AI芯片产品经理操作手册
AI芯片产品经理操作手册
基于实战经验的AI芯片产品管理指南
目录导航
- 1. 市场研究最佳实践
- 2. 产品规划与策略
- 3. 跨团队协作技巧
- 4. 架构决策指导
- 5. 风险管理策略
- 6. 成功案例分析
- 7. 常见陷阱与规避
- 8. 持续学习与成长
1. 市场研究最佳实践
有效的市场研究是AI芯片产品成功的基础，以下是经过验证的最佳实践方法。
1.1 多层次客户访谈法
不仅与技术决策者交流，还需深入了解最终用户和运维人员的真实需求：
- 决策者访谈：关注业务价值、投资回报和战略定位
- 技术团队访谈：了解算法需求、性能瓶颈和集成挑战
- 终端用户调研：收集实际应用场景中的痛点和期望
1.2 竞品分析框架
建立结构化的竞品评估体系，超越简单的规格对比：
- 创建竞品矩阵，包含性能、功耗、成本、软件生态等多维度
- 进行实际应用场景下的benchmark测试，而非仅依赖官方数据
- 分析竞品的技术路线演进，预测未来发展方向
1.3 算法趋势与计算需求预测
AI算法发展迅速，需要前瞻性布局：
- 与学术界保持紧密联系，跟踪顶级会议论文和研究方向
- 分析主流AI框架的更新趋势和新算子需求
- 建立算法复杂度增长模型，预测未来2-3年的计算需求
💡 实用提示
不要只关注当前热门应用，更要识别潜在的新兴应用场景。建立季度市场更新机制，确保产品规划能够及时响应市场变化。