在B端与SaaS领域，产品经理们常陷入功能堆叠的无效内卷，熬夜优化的1%提升却换不来增长曲线。马斯克的'三重指数'理论揭示：指数级增长来自核心能力的乘法耦合，而非功能累加。本文将拆解如何跳出线性的'加法思维'，用系统级方法论打破增长瓶颈。

这个周末，我想聊聊很多产品经理，尤其是我们这些在 B 端或者 SaaS 行业摸爬滚打的同行，深夜里常常会有的那种无力感

你是不是也有这种感觉

只要醒着，手机里的工作群消息就没停过，不是在回复运营的紧急需求，就是在跟进设计稿的微小改动，或者是在催促开发盯紧晚上的上线。我们曾经坚信，只要功能迭代得足够快，只要把那个不起眼的按钮体验优化得再好一点点，后台的数据曲线就一定会向上扬起

但现实往往是残酷的：我们拼命地在产品上做着“加法”，在一个已经拥挤不堪的地盘上，为了那微不足道的 1% 优化而内卷。结果呢，身体累垮了，头发变少了，产品却好像被钉在了原地，纹丝不动

说真的，这并不完全怪我们不够努力，也不怪团队不够拼命。问题很可能出在更底层的地方：我们赖以生存、反复执行的那套“增长算法”，也许本身就已经跑不动了。

我们习惯用一种线性的“加法思维”，去对抗一个正在以指数级速度变化的世界。

在这样的市场环境下，功能堆叠、流程细化、参数微调，看起来很努力，却往往只能换来更快的疲惫感。最近我抽空重听了埃隆·马斯克（Elon Musk）在年初发布的一段长达三小时的深度访谈。他在谈及人形机器人与 AI 基础设施时，顺手抛出的一个判断——后来被总结为“三重指数”——像一道闪电击中了我。那一刻我突然意识到：我们过去十年赖以成功的互联网经验，那些关于流量、增长、用户体验的“金科玉律”，在今天很可能已经从加速器，变成了束缚我们的枷锁。所以，今天这篇文章不谈马斯克的个人八卦，也不打算神化任何一个人。只想作为一个同样在泥潭里挣扎的 AI 产品经理，和你一起拆解那套或许能把我们从“无效内卷”中解救出来的系统级思维方式。

一、你的增长模型是“加法”还是“乘法”？

—— 别再做“堆砌型”产品经理了

PM 的现实困境

这个场景，你一定不陌生。又到了做年度规划的时候，老板坐在会议室的另一头，抛出一个灵魂拷问：明年增长怎么做？我们几乎是下意识地掏出那份早已准备好的 Excel 表格

Q1：我们要上线一个社区功能，预计能带来 X% 的用户留存提升

Q2：我们要搭建一个积分商城，通过虚拟激励，预计能带来 Y% 的日活用户增长

Q3：我们要重构会员体系，增加几个付费等级，预计能带来 Z% 的营收增长

我们把这些功能像砖块一样，一块一块地列在产品路线图上，以为这是通往增长的康庄大道。但实际上，这只是“堆砌”。这种模式就像是给一辆已经很沉重的马车不断增加轮子，以为轮子越多跑得越快，但它终究跑不出法拉利的速度。这种“加法模型”的致命缺陷在于，它会让产品变得越来越臃肿，功能越来越多，但每个新功能带来的边际效益却在急剧递减。最终，我们维护着一个庞大而复杂的系统，却发现核心指标早已停滞

马斯克的方法论

现在，让我们切换到马斯克的视角。当他在访谈中被问及人形机器人（Optimus）的迭代速度时，他没有谈论某个具体的功能，而是抛出了一个极其硬核的增长模型——他称之为“三重指数”（Triple Exponential）

他认为，Optimus 的最终效用，绝对不是各个部分能力的简单叠加。它更像是一个乘法公式，由三个同时在以指数级速度进化的变量相乘而成

效用 = (软件能力↑) × (芯片算力↑) × (机电灵活性↑)

这里的每一个因子都在经历自己的摩尔定律。软件能力，也就是 AI 的智能水平，正在以惊人的速度提升。芯片算力，得益于半导体工艺的进步，每瓦特能提供的计算能力也在飞速增长。而机电灵活性，即机器人模仿人类精细动作的能力，同样在材料科学和工程学的推动下不断突破

当这三个本身就在指数增长的因子相互耦合、相互放大时，产品的整体能力将不再是线性的 10%、20% 增长，而是 10 倍、100 倍的爆发式飞跃。更可怕的是，马斯克还提到了一个概念——“递归效应”。当机器人足够智能和灵巧时，就可以让机器人去设计和制造新的机器人。这意味着生产力将形成一个闭环，实现自我增强和无限扩张。这才是真正意义上的指数级增长，一种能够突破物理世界限制的力量

