当Sora Android版在24小时内生成超100万条视频，当OpenAI仅用4人28天完成开发，当AI承包70%的代码提交，我们看到的不仅是技术奇点，更是产品逻辑的根本重构。本文深度解析AI产品从功能堆砌到能力构建的三次跃迁，揭示能力优先思维如何重塑产品设计、数据护城河与团队进化路径，帮助产品经理在智能时代抢占认知制高点。

Sora Android版安卓2025年11月上线，用户在24小时内，生成了超100万条视频。

这个AI生成视频的爆款APP更加让人意想不到的是：

OpenAI仅用4个人、28天，就完成了Sora Android版的开发，而AI完成了其中85%的代码。

更夸张的是，仅仅5个月后，OpenAI宣布，AI编程工具Codex就已经承包了OpenAI内部每周70%的代码提交。

这不是科幻，这是正在发生的现实。

但如果你以为AI时代的产品经理只需要学会用ChatGPT写代码，那就大错特错了。

真正的分水岭，不在于会不会用AI工具，而在于你的产品思维是否完成了底层重构。

今天在一家证券公司的分享中，我把过去多年的产品经验与AI时代的最新实践做了系统梳理。

一、看清趋势：AI产品经历的三次跃迁

如果把人类技术演进浓缩成一条时间轴，你会发现一个惊人的规律：从石斧到AGI，每一次技术革命都在以月级别的速度加速。

百万年进化到工具时代，千年跨越到农业时代，百年突破到电气时代，十年迭代到信息时代，而现在，我们正在以”月级别”的速度冲向智能时代，AI生成多模态的各种成果，文章、音乐、视频，更是以秒为单位在持续生产。

在这个加速度曲线上，AI产品本身也经历了三次关键跃迁：

第一阶段(2016-2022)：AI藏在系统里

这个阶段，AI是”看不见的专家”。

YouTube的推荐算法、抖音的信息流、券商APP的个股推荐系统、东方财富的资讯推荐——AI决定了你看到什么，但你感知到的只是”刷得停不下来”。

这个阶段的特点是：

• 位置：后台系统
• 形态：推荐/搜索/量化模型
• 特点：看不见、专业化、局部优化

用户感知：”这个APP真好用”，但不知道AI在工作。

第二阶段(2023)：AI开始对话

ChatGPT的爆发让AI第一次走到台前。突然之间，AI从”帮你想”变成了”说给你听”。

ChatGPT月活用户3个月破1亿，元宝、豆包等国内产品月活数千万。

这个阶段的关键转变是：

• AI不再是黑盒，而是可交互的助手。
• 从单向执行到双向交流。
• 从“理解需求”到“确认意图并协助完成”。

产品意义：AI成为人人可用的生产力工具。

第三阶段(2024-至今)：AI成为执行者

如果说ChatGPT让AI会说话，那么Agent让AI能干活。

什么是AI Agent? 从产品经理视角看：

• 以目标为输入(不是功能需求)
• 以结果为交付(不是中间过程)
• 能够自主决策与执行

Agent的经典案例：Manus(Meta以数十亿美金收购)

不是一个AI产品，而是下一代AI Agent操作系统的完成版雏形

Meta真正买的不是技术，而是：买时间窗口、买确定性、买跨过坑的团队经验，以及最重要的——买一个在Agent时代抢占平台级位置的机会。

扣子编程(字节跳动)：

让非技术人员通过自然语言，就能搭建Web应用、工作流和Agent。

CodeBuddy（腾讯）

90%开发者每周活跃使用，新增代码50%+由AI生成。

人均编码时间缩短40%。

一句话总结：AI正在从”跟你说”，走向”替你做”，最终成为”完成工作”的可信任执行者。

二、思维转型：从“功能优先”到“能力优先”

这是最容易被忽视，却最致命的认知差异。

传统产品观：功能优先(Feature-first)

产品经理的日常是：列需求清单、画原型图、写PRD文档、排优先级、迭代上线。

交付单元：页面+流程

用户感知：我在用功能

产品资产：页面数量

AI时代产品观：能力优先(Capability-first)

