AI产品技术实现形式 - AI产品分为两类：调用API形式和部署AI模型形式 [2] - Native AI产品的功能入口与交互是整个产品框架的底层机制，而传统AI产品仅部分功能模块采用AI [2] - Native AI产品的数据接口来自全量向量数据库加普通数据库 [2] Native AI产品的限制与突破 - 原有产品设计框架限制突破：Native AI产品的交互和输入数据需全部由AI访问和调用，避免传统输入方式如输入框和固定功能模块 [2][3] - 原有产品技术架构限制突破：数据库需全面更新为向量数据库，将文本、图片、视频等转为非关系性向量数据 [4] - 向量数据库的引入带来技术架构变化，需重新考虑数据调用方式、安全性及匹配新的研发工种 [5] - 向量数据库的算力要求需额外考虑GPU、电源和功耗问题，传统CPU运算无法满足 [5] 资源投入与团队管理 - Native AI产品研发需新建单独产品形态，推翻重做以降低开发门槛 [6] - 产品经理需做好研发计划与立项预期，确保老板在预期内投入资源 [6] - 60%以上的产品经理未接触过付费AI模型，团队学习成本高 [7] - 传统行业（如ERP或电脑制造商）推动AI产品研发难度大，私有化部署难以实现 [7] 行业文化与团队动力 - 互联网大厂通过末位淘汰和人员流动保持战斗力，驱动员工主动学习 [8] - 大厂文化鼓励员工自愿加班和分享工作心得，形成自下而上的驱动机制 [8] - AI产品研发需团队突破全新知识体系，传统体制内团队难以实现自愿学习与加班 [8]