〇 分享简介 〇

在过去的一年中，AI Native 生产力工具产品经历了显著的发展和变化。这些变化主要体现在以下几个方面：

1、场景变化：从单一功能逐渐扩展到全链条解决方案，再到针对垂直细分场景的闭环。

2、竞争变化：市场竞争激烈，大模型厂商、云服务商以及创业公司都在参与到生产力工具竞争，从模型卷到应用。

3、用户变化：用户对大模型的态度从最初的兴奋逐渐转变为祛魅，更加注重实际的用户体验。

AI Native 生产力工具虽然目前还不能全面替代人类的工作，但其在减轻重复性和范式性工作负担方面具有高价值，有助于人们专注于创造性工作。这些工具能够释放人类在低价值工作上的精力，促进工作流程的优化。

本次分享围绕市场发展与用户态度、AI 工具产品的价值与应用、大模型产品的商业模式与场景应用落地等维度与大家进行讨论交流。

〇 分享收益 〇

目标：

1、了解大模型现阶段的涌现能力，来预测和设计未来的产品形态，掌握大模型产品的形态与特征。

2、分析 LLM Native 工具类产品在确定性和行业竞争方面的难点，帮助听众理解市场壁垒，并探索如何克服这些挑战，洞察大模型原生产品的难点与壁垒

3、获得专属于自己的行业判断，共同探讨行业挑战与机遇。

成功要点：

1、正确客观的理解大模型的能力边界和未来发展，AI Native以其先进的技术和智能化功能，为企业和社会创造了巨大的价值。不仅提高了生产效率，优化了资源配置，还促进了创新和个性化体验的优化。在未来，随着技术的进一步发展和应用的深化，AI Native工具将继续引领各行各业的变革。

2、立足用户的真实需求，再结合新技术、新体验完善产品设计，可推动更多新产品开发，开辟更多新商业模式，应对复杂场景下产生更多高质量的解决方案，增强产品竞争力。

启示：

AI Native生产力工具在商业上的最大价值是降低运营成本、提高生产效率、开辟新的商业模式，尤其新产品开发，AI可助力企业通过模拟和预测分析快速迭代，缩短产品上市时间。AI应用也可创造新的收入流，利用AI进行个性化定制，满足消费者对个性化产品的需求，增强竞争优势。

〇 分享亮点 〇

1、市场发展与用户态度

1） 概述 AI Native 生产力工具一年来的发展，包括场景和竞争的变化。

2） 讨论用户态度的演变，大模型兴奋->大模型祛魅->用户体验优先

2、 AI 工具产品的价值与应用

1） 阐述 AI Native 生产力工具在减轻重复性工作负担、促进创造性工作方面的作用。

2） 探讨 B 端和 C 端服务的融合，以及个人效率、团队协作和企业管理的三层产品设计落足点。

3、商业模式与功能创新

1）分析 AI Native 生产力工具的商业化策略。

2）分享产品和技术更新，如 Prompt 管理、多模态接入和解决延迟问题等。

4、场景应用与未来趋势

1） 通过具体案例展示 AI Native 生产力工具在不同场景下的应用。

2）预测 AI Native 生产力工具的发展趋势，探讨潜在的创新点和挑战。

5、QA