真正转化与价值复利。

我们得承认，这是一场没有奇迹、只有系统工程的长跑。

它很慢，很重，很烧钱，很寂寞，但它值得。