AIGC产品生命周期

Web1.0时代，互联网内容生产以PGC为主，由专家和专业机构生产高质量内容，如雅虎、IMDb等。PGC优势在于专业性和易变现，但面临创作门槛高、产量不足等挑战。随着互联网发展，需求新的内容生产方式以满足用户多样化需求。[heading4]2、UGC：用户创作时代[content]随着互联网发展和用户需求多样化，Web 2.0时代到来，用户参与内容创作，UGC（用户生成内容）成为主流。UGC内容多样，个性化，通过推荐系统满足用户需求，降低了专业门槛，促进了互联网的民主化和个性化内容创作。

[title]最近招聘信息-持续更新中数字银行——AIGC产品经理（深圳）请直接飞书联系@Eason任职要求（先看要求，再看职位）一定需要你是满足以下3点的同学，因为相信如果你感兴趣，也一定想和像你一样的同学一起工作。1.相信AIGC：这是大前提。你应该有过第一次用chatgpt时的兴奋，应该记得去年那个AI疯狂的3月份，熬夜看过gpt4、copilot的发布会，想过各种办法搞定plus账号，现在在翘首以盼gpt52.喜欢用：用过各种AIGC应用，如GPT-4,new-bing，Kimi，Perplexity，Suno等等。看到新的爆款产品，就会第一时间玩一玩3.能上手：可以简单的上手，不限于调用api做个小demo，会写复杂的提示词，做一个简单的RAG应用，文生图、视频，微调模型等岗位职责：1.构建赋能海量用户的大模型工程化产品，帮助某数字银行塑造技术领先性2.探索和设计工程化产品，来支持更快的AI原生应用构建（类似Langchain，Llamaindex等等，或者由你亲自来颠覆它们，做一个Langxx，Llamaxx）3.在重点业务场景中深入探索大模型的应用落地，用最新的理念，做出真正能在海量金融业务场景中跑起来的应用（把类似MetaGPT，AutoGen，Advanced RAG真正落地，或者创造自己的multi agent应用）

王登科把这种一波流AI小工具总结了一套方法论出来，可以持续产出爆款还是挺强的能力。介绍了两个AI产品——文风测试和OC分析——的创意、开发、流行和商业化过程，以及它们如何以低成本和小模型实现大规模用户接入和产品传播。AI产品不一定需要大模型:文风测试和OC分析的成功展示了小模型在特定场景下的高效和低成本，反对了大模型无脑使用的趋势。用户兴趣是产品流行的关键:这两个产品的流行表明，从用户的兴趣和需求出发，即使是简单的工具也能获得广泛的关注和使用。产品的“一波流”特性:AI产品可能会有明显的流行周期，但即使是短暂的流行也能带来实际的商业价值和用户增长。AI产品的商业化并非唯一目标:主创团队的纯粹兴趣驱动和对技术的热爱也是产品成功的重要因素之一。AI内容产品的未来可能性:作者认为，AI产品如果能够从真实的需求出发，即使是单一形态或一波流，也有可能成为爆款，并且这种成功是可以复现的。