当研发人员拿着最新的开源模型评测榜单，兴奋地告知你“这个模型的数学推理能力又提高了 5%”，而你正为下个季度要使 15%的用户留存率得到提升而绞尽脑汁时，该如何做出抉择呢？这可不是虚构出来的场景，而是在 2026 年，每一位涉足人工智能领域的产品经理每天都在经历的那种“甜蜜的烦恼”。

就在智谱AI与MiniMax相继朝着港股上市发起冲击的时候，与此同时有DeepSeek和月之暗面呢还在那努力地奔跑前行着，当下这个时候，AI技术它已然不再是那种神秘莫测的黑盒了，它现在就如同云服务一般，变成了伸手就能够够着的数字基建。可是呢，一旦选择变得泛滥起来，那决策的复杂度不但没有下降，反而还上升了。身为产品经理，我们的核心战场已经从“要不要采用AI”转变为“怎样针对具体场景挑选最为合适的AI能力”，并且把这样的选择落实成为能够被感知到的用户价值以及能够被度量的商业增长。

本文会锁定这一实实在在的工作场景，剖析一套能够重复使用的“四步选型法”，助力你于技术创新跟产品实效之间，搭建起一座坚实的桥梁。

01 困境：当“技术狂热”遇上“商业现实”

于理想之世界当中，我们常常期望去运用那最新的、最强的、参数最为大的模型。然而在现实的产品里面，这般情况常常会致使出现“高射炮打蚊子”的糟糕境地：技术所需的成本是高昂的，可是用户所能够感知到的却极为细微。

以2025年的真实案例为鉴：

更为残酷的现实源自行业分化，依据36氪的报道来看，在2025年时，缺乏稳定现金流的AI初创公司当下正步入被淘汰的境地，然而像字节跳动这类大厂，却是把AI能力，比如豆包大模型，深度嵌入到抖音、飞书等成熟生态当中，借助生态协同达成价值闭环。

由此核心冲突显现出来，技术团队所关注的是“模型性能”，业务团队所关注的是“商业价值”，然而产品经理必须成为那个翻译人员与整合人员，以此确保技术投入能够准确命中业务的核心要点。在大多数产品场景之中，单纯地去比较技术参数，已经失去了其应有意义。

02 解法：一套四步AI功能选型框架

纷繁的模型API、智能体服务以及、行业解决方案摆在面前，我总结出了一套从场景出发的四步选型框架，这个框架在多个项目里，帮我把跨部门有关技术路线的争议讨论时间缩短了50%以上。

第一步，进行场景定义，此场景定义乃是从“用户任务”反向推导得出，并非从“技术能力”正向推导而来，。

这是最为关键且极易被略过的一道步骤，将诸如“我们要用大模型”这般含混的想法抛诸脑后，先行去回应“用户会在怎样的情形之下处置什么样的问题？”。

操作步骤：

对每一个完整的用户目标，像是“生成一份周报”做任务流程图的绘制，把它分散逐一化为具体步骤，也就是收集数据，对其进行总结亮点，再去分析问题，最后规划下周。对每个步骤旁边，进行AI赋能点的识别，即显示AI能够怎样介入，是属于全程自动执行，类似自动爬取数据，还是辅助生成，像提供周报模板和初稿那样，又或者是增强分析，例如指出数据异常。明确成功标准，也就是去定义每个赋能点成功的能够衡量的指标。是否是节省下来的时间，比如说将周报撰写的时间，能够从一个小时缩短成为十分钟？还是提升以后的质量，比如说周报被上级采纳的比率，然后这个比率提升了百分之二十？

案例情况是，快手把视频生成大模型称做“可灵AI”，将其运用到电商场景之中，该场景的所做定义不是“去搞一个特别厉害的视频模型”，而是旨在“助力商家迅速产出高质量的商品展示短视频，以此来提高点击转化率”。随后所有的技术选型都是围绕这一明确的商业目标由此进行开展的。

第二步：能力解耦——区分“基础模型力”与“工程应用力”

