AI产品时用户的感知往往是一个极简的对话框或一个奇特的功能按钮

当咱们谈论一个AI产品时，用户的感知往往是一个极简的对话框或一个奇特的功能按钮。但在这简洁的表象之下，隐藏着一个杂乱而精密的系统架构。关于AI产品司理而言，假如视野只是停留在UI/UX层面，无异于盲人摸象。真正的挑战与机遇，在于深刻了解并驾驭这个工作原理不透明的系统。

产品司理的中心职责，早已不是简略地翻译事务需求、制作原型，而是要从根本上了解AI的能力边界、本钱结构与价值途径。要做到这一点，咱们就有必要树立一个明晰的思维结构，将AI产品从混乱的技术概念中解构出来。

本文将引进一个全景式的四层架构模型，它将作为咱们的分析结构和攻略，自下而上地分析一个AI产品是怎么从底层的技术要素，一步步构建为用户可感知的、有价值的智能体会。

第一层：根底设施层——AI产品的底层构成

根底设施层是构成AI产品的根底。它包含数据、算力与算法三大中心要素，是产品司理在拟定战略、评价可行性时有必要掌握的底层逻辑。

数据：模型练习与优化的根底

AI的功能，很大程度上取决于它所学习的数据质量。作为产品司理，咱们能触摸和影响的数据主要有两类：一类是模型厂商用于练习基座模型的通用数据，咱们无法干涉；另一类，也是咱们的中心资产——事务场景下的定制数据，如用户行为日志、笔直领域知识库、客服对话记录等。

因而，在数据层面，AI产品司理有必要能明晰答复三个中心问题：

1. 数据质量怎么？咱们具有的数据是否干净、丰富且具有代表性？
2. 数据从何而来？获取数据的途径是否合规、可继续？数据价值何在？这些数据能否真正协助模型优化，以处理特定场景下的用户痛点？

一个高质量的数据集，是模型优化成功的起点。其要害维度包含：

• 准确性：数据的来历有必要牢靠，标签标注有必要精准。
• 完整性：样本量需求充足，要害特征不能有大量缺失值。
• 一致性：数据格式（如日期、单位）有必要统一，重复和过错数据需求被清洗。
• 多样性与均衡性：数据集应掩盖各种真实使用场景，在分类问题中各类其他样本应大致均衡，避免模型发生成见。
• 时效性：数据应能反映最新的事务环境和用户行为。
• 合规性：有必要对数据进行匿名化处理，严厉保护用户隐私。

算力：驱动智能的强壮“引擎”

在AI产品中，算力（Compute）的人物远比传统产品的服务器资源更为中心。GPU、TPU等高功能核算芯片，是模型进行练习和推理的动力来历。作为产品司理，咱们无需通晓CUDA编程，但有必要能从投入产出比（ROI）的角度，对算力进行战略性考虑。这关乎产品是否具有商业可行性，需求从这三个角度进行评价：

• 推理本钱与延迟：功能上线后，每一次模型调用需求耗费多少算力？本钱是多少？用户感知的响应速度（延迟）能否满意体会要求？
• 商业模式闭环：预估的算力本钱是否在商业模式可承受的范围内？产品的定价能否掩盖这笔昂扬的继续性支出？
• 本钱优化途径：是否有技术手段（如模型量化、蒸馏）可以在确保中心效果的前提下，有效降低算力耗费和本钱？