核心问题变了：不是先想”我要做一个什么功能/页面”，而是先想“我到底向用户提供什么可被反复调用、可组合、可托付的能力。”

在AI时代，功能只是能力的一次呈现，而能力才是产品真正的”资产单元”。

让我用一个实际案例说明这个差异：

案例：某券商的”AI投顾”产品

传统功能思维：

第一反应：做一个AI问答界面，让AI回答股票问题、生成研报摘要、给投资建议。

典型PRD：

页面1：AI问答页

页面2：研报解读页

页面3：个股分析页

结果往往是：看起来很酷，实际没人用，合规、风险、责任全是雷。

Capability-first思维(正确示范)：

关键转变：不做功能，先拆能力

提问：一个”合格的AI投顾”，到底需要哪些能力?

核心能力拆解：

能力1：金融语境理解能力

能区分：投资 vs 投机、中长期vs短线、个人投资者vs机构客户

不是”聊天天”，而是”定义投资语境”

能力2：确定性信息提取能力

只能基于：合规研报、公告、公司财报、引入不明来源信息

把不确定性当作设计对象——能力必须”可被信任”

能力3：分析框架调用能力

AI不”自由发挥”，而是能够以下框架内分析：

• 行业分析框架
• 公司内部定性逻辑链
• 风险评级体系

能力4：结论置信度与风险提示能力

每个结论必须有：置信等级、风险说明、不适用场景

例如：”该结论仅适用于风险偏好为X的客户”，能力必须是可信度量的

能力5：人机协作与兜底能力

高风险问题：自动转人工投顾

AI输出：必须可审计、可溯源、可继续回

关键洞察：

PRD不再是流程，而是能力+边界+约束条件：

思维方式对比表：

关键洞察：

能力思维=把”可信任性”当作设计对象，而不是事后补上去的东西。

三、护城河重构：数据与判断权，才是AI时代的真正壁垒

很多人以为，AI时代的竞争是”谁的模型更聪明”。

错了。

OpenAI的实践给出了一个颠覆性的结论：

“AI时代，专业公司的核心竞争力，不再来自’模型有多聪明’，而来自三件事：确定性的数据资产、垂直纵深的数据积累、持续产生专业数据的人才与运营机制。”

为什么?

因为在AI时代：

1.确定性的数据资产：有事实标准，可验证、可追溯

2.垂直纵深的数据积累：来自真实业务场景，不是通用模型能替代的

3.持续产生专业数据的人才与运营机制：专家持续参与，人机协作不断校准，数据随业务长期进化

结论：模型可以被替换，但数据与数据生成机制，构成真正不可复制的护城河。

与”Capability-first”形成完整闭环：

1 Capability-first → Data Moat View → Talent Mechanism

2 产品以”能力”为资产单元 → 能力质量上限的，是垂直纵深、确定性的、持续产生的数据 → 数据生产依赖专业人才与运营机制

反馈能力提升 ←核心竞争力 = 能力质量 × 数据护城河 × 场景深度 × 用户信任 × 长期节奏实践启示：

如果你在做AI产品，问自己三个问题：

1.你是否身处一个能持续产生确定性数据的位置?

2.你的团队是否有专家参与数据生成?

3.你的产品是否建立了人机协作让数据越来越好的飞轮?

在这个位置 → 越来越值钱

不在这个位置 → 再努力劳神，工具也难逆转四、落地实践：AI产品团队能力成熟度模型(L1-L4)

理论说完了，怎么落地?

我根据过去两年辅导多家企业AI产品团队的经验，总结出一个AI产品团队能力成熟度模型，分为4个层级：

L1 | 工具使用型(Tool-driven)

关键词：会用AI，但做的仍是功能

典型状态：

• AI作为工具嵌入现有流程
• 以Chat/Copilot/自动生成为主
• PRD仍以页面、流程、功能为中心
• 模型即能力，缺乏能力拆解与治理

主要风险：

• AI成为噱头
• 产品不可复利
• 专业机制不可迁移

进化主线：从用AI做功能→用能力做产品

L2 | 能力封装型(Capability-enabled)

关键词：开始把AI当”能力资产”