给产品经理的降维映射

这个“三重指数”模型，给我们这些软件产品经理提供了一个全新的、极具穿透力的自检视角：你的产品模型里，到底有没有能产生“乘法效应”的因子

对于 SaaS 产品来说，我们不能再仅仅盯着“功能堆叠”了。你的软件能力，是否能够与客户沉淀的业务流数据，以及日益强大的 AI 自动化能力形成乘法效应？举个例子，一个智能 CRM 系统，客户使用得越多，沉淀的客户数据就越丰富；数据越丰富，AI 对销售线索的预测就越精准；预测越精准，销售的转化率就越高，从而让客户更加依赖这个系统，形成一个正向飞轮。这才是真正的护城河，而不是比谁的功能列表更长

对于平台型产品，你需要去寻找系统中的“递归”环节。就像 AI 里的 Agent 能够自己编写和调试代码一样，你的社区是否建立起了“用户生产优质内容，优质内容吸引更多新用户，新用户再转化为内容生产者”的飞轮？这个飞轮的转速，决定了你的平台能否突破增长瓶颈，而不是永远依赖市场投放和渠道购买

结论是显而易见的：那些能够真正击穿行业天花板的产品，一定不是靠堆砌人力和功能（加法）实现的，而是依靠系统内部核心要素之间的相互放大（乘法）

二、寻找系统的“限速步骤”

—— 别只盯着需求，去看看“能源”瓶颈

PM 的现实困境

我们工作中还有一个常见的盲区。当项目延期、产品体验卡顿，或者服务器在高峰期响应缓慢时，我们习惯性地将问题归咎于“开发资源不足”或者“排期太满”。我们的解决方案通常是向老板申请更多的人力，或者在下个季度的规划中要求更多的服务器预算

我们就像一个只盯着菜单点菜的顾客，不断地向厨房提出各种要求，却很少去关心厨房的煤气够不够，电力足不足。我们往往只在需求端，也就是“用户想要什么”这个层面发力，却系统性地忽略了供给端最底层的“物理约束”

马斯克的方法论

马斯克在访谈中提出了一个极具洞察力的判断：“未来的货币基本上只是瓦特。”他认为，谁能掌握和调动更多的能源，谁就掌握了未来的主动权

这个看似宏大的论断，来自于他建设 xAI 孟菲斯数据中心时遇到的具体麻烦。他发现，在 2025 年之后，限制 AI 发展的关键瓶颈，已经不再是英伟达的 GPU 芯片，而是更基础的东西：发电量、电压转换设备和冷却系统。他将这些最基础、最容易被忽略的制约因素，称为决定整个系统上限的“限速步骤”

他打了个比方，即使你费尽周折买到了 10 万张 H100 显卡，但如果搞不定当地电网的审批和供电波动，或者你的冷却方案无法带走这些计算怪兽产生的巨大热量，那么这 10 万张显卡本质上就是一堆昂贵的废铁。所以，他不得不亲自下场，跳过传统的供应商，去研究如何设计更高效的变压器和液冷回路，甚至直接在数据中心旁边建设自己的发电厂。这是一种极致的垂直整合，其目的就是为了打破那个最要命的“限速步骤”

给产品经理的降维映射

对于我们这些非硬件类的产品经理来说，“能源”这个概念完全可以进行泛化和迁移。你需要找到那个阻碍用户爽快使用你的产品、消耗他们最多精力的“最大摩擦力”。这个摩擦力，就是你产品的“能源”瓶颈

对于 B2B 协同工具，你的“能源”可能就是用户的决策带宽。如果你的功能设计得越来越复杂，配置项越来越多，用户每次使用都需要思考和决策，那么“认知过载”就是你产品的“限速步骤”。即便你的功能再强大，如果用户觉得用起来太累、想不起来用，那一切都是白搭。你的产品非但没有节省用户的能量，反而在消耗他们

对于 AI 应用，尤其是大模型相关的产品，你的“能源”就是实实在在的算力成本。如果你的商业模式设计，无法覆盖模型推理带来的指数级增长的算力开销，那么你的产品规模越大，用户越多，可能死得越快。在设计功能时，你不能只考虑用户体验，还必须把每一次 API 调用的成本都计算在内。这就像开一家餐厅，不仅要考虑菜好不好吃，更要计算每一道菜的毛利率

一个高级的产品经理，工作绝不只是画原型图和写 PRD。他更应该是一个系统架构师，能够识别出整个产品系统、商业系统乃至用户生态系统中的“短板”。去寻找那个即将被“指数增长”的需求所挤爆的瓶颈，因为那里往往隐藏着巨大的创新机会和商业价值