在破除“唯参数论”这件事情上，这可堪称是关键所在。可以明确的是，一个AI功能所展现出来的表现情况，是由两部分内容来决定的，分别是：

基础模型力，指的是大模型自身于通用语言、逻辑、多模态等层面的原始能力，这恰似手机芯片的算力。工程应用力，涵盖提示词工程、工作流设计、上下文管理、工具调用、领域知识微调/检索（RAG）等，这决定了原始能力怎样被“驯化”用以解决特定问题。

核心洞察在于，针对绝大多数垂直场景而言，工程应用力的权重在程度上远远高于基础模型力。Manus能够被Meta以高价进行收购，智谱的清言智能体平台可以在三星手机上落地，其价值的核心恰恰就是这种把通用智能进行“工程化封装”的能力。

操作清单：在评估一个AI能力选项时，同时问两个问题：

第三步：三维匹配选型——在约束中寻找最优解

此刻，把第一步明确的那种场景需求，以及第二步剖析出来的能力供给，放置到“价值 - 成本 - 风险”三维坐标系里面去开展匹配上的决策 。

价值维度（Impact）：

成本维度（Cost & Feasibility）：

风险维度（Risk）：

给各个候选方案打分，分别是用OpenAI GPT-4o API的方案，微调Qwen的方案，接入某垂直领域智能体SaaS的方案，从这三个维度进行打分，如此一来，决策矩阵就会清晰地呈现出来。

第四步：小步验证与迭代——建立“价值反馈环”

先采用MVP（最小可行产品）思维，快速验证假设，以避免一次性重投入。

拥有原型验证，也就是Prototype，它是要运用最为简单的方式，像人工模拟、低代码平台拼接API这类做法，去构建核心方面的流程，进而验证用户到底是不是会买账。还有小流量实验，即A/B Test，在上线以后，表示要借助A/B测试来对比AI功能版本以及基线版本的核心指标，像是任务完成率、用户满意度NPS。最后是数据驱动迭代，要依据实验所得到的数据，来决定到底是扩大投入，还是优化提示词以及工作流，即便需要及时转向也得做出决定。03启示：针对产品新人给出重点核心建议，从“功能经理”转变为“价值架构师”，你的核心产出不该简单只是一个调用大模型的功能，而是一个以AI作为组件、完整的用户价值交付闭环，思考重点要往前移，从“怎么做”转至“为什么做”跟“做到什么程度”，要去拥抱“智能体思维”，未来产品基本单元或许不再是功能模块，而是一个个能够自主完成特定任务的智能体（Agent）。在关于智能体的工作方面，你需要去定义其目标，明确它的边界，制定好协作规则，还要为它配备恰当合适的能力，也就是模型加上工具。百度所拥有的“文心智能体平台”，以及阿里的“百炼”，它们都正朝着这个方向去构建生态。要平衡好“技术创新”这件事与“商业常识”，这是一个要点：最先进的技术并不一定就能够制造出最成功的产品。那种能够持续产生现金流，并且可以解决真实存在的痛点的应用，才是穿越技术周期的关键所在。需要时刻运用商业常识，也就是成本、收入、市场这些方面，去审视技术选择，这是处于AI时代的产品经理必须要修习的课程。04结语：要让技术回归到场景当中，让价值来驱动选择。

回应开头提出的问题，当从事研发工作的人员再度拿着评测报告前来找你之际，你能够以如下方式开启彼此之间的对话：‘此模型在数学推理方面实现了5%的提升，情况相当不错。咱们一同来瞧瞧，这般提升是否能够助力我们对“智能账单分析”功能予以优化，进而使得用户理解财务异常的准确率获得10%的提升，借此推动付费订阅的转化呢？为达成这一目标，除开模型自身之外，在知识库构建以及解释话术方面，我们需要开展哪些与之相配套的工作呢？’。

技术属于手段范畴，并非目的所在。于AI成为普惠基建的当下，产品经理的核心竞争力之处，在于精准界定场景价值，且能于众多的技术选项里面，做出最为经济、最为适配、最具成长性的那一项选择。在这场淘汰赛当中，最终胜出的一方，不一定是技术最为炫酷的团队，而是最能够把技术转化为可持续用户价值与商业回报的务实类型的派别。