AI 别让AI沦为功能堆砌:3步构建真正的“轨迹智能”型B端产品 CRM系统纷纷贴上“AI智能”标签,但真能驱动业务增长吗?本文深度剖析B端产品中AI功能的三大误区,提出“轨迹智能”设计框架,教你如何从功能堆砌转向价值创造,打造真正赋能销售团队的智能内核。这套方法论不仅适用于CRM,对ERP、SCRM等B端产品同样具有颠覆性启发。 红岸小兵 AI应用b端产品CRM
AI Gemini地表综合能力最强模型,Native Multimodality的受益者! AI竞争的战场已从参数规模转向原生能力与生态效率。Google Gemini系列凭借原生多模态、RLAIF、Ring Attention和软硬一体MoE四大架构创新,正在重新定义AI产品的天花板。本文将深度解析这些技术如何为产品经理打开自动驾驶、工业机器人和超长文档分析等高价值赛道的新机遇。 Junliu AI产品GeminiMoE
AI 为什么 Palantir 模式在中国难落地?因为我们缺了一代人的SaaS课,但 AI 工作流可能让我们直接跳级 Palantir 的成功背后是美国企业40年流程文明的沉淀,而中国ToB市场却因跳过流程化时代陷入尴尬困局。本文深入剖析中美企业数字化路径的根本差异,揭示中国企业为何难以复制西方SaaS神话,并指出AI时代带来的独特跳级机遇——当自然语言成为交互核心,我们或许能绕过传统流程桎梏,开辟一条真正的中国式数字化路径。 Mio的AI商业观察 SaaS企业数字化工作流
AI 黄仁勋一句话,点醒了 AI 产品经理的下半场 AI时代,智力正变得像自来水一样廉价,产品经理们该如何突围?这篇文章抛开焦虑,回归产品本质,探讨在‘智力贬值’的下半场,我们该如何重新定义AI产品的核心价值——不是让用户写Prompt,而是让AI真正理解用户意图;不是比拼逻辑能力,而是提升情绪价值与审美体验;不是追求全自动化,而是设计可控的协作流程。 浩思AI AI-NativeAI产品情绪价值
AI 一个教老年人用 ChatGPT 的应用,如何做到月入 30 万美元 Corsif 的成功颠覆了人们对 AI 产品价值的传统认知。这款面向老年人的应用没有复杂技术,仅通过游戏化课程和结构化学习路径,就实现了月入 30 万美元的惊人成绩。其核心在于精准定位被主流市场忽视的婴儿潮一代,用付费广告策略替代病毒传播,并通过 AI 工具自动化广告生产流程。本文深度拆解了这套从产品设计到营销转化的完整打法,揭示了在技术普及阶段如何抓住真正的商业机会。 深思圈 ChatGPT产品架构案例分析
AI 8个月干到1亿美金!盘点全球最赚钱9家AI应用,AI 商业逻辑彻底变了 从Manus被Meta天价收购到9家AI应用公司闪电般突破1亿美元ARR,一场交付逻辑的革命正在重塑AI商业化的底层规则。这些公司平均用时不到两年,核心秘诀在于从卖能力转向卖结果——Perplexity交付可信搜索答案,Replit托管完整应用。当AI接管的不再是软件预算而是人力预算,单客收入正取代毛利率成为新的价值标尺。 硅基观察Pro AI产品商业化案例分析
AI Manus上岸Meta:当大模型还在卷参数,肖弘用产品经理的逻辑赢了一次 Meta以数十亿美元收购Manus,不仅是一次资本狂欢,更揭示了AI创业的新风向。这款AI Agent应用凭借极致的工程思维,从‘操作系统级助手’的独特定位杀出重围,用状态持久化、暴力美学和Context Engineering等技术,重新定义了AI Native的边界。本文将深入解析Manus如何打破Chatbot桎梏,为产品经理在技术浪潮中指明突围方向。 Ethan_AIPM AgentAI-NativeManus
AI 下一个万亿AI赛道!上下文图谱,才是AI创业的真正机会 AI Agent的崛起正在重新定义企业软件的竞争格局。当传统SaaS巨头仍在捍卫数据壁垒时,硅谷投资者已发现下一个万亿级机会藏在“决策轨迹”中。本文深度解析上下文图谱如何通过捕捉企业真实的推理过程,构建AI时代不可替代的竞争壁垒,并揭示初创公司突破巨头封锁的三条实战路径。 硅基观察Pro AI应用上下文工程创业者
AI,个人随笔 大模型的“牛顿难题”:为什么AI读遍人类所有书籍,仍无法发现万有引力? 当所有人都在追逐GPT-5的幻想时,一位前谷歌工程师出身的老板揭示了AI发展的真正天花板:大模型永远无法成为牛顿。本文深度剖析了语言局限性与概率系统本质这两大根本缺陷,并提出了下一代AI可能的突破方向——从神经符号系统融合到物理世界交互,带你看清AI技术背后的逻辑困境与未来机会。 Alex的荒诞产品观 Transformer大模型行业观察
AI 来自OpenAI及谷歌等50+项目复盘:为什么AI Demo很惊艳,最后却失败了? 一个完美的 Demo 和热烈的早期反响,为何最终却可能导致 AI 产品上线后问题频发、信任流失 ?传统软件开发的最佳实践在 AI 时代可能已经不再适用。 基于在 OpenAI、Google 等公司主导 50 多个 AI 项目的经验,Aishwarya Reganti 和 Kiriti Badam 提出了一套全新的开发框架:持续校准/持续开发 (CC/CD)。 本文将深入剖析 AI 产品开发的两个根本性挑战:其内在的“非确定性”,以及“代理权”与“控制权”之间不可避免的权衡。同时详细解读 CC/CD 框架如何帮助团队应对这些独特挑战,从而构建出更稳定、更值得信赖的 AI 产品。希望能为大家带来帮助,Enjoy! 产业家 AI应用OpenAI案例分析
AI AI Agent过时了,现在开始构建Skills吧 Anthropic团队发现,当前AI的瓶颈并非智力不足,而是缺乏可复用的专业知识。他们提出用‘技能’这一简单而强大的概念——本质是封装了程序性知识的文件夹——来取代复杂的Agent构建模式。通过将代码作为通用接口,并采用渐进式披露设计,这一方案让AI能力构建变得民主化,开启了可积累、可共享的‘能力应用商店’新时代。 骆齐 AgentClaudeSkills
AI,个人随笔 通用大模型的“隐形陷阱”:一次社保问答,让我看清了垂直 AI 的真正机会 当Gemini Pro一本正经地给出深圳社保政策结论时,谁能想到它竟悄悄吞掉了关键时间限制?这次踩坑经历揭示了通用AI在专业领域落地的致命缺陷——它只会机械总结,却不懂主动追问背景。本文将深度剖析这个被忽视的『政策黑洞』,并给出垂直领域AI产品的破局之道。 忘机 AgentAI应用RAG