在模型迭代速度远超想象的今天，AI 产品经理的角色正面临前所未有的挑战。如何在技术洪流中找到立足点，不被淘汰，已成为一门新的生存法则。

引言：技术在狂飙，真正被卷的是谁？

2025 年的秋天，对所有 AI 从业者来说，都弥漫着一种熟悉的焦虑。这种焦虑感，就像等待另一只靴子落地，但你不知道这只靴子有多大，也不知道它会砸在哪里。

我们刚刚经历了，或者说正在经历一场从 2024 年末延续至今的“模型集体暴走”。文本领域，Gemini 已经把长上下文的窗口拉到了一个令人咋舌的数字，而 Gemini 3 版本更是号称在推理能力上有了代际飞跃；图像这边，Midjourney 不再是唯一的焦点，Nano Banana 和 Seedream 4.0 带来的“可编辑、可运营”的视觉资产生成能力，让设计的边界再次模糊；更不用提视频领域，Sora 2 和 Veo 3 的发布，让一年前那些看起来还像“数字幻觉”的短片，进化到了可以讲述连贯故事的程度。

每天早晨醒来，刷新行业新闻，感觉就像在看神仙打架。但热闹是他们的，我们这些身处一线的 AI 产品经理，内心深处却有一个越来越响亮的声音在盘旋：

“我们的产品和角色，会不会被下一代模型直接吃掉？”

这个问题的背后，是一种深刻的无力感。当模型的能力边界以季度为单位进行指数级扩张时，我们辛辛苦苦搭建起来的产品功能、精心设计的交互体验、甚至是整个商业模式，都显得如此脆弱。我们好像在沙滩上奋力建造一座城堡，而模型迭代就是那场注定要到来的、无法预测的涨潮。

所以，这篇文章不打算再做一篇模型测评，去分析 Sora 2 的镜头语言比 Veo 3 好在哪里，或者 Gemini 3 的代码生成能力又提升了多少个百分点。这些信息很重要，但它们是“术”，是变化的表象。

我们想谈的，是这波浪潮之下，AI 产品经理这个角色的生存与进化方法论。当基础能力本身变得像水和电一样廉价、强大且无处不在时，我们的价值到底在哪里？我们应该如何思考、如何工作，才能确保自己和自己的产品，不会在下一次震撼发布会后，沦为一个尴尬的“历史名词”？

这，是一份写给所有在 AI 浪潮中感到兴奋又迷茫的产品经理的生存指南。

技术浪潮：过去一年到底发生了什么？

要讨论方法论，我们必须先对脚下的这片土地有一个清晰的认知。过去这一年，AI 技术的演进并非线性，而是在几个关键维度上发生了质变。这些变化，共同构成了我们今天讨论一切问题的基础。

文本 & 推理：从“大语言模型”到“长上下文 + 复杂任务处理”

一年前，我们还在为模型能写出通顺的邮件而惊叹。但今天，战场的焦点早已转移。以 Gemini 3为代表的文本模型，核心突破在于两点：

超长上下文的实用化：

这不再是实验室里跑分的概念。百万级乃至更长的 Token 窗口，意味着模型可以一口气“读完”一份完整财报、一部长篇小说，甚至一个项目的代码库。不再只是拼凑零散知识的问答机，而更像能沉浸在特定领域信息里的“专家”。

随之而来的问题是：既然模型已经能“吃下”这么多信息，我们过去赖以生存的 RAG（检索增强生成）技术还有多少价值？当上下文足够大时，是不是直接把所有文档都扔进去就好了？

其实不然。超长上下文解决的是“能读多少”，RAG 解的是“该读什么”。在需要实时更新、高度专业、还要求可追溯的场景（比如最新新闻、企业内部私有知识库）里，RAG 提供的“新鲜且可信”的外部知识注入，依然无法被模型静态、有时效限制的内部知识替代。这更像两种能力的组合，而不是此消彼长的替代关系。

复杂任务的自主拆解与执行：

过去一年，所谓 Agent 这个方向本身并没有出现颠覆性的“新魔法”，反而是大厂在工程上收敛出了一个更务实的共识：少说“通用智能体”，多用稳定的函数调用接口，把模型当成一个可以按需调用业务能力的“大脑”。MCP 这类通用协议一度很火，但目前更新和采用都明显放缓，主流厂商更多还是回到了“函数调用 + 自己的一套工具协议”这条路上。

从产品视角看，真正发生变化的不是名词，而是交互单位：用户越来越习惯于丢给系统一个相对完整的委托，比如“看完上个季度的销售数据，帮我找异常区域、给一个原因假设，再写一页管理层能看的总结”，而不是自己点十几个按钮。模型在后台通过函数调用去查数、分析、再生成文稿，前台只在关键节点把中间结果拿出来和用户对齐。

简单说，文本模型在产品里的角色，正在从一个“语言生成器”，变成一个可以通过函数调用体系被调度、被约束、被验收的“初级脑力劳动者”。

图像 & 设计：从“出一张图”到“可运营的视觉资产”

图像生成领域也走出了“开盲盒”的阶段。以 Nano Banana 系列、Seedream 4.0 等新一代模型为标志，我们看到的核心变化是“可控性”和“资产化”。而 Nano Banana 2，又把这条路往前推了一大步：更高分辨率、更强的复杂场景理解，以及终于“把字写明白了”的文字渲染能力。

如果从产品经理的视角拆开看，这一代图像模型带来的变化，大致可以归纳成两层：先是“更接近心里想要的画面”，然后才是“把这些画面变成可以反复运营的资产”。

所思即所得：

相比一两年前那种“抽卡式”出图，现在通过更精细的提示理解、多步规划和局部重绘能力，模型生成结果与专业设计师预期之间的距离被明显拉近。你不用再反复刷新几十张，只为挑出一张尚可用的图，而是可以围绕“同一角色”“同一产品”，在不同场景、不同构图下稳定地生成一整组图像。Nano Banana 2 这类新模型在多物体、多约束场景下的遵从度提高，让“指定构图 + 指定风格 + 预留文案区域”这样的严肃商业诉求，从理论可能变成了日常操作，而不仅仅是做几张情绪板给老板看。

