文章指出，超过一半的公司尚未涉足AI领域，部分产品经理虽然认为AI是泡沫，但并未实际使用过付费工具。开发AI产品主要通过API调用和本地化部署两种方式，然而面临技术人员转型的问题，特别是需要Python工程师。文章强调了原生AI产品的重要性，并提出了以对话输入框为统一功能入口的设计框架，认为企业应积极构建AI产品框架而非将其视为泡沫，否则将被市场淘汰。

前不久在工作中，我进行了一项调研：“目前公司是否已经开始布局AI的产品与功能？”

结果发现，仍然有超过一半的公司没有涉足AI领域，另有30%的产品经理认为当前的AI功能都是泡沫，需要进一步观望。

听到这些观点后，我发现那些认为AI无用的同学都没有实际使用过付费的CHATGPT或其他AI付费代理工具。因此，他们自己的工作效率没有提升，也无法感知到AI应用的实际变化。

研发AI产品主要有两种方式：API调用与本地化部署

1. API调用

   通过充值主流模型的token来完成，例如现在使用硅基流动对接，可以获得数十个付费模型。如果产品面向国内市场，则需要调整策略以调用国内模型，否则可能会面临模型未备案、应用被下架的问题。

   

   目前，多数API调用会考虑国际主流模型，因为即使是免费开源的DEEPSEEK，使用率也下降了约3%，难以使原生AI产品达到更好的效果。

   
2. 本地化部署

   与API调用相比，本地化部署是另一种选择。然而，成本较高，因为这需要电费、固定位置、网络以及机房或机柜的建设，通常企业需投入数十万才能构建基础门槛。先有AI基础设施，再投入研发人员资源，才可能见到效果，这是一个相对较高的成本。

   因此，现在很少有AI产品经理能够做出非常基础的功能模块，因为对于没有AI研发资源的团队来说，几乎无法实现，只能停留在设想或PPT中。

AI并非泡沫，但缺乏原生的产品框架

有了产品框架之后，可以迭代出一版原生的AI产品。即使存在幻觉情景，只要产品能够运行，也算AI产品经理的一个里程碑。那么，什么样的产品框架才是原生的设计方案呢？

原生AI产品的统一功能入口：对话输入框

以下是近段时间我一直力推的产品经理原型设计与前端可视化编码平台Onlook的产品框架，以对话框输入开启核心功能使用。

还有最近很火的MiniMAX，通过对话交互设计完成产品，并生成视频。由此可以看出，所有原生AI产品的入口都以聊天输入框的方式进行输入。

输入框加上附件与文本形式是当前原生AI产品的统一入口，背后是产品经理设计的逻辑，通过Prompt或RAG来调用其他工具完成任务。

除了对话输入框，还有不少基于大语言模型推荐的内容展示功能，可以根据用户个人账户信息及往期对话内容进行个性化推荐，这是目前原生AI的最大化配置。

上传附件等功能、图片展示都是原生AI的重要特性，文本编辑器也成为关键功能之一。

AI产品转型的一大难点：全新的技术人员需求

对话框构成了AI前端的一部分，而其他部分则是AI产品功能转型的障碍。即使前端开发成本复杂，模型运行成本、微调成本以及研发人员工种比例的变化都对当前科技公司构成冲击。目前大多数科技公司仍以Java、VUE等语言运行，但如果要发展AI，则需要Python工程师，因为Python在AI领域的开发工作量非常大，相关语法和工具都是以Python为主。

例如，字节跳动的DreamO可以将图片融合生成一个AI框架，算法100%使用Python语言。

任何开源的AI项目都离不开Python语言。比如我们前不久提到的Dify，也是基于Python开发的。

传统的开发语言在AI产品中几乎无法发挥作用，仅调用已训练好的API无法构建一个用户长期使用的有效产品，因为业务的核心竞争力需要与训练的AI匹配。

科技公司淘汰旧技术栈本身就是一个阻力。让技术人员学习AI所需的Python语言也是一个明显的障碍。

因此，即使是腾讯、阿里这样的大厂团队，也是通过AI中台的概念赋能给各个BG完成AI能力，而不是各自构建AI能力，以免资源浪费。

所以，仍然将AI视为泡沫的产品经理及公司应该被淘汰或消失。

AI时代，未来的就业机会在哪里？

答案就藏在大模型的浪潮中。从ChatGPT、DeepSeek等日常工具到自然语言处理、计算机视觉、多模态等核心领域，技术普惠化、应用垂直化与生态开源化正催生Prompt工程师、自然语言处理工程师、计算机视觉工程师、大模型算法工程师、AI应用产品经理等AI岗位。

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