2026年，為什么我不建議產品經理再死磕大模型？

去年有個AI創業團隊倒了，投入八千萬自研大模型，最后連個能用的產品都沒推出來。

反觀另一個跨境電商工具團隊，直接用現成的GPT-4接口做封裝，五十人的小團隊，月流水硬生生做到了五百萬。

這兩件事放一起看特別有感觸，其實就是大模型時代產品經理的思維分水嶺。

現在還執著于自研大模型的中小團隊，多半是踩了思維陷阱。

本來想吐槽下這些團隊的執念，但后來發現背后是“基建崇拜”在作祟。

很多技術背景的產品經理，總覺得只有把大模型攥在自己手里才叫有主動權，才算有技術壁壘。

但到了2026年，這個想法早就過時了。

大模型現在早就成了互聯網基建，就像我們做App不會自己造芯片、建數據中心一樣，直接用阿里云、騰訊云的服務就好。

你用大廠的API接口，和用開源的頂尖模型，處理日常通用任務的效果沒多大差別。

非要自研基礎模型，對中小團隊來說就是持續的沉沒成本。

你想啊，初期研發要花錢，算力要花錢，后期維護還要花錢。

本來中小團隊的核心目標是快速驗證業務，結果精力全耗在底層技術上，最后可能在成本和穩定性上還不如直接用現成服務的競爭對手。

如此看來，把資源砸在自研大模型上，并非明智之舉。

我見過不少產品新人，一上來就被模型參數迷了眼，總想著做最牛的模型。

但實際上，大模型發展初期，自研或許能形成壁壘，現在行業成熟了，再抱著這個思維，只會被市場甩在后面。

中小團隊的資源就那么多，要么投底層基建，要么投上層應用，后者的回報顯然更高。

跳出基建思維的坑，破局點就在智能體上。很多人以為智能體就是問答機器人，其實不是。

它是大模型時代的“軟件”，有明確目標，能自己調用工具，把復雜任務從頭到尾做完。

就像Manas能賣二十億美金，核心不是它用了哪個開源模型，而是把大模型和代碼生成、調試的完整工作流結合得好，形成了別人抄不走的工程化壁壘。

這就要求產品經理改改寫PRD的思路了。以前寫PRD，總盯著“用什么模型，準確率多少”。

現在得換個角度，要解決用戶哪個具體問題，這個問題要拆成幾步，每一步智能體該怎么理解用戶需求、調用什么工具、怎么交付結果。

智能體和傳統軟件的差別很明顯。

傳統軟件只能執行固定指令，智能體卻能處理模糊的用戶輸入，自己做決策。

而智能體的核心價值，就在于對場景的理解、工作流的拆解和工程化的封裝能力。

這些能力，比底層模型難復制多了，才是真正的產品壁壘。

有了智能體思維，還要會篩選高價值場景。這里有個三步判斷法，親測好用。

第一步先看需求剛不剛性，拋開“AI”的光環，看看這個需求本身存在不存在，用戶愿不愿意為解決方案買單。

第二步判斷場景能不能閉環。高價值的智能體，得能獨立負責一個完整的小場景。

用戶輸入一個模糊目標，智能體能不能通過多輪交互，交付一個直接能用的結果。

第三步看有沒有工程化空間。

如果一個事用個精心設計的提示詞就能解決八成，那頂多是個功能，成不了產品。

真正的智能體產品，壁壘在工程化封裝上，比如處理非結構化輸入、對接多個外部工具、應對異常情況這些。

需要產品、研發、測試一起構建系統，而不是靠一個“咒語師”編提示詞。

這三步判斷法的底層邏輯，其實是回歸產品本質，以用戶價值為核心。

說到底，大模型時代的產品經理，核心是完成從“功能提供者”到“價值封裝者”的轉變。

你的核心職責不再是羅列孤立的功能點，而是把通用的大模型能力，封裝成解決具體用戶問題的專用價值體。

這要求你既懂用戶，又懂技術邊界。

對產品新人來說，不用被模型參數迷惑，多觀察身邊重復繁瑣的工作流，想想怎么用智能體自動化。

進階的產品經理，就要把精力放在垂直場景深耕和智能體工程打磨上。

2026年的AI產品競爭，比的不是誰的模型強，而是誰的智能體封裝得好。

毫無疑問，未來已經來了，只是分布在一個個精心設計的智能體應用里。

產品經理只要從底層模型的焦慮中抽出身，深耕垂直場景，就能在這片新大陸上找到自己的位置。