昨天我更新了一篇文章，提到了現(xiàn)在的AI產(chǎn)品幾乎都在“逼”用戶付費(fèi)。

很快就有一位讀者留言，說：“現(xiàn)在AI產(chǎn)品沒必要付費(fèi)，免費(fèi)的也夠用了。反正云服務(wù)的算力成本都是平臺(tái)承擔(dān)的?！?/p>

這個(gè)觀點(diǎn)其實(shí)沒錯(cuò)——從使用層面看，AI云服務(wù)確實(shí)是按tokens計(jì)費(fèi)的，哪怕是內(nèi)部測試，也一樣要燒錢。

但這恰恰暴露了一個(gè)更深層次的問題：如果你是一名AI產(chǎn)品經(jīng)理，卻還停留在‘使用云API’的階段，那說明你還沒真正走進(jìn)AI產(chǎn)品的核心。

我認(rèn)為，對于初創(chuàng)團(tuán)隊(duì)和AI產(chǎn)品經(jīng)理來說，早期階段更應(yīng)該投入在自建能力上——比如購買GPU硬件，自行搭建推理與微調(diào)環(huán)境。

比如今天有朋友來問我這臺(tái)電腦配置可以運(yùn)行大模型嗎

顯然是智障版本的。但是早期大模型的調(diào)試需要反復(fù)多次的對話與AI調(diào)用，而這種調(diào)用幾乎就是沒有任何商業(yè)價(jià)值的，就是產(chǎn)品功能迭代，并且打通接口就行了，所以早期完全可以低成本夠買GPU來實(shí)現(xiàn)。

因?yàn)橹挥凶约赫莆账懔?，才能掌握模型的邊界。舉個(gè)例子，現(xiàn)在主流的大模型（無論是OpenAI、Claude還是國內(nèi)的通義千問、Yi）都需要GPU算力來進(jìn)行大規(guī)模并行推理，真正能“跑大模型”的核心，并且可以低成本的反復(fù)驗(yàn)證功能側(cè)面的落地性，不是云接口，而是顯卡。

下面一臺(tái)能支撐中小企業(yè)自研AI產(chǎn)品的標(biāo)準(zhǔn)配置示例

• CPU：AMD Ryzen 9 7950X 或 Intel i9-14900K

• GPU：RTX 4090 × 2

• 內(nèi)存：128GB DDR5

• 存儲(chǔ)：2TB NVMe SSD + 4TB HDD

• 系統(tǒng)：Ubuntu 22.04 + CUDA 12.1 + PyTorch / TensorRT

這樣的配置足以跑通LoRA微調(diào)、小型RAG系統(tǒng)、甚至多模態(tài)推理。而且更重要的是，這臺(tái)機(jī)器是你的，你的算力、你的數(shù)據(jù)、你的AI實(shí)驗(yàn)自由度。

因此在這個(gè)時(shí)候就要選擇用本地GPU來完成，而現(xiàn)在推薦的配置無非最低成本就是4090或者是蘋果mac studio ultra M3 512GB這些類似機(jī)器，就可以部署全血的一些大模型，或者參數(shù)在百億左右參數(shù)的模型。

免費(fèi)薅羊毛用AI大模型的人，根本還不是AI產(chǎn)品經(jīng)理。

真正的AI產(chǎn)品經(jīng)理，一定會(huì)使用付費(fèi)模型。原因很簡單——只有付費(fèi)模型，才能體現(xiàn)出你對AI產(chǎn)品生態(tài)的理解與敬畏。

這里，我做個(gè)調(diào)研，你現(xiàn)在付費(fèi)使用大模型了嗎？

付費(fèi)模型不僅意味著更強(qiáng)的模型能力和推理深度，更重要的是，它能在長期交互中理解你的工作語境與職業(yè)訴求。你的每一次輸入、每一次決策，都在形成屬于你的“AI工作記憶體”，讓模型越來越懂你——懂你的項(xiàng)目邏輯、懂你的表達(dá)方式、懂你的產(chǎn)品判斷。

相反，那些始終停留在“免費(fèi)薅羊毛”的人，要么對AI的痛點(diǎn)感知不夠，要么還沒有建立“長期交互的數(shù)據(jù)關(guān)系”。這就像一個(gè)只會(huì)用Excel公式的人，卻說自己在做數(shù)據(jù)分析；形式上相似，靈魂上完全不同。

舉個(gè)例子，我在博士研究過程中，AI工具早已成為我文獻(xiàn)綜述與PRD研發(fā)的核心助手。只有在長期付費(fèi)、持續(xù)交互后，模型才會(huì)在上下文中真正理解我的研究方向與產(chǎn)品邏輯。當(dāng)我輸入一句 prompt：“根據(jù)你對我的了解，繼續(xù)完善我當(dāng)前的研究框架或完成產(chǎn)品PRD。”

它已經(jīng)能理解上下文，生成具備我個(gè)人風(fēng)格與邏輯的輸出。

所以：沒有長期付費(fèi)使用AI模型的“AI產(chǎn)品經(jīng)理”，不是AI產(chǎn)品經(jīng)理，而是還沒開始轉(zhuǎn)型的傳統(tǒng)PM。

你不付費(fèi)，不代表你省錢；你只是在拒絕自己的進(jìn)化，或者你根本不知道這樣長期下去的結(jié)果價(jià)值有多大

最后就是本地化部署模型

現(xiàn)在本地化部署AI模型的無非就是兩類，在寶寶臉上下載排名第一的模型，國內(nèi)的產(chǎn)品就下載DEEPSEEK R1，海外的產(chǎn)品就下載OpenAI與Meta大模型

在這里選擇最多人喜歡，當(dāng)然也可也選擇熱門趨勢，下載最熱門的模型。

比如最近的模型就是minimax模型與DEEPSEEK OCR，就是排行榜最熱的2個(gè)模型，也都是國產(chǎn)的。

AI產(chǎn)品經(jīng)理，肯定不能對云端API形成依賴

另外我認(rèn)為當(dāng)前做AI產(chǎn)品經(jīng)理，在產(chǎn)品從0到1的時(shí)候，最忌諱的就是過度依賴云端AI服務(wù)。

即使在大廠使用AI編程，都只能用自家的工具，比如騰訊的codybuddy、阿里的coder、字節(jié)的trae，畢竟源代碼這個(gè)事情就太敏感了。

這還是代碼層面，還不是業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。因此建議本地化部署的最大原因，大多數(shù)平臺(tái)提供的模型接口（如OpenAI、百度文心、阿里通義等）都是標(biāo)準(zhǔn)化服務(wù)，幾乎不允許個(gè)性化微調(diào)與數(shù)據(jù)安全

如果你想進(jìn)行LoRA微調(diào)或構(gòu)建RAG、檢索增強(qiáng)等體系，必須自行搭建模型管理與推理框架，因?yàn)樵艫PI通常不支持這類底層操作。

此外，云端AI模型在使用數(shù)據(jù)時(shí)往往具備訓(xùn)練反饋機(jī)制，用戶的數(shù)據(jù)可能被用于模型再訓(xùn)練（例如ChatGPT允許用戶選擇是否共享對話數(shù)據(jù)）。

因此，對于AI產(chǎn)品經(jīng)理而言，依賴云API不僅限制產(chǎn)品創(chuàng)新，也存在數(shù)據(jù)安全與隱私風(fēng)險(xiǎn)

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