近期聊了不少希望转型大模型的PM，发现90%的人踩坑的真相是：用错方法论，把时间砸在错误方向。

一个很普遍的转型误区：技术思维陷阱**，觉得大模型高大上，先要了解算法底层逻辑才能入局**。然而2个转型实际案例：

❌ 某金融PM：花3个月研究transformer架构、模型微调、rag分段检索召回，面试官一句‘你的Agent产品MVP验证框架是什么？’就能让苦学算法白费。

✅ 某客服PM：聚焦AI+客服场景，细分业务痛点结合AI解决，2个月上线智能FAQ机器人，并以此为基础拿到offer

关于这一类问题，我总结了几个常见误区：

• 误区一：对各类大模型PM要求侧重点不了解，选错努力方向
• 误区二：不懂算法，就没有入行敲门砖？
• 误区三：不懂算法，就无法好好应用大模型做产品？

绝大多数大模型应用PM的本质仍然是业务PM，仍然是解决业务/用户问题创造价值。最重要的能力是：业务理解力+大模型应用产品力。

为什么会出现这些误区？两个字：信息差。

你看到的JD要求算法能力，但实际工作中，50%的时间在和业务方分析需求，30%时间在和算法一起讨论落地gap，怎么优化产品链路和效果。

让我结合真实2年大模型Agent落地经验+市场现状，逐个破除3大信息差误区，文末提供转型3步实操思路（也是我的亲身经历步骤），助力你事半功倍转型。

误区1：不了解3类大模型PM侧重点，选错努力方向

让我们先了解大模型的3层产品：

大模型基座PM

目的是把模型从小学生带到大学生毕业，让模型变得更聪明可靠。模型基础素质越来越强，能听说读写画图看3D，上知天文下知地理，有逻辑有情商等等。

• 例如 通义千问、豆包、kimi、deepseek等，目标是通过各类算法底层的技术手段（如前段时间R1爆火的强化学习等）
• 当然基座大模型也有大量的商业化、C端PM，不在讨论范围内。（例如APP登录，会员，投放……）

AI Agent应用产品经理

既然AI这么聪明，那么是不是可以帮业务解决一些以前不好处理或效率不高的痛点呢？

AI Agent应用随之诞生。

大模型应用PM的核心能力：了解大模型能力边界，具备大模型应用理解力，把业务问题翻译成AI能力需求。例如：

• 产品目标：用AI缩短客服平均响应时间30%
• 产品形态：有面向C端用户的照片美化工具，陪聊游戏；面向B端用户的Excel神器等

AI平台产品经理

思考：既然Agent这么好用，大家都想要搭建Agent，那么我能不能让各位搭建过程更快呢？就像SaaS公司让小企业能快速搭建电商小程序一样？

大模型应用平台产品也随之诞生。对应的AI平台产品经理，本质上和SaaS产品非常类似，需要很懂企业需要搭建哪些Agent，都需要用到哪些模型、能力，这类职业用户有什么痛点？

• 例如客服答疑机器人，需要使用知识库能力；
• 现在有的A2A,MCP等各类新技术手段搭建的Agent，需要支持在平台配置时如何让Agent快速复用对应的标准化流程？

由此，我们可以理解三类大模型产品的主要异同：

• 大模型Agent应用产品，重点关注业务场景和大模型应用能力结合；较少关注大模型底层算法是怎么做的。

• 大模型平台产品，用户是专业Agent开发者，有产品也有技术算法，用户更专业，天然对技术的理解力就需要更强。开发者的痛点往往对应大模型底层的一些需求。

  例如：大模型平台如何设计好一个知识库，兼容多模态+保鲜机制？大模型平台能否具备通用的涉黄暴政敏管控，不要每个Agent都对接一遍安全服务？

• 基座大模型产品：绝大多数人不要想这个方向，跨度太大，非科班没机会，科班也很卷机会不多。这是技术主导的领域，现阶段需求不大，PM缺口主要在商业化相关，这些公司都忙着变现呢！

小结：大模型是刀，围绕刀有两种产品经理，一种是用刀的厨师，一种是锻刀的师傅。不会锻刀，也能做好菜。有招牌菜，就能入行。

误区2：不懂算法，不能入行

让我们从3个标杆公司的JD来加深感受（已隐去公司信息，都是年薪60W~100W左右的岗）：过去确实不懂算法难以入行，但是现在并不是，除了基座大模型之外，其余的并没有那么要求懂算法技术。

目前大模型相关岗位要求迭代极快，从最初的‘深度体验过大模型，对AI感兴趣’ 已经迅速迭代到‘落地过AI Agent有实战经验。’ 大模型产品转型的窗口期已经处于中期。

1. 某明星大模型公司的JD：能和算法一起优化模型。如果不了解底层算法原理，完全无法入行。但是：非科班出身自学基本上也没机会入行。

2. AI平台产品JD：能抽象标准化通用能力，AI即服务。和传统的抽象中台标准化服务、平台搭建全生命周期可配置化的产品思路没变，将AI认知为平台的一个能力即可。

3. Agent PM的JD：能知道业务痛点和全局解决方案，知道大模型应该怎么用。

例如客服AI产品经理：

• 本质上先是客服业务产品经理，知道客服遇到的问题、服务流程、业务痛点
• 再是AI产品经理，知道AI能解决哪些从前不好解决的问题。
• 日常思考：✅ 知识库怎么建？✅ 怎么分类大模型理解最准确？
• ❌ 并不需要十分了解如何通过数据标注、知识准备等方式让大模型在当前场景下更聪明。

传统客服PM不缺业务理解能力。

真正缺的是：大模型的应用理解能力，拿着大模型像烫手山芋，不知道怎么剥开。于是从斯坦福吴恩达人工智能课开始看起……不能说错，但是此法用于职业转型实在是太浪费时间了。