可运营的视觉资产：

在此基础上，更关键的变化发生在“资产层”。一方面，新一代模型在带文字的图像上有了肉眼可见的跃迁：无论是英文还是中文，标题、副标题、按钮文案、网页 UI 中的小字，大多数情况下都足够清晰且排版合理——这意味着“一键海报”“一键信息图”“一键长图详情页”不再只是发布会里的演示桥段，而可以真正进入运营和增长团队的日常工作流。另一方面，围绕角色一致性、产品多视角展示、风格锁定的能力，让“同一套视觉系统”可以在不同活动、不同渠道间复用，更多像一套可以不断叠加的品牌资产，而不是一次性消耗的创意。

从产品角度看，这一代图像模型的升级，把我们手里的空间拉大成了三块：把“图片编辑器”升级成“物料流水线工具”，把“单张创意”升级成“系列资产管理”，把“玩一玩”升级成“嵌入业务流程的生产力组件”。后面所有关于电商、营销、设计协作里的 AI 机会，几乎都可以在这三类空间里找到落点。

视频 & 交互：从短 Demo 到“能讲故事”的生成视频

如果说 Sora 的第一代让我们看到了“可能”，那么 Sora 2 和 Veo 3 则让我们看到了“可用”。视频生成的进步体现在：

时序连贯性：

角色和场景在几分钟的长度内能保持高度一致，物理世界的规律（比如光影、重力）得到了更好的模拟。这让视频不再是零散镜头的拼接，而是一个连贯的叙事片段。

故事性与情感表达：

通过对剧本和镜头语言的理解，模型开始能够生成带有简单情节、能够传递情绪的视频。虽然离专业电影还有距离，但制作一个产品介绍短片、一个广告创意 Demo，已经绰绰有余。

这预示着，视频作为一种交互媒介的门槛正在被彻底拉平。过去需要一个团队数周才能完成的工作，现在可能只需要一个产品经理和几段 prompt。

三条确定性趋势：质量提升、成本下降、复杂度上升

拨开这些具体的技术名词，我们可以清晰地看到三条不可逆的趋势：

1. 质量提升： 无论是文本的逻辑性、图像的真实感，还是视频的连贯性，模型生成内容的质量正在以肉眼可见的速度逼近甚至在某些方面超越人类的平均水平。
2. 成本下降： 随着算法优化和硬件普及，调用这些强大能力的成本（无论是金钱还是时间）正在急剧下降。一年前生成一张高质量图片可能需要几十秒和几毛钱，现在可能只需要几秒和几分钱。
3. 复杂度上升： 这是一枚硬币的另一面。模型本身越来越像一个黑盒，其内部机理、能力边界、潜在风险都变得更加复杂。同时，要用好这些能力，往往需要复杂的系统工程（比如 RAG、Agent 框架、多模型路由），而不是一次简单的 API 调用。

这对 AI 产品经理意味着什么：基础能力在下沉，产品差异化被迫上移。

这三条趋势汇集到一起，对 AI 产品经理提出了一个尖锐的挑战。

当“生成一段流畅的文本”、“制作一张好看的图片”这些曾经可以作为核心卖点的“能力”本身，因为质量提升和成本下降而迅速“通货膨胀”，变成人人可得的基础设施时，你的产品价值在哪里？

答案是：产品差异化被迫从“我们能做什么（What）”上移到“我们如何做得更好、更可靠、更贴近场景（How）”。

仅仅是基础能力的“二道贩子”或“UI 美化者”，生存空间会越来越小。真正的价值，在于利用这些日益强大的基础能力，去构建更上层的、更难被复制的壁垒。而这，正是我们下一章要讨论的核心：AI 产品经理的角色，必须重构。

角色重构：AI 产品经理究竟在管理什么？

技术浪潮的冲击，最先拍打到的就是“人”。在模型能力日新月异的背景下，传统产品经理那套定义功能、画原型、写 PRD、跟项目的工作流，显得越来越力不从心。AI 产品经理这个角色，正在经历一场深刻的内在重构。

从“功能项目经理”到“能力架构师”的角色迁移

过去，产品经理的核心工作是定义“功能”（Feature）。比如，“我要在用户个人主页增加一个相册功能”。这是一个边界清晰、需求明确的任务。但在 AI 时代，我们面对的往往不是一个确定的功能，而是一个充满可能性的“能力”（Capability）。

比如，我们拥有了一个能理解财报的语言模型。这个“能力”可以做什么？它可以是财报摘要工具、可以是智能投顾问答、可以是自动化审计助手……可能性是发散的。

因此，AI 产品经理的角色，正从一个“功能项目经理”迁移到一个“能力架构师”。我们的工作不再是设计一个按钮应该放在哪里，而是：

如何将一个或多个模糊、不稳定的 AI 能力，与一个真实的业务/用户问题相结合，设计一套可持续、可评估、可演进的系统，并最终创造出商业价值。

这要求我们不仅要懂用户、懂业务，更要懂“能力”的边界、成本和风险。

三个核心职责：问题定义 / 能力编排 / 评估与治理

作为“能力架构师”，AI 产品经理的核心职责可以被归纳为三个方面：

1. 问题定义（Problem Definition）： 在 AI 可以“解决”无数问题的今天，找到那个“值得”被解决的问题，变得前所未有的重要。这需要产品经理有极强的商业嗅觉和用户同理心，去判断一个场景是真痛点还是伪需求，AI 在其中是锦上添花还是雪中送炭。
2. 能力编排（Capability Orchestration）： 很少有复杂的应用场景是单一模型能完美解决的。一个智能客服系统，可能需要一个模型负责意图识别，另一个模型负责知识库检索（RAG），第三个模型负责生成自然流畅的回答。AI 产品经理需要像一个乐队指挥，将不同模型、传统代码、数据、人工流程等“乐器”编排在一起，共同演奏出一曲和谐的乐章。这包括模型选型、Prompt Engineering、Agent 流程设计等。
3. 评估与治理（Evaluation & Governance）： AI 系统不是发布上线就万事大吉了。它的表现可能不稳定，可能会“胡说八道”（幻觉），可能会有偏见。产品经理必须定义一套清晰的评估体系，来衡量 AI 的“工作质量”。这套体系不仅包括准确率、召回率等技术指标，更要有关乎用户体验和业务价值的“北极星指标”。同时，还需要建立治理机制，比如人工审核、护栏（Guardrails）、一键降级等，确保 AI 系统在失控时能被及时拉回。

