AI正在彻底重构硬件产品的设计逻辑与商业模式。红杉AI峰会上Andrej Karpathy揭示的『中间步骤蒸发』现象，正在动摇传统硬件产品经理赖以生存的功能定义方法论。当用户只需说出『我要干净的水』就能获得完整服务时，那些精心设计的APP界面和智能提醒功能是否还有存在价值？本文深度剖析硬件行业从『卖设备』到『卖结果』的范式转移，揭示产品经理在AI时代不可替代的核心竞争力。

红杉AI Ascent 2026峰会上，Andrej Karpathy的一句话让我盯着屏幕愣了很久：我已经不记得上一次手动修改AI的输出，是什么时候了。

这是一个软件研发说的，讲的也是软件行业的事。但我作为一个硬件产品经理，听得后背发凉。

我突然意识到：如果写代码的中间步骤可以被AI蒸发掉，那我们硬件产品经理过去赖以为生的如功能定义、交互体验等是否也在待蒸发的清单上？

冷静下来，我又反复看了几遍，结合自己硬件经历，想了三件事。

一、硬件产品的中间步骤也将被蒸发

Karpathy在峰会上讲了一个亲身案例。他曾经为了让用户拍菜单就能看到菜的样子，做了一个完整应用：先OCR识别文字，再调用图像模型，最后把结果排版呈现。典型的软件工程思路-把复杂问题拆成一步一步，每一步都是一个功能模块。

但后来他发现，把菜单照片直接丢给多模态大模型，附一句指令，模型就直接输出了一张带图的菜单。

中间那些步骤，被“蒸发”了。

他原话是：那个应用根本就不该存在。它是在旧范式下工作的，根本就不该出生。

我听到这儿，脑子想的却是自己写过的那一份份PRD。

做净水器时，我们怎么定义产品的？

用户说不知道什么时候该换滤芯，我们加一个智能换芯提醒。用户说换芯太麻烦，我们设计一个快拆结构。用户说滤芯太贵，我们做滤芯成本优化方案。每一个痛点，都对应一个功能。每一个功能，都写进PRD，评审、开发、测试、上市。

但用户要的到底是什么？

他不要APP上的滤芯寿命情况，不要快拆结构的卡扣手感，不要任何一个功能。他要的就是：

拧开水龙头，水是干净的。

这句话我以前也说过。但说实话，以前说这句话更多是一种产品哲学层面的表态。因为技术上你绕不开那些功能。

但现在不一样了。

当AI能直接读懂水质数据、自动判断滤芯状态、自动触发配送换芯、自动预约师傅上门，整个提醒、购买、更换的链条被AI一键压缩之后，那个智能换芯提醒功能，还需要吗？那个反复打磨的APP界面，还有用户打开吗？

产品消失了，结果留下来了。

这就是红杉三位合伙人在开场演讲里说的那个核心判断：AI不是通信革命，是计算革命。它不是修更宽的路，是直接造了一辆自动驾驶的车。

过去几十年，我们硬件产品经理的核心工作之一，就是把路修好：研究用户行为、拆解使用流程、设计功能路径。我们在每一个环节加点体验优化，就像在高速公路每个路口立一块指示牌。

但现在，用户不需要看指示牌了。他只需要说：我要干净的水。剩下的，车自己开。

这意味着什么？

意味着产品经理的核心价值，正在发生一次剧烈迁移：从设计功能的顺序，变成定义结果的标准。

二、从卖设备到卖结果：硬件商业模式的底层重构

红杉峰会上演讲有一个判断：前15年，软件市场规模从3500亿增长到6500亿美元。但AI触及的是10万亿美元的服务市场，仅美国法律服务市场的规模就等同于整个软件行业。

由此推导出的商业模式转变是：未来的AI公司，不是我卖你工具，你自己用，而是我交付你结果。

法律AI不是卖你数据库，是给你审查意见。服务即新一代软件。

换到硬件行业呢？

净水器行业，过去卖的是设备。后来卷到极致，开始卖耗材，机器便宜甚至免费，靠滤芯赚钱。

但再往下想一层：用户要的真的是一台净水器+终身滤芯吗？

不是。他想要的是家里永远有干净的水。

那未来是否会从卖净水器变成卖饮水服务？

家里装一台净水器，硬件免费，按用水量/时间付费。机器自己监测自己，自己叫滤芯，自己报修。用户不用操心什么型号、什么参数、什么换芯周期。

他只需要知道：我付了服务费，水就是干净的。

扫地机器人行业，现在卷的是吸力、转速、自清洁基站。但如果切换到卖结果的逻辑，用户要的不是一台参数拉满的扫地机，而是地板永远是干净的。那未来是否会出现一种地面清洁服务？硬件免费，按月付费，机器自己扫、自己洗拖布、自己叫耗材。

用户永远不碰机器，只享受赤脚踩在干净地板上的感觉。

三、什么会被替代，什么不会：硬件产品经理的护城河

如果AI把中间步骤都干了，还要硬件产品经理干什么？

Karpathy在峰会上有一段话，恰好回答了这个问题。他说：

如果一件事的结果可以被清晰判断对错，那它就很容易被机器接管。但如果一件事需要在多种可能性之间做权衡，没有唯一标准，它就很难被单独完成。

他进一步区分：“你可以外包你的思考，但无法外包你的理解。

智能体能执行、搜索、总结、编程和迭代，但仍需有人明白什么重要、何为真实、该构建什么以及为何构建。

这段话让我联想到硬件行业，竞品参数对比、PRD编写，这些确实会被逐步自动化。但有一件事，AI做不了。

判断什么才是对用户真正重要的。

再好的AI，也判断不了妈妈在凌晨给孩子冲奶粉时，到底是更需要低噪音的热水壶，还是恒温到刚好37度的水。因为这个答案不在数据里，不在参数表里，甚至不在用户调研里。用户自己可能都说不清楚。

答案在直觉里，在说不清为什么但就是不对的直觉里。

峰会上有一句分享：人与人之间的联结，仍是价值的终极来源。

AI不是要取代产品经理，而是在筛选产品经理。

那些只会把用户反馈翻译成功能定义的人，那些只会追着竞品对比往上堆料、功能做不做只看竞品做没做的，危险了。

但那些真正沉到用户场景里、能闻到厨房油烟味、能共情到用户为什么懒得换滤芯的人，才刚站上起跑线。

因为他们提供的是，关于什么结果才是对的判断力。

写在最后

看完红杉这场分享，我在本子上写了一段话，把它放在这里作为结尾：

如果我只能帮用户完成一件事，这件事应该是什么？

如果用户根本看不到我的产品，只感受到它带来的结果，这个结果应该是什么？