三、不要在存量里卷，去寻找“成本套利”

—— 为什么要把数据中心搬到太空？

PM 的现实困境

当一个行业进入成熟期，竞争就会变得异常激烈，我们称之为“红海”。看看现在的“百模大战”，或者电商领域的内卷，就能明白。在这种环境下，大多数公司的本能反应是什么？无非是“降价”或者“买量”。通过价格战来抢夺存量用户，或者通过加大市场投入来获取新的流量

这是一种典型的存量博弈。大家都在同一个维度里，用同样的武器，比拼谁的刺刀更锋利，谁的血更厚。最后的结果往往是，利润越来越薄，大家谁也赚不到钱，整个行业陷入一种“公地悲剧”式的恶性循环。我们作为产品经理，每天都在为那零点几个点的转化率提升而绞尽脑汁，却发现公司的利润表越来越难看

马斯克的方法论

面对同样的问题，马斯克的思维方式是跳出棋盘。在访谈中，他透露了一个在许多人看来近乎疯狂的计划：在太空中建立数据中心

为什么要去太空？这并非为了制造科幻噱头，而是基于一种极致的成本套利逻辑。他看到了地球上数据中心面临的几个根本性约束，并试图在另一个维度上解决它们

第一是能源套利。在地球轨道上，可以利用太阳能实现 24 小时不间断供电，没有大气层的能量衰减，也没有昼夜之分。这是一种近乎无限且免费的能源

第二是空间与散热套利。地球上的数据中心受到土地、能耗与环保监管的多重限制，而太空提供的是另一套工程前提：更大的空间尺度、可设计的光照与温差，以及以辐射为核心的热管理路径。工程挑战依然存在，但成本随规模扩张的曲线可能完全不同。

当然，这个疯狂计划有一个至关重要的前提条件：他的另一家公司 SpaceX 正在通过星舰的研发，将地球到近地轨道的运输成本，从几万美金一公斤，降低到每公斤 100 美元以下。正是这项核心技术的突破，才让“太空数据中心”从科幻变成了具备商业可行性的工程问题

这就是马斯克的产品逻辑：利用一项颠覆性的技术突破（火箭复用），去打破原有商业模式的物理约束（地球上的能源和土地成本），从而在一个全新的维度上，建立起一种让所有对手都无法企及的、降维打击式的成本结构

给产品经理的降维映射

我们大多数人当然没有能力去太空建数据中心，但这种“利用新技术打破旧约束”的思维方式是完全可以通用的。我们应该问自己，在我们的行业里，是否存在类似的成本套利机会

比如，端侧计算。既然云端 AI 的推理算力那么昂贵，那么我们能否利用现在手机芯片越来越强大的性能，将一部分 AI 推理任务放到用户端来完成？这本质上就是一种“算力位置的套利”。用户用自己的手机算力，换取了更快的响应速度和更低的服务价格，而我们则节省了大量的云服务器成本

再比如，流程重构。既然传统的人工客服成本高昂，且服务质量受情绪影响波动大，我们能否用大模型来重构整个客户服务流程？这绝不是简单地用 AI 替代人工，而是从根本上改变了服务的“边际成本结构”。一个训练好的人工客服，服务能力是有上限的；而一个部署好的 AI 客服，服务 100 个用户和服务 10 万个用户的边际成本几乎为零

所以，不要只在现有的成本结构里做微调。要时刻保持对新技术的敏感，问自己：有什么新技术（比如 AI、5G、区块链）能够彻底改变我这个行业的成本构成？那个被改变的环节，就是你的机会所在

四、拒绝虚荣指标，回归“第一性原理”

—— 为什么“4-bit”比“3 纳米”更重要？

PM 的现实困境

我们身处一个信息爆炸的时代，太容易被各种行业黑话和虚荣指标所绑架。在手机行业，我们追逐“3 纳米”、“2 纳米”的芯片工艺；在互联网行业，我们痴迷于 DAU（日活跃用户）、MAU（月活跃用户）、点击率、停留时长。很多时候，我们为了优化这些表面光鲜的指标，不惜通过复杂的营销活动或产品设计上的诱导来“注水”，却渐渐忘记了产品最核心的价值是什么

我们就像在玩一个数字游戏，每天盯着数据看板上的起伏，却很少去问：用户真的从中受益了吗？我们的产品真的为世界创造了价值吗

马斯克的方法论

在访谈中谈到芯片时，马斯克直言不讳地指出，从 5 纳米到 3 纳米，再到 2 纳米，很多时候这些只是“营销数字”。制程的进步带来的实际性能提升已经越来越小，远非过去摩尔定律那样的翻倍效应。他认为，过度关注这些标签，会让我们偏离真正重要的问题