面对模型团队、业务团队、运营团队的协作边界

在这个新的角色定位下，AI 产品经理成为了一个关键的“翻译官”和“粘合剂”。

• 对模型团队： 你需要将模糊的业务需求，“翻译”成清晰的技术问题。比如，不能只说“我想要一个更聪明的客服”，而要定义清楚“在‘退货咨询’这个场景下，我们将‘用户追问次数少于 2 次’作为‘聪明’的衡量标准，当前模型的瓶颈在于对多种商品政策的理解，我们需要提升它在这方面的知识检索准确率”。
• 对业务团队： 你需要将复杂的技术能力，“翻译”成他们能理解的业务价值和风险。比如，要解释清楚“我们引入的新模型可以将内容生产效率提升 50%，但初期可能会有 5% 的事实性错误率，需要配合人工审核流程”。
• 对运营团队： AI 产品的上线只是开始。你需要和运营团队一起，设计用户反馈闭环，收集那些让 AI “犯错”的 Bad Case，这些都是优化模型和产品的宝贵“养料”。

在高不确定性环境下的决策方式：路线图变成“实验队列”

传统产品开发，我们习惯于制定季度甚至年度的路线图（Roadmap），按部就班地开发功能。但在 AI 领域，这种方式正在失效。因为底层模型可能在三个月内就发生巨变，你原定的计划可能瞬间变得毫无意义。

更有效的方式，是把“路线图”变成一个动态的“实验队列”（Experiment Queue）。

这个队列里，每一个项目都是一个待验证的假设，比如：“假设我们用 Sora 2 生成产品演示视频，可以把销售转化率提升 10%”。产品经理的核心工作，就是不断地提出假设、评估优先级（基于潜在影响和实现成本）、设计最小化可行实验（MVP）、获取数据、得出结论，然后决定是放大投入、继续优化，还是果断放弃、转向下一个假设。

这种工作模式，要求产品经理从一个“规划者”转变为一个“科学家”，拥抱不确定性，以实验和数据驱动决策。

一个简单角色画像：AI PM 每周其实在做哪几类事

如果把 AI 产品经理的一周工作内容画个饼图，大概会是这样：

• 30% 时间在“玩”模型和看论文： 保持对技术前沿的体感至关重要。你需要亲手去试用最新的模型，了解它的能力边界和“脾气”。你需要快速浏览最新的技术发布和研究论文，判断哪些可能对你的产品产生影响。
• 30% 时间在定义问题和设计实验： 和用户聊、和业务方聊，深入场景，找到真正的痛点。然后把这些痛点转化为可以被验证的 AI 应用假设，并设计出低成本的实验方案。
• 20% 时间在分析数据和 Bad Case： 紧盯线上产品的核心指标，一头扎进用户反馈和模型犯错的案例里。这些是产品优化的金矿。你可能花一个下午，就为了搞清楚为什么模型总是错误地理解某个行业黑话。
• 20% 时间在沟通、对齐和布道： 向团队解释我们为什么要做这个实验，向老板汇报我们从上一个实验中学到了什么，向整个公司布道 AI 能带来的价值和变革。

你会发现，画原型、写 PRD 的时间被大大压缩了。因为在 AI 产品中，界面往往很简单，真正的复杂性，隐藏在界面之下的那套能力架构和评估体系里。

被模型替代：危险到底长什么样？

“我的产品会不会被模型干掉？”这个问题并非杞人忧天。事实上，淘汰已经在悄然发生。理解危险的具体形态，是我们制定反制策略的第一步。这些危险，通常以三种典型的场景出现。

场景一：功能被基础模型原生提供（“我只是一个好看的调用壳”）

这是最直接、也最残酷的替代方式。你发现你产品的核心功能，被下一代基础模型以一种更强大、更廉价、甚至免费的方式原生提供了。

典型画像：

你的产品是一个“超级翻译工具”，通过精巧的 Prompt Engineering，让 GPT-4 的翻译效果比原生调用好上 20%。你为此设计了优美的界面，提供了历史记录和多端同步。但某一天，Gemini 3 发布，其原生的翻译能力已经超过了你优化后的 GPT-4，并且直接集成在所有谷歌入口中。

一夜之间，你的核心价值主张消失了。你的产品，从一个“有技术含量的工具”，降级成了一个“好看的 API 调用壳”。用户为什么还要用你，而不是直接用那个更强、更方便的底层模型呢？

这类产品的共同点是：它们的护城河，完全建立在对某个特定时期、特定模型的“技巧性优化”之上。 这种护城河，在模型迭代的浪潮面前，薄如蝉翼。

场景二：体验被平台统一吞并（“平台 Copilot 把我那点体验一网打尽”）

这种替代更隐蔽，它不直接杀死你的功能，而是“釜底抽薪”，掏空你的使用场景。

典型画像：

你做了一个非常棒的 Chrome 插件，可以帮销售人员在浏览 LinkedIn 页面时，一键生成个性化的破冰邮件。你的产品深度理解销售话术，非常贴心。然而，微软和 LinkedIn 推出了深度整合的 Sales Copilot。现在，当销售打开 LinkedIn，页面右侧的原生 Copilot 就会自动分析对方信息，并提供多个版本的破冰邮件建议，甚至可以直接点击发送。

你的插件功能还在，但用户的使用路径被彻底改变了。平台通过其“上帝视角”和系统级集成能力，提供了一个更无缝、更整合的体验。你的产品，从一个“工作流加速器”，变成了一个需要“切换上下文”的累赘。用户粘性迅速下降，最终被用户遗忘在浏览器的插件列表里。