典型状态：

• 核心AI能力被明确拆解与定义
• 能力可被多个场景/页面复用
• 开始关注功能、延迟、稳定性
• 初步能力级降级与兜底意识

关键挑战：

• 能力质量不稳定
• 依赖通用数据
• 专业判断仍然缺位

进化主线：从”单点”到”体系”

L3 | 能力体系型(Capability-system)

关键词：能力可组合、可治理、可进化

典型状态：

• 能力形成体系，而非孤立点
• 多能力组合支持Agent/复杂任务
• 能力有清晰边界、权限、回退机制
• 私有数据与专家开始参与能力训练

核心优势：

• 产品开始产生复利
• AI可被真正”托付”
• 能力与数据形成正反馈

进化主线：从单点到体系

L4 | 能力平台型(Capability-platform)

关键词：能力即平台，判断即壁垒

典型状态：

• 能力成为平台级资产，对内对外开放
• 私有数据与专家机制持续产出确定性数据
• 人机协作成为标准工作方式
• 团队以能力迭代速度为核心指标

终极壁垒：

• 模型可替换
• 能力不可复制
• 判断机制不可迁移

典型状态：”我们是一家以AI能力为核心资产的专业公司”

进化主线(一句话)：

用AI做功能 → 用能力做产品 → 用能力+数据+判断权做平台你的团队在哪一层?

这个模型不是用来评判高低，而是帮你看清当前位置，找到进化路径。

五、10个必须记住的产品洞见

最后，我把这次分享中最重要的10个洞见浓缩如下，建议收藏：

关于”人”的洞察

洞见1：判断权=稀缺权力

懂行业的人重新变得无比值钱。

不看行业和AI比”写得好”——”决定对不对”，该怎么”决定”?

洞见2：AI淘汰”只会重复经验的人”

AI能复制：流程、模板、通用经验

AI复制不了：模糊场景的取舍、风险边界判断、责任意识

经验 ≠ 判断

洞见3：高手=能定义“好答案”的人

执行者 → 标准制定者 → 能力训练者

关于”超级个体”的洞察

洞见4：纵深 × AI = 超级个体

一个点做深 → 被AI增幅/被AI拖数级放大

懂得很浅 → 被AI拖数级扩大

Shallow AI → Deep(AI)

洞见5：超级个体=最小规模的专业公司

自己的”知识工厂”

自己的”判断模型”

自己的数据”飞轮”

一个人+可复制的数据与能力系统

关于”组织与公司”的洞察

洞见7：竞争力=专业判断的生产效率

组织规模 → 判断密度

单位时间内，能产出多少”可被信任的专业判断”?

洞见8：没有数据生产机制=被AI抽空

只用通用模型

没有私有数据

没有专家持续参与

AI会让”假专业”更快破产

洞见9：AI=放大镜，不是遮羞布

组织不懂行业 → AI也不懂

没有判断标准 → AI更混乱

内部共识弱 → AI输出不可控

关于”时代走向”的洞察

洞见10：真正的分水岭

你是否身处一个”能持续产生确定性数据”的位置?

在这个位置 → 越来越值钱

不在这个位置 → 再努力劳工，工具也难逆转

行业选择问题

位置选择问题

而不仅是学习问题

整套AI产品观的精神内核

AI不是在取代人，而是在逼迫人回答一个更残酷的问题：

“你，到底凭什么值得被信任?”

写在最后

回归本质，打造AI产品，不是比谁更聪明，而是看谁能持续交付值得被信任的用户价值。

这句话看似简单，背后却是：

• 从功能到能力的思维重构
• 从模型到数据的竞争转移
• 从个人到组织的能力沉淀
• 从短期到长期的节奏把控

2026年，AI产品的战场已经不在”会不会用工具”，而在于：

• 你的能力资产够不够深?
• 你的数据护城河够不够宽?
• 你的判断机制够不够稳?
• 你的团队进化够不够快?

这是一场持久战，也是一场能力战。

希望这篇文章能给你带来一些启发。如果你在AI产品路上有困惑，如果你对AI产品、产品思维、商业洞察感兴趣，欢迎交流，