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写在前面：

今天这篇文章，专门写给所有想转行做大模型产品的朋友，尤其适合刚入门的小白和计划跨界的程序员。

我们不聊虚无的理想，不追浮夸的风口，只拆解最扎心的转型真相。

真相是：能扛住行业变革的“神级”大模型产品经理尚未出现，而80%的转型者，正用传统行业的旧思维硬套新技术，在这场技术革命里白白内耗。

1. 神级PM仍未现身，80%的转型都是“表面功夫”

大模型的热潮席卷行业，无论是互联网老兵还是跨界新人，都想挤上这趟快车。但残酷的现实是：

头部0.1%的“神级大模型PM”还在蛰伏——那种既懂模型原理、又通用户人性、还能落地商业闭环的LLM产品领军者，尚未出现。20%的头部转型者能称得上“优质打工人”：懂基础模型逻辑、熟悉业务场景、能推进产品快速迭代，但距离“封神”还有不小差距。剩下的80%，则完全在用传统互联网的固有思维硬套大模型产品，最终要么产出无效功能，要么项目半路夭折。

今天就来深扒这80%的人，到底在哪些地方做着“假装转型”的无用功，帮小白和程序员们提前避坑。

2. 错误示范一：传统C端PM把ChatBot当普通App做，漏斗拆再多也白搭

“拿到ChatBot项目，先拆用户漏斗，再优化留存路径”——这是传统C端产品经理转型后的典型惯性思维。

他们死死抱着“留存提升=漏斗精细化优化”的旧逻辑，试图套在通用ChatBot产品上。但大模型产品的核心逻辑早已不同：

通用ChatBot的用户留存，关键只取决于模型本身的响应效果，而非漏斗拆得有多细。哪怕你把漏斗拆成100层，也挽救不了一个答非所问、逻辑混乱的模型。

尤其要提醒程序员转型的朋友：别用C端产品的旧框架，去束缚AI模型的核心能力。AI产品的魂在模型效果，而非传统的运营套路。

3. 错误示范二：战略分析师转型，沉迷“专家call”却拒绝深度思考

“我不用懂技术细节，只要找对专家问清楚就行”——这是很多战略分析师转型大模型PM的典型误区，也是路径依赖带来的致命问题。

他们习惯了把“搬运整合信息”等同于“建立认知”，但这套玩法在大模型时代彻底失效：市面上的专家水平参差不齐，甚至有不靠谱的“专家”传出“预训练（Pretrain）数据100%是中文”这种离谱言论。过度迷信专家观点，逃避自主思考，最终的结果往往是：做出了一份看似完美的PPT，却连一个能落地的产品原型都拿不出来。

这里给小白提个醒：专家访谈从来不是认知的终点，而是独立思考的起点。如果自己不主动去理解模型原理、不参与实验验证、不总结反思问题，永远只能做技术和商业之间的“二道贩子”，成不了真正的大模型PM。

4. 错误示范三：互联网高管空降，只当“项目经理”，拒绝学习模型基础

“我负责管人、控节奏、协调资源，模型相关的事交给技术团队就行”——这是不少互联网高管跨界大模型业务的真实心态。

他们继续扮演PMO（项目管理办公室）的角色，对模型原理、数据处理、效果评测等核心环节避而远之，最终往往闹出笑话：比如提出“不调用任何工具，直接打造一个能教所有学科的AI全职老师”这种脱离技术现实的魔幻需求；设计的功能看似高大上，却经不起一句灵魂拷问——“这个需求，模型真的能实现吗？”

大模型行业的核心是技术驱动和创新驱动，不懂模型的能力边界，就没资格做真正的产品负责人。哪怕是管理层转型，也得先补好模型基础课。

5. 错误示范四：O2O老兵转型，沉迷KPI，靠Push和投流续命

“留存上不去？发Push！DAU不够？搞投流！”——这是O2O行业老兵转型大模型产品后的典型操作，带着“增长黑客”的固有思维冲进新领域，结果却水土不服。

他们被短期KPI牵着鼻子走，完全忽视了大模型产品的长期核心变量——模型效果。为了提升留存，高频次发送Push骚扰用户，最终导致用户卸载；为了冲DAU，盲目砸钱投流，吸引来的用户发现产品问答质量差、解决不了实际问题，次日留存直接腰斩。

对程序员和小白来说，要记住：大模型产品的增长，靠的是模型能力的持续优化，而非传统的运营套路。短期KPI再好看，没有扎实的模型效果支撑，都是空中楼阁。

6. 写在最后：转型大模型PM，你缺的不是机会，是“建模感”

很多人觉得转型难，是因为没抓住核心：大模型产品不是传统功能的简单组合，而是模型能力的合理外化。你不能再用“用户漏斗”“专家访谈”“PMO管理”“投流买量”这些旧地图，去探索大模型这片新大陆。

对想转型的小白和程序员来说，你真正需要培养的是“建模感”，具体包括这三点：

• 清晰认知模型的能力边界：知道模型能做什么、不能做什么，不提出脱离现实的需求；
• 了解数据的核心价值：清楚数据从哪里来、怎么清洗标注、怎么通过数据评测优化模型；
• 找准用户留存的核心逻辑：用户留下不是因为你推送得多，而是因为模型能精准解决他们的问题，“答得对、用得爽”才是关键。

7. 一句话总结

80%的大模型产品转型者，不是被技术淘汰的，而是被自己的思维惯性淘汰的。别再假装转型了，先沉下心理解模型，再培养“建模感”，才是成为合格大模型PM的第一性原理。如果是程序员转型，不妨利用自身技术优势，从理解模型原理切入，这会是你的核心竞争力。

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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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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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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