这类产品的风险在于：它们寄生于某个平台生态，但其提供的价值，本质上是该平台体验的“一块拼图”。 当平台自己决定补上这块拼图时，寄生者就失去了生存空间。

场景三：优势被新模型重置（“我所有的优化，被新模型一键抹平”）

这种替代最具迷惑性。你可能拥有自己的数据、甚至自己的小模型，但新一代基础模型的“大力出奇迹”，让你积累的优势瞬间归零。

典型画像：

你是一家法律科技公司，过去两年，你投入巨大精力，收集了海量的法律文书数据，标注、清洗，并 fine-tune 了一个开源模型，专门用于合同审查，其在特定条款上的识别准确率达到了 95%。这是你的核心壁垒。然而，一个拥有超长上下文和强大逻辑推理能力的新基础模型（比如 Gemini 3）发布了。人们发现，只要把合同原文和审查要点一起扔给这个新模型，它在未经任何专门训练的情况下，准确率也能达到 94%。

你花费两年时间和数百万美元建立的“数据 + 模型”优势，被对手用一次 API 调用就基本抹平了。你的技术壁垒瞬间蒸发，竞争回到了品牌、渠道和价格的肉搏战。

这类产品的悲剧在于：它们在一个“局部最优”上投入了太多，而忽视了基础模型“全局能力”的跃迁速度。 它们试图在一个山坡上修筑坚固的堡垒，却没发现整个地壳板块正在移动。

如何用几个简单问题自查：我的产品是不是正在向这三条路滑去？

作为产品经理，你需要像体检一样，定期用以下几个问题来审视你的产品：

1. 价值来源拷问：如果明天所有大模型的 API 调用费用降为零，且能力再翻一倍，我的产品还有独特的价值吗？这个价值是来自于我对模型的“调教技巧”，还是来自于别的东西？
2. 工作流依赖拷问：我的产品是用户完成某个核心任务的“必经之路”，还是只是一个“锦上添花的插件”？如果用户的主工作平台（操作系统、浏览器、核心生产力软件）提供了类似的功能，用户会毫不犹豫地抛弃我吗？
3. 数据/知识壁垒拷问：我引以为傲的“独家数据”或“领域知识”，其价值是体现在“让笨模型变聪明”，还是能“让聪明的模型变得更有洞察力”？换句话说，这些知识是能被一个更强的通用模型通过“读一遍”就学会的，还是需要深度、结构化的整合才能发挥作用的？

如果这些问题的答案让你感到不安，那么，警钟已经敲响。

产品层 vs 商业层：到底是功能死掉了，还是公司定位出问题了？

最后，我们需要区分两个层面的“死亡”。

有时候，只是一个“功能”被替代了。比如，你的笔记软件里的“AI 总结”功能，被操作系统级的总结能力替代了。这很痛，但你的产品核心价值——笔记的组织、沉淀和跨平台同步——可能还在。你需要做的是快速适应，将 AI 能力应用到更深层次的地方。

但更可怕的是，“公司定位”出了问题。如果你的整个公司，就是建立在“做一个更好的 AI 总结工具”这个定位上，那么，当这个功能本身被商品化（commoditized）时，你的整个商业根基就动摇了。

作为产品经理，尤其是在创业公司的产品负责人，你需要思考的不仅是产品功能的存续，更是整个公司在飞速变化的 AI 生态位中的定位问题。这，需要我们从更宏观的视角，去重新设计产品的护城河。

反替代策略：把模型拆开看，把护城河重新搭起来

既然危险已经清晰可见，我们就不能坐以待毙。好消息是，虽然基础模型很强大，但它并非万能。一个成功的产品，从来都不只是一个模型的封装。我们需要做的，是系统性地思考，在模型之外，或者说在模型的“上层”，构建真正属于我们自己的、难以被替代的价值。这需要我们转变思路，从“依赖模型”到“驾驭模型”。

三层结构：体验层 / 决策与评估层 / 能力（模型）层

首先，我们需要把一个 AI 产品解构来看。任何一个 AI 应用，都可以被看作是三个层次的组合：

能力（模型）层：

这是最底层的“发动机”，即我们调用的各种基础模型或自研模型。它提供原始的生成、理解、推理能力。这一层最大的特点就是：变化快，且越来越趋向于同质化和商品化。

决策与评估层：

这是产品的“大脑”和“神经系统”。它负责根据用户意图和场景，决定调用哪个模型、如何组织 Prompt、是否需要外部数据（RAG）、如何对模型返回的结果进行筛选、验证和修正。它还包含一套评估体系，用于监控线上效果并指导迭代。这一层是 AI 产品的核心逻辑所在。

体验层：

这是产品与用户直接交互的“皮肤”。它包括 UI/UX 设计、工作流的整合、信息的呈现方式等。一个好的体验层，能让强大的 AI 能力以一种极其自然、高效的方式服务于用户。

我们的护城河，恰恰就藏在“决策与评估层”和“体验层”里。模型层可以被替代，但这两层精心构建的系统，是对手难以轻易复制的。

原则一：产品-模型解耦，把模型变成“可替换供应商”

对抗模型不确定性的第一个、也是最重要的原则，就是在架构上实现产品逻辑与底层模型的解耦。

不要把你的产品和某一个特定的模型（比如 GPT-4.5 Turbo）深度绑定。你应该在你的产品和各种模型之间，建立一个“抽象层”或“适配层”。这个抽象层的作用，就像一个电源适配器，无论你接入的是两孔还是三孔插座，输出给电器的都是稳定的电压。

具体来说，这意味着：

你的产品逻辑不应该依赖任何一家的私有 Prompt 格式或特定参数。

你应该能够通过修改配置，就轻松地将产品的底层模型从 OpenAI 切换到 Google，或者 Anthropic，甚至是一个开源模型。

更进一步，你可以设计一个路由策略，根据任务的类型、成本、和质量要求，动态地选择最合适的模型。比如，简单的文本分类用廉价的轻量模型，复杂的报告生成用最强的旗舰模型。

