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1、一开始要很贪。发第一张牌时尽量德州之星有app辅助外挂，把底下的牌都翻出来，并力求挖一个空位出来。深挖洞广积粮。这样你才能站得高看得远，才能运筹帷幄，才能先发制人，才能暗渡陈仓。

2、后面不要太贪。不要太有洁癖，别看见可以叠的德州之星有app辅助软件透明挂就屁颠屁颠去叠了。要眼观八路耳听四方，多看看，能消的先消掉再说。剩下就会好办一些。贪得无厌只会断送全局。我以前经常把很多牌一队一队的理顺了，但是没法消。

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“产品经理”的技能条需要更新了

焦虑往往伴随着机会。

随着大模型走向垂直场景，产品思维正在重回高光。

“虽然通用场景可能被模型吞噬，但垂直领域仍有巨大空间。”在程龙看来，“企业客户需要的不仅是生成能力，还有稳定性、可控性和工作流整合，这些都需要深度的产品设计。”

这种行业洞察力成为产品差异化的关键。他分享了一个例子：“有次创投会上，一个年轻编剧写了 90 年代的摇滚故事，说主角因为家庭原因放弃了乐队。评委立刻指出： 90 年代的摇滚乐手不会因为这种原因放弃梦想。还有人写东北有八层没电梯的楼，老东北人直接说"不存在"。这些行业知识，通用模型很难掌握。”

程龙开始与影视公司合作共建，将更多行业Know-how融入其中。

“对专业导演和制片人而言，他们需要精确控制画面构图，近景、中景、远景、俯瞰、仰视比较简单，还有更多专业的比如荷兰角，过肩镜头（两人相对，镜头处于某人背后）、超特写等专业视角。所以要避开与通用大模型的正面竞争，我们必须瞄准更垂直、更专业的细分领域。”

从更长的时间线来看，大模型公司本身也在经历一场从技术驱动向产品驱动的转型。

OpenAI便是典型案例。从最初几乎没有产品经理的纯研究型组织，到现在大量招聘产品经理、设计师和用户研究人员，OpenAI的组织结构正在悄然变化。这家公司已从单纯追求模型性能提升，转向构建真正面向终端用户的产品体验并建立庞大的生态。

国内的Kimi团队更是如此，在基座大模型还未出现明显代际差异之时，Kimi就凭借“少即是多”的界面设计，对各类输入文件的稳定解析，兼具网页版、APP、小程序、插件的灵活形态......等等的这些产品思维，在C端市场收获了忠实粉丝。

这些在第一阶段就进入大模型的AI产品经理们，需要考虑的是如何在有限的AI水平、用户认知水平下，让更多人更好地用AI。

而如今进入第二阶段，产品经理们正在接入后训练，与算法研发一起确定模型在下一次迭代的方向。

Pixverse的毒液特效、GPT的吉卜力风格都表明模型正向产品方向转化，进行特定训练。

很多时候，对产品经理来说惊艳的功能，可能是技术人员觉得不值一提的优化。一位基座大模型的API产品经理方琦说道，“从算法或技术角度，研发人员愿意深耕研究，但有些能力点是否符合市场需求，是不是当下最紧迫的，需要产品经理给反馈。我们作为更接近市场的人，需要提供更有价值的信息。”

特别是对于中高级产品经理而言，商业化是必修课。“现在做一个产品并不难，关键是你做出的东西是否有人愿意付费，这才是挑战。个人开发者现在很多，我们团队中不少人也在自己做小AI产品，但根本问题是缺乏有效连接用户的渠道。”程龙补充道。

这也是为什么如今阿里、美团、字节等各个大厂都在大量招聘AI产品经理，在大模型走向大众的过程中，需要找到技术路线，需要找到方向，更更需要找到有竞争力、能商业化的方向。

如今AI产品经理的工作要求和内容，已经逐渐与传统互联网产品经理拉开了差距。曾经，张小龙被奉为产品之神，核心在于他对人性的深刻理解，而不是对特定技术的掌握或是对商业化的敏锐。但在AI时代，产品经理必须同时理解人性和技术边界，技术和商业化落地之间的关系，并且还在不断变化、分化出更多角色。

“产品经理”不会消亡，被“杀死”的是旧时代的产品经理。谁先走出从对过往光环的虚无追逐，谁就可以更早抓住新的AI时代产品经理的巨大机会。