企业官网建设流程全解析

文章指出AI产品经理并非单一岗位，而是应用层、模型层和基建层三个岗位的统称。作者建议新手应根据自身优势、职业目标和公司阶段，选择主攻方向：应用层侧重场景与交互，模型层专注评估与选型，基建层关注成本与合规。明确主线有助于高效学习，避免精力分散。文章强调，三条线虽各有侧重，但需相互理解，形成完整的AI产品能力体系。

开篇：我当初以为，AI产品经理就是一条路

刚转AI方向的时候，我给自己列了一张学习清单：学Prompt、学RAG、学微调、学评测、学部署、学成本核算。清单越列越长，越学越焦虑。

有一次跟一个做了三年AI产品的朋友吃饭，我抱怨说：“要学的东西太多了，感觉永远学不完。”

他问我：“你为什么要学微调？”

我说：“做AI产品经理不是都得懂吗？”

他笑了：“你面试的时候，面试官问过你微调吗？”

我想了想：“没有。”

“那你现在的工作，需要你做微调吗？”

“不需要。”

“那你学它干嘛？”

我答不上来。他接着说了一句让我印象很深的话：

“AI产品经理不是一个岗位，是三个岗位共用了一个名字。你得先定位自己的优势和方向，再决定学什么。不然你学的东西，可能一辈子用不上。”

一、应用层：离用户最近，离模型最远

一句话定位：调用现有模型，解决具体场景问题。

应用层AI产品经理，是三条线里最接近传统产品经理的。你的核心工作不是研究模型本身，而是研究用户场景和产品交互。

你日常在做的事：

• 这个功能该用哪个模型？GPT-4o还是Claude？国产模型够不够用？
• Prompt怎么写才能让输出稳定？
• 用户问了一个模型答不了的问题，产品该怎么兜底？
• RAG知识库怎么设计，切片多大、召回几条？
• Agent的工作流怎么串，工具怎么调？

你不需要知道Transformer的注意力机制怎么推导，但你需要知道：模型会幻觉，所以关键信息要加人工确认；模型有上下文窗口限制，所以长文档要分片处理；模型响应有延迟，所以交互上要给用户预期管理。

应用层PM的核心竞争力，是场景理解 + 交互设计 + 快速验证。 你离用户最近，离模型最远，但你是把模型能力翻译成用户价值的那个人。

这条线适合：传统PM转型、有强场景经验的行业老手、擅长做交互和体验的产品经理。

二、模型层：离模型最近，离用户最远

一句话定位：决定用哪个模型、怎么调、怎么评。

模型层AI产品经理，工作重心从“用户要什么”转向“模型能给什么”。你不是训练模型的人，但你是决定模型怎么用、用哪个、调到什么程度的人。

你日常在做的事：

• 业务需求来了，判断该用RAG还是微调？
• 微调的话，数据从哪来、标多少、花多少钱？
• 温度调高还是调低？Top-p设多少？
• 怎么设计评测集？人工评估和自动评估怎么结合？
• A/B测试怎么做？模型效果下降了，是改Prompt还是换模型？
• 多模型路由怎么设计？主模型挂了怎么降级？

你不需要自己写训练代码，但你需要能和算法工程师对话，能判断他们说的“效果不好”到底是数据问题、Prompt问题还是模型选型问题。

模型层PM的核心竞争力，是评估体系设计 + 技术判断力 + 跨团队协作。 你是业务和算法之间的翻译器，是把“用户要什么”翻译成“模型该怎么调”的那个人。

这条线适合：有技术背景的PM、算法转产品、对模型行为有直觉的人。

三、基建层：离钱最近，离体验最远

一句话定位：算力、部署、成本、合规，让AI产品跑得起来、跑得便宜、跑得安全。

基建层AI产品经理，关注的是AI产品的“水电煤”。用户感知不到你的存在，但没有你，产品要么跑不起来，要么烧钱烧到死，要么合规出问题直接下架。

你日常在做的事：

• 自建推理集群还是用云API？什么规模适合自建？
• GPU选A100还是H100？国产卡能不能用？
• 显存、带宽、并发量怎么影响用户体验？
• 量化、蒸馏、批处理、缓存，这些优化手段怎么选？
• 数据不出域、模型备案、内容审核，合规怎么影响产品设计？
• 算一笔账：这个AI产品每天烧多少钱？预算怎么做？

你不需要会装服务器，但你需要知道：为什么用户一多AI产品就变慢，为什么有些功能必须私有化部署，为什么备案没下来产品就不能上线。

基建层PM的核心竞争力，是成本意识 + 合规敏感度 + 资源调度能力。 你是AI产品的“后勤部长”，决定了产品能跑多快、跑多远、跑多稳。

这条线适合：有B端经验、有运维或云服务背景、对成本和合规敏感的PM。

四、三条线不是割裂的，但你必须有一条主线

看到这里你可能会问：这三条线是互斥的吗？

不是。一个AI产品经理，多少都要懂另外两条线的东西。应用层PM不懂模型评估，就没法判断效果好不好；模型层PM不懂基建成本，就可能选了一个跑不起的方案；基建层PM不懂应用场景，就可能优化了一个用户根本不在意的指标。

但你必须有一条主线。 因为三条线的深度要求完全不同：

• 应用层PM：对应用层“能主导”，对模型层“能理解”，对基建层“能理解”
• 模型层PM：对应用层“能判断”，对模型层“能主导”，对基建层“能判断”
• 基建层PM：对应用层“能理解”，对模型层“能判断”，对基建层“能主导”

所谓“能理解”，就是知道RAG和微调的区别，知道温度影响什么，知道模型有上下文限制。所谓“能判断”，就是能和算法工程师讨论评测指标，能判断他们说的方案靠不靠谱，能和运维讨论部署方案但不需要自己动手。所谓“能主导”，就是你自己能定方案、做决策、扛结果。

你不是要全懂，但你要知道自己的主线在哪，以及另外两条线你需要懂到什么程度。

五、怎么判断自己该站哪条线？

给你三个判断维度：

第一，看你过去的能力积累。

如果你过去做ToC产品、擅长交互和体验，应用层是你的天然入口。如果你有技术背景、喜欢和算法打交道，模型层更适合你。如果你做过B端、运维、云服务，基建层是你的优势区。

第二，看你未来的职业目标。

应用层PM的天花板是“AI产品负责人”，核心能力是场景判断和产品定义。模型层PM的天花板是“AI技术产品专家”，核心能力是评估体系和技术判断。基建层PM的天花板是“AI平台负责人”，核心能力是成本控制和资源调度。

第三，看你现在所在的公司阶段。

初创公司通常只有应用层PM，模型和基建都靠云服务。成长期公司开始需要模型层PM，因为要优化效果和控制成本。成熟期公司才会细分出基建层PM，因为规模上来了，自建比用云更划算。

没有哪条线更好，只有哪条线更适合你。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

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为什么要学习大模型？

我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着AI技术飞速发展，预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。

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学以致用，在项目实战中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。

5、大模型大厂面试真题

面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我精心整理了一份大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。

适用人群

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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