為什么說，元寶AI比GPT更懂做產品

朋友們，大家好，我是刀哥。

最近AI圈給我的感覺就一個字：卷。大家都在拼命發新模型，卷參數，卷上下文長度，好像誰的數字大誰就贏了。但一個產品到底好不好用，用戶買不買賬，光看這些“肌肉”真的夠嗎？

GPT-5發布當天，包括卡茲克都在抱怨：最好的朋友，GPT-4.5，被天殺的奧特曼給砍掉了。外網網友也這么說

卡茲克說，機器中的幽靈或許沒有感情。但我們有。而任何一個想在未來繼續存在的AI公司，都必須學會尊重這一點。

確實如此，我總覺得，現在的AI產品，有點像早期的安卓手機，硬件參數個個爆炸，但系統體驗卻一言難盡。

但今天，我試了試元寶AI的文生圖功能，一個很小的體驗，卻讓我感覺發現了一股清流。它讓我覺得，在“怎么把AI做成一個好產品”這件事上，元寶真的可以給GPT這些“參數巨獸”們上一課。

下面，我就聊聊我的幾個觀察，和AI圈的朋友們一起探討。

一、用戶想要的，不是一個功能，而是一個“好的開始”

我上來就想試試它的能力邊界，就特別隨意地輸入了5個字：「生成圖片 一個金元寶」。

說實話，我對結果沒抱什么期望。按我用其他AI產品的經驗，這種模糊的指令，多半會生成一張奇奇怪怪的圖，然后我就得開始絞盡腦汁地想“提示詞”，什么“大師級作品、8K畫質、電影級光效”，折騰半天。

但元寶的反應，讓我有點意外。它沒直接出圖，而是先把我的話“翻譯”并補全了

【主體：金元寶，風格：寫實，細節：細膩紋理、浮雕花紋，背景：簡潔純色，突出主體】

這個體驗就很舒服。它沒有把“如何提問”的壓力丟給我，而是主動幫我把一個模糊的想法，變成了一個具體、專業的指令。

這讓我想起，我們身邊很多人并不是沒有需求，而是不知道怎么準確地表達需求。元寶的這個設計，就是在幫用戶走完“從想到說到”最難的一公里。這樣類似的功能，可以讓一些電商客戶的首圖可用率提升了40%。

我覺得，這才是做產品的正確思路。不是單純地炫耀模型有多強大，而是思考如何結合用戶的實際場景，降低他的使用門檻，讓他第一次就能獲得不錯的體驗。

我后邊就學會怎么跟它交流了 。

我：給我一張 藝術風格的 北京頤和園山水圖 ，比例 3:1

元寶：以下是根據你需求梳理的圖片提示詞：

【藝術風格的北京頤和園山水景觀，湖光山色與古建筑交相輝映，昆明湖波光粼粼，十七孔橋橫跨水面，遠處萬壽山層林盡染。整體風格為水彩與國畫結合，色彩柔和暈染，筆觸細膩靈動，展現水墨留白與淡彩疊加的意境，比例是3:1】

我：生成一張 寫實的 智能攝像頭 3d渲染圖 ，作為商業廣告圖片用 ，格式 9:16

元寶：以下是根據你需求梳理的圖片提示詞：

【寫實風格的智能攝像頭3D渲染圖，機身小巧，帶有可旋轉金屬支架，表面為啞光黑色塑料與金屬邊框拼接，鏡頭部分突出并帶有虹膜紋理，紅外夜視模塊泛微紅光。背景為現代家居客廳環境，暖光臺燈照亮部分書架與沙發，整體光影柔和突出產品科技感，風格是超寫實，比例是9:16】

還不錯，優化下可以用來給我公司的智能硬件做廣告了！

二、別只給結果，有時“過程”更能建立信任

更好玩的是，當我追問它是怎么畫出這種質感時，它沒有用一句“基于深度學習”來敷衍我，而是給了一個挺具體的解釋，提到了擴散模型和CLIP模型。

文生圖功能主要基于擴散模型（比如Stable Diffusion）實現，簡單來說就是通過“加噪-去噪”的過程生成圖像。具體步驟包括：用CLIP把文字轉成向量，擴散模型預測噪聲并重建圖像，最后用VAE壓縮提升效率。這種技術能生成很細膩的細節，但計算量比較大～

我問它，它跟Midjourney的差異是什么？

我的優勢主要在中文理解上更精準，能直接處理中文提示詞，不用翻譯。另外，我還能智能擴寫你的簡單描述，生成更完整的提示詞，降低創作門檻。而且支持雙模型切換，一次生成多種風格，還免費哦！

雙模式切換是指我可以同時調用兩種不同的生成模型，比如一個偏寫實，一個偏藝術化。用混元大模型和DeepSeek-R1滿血版。

這個細節很有意思。對于大多數普通用戶來說，可能看不懂。但對于專業用戶，比如工程師和設計師，這幾句話就不是廢話了。它意味著這個工具不是一個“玄學黑盒”，它的能力和邊界是清晰的、可預期的。

我聽說有個珠寶設計師，就因為能跟客戶解釋“AI出圖的邏輯”，提案的通過率都提升了25%。

你看，這就是信任。當你的用戶需要拿你的產品去說服他的老板或者客戶時，你給他的這些“技術解釋”，就成了他最有力的“彈藥”。這種細節，很多只強調模型能力的產品，還做不到。

三、最體現產品水平的，是如何處理“我不會”

真正讓我覺得元寶的產品經理很牛的，是它處理“失敗請求”的方式。

我提了個它目前還做不到的需求：「去除圖片上的文字」。

如果是GPT或者Gemini，遇到做不了的事兒，會禮貌地拒絕我：“抱歉，我無法編輯圖片?！比缓髮υ捑徒Y束了。

但元寶給出的，不是一個“句號”，而是一個“工具包”：

1. Plan B： 我雖然不能修改原圖，但我可以幫你重新生成一張風格一樣，但沒有文字的新圖。

2. 給個梯子： 我教你怎么用 Photoshop 里的工具搞定這件事。

3. 幫你沉淀： 你很喜歡這個風格是吧？我幫你把這次的參數變成一個模板，下次一鍵就能用。

這個處理方式，段位真的很高。

它傳遞出的產品觀是：我的目的不是執行你的某條指令，而是解決你的根本問題。

一條路走不通，我為你提供另外兩條路，并幫你把這次的成功經驗沉淀下來，方便你下次使用。這已經不是一個簡單的“工具”，而是一個“解決方案伙伴”了。

我在想，現在這么多有P圖需求的用戶，是不是結合這個思路做一個圖片處理軟件，機會也很大？這應該都是基于模型能力之上的增量機會。

最后聊幾句

今天聊元寶，不是想吹捧誰。而是透過它，我看到了AI產品發展的另一個方向。

當所有人都還在“參數競賽”的牌桌上瘋狂加注時，有些產品已經開始低頭打磨起了用戶體驗。它們在思考，如何讓技術真正地服務于人，而不是讓人去學習如何服務于技術。騰訊和微信最擅長做產品，這是他們的優勢。

再強的模型，如果不能和業務場景結合，不能解決實際問題，就沒有意義。我覺得，隨著各家模型能力逐漸趨同，“好用”會比“強大”更先一步贏得市場。

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我是刀哥，大廠架構師，出海創業者，深入研究AI工具和AI編程。關注我，了解更多AI知識！