那么如何提升大模型的应用理解能力呢？懂到什么程度才算懂？看下文：

小结：通过JD可以看出，对于大多数业务PM而言，转型大模型应用PM更好的方式是：将大模型应用在现在的场景中。

误区3：只有懂大模型是怎么从transformer架构+预训练+生成，才能应用大模型

让我们先抛开大模型，聊一个各位非常传统典型的场景：

PM需要设计一款秒杀活动，支持10万用户同时1分钱秒杀一部iPhone。该活动ROI非常高，每次可吸引上百万用户参与，业务价值很大。

此时需要PM懂分布式架构、高并发怎么实现吗？不需要。PM只需要知道：

• 10万用户秒杀是有行业案例的，所以是可实现的；
• 由于此活动带来的收益远大于其他成本，所以商业上是可行的；
• 但是由于10万还是太大了，所以可能系统会挂掉，C端做好预案兜底承接。例如温馨提示、排队等候、客服电话承接话术设计等。
• 更关注：如何设计能让用户更爽，离业务目标更近？例如增加蓄水池，提前预约提醒等。

PM视角中，推导逻辑是：技术、商业、用户、战略的平衡，技术侧思考评估时，不需要了解全部落地细节。技术评估逻辑举例：

回到大模型应用产品，逻辑并没有什么区别。第一步仍然是了解大模型的技术特性和成本，能做什么不能做什么，进而匹配业务场景。

例如：

• ❌都知道大模型有幻觉而且数学很差，就不会用大模型做计算器。
• ✅知道大模型有很强的文字表达能力，那就用大模型去写作文助手。
• ❌知道大模型召回有幻觉，就设计机制降低幻觉和人工兜底等。
• ✅知道大模型按token收费，及其他配套落地成本，评估是否ROI可行

基于这些特性，就可以分析出大模型匹配的场景和解决方案，例如：

• ✅传统技术完全无法解决只能摆烂的场景，大模型还有希望做一做；
• ✅对准确率要求就没有那么高的场景（例如重计算、重合规的场景等）；
• ✅产品形态可能是直接面客（例如AI画图）；也可能因为达不到准确率要求设计成人工copilot（例如AI销售金融产品，说错一个字就可能被罚）

初步了解到这个层面，就可以启动产品idea，进行一套标准化的分析流程，就可以决定是否要做大模型应用了。

小结：大模型产品经理的核心竞争力：用业务语言定义AI边界，而非用数学公式解释Transformer，也不是了解神经网络原理来优化召回效果

总结：3步转型破局路线+窗口期分析

最佳路径：现有岗位+提升大模型应用理解力 → 落地一款Agent，积累实战经验

一、3步破局路径：

1. 现有岗位深耕：用AI优化现有业务（如客服PM设计AI话术质检系统）
2. 实战项目积累：想办法2~3个月内上线最小可用AI产品
3. 构建方法论：沉淀大模型应用理解力、项目落地SOP（关注我后续持续分享）

二、转型要趁早，窗口期已过半：

• 早期（已过）：对AI感兴趣，深度体验过产品，用过搭建平台即可
• 中期（目前）：JD要求已经越来越趋同且明确了，要求有大模型或类似项目经验优先
• 后期：1~2年大模型项目经验，不再是优先了，是基础必备
• 未来窗口期彻底结束：大模型应用技能将和懂Excel、懂接口一样，成为基础必备

AI时代，未来的就业机会在哪里？

答案就藏在大模型的浪潮里。从ChatGPT、DeepSeek等日常工具，到自然语言处理、计算机视觉、多模态等核心领域，技术普惠化、应用垂直化与生态开源化正催生Prompt工程师、自然语言处理、计算机视觉工程师、大模型算法工程师、AI应用产品经理等AI岗位。

掌握大模型技能，就是把握高薪未来。

那么，普通人如何抓住大模型风口？

AI技术的普及对个人能力提出了新的要求，在AI时代，持续学习和适应新技术变得尤为重要。无论是企业还是个人，都需要不断更新知识体系，提升与AI协作的能力，以适应不断变化的工作环境。

因此，这里给大家整理了一份《2025最新大模型全套学习资源》，包括2025最新大模型学习路线、大模型书籍、视频教程、项目实战、最新行业报告、面试题等，带你从零基础入门到精通，快速掌握大模型技术！

由于篇幅有限，有需要的小伙伴可以扫码获取！

1. 成长路线图&学习规划

要学习一门新的技术，作为新手一定要先学习成长路线图，方向不对，努力白费。这里，我们为新手和想要进一步提升的专业人士准备了一份详细的学习成长路线图和规划。

2. 大模型经典PDF书籍

书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的，我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档，它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。（书籍含电子版PDF）

3. 大模型视频教程

对于很多自学或者没有基础的同学来说，书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解，因此，我们提供了丰富的大模型视频教程，以动态、形象的方式展示技术概念，帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。

4. 大模型项目实战

学以致用，当你的理论知识积累到一定程度，就需要通过项目实战，在实际操作中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。

5. 大模型行业报告

行业分析主要包括对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

6. 大模型面试题

面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。

在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我们将提供精心整理的大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。

为什么大家都在学AI大模型？

随着AI技术的发展，企业对人才的需求从“单一技术”转向 “AI+行业”双背景。企业对人才的需求从“单一技术”转向 “AI+行业”双背景。金融+AI、制造+AI、医疗+AI等跨界岗位薪资涨幅达30%-50%。

同时很多人面临优化裁员，近期科技巨头英特尔裁员2万人，传统岗位不断缩减，因此转行AI势在必行！

这些资料有用吗？

这份资料由我们和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

大模型全套学习资料已整理打包，有需要的小伙伴可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码，免费领取【保证100%免费】