这么做的好处是显而易见的：你把模型从一个你深度依赖的“合作伙伴”，降级成了一个“可替换的供应商”。你不再担心任何一家供应商的涨价、停服或是技术停滞。你获得了选择的自由，也获得了对抗风险的韧性。

原则二：用三类长期资产对冲模型不确定性（场景 / 数据 / 机制）

在解耦的基础上，我们需要积极地构建那些不会因为模型升级而被“重置”的长期资产。这些资产主要有三类：

场景（Scene）资产：

这是指你对特定用户群体、特定工作流的深刻理解和融入。比如，你做的不是一个通用的“AI 写作助手”，而是“深度集成在飞书文档里的、专门服务于市场部周报撰写的助手”。你理解他们的数据源在哪里（散落在各个群聊里的项目进展），理解他们的黑话和汇报格式，你的产品无缝地嵌入在他们的工作流中。这种对场景的深度耕耘，是通用大模型无法企及的。

数据（Data）资产：

这里的“数据”不是指可以被模型“一口吃掉”的公开信息，而是那些私有的、结构化的、持续产生的“反馈数据”。最典型的就是用户的“点赞/点踩”、对 AI 生成结果的修改记录、客服解决问题的对话流等。这些数据是训练你的“决策与评估层”的燃料，能让你的产品在特定场景下比通用模型做得更“懂你”。它构成了一个“数据飞轮”：产品越好用 → 用户越多 → 反馈数据越多 → 产品迭代得越好。

机制（Mechanism）资产：

这是指你建立起来的一整套围绕 AI 的工作流程和规则。比如，一套高效的人机协同审核流程，能确保 AI 生成内容在发布前的准确性和合规性；一个精巧的用户激励系统，能鼓励用户提供高质量的反馈；一个自动化的 Bad Case 发现和归因系统。这些“机制”是产品的软实力，是组织能力的沉淀，无法被简单抄袭。

原则三：把“模型升级”设计成固定节奏的产品事件

既然模型的迭代不可避免，与其被动挨打，不如主动拥抱。一个聪明的策略是，把底层模型的升级，主动设计成你产品迭代的一部分，变成一个积极的、可预期的“产品事件”。

想象一下，当 Gemini 3 发布后，你的竞品还在手忙脚乱地测试、迁移时，你的产品第一时间就发布了新版本，宣传语是：“XX 产品现已率先集成 Gemini 3 内核，报告生成速度提升 50%，逻辑一致性大幅改善！”

这不仅向用户展示了你的技术前瞻性，更强化了用户心智：你不是一个简单的“模型搬运工”，而是一个能驾驭最前沿技术、并将其转化为产品价值的“整合者”和“优化者”。

要做到这一点，就需要前面提到的“产品-模型解耦”作为基础。当你拥有一个灵活的适配层后，接入一个新的模型就成了一项标准的工程任务，而不是一场伤筋动骨的大手术。你可以定期（比如每个季度）评估市面上的新模型，并规划集成和发布的节奏。

一个典型落地样板：从“调用某家模型 API”变成“多模型能力编排”

让我们把以上原则串起来，看一个典型的产品进化路径。

V1.0 – 单点调用：

产品是一个法律合同审查工具，核心逻辑是“调用 GPT-4 API，用一个精心设计的 Prompt 去分析合同风险”。这是典型的“调用壳”，非常脆弱。

V2.0 – 引入评估与反馈：

产品增加了用户反馈功能。用户可以标记出 AI 漏掉的风险点，或者误报的条款。这些数据被收集起来，用于分析 Prompt 的弱点。产品开始构建“数据资产”。

V3.0 – 解耦与多模型路由：

产品重构了后端，建立了一个模型抽象层。现在，它可以同时接入 GPT-4、Gemini 2.5 和一个专门做条款分类的开源小模型。产品“大脑”（决策与评估层）会根据合同的类型和长度，决定是使用哪个或哪些模型的组合。比如，对于简单的租赁合同，用轻量模型降本增效；对于复杂的并购协议，则调用最强的模型进行多轮分析。产品变得更有韧性，成本也更可控。

V4.0 – 深度融入工作流：

产品不再是一个独立的网页，而是以插件形式深度集成到律师常用的 Word 和 Pages 中。它可以直接读取文档、实时给出建议，并将修改意见以“修订模式”插入。它还打通了律所的案例库，实现了基于私有知识的 RAG。产品构建了强大的“场景资产”。

从 V1.0 到 V4.0，底层模型可能换了好几代，但产品的价值非但没有被削弱，反而越来越厚重。这，就是反替代策略的精髓所在。

纯 AI 产品 vs AI+X 产品：真需求 / 假需求的边界

在 AI 浪潮中，产品经理常常面临一个根本性的选择：我们是应该创造一个前所未有的“纯 AI 产品”，还是应该用 AI 来“增强”一个已有的产品？这两种路径的逻辑、风险和成功要素截然不同。看清其中的边界，是做出正确战略判断的前提。

概念澄清：什么叫“纯 AI 产品”、什么叫“AI+X 产品”

纯 AI 产品（Pure AI Product）：

指那些其核心价值主张几乎完全由 AI 能力构成的产品。如果把 AI 抽掉，这个产品就不复存在了。典型的例子包括：AI 聊天伴侣（如 Character.AI）、AI 绘画工具（如 Midjourney）、AI 视频生成器（如 Pika）。用户使用它们，就是为了体验 AI 本身的能力。

AI+X 产品（AI-enhanced Product）：

指那些将 AI 作为一种“增强手段”，嵌入到现有产品或服务流程中的应用。AI 在其中扮演的是“催化剂”或“效率工具”的角色，其目的是让原有的“X”变得更好、更快或更便宜。“X”可以是任何东西：文档协作、客户关系管理、电商、教育……比如，Notion AI 是“AI + 笔记协作”，Salesforce Einstein 是“AI + CRM”。

