大模型产品运营主要负责‌推动AI产品商业化落地‌，核心工作围绕‌用户增长、场景挖掘、数据迭代和生态构建‌展开。具体通过以下四方面实现价值：

1. ‌需求洞察与场景设计‌
   分析行业痛点，设计符合用户习惯的交互场景。例如将大模型能力嵌入客服系统时，需梳理高频咨询问题库，设计多轮对话流程，同时监测"问题解决率""转人工率"等关键指标。

2. ‌数据飞轮驱动优化‌
   建立"用户反馈-模型迭代"闭环：运营需标注bad case（如医疗问答中的模糊回复），推动算法团队优化意图识别模块。某电商AI助手经过3个月数据调优后，订单转化率提升22%。

3. ‌商业化路径探索‌
   设计分层服务模式：基础功能免费吸引流量（如文档摘要），高阶能力收费（法律合同审核）。同时通过API接入、联合解决方案等形式拓展企业客户，某金融风控模型通过B端合作实现年营收破亿。

4. ‌生态运营与品牌建设‌
   举办开发者大赛激励创新应用（如基于大模型的智能编剧工具），运营社群收集UGC内容（提示词模板库），通过技术白皮书输出行业标准，建立技术影响力护城河。

当前阶段，运营重点已从单纯追求DAU转向‌深度价值场景挖掘‌，需同步关注政策合规（如生成内容审核）与用户体验平衡。未来竞争关键在于能否构建"数据-场景-商业"三位一体的正向循环。