相反，当他谈到自己的 Grok 大模型时，他关注的是一些极其底层、极其朴素的指标，比如模型的“文件大小”和“内存带宽”。他甚至痴迷于通过将模型的计算精度从 32-bit 或 16-bit 压缩到 4-bit，甚至更低的精度，来在尽可能不损失模型智能的前提下，极大地提升推理速度、降低内存占用

他用了一个非常通俗的比喻来解释信息压缩的本质：如果你已经知道你身处“澳大利亚”，那么在后续的对话中，你就不需要每次都重复“澳大利亚”这个词，只需要说出具体的街道名就足够了。这就是对信息的有效压缩，去除冗余，直达核心

这种对第一性原理的极致追求，让他能够穿透营销的迷雾，抓住问题的本质。对他来说，一个能在普通设备上快速运行的 4-bit 模型，远比一个需要超级计算机才能驱动、徒有“3 纳米”虚名的庞然大物更有价值

给产品经理的降维映射

马斯克的这种选择，不仅仅是技术细节的考量，更是一种深刻的产品价值观的体现。它告诉我们，应该关注什么，应该放弃什么

首先，要关注“有效信息”，而非“数据规模”。我们不应该盲目追求用户停留时长。一个用户在你的产品里停留了很久，有可能是因为他真的喜欢，但也有可能是因为你的界面设计得太复杂，他找不到想要的功能。我们应该追求的是，用户获取核心信息的效率是否最高，解决问题的路径是否最短

其次，要关注核心效用”，而非“功能堆砌”。就像马斯克通过做减法来压缩模型文件大小一样，我们也应该时常审视自己的产品。你的核心流程是否足够简洁？是否能用更少的步骤、更简单的逻辑来解决用户的核心问题？很多时候，砍掉一个功能，比增加十个功能更能提升用户体验

回归第一性原理，意味着我们要有勇气对那些看似光鲜的虚荣指标说不，转而关注那些真正能为用户创造价值的、更本质的东西。这很难，因为这需要对抗人性的虚荣和组织的惯性，但这是通往伟大产品的唯一路径

五、给普通产品经理的“周一行动指南”

说到这里，你可能会觉得马斯克的思维方式太宏大、太遥远，我们一个普通的互联网产品经理，既没有火箭，也没有千亿美金，怎么可能学得来

其实不然。“第一性原理”这种思维工具，最适合用来解决我们日常工作中遇到的那些具体的、琐碎的烂摊子。既然明天就是周一，我们不妨试着从三件小事开始，练习这种“系统级”的思维方式

审视你的需求池，砍掉一个“加法”

下周，当你打开那个长得望不到头的需求池，准备评审下一个功能时，请先暂停一下。问自己一个问题：这个功能上线后，是让整个系统变得更复杂了，还是让系统能够更好地“自我运转”了？如果它只是一个单纯需要堆砌人力去开发和维护的“补丁”，如果它不能和你现有的核心模块产生“乘法效应”，那么就试着鼓起勇气，把它砍掉，或者至少是延后。把宝贵的开发资源，投入到那些能放大系统价值的地方去

寻找一个“限速步骤”

从明天开始，别只盯着屏幕上的 UI 好不好看，交互顺不顺畅。花点时间去看看那些“看不见”的地方。我们可以去问问客服团队，哪个问题被用户投诉得最多，是不是回复不过来了？去跟跟销售，看看他们录入客户信息的过程是不是太慢太繁琐？那个最卡顿、最让人头疼、抱怨最多的环节，就是你系统的“限速步骤”。把你的“AI 算力”或者“自动化能力”投入到这里，往往能换来 10 倍的回报

做一次“减法计算”

像马斯克压缩模型文件一样，这个星期，找一个你产品中最核心的用户流程，比如注册、下单或者发布内容。然后，大胆地假设，如果把这个流程中的某两个步骤删掉，整个流程还能不能跑通？如果删掉后，核心价值依然存在，甚至流程变得更顺畅了，那就说明你删掉的那两步，就是纯粹的“能源浪费”。它们可能只是为了满足某个伪需求，或者是历史遗留的产物。勇敢地把它们从你的产品中移除

在 AI 这场“超音速海啸”真正到来之前，我们每个人都感到焦虑。但这种系统性的、回归本质的思考能力，或许是我们这些普通的产品人，手中最稳固的“护城河”。从今天开始，试着从一个忙碌的“功能经理”，向一个洞察本质的“系统架构师”进化