简单来说，纯 AI 产品卖的是“AI 能力本身”，而 AI+X 产品卖的是“被 AI 赋能后的 X”。

一个二维象限：高频 / 低频 × 刚需 / 可有可无

要判断一个 AI 产品方向是否靠谱，我们可以用一个经典的二维象限来分析：需求频率（高频/低频）和需求强度（刚需/可有可无）。

右上象限（高频刚需）：

这是所有产品的圣杯。比如，在工作中每天都要用的代码辅助工具、深度集成在沟通软件里的会议纪要生成器。

左上象限（低频刚需）：

用户不常用，但一旦需要就非用不可。比如，专业的法律合同审查 AI、一键生成年度述职报告的工具。这类产品通常适合按次付费或项目制收费。

右下象限（高频但可有可无）：

用户可能会经常玩，但主要是为了娱乐或消遣，没有也不会影响核心工作/生活。比如，每天生成一张好玩的头像、和 AI 闲聊。这类产品需要极大的用户量，商业模式通常是广告或增值服务。

左下象限（低频且可有可无）：

这是最危险的区域，充满了“玩具”和“一次性体验”产品。比如，“上传你的照片，生成一张赛博朋克风格的海报”。用户玩一次就走，毫无留存。

这个框架对于纯 AI 产品和 AI+X 产品的评估都适用，但侧重点不同。

纯 AI 产品

纯 AI 产品，尤其是那些定位在“娱乐”和“创意”方向的，非常容易落入右下和左下象限，成为“酷炫但无用”的玩具。因此，对其需求的真伪辨别尤为重要。

真需求 checklist

一个有潜力的纯 AI 产品，往往满足以下几点：

• 结果可度量/可交付： 产品的产出是一个明确的、有价值的交付物，而不仅仅是一次“体验”。比如，Midjourney 生成的是一张可以用于商业设计的图片，Suno 生成的是一首可以发布的歌曲。
• 替代方案对比优势明显： 和达成同样目的的“旧方法”相比，它有数量级的优势（10 倍好、10 倍快或 10 倍便宜）。比如，用 AI 生成产品图，对比请摄影师和建模师，成本和效率优势巨大。
• 存在明确的付费意愿： 有一群专业人士或高阶爱好者，愿意为更高质量、更强功能或更大用量付费。Midjourney 的付费 Pro 用户就是典型。
• 具备网络效应或生态潜力： 产品本身能形成社区（如 AI 绘画社区），或者其产出物能成为其他平台的“原材料”，从而构建生态。

假需求典型特征

警惕那些看起来很美的“假需求”，它们通常有这些特征：

• 发布会好看，日常没人用： 在发布会上演示效果惊人，但实际应用场景非常狭窄或边缘，普通用户在日常工作生活中根本想不起来用。
• 与主流程脱节： 为了使用这个 AI 功能，用户需要中断当前的工作流，打开一个新应用，上传/输入信息，再把结果复制粘贴回去。这种“上下文切换”的成本，往往会扼杀使用意愿。
• 价值难以量化： 产品的价值是“有趣”、“好玩”、“激发灵感”，但很难说清楚它到底解决了什么具体问题，节省了多少时间，或者带来了多少收益。

AI+X 产品

AI+X 产品的核心，不在于 AI 本身有多酷，而在于它是否真正让“X”变得更好了。其成功的关键，是“嵌入”而非“硬塞”。

嵌入原则：从现有关键路径往回推，而不是硬塞 AI 入口

一个成功的 AI+X 产品经理，思考的起点永远是用户在“X”产品中的核心工作流和关键痛点。比如，在 CRM 系统中，销售人员最耗时、最头疼的是什么？可能是写跟进邮件、可能是准备客户拜访资料。那么，AI 就应该出现在这些环节上，作为一个“一键加速”的按钮，而不是在首页放一个大而无当的“AI 聊天”入口。

先找到用户最高频、最痛苦的“节点”，再思考 AI 能否在这里提供帮助。 这是 AI+X 产品设计的黄金法则。

反模式：把产品拆成“AI 半边”和“传统半边”，彼此不了解

在很多公司，我们能看到一种危险的组织结构：一个“AI 团队”负责研究各种高大上的模型和算法，一个“业务产品团队”负责传统的功能。两个团队之间隔着一堵墙，偶尔开会“对齐”一下，试图把 AI 功能“塞”进业务产品里。

这往往会导致灾难性的结果。AI 团队不懂业务场景，做出来的东西是“技术 demo”；业务团队不懂 AI 边界，提出来的需求是“空中楼阁”。最终的产品，就像一个缝合怪，AI 功能和核心产品格格不入，体验割裂。

正确的做法是，AI 产品经理必须是“双料专家”，既要深入理解业务，又要懂 AI 能力。或者，建立一个由业务专家、AI PM、算法工程师、业务前端/后端工程师组成的“混合特性团队”（Hybrid Feature Team），共同为一个具体的业务目标负责。

用模型迭代拉高产品力的三种杠杆（质量 / 场景 / 成本）

对于 AI+X 产品来说，模型的迭代不是威胁，而是持续拉高产品力的杠杆。每一次模型升级，你都可以思考：

• 质量杠杆： 新模型能否让我的 AI 功能结果质量更好？比如，会议纪要的准确率从 80% 提升到 95%，让它从“需要大改”变得“基本可用”。
• 场景杠杆： 新模型的能力（比如长上下文、多模态）能否让我解锁过去做不了的新场景？比如，以前只能分析文本，现在可以把客户的语音通话录音也纳入分析范围。
• 成本杠杆： 新模型或者更便宜的模型，能否让我的 AI 功能成本大幅下降，从而可以覆盖更广泛的用户，或者从“付费功能”变成“基础功能”，提升产品竞争力？

通过这三个杠杆，AI+X 产品可以借助模型迭代的东风，不断加深自己的护城河。

大厂 vs 小厂：同一条模型能力曲线下的不同打法

面对同样汹涌的技术浪潮，身处航空母舰（大厂）和快艇（小厂）上的产品经理，感受和打法截然不同。资源、约束、目标、路径……都存在着巨大的差异。理解自己所处的位置，采取与之匹配的策略，是生存和发展的关键。

大厂基本盘：自研 / 深度绑定模型 + 平台入口 + 海量数据

大厂在 AI 牌桌上的筹码，是小厂难以企及的：

• 模型能力： 头部大厂要么拥有自研的顶尖基础模型（如 Google 的 Gemini），要么与模型公司有深度的战略绑定和算力支持。它们能最早、最深入地接触到最强的能力。
• 平台入口： 它们控制着操作系统、浏览器、搜索引擎、社交网络、办公套件等亿级用户入口。这意味着它们可以将 AI 能力以最无缝的方式，推送到海量用户面前。
• 海量数据： 它们拥有多年的业务积累，沉淀了海量的、多模态的用户行为数据、内容数据和知识数据。这些是 fine-tune 模型、构建 RAG 系统、洞察用户需求的无价之宝。

大厂 AI 产品的典型约束：组织复杂、合规压力、高度协同

但家大业大也有自己的烦恼：

• 组织复杂性： 庞大的组织架构、林立的部门墙、复杂的汇报关系，使得创新和决策的链条变得很长。一个好的 AI idea，可能要在无数个评审会和对齐会中被反复拉扯。
• 合规与安全压力： 任何一个微小的 AI 功能，都可能影响上亿用户，其潜在的偏见、错误、安全和隐私风险都会被无限放大。因此，大厂在 AI 应用上往往更加谨慎保守，需要经过严格的法务、安全、隐私评估。
• 高度协同要求： 公司级的 AI 战略要求各个业务线必须步调一致。你不能“单点突进”，你的产品需要和公司的整体 AI 品牌、底层技术平台、设计规范等保持对齐，这限制了灵活性。

大厂打法

基于以上特点，大厂 AI 产品经理的打法更像是在指挥一场“集团军作战”。

公司级 AI 产品组合规划：哪里 All-in，哪里只做增量

大厂 PM 需要站在更高的视角，思考公司整体的 AI 产品组合。哪些是需要 All-in 资源、打造为下一个增长引擎的战略级 AI 产品（如 Copilot、AI 搜索）？哪些是在现有核心业务上做“AI+”的增量优化（如电商的智能推荐、广告的自动投放）？资源如何在这两者之间分配？这需要极强的战略定力。

模型团队作为“能力供应商”，业务线做差异化体验

在大厂内部，通常会形成一个“中央模型平台”和“各业务产品线”的协作模式。模型平台负责研发、迭代基础模型，并将其作为标准化的“能力 API”提供给内部。而各业务线的产品经理，则像“客户”一样，基于这些基础能力，结合自身的业务场景和用户数据，去构建差异化的上层应用和体验。大厂 PM 的核心工作，是“用好”内部的强大武器库。

搭建统一评估与实验平台，在组织内复用经验

为了避免不同团队重复造轮子、重复踩坑，大厂会投入巨大资源搭建公司级的 AI 基础设施。比如，统一的 A/B 测试平台、统一的模型效果评估看板、统一的 Prompt 管理和优化工具、共享的 Bad Case 库等。大厂 PM 的一个重要职责，就是利用好这些平台，并把自己的成功经验和失败教训贡献回去，加速整个组织的学习进程。

小厂现实：没有算力，只能站在巨人肩膀上

小厂（创业公司）的处境则完全不同。你没有自己的基础模型，没有海量用户入口，甚至连 GPU 算力都得精打细算。你唯一的、也是最宝贵的资产，就是：速度和专注。

小厂打法

小厂的打法，是典型的“非对称战争”，核心是“差异化”和“深度”。

模型供应链策略：多模型、多云，避免被单点锁死

小厂绝对不能把自己的身家性命押在任何一个大模型供应商身上。你需要制定一个灵活的“模型供应链”策略。这意味着：从第一天起就设计好模型解耦架构，同时接入多家模型供应商（如 OpenAI, Google, Anthropic）和优秀的开源模型。利用多云部署，避免被单一云厂商绑定。

你的目标是，让自己始终拥有选择权，能够以最优的性价比，获得最适合你业务的模型能力。

场景垂直化：深挖一个行业 / 职业 / 角色，做到极致贴近

大厂追求“广度”，小厂必须追求“深度”。你无法做一个通用的 AI 写作助手，但你可以做一个“全世界最好用的、专门给独立游戏开发者写 Steam 商店介绍页的 AI 工具”。

选择一个足够小、但痛点足够深的垂直领域，然后一头扎进去。去了解这个行业的所有黑话，去研究这个职业最核心的工作流，把你的产品打磨得比任何大而全的工具都更贴心、更懂行。用对场景的极致理解，来构建通用模型无法企及的壁垒。

分发与品牌：把“模型能力”当水电，把“社区与渠道”当护城河

小厂要从心底里接受一个事实：AI 技术本身很难成为你的长期护城河。你的护城河，在于你围绕产品建立起来的东西。

• 社区：围绕你的垂直场景，建立一个活跃的用户社区。让用户在这里交流技巧、分享作品、提出建议。这个社区本身，就是最有价值的资产和最强的壁垒。
• 品牌：在你的垂直领域里，成为“第一品牌”。当人们想到“用 AI 解决 XX 问题”时，第一个想到的就是你。这种心智占有，比技术领先更持久。
• 渠道：和你所在领域的 KOL、行业协会、培训机构合作，让他们成为你的分发渠道。

收费方式：避免只靠 token 差价，优先 SaaS / 方案 / 服务组合

小厂的商业模式必须足够聪明。单纯靠赚取 API 调用的差价（Token Arbitrage）是非常危险的，因为模型成本在不断下降，利润空间会被持续压缩。

更健康的模式是：

• SaaS 订阅： 按月/年收取订阅费，提供的是一整套解决方案的价值，而不仅仅是 AI 调用次数。
• 解决方案： 针对企业客户，提供“产品 + 咨询 + 实施”的打包解决方案。
• 增值服务： 在基础功能之上，提供专家审核、定制化模型训练等高价值服务。

大小公司共有的关键动作：节奏管理与组织学习

尽管打法各异，但大厂和小厂的 AI 产品经理都面临一个共同的挑战：如何在这种高速变化的环境中，管理好产品迭代的节奏，并带动整个组织快速学习。

无论是大厂的“实验队列”，还是小厂的“快速试错”，本质都是在用一种敏捷、迭代的方式，去探索 AI 的价值边界。谁能更快地从失败中学习，更快地将技术可能性转化为用户价值，谁就能在这场长跑中胜出。

方法论落地：一个可以挂在工位旁边的工作框架

理论终须落地。在理解了技术趋势、角色重构、潜在风险和宏观策略之后，我们需要一个可以指导日常工作的、具体的行动框架。这套框架，可以帮助你将前面讨论的所有思考，转化为可执行的、闭环的动作。

三个闭环

一个健康的 AI 产品迭代过程，由三个紧密咬合的闭环驱动。作为产品经理，你的工作就是确保这三个环都能顺畅地转起来。

需求闭环：从问题 → 指标 → 实验 → 结论

问题： 从用户访谈、业务痛点、数据洞察中，识别出一个有价值的、可能被 AI 解决的问题。

指标： 将该问题转化为一个或多个可量化的“北极星指标”。例如，问题是“用户写文档开头太难”，指标可以是“新建文档后 3 分钟内输入超过 200 字的用户比例”。

实验： 设计一个最小化可行实验来验证你的 AI 解决方案假设。例如，在空白文档页提供一个“帮我开个头”的 AI 按钮。

结论： 分析实验数据，判断 AI 功能是否对指标产生了预期的积极影响。是，则加大投入；否，则分析原因或放弃该方向。这个闭环确保你做的事情，始终对准着真实的用户/业务价值。

模型闭环：从能力缺口 → 模型选择/替换 → 线上监控

能力缺口： 在需求闭环中，你可能会发现当前模型的能力无法满足要求。例如，“AI 开的头，文风太正式，不符合我们用户的调性”。这就是能力缺口。

模型选择/替换： 针对这个缺口，你开始寻找解决方案。是换一个更强的模型？还是用 fine-tuning 优化现有模型？或是通过更复杂的 Prompt Engineering 来解决？你做出决策并推动落地。

线上监控： 新方案上线后，你需要建立精细化的监控体系，持续追踪模型在线上的实际表现（如特定场景下的采纳率、错误率等），并发现新的能力缺口。这个闭环确保你的产品始终能用上最“合适”的 AI 能力。

业务闭环：从功能 → 指标 → 收入 / 效率 / 体验

功能： 你上线的 AI 功能（如“一键开头”）。

指标： 该功能带来的直接产品指标变化（如“开头效率提升 30%”）。

收入/效率/体验： 最关键的一步，是分析产品指标的提升，最终如何传导到顶层的商业目标上。是提升了用户付费转化率？是降低了公司的内容生产成本？还是提升了用户满意度和留存？这个闭环确保你的产品工作，最终能被公司的商业价值所衡量，证明你不是在“自嗨”。

AI 产品经理的“日常工作流”：从机会发现到上线迭代的一条线

将三个闭环串起来，一个 AI 产品经理的典型工作流看起来是这样的：

1. 机会发现（每周）： 花固定时间输入信息——刷技术新闻、看研究论文、玩最新的 AI 产品、和用户聊天、分析产品数据。在你的“实验队列”里不断补充新的想法和假设。
2. 实验设计与评估（每周）： 从队列中挑选优先级最高的假设，和工程师、设计师一起，快速设计出 MVP 实验方案，明确要收集的数据和成功标准。
3. 开发与跟进（冲刺周期）： 进入开发周期，你的角色更像一个“翻译”和“协调者”，确保工程师理解实验的意图，确保大家没有在不必要的细节上浪费时间。
4. 数据分析与复盘（实验结束后）： 实验上线收集到足够数据后，第一时间进行分析，得出清晰的结论：成了还是没成？为什么？学到了什么？并组织团队进行快速复盘。
5. 迭代或放弃（决策点）： 基于结论，做出下一步决策：是基于现有 MVP 进行优化迭代？还是将这个功能全面铺开？或是果断放弃，把资源投入到下一个更高优先级的实验中？
6. 模型与供应链审视（每季度）： 定期审视你的模型组合。市面上有没有更好、更便宜的模型？当前的供应商有没有风险？是否需要进行一次底座升级？

面向未来 1–2 年的自我升级路线：知识、工具、视角与团队配合

要适应这个框架，你需要不断地自我升级：

• 知识： 你不必成为算法专家，但你需要理解不同模型的原理、优劣势和成本。你需要学习一些关于 MLOps、评估指标（如 BLEU, ROUGE）、RAG 等的基本概念。
• 工具： 熟练使用至少一种 API 调试工具（如 Postman），能自己动手快速验证模型效果。学会使用数据分析工具（如 Amplitude, Mixpanel, SQL），能自主分析实验数据。
• 视角： 从“功能思维”切换到“系统思维”和“概率思维”。理解 AI 产品是一个动态演进的、非确定性的系统。
• 团队配合： 学会与算法工程师、数据科学家、MLOps 工程师高效协作。学习他们的语言，理解他们的工作模式。

回到开头的问题：在模型继续疯狂迭代的前提下，什么样的产品结构和方法论，能让你不再每次发布会都心跳加速？

现在，我们可以回答最初的那个问题了。

让你不再心跳加速的，不是寄望于模型迭代会停止，也不是祈祷自己的产品正好不在被替代的轨道上。而是通过构建一个正确的“反脆弱”结构，以及践行一套科学的“演进式”方法论。

这个结构，是将模型视为可替换的底层能力，而在其上构建属于你自己的、由场景、数据、机制和体验共同组成的坚固堡垒。

这个方法论，是将产品开发视为一系列连续的、以数据驱动的科学实验，通过需求、模型、业务三个闭环的持续转动，让你的产品始终能驾驭最新的技术浪潮，并将其转化为真实的商业价值。

当下一场震撼的 AI 发布会召开时，你的心态将不再是“我们完蛋了”，而是兴奋地搓搓手，对自己和团队说：

“太好了，新的发动机来了。让我们看看，这次能把我们的赛车改装到多快。”